陀螺经纬仪的读数方法比较研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

万朋  李宗春  李广云  张冠宇  牟爱国 《海洋测绘》2005,25(5):75-78

介绍了陀螺定向测量中三种不同的数据采集方法，分析了各种方法的优缺点。作者认为传感器采集数据自动化程度高，精度高，特别是运用位置敏感探测器（PSD）采样数据量大，具有一定的抗干扰能力，但在运用传感器采样时必须注意克服非线性误差。  相似文献   

一种新型拖曳式激光探测系统     

褚柳宁 《海洋信息》1992,(12):11-11

  相似文献   

我国地质文化村（镇）空间分布特征及影响因素研究     

胡清清  杨晓霞 《地质论评》2023,69(4):2023040003-2023040003

地质文化村（镇）是地质文化科普的重要窗口,也是所在区域经济社会发展的重要依托,对其空间分布特征及影响因素的研究对我国地质文化村（镇）的进一步评定和可持续发展具有重要意义。运用最邻近指数、不平衡指数、核密度分析和地理探测器方法,对我国50个地质文化村（镇）的空间分布特征及其影响因素进行研究,研究表明：①地质文化村（镇）的空间分布类型为随机分布型;②各省（市、区）地质文化村（镇）数量差异明显,空间分布不均衡,呈“东多西少”格局;③地质文化村（镇）形成1个高密度核心区、2个次高密度集聚区、1条核心延长带;④影响我国地质文化村（镇）空间分布格局的因素由特色地质资源、自然条件以及社会经济与人文资源3个一级指标构成,其中社会经济与人文资源对地质文化村（镇）空间分布影响最大且效果显著。在今后地质文化村（镇）的评定建设中,应加强中西部地区地质文化村（镇）的建设和申报;适当给予中西部地区地质文化村（镇）评定倾斜;加大地质文化村（镇）宣传力度;充分发掘地质特色及民俗文化,加强地质文化村（镇）与文化的融合。  相似文献   

基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价与区划     

阳清青  余秋兵  张廷斌  易桂花  张恺 《中国地质灾害与防治学报》2023,(5):130-140

区域地质灾害评价是减灾防治的重要非工程手段,构建区域滑坡危险性评价模型,对提高地质灾害评价精度和防治效率具有重要意义。文章以滑坡频发的大渡河中游地区为研究区,初选高程、坡度、坡向、地震动参数、土壤类型、工程地质岩组、年平均降雨量和地形湿度指数（TWI）等13个因子,建立滑坡危险性初级评价指标体系。考虑各因子对滑坡形成贡献程度的不同和目前常权栅格叠加方式对滑坡危险性评价结果精度的影响,引入了地理探测器和变权栅格叠加,构建了地理探测器、信息量法和变权栅格叠加的组合模型（GDIV模型）。基于2021年四川省1∶50 000地质灾害风险调查中313处滑坡地质灾害隐患点,开展基于GDIV模型的大渡河中游地区滑坡危险性评价,并与逻辑回归模型和信息量模型的组合模型（LRI模型）评价结果进行对比分析。结果表明：研究区以中危险及以下危险区为主,占总面积的78.3%,极高和高危险区主要分布在大渡河、革什扎河和东谷河两岸的低海拔地区;与LRI模型相比,基于GDIV模型的评价结果精度更高,其受试者工作特征（ROC）曲线的线下面积（AUC）值为0.917。文章提出的GDIV模型提高了区域滑坡危险性评价精度,可为...  相似文献   

贵州省道路网络通达性时空演变格局研究     

张浩  周忠发  李永柳  朱光兴  杨宇青 《测绘工程》2022,31(4):67

为了有效评价贵州省道路网络通达性,以贵州省２０１０年、２０１４年、２０１８年的道路交通网络为数据基础,采用 加权平均旅行时间、地理探测器等方法,分析了贵州省道路网络通达性水平时空演化规律及其影响因素,并提出相 应的建议。结果表明,首先,贵州省道路密度发育不均衡,通达性格局呈现以贵阳市为核心呈“同心圈层”结构向外 递增;其次,西部市州通达性发展优于东部,２０１４—２０１８年通达性提高较２０１０—２０１４年更为显著;最后,贵州省道路 网络通达性空间变异具有多因素驱动的特点,主要受人均ＧＤＰ和海拔两个交互因子的共同作用。  相似文献   

深圳市都市型滨水空间活力影响因素分析     

谭德明  饶佳艺 《地球信息科学学报》2023,(4):809-822

城市滨水空间作为重要的城市公共空间，是体现城市活力与形象的重要载体。然而，目前研究主要侧重于单一类型的滨水空间活力的影响因素研究，缺乏对不同类型滨水空间活力的差异影响因素及各影响因素间的交互作用研究，难以对城市不同类型滨水空间的精细化管理提供指导。基于此现状，本文拟以深圳市为例，以百度热力图人口数据作为滨水空间活力的表征，整合多源地理数据，利用地理探测器模型，探寻不同类型下滨水建成环境与活力之间的交互关系，结合地理加权回归分析进一步识别活力的驱动因素。研究结果表明：(1)各类滨水空间活力驱动因素存在较大差异，滨河空间中区位及可达性因子为主要驱动因子，q值高达0.757、0.720，滨湖空间区位、人口密度、滨水绿地率以及交通可达性因子活力的解释力更强，其中区位q值为0.807，海滨空间活力的驱动因子包括：区位、道路可达性以及建筑与水面的高宽比因子，q值分别为0.774、0.694和0.499；(2)任意2个影响因子共同作用的解释力并非均大于单独作用结果，与以往研究不同，研究显示功能混合度因子及滨水绿地率因子与其他因子的交互作用，对于滨水空间影响力提升最为显著；(3)活力影响因素空间差异大...  相似文献   

中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测   总被引：2，自引：1，他引：2  

潘竟虎  冯娅娅 《地理学报》2020,75(4):769-788

从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。  相似文献   

基于地理探测器的南京市住宅租金空间分异格局及驱动因素研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

尹上岗  李在军  宋伟轩  马志飞 《地球信息科学学报》2018,20(8):1139-1149

以南京市“一主三副”住宅小区为研究单元,运用GIS中的渔网（Fishnet）分析和探索性空间数据分析（ESDA）对“一主三副”住宅租金的空间分布进行模拟和估计,并利用地理探测器模型从住宅小区的区位特征、建筑特征和邻里特征3个方面探究住宅租金空间分异的影响机制。结果表明：① 南京市住宅租金总体呈上升趋势,空间上表现出主城向副城递减的中心外围模式,住宅租金空间结构逐渐由单核向双核发展,且住宅租金存在显著的空间异质性;② 住宅租金呈现出明显的空间正相关性和区域集聚性,热点区自内城核心区至副城趋于弱化,冷热点空间格局呈圈层结构;③ 交通位势和中心位势是对一主三副住宅租金解释力最大的因素,商务配套、金融设施和住宅房龄的解释力次之,特征因素对主城副城租金的影响强度各异。  相似文献   

边疆省域旅游效率空间分异及驱动因素——以云南省为例     

郭向阳  穆学青  明庆忠 《世界地理研究》2020,29(2):416-427

旅游效率评价对区域旅游业提质增效发展具有重要意义。以云南省为实证，采用数据包络分析法(DEA)对其旅游业效率进行分析，运用空间自相关和趋势面等空间统计方法对旅游效率空间关联和整体趋势特征进行剖析，并借助地理探测器模型着重探讨了旅游效率的驱动因子。结果表明：1）云南省旅游综合效率总体水平较好，但州市间差距较大，纯技术效率对综合效率制约能力略强于规模效率;2）旅游效率呈现空间集聚态势，综合效率整体呈“南北两翼高中间低，东西平稳过渡”空间特征，高效区在滇西北“趋同集聚”；纯技术效率在南北方向呈“U”型趋势，东西方向上梯度递减；规模效率总体呈现“南北两翼高中间低，西高东低”趋势特征;3）旅游从业人数、交通网络密度和景区丰度是云南省旅游效率空间分异的主要影响因素，不同因子交互作用时均高于单独作用时的影响力。  相似文献   

大数据视角下的商业中心和热点区分布特征及其影响因素分析——以乌鲁木齐主城区为例     

陈洪星  杨德刚  李江月  武荣伟  霍金炜 《地理科学进展》2020,39(5):738-750

商业空间结构是城市经济活动的重要载体,识别商业中心和商业热点区以及探究其影响因素对于商业资源优化配置显得尤为必要,进而指导城市有序发展。论文以乌鲁木齐主城区为例,利用开放平台大数据兴趣点(point of interest, POI),采用地理学空间统计方法定量识别商业中心和商业热点区,对商业分布和空间集聚特征进行分类和解读,并利用地理探测器方法探寻其影响因素。主要结论如下：① 乌鲁木齐市商业高值区分布在吐乌大高速—和平渠沿线地带,大型商业中心主要有南湖商圈、中山路商圈、友好商圈、会展商圈、米东商圈、铁路局商圈。② 商业热点区呈现“T型”双轴分布,北部新城商业地带与南部传统商业地带共同构成乌鲁木齐市最具活力的商业地带;6类商业热点区的分布可归纳为3种类型,商务和金融服务类为单一点状型,住宿和餐饮服务类为带状延伸型,生活与购物服务类为带状双核型。③地价、集聚效应、路网密度等是影响商业宏观分布的主要因素,其次为人口密度和中心可达性,自然因素如高程、地形起伏度等对商业布局影响有限;各因素对不同类型商业业态的影响程度各异,如人口密度、路网密度对购物类影响较大,中心可达性和地价对于商务、金融类影响较大;就各业态类型网点间的关系而言,商务和金融类协同作用强,餐饮与购物类协同效应较强,共同影响城市商业空间。  相似文献