【摘 要】
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基于2013～2018年淘宝村数据,从全国层面分析淘宝村发展状况、集聚特征,对淘宝村的影响因素进行探究。结果表明:①淘宝村在东部地区扩张迅速,中西部和东北地区规模小且发展速度慢。淘宝村在扩张的同时,也开始产生局部淘汰现象。研究期内淘宝村分布的重心和方向发生较大偏移,2015年后淘宝村重心和方向均趋于稳定。②2015年以前淘宝村分布存在随机性,之后呈现集聚特征,并先后形成了长三角和珠三角2个H-H(
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基于2013～2018年淘宝村数据,从全国层面分析淘宝村发展状况、集聚特征,对淘宝村的影响因素进行探究。结果表明:①淘宝村在东部地区扩张迅速,中西部和东北地区规模小且发展速度慢。淘宝村在扩张的同时,也开始产生局部淘汰现象。研究期内淘宝村分布的重心和方向发生较大偏移,2015年后淘宝村重心和方向均趋于稳定。②2015年以前淘宝村分布存在随机性,之后呈现集聚特征,并先后形成了长三角和珠三角2个H-H(高-高)集聚区,淘宝村的高速增长区出现区域固定的倾向。③淘宝村空间分布是多种因素综合作用的结果,集聚效应
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土壤分层信息,特别是表土层结构,对土地生产力具有重要影响,是评价土壤质量的一个重要指标。为了快速、准确地获取土壤分层信息,本文利用探地雷达对分层土壤进行了回波信号采集,并分别在时域和频域分析土壤层位置和层厚信息。首先在信号预处理的基础上,借助包络检波方法确定在土壤分层界面在时域上的位置;然后获取电磁波速度,得到土壤分层厚度。考虑到土壤介电常数与电磁波在土壤中传播速度的相关性,采用短时傅里叶变换方法
道路绿化带是城市园林绿地系统重要组成部分,具有重要的生态和环境服务功能,道路绿化带信息的精细分类与提取以及绿化带的动态分析对于道路信息化管理具有重要意义。本文提出基于车载LiDAR技术的道路绿化带自动提取与绿植地物精细分类算法。为验证算法有效性,选取北京市丰台区某路段作为实验区域,一期试验数据采集时间为2015年6月,二期试验数据采集时间为2015年9月。将车载LiDAR点云数据作为原始数据,对原
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