基于人口GIS的北京市人口密度空间分布分析

本文利用地理信息系统技术,对北京市人口密度空间分布特征和变化趋势进行了分析,结果表明:北京市可以分成三个区:市中心区、近郊区和远郊区县。市中心区范围扩大,其人口密度显著下降,近郊区人口大量增加,城市人口分布出现明显的郊区化特点,人口的大量外迁,减小了中心城区核心部分的人口密度,增大了外缘地区的人口密度,这无疑将有利于城市功能分布和城市土地利用结构的合理化。城市化区域扩大,一个以城区为核心的多层次、组团式的合理城镇体系正在形成。     

武汉市人口集聚对城市房价空间分布的影响

针对人口和房价问题的研究多基于地理空间单元,难以从更深层次、更多角度反映两者关系的问题,以武汉市主城区为例,在区县、街道、居民区3个空间尺度与工作和休息这两个时间节点上应用Kriging插值、区位熵、集聚指数等方法分析人口集聚和房价的分布特征及相关性,并在居民区尺度基于土地利用数据这非地理空间单元,对人口集聚和房价关系进行探讨.结果表明,房价与人口集聚分布具有趋同性,但并非完全同步,房价高值往往与人口集聚高值错开而分布在其周围;用地类别中,相对于居住人口,公共管理与公共服务设施用地,绿地与广场用地、公共设施用地类别房价受就业人口集聚影响更为显著.     

高密度人口聚集区与城镇用地的空间差异研究

将人口密度为1 500人/km~2和人口规模为6万人的区域提取为我国高密度人口聚集区;再运用叠置分析、重心和标准差椭圆分析模型,对高密度人口聚集区与城镇用地的空间分布差异进行定量分析,以期为协调人口与土地资源的合理配置提供参考,为未来人口、土地和经济城市化提供决策依据。结果表明,2000～2015年全国高密度人口聚集区与城镇用地的重叠率不足30%,人口集聚于非城镇用地的现象十分普遍。从区域上来看,沿海地区的人口集聚与城镇用地拓展协调性比内陆好,南部沿海经济区城镇用地拓展与人口集聚不匹配的现象较严重;从分布方向上看,高密度人口聚集区与城镇用地分布均为南北方向分散,东西方向集中;北部城镇用地分布多于高密度人口聚集区,南部则相反,整体上二者的空间分布趋于一致。     

ETM和SPOT融合影像制作土地利用分类图

以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。     

基于QuickBird影像和GPS RTK的土地利用现状图测绘

主要介绍了利用QuiekBird影像结合GPS RTK绘制土地利用现状图的基本技术流程以及相关技术.结合实际生产过程,对遥感影像数据的融合、地面控制点的布设与测量、Quick Bird影像的几何精校正、土地利用现状图的编绘等问题进行了探索.实践结果表明,利用QuickBird影像结合GPS RTK绘制土地利用现状图是一种周期短、见效快、效率高、花费少的切实可行的方法.     

基于AutoCAD和CorelDraw的土地利用现状图制作

AutoCAD具有完善的图形绘制和编辑功能,但缺少属性信息和图层压盖显示功能,制图信息量少,制图效率较低且地图不够美观。本文探讨在AutoCAD和CorelDraw环境中土地利用图的制作方法,该种方法结合了AutoCAD软件强大的图形编辑功能和CorelDraw软件完美的绘图功能,其突出的优点是能够制作专业的专题地图,提高做图质量,减少编图工作量。     

基于建筑物的人口空间分布特征研究

综述了国内外在人口数据空间化研究方面的进展,并分析了其优缺点。在此基础上,提出了基于建筑物的人口数据空间化方法,设计了基于建筑物的人口数据空间化模型;并以重庆市主城区的第六次人口普查数据为例,得到了较细粒度的人口空间分布结果。结果表明,由于受"四山"和"两江"的影响,重庆市人口空间分布呈组团化和沿主要道路分布特征,且各组团有逐渐合并的趋势。对于城乡规划编制、城市空间政策制定、突发事件应急处理以及灾后损失评估具有重要意义。     

基于遥感技术的土地利用分类方法

讨论了基于遥感技术的土地利用分类。以新疆伊宁县局部地区遥感图像为基本信息源,并利用ERDASIMAGINE,讨论了非监督分类和监督分类方法。结果表明,遥感技术应用于土地利用状况和土地分类,有一定的参考价值。     

基于GIS的重庆市人口空间分布研究

基于重庆市2006～2010年人口数据,运用GIS技术从人口密度、人口集中指数及人口集聚度3个方面对重庆市人口空间分布规律进行了分析;同时,从地理空间分析的角度出发,分析了重庆市人口空间分布与自然、经济及社会因素之间的关系。     

顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:（1）基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;（2）利用核密度估计刻画邻域兴趣点（point of interest, POI）对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;（3）基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。     

基于决策树理论的土地利用分类

首先,阐述了决策树分类器的结构与理论基础;然后,以安徽省滁州市为例,利用Landsat ETM＋遥感影像数据和DEM数据,在ENVI软件的支持下,结合影像的光谱特征及NDVI,NDBI特征值,参考C4．5算法（决策树生成算法）,建立了土地利用分类的决策树模型并进行了分类;最后,对分类结果进行了精度评价。研究区结果表明决策树分类法效果较好,精度较高。     

基于MapGIS的土地利用现状图绘制

土地利用现状图作为土地调查工作的一项成果,具有十分重要的意义。而MapGIS是通用的工具型地理信息系统软件,具有强大的空间数据的图形显示功能及各类地图制图的制作功能。分析了如何利用MapGIS制作某地土地利用现状图,主要讲解了图形文件在其图形的输入和编辑上的几个关键的技术步骤。     

基于RFID和GRNN的景区人流量预测GIS的研究与设计

在分析无线射频识别(RFID)原理和广义回归神经网络(GRNN)模型的基础上,探讨了基于RFID的人流量统计方法,并重点研究了景区人流量短时预测方法,最后从实际应用出发建立了可对景区人流量进行实时预测的GIS决策系统。     

基于矢量数据的土地利用分类研究

基于矢量数据的土地利用分类方法进行分类研究,对复杂条件下的基于矢量数据的土地利用分类给出了实例及实现方法,对利用矢量数据进行遥感图像分类进行了深入探讨。     

基于随机森林的土地利用分类与景观格局分析

基于景观格局分析方法,分别选取8个反映景观格局类型和6个反映景观水平格局指数用于探索土地利用变化状况.实验结果表明:①基于选择合适的训练样本下,对3期遥感影像采用随机森林的监督分类方法,总体精度均在94％以上,kappa系数均为90％以上;②综合来看,研究期内建设用地为优势景观类型.研究区斑块数量增加,破碎化程度有所加...     

基于遥感影像的土地利用分类研究

土地利用信息对于土地利用的动态监测、非点源污染物的迁移、生态环境保护规划和决策都有重要意义。以河南境内的丹江口水库汇水区2007年9月份的TM影像为数据源,结合遥感图像处理软件,利用监督分类方法对该区域的土地利用进行分类,最后利用ArcGIS软件对提取的土地利用信息制作出土地利用专题图。     

一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法

为解决大数据量带来的热力图生成效率低的问题,引入基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的并行计算方法,并结合轨迹线模型,提出了一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法。首先,针对轨迹点分布不均、邻域半径设置不合理等条件下产生的热力值不连续、不均等问题,采用轨迹线模型提升了热力图的效果。其次,针对大规模数据计算产生的热力图生成效率低的问题,通过GPU并行计算并配合内核函数参数调优、循环展开、像素缓冲对象显示等策略大幅提升算法计算效率。实验结果表明,所提方法较传统的基于中央处理器（central processing unit, CPU）的方法计算效率提升了5~30倍,且随着图像分辨率和轨迹数据的增加,算法加速比有逐步上升的趋势。     

基于ArcGIS的土地利用现状图的编制

提出了基于ArcGIS的土地利用现状图编制的整体思路,对其中关键技术的实现进行了详细的阐述。     

基于分类回归树分析的遥感影像土地利用／覆被分类研究

以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。     

结合空间分析的面向对象无人机影像土地利用分类

利用高分辨遥感影像进行土地利用分类,为农村土地利用动态监测及土地综合整治快速地提供基础地理空间数据。以高分辨无人机影像为数据源,研究利用面向对象多尺度分割技术结合GIS空间分析对影像进行土地利用分类。根据对象内同质性高、对象间异质性高的准则,引入加权局部方差与空间自相关指数构建全局最优分割非监督评价指数,然后利用最邻近分类器对影像进行分类。实验结果表明,该方法减少人工目视确定最优分割尺度的主观性,能够避免某些地物不能被有效归类的现象,在单一尺度下获得较高的分类精度。