作者基于2000-2022年MOD13Q1产品、逐月气温、降水数据，2000、2010、2020年土地利用数据等，通过经验正交分解法，分离植被指数异常变化的空间区域；将植被指数异常增加区分为：强、弱人类活动干扰区。强人类活动干扰区，指2000-2010年和2010-2020年土地利用类型发生改变的地区，以及农田和建成区等人类活动强干扰区；弱人类活动干扰区，指土地利用类型未发生改变，同时植被异常增加的区域。利用残差趋势分析，量化强、弱人类活动干扰区气候变化和人类活动对植被指数动态的相对贡献率，得到黄土高原植被指数时空变化数据集。数据集内容包括：（1）研究区范围数据；（2）2000-2022年黄土高原植被指数变化空间分布数据；（3）黄土高原人类活动强弱分区数据；（4）人类活动和气候变化对黄土高原植被指数变化贡献率空间分布数据；（5）黄土高原植被指数年内最大值对应月份空间分布数据；（6）2000-2022年历年黄土高原植被指数数据；（7）2000-2022年黄土高原植被指数 异常时空系数数据。其中，栅格数据的空间分辨率为250 m x 250 m。数据集存储为.shp、.tif和.xlsx格式，由33个数据文件组成，数据量为9.56 MB（压缩为1个文件，8.76 MB）。李双双, 段生勇, 胡佳岚等. 黄土高原植被变化主导空间模态及其影响因素[J]. 地理学报, 2024, 79(7): 1768-1786.

内容概要：本文探讨了电动汽车充电负荷预测的新方法，重点在于将交通流、环境温度以及出行行为等因素融入到预测模型中。文中详细介绍了利用MATLAB进行电动汽车充电负荷时空分布预测的具体步骤和技术细节，包括构建路网模型、定义温度对电池影响的经验公式、以及核心的时空需求预测算法。此外，还展示了如何通过可视化手段呈现充电需求的动态变化。 适合人群：从事智能交通系统、电力系统优化、新能源汽车领域的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电动汽车充电需求的城市规划师、电网运营商和政策制定者。主要目标是提高充电桩布局合理性，优化电网资源配置，减少因充电设施不足导致的问题。 其他说明：文中提供的MATLAB代码可以作为实际项目实施的基础，同时引用的相关文献也为进一步深入研究提供了理论支持。

内容概要：本文探讨了一种基于MATLAB平台的双层优化电动汽车时空调度策略。针对风电接入电网后面临的时空双重调度挑战，提出了一个创新的双层优化模型。上层输电网络采用fmincon函数进行经济调度，优化火电、风电和电动车充电的成本；下层配电网则利用改进的粒子群算法处理空间维度的负荷分配，确保节点电压稳定和线路损耗最小化。文中详细介绍了目标函数设计、粒子群算法改进、风电不确定性和动态电价机制等方面的技术细节，并通过IEEE33节点系统进行了验证。 适合人群：从事电力系统优化、智能电网研究的专业人士，以及对MATLAB编程和优化算法感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要解决大规模电动汽车接入电网后引起的调度复杂性问题的研究机构和技术开发者。主要目标是提高电网运行效率，减少弃风现象，优化用户充电体验，降低总体运营成本。 其他说明：文章强调了配电网参数校核的重要性，并指出电动汽车可以成为电网的移动储能单元，在适当条件下能够帮助电网削峰填谷。此外，还讨论了动态电价机制对用户行为的影响，展示了如何通过合理的激励措施引导用户在合适的时间段充电。

Spatio-Temporal-Data 本仓库包含：时空数据处理、预测领域的相关论文；相关数据集；专家学者信息 Content                     Contact 交流群 公众号

"FSDAF遥感影像时空融合 python代码"涉及的是遥感图像处理领域中的一个重要技术——时空融合。在遥感数据处理中，时空融合是将不同时间或空间分辨率的遥感影像进行综合，以获取更高精度和更丰富的信息。这种技术常用于气候变化监测、土地覆盖变化分析、城市规划等领域。 "FSDAF遥感影像时空融合 python代码"表明这是一个使用Python编程语言实现的时空融合算法。Python因其强大的库支持和易读性，在遥感数据分析和图像处理中广泛应用。该代码可能包含了从数据预处理到融合过程的完整流程，包括数据导入、预处理、特征提取、融合算法实现以及结果可视化等步骤。 1. **Python开发语言**：Python是一种高级通用型编程语言，因其简洁明了的语法和丰富的第三方库，尤其适合进行科学计算和数据分析，包括遥感影像处理。 2. **后端**：尽管通常遥感影像处理更多地被认为属于前端或数据科学范畴，但这里提到“后端”，可能是指该代码集成了服务器端的功能，如数据存储、计算资源管理等。 3. **时空融合**：这是遥感图像处理的关键技术，通过结合多时相或多源遥感图像，提高图像的空间和时间分辨率，以获得更准确的信息。 在Python中实现时空融合，可能用到的库包括： - **GDAL/OGR**：用于遥感数据的读取和写入，支持多种遥感数据格式。 - **Numpy**：提供高效的数组操作，用于处理遥感图像的像素数据。 - **Pandas**：用于数据管理和分析，可能用于预处理阶段的数据清洗和整理。 - **Scikit-image**或**OpenCV**：提供图像处理功能，如滤波、特征提取等。 - **Matplotlib**或**Seaborn**：用于数据可视化，展示融合前后的图像对比。 具体到FSDAF（可能是某种特定的时空融合算法），其全称未给出，可能是一种自适应的融合方法，根据图像特性自动调整融合策略。该算法可能涉及到的步骤包括： 1. **数据预处理**：校正、重采样、裁剪等，确保不同源的遥感数据在空间和时间上对齐。 2. **特征提取**：可能通过统计分析、边缘检测等方法，提取遥感图像的关键信息。 3. **融合策略**：基于FSDAF算法，融合不同时间或空间分辨率的图像，生成新的高分辨率图像。 4. **评估与优化**：使用评价指标如信息熵、均方根误差等，评估融合效果，并可能进行参数调整优化。 5. **结果输出与展示**：将融合后的图像保存并用图形化工具展示，以便进一步分析。 这个项目是一个使用Python实现的遥感影像时空融合应用，涵盖了数据处理、算法实现和结果可视化等多个环节，对于学习和实践遥感图像处理具有很高的价值。

洛克王国时空辅助WPE源码（本人费好大劲弄到的）

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

预测模型：时空预测模型PyTorch复现 models 文件夹 在 models 目录中，每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码，复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码（如果有的话） 这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 (batch, sequence, channel, height, width) 这里的目的是为了学习，尽可能内聚成一个个小的 Module 再组合的，应该效率很差 util 文件夹 patch 针对大尺寸数据进行 patch 分割的方法，不过这里要根据实际情况修改下，这里是针对五维数据的，如果针对四维，则参照逻辑修改下即可 TrainingTemplate 和 TestingTemplate 我自己写的训练过程的模板类，一般继承重写一些方法即可 content_tree 包含生成目录树的方法

Postgres中国技术大会2018（大象汇，第8届）15日分会场2 PPT 主要章节： 时空大数据时代多源异构时空数据存储与管理传统空间数据库阿里云 时空数据库OLTP->OLAP->BigData全景图系统定位PG Ganos时空多模型PG Ganos产品特性PG Ganos—功能特性多模型融合下的便捷城市计算应用场景案例介绍——船舶轨迹案例介绍: AI Spatial