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重庆市主城区零售企业空间分布与区位选择影响因素研究
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作者 刘冠伸 张彦 曹欣 《城市勘测》 2023年第6期44-49,共6页
零售企业的区位选择已成为从微观视角解析城市空间结构的重要途径。以重庆市主城区为案例地,将区域内零售企业作为研究对象,运用冷热点分析法以及条件Logit与Tobit模型,描述了重庆市主城区零售企业空间格局分布集聚特征,并在此基础上探... 零售企业的区位选择已成为从微观视角解析城市空间结构的重要途径。以重庆市主城区为案例地,将区域内零售企业作为研究对象,运用冷热点分析法以及条件Logit与Tobit模型,描述了重庆市主城区零售企业空间格局分布集聚特征,并在此基础上探究了批发企业区位选择的影响因素。结果表明:①重庆市主城区的零售企业具有典型的“整体分散”与“局部集聚”并空间分布特征。“解放碑-观音桥”片区已是零售企业的聚集热点,诸如“南坪-杨家坪”与“九宫庙-覃家岗”等次级热点集聚区也相继产生;②重庆市零售企业的区位选址受到政府宏观规划与市场微观调整共同影响,市场潜能、生产成本、交通可达性、政策规划、产业集聚等因素对零售企业区位选择问题都存在显著的影响;③当零售企业规模不同时,市场潜能、政策规划等因素对零售企业区位选择的影响存在差异。 展开更多
关键词 零售企业 空间分布 区位选择 重庆市
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实景影像与三维地理要素融合方法研究与实现
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作者 黄志 《城市勘测》 2025年第1期119-123,共5页
为解决实景影像在表达地理空间信息时无法实现地理实体单体化的问题,本研究提出一种面向VR的实景影像与三维地理要素融合方法。通过利用车载移动测量系统采集道路周边的点云及全景影像数据,生成可量测序列街景,实现实景数据空间化。进... 为解决实景影像在表达地理空间信息时无法实现地理实体单体化的问题,本研究提出一种面向VR的实景影像与三维地理要素融合方法。通过利用车载移动测量系统采集道路周边的点云及全景影像数据,生成可量测序列街景,实现实景数据空间化。进一步重构和编码三维地理要素,使其表达更为精简。最后,将空间化的实景影像数据与精简化三维地理要素进行融合,实现三维地理空间的直观、立体、要素化表达。研究结果表明,该方法能够有效地将实景影像与三维地理要素融合,为实景三维建设提供有益的借鉴。 展开更多
关键词 虚拟现实 可量测实景影像 三维地理要素 数据融合
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一种基于改进的Unet网络的遥感影像建筑物分割方法 被引量:2
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作者 向煜 黄志 《城市勘测》 2024年第1期109-113,共5页
针对传统语义分割方法在山地、丘陵等地区提取建筑物噪声大、鲁棒性差、精度不高的问题,提出了一种改进的Unet网络的遥感影像建筑物分割方法。该方法结合模型结构和非结构优化,使用随机数据增强模块增强样本,利用空洞卷积增加卷积层感受... 针对传统语义分割方法在山地、丘陵等地区提取建筑物噪声大、鲁棒性差、精度不高的问题,提出了一种改进的Unet网络的遥感影像建筑物分割方法。该方法结合模型结构和非结构优化,使用随机数据增强模块增强样本,利用空洞卷积增加卷积层感受野,利用FRN数据归一化方法解决小批量对数据归一化的影响并缓解梯度弥散问题,利用ELU激活函数减少噪声、提升鲁棒性、缓解梯度消失,使用随机投票预测模块提高预测准确率。使用重庆农村地区的遥感影像,在Unet、Segnet、Deeplabv3plus及本文改进模型之间对比实验,结果表明,所述方法在复杂环境下的建筑物分割中表现更好,验证样本中的分类总体精度为95.08%,mIoU为81.28%,显著高于其余3种分类算法。该研究可以为山地城市、丘陵地区遥感影像建筑物提取研究提供参考。 展开更多
关键词 卷积神经网络 遥感影像 语义分割 Unet 建筑物提取
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随机森林方法在PM2.5遥感反演中的研究及应用
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作者 刘冠伸 张彦 +1 位作者 曹欣 黄心 《城市勘测》 2024年第4期69-73,共5页
伴随着城市建设的不断加快,城市空气质量问题也日益凸显。以重庆市为研究区域,将区域内的PM2.5浓度作为研究对象,利用MODIS传感器的L2级产品生产出分辨率为1 km的AOD数据,结合MERRA-2气象数据与地面监测站数据进行遥感反演,基于随机森... 伴随着城市建设的不断加快,城市空气质量问题也日益凸显。以重庆市为研究区域,将区域内的PM2.5浓度作为研究对象,利用MODIS传感器的L2级产品生产出分辨率为1 km的AOD数据,结合MERRA-2气象数据与地面监测站数据进行遥感反演,基于随机森林的方法构建了模型,将训练集与验证集数据应用到模型中,验证了该模型在研究区域PM2.5反演的效果,并通过样本均衡化的方法提高了模型的反演精确度。利用模型归纳总结了2022年重庆市PM2.5的分布集聚特征。结果表明:①样本均衡化的处理方式,提升了模型遇到高污染天气的鲁棒性,使得模型的拟合相关系数由0.45提高至0.96。模型与地面检测站数据的拟合相关系数为0.97与0.96,平均绝对误差为4.54 ug/m^(3)与6.05 ug/m^(3),平均相对误差为20.32%与26.76%,可以满足区域大气污染监测的需求与任务。②2022年,重庆市地区的PM2.5大气污染时间上呈现季节性变化,冬季最高,春季、秋季次之,夏季最低。空间上呈现“西高东低”的特征。 展开更多
关键词 随机森林 PM2.5 遥感反演 重庆市
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