01 基于机器学习的建成环境对痤疮患病及其严重程度风险的评估
华东师范大学丽娃皮肤健康研究院与地理科学学院杨浩然教授科研团队在医学地理学及健康管理学领域取得了重要进展。研究团队利用多种有监督机器学习算法中的最优模型揭示了城市建成环境对慢性痤疮患病风险及其严重程度重要预测作用。研究为改善痤疮患者的健康管理和制定精准干预措施提供宝贵参考。相关成果以“Machine learning-based assessment of the built environment on prevalence and severity risks of acne”为题，于10月25日在线发表于Cell Reports Sustainability。
该论文以华东师范大学地理科学学院杨浩然教授、昆明理工大学环境科学与工程学院崔祥芬校聘副教授和上海交通大学医学院附属瑞金医院皮肤科王海伦博士后为共同第一作者，华东师范大学地理科学学院杨浩然教授和昆明医科大学第一附属医院皮肤科何黎教授为共同通讯作者。
原文链接：
https://www.cell.com/cell-reports-sustainability/fulltext/S2949-7906(24)00376-8
02 国产SDGSAT-1夜间灯光遥感数据在城市主要道路提取方面的潜力研究
可持续发展科学卫星1号（SDGSAT-1）是全球首颗服务联合国可持续发展议程的科学卫星，其搭载的微光成像仪获取的夜间灯光影像能以较高分辨率展示不同地区的夜晚活力，为研究可持续城市发展提供了宝贵的数据支持。然而针对该数据在道路提取方面有多大潜力以及如何从该数据中提取出城市道路等问题，尚无系统性研究。地理科学学院余柏蒗教授科研团队创新性地提出了一种基于地形骨架的道路提取方法，将夜光数据类比为连续地形表面，将城市道路视为地形脊线，通过解决夜间灯光数据中的地形退化问题实现了道路提取。该方法在全球九个城市中得到了验证，精度（RGB波段为85%，全色波段为83%）比现有数据和方法显著提升，首次系统证明国产SDGSAT-1夜间灯光数据在城市主要道路提取中的巨大潜力。
利用SDGSAT-1 RGB夜间灯光影像提取的道路
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425724004747
