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街头抢劫者前犯罪经历对其后作案地选择的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
作案地选择是犯罪地理学的研究主题。已有的重复作案地选择的研究表明,犯罪者“前案件”作案地选择对他们“后案件”作案地选择具有影响,但以往研究关注的是先前的犯罪时间和地点对其后续作案地选择的影响,仍未检验犯罪者在“前案件”中犯罪经历的具体作用。因此,论文以中国东南沿海ZG市为例,利用街头抢劫者的抓捕数据和混合Logit模型,聚焦探析街头抢劫者先前的个体犯罪经历对他们随后的作案地选择的影响。研究发现:街头抢劫者在“前案件”中的犯罪间隔、犯罪出行和当场被捕等个体犯罪经历对其“后案件”作案地选择具有强烈的影响,即“前后案件”的犯罪间隔越临近、“前案件”犯罪出行距离越短,以及“前案件”未当场被捕,则大大增加了街头抢劫者返回到先前抢劫区域再次犯罪的可能性。并通过警察访谈和结合理论分析,发现“前案件”未当场被捕是由犯罪者当场被捕的恐惧感、警察特殊的干预方式,以及社会凝聚力和犯罪防控的相互作用而形成。研究结论可为警务部门的“事前防控”与“主动处置”提供一定的参考。 相似文献
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雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明:本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。 相似文献
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高分六号宽幅相机在轨几何定标及精度验证 总被引:1,自引:0,他引:1
高分六号宽幅相机能够实现单相机成像幅宽优于800 km,对大尺度地表观测和环境监测具有独特优势。在轨几何定标是光学遥感卫星几何处理的关键环节,直接影响影像的几何质量。本文充分考虑高分六号宽幅相机超大视场的畸变特性以及多谱段的成像特点,提出宽幅相机在轨几何定标方法,采用基于探元指向角的几何定标模型补偿宽幅相机系统误差,通过绝对定标和相对定标方法联合估计各波段的内外定标参数。利用Landsat 8影像、资源三号DSM为参考数据,对宽幅相机进行绝对定标处理,再利用ASTER GDEM为参考数据进行相对定标处理,其几何定标结果表明,高分六号宽幅影像绝对定位精度在3像素左右,内部几何精度能稳定在1像素,且波段间配准精度在0.3像素以内,表明在轨几何定标后高分六号宽幅影像几何质量得到了明显的提升。 相似文献
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基于历史文献、古地图和现代遥感数据,引入历史学古代城镇形态复原方法,复原(提取)明代以来长江三角洲地区113座城镇7个时间断面(1461年、1820年、1930年、1970年、1980年、2000年和2010年)下的城镇边界,采用扩张速率、扩张效率、首位度指数和位序-规模法则,分析了近六百年来区域城镇空间与城镇体系等级规模演变格局。取得以下研究结果: 研究时段内,区内城镇用地总规模由205.98 km2增加到6442.19 km2,扩大了31.27倍;城镇扩张经历了萌芽阶段(明清时期)、起步阶段(民国至改革开放前夕)、成长阶段(改革开放至2000年)和加速阶段(2000—2010年),城镇扩张速率不断加快,但扩张效率有待提升; 在城镇等级规模空间格局上,明清时期南京与苏州为区内的一级城镇,民国后,上海逐渐取代其地位,从五级城镇发展成为区域核心城镇,四级以上城镇主要集中在长江干流沿岸和太湖流域,五级以下城镇大多集中在安徽;城镇体系呈首位型分布,城镇首位度较高,且改革开放后的城镇首位度较明清与民国时期要高,不同等级规模城镇之间差距扩大,大城镇优势较强。近30年,长江沿岸城镇发展加速,苏锡常都市圈、南京都市圈等逐渐形成并快速发展。 相似文献
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长三角地区民宿的空间分布及影响因素 总被引:5,自引:0,他引:5
近年来,民宿作为旅游业发展的新兴模式,日益受到关注,并呈现蓬勃发展状态。以民宿业发展最为成熟的长三角地区为研究对象,基于去哪儿网相关民宿数据,采用空间最邻近分析、密度分析等空间分析方法,研究民宿的空间分布格局与特征,并基于逐步回归分析,探讨影响民宿分布的因素,得出以下结论:① 长三角地区民宿呈现高度集聚的状态,整体上表现为多核心分布,并形成一、二、三级组团,密度由核心向外围递减。② 民宿集聚分布在经济较为发达的城市和核心景区周边,具有明显的中心性。③ 基于对经济基本状况、交通状况、人口条件、居民消费能力、旅游市场状况、旅游资源与环境条件等方面共15个影响因素分析,发现单位面积旅游收入、A级景区数量、人口密度、地区国内生产总值四个指标对民宿密度有显著正向影响,其中,影响力单位面积旅游收入>A级景区数量>人口密度>地区国内生产总值。 相似文献