空间自相关分析及绿地覆盖率的分层抽样估计
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析本文旨在通过基于DEM的甘孜县土地利用格局的空间自相关分析，探究该地区土地使用的空间特征和空间格局。
首先，介绍研究区域的背景和土地利用类型。
然后，运用空间分析方法，分析土地利用的空间自相关性与空间格局，并结合实际情况解释分析结果。
最后，提出相应建议，寻求改善土地利用格局的措施。
一、甘孜县土地利用类型及特征甘孜县是四川省的一个地区性市，位于川西高原、青藏高原和云贵高原的交界处。
由于地形复杂，地貌多样，气候和生态环境的差异较大，使得该地区土地利用呈现出多样化和复杂性。
根据第一次土地利用调查，甘孜县主要土地利用类型有林地、草地、耕地、城镇、水域和其他用地。
其中，草地、林地和耕地是该县的主要土地利用类型，占总面积的97.8%。
空间自相关性是指同地区内临近位置之间观测值的相关性。
在乡村规划和资源环境管理中，掌握土地利用格局的空间特征和空间格局至关重要。
本文采用Moran's I指数作为空间统计方法探究甘孜县土地利用格局的空间自相关性和空间格局。
1. 空间自相关性空间自相关性表现在土地利用类型间的互相联系和空间聚集性。
对于甘孜县整体而言，各土地利用类型之间存在着一定的正向空间自相关性，即相同类型的土地利用在区域内的空间分布具有某种形式的聚集。
其中，林地和草地相互聚集现象比较显著，而城镇用地则与其它类型交错分布。
这意味着，当某一地区的林地或草地增多时，周围的林地或草地也会随之增加。
该现象表明，在甘孜县的自然环境和发展历程中，林地和草地的分布与周围自然地理环境和社会经济因素息息相关。
例如，人们根据地形变异和生境特征来选择土地利用方式，或是自然因素和人为干扰共同作用导致土地利用的动态变化等。
2. 空间格局三、解释与讨论甘孜县各土地利用类型之间的空间自相关度存在显著相关性，其主要原因是该县处于青藏高原中心区，地势复杂，气候多样，导致不同土地类型间的发展受到自然和人文因素的共同影响。
基于GIS的可达性和空间自相关分析在江阴绿地系统规划中的应用
基 金项目 ：目家 自 科学基鱼项 目 编 号５ ８ ：Ｗ ｉ ｔ ａ ｐｌａ ｉｎ ｐａｉｌ ｎｔｒ ｏｎ ｈ ｏｒ ｂｕ ｅ ｏ ｌｅ ｅｔ ｒ ａ ａｌ ｓ ｕ ｃｉｎ ａｃ ｔ ｈｅ ｐ ｉ ｔ ｏｆｓ ｌ ｉ ｅｕｄｉ ｔｅ ｈ ｃ ｏ ａ ｙ ｓ ｄ ｎ ｈ ｎ ｗｏ ｋ ｎ ｙ ｌｎ ｌ ｏｆＧＩ ｅｃ ｎ ｏｇ ｓｉ ｏ ５ ｔ ｈ ｏｌ ｙ ｕ ｉｇ ｍｏ ｆ ｄ ｖｔ ｓｎ ｄｉｅ ｇ ａ ｉ ｍ ｏ ｌｔ ａ ａｌ ｅ ｉ ｒ ｙ ｄｅ ｏ ｎ ｙ ａｃｅｓ ｂｉｙ ｆ ｈ ｃ ｅｎ ｓｔａｉｎ ｚ ｃ ｓｉ ｌ ｏ ｔｅ ｕｒ ｌ ｉ ｌ ａｎ ｐｌｎ ｎ ｏ ｇｒｅ ｓ ｃ ｓ ａｌ ｌ ｉ ｌ ｒ ｕ ｏ ｄ ａ ｎｉｇ ｆ ｎ ｐａ ｅ ｐ ｉ ｅ ａ ｄｓｒ ｔ ｎ ｉｔｂｕｉ ｍａｐ ｆ ｎ ｓｐ ｃ ａ ｃ ｓ ｉｉｙ ｅ ￣ ａｎ ａｌｒ ｌ ｎｎ ｗｅ ｅ ａ ａｉ ｂｅ Ｏｎ ｈ ｂ ｉ ｆｏ ａｎｎ ｌ ｉ ｏ ｓ ｏ ｇｅｅ ａ ｅ ｃ ｅ ｓｂｌ ｂ ｆ ｒ ｌ ｉ ｏ ｄ ｆ ｐａｎ ｉｇ ｅ ｒ ｖ ｌ ｌ Ｉｅ ａｓ ｏ ｂｌｉｉｇ ｈｅ ａ ｓ ｃ ｒｅ ｔ ｉ ａｉ ａｎ ｐａｎ ｉｇ ｆ ｒ ｅ ｓ ａｃ ｃ ｓ ｉｙ ａｔ ａｐ ｙｎ ａｕｏ ｏｒ ａｔ ｎ ｎ ｓｉ ｆ ｐａｉ ｓａｉｌ ｓ ｕ ｒｎ ｓｔ ｔ ｕ ｏｎ ｄ ｌ ｎｎ ｏ ｇ ｅ ｎ ｐ ｅ ａｃｅｓ ｉ ｌ ｄ ａ ｂｉ ｔ ｐｌ ｇ ｉ ｔｃ ｅｌ ｉ ａ ａＪ ｓ ｓ ｔ ｒ ｏ ｙ ｏ ａｌ ｌｌ ｉ ｓｃ ａ ｏ ｏｒ ｌｌ ｎ ｏｅ ｋｉｎｓ ｕｔｃ ｒｅａｉ ｃ ｆ ｅ ｌ ｗｅｅ ａｌ ａｔｄ ｗ ｈ ｈ ｏ ｒ ｃ ｃ ｕｌ ｅ ｃ ｉ ｄｅｅ ｍｉ ｄ ｈ ｃ ａｎ ｅｓ ｆ ｃ ｓｉｉｙ ｎ ｐ ｔ ｌ ａ ｇ ｅ ａｌ ｎ ｏ ｌｒ ｎｅ Ｉｅ ｈ ｇ ｏ ａｃｅｓ ｂ ｌ ｉ ｓ ａ ｉ ｇ ｇ ｉ ｆｒ ｉ ｔ ａ ｒ ｏ Ｉｅ ｕｒ ｔ ｓｕａｉｎ ａ ｄ ｐａ ｎｉｇ ｆ ｇｅｅ ｓ ａ ｅ ａ ｄ ｒｖ ａｌｄ ｐ ｔａ ｄｓｒ ｕｔ ｎ ｈ ｃ ｒ ｉ ｌ ｎ ｌｎ ｎ ｏ ｎ ｐ ｃ ｎ ｅ ｅ ｅ ｓ ａ ｉｌ ｉｔｂ ｉ ａｎ ｐ ｌｍ ｃ ａ ｇｅ ｏ ｌｅ ｅｎ ｔ ｏ ｒ ｉ ｏ ｄ ａｔ ｅ ｈｎ ｓ ｆ ｈ ｇ ｅ ｎ ｐ ｃ Ｓ ａ ｉ１］ｔ ａ ｔ ｎ ｈ ｏｒ，ｓ ａｔ ｌ ｕａ ｏｒ ａｌ ｎ ￣ｅ Ｇ ａ ＧＩ ｌｃ ｎ ｏｇ ｗｅｒ ｏｍｂｉｅ ｉ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ａ ｅ ｐ ｔａ ｎｅｒｃ ｌｅ ｙ ｐ ｉ ａ ｔｃ ｅｌ ｉ Ｊ ｏ ａ ｒ ｏ ｈｏ ｎｄ ９ ｅ ｈ ｏｌ ｙ ｃ ｅ ｎ ｄ ｎ ｅ ｇｒ ｎ ｔ ｅ ｓ ａｃ ｓ ｓ ｐ ｅ ｙｔ ｅｍ ｐａ ｎｉｇ ｗ ｈｃ ｎｏ ｏｎｙ ｗａ ｈｅｐｕ ｂｒ ｈ ｃ ｌｎ ｎ ｉｈ ｌ ｌ ｓ ｌｆｌ ｌ ｅ ｏｍｐ ｓ ｎ ｏ ｄｉｅｅｎ ｐａｎ ｉｇ ｄ ｉｎ ｂｕ ａｌ ａｒ ｏ ｆ ｆ ｒ ｔ ｌ ｎｎ ｅｓ ｓ ｉ ｇ ｌ ｓ ｏ ｐ ｏ ｉｅ Ｏ Ｒｅ￣ ｍ ｅｈ ｄ ｎ ｔｃ ｎｉ ｒ ｌ ｈ ｅ ｓ ａｃ ｓ ｓｅ ｐｌｎ ｎｇ ｑｕ ｎｔ ］ ｅ ａｕ ｉｎ ａｎ ｙ ｉ ｒ ｖｄ ｄ ｖ ｔｏ ａ ｄ ｅ ｈ ｃ ａｌ ｏｕｅ ｆｒ ｅ ｇｒｅｎ ｐ ｅ ｙｔ ｍ ａ ｎｉ ａ ｉ ｖ ｖ ｌａｌ ａｌ ｓ ｏ ｔ ｌ ｅ ａ１ ｏ ｓ Ｋ ｙ ｗｏｄｓ ｌｎｄ ｃ ｐ ａ ｃ ｉ ｃｕｅ： ｇｒｅ ｓ ａ ｅ ｓｓｅｍ ｐｌｎ ｎｇ ＧＳ ｇ ｖｉ ｍ ｏ ｌ ａ ｃ ｓ ｉ ｌ ａｎ ｌｓｓ ｅ ｒ ： ａ ｓａｅ ｒ ｅ ｒ ｈｌ ｌ ｎ ｅ ｐ ｃ ｙｔ ａ ｎｉ ； Ｉ； ｒ ｔ ａ ｙ ｄｅ； ｃ ｅ ｓｂｉｙ ｉ ｌ ａｙ ｉ；
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析随着GIS技术的不断发展和应用，基于DEM的土地利用格局空间自相关分析在地理信息领域中得到了越来越广泛的应用。
甘孜县地处川西高原腹地，地形复杂多样，地势起伏较大。
本文将基于DEM数据，对甘孜县的土地利用格局进行空间自相关分析，探讨其空间分布特征和影响因素，以期为该地区的土地资源合理利用和生态环境保护提供科学依据。
一、研究背景与意义甘孜县位于四川省西部，地处川西高原东部，地势东北高而西南低，属高原山地类型。
该地区气候条件复杂，地形地貌多样，土地资源分布不均。
土地利用格局的空间自相关分析是一种有效的手段，可以揭示土地利用类型间的空间关联性和空间异质性，寻找土地利用的空间分布规律，为土地资源的科学利用和保护提供理论依据。
对甘孜县的土地利用格局进行空间自相关分析，有利于深入了解该地区土地利用的现状和特点，为制定合理的土地利用规划和生态环境保护政策提供科学依据。
二、研究方法和数据1. 研究方法本文将采用GIS空间分析技术和空间自相关分析方法，利用DEM数据进行甘孜县土地利用格局的空间自相关分析。
利用ArcGIS软件进行DEM数据的处理和图层叠加，得到甘孜县土地利用格局的空间分布图。
然后，运用Moran指数和Getis-Ord Gi*统计方法对土地利用类型的空间自相关性进行分析，揭示其空间分布的规律和特点。
2. 数据来源（1）DEM数据：本文使用30米分辨率的DEM数据，该数据由卫星遥感技术获取，包括地表高程和地形特征等信息。
（2）土地利用数据：甘孜县的土地利用数据来源于地方政府相关部门提供的1:10万土地利用现状图和土地利用规划图，包括耕地、林地、草地、建设用地等不同类型的土地利用信息。
三、研究结果与分析1. 土地利用格局的空间分布特征通过DEM数据的处理和图层叠加分析，得到了甘孜县土地利用格局的空间分布图。
从图中可以看出，甘孜县的土地利用类型呈现出明显的空间分布差异。
绿化空间调查评估方案
#绿化空间调查评估方案##研究背景城市绿地是城市生态系统的重要组成部分，对城市的生态、经济、社会和文化方面都具有重要的影响，因此逐渐成为城市规划与建设中的关键要素。
同时，由于城市化和工业化的发展，城市土地利用和土地覆盖类型已经发生了很大变化，城市绿地面积减少、绿化质量下降，严重制约了城市可持续发展。
因此，对城市绿化空间的调查评估，对于改善城市生态环境、提高城市居民的健康水平都具有十分重要的意义。
##研究目的本文旨在针对某城市的绿化空间进行调查评估，旨在：1.定量评估该城市绿地系统的绿地覆盖率、绿化率、空气质量等基础生态指标；2.了解城市绿地的分布情况，有重要的参考价值在城市规划和生态环境恢复之间做出良好的平衡；3.检查城市绿地的现状，识别其中存在的问题和挑战，并提出了相应的可行性对策。
##研究方法本次研究采用的研究方法主要包括：1.文献资料法：查阅相关文献，了解城市绿化空间的基本要求、规划及设计标准等方面的知识；2.实地调查法：通过实地调查、测量、摄影等方法获取相关数据，了解城市绿化规模、类别、分布、格局等方面的信息；3.统计分析法：根据收集到的数据进行统计与分析，得出有关城市绿化空间的指标和特征。
##调查评估指标为了全面、客观地评估城市绿化空间，我们以以下指标为基础，结合本实际情况分别进行评估：1.绿地覆盖率：是指城市区域内绿地面积（公园、广场、绿地、森林等）与城市区域总面积之比；2.绿化率: 是指城市区域内覆盖植被的面积（包括胡同、街道、公园、广场等）与城市区域总面积之比；3.空气质量：是指某一地区空气中一氧化碳、二氧化硫、臭氧、浮尘、细颗粒物等污染物的浓度。
##调查评估结果通过对某城市的绿化空间进行调查评估，得出以下结果：1.绿地覆盖率为20%，绿化率为35%，与规划的目标还有一定的差距，需要加强绿地的建设和保护；2.绿地布局较为分散，没有形成完整的绿地系统，有的绿地装饰性强而实用性较差，需要合理规划绿地的布局、面积及服务功能；3.空气质量整体表现为非常良好，但在某些主干道和密集居民区中存在一定程度的污染，需要进一步改善。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析甘孜县位于中国四川省西部，是一个地形复杂、地貌多样的地区。
地表特征的分布对于土地利用格局起到重要的影响。
本文基于数字高程模型（DEM）数据，对甘孜县土地利用格局进行空间自相关分析。
通过获取甘孜县的DEM数据，可以得到地表高程的分布情况。
DEM数据可以通过插值方法生成高程图，用于表示甘孜县地形的起伏情况。
地形复杂的地区往往容易形成狭窄的山谷和陡峭的山坡，这些地形特征对土地利用格局产生重要的影响。
通过对DEM数据进行空间自相关分析，可以了解地形变化的空间分布特征。
空间自相关分析是一种用于描述地理中特征间相互关联程度的统计方法。
在甘孜县土地利用格局中，水域、耕地、林地、草地等不同类型的土地利用往往会在地形的特定区域集中或分散分布。
在进行空间自相关分析时，我们可以采用莫兰指数的方法。
莫兰指数可以用来衡量特征之间的空间相关性，其数值范围为-1到1。
莫兰指数为正值时表示空间正相关，为负值时表示空间负相关，为0时表示空间随机分布。
通过计算莫兰指数，我们可以得到甘孜县土地利用格局的空间特征。
根据空间自相关分析的结果，可以进行土地利用规划的优化。
如果土地利用格局呈现出空间正相关性，可以考虑合理调整土地利用结构，减少土地利用类型之间的空间聚集程度，增加土地利用的多样性。
如果土地利用格局呈现出空间负相关性，可以考虑合理布局不同类型的土地利用，使其互相补充，以提高土地利用的效益。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析可以帮助我们了解甘孜县土地利用的空间特征，为土地利用规划提供科学依据。
通过合理调整土地利用结构，可以提高土地利用的效益，达到可持续发展的目标。
城市绿地面积的定量测算和空间分布研究
城市绿地面积的定量测算和空间分布研究随着城市化的加速，城市绿地成为缓解城市环境问题的重要手段。
城市绿地包括城市公园、广场、绿化带等，它们对净化空气、减少噪音、固定碳排放、改善城市气候等方面有重要作用。
然而，如何定量测算城市绿地面积，研究城市绿地的空间分布，成为了研究城市绿地的必要前提。
一、城市绿地面积的定量测算城市绿地面积的测算方法很多，下面介绍两种较为常用的方法。
1.遥感方法遥感技术是城市绿地测算中较为先进的技术手段之一。
遥感能够获取到城市地区的图像数据，利用计算机技术和遥感技术将图像数据进行数字化处理，然后进行分类和统计，最终得出城市绿地面积。
此外，基于遥感技术的城市绿地变化监测和评价，可以检测城市绿地的变化情况，反馈城市绿地建设和管理工作的效果。
2.野外测量方法野外测量方法是直接上地面，利用测距仪、GPS、经纬仪等测量器具直接测量城市绿地面积。
具体操作是将城市绿地区域划分为若干个小块，然后通过逐块的测量求出总面积。
野外测量方法可以精确测量城市绿地面积，但是人工操作耗时耗力，需要投入大量的人力和物力，且容易出现不准确的情况。
二、城市绿地的空间分布研究城市绿地的空间分布是城市绿地研究的一个重要方面。
城市绿地的空间分布主要有以下几种类型：1.分散分布型分散分布型是指城市绿地在城市中分散分布，没有明显的集聚特征。
这种分布型常见于城区内部的分散公园、小广场、街道绿化等。
2.连续分布型连续分布型是指城市绿地沿城市道路或连续的线性地带分布，形成明显的绿色走廊。
这种分布型常见于城市绿化带、河岸带、高速公路绿化带等。
3.集聚分布型集聚分布型是指城市绿地在城市中集中分布形成明显的绿地聚集区。
这种分布型常见于大型公园、湖泊、森林公园等。
城市绿地空间分布与城市规划、规划设计、土地利用和生态环境等密切相关。
在城市规划和建设中，考虑城市绿地的空间分布类型，合理选择城市绿地的布局和规模，可以实现城市绿化和人居环境的有机融合。
空间统计-空间自相关分析
空间自相关分析1.1 自相关分析空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度，主要用空间自相关系数进行度量并检验区域单位的这一属性值在空间区域上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低间错分布，即有无聚集性。
若相邻区域间同一属性值表现出相同或相似的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域也高（低），则称为空间正相关；若相邻区域间同一属性值表现出不同的相关程度，即属性值在空间区域上呈现高（低）的地方邻近区域低（高），则称为空间负相关；若相邻区域间同一属性值不表现任何依赖关系，即呈随机分布，则称为空间不相关。
空间自相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析，全局自相关分析是从整个研究区域内探测变量在空间分布上的聚集性；局域空间自相关分析是从特定局部区域内探测变量在空间分布上的聚集性，并能够得出具体的聚集类型及聚集区域位置，常用的方法有Moran's I 、Gear's C 、Getis 、Morans 散点图等。
1.1.1 全局空间自相关分析全局空间自相关分析主要用Moran's I 系数来反映属性变量在整个研究区域范围内的空间聚集程度。
首先，全局Moran's I 统计法假定研究对象之间不存在任何空间相关性，然后通过Z-score 得分检验来验证假设是否成立。
Moran's I 系数公式如下：112111()()I ()()n nij i j i j n nnij i i j i n w x x x x w x x =====--=-∑∑∑∑∑(式 错误!文档中没有指定样式的文字。
-1)其中，n 表示研究对象空间的区域数；i x 表示第i 个区域内的属性值，j x 表示第j 个区域内的属性值，x 表示所研究区域的属性值的平均值；ij w 表示空间权重矩阵，一般为对称矩阵。
Moran's I 的Z-score 得分检验为：Z =式 错误!文档中没有指定样式的文字。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析【摘要】本文基于DEM数据，通过对甘孜县土地利用格局进行空间自相关分析。
首先获取和处理DEM数据，对土地利用类型进行分类，然后采用相应的空间自相关分析方法，得出土地利用格局的空间自相关分析结果。
对影响土地利用格局的因素进行了分析。
研究发现甘孜县土地利用格局存在一定的空间自相关性，主要受海拔、坡度和土地利用类型等因素的影响。
最终得出了一些具体的结论，并对未来的研究方向进行了展望。
本研究可为甘孜县土地利用规划和管理提供参考，对于促进当地土地资源的合理利用具有一定的指导意义。
【关键词】土地利用格局，空间自相关分析，DEM数据，甘孜县，影响因素分析1. 引言1.1 研究背景甘孜县位于中国西部，是一个典型的高原山地地区，地形复杂，气候多变。
近年来，随着人口增长和经济发展，土地利用格局发生了较大变化，土地资源的合理利用成为当地发展的关键问题。
基于数字高程模型（DEM）的空间分析方法为研究土地利用格局提供了新的途径。
在地理信息系统（GIS）和遥感技术的支持下，利用DEM进行土地利用格局空间自相关分析已成为研究土地利用格局的重要方法。
通过分析不同地区土地利用类型的空间分布规律，可以揭示土地利用格局的演变趋势，并为土地资源的合理配置提供科学依据。
本研究旨在利用DEM数据，结合土地利用类型分类和空间自相关分析方法，对甘孜县土地利用格局进行深入研究，探讨土地利用格局的空间特征及影响因素，为该地区土地资源的可持续利用提供科学支持。
通过本研究，将有助于加强对高原山地地区土地利用格局演变规律的认识，为促进甘孜县及类似地区的可持续发展提供理论支持和政策建议。
1.2 研究目的甘孜县位于川西高原东南缘，地形复杂多样，地貌多山丘陵，海拔差异大，气候条件独特。
土地利用格局在这样的地理环境下受到多种因素的影响，包括地形、气候、人类活动等。
通过基于DEM的空间自相关分析，可以更好地揭示甘孜县土地利用格局的空间分布特征，探讨其形成机制。
数据分析中的空间统计方法与案例分析
数据分析中的空间统计方法与案例分析随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
而在数据分析的过程中，空间统计方法的应用越来越受到重视。
空间统计方法是一种通过考虑地理位置因素来分析数据的统计学方法。
本文将介绍几种常见的空间统计方法，并通过实际案例进行分析。
一、空间自相关分析空间自相关分析是一种用来检测数据中存在的空间相关性的方法。
它可以帮助我们了解数据的空间分布特征以及可能存在的空间聚集现象。
在进行空间自相关分析时，我们需要计算数据的空间权重矩阵，然后通过计算数据的空间自相关系数来评估数据的空间相关性。
以城市犯罪率为例，我们可以通过空间自相关分析来了解不同区域之间的犯罪率是否存在空间相关性。
通过计算犯罪率的空间权重矩阵，我们可以得到每个区域与周围区域的空间关系。
然后，通过计算犯罪率的空间自相关系数，我们可以判断犯罪率是否存在空间聚集现象。
二、地理加权回归分析地理加权回归分析是一种结合了空间自相关分析和回归分析的方法。
它可以帮助我们探索数据中的空间非平稳性，并对回归模型进行修正。
在进行地理加权回归分析时，我们需要考虑数据的空间权重矩阵，并将其纳入到回归模型中。
以房价预测为例，我们可以使用地理加权回归分析来考虑房价与周围环境的关系。
通过将房价的空间权重矩阵纳入到回归模型中，我们可以对不同区域的房价进行预测，并对回归模型进行修正，以提高预测的准确性。
三、空间插值分析空间插值分析是一种通过已知数据点来推断未知位置的数据值的方法。
它可以帮助我们填补数据缺失的空间位置，并进行空间分布的预测。
在进行空间插值分析时，我们需要考虑数据的空间自相关性，并选择合适的插值方法。
以气温预测为例，我们可以使用空间插值分析来推断未知位置的气温数值。
通过考虑气温的空间自相关性，并选择合适的插值方法，我们可以预测未来某个位置的气温，并对气温的空间分布进行分析。
综上所述，空间统计方法在数据分析中发挥着重要的作用。
空间数据分析在城市绿地规划中的应用
空间数据分析在城市绿地规划中的应用在现代城市的发展进程中，城市绿地扮演着至关重要的角色。
它不仅为居民提供了休闲娱乐的场所，还有助于改善城市的生态环境、调节气候、减少噪音和空气污染等。
而空间数据分析作为一种强大的工具，为城市绿地规划带来了全新的视角和方法，使规划更加科学、合理和高效。
城市绿地规划需要考虑众多因素，如土地利用、人口分布、交通状况、生态环境等。
传统的规划方法往往依赖于经验和定性分析，缺乏对空间数据的深入挖掘和定量分析，导致规划结果可能存在偏差和不足。
空间数据分析则能够有效地整合和分析这些多源异构的数据，为城市绿地规划提供准确、全面的信息支持。
首先，空间数据分析可以帮助我们准确评估城市绿地的现状。
通过遥感技术、地理信息系统（GIS）等手段，获取城市绿地的空间分布、面积、植被覆盖度等信息。
同时，结合实地调查和社会经济数据，分析城市绿地的服务半径、使用频率、满意度等指标，从而全面了解城市绿地的现状和存在的问题。
例如，通过分析发现某些区域绿地覆盖率低、服务半径不足，无法满足居民的需求，为后续的规划提供了明确的改进方向。
其次，空间数据分析能够预测城市绿地的需求。
随着城市人口的增长和城市扩张，对城市绿地的需求也在不断变化。
利用空间数据分析，可以综合考虑人口密度、年龄结构、经济发展水平等因素，预测未来不同区域对城市绿地的需求。
例如，通过建立数学模型，分析人口增长趋势和居民对绿地的偏好，预测出未来城市新区对大型公园和休闲绿地的需求将会增加，从而提前规划和预留相应的绿地空间。
再者，空间数据分析有助于优化城市绿地的布局。
在规划城市绿地时，需要考虑绿地与城市其他功能区的关系，如商业区、住宅区、工业区等。
通过空间数据分析，可以评估不同布局方案对城市生态、交通、居民生活等方面的影响。
例如，利用缓冲区分析和网络分析，确定绿地与周边区域的距离和联系，避免绿地过于集中或分散，实现绿地布局的均衡和优化。
同时，还可以根据地形、水系等自然因素，合理规划绿地的形状和走向，提高绿地的生态效益和景观效果。
地理信息科学B考试题库以及答案整理
1.什么是空间插值？空间插值就是利用离散点构建一个连续的曲面。
它的目的是使用有限的观测值，通过估计值对无数据的点进行填补。
（推论1）当只有内蕴量信息时，可通过地统计分析，弥补外蕴量信息缺口，运用HASM 构建高精度曲面。
空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便与其它空间现象的分布模式进行比较，它包括了空间内插和外推两种算法。
（百科）尺度转换是指利用某一尺度上所获得的信息和知识来推测其它尺度的现象，包括升尺度和降尺度。
2.什么是空间降尺度？降尺度转换是指将粗分辨率数据向细分辨率转换。
（推论2）当粗分辨率宏观数据可用时，应补充地面观测信息，并运用HASM对此粗粉辨率数据进行降尺度处理，可获取更高精度的高分辨率曲面。
许多模型和数据由于空间分辨率太粗而无法用于分析区域尺度和局地尺度问题。
为了解决这个问题，需要研发降尺度方法，将粗分辨模型输出结果和粗分辨率数据降尺度为高空间分辨率数据。
3.什么是空间升尺度？升尺度是指将细分辨率数据向粗分辨率转换。
在许多情况下，为了节约计算成本，需要将细分辨率数据转换为粗分辨率数据，此过程称之为升尺度。
推论3（升尺度）：当运用HASM将细分变率曲面转化为较粗分辨率曲面时，引入地面细节数据可提高升尺度结果的精度。
4.什么是数据融合？数据融合是将表达同一现实对象的多源、多尺度数据和知识集成成为一个一致的有用形式，其主要目的是提高信息的质量，使融合结果比单独使用任何一个数据源都有更高精度。
推论4（数据融合）：卫星遥感信息可用时，必须补充来自地面观测信息，尚可运用HASM构建地球表层及其环境要素高精度曲面，得到较遥感信息更高精度的结果。
推论5（数据融合）：卫星遥感信息和地面观测信息可用时，可运用HASM构建地球表层及其环境要素高精度曲面，获得较卫星遥感信息和地面观测信息精度都高的结果。
5.什么是数据同化？数据同化就是将地面观测数据并入系统模型的过程，其目的是提高系统模型的精度。
绿化空间调查评估方案
绿化空间调查评估方案摘要绿化空间是城市中重要的公共资源，具有调节气候、改善环境、提升居民幸福感等多方面的作用。
为了科学评估绿化空间的质量和效益，本文提出了一套调查评估方案，包括调查指标、测量方法、数据分析等环节。
此方案可为城市管理部门或相关企业提供参考，帮助其合理规划和决策。
背景随着城市化进程的加速，人民对城市环境的安全、舒适要求也越来越高。
绿化空间作为城市中最为重要的公共资源之一，对于保障居民的生存、出行等方面起着至关重要的作用。
然而，在目前的城市规划和建设中，绿化空间的规划和建设存在许多问题，如土地利用不合理、植被管理不当等，导致了绿化空间质量下降、效益降低的现象。
为了保障城市绿化空间的质量和效益，需要对其进行定量化评估。
目的本文的目的是创建一套科学、系统的绿化空间调查评估方案，通过对绿化空间的测量和数据分析，评估其质量和效益，为城市管理部门、相关企业等提供科学的决策依据。
调查指标绿化空间的质量和效益会受到许多因素的影响，如植物种类、配置、品质、管理水平、安全性、景观性等。
为了全面评估绿化空间的质量和效益，我们选取了以下指标：•绿化面积及空间形态•植物种类与配置•植物生长情况•植被盖度与构层层数•生物多样性与景观性•绿地设施品质•绿地管理水平以上指标将从不同角度评估绿化空间的质量和效益，为其提供科学可靠的评测结果。
测量方法为了对绿化空间的指标进行测量，我们需要采用相应的方法和工具。
以下是我们建议的测量方法：1. 绿化面积及空间形态采用遥感技术测量山体、平地和建筑物等绿化面积，分析绿化空间的空间形态和分布情况。
2. 植物种类与配置设置调查表，记录植物的种类、分布、配置情况，以评估绿化空间的生态效益。
3. 植物生长情况通过定期调查和测量，记录树木的直径、高度、冠幅、冠高等数据，以及花草的生长状况和开花情况等，评估绿化空间的健康状况。
4. 植被盖度与构层层数通过数字遥感图像分析和地面测量，测算绿化空间中的垂直绿化率、建筑绿化率、土地覆盖率、地表覆盖率以及植被的构层数等参数，评估绿化空间的垂直结构和植被盖度。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析甘孜县是四川省最大的县，其土地利用格局空间自相关分析对于实现区域可持续发展具有重要意义。
本文利用DEM数据，对甘孜县土地利用格局的空间自相关进行研究。
首先，对DEM数据进行地形分析，获得了甘孜县的地形特征图。
根据地形特征图，将甘孜县划分为山地、丘陵、平原三个区域，并提取土地利用数据，得到甘孜县土地利用格局图。
图中可以清晰地看到，大部分土地利用类型存在强烈的空间自相关性。
为了量化土地利用格局的空间自相关，采用Moran指数来分析数据。
Moran指数可以用来测量数据的空间分布特征，分析数据的空间自相关性。
本研究中，将土地利用类型作为空间单位，Moran指数被用来分析不同类型的土地利用之间的空间关联关系。
根据Moran 指数的值，可以对土地利用类型间的空间自相关程度进行分类。
Moran指数的分别分析山地、丘陵、平原三个区域内土地利用类型的空间关联性。
结果表明，山地区域土地利用类型之间的空间自相关性较强，在0.6左右。
这表示相邻的土地利用类型倾向于存在高度相关性，即同一类别的土地利用类型聚集在一起。
而丘陵区域和平原区域的土地利用类型之间的自相关性较弱，仅在0.1左右。
这意味着这两个区域内的土地利用类型没有明显的自相关性，即不同类型的土地利用交错排列，没有产生莫尔斯图案。
综上所述，本文利用Moran指数方法，对甘孜县土地利用的空间自相关进行了分析。
结果表明，不同类型的土地利用在空间上存在明显的差异性。
本研究为了解甘孜县土地利用格局的空间特征提供了一定的参考。
同时，本研究也为该地区土地利用规划与管理提供了一定的依据，例如，应当在山地区域内优化土地利用类型搭配，因为不同类型土地利用之间的相互作用较为明显。
绿地覆盖率调查报告
绿地覆盖率调查报告地表绿地覆盖率是评估城市生态环境质量的重要指标之一。
为了对某市的绿地覆盖情况进行准确评估，我们进行了一项详细的调查。
本报告将对调查结果进行全面分析和概述，并提出相应的建议。
一、调查范围和方法本次调查的范围为某市的五个行政区，采用了遥感技术和地面实地观察相结合的方法。
我们选取了若干个代表性样本区域，并通过遥感影像解译和古地理图、土地利用数据等多种数据源进行数据校正和对比，以确保结果的准确性和可信度。
二、调查结果经过计算和统计，我们得出了以下调查结果：1. 绿地面积通过遥感解译和现场测量，我们测算出某市五个行政区的总绿地面积为XXX平方公里。
其中，XX行政区绿地面积最大，为XXX平方公里，占总面积的XX%；XX行政区绿地面积最小，为XXX平方公里，占总面积的XX%。
2. 绿地类型根据调查结果，我们将绿地分为公园绿地、街头绿地、居民小区绿地和工业园区绿地四类。
其中，公园绿地占据了总绿地面积的XX%，街头绿地占XX%，居民小区绿地占XX%，工业园区绿地占XX%。
3. 绿地覆盖率绿地覆盖率是绿地面积与总面积的比例，在本次调查中，我们计算出某市的绿地覆盖率为XX%。
其中，XX行政区绿地覆盖率最高，为XX%；XX行政区绿地覆盖率最低，为XX%。
三、分析和建议1. 绿地利用优化从调查结果可以看出，虽然某市的绿地覆盖率在总体上具备一定的优势，但不同行政区之间的差异较大。
为了提高绿地覆盖率的均衡性，建议加大在绿地面积较少的行政区的绿地建设力度，特别是工业园区和居民小区。
2. 多样化绿地类型继续推进绿地类型的多样化，特别是增加公园绿地和街头绿地的建设，以提高市民的生活质量和城市的整体形象。
同时，适当增加居民小区绿地，可以有效增加城市绿色空间。
3. 提高绿地利用率在规划和设计新的绿地时，应该考虑其利用率。
例如，公园绿地可以开展更多的文化活动和体育锻炼项目，街头绿地可以设置休闲设施和休息区，以吸引市民的积极参与和利用。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析引言土地利用是指人类在自然地理环境中开发、利用和管理土地资源的活动。
土地利用格局的空间自相关分析是一种研究土地利用格局的空间分布特征和格局变化规律的方法。
甘孜县位于中国四川省西部，是一个地势起伏、地形复杂的地区，具有丰富的土地资源和多样的土地利用类型。
本文将利用DEM数据，采用空间自相关分析方法，探讨甘孜县土地利用格局的空间分布特征和格局变化规律，为土地资源合理利用和生态环境保护提供科学依据。
一、研究区域概况甘孜县地处川西北高原腹地，地势大致呈东北向西南走向，地形起伏较大，有川西峨康山脉、贡嘎山、雪宝顶、茂兰茂俄等山峰。
全县总面积23802 平方公里，总人口46.7万人，属高原季风气候。
甘孜县是藏区人口众多的县之一，也是四川省的少数民族聚居地之一，多样的地理和人文环境为土地利用格局的空间分布提供了丰富的条件。
二、土地利用类型甘孜县的土地利用类型多样，主要包括耕地、林地、草地、水域、城镇建设用地等。
耕地主要分布在甘孜县的河谷地带和盆地周围；林地主要分布在地势较高的山区，是甘孜县的重要生态屏障；草地分布在山地和高原地区，是该县的重要畜牧业基地；水域主要分布在河流和湖泊周围；城镇建设用地主要分布在县城和乡镇周围。
三、研究方法本文将采用空间自相关分析方法，以DEM数据为基础，探讨甘孜县土地利用格局的空间分布特征和格局变化规律。
具体步骤如下：1. 获取DEM数据DEM（Digital Elevation Model）数是一种由数字化的地形高程数据构成的立体地形模型。
本文将获取甘孜县DEM数据，以分析其地势起伏、坡度等地形特征，为后续的土地利用格局分析提供依据。
2. 土地利用类型提取基于遥感影像数据，利用遥感影像解译技术，提取甘孜县的土地利用类型数据，包括耕地、林地、草地、水域、城镇建设用地等。
3. 空间自相关分析利用ArcGIS等地理信息系统软件，对土地利用类型数据进行空间自相关分析，计算土地利用类型之间的空间关联性，探讨土地利用格局的空间分布特征和格局变化规律。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析【摘要】本文通过基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析，旨在探讨土地利用格局的空间异质性。
首先对DEM数据进行处理，然后进行土地利用分类，并采用空间自相关分析方法。
结果显示甘孜县土地利用格局具有较强的空间自相关性。
结论指出需要进一步深入研究土地利用格局的空间异质性，并展望未来的研究方向。
本研究为了解甘孜县土地利用格局的空间特征提供了重要参考，对于土地利用规划和可持续发展具有一定的指导意义。
【关键词】关键词：DEM数据处理、土地利用分类、空间自相关分析方法、甘孜县土地利用格局、空间自相关性分析、空间异质性分析、土地利用格局、空间自相关性、研究展望。
1. 引言1.1 研究背景甘孜县位于四川省西部，地处川藏交界地带，是我国西南地区重要的生态安全屏障和生态环境保护区。
近年来，随着经济社会的快速发展，土地利用格局发生了较大变化，导致土地资源的不可持续利用和生态环境的破坏。
对甘孜县土地利用格局的空间自相关性进行分析，有助于揭示土地利用格局的空间分布规律，为合理规划和管理土地资源提供科学依据。
目前，基于DEM的土地利用格局分析已经成为研究土地利用格局的一种重要方法。
通过利用DEM数据，可以较为准确地提取地形信息，进而分析土地利用类型在空间上的分布规律。
空间自相关分析方法可以揭示土地利用类型在空间上的相关性程度，为土地资源利用的合理安排提供参考。
本研究旨在通过对甘孜县土地利用格局进行空间自相关分析，探讨土地利用格局变化的空间规律，为地方政府进行土地资源管理和保护提供科学建议。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析，探讨该地区土地利用格局的特点和变化趋势，揭示土地利用与地形的关系，为甘孜县土地资源的合理利用和保护提供科学依据。
具体目标包括：1. 借助DEM数据处理方法，获取甘孜县地形信息，为后续土地利用格局分析提供基础数据；2. 利用遥感技术对甘孜县土地利用进行分类，实现土地利用格局的定量化描述；3. 运用空间自相关分析方法，探讨甘孜县土地利用格局的空间分布规律，揭示土地利用格局的空间相关性强弱；4. 结合实地调查验证与分析结果，验证空间自相关分析的准确性和科学性；5. 总结甘孜县土地利用格局的空间自相关性特点，为土地资源管理和规划提供参考和决策支持。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析1. 引言1.1 研究背景甘孜县地处川西高原，是中国西部地区的一个重要县份，其土地利用格局对于区域可持续发展具有重要意义。
随着人口增长和经济发展的加快，土地利用格局的合理性和科学性成为关注的焦点。
过去研究表明，土地利用格局会受到地形、气候等自然因素的影响，基于DEM的土地利用格局分析可以更准确地揭示土地利用格局的空间特征。
本研究选择以DEM数据为基础，从空间自相关的角度，对甘孜县土地利用格局进行研究，旨在探讨土地利用格局的空间关联性，为地方规划和土地资源管理提供科学参考。
通过对甘孜县土地利用格局的空间自相关分析，可以更深入地了解土地利用的空间分布规律，为进一步优化土地利用格局、保护生态环境、实现可持续发展提供科学依据。
本研究具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究目的研究目的旨在通过基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析，揭示土地利用格局的空间分布特征及其相关性，为科学合理地规划和管理甘孜县土地资源提供依据。
具体目的包括：1. 分析土地利用格局的空间分布特征，探讨土地利用类型之间的空间关联性和相互作用；2. 探究地形因素对土地利用格局的影响，揭示地形特征与土地利用类型的空间对应关系；3. 基于空间自相关分析，评估甘孜县土地利用格局的空间聚集性和分布规律，为进一步优化土地利用结构提供科学依据；4. 提出在不同区域条件下的土地利用规划建议，为促进甘孜县土地资源可持续利用和生态环境保护提供政策建议。
通过深入研究和分析，旨在全面了解甘孜县土地利用格局的空间特征及影响因素，为实现区域可持续发展和生态环境保护提供科学支撑。
1.3 研究意义甘孜县位于川藏高原地区，具有独特的自然地理环境和丰富的土地资源，土地利用格局对区域可持续发展具有重要意义。
本研究旨在通过基于DEM的土地利用格局空间自相关分析，深入探讨甘孜县土地利用格局的空间分布特征，为合理规划和管理土地资源提供科学依据。
地理空间中不同分层抽样方式的分层效率 与优化策略
地理空间中不同分层抽样方式的分层效率与优化策略
【摘要】：地理空间对象中分层抽样的效率受抽样总体的空间相关性特征限制,分层效率的提高源于两个方面,一是抽样总体的空间相关性会使分散的样本布局精度得到提高,二是先验知识使层内方差变小,只有在空间相关性特征较强时,追逐先验知识的分层方式才会比任意分层方式具有更好的分层效率,当空间相关性较弱时,知识分层并不会比任意分层得到更高的抽样精度,地理空间相关性特征对分层抽样设计有重要影响,而这在实际应用中往往被忽视。
本文采用蒙特卡罗模拟抽样方法以山东省1985年和1995年细小非耕地地物面积比例的抽样调查为例分析了空间相关性特征对不同分层方式抽样效率的影响,并提出了地理空间对象中分层方式的优化选择策略。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析一、研究背景土地利用格局与地理环境息息相关，而土地利用格局的空间自相关分析是对土地利用格局空间分布规律的研究。
甘孜县是中国四川省的一个自治州，地形地势复杂，地理环境多样。
近年来，随着新农村建设和城市化进程的加快，甘孜县的土地利用格局发生了较大变化。
本研究旨在通过对甘孜县土地利用格局的空间自相关分析，探讨该地区土地利用格局的空间分布规律，为区域土地利用规划和生态环境保护提供科学依据。
二、数据源和方法本研究利用甘孜县的数字高程模型（DEM）数据作为主要数据源，结合地理信息系统（GIS）技术，采用空间自相关分析方法对甘孜县土地利用格局进行研究。
利用DEM数据构建甘孜县的地形地势图，并对其进行分层提取，得到不同高程范围内的土地利用情况。
然后，通过GIS软件对提取的土地利用数据进行空间自相关分析，探讨土地利用格局的空间分布特征。
三、结果分析通过空间自相关分析，我们得到了甘孜县土地利用格局的空间自相关指数，发现该地区土地利用格局存在一定的空间自相关性。
具体来说，低海拔地区的土地利用类型呈现出较强的正相关，表明低海拔地区的土地利用类型之间存在较强的空间聚集趋势；而高海拔地区的土地利用类型则呈现出较强的负相关，表明高海拔地区的土地利用类型之间存在较强的空间分散趋势。
我们还发现不同土地利用类型之间的空间关联性具有一定的时空变化特征，不同季节和不同年份的土地利用格局空间自相关指数存在一定差异。
基于DEM的甘孜县土地利用格局空间自相关分析，对该地区的土地利用规划和生态环境保护具有重要意义，为环境保护和资源利用提供一定的科学依据，对该地区的可持续发展有着积极的推动作用。
希望通过不断深入的研究和实践，能够为甘孜县的发展和生态环境的保护作出更大的贡献。
绿化空间调查方案
绿化空间调查方案背景城市化进程不断加速，城市中心区域建筑群体日趋密集，绿化空间日渐稀缺。
绿化空间对于城市生活质量和环境健康具有重要作用。
由此，本文旨在制定一项绿化空间调查方案，以了解当地绿化空间的现状和发展潜力，为城市规划和生态保护提供参考意见。
调查对象本次调查的对象为某一城市中心区域的绿地、公园、花园等公共绿化空间。
调查内容与方法调查内容1.绿化空间概况：包括绿化空间类型、规模、分布、面积、绿地覆盖率、人均公共绿地面积等方面。
2.绿化设施情况：包括路灯、花坛、休息座椅、游乐设施、儿童游乐场、品种齐全的花卉等。
3.绿化服务设施情况：如环卫清洁、安全服务、LA道路、联网服务等。
4.公众意见收集：通过问卷调查、面谈等方式，收集市民对于绿化空间的满意度以及需求，以进一步完善城市规划和管理。
调查方法1.采用实地勘查法，利用无人机、地理信息系统等工具对绿化空间进行全面实地调查。
2.利用问卷调查法和面谈法，收集市民对绿化空间的意见和建议。
3.利用统计和分析方法，对收集的数据进行整合和分析，形成统计报告和图表。
调查结果分析得到的调查结果将会对城市规划和生态保护提供有价值的参考。
通过分析得出的数据，我们可以了解绿化空间的现状和服务情况，更好地发现问题和优化设计，完善城市绿化空间。
另外，公众意见收集也能够为市政管理部门提供在规划和设施建设上更贴近市民需求、更加人性化的服务理念，为市民带来更好的生活质量，增强市民的环保意识。
结论为更好地实现城市可持续发展，绿化空间的调查和建设是重要的一步。
本文提出的绿化空间调查方案将为城市规划和公共绿地的发展提供参考，以达到提升城市品质，建立健康生态环境的目标。
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2
]
− k[(n 2 − n)S1 − nS2 + 3W 2 ] (n − 1)(n − 2)(n − 3)W 2
− [ER (I )]2 标准化 Z 值为：
（南京林业大学 森林资源与环境学院， 江苏 南京 210037 ）
摘 要：以城市绿地为对象，GeoEye-1 遥感融合影像为背景，采用 Moran’s Ⅰ指数测度绿地单元的相关性进行
预抽样，并以预抽样的结果为先验知识，在可靠性 95% 和精度 85% 的水平上进行抽样设计，对实验区（沛县） 的绿地覆盖面积进行了估计。结果表明：城市绿地覆盖面积估计为 14.81 km2，占城区面积的 27.73%，与一般抽
态系统限度 [5]。传统的调查方法不仅工作量大， 准确率低，还需要大量的人力物力。随着“3S” 技术应用力度不断加大，把遥感技术与抽样调查 结合起来，采用抽样方法调查城市绿地覆盖面积， 即从研究地区遥感影像中抽取一部分进行调查， 然后根据样本数据对总体目标量进行估计，具有 花费少、实时性强的优点。
本研究以江苏省徐州市沛县主城区绿地为研 究对象，以 2010 年 GeoEye-1 遥感影像图为主要 信息源，以及其它一些辅助信息，在高分辨率遥
(College of Forest Resources and Environment, Nanjing 210037, Jiangsu, China)
Abstract: By taking the urban greenland as testing objective, the GeoEye-1 fusion image as back ground, and using Moran’s index, the correlativity of greenland units has been measured. Then, the pre-sampling was conducted based on the measured correlativity, the systematic sampling design has been carried out at the precision 95% and 85%. By using of Kriging interpolation method, the weights of different type of greenland has been divided into the stratifications. Through that stratified sampling, the estimation of greenland coverage has been obtained. The results show that the urban greenland coverage area is 14.81 square kilometers, accounting for 27.73% of all urban land areas. Compared with the common sampling method, the precision of that increased about 3%. This method can also be utilized in monitoring dynamic variation of urban greenland with the real time images. Key words: urban greenland; autocorrelation analysis; spatial stratified sampling
1.2 空间自相关的分析
1.2.1 Moran’s Ⅰ指数 空间自相关是一种地理特性，我们可以认为在
研究的区域内，所有的事物都是相互联系的，离得先确认样本之间是否具有空间自相关性，空间 自相关性是空间抽样的基础，如果不存在空间自相 关性，各个样本之间相互独立，那么就不能采用空 间抽样方法，只能使用经典抽样方法。
76
孙皓晗，等：空间自相关分析及绿地覆盖率的分层抽样估计
第4期
感图像几何精校正，融合等的基础上，通过抽样， 目视解译等方法估算沛县主城区绿地覆盖面积。 主要采用简单随机抽样、系统抽样、空间随机抽 样和空间分层抽样方法，不仅对各种抽样方法进 行精度上的比较，而且还利用空间统计学解决有 关变量空间分布的技术难题。
wij ，即空间权
i=1 j=1
重矩阵，将单元 i 和 j 之间的距离的倒数作为权重。
空间权重矩阵确定以后，将单元 i 和 j 的属性分别
于均值比较，比较结果相乘，再乘以它们的权重
然后相加。当两个单元值都大于平均值或都小于
平均值时，积为正，说明存在正的空间自相关；
当两个单元值一个大于平均值，一个小于平均值
城市绿化建设是城市发展建设的重要组成部 分，是优化城市环境、建立协调发展的城市生态 系统不可缺少的关键环节 [1-3]。城市绿地是城市景 观的核心，城市生物多样性的载体，具有改善小 气候、净化空气、保护地下水、涵蓄水源、保护 生物多样性等多种生态功能 [4]，直接影响城市居 民生活生产质量，在维护城市生态平衡和改善环 境方面起着其他基础设施无法替代的作用。因此， 快速准确调查出城市绿地面积，能够更加准确的 对城市绿地生态效益做出评价，明确城市绿地生
空间自相关统计量可以按照分析数据的计
量尺度来分类，当变量为定距或者定比尺度变量
时， 可 以 用 Moran’s Ⅰ 和 Geary’s C 来 评 价， 而 Moran’s Ⅰ是一种通用的空间自相关测量方法。 Moran’s Ⅰ的定义公式 [6] 为
nn
nn
∑ ∑ ∑ ∑ wij (xi − x)(x j − x)
收稿日期：2011-12-26 基金项目：国家林业局公益性行业科研专项 (200804006/rhh-11)；国家自然科学基金资助项目 (30571491)；南京林业大学科技创新 基金 (CX2011-24)；江苏省林业三项工程项目 [lysx(2009)46]；江苏高校优势学科建设工程资助项目 (PAPD) 作者简介：孙皓晗（1987—），女，河南郑州人，硕士研究生，研究方向为森林监测与“3S”技术应用； E-mail:sunhaohanzz@ 通讯作者：佘光辉（1953—），男，教授，研究方向为森林监测与“3S”技术应用；E-mail:ghsh@
(1) 图像预处理：利用 ENVI4.7 对遥感影像图 进行几何精校正以及影像融合。
(2) 抽样框的编制：在融合后的遥感图像（分 辨率为 0.5 m）上布设抽样框，根据外业调查的可 操作性、成本以及特点，将调查样本单元定为 100 m×100 m，总体样本单元为 5 582 个。
(3) 不同抽样方法的处理过程：①预抽样：在 ArcGIS9.3 外 挂 式 插 件 HawthTools 支 持 下 进 行预抽样，抽取 150 个样本，总体均值估计为 2 295.374 m2，总体标准差为 1 930.177，总体均值 方差估计为 25 003.91。②简单随机抽样：以预抽 样结果作为先验知识，在可靠性 95% 和精度 85% 的水平上计算出简单随机抽样的样本量为 134，使 用插件 HawthTools 进行简单随机抽样。③系统抽 样：以预抽样结果作为先验知识，在可靠性 95% 和精度 85% 的水平上计算出系统抽样的样本量 为 134，使用插件 HawthTools 进行系统抽样。④ 空间随机抽样：利用预抽样，简单随机抽样和系 统抽样所抽取的 406 个样本单元，采用默认的阈 值距离计算出 Moran’s Ⅰ指数为 0.13，根据此系 数，计算出空间随机抽样的样本量为 117，使用插 件 HawthTools 进行空间随机抽样。⑤空间分层抽 样：利用预抽样，简单随机抽样和系统抽样所抽 取的 406 个样本单元的绿地覆盖面积，选用普通 Kriging 插值方法后对整个研究区进行插值，插值 结果作为分层辅助因子进行空间分层，共分为 3 层， 根据每一层的权重和标准差确定各层样本量：第 一层样本量为 63，第二层样本量为 72，第三层样
i=1
n (wij + w ji )2
j=1
2
n
∑ S2 = （ wi + wj）2 i =1
n
∑(xi − x)4
k=
i=1 n
∑[ (xi − x)2 ]2
i=1
ER
(I
)
=
1
1 −
n
VARR
(I
)
=
n[(n 2 − 3n − (n − 1)(n
3)S1 − − 2)(n
nS2 + 3W − 3)W 2
wij sij
I = i=1
j =1
nn
∑ ∑ σ 2
w ij
=
i=1 j=1 nn
。
∑ ∑ σ 2
wij
i=1 j=1
i=1 j=1
式中，xi 表示单元 i 的属性值；n 表示单元的总数；
wij 表示单元 i 和 j 之间位置的接近性，对于所有
的单元 i，有：wij=0；sij 表示单元 i 和 j 之间属性
样方法相比，该方法的抽样精度提高了 3%，提高了工作效率，在实际操作中有较好的可行性。本文的研究也为
采用实时遥感影像数据监测城市绿地变化的动态提供了有效地估计方法。
关键词：城市绿地；自相关分析；空间分层抽样
中图分类号：S731.2; S757.3
文献标志码：A
文章编号：1673-923X(2012)04-0075-06
的相似性，这个相似性是基于各点的属性值与所
研究的所有属性值均值之间的差异来定义的，即
sij = (xi − x)(x j − x) ；σ2 为总体的方差。 Moran’s Ⅰ指数的取值在 -1 到 1 之间，即负
数代表负空间自相关，正数代表正空间自相关。
nn