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基于POI数据的城市“三生空间”划定方法研究——以西安市城区中心部分为例 被引量：11
1
作者 石杰锋 吴金华 《国土资源信息化》 2021年第1期23-29,共7页
本文借助新兴的大数据技术,采用定性与定量相结合的方法,对POI数据进行分类归并,运用GIS平台实现点和面空间连接,划定城市“三生空间”。以西安市城区中心部分为例,将POI数据与“三生空间”分类进行关联,引入相关度指数和面积评分2个权... 本文借助新兴的大数据技术,采用定性与定量相结合的方法,对POI数据进行分类归并,运用GIS平台实现点和面空间连接,划定城市“三生空间”。以西安市城区中心部分为例,将POI数据与“三生空间”分类进行关联,引入相关度指数和面积评分2个权重因子,进行了5种比例分配方案的尝试与验证。结果表明,当相关度指数与面积评分比例为3:7时,识别结果准确率达到80%,西安市城区中心部分“三生空间”划定结果具有一定的参考价值。利用大数据技术进行“三生空间”划定的研究方法在城市分析及规划领域具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 大数据 POI数据 “三生空间” 中心城区 城市分析
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基于POI数据及四叉树思想的“三生空间”识别方法 被引量：8
2
作者 韩株桃 石杰锋 +1 位作者 吴金华 王祯 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1107-1119,共13页
城市区域内部建筑物较密集,外围建筑物逐渐稀疏,因此大多存在内部区域POI数据密度大,外围区域POI数据密度逐渐减小的现象,在使用均等网格作为识别单元进行城市“三生空间”的识别的过程中,就会出现网格尺度较大导致识别准确率较低或网... 城市区域内部建筑物较密集,外围建筑物逐渐稀疏,因此大多存在内部区域POI数据密度大,外围区域POI数据密度逐渐减小的现象,在使用均等网格作为识别单元进行城市“三生空间”的识别的过程中,就会出现网格尺度较大导致识别准确率较低或网格尺度较小导致无数据区较多两种情况。针对以上问题,本研究提出一种基于POI数据及四叉树思想的“三生空间”识别方法:综合利用互联网地图POI、行政区划、遥感影像等数据,引入四叉树思想对网格识别单元进行分级;将POI数据与城市建设用地分类和土地利用现状分类进行衔接,对POI进行重分类;综合各类POI的功能和面积,构建POI分类“三生功能”赋分体系,定量识别“三生空间”。以西安市中心城区为实验区进行实例验证,结果显示正确率在95%左右。通过与均等格网识别结果的对比,进一步证明引入四叉树思想对网格进行分级一方面能有效减少无数据区的存在,另一方面能使识别结果准确率大幅提高,为基于POI数据的城市三生空间的识别提供了一种新思路。 展开更多
关键词 三生空间 三生功能 POI数据 网格 四叉树 定量识别 重分类 中心城区
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基于多种机器学习算法预测广西蔗区甘蔗产量
3
作者 石杰锋 黄为 +6 位作者 范协洋 李修华 卢阳旭 蒋柱辉 王泽平 罗维 张木清 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2023年第2期82-92,共11页
[目的/意义]分析广西甘蔗主产区甘蔗产量与气象因素的关系,利用气象数据预测甘蔗产量,为糖厂及相关管理部门提供科学的数据支撑。[方法]选用2002~2019年广西五个不同地级市内蔗区的产量数据及14种逐日气象数据,将每年的各气象因子以78... [目的/意义]分析广西甘蔗主产区甘蔗产量与气象因素的关系,利用气象数据预测甘蔗产量,为糖厂及相关管理部门提供科学的数据支撑。[方法]选用2002~2019年广西五个不同地级市内蔗区的产量数据及14种逐日气象数据,将每年的各气象因子以78个逐月递增的连续时段的均值与产量进行相关性分析,根据敏感时段分析法确定关键气象因子,并分析各气象因子在敏感时段对产量的影响。分别利用BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立单蔗区产量预测模型,并采用以全生育期气象均值作为模型输入的方法进行对照实验。使用HP滤波法(Hodrick Prescott Filter)分离出甘蔗气象产量,将5个蔗区的数据混合,分别利用RF、SVM、BPNN和LSTM建立通用的多蔗区气象产量预测模型。[结果和讨论]对于单蔗区,敏感时段分析法的模型预测效果明显优于全生育期取气象均值的方法,LSTM模型对于上述两种数据处理方法的预测效果均明显优于目前广泛使用的BPNN、SVM、RF模型,敏感时段分析法的LSTM模型整体的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别为10.34 t/ha和6.85%,决定系数R_(v)~2为0.8489。对于多蔗区,LSTM预测结果较差,RF、SVM及BPNN三种预测模型都取得了良好的效果,预测效果最好的BPNN模型的RMSE和MAPE分别为0.98 t/ha和9.59%,R_(v)~2为0.965。[结论]通过敏感时段分析法筛选的关键气象因子与产量均呈显著相关,根据敏感时段能准确地分析各气象因子对产量的影响。使用LSTM模型预测单蔗区产量,使用BPNN模型预测多蔗区甘蔗气象产量的方法是可行的,且预测误差在可接受范围内。 展开更多
关键词 气象因子 HP滤波 甘蔗产量 BPNN模型 LSTM模型 机器学习
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陕西省耕地多功能评价与障碍因子诊断 被引量：2
4
作者 韩株桃 石杰锋 《国土资源情报》 2021年第12期23-30,共8页
本研究以陕西省为研究区,从耕地的生产功能、社会功能和生态功能三个角度构建耕地多功能评价体系,对2010—2019年的耕地多功能水平进行评价,并对2010年、2014年、2019年的耕地多功能障碍因子进行诊断。研究结果表明:2010—2019年,陕西... 本研究以陕西省为研究区,从耕地的生产功能、社会功能和生态功能三个角度构建耕地多功能评价体系,对2010—2019年的耕地多功能水平进行评价,并对2010年、2014年、2019年的耕地多功能障碍因子进行诊断。研究结果表明:2010—2019年,陕西省耕地多功能水平呈"W"形变化;各功能间的差值逐年减小且趋于稳定协同发展;各地市间的生产功能、社会功能、生态功能均有稳步上升且差距缩小;影响陕西省各地耕地多功能的障碍因素主要集中在耕地生产功能相关因子方面,但各地区造成该结果的原因有所不同。研究结果揭示了2010—2019年陕西省耕地多功能的发展规律和障碍因素,对陕西省的耕地保护与利用具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 耕地多功能 障碍因子 陕西省
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