城市绿地是城市生态系统中的关键组成部分,不仅形成生态缓冲区来提升环境质量,还能保障居民的健康与福祉。随着城市区域的持续扩张,科学合理地规划绿地对推动可持续城市发展越来越重要。基于景感生态学的原理,提供了一种评估城市街区内...城市绿地是城市生态系统中的关键组成部分,不仅形成生态缓冲区来提升环境质量,还能保障居民的健康与福祉。随着城市区域的持续扩张,科学合理地规划绿地对推动可持续城市发展越来越重要。基于景感生态学的原理,提供了一种评估城市街区内绿化覆盖尺度的定量方法和景感绿视率指标(Landsense Green View,LGV)。这一指标用于捕捉影响环境和心理健康结果的绿化程度。研究聚焦于南京市的中心城区,使用包括人工智能和街景大数据在内的先进手段来精确量化LGV并评估其空间分布。此外,研究采用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)来分析空间模式,并利用计量经济学工具来识别和辨析该地区LGV值的影响因素。回归模型的决定系数为0.869,所采用的模型在预测和理解城市中LGV具有可靠性。GIS分析揭示了几个关键结果:1)街区尺度的自然景观显著提升LGV,相反,人工景观则成为阻碍,显著降抑制LGV。2)城市街区内土地使用的功能和多样性对LGV值有显著影响。3)揭示了LGV在南京的分布表现出内外不均衡的现象,具体呈现从城市中心向农村地区递减的城乡梯度。这种梯度揭示了获取城市绿地的生态效益在不同区位存在显著差距,可能会影响城市规划和政策制定。通过理解城市LGV的空间影响因素和规律,城市规划者和环境管理者可以更好地制定绿化资源配置,并优化城市布局从而增强居民可获得的生态服务和社会福利。本研究加深了从以人为本的角度对现有生态绿地在当前状态和空间模式的理解,突出了在城市绿地规划中整合先进的定量工具和空间分析技术的重要性。提出的研究框架,可支持精细化的城市规划和绿色管理策略,旨在提高城市绿地的质量和功能性,有助于实现绿地配置的可持续性和城市韧性目标。展开更多
多模态影像匹配方法已在地球多源遥感影像中获得了广泛应用,但月球多模态影像的匹配尚缺少对比性研究。为了实现高分辨率月球光学图像与SAR图像的高精度匹配,本文选择月球中纬度、低纬度、南极、北极等多个实验区影像,使用SIFT (Scale-I...多模态影像匹配方法已在地球多源遥感影像中获得了广泛应用,但月球多模态影像的匹配尚缺少对比性研究。为了实现高分辨率月球光学图像与SAR图像的高精度匹配,本文选择月球中纬度、低纬度、南极、北极等多个实验区影像,使用SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、基于区域的CFOG (Channel Features of Orientated Gradients)、HOPC (Histogram of Orientated Phase Congruency)和基于结构特征的RIFT (Radiation-variation Insensitive Feature Transform)、 HAPCG (Histogram of Absolute Phase Consistency Gradients)、 HOWP(Histogram of the Orientation of the Weighted Phase descriptor)和深度学习SuperGlue、 LoFTR (Local Feature TRansformer)共8种特征匹配算法进行实验比较研究,通过正确匹配点数、均方根误差、重复率和覆盖度4种指标对匹配结果进行比较分析。结果表明,HAPCG算法使用了各向异性滤波并结合绝对相位方向梯度直方图构成特征向量,匹配效果最优。LoFTR算子使用了自注意层和互注意层机制,对纹理贫乏的月球影像效果次之。HOWP和SuperGlue匹配效果居中。CFOG、HOPC和RIFT效果最差。SIFT未能实现匹配。匹配点的分布和成像光照条件、影像重叠区域相关,中低纬度地区匹配效果优于南北极地区。对HAPCG匹配结果的Stokes第一参数进行了统计分析,雨海和高地实验区的匹配点的散射特性参数的平均值高于南极北极实验区,和地形特征相符。散点图显示出HAPCG匹配点对应的Stokes第一参数和光学影像灰度值存在相关性,证明了HAPCG对非线性辐射差异较大的月球光学影像和SAR影像匹配的稳健性。本研究为月球光学影像和SAR影像匹配方法的选择提供参考,有助于月球多源数据的应用。展开更多
文摘城市绿地是城市生态系统中的关键组成部分,不仅形成生态缓冲区来提升环境质量,还能保障居民的健康与福祉。随着城市区域的持续扩张,科学合理地规划绿地对推动可持续城市发展越来越重要。基于景感生态学的原理,提供了一种评估城市街区内绿化覆盖尺度的定量方法和景感绿视率指标(Landsense Green View,LGV)。这一指标用于捕捉影响环境和心理健康结果的绿化程度。研究聚焦于南京市的中心城区,使用包括人工智能和街景大数据在内的先进手段来精确量化LGV并评估其空间分布。此外,研究采用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)来分析空间模式,并利用计量经济学工具来识别和辨析该地区LGV值的影响因素。回归模型的决定系数为0.869,所采用的模型在预测和理解城市中LGV具有可靠性。GIS分析揭示了几个关键结果:1)街区尺度的自然景观显著提升LGV,相反,人工景观则成为阻碍,显著降抑制LGV。2)城市街区内土地使用的功能和多样性对LGV值有显著影响。3)揭示了LGV在南京的分布表现出内外不均衡的现象,具体呈现从城市中心向农村地区递减的城乡梯度。这种梯度揭示了获取城市绿地的生态效益在不同区位存在显著差距,可能会影响城市规划和政策制定。通过理解城市LGV的空间影响因素和规律,城市规划者和环境管理者可以更好地制定绿化资源配置,并优化城市布局从而增强居民可获得的生态服务和社会福利。本研究加深了从以人为本的角度对现有生态绿地在当前状态和空间模式的理解,突出了在城市绿地规划中整合先进的定量工具和空间分析技术的重要性。提出的研究框架,可支持精细化的城市规划和绿色管理策略,旨在提高城市绿地的质量和功能性,有助于实现绿地配置的可持续性和城市韧性目标。
文摘多模态影像匹配方法已在地球多源遥感影像中获得了广泛应用,但月球多模态影像的匹配尚缺少对比性研究。为了实现高分辨率月球光学图像与SAR图像的高精度匹配,本文选择月球中纬度、低纬度、南极、北极等多个实验区影像,使用SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、基于区域的CFOG (Channel Features of Orientated Gradients)、HOPC (Histogram of Orientated Phase Congruency)和基于结构特征的RIFT (Radiation-variation Insensitive Feature Transform)、 HAPCG (Histogram of Absolute Phase Consistency Gradients)、 HOWP(Histogram of the Orientation of the Weighted Phase descriptor)和深度学习SuperGlue、 LoFTR (Local Feature TRansformer)共8种特征匹配算法进行实验比较研究,通过正确匹配点数、均方根误差、重复率和覆盖度4种指标对匹配结果进行比较分析。结果表明,HAPCG算法使用了各向异性滤波并结合绝对相位方向梯度直方图构成特征向量,匹配效果最优。LoFTR算子使用了自注意层和互注意层机制,对纹理贫乏的月球影像效果次之。HOWP和SuperGlue匹配效果居中。CFOG、HOPC和RIFT效果最差。SIFT未能实现匹配。匹配点的分布和成像光照条件、影像重叠区域相关,中低纬度地区匹配效果优于南北极地区。对HAPCG匹配结果的Stokes第一参数进行了统计分析,雨海和高地实验区的匹配点的散射特性参数的平均值高于南极北极实验区,和地形特征相符。散点图显示出HAPCG匹配点对应的Stokes第一参数和光学影像灰度值存在相关性,证明了HAPCG对非线性辐射差异较大的月球光学影像和SAR影像匹配的稳健性。本研究为月球光学影像和SAR影像匹配方法的选择提供参考,有助于月球多源数据的应用。
