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在城市内涝模拟研究中,汇水区划分是十分重要的环节,同时对大尺度平原城市进行汇水区精细划分也是研究者共同研究的技术难点。针对现有基于DEM流向分析的划分方法存在的无法正确反映实际城市复杂地形和流向问题,本文提出了一种顾及地类和流向,适用于大尺度平原城市的精细汇水区分级划分方法。首先,从城市自然地形和主干河流出发,进行一级宏观尺度划分;然后,依据城市主次干道,干渠和管网实现二级中观尺度划分;最后,在二级划分的基础上,结合流向和地类做精细的三级子汇水区微观尺度划分。本文选取东营市30 km2核心主城区进行了验证分析,研究结果表明,划分结果跟实际地物类型和真实流向相吻合,该方法对于大尺度平原城市具有良好的适用性。 相似文献
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构建基础时空信息底板,是实现智慧城市内部多源、异构、海量数据间的关联与融合,保障各类智慧应用正常运转,实现城市精细化治理的前提.文中提出"地楼房权人"多层次城市实体模型,并基于该模型设计并实现"地楼房权人"实体建库、城市多源信息关联融合的业务框架,并通过应用展望,从教育学位配置和医疗资源管理等方面举例说明基于"地楼房权人"实体模型的多源信息关联在城市精细化治理中的应用价值.研究表明,通过构建"地楼房权人"等城市实体数据,并基于此关联集成各类城市数据,最终形成面向城市精细化治理的基础时空信息底板,将为智慧城市的各类应用提供基础支撑. 相似文献
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夜光遥感影像数据可有效反映城市空间格局变化。本文基于1992—2012年的DSMP-OLS夜光遥感影像和2018年的珞珈一号遥感影像,利用分层阈值法提取粤港澳大湾区内各城市建成区;通过计算平均灯光强度、平均灯光增长速率、城市建成区面积、城市建成区增长速率、城市重心、城市重心偏移距离等一系列指数,揭示区内各城市的空间格局演变过程。研究结果表明:①1992—2018年,粤港澳大湾区的城市规模大幅增长,沿珠江口两侧形成了以澳门、广州、深圳和香港为核心的倒“U”形城市群,并呈辐射状向周边扩张。②以珠江口为界,粤港澳大湾区东部各个城市的发展水平整体高于西部各个城市,广州、深圳、香港等核心城市发展水平明显高于江门、肇庆、惠州等外围城市。③1992—2018年,粤港澳大湾区建成区的增长速率由小变大,最后逐渐趋于稳定,2002—2007年是城市扩张最迅猛时期。④1992—2018年,粤港澳大湾区的各城市重心迁移方式表现为3种类型:持续向区域中心迁移;持续向相邻城市邻接区迁移;持续向海洋方向迁移。大部分城市的重心迁移方向呈“震荡”特征。 相似文献
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“帝京高拥九重尊,直北山河紫翠痕”。北京是一座既古老又现代的城市,它承载了厚重的历史记忆,凝聚了浓郁的人文气息。北京城是一个说不尽的话题,这里分布着宫苑园林、坛庙建筑、商业集市、街道坊巷、城市水系等等,既包罗大气雍容的都城气象,也不乏繁华热闹的市井趣味:南起永定门,北至钟楼的城市中轴线,延伸出北京独有的秩序之美;宫城、皇城、内城、外城层层嵌套的城市空间格局,定格了历朝古都的庄严气魄。 相似文献
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夜间灯光遥感对城市发展类动能与相似性评估 总被引:2,自引:0,他引:2
评估城市发展水平与制定城市规划和城市发展政策息息相关。已有研究表明人口、国内生产总值(GDP)等统计数据和夜间灯光遥感数据能够用来衡量城市发展水平,但大多研究只关注城市发展总量,忽视了发展速度对城市发展的影响。因此,本文基于2012年—2019年Suomi NPP-VIIRS (Suomi National Polar-OrbitingPartnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光遥感数据,提出了兼顾城市发展水平和增速的夜间灯光类动能指数用于测度城市发展类动能;利用动态时间规整DTW (Dynamic Time Warping)算法构建了城市发展类动能相似性检测分析框架,并基于相似性检测结果对全国328个城市进行了等级划分。相较于2019年第一财经公布的一至五线城市,本文城市等级划分结果表明,在同一等级中的城市发展更为相似和合理,也证明了城市发展类动能更有利于城市发展水平的评估;以长江三角洲城市群为例,进一步验证了城市发展类动能和基于DTW相似性检测方法用于评估城市群发展情况与合理性的潜力。综上所述,基于夜间灯光遥感的城市发展类动能估算与相似性分析方法能够较好地评估城市发展水平,为城市分级与城市群发展评估提供科学依据。 相似文献
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珞珈一号夜间灯光影像在建设用地提取中的应用:以武汉市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
城市建设用地能够反映城市建设发展在地域空间上的分布形态,是规划主管部门监测城市建设和扩张的关键指标。2018-06-02发射的珞珈一号卫星可提供130 m分辨率的夜间灯光数据,在城市建设用地的提取方面具有较大潜力。首先整合珞珈一号夜间灯光影像与Landsat 8多光谱影像以及网络地图兴趣点数据;然后分别采用人类居住合成指数和阈值法对武汉市进行建设用地提取;最后与可见光红外成像辐射仪(visible infrared imager radiometer suite,VIIRS)夜间灯光影像采用相应方法得到的结果进行对比。结果发现,珞珈一号影像与Landsat影像整合后采用人类居住合成指数的方法提取的建设用地最准确,其Kappa系数为0.769;VIIRS与Landsat 8影像整合后采用相同方法得到的建设用地,其Kappa系数为0.702;夜间灯光影像与兴趣点数据结合进行建设用地提取的精度有所下降,兴趣点数据分别与珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像结合得到的建设用地,其Kappa系数分别为0.618、0.574;珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像采用简单阈值法进行建设用地提取,其Kappa系数分别为0.503、0.482。该实验结果表明,珞珈一号夜间灯光影像数据具有更高的空间分辨率和更加丰富的空间细节,是进行城市建设用地提取的理想数据源。 相似文献
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