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基于多源数据的中俄边境收缩城市建设用地格局演变机理研究--以牡丹江市为例
1
作者
陈旭
房德威
+1 位作者
孙珊
曹新宇
《现代城市研究》
北大核心
2024年第11期108-114,共7页
通过观测35年的遥感数据及其他多源数据,以5年为时间切片,采用近邻比率、核密度等空间统计分析方法,识别中俄边境地区重要的边贸城市牡丹江市城乡建设用地演变路径。通过空间统计法计算牡丹江市的收缩趋势及速度,并利用机器学习之梯度...
通过观测35年的遥感数据及其他多源数据,以5年为时间切片,采用近邻比率、核密度等空间统计分析方法,识别中俄边境地区重要的边贸城市牡丹江市城乡建设用地演变路径。通过空间统计法计算牡丹江市的收缩趋势及速度,并利用机器学习之梯度提升决策树(GBDT)分析边境贸易、交通基础设施、民生基础设施等多种因素对城乡建设用地格局的影响机理,文章证明了牡丹江市属于边境贸易影响下以陆路交通为主导的收缩型城市,阐释了中俄边境城市建设用地格局的演变机理,为该区域城市建设用地供给政策提供科学依据。
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关键词
多源数据
城乡建设用地
空间格局
梯度提升决策树
边境口岸城市
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题名
基于多源数据的中俄边境收缩城市建设用地格局演变机理研究--以牡丹江市为例
1
作者
陈旭
房德威
孙珊
曹新宇
机构
东北林业
大学
园林
学院
华中科技
大学
建筑与城市规划
学院
、湖北省城镇化工程技术研究中心
美国明尼苏达大学公共事务管理学院
出处
《现代城市研究》
北大核心
2024年第11期108-114,共7页
基金
哈尔滨市科技创新人才专项基金项目“基于最优化理论的停车换乘选址研究”(2015RQQXJ029)。
文摘
通过观测35年的遥感数据及其他多源数据,以5年为时间切片,采用近邻比率、核密度等空间统计分析方法,识别中俄边境地区重要的边贸城市牡丹江市城乡建设用地演变路径。通过空间统计法计算牡丹江市的收缩趋势及速度,并利用机器学习之梯度提升决策树(GBDT)分析边境贸易、交通基础设施、民生基础设施等多种因素对城乡建设用地格局的影响机理,文章证明了牡丹江市属于边境贸易影响下以陆路交通为主导的收缩型城市,阐释了中俄边境城市建设用地格局的演变机理,为该区域城市建设用地供给政策提供科学依据。
关键词
多源数据
城乡建设用地
空间格局
梯度提升决策树
边境口岸城市
Keywords
multi-source data
urban and rural construction land
spatial pattern
Gradient Boosting Decision Tree
border crossing city
分类号
F291 [经济管理—国民经济]
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1
基于多源数据的中俄边境收缩城市建设用地格局演变机理研究--以牡丹江市为例
陈旭
房德威
孙珊
曹新宇
《现代城市研究》
北大核心
2024
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