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基于GIS和DMSP/OLS数据的重庆市2000—2012年GDP时空分布变化被引量：1: 2016年; 重庆市直辖后自2000年经济发展步入正轨,其GDP时空分布变化具有很高的研究价值。而GDP作为公认的衡量经济发展水平的最佳指标,多以行政单元的统计数据为载体呈现,难以进行经济空间格局及发展变化方面的研究。本文以DMSP/OLS夜间灯光数据为基础,对2000—2012年重庆市GDP进行空间化研究。将真实GDP与灯光指数I、S、CNLI进行相关分析,第二产业GDP的相关系数在0.883~0.977之间,第三产业GDP的相关系数在0.827~0.946之间,第二、三产业GDP和的相关系数在0.861~0.970之间,总GDP的相关系数在0.849~0.966之间。经综合分析选择指数I与总GDP回归分析后得到模型,通过Arc GIS空间分析得到2000—2012年1km×1km的GDP密度图。结果表明：多年GDP密度渝西高于渝东北,渝东南最低,其中整个渝中区平均GDP大于1000万/ha。以主城地区与万州区为两大经济增长极带动经济发展,GDP增长呈现出主城九区〉城市发展新区〉渝东北〉渝东南的格局,其中沙坪坝西部大学城地区平均GDP增长率最快,达125%以上。; 朱慧李军陈虹伊; 关键词：GDP

三种时序NDVI重建方法的对比研究——以重庆为例被引量：4: 2017年; 时序NDVI数据由于受到云覆盖、大气扰动、传感器角度等因素的影响,存在诸多噪声,在其应用之前需要进行必要的重建,特别是在常年多云雾的重庆地区。本文在QA(Quality Assessment)数据分析的基础上,利用WS法、S-G法和HANTS法对重庆2010—2014年MODIS逐月1 km NDVI(MOD13A3)数据集进行了重建,对整体保真性水平和不同土地覆被类型(分常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、常绿阔叶灌木林、水田、旱地和草丛等7种)的保真性进行了对比分析。研究结果表明:WS法不论在总体上还是在不同土地覆被类型下,其重建前后的保真性均好于HANTS法和S-G法,同时,对草丛和常绿阔叶灌木林重建后的数据保真性最高,R值分别为0.8977和0.8624,RMSE值分别为0.0589和0.0669;对水田和落叶阔叶林的保真性较差,R值分别为0.8343和0.8260,RMSE均为0.0766。; 朱慧李军; 关键词：MODIS NDVI

重庆地区MODIS/NDVI时间序列数据重建研究被引量：9: 2017年; 基于时间分辨率为逐月、空间分辨率为1 km的MODIS/NDVI数据,利用WS、S-G、A-G和D-L这4种重建方法对重庆市2010~2014年间历年逐月的NDVI时间序列数据进行重建,并采用视觉对比、分地类像元对比、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)、赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)对4种重建结果进行了评价。结果表明:S-G和WS重建后噪声少,S-G的曲线最为平滑,A-G与WS保真性较好。其中,A-G的R>0.8和RMSE<0.05的分布面积最大,分别占总面积的89.41%和66.40%;WS次之,占72.76%和59.37%。此外,在模型效果分析中A-G的AIC和BIC评价结果最佳,WS在其他3种方法BIC评价结果较差的渝西地区也有较好的评价结果。; 李军朱慧

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朱慧