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基于MODIS数据和GWLR的甘肃省火灾风险模型与区划 被引量:8
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作者 王卫国 潘竟虎 +2 位作者 冯娅娅 李真 董磊磊 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期514-523,共10页
利用甘肃省2000~2014年MCD45A1数据产品,建立了火灾风险评估的GWLR和BLR模型,从省域和较长时间尺度上进行火险风险的模拟,并进行火险区划。研究表明:GWLR比BLR模型的AICc值更小,可靠性、区分性更强,更适于火灾建模。甘肃省内火点多集中... 利用甘肃省2000~2014年MCD45A1数据产品,建立了火灾风险评估的GWLR和BLR模型,从省域和较长时间尺度上进行火险风险的模拟,并进行火险区划。研究表明:GWLR比BLR模型的AICc值更小,可靠性、区分性更强,更适于火灾建模。甘肃省内火点多集中于坡度低于25°,海拔介于1 000~3 000m,坡向介于0°~90°,年均温3℃~11℃,降水量200~400mm,距离公路更近的区域,以及NDVI>0.6或NDVI<0.3,0.2<GVMI<0.4的区域。将甘肃省划分为极高火险区、高火险区、中火险区、低火险区4类火险区。气温、地表温度、NDVI、距离和高程对于甘肃省火灾的发生具有空间上的影响。通过运算形成火灾影响因素空间分布图,可为防火措施的科学实施提供参考。 展开更多
关键词 火灾风险 gwlr 火险因子 火险区划 甘肃省
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Exploring the drivers of urban expansion in a medium-class urban agglomeration in India using the remote sensing techniques and geographically weighted models
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作者 Tirthankar Basu Arijit Das Paulo Pereira 《Geography and Sustainability》 CSCD 2023年第2期150-160,共11页
Rapid urbanization urges the immediate attention of policymakers to ensure sustainable city development.Under-standing the urban growth drivers is essential to address effective strategies for urbanization-related cha... Rapid urbanization urges the immediate attention of policymakers to ensure sustainable city development.Under-standing the urban growth drivers is essential to address effective strategies for urbanization-related challenges.This work aims to study Raiganj’s urban development and the factors associated with this expansion.This study employed global logistic regression(LR)and geographical weighted logistic regression(GWLR)to explore the role of different factors.The results showed that the role of the central business district(covariate>-1),commercial market(covariate>-3),and police station(covariate>-4)were significant to the development of new built-up areas.In the second period,major roads(covariate>-2)and new infrastructures(covariate>-4)became more relevant,particularly in the eastern and southern areas.GWLR was more accurate in assessing the different fac-tors’impact than LR.The results obtained are essential to understanding urban expansion in India’s medium-class cities,which is critical to effective policies for sustainable urbanization. 展开更多
关键词 DRIVERS Geographically weighted logistic regression (gwlr) Logistic regression LULC Urban growth
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比较逻辑斯蒂与地理加权逻辑斯蒂回归模型在福建林火发生的适用性 被引量:19
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作者 梁慧玲 王文辉 +2 位作者 郭福涛 林芳芳 林玉蕊 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期4128-4141,共14页
林火预测预报是科学有效进行林火管理的前提,是林业管理部门和科研工作者的广泛关注的领域。逻辑斯蒂回归(Logistic Regression,LR)是目前国内外广泛应用于森林火灾预测的模型方法,然而近年来有学者发现该方法没有充分考虑林火影响因子... 林火预测预报是科学有效进行林火管理的前提,是林业管理部门和科研工作者的广泛关注的领域。逻辑斯蒂回归(Logistic Regression,LR)是目前国内外广泛应用于森林火灾预测的模型方法,然而近年来有学者发现该方法没有充分考虑林火影响因子的空间相关性和异质性,从而导致模型拟合结果偏差。地理加权逻辑斯蒂回归(Geographically weighted logistic regression,GWR)模型考虑到了模型变量之间的空间相关性,有效提高的模型的拟合能力。为探讨GWLR模型在福建林火预测上的适用性,本研究应用LR和GWLR两种方法分别建立福建省森林火灾与气象因子的预测模型,通过模型拟合能力对比,判断在GWLR的适用性。研究以2000—2005年福建地区森林火灾卫星火点数据和每日气象因子为基础,将全样本分为60%的建模数据和40%的校验数据,并重复5次,建立5个样本组。选择在5个样本组中3个及以上表现显著的变量进入最终模型。研究结果表明GWLR在模型拟合度、模型残差、空间自相关性以及预测准确率等方面均优于LR模型,说明充分考虑模型变量的空间异质性有助于提高模型的预测精度,同时也验证了GWLR在福建地区林火预测上的适应性。此外,模型参数结果显示,"日最高地表气温"、"日最低地表气温"、"日平均风速"、"24小时降水量"、"日最高本站气压"、"日照时数"、"日最高气温"和"日最小相对湿度"8个因子对福建省林火发生有显著影响,研究结论为福建地区林火预测预报提供了新的方法。 展开更多
关键词 林火预测 空间异质性 逻辑斯蒂回归 地理加权逻辑斯蒂回归
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顾及空间非平稳性驱动的城市增长边界划定 被引量:7
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作者 朱慧 舒帮荣 +1 位作者 蔡成瑞 袁秀 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2020年第5期46-55,共10页
城市增长边界划定对国土空间规划中的城市扩展空间管控具有重要意义,目前的划定方法一般仅考虑生态安全因素,未考虑交通等驱动因素对城市扩张的作用,或运用城市增长模型模拟未来城市用地发展,但这类模型中的转换规则大多忽略了城市增长... 城市增长边界划定对国土空间规划中的城市扩展空间管控具有重要意义,目前的划定方法一般仅考虑生态安全因素,未考虑交通等驱动因素对城市扩张的作用,或运用城市增长模型模拟未来城市用地发展,但这类模型中的转换规则大多忽略了城市增长驱动力的空间非平稳性,限制了边界划定效果。该文通过耦合地理加权Logistic回归(GWLR)模型及约束性元胞自动机(CA)模型,构建了一种能够考虑空间异质性驱动机理的GWLR-CA城市增长模型,结合形态学方法并在综合考虑生态环境等空间约束条件下,将该模型应用于南京市城市增长边界划定。结果表明:1)在模型校准时段城市用地增长驱动力分析中,GWLR模型比传统Logistic回归(LR)模型具有更高的拟合优度,说明研究区城市用地扩张驱动力具有显著空间异质性;2)GWLR-CA模型在验证时段的OA、Kappa系数及FOM值分别为97.61%、0.897和0.352,比LR-CA及已有研究的模拟精度高;3)自然发展情景、耕地保护情景及生态控制情景中,生态控制情景更符合研究区实际,在该情景下,2025年城市增长边界范围内面积为795.07 km2,占研究区总面积的16.89%,其新增城市用地范围与研究区未来发展战略一致。研究表明,运用GWLR-CA模型划定的城市增长边界能够兼顾各驱动因素作用的空间非平稳性、规划约束条件以及未来城市发展需求,有利于引导城市空间合理发展。 展开更多
关键词 空间规划 城市增长边界 gwlr-CA 空间非平稳性 南京市
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空间异质模型在城市扩展模拟中的应用与评估 被引量:6
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作者 吴巍 周生路 +1 位作者 魏也华 廖海峰 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期114-119,共6页
以南京江宁区为例,基于遥感影像及其他数据,利用空间扩展模型和地理加权逻辑回归模型对研究区1999-2010年间的城镇用地扩展的影响因素进行有效检验与分析,探索其空间异质性特征.结果表明:1)空间扩展模型与地理加权逻辑模型分别可解释研... 以南京江宁区为例,基于遥感影像及其他数据,利用空间扩展模型和地理加权逻辑回归模型对研究区1999-2010年间的城镇用地扩展的影响因素进行有效检验与分析,探索其空间异质性特征.结果表明:1)空间扩展模型与地理加权逻辑模型分别可解释研究区历史时期57%和64%的城镇用地转变,二者的解释能力在logistic模型基础上(51%)得到显著提升,有力地辩驳了全局回归模型的系数稳定性假设;2)较之于空间扩展模型,地理加权逻辑回归模型更能有效刻画城市增长影响因素的空间非平稳性特征,更能够适用于研究区的城镇用地扩展模拟研究;3)邻近变量中的DIS2INDU,DIS2ORD及DIS2CENT,邻域变量中的DENURBAN以及政策变量中的DENLANDP是研究区城镇用地扩展的关键驱动因素. 展开更多
关键词 空间异质性 LOGISTIC模型 空间扩展模型 地理加权逻辑回归模型 城镇用地扩展
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云南省林草火险空间模拟和等级评价 被引量:3
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作者 王周 《南京林业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期141-149,共9页
【目的】森林火险空间模拟和等级评价对森林防火具有重要意义。为确定不同区域林草资源防火的重点因素,对云南省的林草火险进行空间模拟和等级评价。【方法】采用2001-2014年的MODIS数据,选取反映植被状态、温度、地形和人类活动可达性... 【目的】森林火险空间模拟和等级评价对森林防火具有重要意义。为确定不同区域林草资源防火的重点因素,对云南省的林草火险进行空间模拟和等级评价。【方法】采用2001-2014年的MODIS数据,选取反映植被状态、温度、地形和人类活动可达性等4个方面的火环境因素,通过设计抽样方案、训练集和检验集生成程序,得到35个数据集,开发70个地理加权Logistic回归模型,以交叉验证法评估模型性能,最终选择残差空间随机、可靠性和区分能力最优的模型做统计推断。将模拟的每期过火概率图重分为5类,相应火险类别分别记为"低"、"中"、"高"、"很高"、"极高"等级。【结果】火险类别中,"极高"等级占12.7%,"很高"等级占18.1%,二者可解释2001-2014年云南省80%的林草火灾,文山、红河、玉溪、楚雄、丽江、大理等6市的"极高"和"很高"等级面积占全省面积的71.5%,是全省的"重灾区"。【结论】"重灾区"应列为云南林草防火的重点区域,在防火的人、财、物上给予优先考虑。高温是云南省首要火险因素,其次为海拔、坡度、枯死植被、植被量,人类活动可达性影响相对较弱。影响火险的火环境因素在云南省内仅部分区域显著,按显著区及相对权重,云南省可分为西北、西南、西中Ⅰ、西中Ⅱ、东南和中部共6个区域,不同区域应因地制宜确定防火重点并布置防火资源。 展开更多
关键词 林草火险 地理加权Logistic回归(gwlr) 残差空间自相关 交叉验证 云南省
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