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81.
兰州市职住空间组织特征 总被引:2,自引:0,他引:2
以兰州市为实证研究对象,基于2010年兰州市内1 500份家庭调查问卷数据基础上,利用地理信息系统技术,对兰州市居民的职住空间组织特征进行实证研究。研究发现兰州市居民的居住地和就业地之间的平均距离为2.34 km,有一半居民的通勤距离在1 km内,和北京、上海、广州等东部大城市相比,兰州市的通勤距离比较短,还没有出现类似东部大城市的职住分离比较突出的现象。兰州市作为多中心、带状组团城市,各组团内部就业与居住基本平衡,居民通勤多以本组团内部的通勤行为为主,没有出现大规模的跨区通勤,各组团居民的通勤行为具有“近多远少”特点。各组团职住空间特征存在明显的差异,城关区和安宁区的平均通勤距离较短,七里河和西固区的平均通勤距离较长。职住空间组织特征与城市中居住功能和就业功能的空间差异有关。城关区属于单向外来通勤流为主的区域、七里河区属于双向通勤流比较平衡的区域、安宁区和西固区属于单向外出通勤流为主的区域。 相似文献
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���������ݶ����ݵ��������о� 总被引:3,自引:1,他引:3
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84.
85.
自动推算室内接入点坐标算法 总被引:1,自引:1,他引:1
随着基于位置服务的应用与发展,室外和室内定位技术都得到了飞速发展。特别是在WiFi定位技术的不断完善下,室内定位技术有了广泛的应用,但是,WiFi定位技术的两种定位方式均需预先知道室内网络接入点的精确坐标,这一要求无法满足一些紧急情况下的定位需求。因此,本文提出了一种基于M估计的自动推算室内接入点坐标算法。该算法借助在室内外交界处同时获取卫星定位信息和WiFi信号的RSSI信息,巧用分段RSSI测距算法提高长距离RSSI测距精度,结合残差绝对和最小的M估计改进距离交会定位算法,最终推算出室内接入点的三维坐标,实现自动化推算过程。试验结果表明:该方法的定位精度比常规距离交会最小二乘算法提高了50%,能够快速实时较精确地推算室内接入点的坐标,进一步完善了WiFi定位技术。 相似文献
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识别同名道路在多源异构道路网匹配过程中十分关键。提出了一种多元Logistic模型的道路网匹配算法。首先选取并设计了能有效综合空间与非空间信息进行道路不相似性描述与区分的三种特征,即最小方向变化角、综合中值Hausdorff距离和语义差异三种不相似性特征,然后利用此三项特征结合多元Logistic回归模型构建准确的道路网匹配模型。利用该模型对道路网中待匹配道路进行匹配概率预测,从而获取道路的匹配结果,实现路网匹配。实验结果表明,本文方法避免了组合特征精确权值与阈值的设定,并能有效解决匹配结果对单元变量过于依赖的问题,具有良好的适应性、较高的准确率和召回率。 相似文献
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基于国产资源一号02C星高分辨率(high resolution,HR)影像,提取了基于变差函数、灰度共生矩阵和梯度的多纹理特征,结合光谱信息构建了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多源信息复合模型的图像分类方法,并与传统最大似然法和决策树法的分类结果进行了比较。研究表明,变差函数纹理和梯度纹理参与的多源复合数据有效提高了图像的分类精度,总分类精度由85.14%提高到87.43%,Kappa系数由0.82提高到0.85;绝对值变差函数为纹理最佳窗口分析提供了理论依据,基于累积步长提取的纹理特征能显著提升图像分类的精度,分类准确率提高了13.94%,Kappa系数增加了0.17;基于多源复合数据的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法能有效解决传统图像分类结果破碎的问题,比最大似然方法和决策树法的分类精度显著提高,总精度达到89.14%,Kappa系数为0.87,分别提高了6.85%和10.84%。实验表明,ZY-102C星HR数据在冬小麦信息提取中具有一定的稳定性和优势。 相似文献
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