人地关系视角下北京市“三生”空间转型及其碳储量效应

“三生”空间转型的碳储量效应及其空间分异特征是指导区域国土空间开发与生态环境保护的重要依据.基于人地关系理论,运用动态度模型、变化轨迹方法探析了北京市“三生”空间分布格局和转型特征,借助InVEST模型和生态环境质量贡献率揭示了北京市1980~2020碳储量时空分异特征和“三生”空间转型对碳储量的影响.结果表明:(1)在人类文明发展阶段,人为诱导和自然转化两种转型方式呈现相互演替趋势;(2)1980~2020年北京市“三生”空间结构主要以生态空间为主,农业生产空间呈持续减少趋势,城镇生活空间则主要分布在主城六区;(3)40年间“三生”空间转型剧烈,人为诱导引起的转型变化占所有转型变化面积92.68%;(4)1980~2020年北京市碳储量高值区域分布在生态涵养区,农业生产空间和草地生态空间转向林地生态空间是碳储量增加的主要原因,相反,城镇和农村生活空间对生态空间的侵占是碳储量减少的主要原因.

CNN-ISS遥感影像分类的瓦片边缘效应及消除方案

应用卷积神经网络语义分割模型(Image Semantic Segmentation based on Convolutional Neural Network,CNN-ISS)进行遥感影像分类时,需将大幅影像分解为特定大小瓦片影像,并将其作为CNN-ISS处理对象,这一过程破坏了位于瓦片边缘处地物的完整几何及纹理特征,从而影响瓦片边缘处地物的识别效果,即瓦片边缘效应。该研究以DeepLab V3为CNN-ISS核心模型,对唐山农村地物进行语义分割,定量分析了分类结果的瓦片边缘效应,并提出了5个消除此效应的后处理方案。结果表明:像素分类精度与像素到瓦片边缘距离正相关,瓦片边缘处错误率最高达6.93%,中央处错误率最低为3.52%,存在瓦片边缘效应;采用该研究提出的瓦片边缘效应消除方案后,整幅影像的总精度(Pixel Accuracy,PA)、均交并比(Mean Intersection over Union,mIoU)和Kappa系数均有提升,最高分别提升0.40、1.97个百分点和0.0122。在不改变CNN-ISS核心模型条件下,通过该研究的瓦片边缘效应消除后处理方案,可有效提升遥感影像分类精度,尤其针对复杂异构体和线状地物精度提升效果更好。