典型文献
多源数据支持下的城市生态环境评价及其与人类活动的关系
文献摘要：
探究城市生态环境与人类活动的关系,是目前城市化进程中的重要研究内容.结合多源数据,提出了采用兴趣点(point of interest,POI)、开放街道地图(OpenStreetMap,OSM)道路网、住宅区数据构建人类活动指标(住宅区可步行测度指数、街道活力指数、城市功能混合度指数)和利用遥感影像构建城市生态环境指标(遥感生态指数)的方法.并结合多项式回归(polynomial regression,PLR)、随机森林回归(random forest re-gression,RFR)、极限梯度提升回归(extreme gradient boosting regression,XGB)、支持向量回归机(support vec-tor regression machine,SVR)等机器学习模型,对城市生态环境与人类活动指标进行回归分析.以中国江西省南昌市为例开展实例研究,结果显示:(1)人类活动的3项指标均呈现中心高,向四周逐渐递减的趋势,而城市生态环境指标则表现出相反的态势.(2)在探究城市生态环境与人类活动关系的研究中,XGB的效果最好.(3)街道活力指数、城市功能混合度指数与城市生态环境的相关性更强,住宅区可步行测度指数与城市生态环境的相关性更差.(4)在人类活动影响较小的区域,城市生态环境会受到其他因素的干扰导致预测结果精度不高,而在人类活动强烈的区域预测精度较高.
文献关键词：
多源数据;生态环境;人类活动;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
程朋根;岳琛
作者机构：
东华理工大学测绘工程学院,江西 南昌,330013;自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室,江西 南昌,330013
文献出处：
引用格式：
[1]程朋根;岳琛-.多源数据支持下的城市生态环境评价及其与人类活动的关系)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(11):1927-1937
A类：
B类：
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AB值：
0.375594
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