基于MAPGIS的土地用途分区方法实证研究

利用MAPGIS的空间分析功能,结合资兴市新一轮乡镇土地利用总体规划的要求,以州门司镇为研究区,从技术的角度阐述了乡镇基层土地用途分区的基本方法;并提出了“一加、一减、一结合”的分区原则,总结了“自上而下”和“自下而上”的土地用途分区方法,指导土地用途分区单元的划分。实践证明,“自上而下”的用途分区方法更能指导乡镇基础用途分区单元的划分。     

资兴市耕地变化驱动力分析及对策

耕地的减少是资兴市城市发展面临的一个主要问题。在分析1996￣2004年资兴市耕地变化的基础上,采用主成分分析方法对影响耕地变化的社会经济因素进行归纳,概括为经济发展、人口增长、工业化发展水平和农业科技进步四个方面。并针对耕地变化的不同驱动力提出具体的对策措施。     

佛山市顺德区基塘农业旅游开发研究

选取粤港澳大湾区中心腹地的顺德区为研究区,分析基塘景观、民众聚集以及旅游设施3方面的空间分布,探讨基塘旅游的开发条件和发展策略。结果表明,顺德区的基塘景观面积占比达15.34%,主要分布在南部和中部;民众主要聚集在顺德区东部的城镇区域,与基塘景观区域存在空间分布差异;顺德区吃、住、行、游、购、娱6项旅游设施齐备,且分布比较均衡,为基塘旅游开发提供设施条件。最后提出的开发策略是近期借助东部民众聚集、设施完善的优势,在现有景点的基础上强化基塘特色;中远期重点开发中南部的基塘资源,打造基塘深度游景区,进入国家生态公园建设名录。这样既有利于对基塘景观资源的保护和发展,也满足大湾区民众出游需要。     

土地利用规划修编中规划基数转换研究——以湖南省资兴市为例

以湖南省资兴市为例,结合规划基数转换实践,归纳总结了规划基数转换出现的耕地基数、建设用地基数、第2次土地调查数据还原和后备资源(特别是荒草地基数)等若干关键问题,并用实证研究将问题融入到整个规划基数转换实践中,提出了相应的具体解决途径.     

基于改进动态扩展和位置服务的农产品追溯系统优化

农产品追溯系统是解决食品安全问题的重要手段,目前常见的追溯系统往往具有适用品种单一、精度不高、可应用性弱等特点,无法满足大规模推广应用的需要。该文以建立适用面广、性能高效的农产品追溯系统为目标,分析了常见追溯系统的软件框架与追溯信息数据结构,重点研究可支撑多品种追溯的动态扩展数据模型优化技术,同时以提升追溯精度、降低追溯成本为目标研究了基于位置服务(location based service,LBS)的追溯精度提升技术。针对追溯系统适用范围窄的问题,分析了追溯信息指标模型的数据结构特征,对比了常见的4种动态扩展数据模型,采用EAV与XML数据模型相结合的方法,通过可视化操作界面实现了不同品种追溯信息的动态扩展,通过性能分析发现该模型较其他两种模型时间缩短65%,查询效率提升了175%;针对追溯信息中的产地环境信息,分析了各类环境数据的可用来源和数据特征,制订了数据匹配的最小空间单元和实现方法,运用LBS技术实现了产地环境信息的自动获取,通过追溯系统之间的精度对比发现,该技术显著提高了追溯系统的宽度、深度、精确度,从而整体提升了系统追溯精度并降低了数据采集成本。该系统已在青海省应用,结果表明该系统较其他系统在适用范围、系统性能、追溯精度与追溯成本上具有明显优势。     

兴国县耕地面积变化的预测及驱动力分析

根据兴国县1997~2005年的统计资料和2005年全县土地利用变更数据,采用主成分分析法分析全县耕地变化驱动力的主要影响因子,通过建立多元线性回归模型预测耕地面积的变化趋势。结果表明,影响兴国县耕地数量变化的驱动力为人口、经济发展与政策因素、粮食生产力因素;预测表明,2020年兴国县耕地面积达3.15万hm2,呈减少趋势。     

基于基尼系数和洛伦茨曲线的县域土地利用结构变化分析——以湖南省安化县为例

基于安化县各乡镇1998和2008年土地利用现状数据,应用经济学洛伦茨曲线和基尼系数定量化研究某土地利用结构。结果表明,安化县各乡镇5种主要用地类型的空间分布及其时间变化均具有不均衡性。在空间尺度上,未利用地和耕地分布最不均衡,居民点及工矿用地和园地次之,林地分布相对均衡;在时间尺度上,耕地、林地、居民点及工矿用地的不均衡程度有所减弱,而园地、未利用地却有增加。     

农村居民点整理主体博弈分析

为找出农村居民点整理的理论和实践支撑,应用博弈分析方法,通过对地方政府、农村集体组织和用地企业博弈分析得出农村居民点整理的实施取决于参与者对土地收益分配参数的大小,且受到地方政府政策的影响。研究结果表明,农村居民点整理各方收益分配的合理性是整理工作能否推进的核心,如何明确整理后的土地权属问题是重点。     

多种分类器在农用地分等中的应用及其用法改良

以广东省第二次土壤普查成果资料为主要数据源,选取贝叶斯决策、BP神经网络、概率神经网络、聚类等分类方法分别对数据源进行分类;并且,笔者为了充分利用有监督学习分类准确率高和无监督学习无需标定的学习样本的优点,提出了基于监督--非监督的聚类算法,然后对上述五种方法的评价结果作了比较分析;实验表明文章提出的基于监督--非监督聚类方法只利用少量的有标定学习样本,即可得到较高的分类准确率,特别在少量样本时,该方法能得到比贝叶斯决策方法、BP神经网络和概率神经网络等监督学习方法更好的土地评价结果;在实际应用中,可以尝试结合监督和非监督学习的方法,实现分类正确率和获取大量有类标签的样本之间的折中。     

省级经济开发区土地利用集约度评价——以广州市花都区为例

科学确定开发区土地集约利用水平对于区域可持续发展有着重要意义。应用专家咨询法计算评价指标的权重值,综合采用发展趋势估计法、专家咨询法和目标逼近法确定指标理想值,然后结合各指标的实际值计算指标的标准化值,最后采用指数加权求和法计算得广州市花都区经济开发区利用集约度分值为76.66%。结果表明,开发区土地利用集约度较高,扩区需求较强烈。