基于改进区位配置模型的农村就医空间优化布局研究——以湖北省仙桃市为例

以湖北省仙桃市为研究区域,运用改进区位配置模型,通过调整设施数量和规模实验,研究农村就医空间优化布局。首先对比分析传统区位配置模型(LA模型),引入等级规模偏好系数,构建改进区位配置模型。然后基于Arc GIS10.2 Geoprocessing框架,整合GIS网络分析,运用程序设计语言Python和线性规划建模工具Pu LP实现模型构建,运用线性规划软件Cplex实现模型求解,运用Arc GIS10.2进行地理空间可视化表达。最后通过调整设施数量和规模对比实验发现:医疗机构布局调整后更加合理,居民就医效率明显提高,居民获得医疗服务时间成本减少,且15 min内满足更多医疗需求,验证了改进区位配置模型在农村就医空间优化布局的实用性。

一种基于时序遥感影像混合像元分解的耕地种植强度估算方法——以湖北省为例

在耕地总量减少、质量下降与人口持续增长、对粮食需求增加的背景下,耕地集约化利用成为保障国家粮食安全的重要手段.现有耕地集约化利用指标定义主要有种植频率和复种指数等.种植频率是对种植模式的硬划分(如单季或双季),会损失部分信息.复种指数是以统计数据为基础计算得到,忽略了行政区内作物分布状况的空间异质性.该文引入"种植强度"这一概念,实现对耕地集约化利用状况的精细表达.通过分析不同土地覆盖及不同复种状况的耕地在时间序列植被指数上的差异,构建特征空间,利用线性光谱分解的方法在时间维度上进行混合像元分解.以湖北省为研究区估算耕地种植强度,基于湖北省县级尺度和样区像素尺度验证,相关系数达到0.9.该研究为复杂地形、复杂种植结构下的种植强度估算提供了新的方法,可用于区域尺度耕地集约利用状况的精细制图.

中国少数民族特色村寨空间结构识别及影响机理研究

以全国1 057个少数民族特色村寨为对象,探究民族村寨空间结构及相关影响机理。研究表明：民族村寨空间分布上呈凝聚型分布,且空间分异较为明显;核密度格局以湘黔桂交界为单核集聚中心的等级分布特征,呈＂山＂字形坐落态势;民族村寨系统分形特征显著,自组织演化中围绕武夷山、峨眉山、长白山等不同山脉地带展开,分形结构复杂;民族村寨正空间相关,冷热点区呈东西两极分化现象;地形起伏及地貌多样的中高海拔山地、主要水系及河流上游等是民族村寨内生发展基础;距离中心城市较远、高素质高技能专业人才、民族文化及民族分布等促进了民族村寨的留存和发展。

土壤有机质高光谱特征与波长变量优选方法

【目的】探究土壤有机质的高光谱特征及响应规律,优选土壤有机质的敏感波长,降低土壤有机质高光谱估测模型复杂度,提高模型稳健性,为利用高光谱技术对农田土壤肥力的定量监测提供理论支撑。【方法】采集江汉平原潮土土样130个,将其中40个样本作为训练集,测量其去有机质前、后的土壤有机质含量及光谱数据,计算差值及变化率,分析土壤有机质含量变化对光谱特征的影响,结合无信息变量消除(uninformative variables elimination,UVE)、竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量优选方法确定土壤有机质敏感波长;采用45个建模集样本,基于偏最小二乘回归(partial Least Squares Regression,PLSR)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立土壤有机质含量的估算模型;利用45个验证集样本检验敏感波长对同类土壤的适用性。【结果】通过有机质去除试验,供试土壤的平均光谱反射率在全波段均有所增加,在可见光波段变化率高于近红外波段;比较UVE、CARS、UVE-CARS、CARS-UVE这4种变量优选方法,得到最佳变量优选方法为UVE-CARS,该方法从2001个波长变量中优选得到84个变量作为土壤有机质的敏感波长,分布于561—721、1 920—2 280 nm波段覆盖范围;基于敏感波长的PLSR、BPNN模型性能均优于全波段模型,其中,基于敏感波长的BPNN模型的估测能力高于PLSR,模型验证集R^2、RMSE、RPD、MAE、MRE值分别为0.74、1.33 g·kg^(-1)、2.02、1.04 g·kg^(-1)、6.2%,可实现土壤有机质含量的有效估测。【结论】通过训练集获得的土壤有机质敏感波长,能够实现对该试验区同种土壤类型样本土壤有机质含量的有效估测;利用去有机质试验结合变量优选方法确定的敏感波长建模,不仅将输入波长压缩至全波段波长数目的 4.2%,而且提升了模型估测精度,降低了变量维度和模型复杂度,为快速准确评估农田土壤有机质含量提供了新途径。

基于3S技术的城乡一体化进程监测评价方法及应用——以浙江嘉善县为例

基于3S技术构建城乡一体化进程监测评价指标体系和综合评价模型,以浙江嘉善县为例开展监测评价。结果表明:嘉善县各乡镇城乡一体化程度综合指数差值不超过1.95倍,发展较均衡;2003~2015年间人口城镇化率上升了20.4%;各乡镇内部道路系统密度差异由18倍缩小到4.3倍,城乡道路网络系统由单核向多核演变;各乡镇城乡收入差距在2倍之内且呈缩小趋势;城乡居民地空间布局比较均衡,城镇带动周边农村居民点快速发展。该指标体系在客观性和空间表达等方面发展了城乡统筹定量研究方法。

遥感技术在数字乡村建设中的作用

通过数字乡村建设的发展现状分析,研究发现现阶段数字乡村建设存在土地利用综合效益不高、农业资源浪费较大和生态景观环境有待改善三个方面的问题,从遥感技术实时监测乡村土地利用、助力乡村产业数字化转型、支撑数字乡村空间规划以及监测乡村生态环境四个角度探讨了卫星遥感在数字乡村建设中的应用前景。遥感技术作为一项不断革新的数据采集手段,能够为数字乡村建设提供实时、准确、丰富的各种地理信息。

潜江市耕地格局与景观破碎化研究

基于2000年和2010年两期GlobeLand 30土地覆盖数据,以湖北省潜江市为研究区,分析潜江市土耕地时空变化特征,并计算该市19个乡镇的耕地斑块面积与破碎度指数,建立耕地面积和破碎度耦合的9种耕地变化模式,分析各乡镇耕地面积、耕地破碎度变化以及两者相联系形成的耕地变化特征。结果表明,2000—2010年,潜江市耕地总面积基本保持稳定,但潜江市内部各乡镇耕地面积变化幅度差异显著,耕地破碎化加剧;潜江市“耕地面积减少伴随着破碎度增加”的耕地变化模式占主导地位,位于城市化发展较快的东北地区,而“耕地面积增加伴随破碎度减少”的乡镇主要分布在农业比较发达的西南地区。潜江市城市建设用地逐渐占用耕地,导致城市边缘耕地面积骤减,耕地内部破碎化趋势严重。

基于地理回归的农作物播种面积统计数据空间化方法

农作物空间格局反映了农作物种植结构和特征,是了解生产资源利用状况及进行农业结构调整的重要依据。研究旨在探索农作物播种面积统计数据空间化的方法,实现对历史农业统计数据的空间化表达。将传统的农业统计调查与先进的遥感技术、空间地理信息技术相结合,通过多元Logistic回归分析农作物格局与自然地理因素和社会经济因素之间的关系,构建农作物空间适宜性分布概率,在此基础上将农作物播种面积统计数据利用空间迭代分配方法,实现统计数据空间化的研究。论文选取中国东北三省作为方法研究区,实现了对该地区2000—2010年农作物播种面积空间化表达,经检验,该方法对东北三省水稻空间化精度为0.76,能够较好地完成农作物时空播种面积统计数据空间化工作。该方法是农作物调查和遥感时空格局解译研究的有效补充,为丰富农作物空间数据提供了技术手段。

稻虾共作快速发展背景下潜江耕地时空变化特征分析

虾稻共作综合种养模式近年来在长江中下游地区快速发展,探索虾稻共作对农业土地利用的影响,对于科学调控虾稻田发展、确保粮食和生态双安全具有重要意义。该研究以虾稻共作模式发源地——湖北潜江市为研究区域,利用空间分析和破碎度指数方法,分析虾稻共作模式快速推广下潜江市农业土地利用时空格局变化。结果表明:(1)近20年来,耕地时空格局变化过程是以园林办事处(主城区)为中心的建设用地向西至广华镇、南至杨市镇不断扩张,耕地转为新增建设用地达28.64 km2,约18.59 km2耕地转换为水域;(2)耕地格局呈现破碎化,主要由城市发展过程中建设用地扩张占用耕地,以及虾稻田快速发展后造成;(3)虾稻田主要由水田转换而来,部分旱地及水域也转换为虾稻田。虾稻田的不断扩张,特别是旱地和水域转换为虾稻田,一定程度上带来耕地破碎化。因此,在我国农业劳动力不足、农民收入不高和种地积极性不强等因素下,未来虾稻田种植模式对耕地利用具有较好的潜力和空间,但也需要重点关注虾稻共作模式的可持续发展,重点基于水田发展虾稻田种养模式。

城乡景观复杂度视角下的城乡交错带界限确定——以武汉市为例

以城乡景观复杂度为视角,构建包含土地利用现状、权属、产业、土地规划在内的城乡属性要素体系,运用景观复杂度指数,基于G-统计量确定城乡地域范围内城乡景观复杂度高值集聚区为城乡交错带空间界限,对武汉市城乡交错带界限予以空间呈现。研究发现:①城乡景观复杂度在城乡地域之间呈现"M"型分布,城乡交错带景观复杂度最高;②G-统计量确定城乡景观复杂度高值集聚区为城乡交错带空间界限可信度较高;③城乡交错带是包含自然和人文要素在内的城乡属性要素集合体;④应发挥城乡交错带空间功能促进城乡融合。

基于人工神经网络多源数据融合的子像元冬油菜提取——以两湖平原为例

油菜是我国第五大农作物和重要的油料作物。获取油菜的种植分布信息对食用油市场的发展和粮食安全具有重要意义。两湖平原泛指包括湖北江汉平原和湖南洞庭湖平原在内的广大平原区域,是我国重要的粮棉油生产基地,"湖广熟,天下足"指的就是这一地区。由于耕地破碎,种植结构复杂,两湖平原轮作和间作的现象非常普遍,传统的遥感监测方法难以准确地获取冬油菜的空间分布。本文提出了一种基于人工神经网络ANN的子像元冬油菜提取方法,将时间序列MODIS-EVI和GF-1数据结合以提取两湖平原的冬油菜丰度信息。首先采用顺序前向选择SFS算法从时间序列MODIS-EVI数据集中进行物候特征优选;然后构建融合多源数据的ANN模型估算两湖平原的冬油菜丰度。结果表明:基于ANN方法获取的冬油菜分布具有较高的精度(ANN估算结果与GF-1和统计数据的验证精度分别为91.54%和74.70%),在利用中分辨率影像进行大尺度冬油菜精细制图方面显示出巨大潜力,可为我国冬油菜的空间分布制图和时空格局分析提供技术方法。