基于不同尺度的中国运动健身场所空间差异及影响因素研究

运动健身场所是开展全民健身运动的重要推手,探明运动健身场所的区域差异及影响因素对推动运动健身场所的建设、推进“健康中国”战略有重要作用。从省级、城市群以及地级市3个尺度出发,运用总体分异测度指数（Global differentiation index,GDI）、Moran’s I指数、热点分析探讨运动健身场所的空间差异,采用Pearson相关系数、灰色关联度以及地理探测器等方法分析运动健身场所分布的影响因素。结果表明：（1） 运动健身场所数量与每万人拥有运动健身场所数量主要集中分布于东部地区,而西部地区除成都、重庆外,其余省区均分布较少。（2） 运动健身场所数量与每万人拥有运动健身场所数量的GDI随着尺度的缩小而扩大,城市群尺度中,优化提升类差异最大,而发展壮大类差异最小。（3） 经济总量和人口数量是运动健身场所集中的重要驱动因素,人口数量与城镇人口占比的交互作用最强。在城市群尺度上,受教育程度和城市规模大小是运动场所的重要影响因素。而在地级市尺度上,建成区面积占辖区面积比重对运动健身场所的影响更为显著。     

栅格数据矢量化及其相关问题的解决方法

矢量结构和栅格结构是GIS的两种主要数据结构形式,而栅格数据不能满足GIS中进行空间分析的要求,因此栅格数据的矢量化在GIS中具有十分重要的意义。本文在总结前人算法的基础上,以拓扑关系的原理为指导,提出了改进的栅格结构数据矢量化方法,即根据4个相邻栅格的异同关系来判定交汇点是坐标点还是结点,并且在提取结点和坐标点过程中,同时提取水平和垂直的所有线段信息,以便快速、有效地实现栅格数据的矢量化。此外,还采用动态打断和粗网格等方法,解决了在栅格数据矢量化过程中,经常出现的诸如多边形自交、孤岛等问题。作者用VisualC⁺⁺语言实现了本文的算法,与ENVI矢量化结果相比,该方法的矢量化结果具有简单方便、编辑工作量小、实用性强等显著优点。因此,该改进方法更有利于遥感图像的信息提取及其与GIS技术的集成。     

东亚飞蝗生境的遥感分类——以河北省黄骅地区为例

东亚飞蝗生境的分类研究是东亚飞蝗监测和防治的一项重要基础工作。本文以河北省黄骅地区为研究区,基于两个时相的TM图像,采用三种遥感波段组合方案,以及最大似然分类和基于知识的分层分类两种分类方法,进行了东亚飞蝗生境的分类研究。结果表明,三种组合方案的分类总精度相差不大,其中加入图像纹理信息的最大似然分类法的分类总精度最高。但是,基于知识的分层分类法的分类精度在各单项生境类型之间相差较小,从而显示出该方法在应用上仍有一定的优越性。