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"居民"
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大熊猫国家公园唐家河社区环境教育效果及影响因素分析
以大熊猫国家公园四川唐家河社区为研究地,于2020年10月开展社区调查,获取409份有效问卷。基于KAP理论构建“环境教育实施状况、认知、态度、行为”的效果评价框架。研究发现:唐家河面向社区居民开展了有益的环境教育探索工作,但是效果有待提升,主要原因一方面是环境教育内容缺乏针对性,未能引起社区居民的兴趣和学习主动性; 另一方面是社区未能提供充足的学校教育,降低了社区居民对环境教育信息的获取主动性以及对宣传内容的理解力,限制了环境认知能力。教育背景是全面影响环境教育实施状况、认知、态度和行为4个维度的主要因素,经济收入水平对认知、态度和行为均无显著影响,可能与社区居民的地方依恋心理有关。建议挖掘大熊猫作为旗舰物种伞护其他物种及栖息地的内容,提升媒介设施的趣味性和体验性; 提高社区学校教育质量和水平,提升学生对知识信息的获取能力; 实施易地搬迁和原住民村落的分众式环境教育措施,进一步促进社区环境教育效果提升,支持国家公园生态保护主体功能。
Journal Article
基于案例推理的居民地选取方法
针对当前中小比例尺地图中居民地选取面临的专家制图经验难以形式化表达的问题,提出一种基于案例推理的居民地选取方法。首先,把制图专家对居民地交互选取结果作为案例对象,挖掘居民地案例的属性特征指标,对属性赋值和归一化处理;然后,采用逐步消元法对居民地最佳属性组合进行选择,并构建源案例库;最后,采用案例推理方法,结合KNN算法,训练案例库确定KNN算法的最佳K值,将新案例与源案例库检索匹配,得出最佳决策结果,进而指导待决策居民地的自动选取。经试验验证,该方法能够较好地还原专家的选取意向,具有较好的抗噪声能力,在面状居民地自动选取中取得了较好的效果。
Journal Article
基于居民收益的扎龙保护区鹤类损害分析
为了深入了解鹤类损害情况,2014年3～5月,采用问卷调查法对扎龙保护区进行了调查分析,结果表明该保护区:(1)鹤类损害的农作物种类以玉米为主(100%); 损害时间为春季苗期和秋季完熟期(100%),春季损害程度大于秋季; 春季鹤类偏好选择2～5片叶(94.32%)、回避超过7片叶(100%)的幼苗阶段且具有大面积损害的特点; 秋季鹤类偏好取食成熟饱满的玉米颗粒; 鹤类损害的经济程度为0.24万元/年/户。(2)受害居民的年均收入为3.255 8万元/户; 家庭经济来源以农业耕种、打鱼、收割苇草、动物养殖和外出劳务为主。(3)受偿意愿方面,受害居民具有强烈的保护意识(100%); 绝大多数受害居民期望得到补偿(89.15%); 期望的补偿方式比较多样化,包括货币、实物(种子、化肥等)、政策性(银行贷款等)(93.04%)及技术性(种植技术、防护技术等)(6.96%); 期望赔偿的承担方也比较多样,包括保护区(51.30%)、国家(27.45%)、地方政府(19.13%)等。基于分析结果,提出了相应的鹤类损害管护建议。
Journal Article
居民地要素化简的形状识别与模板匹配方法
针对居民地要素的分布和表达具有典型模板化特点,本文通过对其形状结构和区域环境进行分析,运用形态抽象概括和区域环境典型化基本原则构建一批模板作为居民地目标化简与典型化表达的候选形状,并基于转角函数的形状描述算子,计算居民地目标与模板之间的相似性程度。该方法从形状认知的角度出发,通过寻找与目标形状结构特征相似的模板替换原目标来完成化简操作,能较好地保持居民地目标的整体形状结构特征,同时兼顾了综合前后的面积均衡。通过真实数据进行试验,结果表明该方法具有较强的可靠性和实用性,可规模化应用于地形图上的地图综合实践。
Journal Article
采用层次分析法的面状居民地自动选取
考虑到居民地的行政等级、位置特征、面积大小等因素对居民地选取的影响,提出了基于层析分析法的面状居民地自动选取方法。首先对影响居民地重要性的因素标准化;然后采用层次分析法对这些因素构建单个居民地层次结构模型,使这些因素加以关联;在此基础上,计算各因素的权值,并综合评价地图上单个居民地要素的重要性程度;最终利用开方根模型完成居民地的选取。该方法将定性分析和定量分析相结合,综合考虑不同因素对居民地重要性影响程度的差别,使权值分配更科学。试验证明,该方法选取的结果符合选取原则,较好地解决了居民地选取问题。
Journal Article
利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法
同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。
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视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法
受人类视觉认知机制的启发,提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法。首先利用认知物理学中的数据场构建居民地的视觉显著性模型,并通过自适应阈值法实现候选居民地的自动提取,然后利用多尺度小波变换的高频特征实现居民地的知觉组织,最后通过集合交运算提取同时满足这两种视觉机制的居民地。通过ZY-3和Quickbird两种高分传感器的影像数据集进行居民地提取试验,验证了该方法的有效性。
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顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法
现有多源同比例尺道路网匹配方法中，大多只利用道路自身特征进行匹配，而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束，从而影响了道路网匹配效果的进一步提高，特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时，这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点，提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组，进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于：对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配，以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配，实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束，更具鲁棒性。试验及对比分析表明，本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题，提高匹配的正确率。
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地图上居民地空间信息的特征度量法
地图空间信息量是衡量地图上空间要素及其关系与要素空间分布状况复杂程度的定量描述指标,可为制图综合和质量评价提供依据。本文以地图上居民地空间信息度量为研究对象,从地图空间信息的本质特征出发,结合空间信息认知的层次性特点,将居民地空间特征划分为3个层次,并相应地将其空间信息构成划分为:元素层次居民地面要素的几何形态信息,邻域层次相邻居民地的空间关系信息,整体层次居民地的聚群结构信息。进而,分别建立3个层次空间特征的定量描述指标,在此基础上建立基于空间特征的几何形态信息、分布关系信息和聚群结构信息度量方法。最后,通过试验分析验证了该方法的合理性和优越性。
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顾及城乡差异的大区域人口密度估算——以山东省为例
现有大区域人口密度估算结果大多是在千米级尺度上,仅能宏观地反映城乡人口分布的范围,无法准确地刻画城乡人口空间分布的细节特征。本文将首套30m全球地表覆盖数据（GlobeLand30）引入城乡人口密度估算中,基于实现城乡划分的GlobeLand30人造地表数据,在城镇区域运用夜间灯光强度与人口的相关性将城镇人口细划到30m尺度上来估算城镇人口密度;在乡村区域引入样方估算的方法修正乡村居民地面积以估算乡村人口密度。以山东省为试验区的研究表明,本文方法无论在城乡居民地刻画还是人口空间分布的表达上均优于参考数据,所使用的GlobeLand30的全球性也保证了该方法推广的可行性。
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