不同空间聚类算法在识别优质集聚基本农田图斑中的应用及对比研究

来源 :中国土地科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sunningyou
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研究目的:探索基于不同空间聚类指数排序识别空间集聚的高质量永久基本农田保护图斑,以期为当前国土空间规划中永久基本农田调整补划和布局优化提供方法借鉴.研究方法:分别利用规则空间聚类算法Local Moran\'s I和Getis-Ord Gi*以及非规则空间搜索聚类算法AMOEBA构建能在地块尺度上同时反映耕地质量及其空间集聚信息的表征指数,设计相应的排序优选方案,进而快速识别指定数量的永久基本农田保护图斑,并进行对比及邻域敏感性分析.研究结果:(1)基于AMEOBA算法输出聚类指数并设计相应的排序方案能在研究区识别空间上更为集聚同时具有较高质量的永久基本农田保护图斑;(2)基于邻接关系的邻域定义方式能在研究区取得比基于空间距离的邻域定义方式更好的识别结果.研究结论:应用空间聚类算法计算同时指示耕地质量高低及其空间聚散性的地块级表征指数,并设计相应优选排序方案识别高质量集聚永久基本农田保护图斑是有效可行的.
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研究目的:从乡村异质性出发,探讨与不同类型乡村相适应的宅基地发展权配置策略,以期为我国乡村振兴与宅基地制度改革提供新的启发.研究方法:规范分析法、比较分析法.研究结果:基于“区位—资源—组织”三维组合将我国乡村划分为近郊优势团结型、近郊优势分散型、近郊平庸团结型、近郊平庸分散型、远郊优势团结型、远郊优势分散型、远郊平庸团结型、远郊平庸分散型8种类型,不同类型乡村分别匹配拓展型、转移型、保留型或者多类型组合的宅基地发展权配置方式.研究结论:我国乡村的区位条件、资源禀赋和村集体组织能力存在很大差异,这种异质性
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