国土空间规划背景下县域居民点分布特征及布局优化研究——以安徽省太湖县为例

村庄合理布局是乡村振兴战略实施及国土空间规划背景下实用性村庄规划的重要保障。借助GIS空间分析、景观指数分析、变异系数分析等方法,选取典型山区太湖县县域的村庄居民点,从自然、经济、区位和设施等方面分析居民点分布特征、现状问题及影响因素。研究结果为乡村振兴战略实施及指导在国土空间规划背景下实用性村庄规划提供决策支持。

基于无人机RGB影像的玉米种植信息高精度提取方法

为探究易获取且成本低的超高分辨率无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航拍“红-绿-蓝”(Red-Green-Blue,RGB)彩色影像提取作物种植信息的方法,该研究选取植被指数、“色度-色饱和度-亮度”(Hue-Saturation-Intensity,HSI)色彩特征和纹理特征等3种特征,通过比较贝叶斯(Bayes)、K最邻近分类(K-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、决策树(Decision Tree,DT)和随机森林(Random Forest,RF)共5种监督分类算法及不同特征组合的分类效果,以实现玉米种植信息的高精度提取。结果表明,使用单一种类特征或使用全部3种特征均不能获得最优的分类精度;将植被指数与HSI色彩特征或与纹理特征进行组合获得的总体分类精度(5种算法平均值)比仅使用植被指数获得的总体分类精度分别提高了4.2%和8.3%;在所有特征组合中,HSI色彩特征和纹理特征组合为最优选择,基于该特征空间的RF算法获得了最高的分类精度,总精度为86.2%,Kappa系数为0.793;基于RF算法进行降维并不能显著提高或降低分类精度(SVM除外),但所保留的特征因子可给出符合实际背景和意义的解释,并可提高分类结果的稳定性。研究结果可为基于无人机RGB影像的作物种植信息高精度提取提供方法参考。