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国土空间规划视角下村庄分类技术方法与规划指引——以南宁市为例 被引量：4
1
作者 解芳芳 罗方焓 +1 位作者 刘昭 方晨宇 《西部人居环境学刊》 CSCD 北大核心 2024年第5期139-144,共6页
为贯彻乡村振兴战略,亟待在国土空间规划中建立村庄分类技术方法与规划指引,本研究提出由“分类标准—指标遴选—分类方法”构成村庄分类的技术思路。文章以南宁市辖区作为实证案例,从社会经济、人文特色、城乡关系、生态保护4大维度,选... 为贯彻乡村振兴战略,亟待在国土空间规划中建立村庄分类技术方法与规划指引,本研究提出由“分类标准—指标遴选—分类方法”构成村庄分类的技术思路。文章以南宁市辖区作为实证案例,从社会经济、人文特色、城乡关系、生态保护4大维度,选取11个指标构建村庄类型评价指标体系,基于自组织特征映射网络(SOFM)模型与人工校核修正相结合的方法,将467个行政村分为集聚提升类、城郊融合类、融入城镇类、特殊类和传统发展类5种类型,提出各类村庄差异化的空间管制与发展指引,并探索村庄分类规划传导体系,以期为各层级的村庄规划编制提供宏观村庄规划建议。 展开更多
关键词 国土空间规划 SOFM神经网络 村庄分类 规划指引
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结合POI空间分布的深圳市道路网络结构特征量化 被引量：2
2
作者 郭晗 马丁 +2 位作者 叶艾温 马柯楠 朱维 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第9期107-112,共6页
城市道路作为城市主要的基础设施,不仅刻画了城市空间的分布格局,也是人类政治、经济、文化及社会活动的最集中的场所之一。本文以深圳市为例,通过4种图中心性相关指标刻画城市道路的网络结构特征,同时使用深圳市POI数据与相关性模型相... 城市道路作为城市主要的基础设施,不仅刻画了城市空间的分布格局,也是人类政治、经济、文化及社会活动的最集中的场所之一。本文以深圳市为例,通过4种图中心性相关指标刻画城市道路的网络结构特征,同时使用深圳市POI数据与相关性模型相结合,对复杂道路网络结构及其联系进行分析。结果表明,4个路网结构中心性指标在不同角度上解释了城市路网的复杂特性,道路网络结构中心性和特征向量中心性对POI解释力度更大、相关性更高,中介中心性和临近中心性的解释稍弱。在全局城市尺度下,城市快速路多用于交通出行,社会活动较少,因此各项指标数据相对较低。而在街道尺度下,主要道路支撑了该区域的社会活动,因此各项指标及相关性相对较高。 展开更多
关键词 网络结构 POI 空间分布 深圳市
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基于LOD1城市模型的噪声数据可视化
3
作者 任萍 陈学业 +4 位作者 江鹢 肖海波 梁常德 贺彪 李胜 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第9期156-160,共5页
近年来,噪声污染日益严重,已成为生态环境类投诉的主要内容。为更直观地查看和分析噪声污染,提升噪声治理和管控能力,本文基于城市信息模型(CIM)和噪声监测数据,结合数据叠加和三维渲染技术,研究大尺度三维噪声地图技术,实现了融合倾斜... 近年来,噪声污染日益严重,已成为生态环境类投诉的主要内容。为更直观地查看和分析噪声污染,提升噪声治理和管控能力,本文基于城市信息模型(CIM)和噪声监测数据,结合数据叠加和三维渲染技术,研究大尺度三维噪声地图技术,实现了融合倾斜摄影和白膜噪声数据的三维可视化,在噪声污染监督和治理中,通过该技术的噪声可视化分析进行优化决策,可为智慧城市建设增添动力。 展开更多
关键词 CIM 噪声监测数据 噪声可视化 三维噪声地图 交通噪声
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城市自然保护地监测路径研究
4
作者 郑坤 罗婷文 《林业调查规划》 2024年第4期58-62,69,共6页
监测能有效了解自然保护地保护现状和趋势,助力保护地管理决策。在梳理自然保护地监测现状的基础上,分析城市自然保护地监测的必要性,并结合城市特征分析城市自然保护地面临的空间结构复杂、人类活动干扰频繁、监测内容繁杂、数据集成... 监测能有效了解自然保护地保护现状和趋势,助力保护地管理决策。在梳理自然保护地监测现状的基础上,分析城市自然保护地监测的必要性,并结合城市特征分析城市自然保护地面临的空间结构复杂、人类活动干扰频繁、监测内容繁杂、数据集成存在短板等监测困境。在此基础上,基于自然资源清查、时空大数据、分类分区、公众参与等视角提出城市自然保护地监测路径。 展开更多
关键词 城市自然保护地 监测路径 资源清查 城市管理
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乡村振兴背景下黄河流域农村居民点分布格局的时空演变及其驱动力分析 被引量：4
5
作者 单雅敏 李贺颖 +6 位作者 张建辰 唐岭军 郭建忠 王光霞 王家耀 张瀚雯 郑浩华 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第1期96-101,共6页
本文利用景观指数、核密度估计、土地转移矩阵和地理探测器的方法,以城市群为研究单元,分析了1980-2020年黄河流域农村居民点的时空演变特征和驱动力。结果表明:①农村居民点总体用地规模在不断扩大,主要由旱地转换而来;中原城市群农村... 本文利用景观指数、核密度估计、土地转移矩阵和地理探测器的方法,以城市群为研究单元,分析了1980-2020年黄河流域农村居民点的时空演变特征和驱动力。结果表明:①农村居民点总体用地规模在不断扩大,主要由旱地转换而来;中原城市群农村居民点密度变化最大;除关中平原城市群外,其他6个城市群农村居民点的形状变得更为规则。②农村居民点空间分布为“东南部聚集,西部、北部较分散”,呈现出更为密集的发展趋势,中原城市群变化最为明显。③农村居民点主要分布在高程1 km以下、距河流2~5 km处,其规模与距道路的距离成反比;道路是影响兰西、宁夏沿黄、关中平原和山东半岛城市群居民点分布的主要因素,而高程是影响呼包鄂榆、晋中和中原城市群居民点分布的主要因素。 展开更多
关键词 黄河流域 城市群 农村居民点 时空演变 驱动力
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多特征参数支持的红树林遥感信息提取——以广东省为例 被引量：1
6
作者 王煜淼 李胜 +1 位作者 东春宇 杨刚 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期95-102,共8页
准确的红树林分布信息对红树林保护和管理具有重要意义。尽管已有不少红树林遥感制图研究,但如何有效利用多源遥感特征来提高红树林制图精度仍有待探索。首先,利用多源遥感数据提取光谱、散射、纹理和地形等时序特征来设计15种特征组合... 准确的红树林分布信息对红树林保护和管理具有重要意义。尽管已有不少红树林遥感制图研究,但如何有效利用多源遥感特征来提高红树林制图精度仍有待探索。首先,利用多源遥感数据提取光谱、散射、纹理和地形等时序特征来设计15种特征组合;然后,利用随机森林模型分析不同特征组合在红树林识别中的精度,从而获得最优特征组合;最后,基于Google Earth Engine(GEE)平台获取2021年广东省10 m空间分辨率的红树林分布。结果显示,冬季光谱特征的重要性最高,特征类型越丰富对应制图精度越高,最优特征组合的总体精度为92.25%,Kappa系数为0.91。通过探究红树林识别中的最优特征组合,在多特征参数支持下实现广东省红树林信息提取,研究成果可为大范围红树林精准制图提供科学参考。 展开更多
关键词 红树林提取 多源遥感数据 GEE 机器学习 广东省
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面向滩涂DEM构建的机载LiDAR点云滤波方法 被引量：14
7
作者 冯晓珂 吕沛娴 +4 位作者 张卡 沈华康 叶龙杰 赵娜 杨盈 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第7期58-62,共5页
在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机... 在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。 展开更多
关键词 机载LIDAR 滩涂点云 点云滤波 DEM高程精度
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城市古树名木分类保护的思考 被引量：8
8
作者 郑坤 罗婷文 徐志搏 《林业资源管理》 北大核心 2022年第3期31-35,共5页
随着城市建设活动愈加频繁,城市空间用地越发紧张,城市古树名木生存空间、生长质量、价值传承面临着严峻挑战,保护难度与压力与日俱增。基于古树名木分类管理现状,梳理出城市古树名木保护面临的“空间用地矛盾更突出、精细化管理需求更... 随着城市建设活动愈加频繁,城市空间用地越发紧张,城市古树名木生存空间、生长质量、价值传承面临着严峻挑战,保护难度与压力与日俱增。基于古树名木分类管理现状,梳理出城市古树名木保护面临的“空间用地矛盾更突出、精细化管理需求更高”不适应性问题,提出“基于分类特点有序保护、基于空间情景分区管控”保护思考,以期实现古树名木资源保护和城市建设的更好发展。 展开更多
关键词 城市 古树名木 分类保护 思考
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人在回路学习增强的地理命名实体识别 被引量：4
9
作者 杨盈 邱芹军 +3 位作者 谢忠 田苗 郑诗语 郑帅 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第8期155-160,177,共7页
地理命名实体识别是高质量地理知识图谱构建的重要环节,被广泛应用于地理编码、语义检索及地理知识推理等方面。主流的深度学习模型存在标注语料库耗时费力、模型可解释性差等问题。为发挥人在回路机制推动学习模型利用少量样本学习的优... 地理命名实体识别是高质量地理知识图谱构建的重要环节,被广泛应用于地理编码、语义检索及地理知识推理等方面。主流的深度学习模型存在标注语料库耗时费力、模型可解释性差等问题。为发挥人在回路机制推动学习模型利用少量样本学习的优势,本文提出了一种人在回路学习增强的地理命名实体识别方法。即以部分标注及未标注地理语料为输入,基于BERT-BiLSTM-CRF模型进行训练并对待标注语料库进行识别,对于模型识别错误的句子提供人工干预形式对其进行纠正,并将纠正之后的句子重新输送到学习模型中进行迭代训练,最终形成标准地理命名实体数据集及人在回路强化后的抽取模型。以地理大百科全书数据为例进行模型性能评估,该方法对于多数地理命名实体识别解析准确率达90%以上,相比已有深度学习模型,该方法仅需要少量标注样本且识别效果更优,对多种地理命名实体识别类型能够保持较好性能。 展开更多
关键词 地理命名实体识别 人在回路 深度学习 预训练模型 BERT-BiLSTM-CRF
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