【摘 要】
：
人口数据空间化对城市精细化管理具有重要意义,现有的人口数据空间化方法主要采用夜间灯光数据和土地利用数据,鲜有涉及关注点(POI)数据研究。通过多元线性回归构建土地利用分类数据、POI数据与人口统计数据之间的关系得到人口模型进而实现建成区人口数据空间化。并以武汉市建成区为例,进行方法验证。结果表明,不同尺度格网下反映出的武汉市人口分布空间特征不同,并且都与武汉市实际人口分布情况一致,验证了该方法的有
【机 构】
：
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,地球空间信息技术协同创新中心,航天恒星科技有限公司
【基金项目】
：
国家自然科学基金(41971347),预研项目“空间信息与地理信息融合”资助。
论文部分内容阅读
人口数据空间化对城市精细化管理具有重要意义,现有的人口数据空间化方法主要采用夜间灯光数据和土地利用数据,鲜有涉及关注点(POI)数据研究。通过多元线性回归构建土地利用分类数据、POI数据与人口统计数据之间的关系得到人口模型进而实现建成区人口数据空间化。并以武汉市建成区为例,进行方法验证。结果表明,不同尺度格网下反映出的武汉市人口分布空间特征不同,并且都与武汉市实际人口分布情况一致,验证了该方法的有效性。
其他文献
网络层数的加深会造成对火焰目标深层特征细节信息表征能力减弱,同时提取了低相关度的冗余特征,导致火焰识别精度不高。针对该问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的火焰检测方法,以提高在深层网络下的火焰识别精度。首先利用ResNet50网络提取火焰特征,并添加SENet模块降低火焰目标冗余特征;然后将深层特征和浅层特征进行多尺度特征融合,增强深层特征的细节信息;最后训练网络,实现对火焰目标的识
为了满足磁瓦生产工业对表面质量检测的高要求,实现磁瓦缺陷自动分割与识别,本文提出了一种基于卷积神经网络的缺陷分割与分类网络。该网络基于U-net架构,通过U-net编码部分提取缺陷的深层特征,并使用该深层特征进行缺陷分类,然后通过解码部分输出分割的缺陷区域。为了解决部分缺陷前景面积占比太小,导致网络难以收敛的问题,通过添加差异系数损失以保证网络持续优化。然后在训练阶段添加多层损失和进行在线数据增强
为了探究环境湿度对非晶铟镓锌氧薄膜晶体管(a-IGZO TFT)的负偏压光照(NBIS)稳定性的影响,本文使用非密闭腔室进行不同波长光照射下以及不同相对湿度下的TFT负偏压测试。介绍
针对传统方法难以同时有效地进行多目标分割,现有基于全卷积神经网络的地物分类方法在复杂场景下分类精度不高的问题,提出了一种基于U-net改进的全卷积神经网络DL-Unet,实现了对遥感图像不同类别地物的有效分割。该网络改进了传统的卷积方式,引入扩张卷积,在不增加网络参数的同时增大感受野。针对遥感影像中地物类别不均衡的问题,使用带权重的交叉熵作为模型的损失函数,有效克服了模型的选择偏好。对预测结果采用
到2020年全面建成小康社会,是我们党向人民、向历史作出的庄严承诺.从改革开放初期小平同志首次提出建设小康社会战略构想,到党的十六大首次提出“全面建设小康社会”,再到党
现有的地址数据库虽然覆盖面较广泛,但仍存在地址数据缺失的现象,针对未被包含在地址数据库中的地址如果进行有效的预测、定位等问题,提出了基于语义位置网的地址位置预测方法,首先从语义位置网中获取和地址具有语义近似关系的节点集合中获取包围盒;然后采用多种策略来寻找包围盒中点集的最佳空间分布;最后通过最优分布提供的点集,分别采用不同的方法和参数选取策略对位置进行预测。为了验证方法的可行性和有效性,设计了对比
为满足用户对分享性资料及机密性资料具有不同的视觉需求,本文主要围绕笔记本电脑显示领域的视角可显示技术展开探讨,提出一种新型的多视角可切换笔记本电脑显示技术。方法为
针对在工厂内设备结构复杂、杂物种类众多、地面磨损严重的现场环境下进行漏液检测时,传统图像处理方法准确率低的问题,本文提出一种基于CNN的漏液检测算法。通过对漏液检测问题进行分析,制作数据集,建立VGG16模型并结合早停算法训练样本,避免过拟合状态,实现了对复杂管道的漏液快速自动检测。在工业现场,该方法可以准确识别漏液并减小噪声干扰的影响。最终通过与多种图像处理方法作对比验证了本文算法的优越性。结果
"地理信息系统原理"是地理信息科学专业的核心基础课程,特别是在当前国家一流课程、课程思政等新的人才培养环境和要求下,开展课程的教育教学改革研究非常必要。从深化立德树人,破解课程思政教学难题;加强教材建设,助力课程改革;重视在线课程,积极建设线上优质课程教学资源;重构教学设计,构建"333"(3点驱动、3线课堂、3类方法)为核心的教学模式;多措并举,打造高水平课程教学团队等几个方面,探讨和介绍了南京