基于住房需求意愿的广州市中产阶层住房区位选择     

边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842

以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源，从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择，并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现：1）广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性；2）现居住现状（人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间）、家庭生命周期（年龄、家庭规模、子女数量）和经济水平（家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量）等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响；3）家庭生命周期（年龄、家庭规模）、个体因素（教育程度、户籍地）等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4）制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   

轨道检查仪异常数据发现与定位     

刁巍巍  岑敏仪  江来伟  申彦军  樊金刚 《测绘与空间地理信息》2019,42(7)

在使用0级轨道检查仪对有砟、无砟轨道进行快速检测时,轨道表面、内侧附着异物(碎砟、油污、线缆等)致使陀螺产生零点漂移,轨检仪陀螺零点漂移使检测轨道的横竖向偏差产生突变。通常测量现场偏远、网络信号弱,现场无法及时传输原始数据至内业,所以突变位置都是在内业处理时才能确定,这样将消耗大量人力物力。本文提出用重复测量波形对应峰值点较差作为突变评判指标,可以有效地将轨向高低较差中含有的系统误差分离出来,统计重复测量的轨向高低较差,把突变的轨向高低当作粗差,运用粗差探测算法找到突变位置,统计消除系统误差后的轨向高低较差的均值和方差,制定探测突变的阈值。按照分析统计算法编制成软件,通过实测数据检验,证明算法的正确性和有效性。  相似文献   

"5·12" 地震后汶川县泥石流特征与演化分析     

李宁  唐川  卜祥航  李浩宾 《工程地质学报》2020,28(6):1233-1245

2008年“5·12”汶川地震极大地改变了震区泥石流的特征，不仅增强了泥石流的活动性，同时也使得震区在相当长的时间内都要面临泥石流的威胁。本文基于前人大量的研究成果，并利用遥感解译结合现场调查等手段，分析了汶川县泥石流沟道纵坡降、沟壑密度、两岸坡度等基本发育特征；进而分析了地震前后汶川县降雨分布及泥石流相关降雨参数变化特征。结果显示，流域内泥石流沟的沟壑密度在0.2~4之间，属于微度土壤侵蚀区域，泥石流的沟床纵坡降偏大，有利于泥石流的发生；泥石流流域内斜坡坡度多为30°~40°，有利于灾害的发生；震后汶川县年均降雨量增加了5.17%，降雨多集中在7~9月份，降雨量由南及北逐渐降低；震后泥石流的降雨阈值在2008~2013年呈现缓慢回升的趋势，但2019年又有所下降，预计恢复到震前水平尚需要一定时间；同时震后汶川县泥石流物源丰富，震后物源量呈现“震荡式衰减”的演化趋势，但体量仍然很大，对泥石流仍需坚持监测预警工作。  相似文献   

中国企业R&D国际化:时空格局与区位选择影响因素     

胡曙虹  杜德斌  范蓓蕾 《地理研究》2019,38(7):1733-1748

基于中国企业海外R&D投资数据和零断尾负二项回归分析方法,探讨了1998—2015年中国企业R&D国际化的时空格局特征,并从东道国角度分析影响其区位选择的主要因素。结果表明：研究期内中国新建海外R&D机构数量快速扩张;海外R&D投资区域分布广泛,呈现分散和集聚并存的特征;以华为为例分析了典型中国企业海外R&D投资的空间布局特征,认为目前华为海外R&D投资呈现集中布局在欧洲,零散分布在亚洲、美洲、非洲的空间特征,主要是由其以全球技术升级和满足多样化的市场需求等R&D国际化的战略动机所决定。回归分析结果表明,中国企业对发达国家和发展中国家进行R&D投资的影响因素有共同点但也存在一定的差异：① 现阶段东道国的R&D需求不是影响中国企业对其进行R&D投资的主要因素;② 代表中国与东道国经济往来密切程度的关联要素是影响中国企业R&D投资的重要决策因素;③ 发达国家吸引中国企业对其进行R&D投资主要是因其创新能力强、R&D资源数量多,而政策及制度供给是影响中国企业对发展中国家进行R&D投资的主要因素;④ 地理距离对中国企业R&D“走出去”的阻碍作用主要体现在对发展中国家的R&D投资中。  相似文献   

农户资本禀赋对耕地质量保护行为选择的影响---以江西省为例     

李楠楠  周宏 《地域研究与开发》2019,38(2)

根据江西省303户农户实地调研数据,运用熵值法和Probit模型,分析家庭资本禀赋对农户耕地质量保护行为选择偏向的影响。结果表明:土地资本对秸秆还田和耕地深松存在较大约束;存在劳动力资本约束的农户会增加对秸秆还田的采纳,降低农家肥和商品有机肥的使用;经济资本对于耕地深松存在显著的约束作用而对农家肥和商品有机肥无显著影响。从缓解家庭资本禀赋约束和推广耕地质量保护技术两个角度提出相应的政策建议。  相似文献   

基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测     

吴文会  王丽欣  马卓 《测绘与空间地理信息》2019,42(4)

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。  相似文献   

基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法     

郑莉  孙梦  季铮  罗跃军 《测绘地理信息》2019,44(4):111-115

  相似文献   

高分三号SAR影像双阈值变化检测   总被引：1，自引：1，他引：0  

崔斌  张永红  闫利  魏钜杰 《遥感学报》2020,24(1):1-10

双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。  相似文献   

波段选择协同表达高光谱异常探测算法     

朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   

内点最大化与冗余点控制的无人机遥感图像配准     

余蕊  陈玮扬  杨扬  杨昆  罗毅 《遥感学报》2020,24(11):1325-1341

利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。  相似文献