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题名FAO/UNEP土地覆被分类系统及其借鉴
被引量：15
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作者
何宇华
谢俊奇
孙毅
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机构
中国土地勘测规划院
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出处
《中国土地科学》
CSSCI
北大核心
2005年第6期45-49,共5页
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基金
国产中巴卫星遥感数据应用研究(05-1.10.1)
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文摘
研究目的:介绍FAO/UNEP土地覆被分类系统(LCCS)的产生背景、分类理念、框架体系结构及应用前景,为同行提供学习和借鉴国际研究经验。研究方法:比较研究法、对比分析法,对比分析FAO/UNEP LCCS与美国、欧洲等国际知名机构,用于遥感监测和制图而建立的土地利用/覆被分类体系。研究结果:在各个分类体系之间,无论是分类命名、类型划分、详细程度、彼此间兼容性等方面,都存在很大差异且很难统一。研究结论:基于遥感数据建立土地覆被/利用分类体系并标准化是顺利开展各种遥感调查的前提和保证。在建立和完善中国标准化的土地覆被/利用分类体系基础上,应研究如何使中国的土地覆被/利用分类体系与国际接轨,在全球或区域实现信息共享。
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关键词
土地资源
土地覆被/土地利用
遥感数据
土地覆被分类系统
全球和区域尺度
遥感监测与制图
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Keywords
land resource
LUCC
remote sensing data
land cover classification system
global and regional level
remote sensing monitoring and mapping
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分类号
F301.24
[经济管理—产业经济]
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题名基于分区决策树的乌达煤田土地覆被分类研究
被引量：2
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作者
刘文龙
李峰
米晓楠
卫爱霞
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机构
北京工业职业技术学院建筑与测绘学院
防灾科技学院防灾工程系
山西省气候中心
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出处
《煤炭工程》
北大核心
2014年第9期120-122,共3页
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文摘
精确的土地覆被分类结果是研究煤田火区生态环境变化的基础。本文基于Landsat8卫星遥感数据,依据地形特征、主体地物类型以及辐射特征,将乌达煤田分为五个子区。利用多光谱特征、高程、坡度和热辐射特性构建决策树模型,并分区实现土地覆被分类。分类结果表明,与传统决策树分类法相比,基于决策树法的分区分类方法总体分类精度提高了14.75%,Kappa系数增加了0.17,其准确性有了较大的提高。
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关键词
乌达煤田
分区
决策树
土地覆被分类
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Keywords
Wuda coalfield
sub -regions
decision tree
land cover classification
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分类号
S159
[农业科学—土壤学]
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题名村镇住宅设计资源分类标准体系框架研究
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作者
温玉央
李思瑶
赵希
翟建宇
张亚斌
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机构
中国建筑设计研究院有限公司国家住宅与居住环境工程技术研究中心
中国建筑设计研究院有限公司技术质量中心信息化管理办公室
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出处
《住区》
2021年第4期92-98,共7页
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基金
“十三五”国家重点研发计划课题“乡村住宅设计与建造技术应用信息平台”研究任务“基于GIS/BIM的乡村住宅反馈式设计技术”(2018YFD110090504)的资助。
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文摘
村镇住宅的规划设计在村镇发展中占据主要地位。在乡村振兴的背景下,我国要求统筹安排乡村规划建设,并加快村镇住宅设计中数字化技术的应用。乡村地区的发展现状也对住宅设计提出了要求,因地制宜利用地形地貌,集约利用土地是基础,进一步要推进绿色农房建设、传承传统风貌,并保证村镇住宅设计能够兼顾多种产业和现代生活的需求。通过研究国内外土地覆被分类标准和建筑信息类标准,本文提出了村镇住宅设计资源分类框架,其中涵盖了村镇住宅设计的多个方面,包括气候、产业、土地覆被、地形、建筑类型、建筑空间、建筑构件等。旨在通过分类问题的研究为村镇住宅规划设计提供数字化应用的基础,回应乡村地区对住宅设计的要求。
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关键词
村镇住宅
设计资源
建筑信息分类
土地覆被分类
住宅设计
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Keywords
rural housing
design resources
building infor-mation classification
land cover classification
residential design
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分类号
TU981
[建筑科学—城市规划与设计]
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