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1.
杨波 《科技信息》2011,(23):345-345,354
建筑处于城市之中,受到城市环境的影响,在城市大环境下与其他建筑发生相互作用,这种作用也可以称为图底关系,城市大环境是底,建筑是图,具有非线性建筑表皮形态的建筑为城市提供了更好的空间环境,不是对城市环境的附和,而是为城市环境引入新的活力,并且积极的融入城市环境。城市环境中出现非线性建筑表皮形态是对城市环境的一种挑战,要把握关系合理控制,使其顺利融入城市环境并为城市添彩。  相似文献
2.
以天山云杉林6 hm2固定样地调查数据为基础,研究天山云杉林群落内物种组成以及主要种群的径级结构,并采用点格局分析法对群落内主要种群的空间分布格局及其关联性进行研究。结果表明:调查样地天山云杉林物种数较少,乔木层仅天山云杉和天山桦两个种群;天山云杉与天山桦种群的径级结构均呈正态分布,两个种群密度差异较大,天山云杉为217.5株/hm2,天山桦为20株/hm2;天山云杉与天山桦种群的空间分布格局均以聚集型分布为主,天山桦种群的最大聚集强度大于天山云杉种群,而最大聚集规模小于天山云杉种群;天山云杉与天山桦的种间关系为负关联。  相似文献
3.
根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象,从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构(SBOSH),此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的.由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象,而且能够获得各节点间的空间交互性.所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析,可以应用于场景分析、目标及目标局部精确定位和类目标的识别中.  相似文献
4.
众创空间作为创客活动的物理层面的载体,其发展受到空间因素的影响。为研究我国众创空间区域分布格局特征与影响因素,研究以1977家国家级众创空间为样本,使用Geoda95i软件绘制了四分位分布图,计算了全局Moran指数和局部Moran指数,使用多元统计方法分析了众创空间区域分布的影响因素,得出以下结论:第一,众创空间空间分布存在正的空间相关关系,呈现出一定的集聚效应;第二,不同区域空间溢出效应存在较大差异,依据各省份Moran指数和相邻省份Moran指数平均值,可将31个省份划分为众创空间的“高地”“洼地”“贫瘠地”和“孤岛”4种类型;第三,经济层面的GDP和技术层面的有效专利指标是推动省域众创空间发展的重要动力,政策层面因素对省域众创空间发展影响并不明显;第四,各省市众创空间建设应考虑到经济发展水平以避免盲目发展,应加强区域协同以提升溢出效应。  相似文献
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