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1.
何亚芬 《资源与生态学报(英文版)》2021,12(2):192-202
土地景观形态能够反映土地利用空间行为特征。在对鄱阳湖地区1995年、2000年、2015年和2018年4个时间点的土地利用现状进行描述的基础上,通过分形维数、分形稳定性、斑块密度、斑块形状破碎度和景观隔离指数分析区域景观格局变化,并运用分形理论对土地利用空间行为进行分析。研究结果显示在1995年到2018年的20多年间,建设用地一直是分形维数最高的土地类型;但从时间尺度上,建设用地的分形维数呈下降趋势,表明建设用地空间形态在土地利用空间行为的作用下逐渐向有序方向发展。水田、旱地和有林地一直是分形维数最低的土地利用类型,且处于景观分形不稳定状态。斑块密度、斑块形状破碎化指数以及景观分离度指数的计算结果支持了分形维数分析的结论。从实现区域土地合理布局的角度,建议通过科学合理的规划,降低区域建设用地的分形维数,引导建设用地有序发展。对于诸如有林地、灌木林地、高覆盖度草地和水域等自然景观,应增加其分形维数以减少人为干扰,维护其稳定性。同时建议在国土空间规划中引入分形维数,将分形维数作为评价区域土地利用格局合理性的一项指标。 相似文献
2.
基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选 总被引:1,自引:0,他引:1
机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content, SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下:首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和格网搜索算法(Grid Search, GS)同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型(AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR)。结果表明:① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R2/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词:盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析 相似文献
3.
城市地理研究中的单分形、多分形和自仿射分形 总被引:1,自引:0,他引:1
分形几何学在城市地理研究中具有广泛的应用,然而很多基本概念却让初学者感到迷惑。如何区分单分形、自仿射分形与多分形,是一个基本而重要的问题。简单分形容易理解,而真实的地理现象很少是单分形的。城市生长过程具有自仿射特征,而城市空间格局却具有多分形性质。作者发现,各种分形的共性在于三个方面:标度律、分数维和熵守恒。论文基于标度、分维和熵守恒公式,借助隐喻城市生长的规则分形来区分单分形、多分形和自仿射分形,讨论分形系统演化的机理、分形与空间自相关和空间异质性的联系,同时澄清一些在地理分形研究中的常见错误概念。最后以城市位序-规模分布为例,说明并对比单分形和多分形在城市地理研究中的建模与应用思路。 相似文献
4.
城镇体系的时空演化是一个复杂的动力学过程,具有无尺度性,其特征可以采用异速标度指数定量描述。论文以京津冀为例,基于1992—2013年夜间灯光数据的校正结果,提取城镇夜间灯光信息,采用多标度异速分析方法,分析京津冀城镇体系的相对发展特征及其空间分异格局。研究发现:①京津冀大城市的增长空间局限日益显著。虽然大城市如京津唐的绝对发展水平高,但接近环境承载量的极限,22 a间增长快速的是大城市交接地带的小城市(如三河、迁安、廊坊等)。②相对增长速度快的城市从东北到西南呈现带状分布——政府选择发展的“雄安新区”就在这个轴带上。由此可以得出两个结论:其一,京津冀城市演化的趋势相对均衡化,空间结构异质性逐步减弱,整个城镇体系的发展趋于相对平衡状态;其二,大、小城市“两极”贯通或许是增强城镇体系功能的有效途径。京津冀的空间格局优化不能仅仅考虑主要的、规模大的中心城市,而应该基于等级结构协调整个城镇网络体系。 相似文献
5.
针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题,提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解(PEEMD)与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先,在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析,建立GPS/PWV时间序列特征提取模型;然后,将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中,并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明,该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量,滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致,且提取的特征分量与原始信号更加吻合。 相似文献
6.
分维数是反映海岸线复杂程度的客观依据。结合国内外海岸线分形研究进展,本文以漠阳江入海口附近海域为研究区,基于Landsat 8 OLI遥感影像对研究区域提取瞬时水边线,并利用潮汐数据进行校正得到海岸线;利用Fractal Fox2.0计算获得该海岸线的分维数为1.071;通过对研究区的分形机制分析,认为漠阳江附近的断裂构造对海岸起宏观控制作用,从而对海岸线的分维值也起了决定作用。根据断裂体系模型计算得到西侧海岸线的理论分维值为1.089,而对数螺线模型计算得到东侧海岸线的分维值为1.171;实际分维值相对理论值偏小,说明海岸带的沉积与侵蚀影响了分维值。此外,根据本区海岸侵蚀原因的分析,对分维机制进行了探究,初步论证的分维值大小可为海岸的冲淤变化研究提供参考。 相似文献
7.
针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明:①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。 相似文献
8.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
9.
对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。 相似文献
10.
针对土石混合体的结构性特点,以含石量为20%、30%、40%、50%、60%的土石混合体为研究对象,基于多重分形原理研究多重分形特征,研究分形维数与强度之间的关系。研究表明,土石混合体具有双重分形特征,不同尺度条件下具有不同分形指标,包括块石粒度、土体粒度以及平均粒度等分形维数,与含石量相关。单轴压缩试验表明,抗压强度随含石量增加呈现先增大后减小的趋势,根据单维分形特征,确定最优含石量约为40%。建立了含石量、不同分形维数指标与抗压强度之间的关系,分析了双重因素综合影响下抗压强度的变化特征,确定了含石量与分形维数之间存在最优区域。 相似文献