迟来的2017总结文

悄然过去的2017年,仿佛还来不及说再见。突然想起那天科比球衣退役时热泪盈眶地在宿舍看直播的自己。

默默做个总结来迎接新的一年。

2017年走过的城市还蛮多的。一年下来,半年北方,半年小厦门。参加的学术活动也算不少,也算有些小成果。不过我想这一年来在github和博客上确实花了不少功夫,对于开源、编程,自己也有了更深入的了解。

2017年博客一共发了44篇博客,第一次利用github搭建了自己的主页和博客。而自己的各种博客也是基本同步。

对整体的博客内容做些梳理。

第一部分:技术实践笔记杂谈,像学了半天Fortran开始配环境的、装WRF的、Hexo和NexT优化的、装系统的。

第二部分:R语言相关的编程笔记,R算是我现在比较熟练的语言,当然去年特地为了记录公选课学习内容,连载了一系列的应用统计学与R语言实践笔记(也是github上开源了的项目,前几天被人forked了下,还有点小激动)。

第三部分:地理、生态、GIS相关的,阅读量最高的MODIS系列——其实也是源自我上课的实习内容。其实今天在回顾过去的一些基础知识,发现课堂上掌握得确实还不够,仍然需要好好温习。

第四部分:学习方面的感受,esri用户大会,定量遥感讲座。

新的一年先立些flag。

(一)机器学习笔记——最近在学习吴恩达大大的公开课,希望有所斩获。有空会更新这部分的笔记。

(二)空间统计内容——这里还是要推荐虾神的白话空间统计系列,但是我也想对之前自己学习空间统计内容做些梳理(最近正在看莫兰指数推导——嗯,死去活来),数学恐惧症就跳过吧。

(三)论文推荐和阅读——我可能会把阅读文献内容也放到博客内。

(四)研究成果推荐——虽然成果不多,但也会考虑,哈哈。

如果你们还对我的博客有啥建设性意见。欢迎留言。

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 件、记录属性信息的 DBF 件、定义坐标系统的 PRJ 件以及提供快速检索功能的 SHX 件。 1. **DBF 件**:该件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 件**:此件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 件**:该件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 件**:作为形状索引件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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