基于空间句法的川西旅游型小城镇街道空间结构的分异研究——以安仁古镇为例

来源 :西南交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xukej
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
自提出新型城镇化发展战略以来,全国开展了特色小镇培育的工作,加快小城镇产业升级,推进中国特色的新型城镇化道路建设。旅游型小城镇是城镇发展中,全面落实生态文明和文化建设的重要一环。作为旅游资源突出的历史文化古镇,已成为新一轮旅游型小城镇打造的主要对象。文化旅游地产和特色小镇打造的介入,加速了旅游小镇城镇化进度,也引发了空间分异问题的凸显。
  入选“中国历史文化名镇”的安仁,是成都市十四个优先发展镇中唯一以历史文化保护和文化旅游为主导产业的重点镇,2016年入选中国住建部第一批特色小镇名录。在安仁古镇的旅游打造中,出现了空间结构分异的问题:古镇街道空间组织关系呈现破碎化的状态;当地居民和旅游人群在同一空间系统的使用中,只涉足“各自”空间领域;因为行为模式和规律认识的差异等因素,空间结构出现不同区块、不同程度的分异。因此,以往针对于完整空间结构笼统化的认识,掩盖了空间中真正的内在规律。
  笔者以空间使用主体为对象,将安仁古镇同一空间结构剥离成旅游空间系统和生活空间系统,分别解析两种空间系统的规律。建立两种空间系统的空间句法模型,并使用实地调研数据验证空间句法模型的有效性。根据空间句法模型,分析两种空间系统中街道空间结构的差异和联系,证明了安仁古镇确实存在街道空间结构分异的问题,挖掘出了古镇空间结构真正的内在规律。笔者根据空间句法模型的数据结果和街道空间结构的规律,提出针对安仁古镇空间,在旅游型小城镇建设中存在的问题以及相应的优化建议。
  此次通过空间句法对案例古镇安仁的运用研究,提出对复杂空间形态的旅游型小城镇空间结构规律的认识方法。总结出针对城镇设计的方法结论,从空间使用主体的角度,分析空间规律对行为认识的影响,提出使用空间句法对城镇复杂空间形态精准设计的可能。
其他文献
网络空间威胁和风险日益增多,网络异常流量是目前主要的网络安全威胁之一,也是网络安全监测的关键对象。近年来,机器学习技术凭借优秀的特征学习能力被广泛应用于基于网络异常流量的入侵检测领域,但仍然存在一些问题,比如流量分类性能非常依赖于特征设计、网络流量入侵检测数据集类别不平衡、少数类识别精度差等。针对上述问题,本文从网络流量入侵检测特征集的表征形式,类别不平衡问题的处理方法以及分类器的选择等方面展开研
学位
对MRI影像进行分析属于腹部疾病诊疗的重要手段之一,高分辨率MRI影像有助于医生良好地把握患者病情,但其对于成像设备精密程度的要求会导致昂贵的硬件成本,利用超分辨率技术从软件方向提高影像质量能够有效降低高分辨率影像获取成本。基于深度学习的超分辨率算法通过输入大量数据进行训练,能够有效利用图像自身的领域先验知识,重建出细节丰富、纹理清晰的超分辨率影像,与基于传统方法的超分辨率算法相比,效果有显著提升
学位
遥感图像中对地物的检测一直是研究热点,其中人类主要活动场所就是建筑物,因此对该类目标实现检测显得十分重要,根据建筑物颜色、纹理及形状等来提取简单物体的特征的传统目标检测算法已不再适用,而基于深度学习的目标检测算法对于背景复杂度高的环境有很强的适应能力,可以提取更多细节特征,适用于遥感图像场景,在鲁棒性方面表现良好。本文主要研究基于深度学习的遥感建筑物检测,采用基于区域的Mask RCNN的目标检测
学位
时间序列是随时间观测和变化的一系列实值,是一类重要的时间数据对象,在科学研究和金融领域中被广泛应用,针对时间序列的研究和开发也已经成为数据挖掘领域的一个重要分支,其中时间序列的分类和预测是该领域的两大主要研究方向。随着数据规模的不断扩大,传统时间序列分析方法的弊端逐渐显现出来,不仅算法的普适性不高,分析过程中更是需要付出巨大的时间开销。基于shapelet的时间序列分类方法是一种目前较为热门时间序
学位
随着社会的发展进步,无人机(Unmanned aerial vehicles)在智慧城市中扮演着越来越重要的角色。无人机通常用于货物运送、交通管理和救灾行动。开放无人机自组网(UAV Ad-Hoc Networks)指由一组空间分布的机载无人机组成的开放无线网络。通常,多个无人机合作才能完成复杂的任务。一个无人机组由多个组织者共享以降低使用成本。节点由不同的组织制造,也由不同的所有者使用。同时,由
学位
在传统的聚类算法研究中,大多数经典的聚类算法往往只能处理静态数据。但是,在现实世界中,数据往往会随着时间的推移而发生变化,这类数据称为动态数据。动态数据相较于传统的静态数据的不同之处在于,它增加了额外的时间维度,在随时间推移的演化过程中,经常会发生数量以及特征上的变化,因此无法直接通过传统的静态聚类算法来实现对动态数据的聚类。此外,在静态数据的聚类中,人们为了避免聚类的歧义性以及提高聚类的准确率,
学位
学位
学位
学位
该文以基于数据仓库技术的金融企业客户关系管理系统为基础,从数据挖掘系统结构与软件开发过程,数据挖掘的基本方法与常用技术,时间序列模式挖掘技术,决策树分类挖掘技术及其在金融企业客户关系管理系统中的应用,数据挖掘技术的商业应用等多个角度进行了系统的阐述.其中,在时间序列模式挖掘技术方面,提出了一种进行时间序列模式挖掘的算法. 在决策树分类挖掘技术方面,探讨了数据挖掘技术在企业实际工作中的应用方式与应用
学位