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土地利用数据承载着人口分布的重要信息,基于土地利用/土地覆盖的人口数据空间化方法最为常见,但该方法未考虑地表覆盖的空间聚集性.本文以江苏省为例,以县级为研究单元,基于2010年全球地表覆盖数据(GlobeLand 30)中的人造地表数据,构建江苏省各县人口统计数据与各县人造地表面积之间的人口空间化模型.在此基础上,选用... 相似文献
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本文基于全球30 m地表覆盖数据(GlobeLand30),采用地表覆盖转移矩阵、重心迁移方法，分析了番禺区2000—2020年不同地表覆盖类型的相互转化及其空间分布。结果表明：过去20年间，人造地表持续占用耕地、森林和草地，其中耕地最为明显。同时，2010—2020年人造地表扩张速度较2000—2010年更为迅速。从相互转化的空间分布上看，番禺区人造地表在2000—2010年呈点状增加，之后10 a快速蔓延至全区。人造地表和水体的重心向东迁移，耕地的重心转移则逐步西移，呈“一进一退”的趋势。 相似文献
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顾及城乡差异的大区域人口密度估算——以山东省为例 总被引：2，自引：1，他引：1
现有大区域人口密度估算结果大多是在千米级尺度上,仅能宏观地反映城乡人口分布的范围,无法准确地刻画城乡人口空间分布的细节特征。本文将首套30m全球地表覆盖数据(GlobeLand30)引入城乡人口密度估算中,基于实现城乡划分的GlobeLand30人造地表数据,在城镇区域运用夜间灯光强度与人口的相关性将城镇人口细划到30m尺度上来估算城镇人口密度;在乡村区域引入样方估算的方法修正乡村居民地面积以估算乡村人口密度。以山东省为试验区的研究表明,本文方法无论在城乡居民地刻画还是人口空间分布的表达上均优于参考数据,所使用的GlobeLand30的全球性也保证了该方法推广的可行性。 相似文献
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针对亚马孙流域地表覆盖变化对当地生态系统以及全球气候变化具有重要意义这一问题，该文基于国家基础地理信息中心牵头研制的、经一致性处理的全球30 m地表覆盖产品(GlobeLand30)三期地表覆盖数据产品，采用景观格局指数和转移矩阵，分析了2000—2020年亚马孙流域地表覆盖的空间格局分布以及时空变化，并对其变化原因做出分析。结果表明：2000—2020年亚马孙流域林地和湿地面积逐渐减少，耕地、草地和人造地表的面积逐渐增加，水体先减少后增加。亚马孙流域2000—2010年和2010—2020年的地表覆盖类型转变方向基本保持一致；人造地表在地表覆盖类别中破碎现象最为显著，但其破碎化指数持续降低。亚马孙流域地表覆盖的变化主要受人类活动的影响，其中城市扩张和人口增加是林地减少的最主要因素。相关研究成果可为亚马孙流域未来的社会经济发展和生态系统保护提供重要支撑。 相似文献
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地表覆盖分类成果的质检方法与实践 总被引：1，自引：0，他引：1
针对地理国情普查中的地表覆盖分类数据成果及其如何进行科学、客观的质量检查与评价,以确保成果质量满足项目设计要求的问题。该文基于地理国情普查中的地表覆盖分类成果特点提出了一套有别于传统基础测绘成果的质量检查内容和评价方法,其核心是对成果最重要的分类精度质量元素采用统计分类不良区域面积占比进行定量的质量检查与评价。该方法在全国范围的地理国情地表覆盖分类成果的检查验收中得到了全面应用。实验表明,该方法具有直观、易于操作的特点,能有效控制成果质量,并可为常态化地理国情监测质量控制工作提供技术参考。 相似文献
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随着社会经济的发展,流域管理目标已从早期的防洪、供水、航运等转变为注重资源利用和生态保护的综合管理,并在全球生态系统碳平衡中扮演着重要角色。作为量化生态系统固碳能力的重要指标,净生态系统碳交换量(NEE)在不同地表覆盖类型中的碳源/汇能力存在显著差异。探究全球典型流域地表覆盖类型与NEE的时空相关性对流域生态管理等具有重要意义。本文以全球30 m地表覆盖数据(GlobeLand30)和全球陆地净生态系统碳交换量数据为基础,分析2000—2020年全球8个典型流域的地表覆盖及NEE时空变化特征,研究地表覆盖类型变化与NEE的时空相关性。结果表明：(1)2000—2020年,流域内耕地、裸地、人造地表、湿地、水体及苔原面积增加,草地面积先增加后减少,整体为增加状态;(2)2000—2020年,流域整体NEE先减小后增加,整体为减小趋势,碳汇能力增强;(3)2000—2020年,草地与NEE呈显著负相关,耕地、裸地、人造地表、湿地及水体面积与NEE在2010—2020年呈正相关,地表覆盖类型变化对NEE有显著影响。本文可为流域碳中和管制和土地利用空间优化调控提供理论参考,推动流域协同减排和高... 相似文献
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本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。 相似文献