基于“遥感、大数据、互联网+城乡规划”的“智慧规划”创新模式的探索——以东莞市为例

"遥感、大数据、互联网+"等新技术集成应用,极大地丰富了数据获取来源,为城乡规划提供了新的分析方法。本文以东莞市为例,总结了东莞市城乡规划信息化与新技术应用的发展历程,结合新技术的应用时代背景,揭示了存在的问题,并为探索基于"遥感、大数据、互联网+城乡规划"的"智慧规划"创新模式提出了建议,为加强城市规划建设管理,提升城市品质提供技术基础,同时为中小城市的规划信息化及新技术应用提供借鉴。

基于自适应双态粒子群的应急物资配送空间优化

应急物资的调度是一个典型的社会服务空间优化问题,将粒子群优化算法与GIS相结合建立应急物资空间分配智能优化模型。首先,针对传统标准粒子群算法随维度增高而极易陷入局部最优的特点,模型将粒子群进化曲线的曲率定义为种群多样性,采用"扑食"和"探索"2个状态建立自适应双态进化机制;其次,改进的算法只针对全局最优粒子进行变异,很好地控制了群体"集群飞行"与"外空探索"之间的协调;第三,利用动态递归和生物智能的随机特性建立起了约束处理机制。通过低维和高维理论模型测试,验证了模型在低维优化空间获取了绝对最优解;而在高维空间也达到了非常高的优化精度。最后,选择某市物资供应为案例,利用该模型分析了试验区物资分配格局。研究表明,耦合生物智能的GIS空间优化模型在智慧城市建设中具有重要的应用意义。

出租车GPS大数据在东莞市“小山小湖”社区公园选址中的应用

选址问题是GIS最基本的任务之一。选址通常是考虑一定条件下的空间位置优化,很难将人类的活动情况作为优化因素考虑进来。本文结合东莞市小山小湖社区公园的选址工作,通过分析海量出租车的OD(上下车)记录数据,在选址任务中引入居民实际居住与出行情况作为参考。通过提高人口分布密度这一重要选址影响因素的精度,进而改进小山小湖社区公园的选址情况,这种方法是对传统分析方法的有效补充和创新。基于出租车轨迹数据的选址方法与传统的选址方法相结合,更有效、合理地提高了选址的可靠度。

面向对象的遥感影像分类在地理国情普查中的应用

遥感技术因其较高的精确性和时效性已成为监测土地利用变化的重要手段。地理国情普查是一项非常重要的调查工程,起着为各级领导干部科学决策提供数据支持的作用。遥感影像解译是整个普查工作中的重要环节,而且工作量巨大。目前,地理国情普查的遥感影像解译环节主要采用人工解译和计算机自动解译相结合的方法,以提高效率。本文主要介绍一种面向对象分类的遥感影像自动解译方法,通过东莞市TM影像实验,总结该方法的解译特点,并介绍其在地理国情普查中的应用。