大众休闲背景下展览展示类文化空间公众感知价值研究--基于广州市中心城区场馆个案的调查

公共文化空间感知价值是评测公众对其使用的文化设施及其环境和服务等感知体验的重要手段。在梳理相关研究的基础上,立足于大众休闲的时代背景,运用描述性统计和因子分析法,从顾客体验的角度,对广州市中心城区展览展示类公共文化空间中具有代表性的博物馆、纪念馆、美术馆等8个场馆进行调查,分析和提取公众体验感知价值维度和构建感知价值评价体系。研究发现展览展示类公共文化空间感知价值评价体系由9个维度(场馆价值、成本价值、人员服务价值、辅助设施价值、资源品质价值、休闲价值、配套服务价值、基础设施价值、资源管理价值)和38个评价细项构成。通过重要性-绩效分析(IPA)方法,找出公众对展览展示类公共文化空间感知价值评价因子的期望与绩效表现的差异,客观评价广州市中心城区文化场馆服务绩效,并得出研究结论和建议。     

机器学习法在面向对象影像分类中的对比分析

针对如何选择遥感影像面向地理对象分类方法的问题,该文面向地理国情普查中的地表覆盖分类应用,以3个典型区域(山区、平原、城区)的多源高分辨率遥感影像为实验数据,从分类效果、分类精度等方面对比分析3种分类方法(支持向量机、决策树、随机森林)的优劣。在相同影像分割、特征提取、样本采集条件下,通过333组分类实验,得出以下规律:支持向量机分类方法稳定性强,分类速度快,但对特征数的要求高,特征数目与总体精度、地物环境之间的规律性不强,从而增加了特征提取与选择的难度,而随着特征的增加,决策树、随机森林的总体分类精度均为先升高后降低,最后趋于平衡。最后,综合随机森林对特征的优选机制和支持向量机的高分类精度,得到新的组合分类器。     

基于随机森林的WorldVew2i影像建筑物精细提取

针对研究区建筑物大小不一、排列复杂多样、颜色和材质差异较大的实际情况,提出了一种基于面向对象的城区高分辨率影像建筑物信息精细提取方法。该方法考虑了不同颜色建筑物之间以及建筑物与其他地物的特征差异,将建筑物细分为4种子类型,在对高分辨率影像进行分割的基础上,充分挖掘目标对象的光谱、几何、纹理信息等特征,利用随机森林算法对建筑物进行提取并对特征的重要性进行评估。结果发现,精细提取场景下的波段3比值、PCA3均值、PCA4均值、NDVI等特征的重要性较建筑物作为一个类别提取的常规方法出现了较为显著的上升,表明精细提取场景下的影像特征得到了更为充分的应用。使用该方法提取建筑物面积的用户精度和生产者精度较常规方法提高了12.16%和4.09%,为复杂情况下的高分辨率影像建筑物信息提取提供了新的途径。     

延龙图地区城市生态用地生态重要性空间识别与保护

采用加权指数求和法,从生态服务功能、景观生态空间格局以及生态敏感性3方面建立生态重要性空间识别指标体系,通过专家咨询和层次分析法确定各评价指标分级赋值标准和权重,结合GIS空间分析功能对“延龙图”（延吉-龙井-图们）地区生态用地的生态重要性进行空间识别,将其划分为3个级别：极重要、重要和一般重要,以反映不同生态用地保护级别和建设管制要求。结果表明,延龙图地区极重要生态用地占生态用地面积的25.720%,主要为耕地、林地和水域;重要生态用地占生态用地面积的39.500%,主要为林地和耕地;一般重要生态用地占生态用地面积的34.780%,以林地为主。     

结合随机森林的高分一号分类最优组合研究

选取高分一号(GF-1)PMS多光谱影像,提取该数据的指数、共生矩阵纹理等特征与原始多光谱影像叠加,对叠加后影像进行随机森林分类并提取各波段重要性系数。根据重要性系数进行最优波段组合初选择,在此基础上利用最佳指数法(OIF)选取土地覆盖分类最优波段组合,利用随机森林分类器对该组合进行土地覆盖分类,与传统的OIF最优波段选取结果进行分类精度对比。结果表明,提出的方法能够有效提取最优波段组合,最优波段组合为B2-B5-CON,与传统方法相比,在随机森林分类中总精度要高出20.49%。     

基于统计分析方法的地理要素显示重要性确定研究

运用统计分析的理论与方法,研究地理要素显示重要性的确定,制作基础地理要素显示重要性问卷调查表,对不同区域、不同用户进行调查统计,运用统计分析中的调查统计法对数据的权重值进行计算分析,总结地理要素显示重要性的分级体系,并在多尺度电子地图制作中得到应用。     

黔东南气象观测环境现状分析及其保护对策

气象探测环境是获取气象探测资料的场所,该文对黔东南州气象探测环境进行系统性的评估与分析,指出保护好气象探测环境的重要性及其保护措施.