基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。     

土地利用现状变更记录存储方式的研究与应用

在频繁的土地变更过程中产生的大量历史数据对于数据挖掘分析、政府决策支持具有重要的价值.文章在传统的全状态记录模式基础上提出了更加简洁的特殊状态记录模式,减少了冗余数据的产生,简化了变更记录,同时优化了历史回溯等功能.     

街区土地利用、交通供给特征与大型超市购物出行模式研究

基于杭州城西9个街区1 365份大型超市出行数据,利用居民个体属性、出行距离和土地利用特征3组变量,构建了多项逻辑斯蒂克决策模型,分析了街区土地利用特征对大型超市出行模式的影响.结论为大城市街区的“可达性提高”和“商住混合度增加”,可以明显提高大型超市出行的步行(2 km内)、自行车(4 km内)选择概率;公交服务水平的提升可鼓励大型超市出行的非机动化,但公交密度本身不足以抑制小汽车的选择.提出在“社区商圈”尺度中,有必要遵循空间组织的渐进规划思路,通过“土地利用-交通”一体化措施,优化大型超市的出行结构.     

盐碱地利用障碍因子高光谱遥感反演研究

选取陕北拌沙改良盐碱地为研究对象,对盐碱地利用障碍因子进行高光谱遥感反演研究。通过实测研究区域的作物长势,采集土壤样品和土壤高光谱数据,并实验测定土壤理化性质分析盐碱地利用的障碍因子,研究盐碱地利用障碍因子的高光谱特征,建立其遥感定量反演模型,并进行精度检验。研究结果表明：土壤盐分含量是制约改良盐碱地利用的主要障碍因子,毛管孔隙度与土壤盐分含量具有良好相关性,也可以作为障碍因子之一;利用土壤的高光谱数据对土壤全盐含量及毛管孔隙度进行遥感定量反演具有良好的精度(回归分析决定系数R2分别为0.938和0.973);检验样点精度检验结果表明,盐分含量及毛管孔隙度的实测值与预测值均具有良好的相关性(k均接近于1,R2分别为0.840 4和0.796 5),反演精度较高。通过高光谱数据对盐碱地改良利用的障碍因子进行遥感定量反演,对于指导盐碱地的整治改良和利用具有重要的推动作用。     

光度法对不同土地利用类型河流在不同水期氮磷分布特性及定量源解析研究

氮和磷是水环境生物生长和繁殖必须的营养成分,影响水体初级生产力的水平,且水体富营养化水平与氮磷形态密切相关,随着水体环境的改变,沉积物会向水体释放氮磷,造成二次污染。同时,对外源氮磷污染来源的贡献进行定量识别,可有效管理和控制水体氮磷污染负荷。毗河和石亭江是沱江的重要支流,影响着长江母亲河的水质。采用钼锑抗分光光度法和连续提取法研究在枯水期和丰水期毗河和石亭江水体和表层沉积物中总氮(TN)、总磷(TP)及各形态氮磷的分布特性,对比不同土地利用类型河流氮磷行为特性及释放风险,并采用Multiple Linear Regression of the Absolute Principal Component Scores(APCS-MLR)受体模型进行氮磷污染源的识别和量化。研究结果表明：① 研究区水体和表层沉积物中氮磷均处于不同程度的污染水平,水体枯水期TP的主要贡献者是颗粒态无机磷(PIP)和颗粒态有机磷(POP),而丰水期却是颗粒态无机磷(PIP)和溶解态无机磷(DIP),两水期水体中TN的主要贡献者是硝态氮(NO-₃-N)和有机氮(ON)。而在表层沉积物中,TP的主要贡献者是钙结合态磷(HCl-P),TN的主要贡献者是酸解态氮(HN)。在枯水期和丰水期,毗河表层沉积物生物有效磷(BAP)占TP的平均值(19.7%和23.0%)比石亭江的平均值(11.0%和12.5%)占比更高,具有较高的磷释放风险。研究发现,枯水期氮磷污染程度高于丰水期,而且石亭江的氮磷污染程度高于毗河。②APCS-MLR模型在毗河提取了城镇生活污水、生活垃圾堆积产生的渗滤液、动植物残体分解和养殖业废水4个污染源因子,其中城镇生活污水对毗河氮磷污染的贡献最大(枯水期50.9%,丰水期54.8%),而在石亭江提取了工业生产中产生的废水等、动植物残体的降解、农业废弃物的风化、农田排水渠的农业废水和农药化肥的不合理施用5个污染源因子,其中工业生产中产生的废水等对石亭江氮磷污染的贡献最大(枯水期58.7%,丰水期55.8%)。因此,当地相关部门应加强对高贡献污染源的管控,从而降低流域氮磷污染负荷。     

元数据在土地利用现状管理信息系统中的设计实现

元数据对于促进数据的管理、使用和共享均有重要的作用,在时土地利用现状数据元数据的描述和元数据构成要素厦其关系分析的基础上,设计并分析了土地利用现状数据元数据管理子系统的框架结构和系统设计流程,结合实例详细介绍了用XML组织土地利用现状数据元数据内容和用XSLT转换XML文档的具体实现方法,最后在开发的土地利用现状管理信息系统（LandEx）中进行集成,实现了有效管理土地利用现状数据元数据的目的．提出并设计实现的土地利用现状元数据管理子系统在实践中具有一定的代表性和通用性．     

厦门岛轨道交通站点共享单车接驳影响因素研究

共享单车凭借其高效便利的优势在全国各大城市快速普及,已成为轨道交通站点重要的接驳方式,但其供需失衡、乱停乱放等问题也给城市交通与环境带来挑战。利用厦门市共享单车及城市空间等多源大数据,通过Python、GIS解析共享单车出行的时空特征,探究轨道站域骑行特征及其来自土地利用、城市建成环境等方面的影响效应,结果表明：共享单车具有短时空距离利用的特征,为城市地铁站点的接驳交通提供了重要支撑;站点周边共享单车的接驳利用受城市多种因素影响,同时也反映了站点开发的阶段性和差异性;根据共享单车出行特征,轨道交通站点可归纳为四类,应根据站点的不同类型因站施策,完善城市慢行系统,促进共享单车骑行,加强轨道交通站域开发。     

基于TM遥感图像的宁波土地利用动态监测

利用TM和SPOT卫星遥感图像，以及相应卫星影像图、土地利用专题图等多种形式的资料，针对宁波土地利用动态监测的实际需要，进行有关遥感信息专题提取和应用的实证研究。     

空间信息系统在焉耆县土地详查中的应用

本文就焉耆县的土地利用现状用空间信息系统进行了分析、分类和统计。通过微机处理。输出该县的土地利用现状、政区分布等图及统计表项。并对其进行了分析、探讨。此外,还讨论了空间微机系统在地理、生物等学科中的运用问题。     

1995—2015年关中平原城市群生态系统服务价值（ESV）及其时空差异

为探究关中平原城市群土地利用程度对生态系统服务价值（ecosystem service value，ESV）的影响及变化情况，基于1995—2015年研究区5期土地利用数据，利用当量因子评估法、热点分析法和敏感性指数法对关中平原城市群ESV进行了评估，并分析了其时空规律。结果表明，20 a来，关中平原城市群ESV总体下降49.59亿元；在生态系统服务类型中，调节服务作用突出，其中水文调节占主导地位；ESV 冷点和热点分布具有明显的区域特征，主城区主要为ESV 冷点集群区，而秦巴山地、山西省东部林地及黄河、渭河等主要河流周边是ESV 热点集群区； 林地、水域和耕地对区域内ESV变化影响较大。获得的研究区ESV宏观变化规律，可为今后关中平原城市群生态环境保护、补偿和城镇发展规划的编制提供理论支撑。