基于信息熵的城市边缘区的界定方法研究——以南京市为例

城市边缘区是城乡共同作用的地域单元。如何及时、准确地划分城市边缘区,是目前研究在GIS和RS相关软件的支持下,以南京地区2003年的Landsat TM遥感影像为计算依据,以信息熵理论为基础,结合分析城市边缘区土地利用特征,改进了传统的土地利用信息熵模型,分析熵值分布特点,最后采用突变检测的方法,以熵值60和68确定南京城市边缘区内、外边界的位置,划定了南京城市边缘区的大致范围。研究认为城市边缘区边界是动态变化的;在城乡断面上城市边缘区的景观紊乱度明显高于城市核心区和城市影像区,这为客观划分城市边缘区和利用遥感影像监测城市边缘区的动态变化提供了一个新的途径。     

基于GIS和空间逻辑回归模型的城市空间扩展预测——以深圳市龙岗区为例

本文从土地利用的角度出发,分析了城市扩展的基本原理和过程,提出城市空间扩展直接原因在于城市发展对土地的需求,城市空间扩展预测可分为城市发展用地总体需求预测和空间扩展预测的观点,并采用优化组合预测模型对城市用地总体规模扩展进行建模,利用空间逻辑回归模型对空间分布扩展进行建模,两者共同构建了城市空间扩展预测模型,最后以深圳市龙岗区为例,进行了试验,验证了这种思路。     

基于遥感和GIS技术的城市边缘区用地分布的应用研究

利用遥感和地理信息系统技术对城市用地的分析研究 ,目前有较多的工作要做。以遥感影像及其分类结果为原始数据 ,应用 GIS提供空间分析功能 ,对深圳市城市用地的空间分布进行了定量的描述和分析 ,以期探索在市场经济为主导的经济运行体制下城市用地扩展的规律性 ,从而为进一步研究城市边缘区的社会经济现象 ,为探讨其城市化过程提供依据。     

利用逻辑回归的南极常年考察站选址定量研究

南极常年考察站是人类在南极地区科考、探索以及观光等活动的据点,其选址对南极自然环境产生一定影响并制约考察站本身功能。本文突破传统考察站选址方法,基于地理信息系统,采用逻辑回归模型模拟已建站情况,使用定量化方法建立指标体系,评价常年站建站适宜性程度。实验过程摒除了人工指标适宜性分类以及专家打分等过程,降低了人为因素带来的不确定性。实验证明,其对已建站情况的拟合精度大于全指标模型,可以更好地模拟常年站的选址情况。     

基于逻辑回归CA模型的溢油模拟与预测

结合逻辑回归方法和元胞自动机模型构建了逻辑回归CA模型,模型中的逻辑回归方法能够很方便地获取影响因子的权重,再设置起止条件等,便可以模拟出溢油的动态变化情况。把模型应用到Deep Spill项目的溢油模拟实验中,结果表明,从模型结果的形态看,模拟结果与检验结果吻合程度较高,能够很好地模拟出溢油扩散与漂移等重要的溢油特性。从统计分析中可知,模拟结果的总精度可达96.8%,Kappa系数达到0.834。     

采用逻辑回归的汾河流域遗址分布研究

为了更好地指导考古挖掘和理解古人类活动,该文从汾河流域DEM数据中提取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地表曲率、距河流距离及距大遗址距离等作为自变量,利用二元逻辑回归建立流域内仰韶时期至夏商时期各时期遗址分布模型,对模型结果进行了定量分析并生成了汾河流域各时期遗址分布概率图,在此基础上对汾河流域人类文化遗址的分布特征进行研究。遗址分布模型总体分类精度较好。遗址分布模型对考古工作及古环境研究具有重要价值,可以为考古工作提供决策支持。     

混合地理加权回归模型算法研究

以迭代算法为基础，推导出混合地理加权回归模型的常系数（全局参数）和变系数（局域参数）的计算方法，并以上海市住宅小区楼盘销售平均价格为例进行验证。结果表明，混合地理加权回归模型的计算量略大于地理加权回归模型，但对样本数据的拟合更好，局域参数估计更稳健。     

顾及空间异质性的自回归模型应用研究北大核心CSCD

针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。     

基于回归CNN特征融合的遥感图像检索方法

针对单一图像特征不能够全面反映图像信息,导致不同图像检索性能差异性较大的问题,该文提出了一种基于回归卷积神经网络(CNN)自适应融合多特征的遥感图像检索方法。该方法利用回归CNN模型对各特征的初始检索结果进行评价和估计权重,然后根据权重融合特征,以弥补单一特征对于图像描述能力的不足,提升检索精度。此外还利用图像到查询类的距离来进一步提高检索性能。在UCMD和PatternNet两个公开遥感检索数据集上进行了算法的测试和验证,mAP较其他方法分别提升了2.13%和1.32%。结果表明,该方法能够提高遥感图像检索的性能。     

空间聚类方法的分类

目前,空间聚类的研究成果主要集中在点目标方面,现有的分类方法也主要针对点目标的聚类.随着空间聚类研究和应用的不断深入,线目标、面目标的空间聚类方法也逐渐被提出,因此本文从空间目标的维度、是否顾及非空间属性、算法思想等3个方面,探讨了空间聚类的分类方法,进而简要阐述每种空间聚类方法的典型算法.     

基于logistic回归模型的城市功能区识别

通过构建兴趣点与城市功能区之间的logistic回归模型进行功能区识别,以武汉市主城区为例进行试验分析,将识别结果可视化并与《武汉市城市总体规划图(2010—2020)》进行对比,通过百度地图进行验证。研究结果表明,logistic回归模型与兴趣点数据相结合能基本识别居住用地、商业服务业设施用地、工业用地、公共管理与公共服务用地,准确率较高。     

逻辑回归元胞自动机模型的鸡西市城市扩张分析及预测

城市的快速扩张导致人地矛盾激化,土地利用效率下降.分析并预测城市发展状态,可以实现土地资源的合理配置,为城市发展提供合理规划.本文以鸡西市市辖区为例,利用Logistic-CA模型进行城市扩张模拟及趋势特征分析.结果表明:1)鸡西市在2005—2015年间城市处于低速扩张阶段,土地利用效率较低,城市发展较为分散;2)通...     

利用非参数回归跳变检测模型提取LiDAR建筑边缘

本文利用跳跃点非参数回归模型,提取建筑物边缘。首先将LIDAR数据转化为栅格数据,建立非参数回归模型,假设LIDAR观测值数据服从0均值,固定方差的同一独立分布;然后,通过非参数回归模型的局部加权估计量检测跳跃点;最后,通过滤波和细化操作提取清晰建筑物边缘。该算法在检测模拟和实际LIDAR数据建筑物边缘时,均得到了很好的效果。     

基于Logistic回归分析的从化流溪河流域先秦时期遗址预测模型

运用GIS的空间分析功能,借助Logistic回归分析方法构建从化流溪河流域先秦时期遗址分布预测模型,得出遗址分布与海拔等自然地理要素之间的定量关系.结果表明,从化流溪河流域先秦遗址分布受自然因素影响显著,其中河流缓冲区(距河流距离)对遗址分布影响最大,海拔高程、坡度影响次之,坡向则对遗址分布影响甚微.遗址预测模型显示...     

Urban Sprawl Analysis of Tripoli Metropolitan City (Libya) Using Remote Sensing Data and Multivariate Logistic Regression Model

The main objective of this paper is to analyze urban sprawl in the metropolitan city of Tripoli, Libya. Logistic regression model is used in modeling urban expansion patterns, and in investigating the relationship between urban sprawl and various driving forces. The 11 factors that influence urban sprawl occurrence used in this research are the distances to main active economic centers, to a central business district, to the nearest urbanized area, to educational area, to roads, and to urbanized areas; easting and northing coordinates; slope; restricted area; and population density. These factors were extracted from various existing maps and remotely sensed data. Subsequently, logistic regression coefficient of each factor is computed in the calibration phase using data from 1984 to 2002. Additionally, data from 2002 to 2010 were used in the validation. The validation of the logistic regression model was conducted using the relative operating characteristic (ROC) method. The validation result indicated 0.86 accuracy rate. Finally, the urban sprawl probability map was generated to estimate six scenarios of urban patterns for 2020 and 2025. The results indicated that the logistic regression model is effective in explaining urban expansion driving factors, their behaviors, and urban pattern formation. The logistic regression model has limitations in temporal dynamic analysis used in urban analysis studies. Thus, an integration of the logistic regression model with estimation and allocation techniques can be used to estimate and to locate urban land demands for a deeper understanding of future urban patterns.     

基于分段回归模型的变形监测数据分析

变形监测是工程施工及运营的安全保障,其中监测模型的选择尤为重要。本文运用分段回归模型对某一隧道的拱顶沉降值进行分析预测,并从统计检验、曲线线型、拟合度三个层面进行评价,得到较为准确的结果,从而验证该方法的工程实用价值。     

基于建筑荷载的城市地面沉降数学模型研究

在城市发展过程中,必须对其地面沉降状况进行实时监控,并对观测资料进行科学的分析,制定合理安全的防治措施,以确保城市的现代化进程。分析了建筑荷载对地面沉降的影响机理,探讨了地面建筑荷载的处理方法,根据分析结果建立了地面沉降的数学模型,并利用实测数据对所研究的模型进行分析验证,结果表明该模型有良好的拟合效果。     

基于GIS的Logistic回归模型在区域滑坡敏感性评价中的应用

本文基于GIS技术和Logistic回归模型进行滑坡敏感性评价定量分析方法,并以江苏省连云港市郊区为研究区域,建立了地质、地形数据库等滑坡因子空间数据库和滑坡空间分布数据库,进行了滑坡影响因子敏感性分析。对连云港市郊区滑坡灾害在空间上的预测结果具有重要的现实意义,对推广应用、防灾减灾具有实际的指导意义。