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1.
广州城市空间形态特征与时空演化分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
城市空间形态的形成和变化是城市内、外各种社会力量相互作用的物质空间反映。本文基于历史资料和遥感影像,探讨了近百年来广州城市空间形态特征和演变过程。广州城市空间形态演变依次经历了轮形团块期、触角期、分散组团式、轴向发展期、带形发展期、新的触角期等几个阶段。利用遥感方法对1979~2004年间广州市建成区变化的监测表明,该期间广州先后经历了20世纪80年代的相对稳定期、90年代前期的快速发展期、90年代中后期的平稳发展期和近年来的高速发展期,目前是扩展速度较快的时期。  相似文献   
2.
基于多特征的高分辨率遥感图像分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为克服传统的基于像元的遥感图像分析的局限性,提出基于多特征的高分辨率遥感图像分析方法,并以北京地区亚运村的城市土地利用的识别检测为例对该方法进行相应的阐述.  相似文献   
3.
基于小波变换的多源遥感数据融合方法研究   总被引:6,自引:2,他引:6  
以北京亚运村TM和QuickBird图像为数据源,根据Mallat小波算法,结合HIS数据融合理论,提出了基于小波局部高频替代融合法。该方法使融合图像既具有高空间分辨率图像的结构信息,又保持了多光谱图像的光谱特征,提高了多光谱图像的分类精度和量测能力。  相似文献   
4.
三峡库区草地群落净生态系统生产力(NEP)的核算对于碳源/汇功能评价和生态屏障功能诊断具有重要理论意义。本文选取三峡库区的三种典型草地群落(雀梅藤群落、芒草群落、扭黄茅群落)为研究对象。基于气象数据和基础数据(高程、植被类型、土壤质地等),利用BIOME-BGC模型模拟并分析了1999—2013年库区草地群落植被NPP、NEP的变化特征及其与水热因子的相关性,分析了碳储量的变化特征及储存分布差异。结果表明:三种草地群落的植被NPP、NEP的年内变化规律均呈现倒U型,其中7—8月数值最大,呈现出明显碳源—碳汇—碳源的变化特征;三种草地群落多年NEP的平均值分别为6.63、4.85、4.17 g C·m~(-2)·a~(-1),碳汇功能明显。不同草地群落NPP、NEP对水热因子响应差异明显,其中雀梅藤群落NPP与温度呈显著正相关,与降水量呈负相关;芒草群落、扭黄茅群落NPP与温度均呈负相关,与降水量呈正相关;三个草地群落的NEP与温度均呈正相关,与降水量均呈负相关。三种草地群落碳储量丰富,多年累计值分别为33 979、50 750、29 236 kg C·m~(-2),且85%~90%储存在土壤中,植被碳储量最少约为3%~4%。  相似文献   
5.
基于ASTER GDEM数据的青藏高原东部山区地形起伏度分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以青藏高原东部山区为研究区,基于高空间分辨率的ASTER GDEM数据,通过AML语言编程调用ArcGIS中用于邻域分析的focal函数,计算不同邻域尺度单元下地形起伏度。研究表明:邻域尺度单元大小对地形起伏度计算至关重要,起伏度值先随邻域尺度单元面积增大而快速增大,当邻域尺度单元面积达一定阈值后,其增大速度开始减缓并趋于平稳,且在增速减慢过程中存在一明显拐点,即最佳邻域尺度单元。通过高差显著性变化检验法,确定最佳邻域尺度单元为5.0625km2,据此制作地形起伏度分级图,发现研究区自西北向东南地形起伏度逐步增加,地势以中度起伏(200~500m)为主。  相似文献   
6.
近年来北京市发展迅速,土地利用变化显著,大兴区尤为明显。本文利用大兴区的4期TM影像和1期DMC数据为数据源,采用全数字人机交互判读对影像进行了分析和判读,得到不同时期的大兴区的土地利用图,对大兴区近20年来的土地利用变化进行了监测。以TM影像的判读结果为基准,对DMC数据用于土地利用动态监测中的应用进行分析。  相似文献   
7.
基于遥感和GIS的重庆市近30年城市形态演化特征分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于8期遥感影像,研究了1978—2005年重庆市城市空间形态特征和演变过程。采用紧凑度指数、放射状指数和分形维数等城市空间形态定量研究的方法计算了不同时期重庆市城市空间形态的参数。结果表明,2005年重庆市建成区面积由1978年的87.32km^2增加到282.21km^2。改革开放后重庆市先后经历了20世纪80年代的相对稳定期、80年代中期以后的缓慢发展期和近年来的高速发展期,目前是扩展速度较快的时期,整个城市呈跳跃式发展。该时期增加的城市建成区面积中,有76.86%来自于周边的耕地,有20.52%来自于对周边农村居民点和其他建设用地的占用。  相似文献   
8.
内河港口是内河航运纽带的重要节点,评估内河港口的区位优势度对长江经济带港口基础设施建设等具有重要意义。以2021年长江沿岸内河港口为研究对象,采用多源数据,结合长江内河港口辐射范围内的3个指标并对原模型进行改进,结合AHP-EWM模型计算长江经济带长江沿岸28个港口的区位优势度,研究结果显示:① 除重庆和武汉以外,江苏省以外的其他省份港口辐射范围内交通网络密度都比较低;从交通干线影响度来看,分布比较均衡且数值较为相近;而城市经济影响力的空间分布较为无序;② 根据区位优势度的高低以及空间分布得出长江经济带货运港口空间格局为“三中心,一组团”的空间格局;③ 将内河港口按长江岸线所属省份进行划分后发现:江西省3个港口区位优势度差异最小,但其优势度也整体偏低;安徽省与江西省类似;江苏省整体优势度较高且差异小,湖北省的优势度差异最大,表明存在基础设施建设不均衡等问题且亟需改善。研究成果可对长江经济带内各个港口范围内基础设施建设、道路交通规划、港口选址等方面提供指导性意见帮助打通铁路、高等级公路进港“最后一公里”。  相似文献   
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