基于多时相Sentinel-2数据的中牟县冬小麦种植面积提取

农作物的遥感识别监测是开展农作物长势监测、估产的前提和出发点，是农业遥感的焦点之一.利用遥感数据监测作物种植面积，日益成为农业管理及政策制定的重要技术支撑.以中牟县为研究区，选取2020—2021年期间的6幅Sentinel-2遥感影像数据，主要依据农作物的物候期光谱特征曲线变化和时序归一化植被指数曲线的变化，利用面向对象提取方法提取中牟县冬小麦面积及空间分布.将提取结果与谷歌地球高分辨率影像结合野外调查得到的验证样本进行精度验证，评价结果显示：总体精度93.33%,Kappa系数86.38%，结果能够较好地反映中牟县冬小麦种植面积及空间分布情况.该方法为大区域农作物的面积提取提供了重要方法参考.     

基于多尺度统计模型的居民主观幸福感差异研究——以郑州市为例

地理学视角的主观幸福感研究聚焦于识别地理环境如城市建成环境、社区居住环境等对居民主观幸福感的影响，但往往忽略居民幸福感在微观个体、社区、街道等不同尺度上的系统性差异.同时，以往研究侧重从统计显著性视角识别居民主观幸福感的影响因素，缺少对主观幸福感影响因素集相对贡献的量化研究.基于此，本文构建了一个主观幸福感的居民-社区-街道多尺度统计模型，同时对居民主观幸福感在微观个体、社区和街道尺度上的差异进行系统建模，并将基于博弈论的Shapley Values方法引入多尺度统计模型，以量化不同影响因素集对主观幸福感的相对贡献程度.研究结果表明：郑州市居民主观幸福感在微观个体、社区、街道尺度上均存在着显著差异，主观幸福感的差异程度排序为个体尺度(约83.9%)>社区尺度(约12.1%)>街道尺度(约4%);居民对社区舒适性的感知作为影响居民主观幸福感最重要的因素集，贡献了约39.7%的模型解释能力，约是个人家庭属性变量组解释能力的3倍.