基于决策树的浙江省河流水系遥感信息提取研究

现有的基于水体指数的遥感水体信息提取方法存在漏提和误提问题。以浙江省某流域为例,基于改进的水体指数法(WNDWI)和改进的谱间关系法,提出一种新的决策树水体提取模型,使用2015年四景Landsat/TM遥感影像,对该河流水系进行提取和分布制图。结果表明,与已有的水体指数提取方法相比,本方法可以更好地提取细小水体,减少阴影,提取精度更高。

基于全球测深数据的中国海岸线周边海域数字水深模型融合

数字水深模型(Digital Bathymetric Models,简称“DBMs”),是近海工程建设、资源开发、环境保护等领域的重要基础地理信息数据。现有全球公开DBMs产品如GEBCO(The General Bathymetric Chart of the Oceans)、SRTM(The Shuttle Radar Topography Mission)、ETOPO(Earth Topography)等在不同海域的数据类型、数据来源和产品精度均存在差异。为利用全球测深数据和DBMs产品重建中国近海水深模型,本文提出一种基于水深分区的加权融合重建框架。首先,从5个维度(整体精度、不同水深、航线剖面、地理分区、局部细节)对比分析6种常用DBMs产品的可靠性和适用性;然后,顾及水深和地形特征对研究区进行分割和分区,并选取分区内最优DBMs产品,以最小误差为约束进行最优加权融合;最后,对融合结果进行实测值恢复、平滑滤波等后处理,形成中国海岸线周边近海海域15″分辨率高精度无缝水深模型。结果表明,融合结果相比SRTM30_PLUS、GEBCO_2022、SRTM15_V2.5.5和ETOPO_2022均方根误差降低了27%、14%、14%和13%,地形细节也得到保留,证明了该融合框架的可行性,可为多数据集大规模海底地形的融合重建和及时更新提供参考。

巴黎区域高质量发展的路径、成效与启示

在全球大都市区加速推进的大背景下,产业生态、公共交通等与土地利用互相配合,成为世界一流城市发展的重要支撑。巴黎作为欧洲的重要城市区域之一,其发展模式、成就与经验具有重要参考价值。文章运用比较研究、数据解析与归纳总结相结合的方法,从巴黎大区的产业多元化发展、交通网络化服务、土地混合利用等方面,进行多维度的发展路径及成效解析,以总结提炼对上海市产业用地提质增效的主要启示。研究认为:产业空间与生态空间实现合理平衡,是提高产业发展质量、优化产业结构、促进经济与环境协同发展的重要基础;秉持公共交通优先、慢行交通及静态交通的网络化交通格局,多措并举提升交通可达性是巴黎城市高质量发展的成功支撑;住房与公共空间是城市高质量发展的有力政策保障。只有系统性把握城市多中心发展模式及经济、社会、生态可持续发展内涵,才能助力上海在新质生产力驱动下实现高质量发展目标。