北欧森林

<正>我的生命中,永远不会缺少森林的印记,北欧森林,正是最深的那块……铁路森林晚上十一点半,我坐的列车徐徐驶离了莫斯科列宁格勒火车站,从莫斯科到赫尔辛基的国际列车需要行驶12到14个小时,其中三分之二的时间是在俄罗斯境内。因为时间计划安排的失误,我不准备再去圣彼得堡,而是直接到赫尔辛基,这次选择乘坐火车的原因,是想一路看看周围的风景,从俄罗斯到芬兰那片梦中的北欧森林。     

寻找“西伯利亚的雍和宫”

比起越洋飞机,穿越西伯利亚的火车更容易掉进时间的陷阱.和一般中国旅行者相反的是,我是从莫斯科向东,穿越6个时区抵达贝加尔湖东边百公里外的乌兰乌德,它是俄罗斯联邦布里亚特共和国的首府.俄国的火车仍一律用莫斯科时间,5月末,白昼渐长,到最后常常是“午夜11点”天还亮着,你在卧铺上已经不知今夕是何夕了,而窗外,只有永无止境、终结世界的北方森林.     

莫斯科郊外的卡洛明斯克庄园

正那首歌,那支熟悉的旋律,总是响在耳边。小时候,爸爸也偶尔会哼上几句,虽然从来没有唱完,却也让我记住了旋律。长大后,总会在偶然间听到这支歌,或许,对于我们上一辈来说,这支歌是一个时代的情怀。我也曾经在夜晚听着这首歌,梦想着有一天,我和女友漫步在城市的郊外,演绎歌中的内容。那个夜晚,那个森林,那个月光……那个莫斯科郊外的晚上。来到莫斯科,我确实想看看莫斯科郊外的晚上,只是担心晚上到郊外会迷路而不知归途,所以只能作罢,但是却按捺不住想要到莫斯科郊外看看,感受那里的气息。     

GLONASS动态

俄罗斯总统普京要求俄罗斯在目前至2015年期间，发射更多的卫星，包括GLONASS卫星，作为俄罗斯太空发展战略的一部分。他是在莫斯科俄罗斯政府战备会议上说这番话的。此前，俄罗斯国防部长伊万诺夫声称，必须改进现有的发射装置和卫星的质量，并强调应将俄罗斯太空计划的重点转到卫星的质量而不是数量上来。     

东宁:第二次世界大战的最后战场

东宁因地处宁古塔之东而得名,南与吉林珲春为邻,东接俄罗斯滨海边疆区,东南距日本海50余公里,边境线长179公里。盆地三面环山,是东北亚区域、中俄朝三角地带的中心。境内山峦起伏,森林覆盖率达87%。绥芬河从东宁县经俄海参崴流入日本海。中俄东宁波尔塔夫卡互贸区现已建成。来东宁,我是为了参观勋山要塞。2003年我在日本东京大学学习时,在     

虎穴寺奇遇

这是我第二次上虎穴寺了,开始我有点儿不想去,可是没办法,这是不丹旅行总会给你的艰难结束曲,当然也是快乐结束曲。半天的徒步一直是在森林里,提醒你这个事实:不丹的城镇、乡村和稻田,永远只是无垠森林的点缀。     

汽车的对话

各式各样的车坐多了,仿佛各式各样的人见多了,见惯不怪. 我坐过的最好的汽车,是越南的旅游大巴,冷气和舒适的座椅让窗外风景显得更加优美.从岘港开始,直到顺化的越南1号公路上,窗外的风景优美得令人难以置信,想起一首诗:赴京之道十八曲,山青水绿如画里.     

涛声的故事

某年某月某日晚,刚刚工作的我和师父进行了一整天的外业工作,坐在城郊的中巴车上回县城的驻地。我累及了,工作量不算大,但是太热了．我流汗一天,似乎有点虚脱。车在公路上行驶着,夏季白天较长一些,但是现在夕阳开始收回最后的余晖,黑夜已经开始垂下帷幕,这里距离城市比较远,窗外的景色很祥和．但是我却无法欣赏．     

香格里拉普达措之恋

<正>前记:如果我把一滴眼泪留在普达措,这滴眼泪能不能浇灌到这块土地上成为这里生命的一部分?我是否会把生命的一部分留在这里?2016年秋的休假,我选择了心中向往已久的丽江和香格里拉,其实最想去的还是被称为"香格里拉之魂"的普达措国家公园。在丽江游览了两天后,我坐上去香格里拉的大巴。在离开丽江的时候,我看着窗外的风景,还有远处的雪山,心中总有思绪缠绕,这两天在玉龙雪山和拉市海的游览让我不能忘怀,那么香格里拉会是什么     

融合高分影像和LiDAR数据的城市道路提取

为避免由于城市道路复杂及树木建筑的阴影遮挡导致从遥感影像中提取道路信息不准确的问题,本文采用高分影像和LiDAR数据相融合的方法实现城市道路的提取,并使用一种基于最小面积外接矩形（MABR）的后处理改进方法进行完善。首先对试验区进行数据配准;然后应用FNEA算法进行图像分割,并使用随机森林分类法进行分类,将影像融合和对象形状指数等相关算子应用到道路提取中;最后去除植被和建筑物,完善道路填充,提取出道路完整信息。结果多伦多和台安试验区的道路完整度分别为95.41%和90.84%,准确度分别为83.07%和85.63%。本文方法可有效去除伪道路信息,提高道路提取完整度,较好地实现了道路信息提取。     

美国地名 千奇百怪

从柏林、罗马和阿姆斯特丹坐车,半天内可达波士顿、纽约或加拿大首都渥太华。这并非神吹,因为这些出发城市不在欧洲而在美国纽约州和新罕布什尔州,离纽约市不远。同样,从莫斯科到旧金山,从伦敦到华盛顿,从悉尼到芝加哥,从巴格达到洛杉矶,毋需跨大西洋、太平洋,走陆路即可。这里说的是美国爱达荷州的莫斯科,肯塔基州的伦敦,蒙大拿州的悉尼,亚利桑那州的巴格达。说开罗在密西西比河边而不在尼罗河边,也不算错,肯塔基州的开罗确是如此。美国地名借用外国地名者甚多,上述除外,还有维也纳、贝尔格莱德、里斯本、雅典、法兰克福、…     

1753年《圣彼得堡城图》

圣彼得堡位于僦罗斯西北部,处在涅瓦河三角洲上,是俄罗斯进入波罗的海的入海口.圣彼得堡始建于1703年,城市名源自耶稣的弟子圣徒彼得.1712年彼得大帝将首都迁到圣彼得堡,一直到1918年的200多年的时间里,这里是俄罗斯文化、政治、经济的中心.     

俄罗斯3颗GLONASS卫星顺利入轨

据http：//www．rednova．com网站2004年12月26日报道，莫斯科时间26日，俄罗斯成功发射了3颗GLONASS全球导航卫星定位系统卫星。发射任务是由“质子-K”运载火箭在拜科努尔发射场完成的。     

俄罗斯最大石油公司--尤科斯石油公司

2 0 0 3年 1 0月 2 4日 ,俄罗斯最大石油公司———尤科斯公司的总裁霍多尔科夫斯基被捕。 1 0月 2 5日 ,俄罗斯莫斯科法庭下令正式批准逮捕并监禁霍多尔科夫斯基。此事在国内国际引起轩然大波 ,反映了俄罗斯对金融寡头参与政治的态度。尤科斯石油公司是俄罗斯私有化过程中公司改革的最典型范例 ,它根据国际公司管理标准 ,建立有效、透明的公司管理制度 ,公司的彻底改革只用了约 5年时间。下面我们将尤科斯公司的一些背景材料、业务发展及出口市场等情况归纳整理 ,以供参考     

最好的莫斯科地图是美国人绘制的

谁绘制的莫斯科地图最好 ,前苏联 ?不 ,是美国 ,确切地说是中央情报局。冷战期间 ,美苏在各个领域都有一番明争暗斗 ,就连一张小小的莫斯科地图也不例外。起初 ,中央情报局制图主要是为了方便美国驻苏联的外交官。后来 ,这种地图渐渐扩散到美国的盟国大使馆 ,然后又出现在美国游人手中 ,再后来 ,前苏联民警在处理美国使馆人员交通事故时发现 ,美国人手上的莫斯科地图既准确又好用。第二次世界大战期间及战后很长一段时间 ,前苏联根本就没有莫斯科地图。这让美国大使馆的工作人员大伤脑筋。不光是美国人为此苦恼 ,就连莫斯科的居民也因为没有…     

城市森林的范围和效益——在中国城市森林建设研讨暨经验交流会上的发言

我首先讲一讲城市森林和城市林业的关系问题。城市森林一般来讲是硬件,城市林业实际上是软件。因为城市森林是个实物,造什么树栽什么林子,而城市林业就是为了经营这样的森林,而组织起来的一系列的经营活动,包括经营管理活动,上层的行政管理和基层的建设。这两个是不太一样的。在国外是这样的,城市林业带有点整体性,城市森林比较具体。作为大学里的一门学科来讲,在美国大概从60年代开始设置城市林业     

广西-东盟多源遥感数据的森林高度反演及应用

森林生态系统在调节生态气候与碳循环方面发挥着重要作用,森林高度是衡量森林生态系统功能的重要参数。利用单一遥感数据获取森林冠层高度会受到多种制约。因此,本文使用星载激光雷达ICESat-2提供的高质量离散森林冠层高度点,结合Sentinel-1、Landsat 8及地形数据,采用随机森林方法建立不同影像特征组合森林冠层高度的回归模型,并分析各特征对森林高度反演的影响,最后将模型应用于广西森林冠层高度制图。试验结果表明,多源遥感数据可有效提高森林冠层高度反演精度,在所利用遥感数据中,特征重要性从大到小依次为光学特征、地形特征、SAR特征,“L8+SRTM+Sentinel-1+邻域均值”特征组合的反演精度最高,加入邻域均值特征进行森林冠层高度反演效果最佳,随机森林模型能精确绘制森林冠层高度。     

新病毒的出现，或许是人类破坏环境所付出的代价。

各种新兴病毒出现。“并非病毒跑出来。而是人类扰乱了病毒巢穴的结果”。这种说法是大部分研究人员的见解。新兴病毒原本可能以栖息在热带地区森林的猴子．鼠类．蝙蝠等为自然寄主。一直到最近，森林深处都是密闭的，因此它们不会出现在我们面前。但是．人口增加及持续干旱。人类为了广大农地与确保木材的供应而大规模砍伐森林，代价便是我们遭遇到原来封在森林深处的病毒。     

一幅有趣的日本地图

在上个世纪的90年代,我从日本带回来一幅地图,因为“特别”,所以一直保留到现在,在此特地拿出来与大家分享。     

互动

我是祖国西北边陲的一名普通教师,我们多年来一直坚持自费订阅《地图》,因为贵刊越办越让广大读者喜欢： 第一,从卷首语到内文,从排版到印刷,从专业选题到常设栏目,都给我们以极大的美的享受,以人文知识雨露的浸润。第二,随刊赠阅的一张张经典地图,不仅有阅读价值,更有深入学习的宝贵价值,