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巩义铝土矿田位于巩义市境内,郑州市上街区西南方,距上街区17~35公里,矿田面积约40平方公里左右,包括竹林沟、茶店、水头、大峪沟、钟岭等矿床。 相似文献
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城市是多样性聚集的场所,且多元化和差异性日益增强,故探究土地混合利用具有一定的现实意义。现有的土地混合研究大多以POI(Point of Interest)为研究基础,着眼于城市主题的研究较少。本文采用百度POI数据,在街区尺度下考虑POI共现以提取主题,并挖掘北京市四环内的主题混合模式,其结果可以为城市规划及其建设提供参考。首先,采用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型得出街区的主题向量以及主题的POI共现模式;其次,引入多样性指数对街区的混合度进行度量,并依据自然断裂法将街区分为高混合街区、中等混合街区、低混合街区3类;最后,为了探究3类街区中的主题混合模式,先采用多元线性回归找出不同类街区中对混合度影响显著的主题,在此基础上对街区中的混合模式进行提取。结果表明:高混合街区的主题混合模式都是茶座餐厅主题与其他主题的混合;中等混合街区中的混合模式大多是以公司企业主题与住宅(商铺)主题再结合其他主题的混合;低混合街区中最典型的2种模式是茶座餐厅主题主导与风景名胜主题主导的接近单一的模式。不同的模式也体现了不同混合区的特征及其之间的差异,有助于对城市深度理解,从而为混合城市的建设提供参考。 相似文献
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土地混合使用视角下的地块间兼容度测度——以湖南省湘潭市市辖区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
《热带地理》2021,41(4)
在梳理已有土地兼容度的测度思路后,基于社会分隔的空间测度算法提出了一种从地块和街区双尺度测度地块间兼容度的新方法。与既有方法相比,新算法一方面将所有建设与非建设用地均纳入计算,力求更好地体现用地兼容度格局;另一方面也充分考虑了诸如相邻边长,领域面积等土地利用格局的重要空间几何特征,避免了传统算法无法量化距离衰减的缺陷,从而更加科学地描绘土地利用兼容度的分布特征。以湖南省湘潭市市辖区作为案例,在地块和街区2种尺度上进行实证研究。结果发现,湘潭市土地利用现状整体较为兼容,但仍然存在部分兼容度较低的聚集区域。这类区域基本位于城市郊区的工业园区和村集体用地上。其主要原因有二:其一,在工业园区中,过分重视工业企业的招商引资而忽视了规划管理,导致土地的真实利用情况与既有规划不符,一定程度上造成用地的不兼容现象;其二,在城边村的集体用地上,部分村级工业地块的无序扩张加剧了与宅基地、耕地等环境敏感用地的交织,继而形成不兼容的用地景象。最后,基于测度结果,从街区尺度上对湘潭市不兼容区域提出了对应的完善策略,以求在后续空间规划中提升湘潭市土地的混合利用程度。 相似文献
64.
随着三维地图在交通、旅游等领域的广泛运用,伴随着技术迭代,传统的三维模型构建和地图生产模式也正在发生改变,充分发挥三维与制图相关领域技术方法和数据资源的优势并有机结合,能在现阶段有效提高生产效率、成果质量和表达效果。研究基于ArcGIS Pro结合三维建模和平面设计软件开展三维街区地图生产的技术方法,并通过南通市轨道交通站点街区图的生产实践,分析总结该项工作中的三维模型生产、多源三维模型格式转换、三维可视化效果以及地图艺术设计的相关技术要点和问题解决思路,为三维街区地图的设计生产和基于GIS技术的三维模型集成展示与利用提供一定的参考。 相似文献
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66.
针对城市街区地理数据获取困难,OpenStreetMap数据免费共享、易于获取但数据繁杂难以处理的问题,利用数学形态学膨胀和腐蚀思想以及地理数据质量的评价方法,对基于OpenStreetMap数据的城市街区提取方法和精度进行了探讨;并以南京市建邺区为例,通过选取道路类别、道路处理、拓扑检查等步骤完成街区的提取;最后从街区数据完整性、位置精度、街区尺度和形状4个方面进行了精度评价。结果表明,提取的街区结果精确,数据处理便捷高效,可为OpenStreetMap数据处理提供借鉴,为城市地理研究提供一种快捷有效的基础数据。 相似文献
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人工智能和大数据技术已广泛应用于各个领域,各领域积累了海量的数据,人工智能技术为从大数据中挖掘信息提供了技术条件。地图上街区要素的处理是地图制作的重要环节,包括街区图形的化简、合并、概括、位移等多种操作,是地图制作领域一直以来的技术难点。人工智能技术的进步和大数据提供的数据基础为解决这些技术难题提供了契机,这两种技术的结合将是解决街区图形综合难点的必然方向。提出了基于人工智能和大数据技术解决街区图形综合难点问题的模式,分别设计了基于人工智能和大数据的街区图形化简、合并模式和方法。有望解决街区图形综合关键难点,提升街区图形综合的智能化水平。 相似文献
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69.
70.
制图综合不仅是地图学的核心理论和方法之一,而且始终是地图学家关注的焦点问题[1]。居民地街区综合是制图综合的关键部分,而面要素合并是居民地街区综合的一个重要环节[2]。当相邻街区的邻近边的最大距离小于规定指标时进行合并,街区合并效果的好坏在于合并后的街区能否保持原有街区的轮廓特征[3]。研究一种合理的面要素合并算法是一 相似文献