北京市备案停车场供需空间格局分析

北京市汽车拥有量不断增加,停车位供给严重不足,这不仅导致了违章停车、时间浪费和交通效率低下,还衍生了环境污染和交通安全等问题。为充分了解北京市中心城区备案停车场在不同区域供给与需求对比的空间分布规律,以及缓解北京市停车困难提供决策参考,本文通过对备案停车场进行地理编码,以备案停车场停车位和分街道居住人口平均拥有车辆数作为参照指标,运用两步移动搜索法分析北京市备案停车场在不同区域居住停车供需对比状况。结果表明,北京市中心城区大部分地区备案停车场供给难以满足停车需求,中心城区每百人备案停车位小于5的街道占比约为41.5%、面积占比约为72.3%,人口占比约为41.7%,停车可达性远低于中心城区每百人汽车拥有量。空间分布上,备案停车可达性核心地区好于外围地区,常住人口停车需求供给不足,最严重的区域主要分布在南四环和南五环之间、五环附近和外围地区、西北三环附近和二环城市中轴线上（除东华门街道区域外）。传统的金融街、CBD居住停车可达性和供需比较好,而中关村地区可达性优势并不明显。因此,未来应增加核心地区和老旧小区居住备案停车场的供给,对核心地区应通过调整停车收费标准影响人们的出行方式,加大违章停车的惩处力度,减少交通拥堵。     

基于地理国情地表覆盖的城市建设用地提取方法研究——以兰州新区为例

城市建设用地与社会、经济、生态等息息相关,如何提取满足地理国情监测需求的城市建设用地成为一个亟待解决的问题。以兰州新区2012和2013两年的地理国情地表覆盖为基础数据,结合遥感影像、规划用地和外业调查数据,采用地表覆盖和遥感影像确定几何图形,规划用地和外业调查确定社会属性的提取方法,依据相关提取原则和提取参考,利用Arc GIS10.1软件提取城市建设用地。结果表明,本文所提出的提取方法可以满足地理国情监测需求的城市建设用地,该方法尤其适用于大规模正在建设的区域。     

基于地理国情普查的县域景观格局分析与优化建议——以佛山市三水区为例

快速城镇化进程带来城市地表覆盖类型及其空间组合关系的剧烈变化,由此造成资源短缺、环境污染、生态恶化等诸多问题。景观格局分析与优化方法对合理利用和优化配置土地资源至关重要,而地理国情普查为此提供基础数据支撑。本文选取景观斑块水平和景观类型水平指数,基于地理国情普查数据,对佛山市三水区地表覆盖景观类型特征和景观格局特征进行量化分析。研究结果表明:三水区水域和林地构成景观基质,山水城市特征明显;城乡人文景观优势度相对较高,城市开发对生态景观破碎化作用显著;三水区土地综合整治工作有待加强。     

河南完成2019年基础地理国情监测工作

近日,由河南省自然资源厅承担,河南省测绘地理信息局组织实施的河南省2019年基础地理国情监测数据成果已正式向国家基础地理信息中心汇交。至此,2019年河南省基础地理国情监测工作全面完成。该项目于2019年6月正式启动,监测范围为全省158个县(市、区),汇交成果包括了遥感影像数据、遥感解译样本数据、地表覆盖数据、地理国情要素数据、元数据以及相关文档资料,数据量约13TB。     

基于地理国情监测框架下长沙市望城区地理空间分析

利用望城区2013年LANDSAT8卫星遥感数据,反演了望城区地表温度;并结合望城区地理国情普查成果数据进行动态分析,结果表明望城区地理国情普查地表覆盖数据与利用LANDSAT8反演的地表温度之间有很好的相关性。该研究成果对于动态监测城镇土地利用变化,优化土地资源配置具有一定的参考意义。     

地理国情普查数据在海绵城市空间布局优化中的应用研究

地理国情普查成果的开发应用是地理信息社会化服务的热点领域。本研究从海绵城市建设的角度出发,应用地理国情普查成果,构建一套完整的海绵城市空间布局优化技术。研究结果表明:利用地理国情普查成果优化后的海绵城市空间布局,能有效缓解城市暴雨内涝灾害,对于常年遭遇中等强度降雨的城市效果明显。本文拓展地理国情普查成果应用,进一步提高地理国情成果对政府的辅助决策价值。     

城市商业区智能泊车系统的设计与开发

针对石家庄市商业区停车压力和停车管理系统现状,基于运动车辆的当前位置、车库中的车位数量、道路状况、路口限制等动态约束因子,进行了智能泊车系统的技术设计与软件开发。通过建立复杂约束条件下的模糊预测模型,并使用扩展和改进后相邻节点低值传递的最短路径引导算法,实现了城市商业区泊车过程中动态最短路径与最佳路径的分析与可视查询,并介绍了模拟应用情况。     

面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法

常态化地理国情监测能够全面、动态地掌握地理国情信息及其变化,为经济建设和社会发展提供数据基础。地理国情普查成果是按照统一规范标准、经过内业解译和外业核查形成的矢量数据。如何在普查成果的基础上,利用多时相遥感影像实现变化信息提取与更新是地理国情监测的关键。针对地理国情普查成果的特点与监测需求,以多时相遥感影像处理分析为基础,构建了针对地理国情监测的变化检测方法体系,提出了像元—对象结合的多时相影像变化检测、基于对象实体统计分析的变化识别方法,实现了综合地理国情普查成果和遥感影像的地理国情变化检测与数据更新。基于像元—对象结合的多时相影像变化检测首先根据传统的变化矢量分析法提取基于像元的变化检测结果,再以地理国情普查的矢量对象为统计单元计算对象内变化像元的比例,以此判断该矢量对象是否发生了变化,并根据变化像元的比例计算其变化强度。基于对象实体统计分析的变化检测方法直接以地理国情矢量为对象进行特征提取和差异构造,再将差异影像进行阈值分割得到基于地理国情对象的变化检测图。最后,根据变化检测结果,对变化区域进行面向对象分割,并从上一期未变化区域选取训练样本训练分类器模型以得到变化区域的地表覆盖类型,将变化区域与未变化区域结合得到更新后的地理国情矢量图。选取江阴市地理国情普查成果和两期高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法在准确提取和解释变化区域的同时,明显提高了变化检测和数据更新的效率,可用于常态化地理国情监测。     

结合HASM和GWR方法的省级尺度近地表气温估算

卫星遥感反演得到的地表温度可用于近地表气温的估算,但现有方法的估算精度仍有进一步提升的空间。为了获取空间上连续且精度较高的近地表气温,本研究以四川省为例,首次将高精度曲面建模（HASM）用于遥感和气温实测数据的融合,并将综合了气温、地表温度、海拔、坡度、坡向的地理加权回归（GWR）拟合结果作为HASM模型的初始温度场,进而采用此种结合HASM和GWR的求解算法（HASM-GWR）,融合MOD11C3地表温度产品与190个气象台站的气温实测数据,开展省级尺度近地表气温估算,并通过比较HASM-GWR、GWR以及普通线性回归（OLS）3种方法的估算精度,评估各模型对近地表气温的估算效果。结果表明,相比于传统估算模型,采用HASM-GWR数据融合方法能有效提高近地表气温的估算精度。采用该方法的近地表气温估算残差,72%介于-1~1 ℃,90%介于-2~2 ℃;且与GWR和OLS模型相比,估算结果的均方根误差（RMSE）分别降低了25.42%和39.83%。     

基于地理国情普查的海绵城市下沉式绿地的分析研究——以武汉市江汉区为例

海绵城市是城市建设的新理念,全国正在推进海绵城市建设,为解决城市内涝,缓解城市建设对城市水文、环境的负面影响,在技术层面为海绵城市提供服务。文章采用现势性最强的地理国情普查数据,采用空间数据分析方法,通过定量计算分析了海绵城市建设中的下沉式绿地的现状与分布,为海绵城市建设的研究提供了技术支撑,同时也为地理国情普查更好地服务社会提供了可靠、准确、权威的地理信息服务。     

基于Voronoi图的高密度城区停车场空间布局分析——以广州市海珠区为例

停车场是高密度城区基础设施的重要组成部分,对人口、道路、建筑等具有一定空间依赖,并形成其特定的分布规律。本文以广州市海珠区为例,运用Voronoi图对高密度城区停车场空间布局特征和空间聚集度与其影响因子的空间自相关性进行了GIS系统分析。通过研究区内及各街道区域内建立停车场Voronoi多边形,计算CV值、聚类指数及停车场聚集度。分析表明:(1)在高密度城区内,全区范围及各街道区域内停车场有集聚布局的趋势。集聚核出现在西北面江南大道商业圈和北面广州新中轴线贯穿的海珠区中心区段,高密度城区停车场有围绕商圈、中心发展区等高密度城区特征,突出区域集聚的趋势。(2)人口密度、道路密度、建筑密度等因子在全局及局部上影响着停车场的空间布局,而人口密度的影响最明显。(3)高密度城市化发展水平越高,各影响因子对停车场的密度与集聚程度影响越显著。     

Improvement of Urban Impervious Surface Estimation in Shanghai Using Landsat7 ETM＋ Data

This paper explores the potential to improve the impervious surface estimation accuracy using a multi-stage approach on the basis of vegetation-impervious surface-soil (V-I-S) model. In the first stage of Spectral Mixture Analysis (SMA) process, pixel purity index, a quantitative index for defining endmember quality, and a 3-dimensional endmember selection method were applied to refining endmembers. In the second stage, instead of obtaining impervious surface fraction by adding high and low albedo fractions directly, a linear regression model was built between impervious surface and high/low albedo using a random sampling method. The urban impervious surface distribution in the urban central area of Shanghai was predicted by the linear regression model. Estimation accuracy of spectral mixture analysis and impervious surface fraction were assessed using root mean square (RMS) and color aerial photography respectively. In comparison with three different research methods, this improved estimation method has a higher overall accuracy than traditional Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) method and the normalized SMA model both in root mean square error (RMSE) and standard error (SE). However, the model has a tendency to overestimate the impervious surface distribution. Foundation item: Under the auspices of National Natural Science Foundation of China (No. 40701177)     

Integrating CART algorithm and multi-source remote sensing data to estimate sub-pixel impervious surface coverage: a case study from Beijing Municipality,China

The sub-pixel impervious surface percentage(SPIS) is the fraction of impervious surface area in one pixel,and it is an important indicator of urbanization.Using remote sensing data,the spatial distribution of SPIS values over large areas can be extracted,and these data are significant for studies of urban climate,environment and hydrology.To develop a stabilized,multi-temporal SPIS estimation method suitable for typical temperate semi-arid climate zones with distinct seasons,an optimal model for estimating SPIS values within Beijing Municipality was built that is based on the classification and regression tree(CART) algorithm.First,models with different input variables for SPIS estimation were built by integrating multi-source remote sensing data with other auxiliary data.The optimal model was selected through the analysis and comparison of the assessed accuracy of these models.Subsequently,multi-temporal SPIS mapping was carried out based on the optimal model.The results are as follows:1) multi-seasonal images and nighttime light(NTL) data are the optimal input variables for SPIS estimation within Beijing Municipality,where the intra-annual variability in vegetation is distinct.The different spectral characteristics in the cultivated land caused by the different farming characteristics and vegetation phenology can be detected by the multi-seasonal images effectively.NLT data can effectively reduce the misestimation caused by the spectral similarity between bare land and impervious surfaces.After testing,the SPIS modeling correlation coefficient(r) is approximately 0.86,the average error(AE) is approximately 12.8%,and the relative error(RE) is approximately 0.39.2) The SPIS results have been divided into areas with high-density impervious cover(70%–100%),medium-density impervious cover(40%–70%),low-density impervious cover(10%–40%) and natural cover(0%–10%).The SPIS model performed better in estimating values for high-density urban areas than other categories.3) Multi-temporal SPIS mapping(1991–2016) was conducted based on the optimized SPIS results for 2005.After testing,AE ranges from 12.7% to 15.2%,RE ranges from 0.39 to 0.46,and r ranges from 0.81 to 0.86.It is demonstrated that the proposed approach for estimating sub-pixel level impervious surface by integrating the CART algorithm and multi-source remote sensing data is feasible and suitable for multi-temporal SPIS mapping of areas with distinct intra-annual variability in vegetation.     

2005-2016年北京中心城区热岛时空格局及影响因子多元建模

城市热岛效应作为城市范围的一种典型气候特征,在近年来受到了广泛的关注。了解城市热岛时空演变及形成原因对缓解城市热环境和提高人居舒适性有着重要意义。以北京市中心城区为例,首先,基于Landsat卫星2005、2010、2016年的热红外影像数据反演得到地表温度,采用均值标准差方法对地表温度进行划分得到多等级的热岛强度,分析城市热岛的空间格局和随时间的演变规律;其次,提取不透水层、植被、裸土和水体4种典型地物类型,统计不同年份下各热岛强度之间的转移信息并计算相关的热力景观格局指数;接着,依据离市中心的距离将中心城区分为30级缓冲区,统计分析每一级缓冲区内各地物类型的面积比例与热岛强度信息。最后,以各地物类型的统计数据,结合离市中心的距离,建立各影响因子与热岛强度之间的多元关系模型,综合分析地物类型和市中心的距离变化对城市热岛的影响。结果表明：北京中心城区整体热岛强度呈逐年增长的趋势,高等级热岛强度的热力斑块面积逐步扩张,热力景观类型的多样性随时间推移呈下降态势。不透水层对热岛强度的影响较大,具体表现为不透水层盖度越高,热岛强度越大;热岛强度随离市中心距离的增大逐渐降低。     

日照市城乡建设用地增减挂钩工作的探讨

随着社会主义市场经济的发展,推进土地集约节约利用,促进城乡统筹发展,是当前和今后一个时期有效的利用现有土地资源,改善农村生产生活条件和环境、缓解建设用地供需矛盾的有效途径和手段。近几年来,日照市严格按照上级有关要求,规范开展了城乡建设用地增减挂钩试点工作,取得了显著成效。     

Changes and development plans in the mountain villages of South Korea: Comparison of the first and second national surveys

Owing to the geographic disadvantages of mountain villages, the social, cultural, and economic conditions of mountain villagers are inferior to those of urban dwellers in South Korea. Thus, in 1995, the The government of South Korea launched a mountain village development support program to promote agriculture and forestry, balance national land development, and preserve cultural heritage. The program was effectively implemented, improving the income, population size, and living conditions of villagers in addition to setting up a system for stable project implementation. However, concerns were raised about long-term development planning, the creation and marketing of specialty brands, facility management/operation, and follow-up support. The government conducted surveys of mountain villagers in 2003 and 2014, obtaining basic data to address these issues. This study evaluates the outcomes of these two surveys, suggesting areas requiring focused action, concentrating on village development projects, forest resource distribution and use, demographic trends, the economy, exchange with urban areas, green tourism, and master planning. We find that despite growth in the forest labor force, forest ownership is diminishing in terms of the number and scale of holdings. Consequently, it is necessary to commercialize forest resources, establish favorable settlement conditions, and expand government support for village-run projects. In addition, systematic forest management for older tree age classes would benefit the public and provide assets for future mountain village development. Our results are expected to provide baseline information for the establishment and efficient implementation of mountain village development policy.     

基于GEE平台的广州市主城区不透水面时间序列提取

不透水面作为城市化水平以及城市环境的重要评价指标,其提取已经是当下的研究热点。与单时相影像相比,时间序列制图能够获取其准确的变化趋势,对于监测城市的快速发展具有重要意义。本文以广州市主城区为研究区,以Google Earth Engine平台为基础,利用2000-2017年的Landsat TOA影像计算BCI和NDVI,并通过自适应迭代法确定它们的阈值,从而提取初始的不透水面,然后进行时间一致性检验,使不透水面时间序列更加合理。研究结果表明:①BCI与NDVI的结合以及时间一致性检验能够提高不透水面的提取质量;②本文中不透水面提取的平均总体精度为90.4%,平均Kappa系数为0.812;③在2000-2017年广州市主城区不透水面面积增加近一倍,但增速有所放缓。④新增的不透水面主要集中在原本相对落后的主城区外围;⑤高程、道路密度和购物场所密度等是影响广州市主城区不透水面扩张的主要因素。