西南民族地区乡村旅游重点村空间分布特征及影响因素研究

以西南民族地区171个乡村旅游重点村为研究对象,综合运用ArcGIS空间分析、最邻近指数、地理集中指数、核密度分析、地理联系率等统计方法对乡村旅游重点村的空间分布特征及影响因素进行探析。结果表明,研究区乡村旅游重点村的最邻近指数为0.789,表明其在空间上呈凝聚型分布;研究区乡村旅游重点村的地理集中指数G=44.90,大于理想状态分布下的地理集中指数34.2,表明其在空间上呈集聚分布,但集聚度不高;研究区乡村旅游重点村的分布密度呈多核心特征,高核密度值地区有成都市、渝东南地区、渝西南地区、六盘水市、黔南布依族苗族自治州,其中成都市的核密度值最高;研究区乡村旅游重点村的分布受到地形、河流湖泊、资源禀赋、人口分布、经济发展水平、交通分布等因素的影响。

基于ArcGIS下国家级体育特色小镇空间分布特征及影响因素研究

以首批96个国家级体育特色小镇为研究样本,借助ArcGIS 10.2空间分析工具,运用最近邻指数、地理集中指数、变异系数、核密度估计值和叠置分析等方法,探究其分布特征、均衡程度、分布密度,继而进一步探究影响体育特色小镇空间分布的因素,结果表明:(1)首批国家级体育特色小镇的空间分布趋于不均衡状态,属于集聚形分布,其中北京周边和上海周边最为密集,西部地区较为稀少;(2)地形因素、气候因素、人口密度、经济情况和交通是影响体育特色小镇空间布局的主要因素。

Mean shift algorithm based on fusion model for head tracking

To solve the mismatch between the candidate model and the reference model caused by the time change of the tracked head, a novel mean shift algorithm based on a fusion model is provided. A fusion model is employed to describe the tracked head by sampling the models of the fore-head and the back-head under different situations. Thus the fusion head reference model is represented by the color distribution estimated from both the fore- head and the back-head. The proposed tracking system is efficient and it is easy to realize the goal of continual tracking of the head by using the fusion model. The results show that the new tracker is robust up to a 360°rotation of the head on a cluttered background and the tracking precision is improved.

我国优秀运动员空间分布特征及影响因素——基于Arc-GIS视角

以2012-2018年4届冬、夏两季奥运会832名参赛运动员为研究样本,采用数理统计和GIS空间分析法,从关联、密度、色彩等级对其运动员空间分布特征和影响要素进行系统分析。研究结果表明:我国优秀运动员空间分布表现出“两极分化”的非均衡性,呈“簇”“点”相间的团状格局,且东部沿海与中部省域居多、西北部省域稀疏;形成以辽宁、京津冀、长三角地区为核心区的3个高密度核心圈,以黑、鲁、川、粤、闽、豫为核心区的6个次级核心圈,以及围绕鄂、湘、陕、甘、新为点的多个小核心圈;省域间各异的自然地貌环境、历史文化要素支配竞技项目类型布局;区域经济水平、人资后储量强弱程度及个人心理动机直接决定运动员流动及分布格局。