中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版

基于卫星遥感技术的区域经济发展模型构建

古海玲, 陈超, 芦莹, 褚衍丽. 基于卫星遥感技术的区域经济发展模型构建[J]. 自然资源遥感, 2020, (2): 226-232. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.02.29
引用本文: 古海玲, 陈超, 芦莹, 褚衍丽. 基于卫星遥感技术的区域经济发展模型构建[J]. 自然资源遥感, 2020, (2): 226-232. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.02.29
GU Hailing, CHEN Chao, LU Ying, CHU Yanli. Construction of regional economic development model based on satellite remote sensing technology[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2020, (2): 226-232. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.02.29
Citation: GU Hailing, CHEN Chao, LU Ying, CHU Yanli. Construction of regional economic development model based on satellite remote sensing technology[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2020, (2): 226-232. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.02.29

基于卫星遥感技术的区域经济发展模型构建

  • 基金项目:

    国家自然科学基金项目"基于空间数据挖掘的高分辨率遥感图像水上桥梁目标识别与损毁评估"

    浙江省省属高校科研院所基本科研业务费专项

详细信息
  • 中图分类号: TP79

Construction of regional economic development model based on satellite remote sensing technology

  • 针对区域经济发展调查中传统方法费时费力、数据缺乏客观性的问题,从区域经济发展引起地球表面形态变化的角度出发,借助卫星遥感技术优势,构建模型,以便更加客观、真实地了解区域经济发展形势.首先,基于卫星遥感数据,获取不同时相地球表面形态变化和土地利用信息;其次,分析各土地利用类型与各区域经济指标之间的相关性,优选敏感因子;然后,结合社会调查数据,构建区域经济发展模型;最后,进行精度评价,以验证模型的有效性和适用性.以舟山群岛为例的研究结果表明,建设用地面积是与各经济指标相关性最强的敏感因子,与国内生产总值(gross domestic product,GDP)、第一产业总值(primary industry product,PIP)、第二产业总值(secondary in-dustry product,SIP)和第三产业总值(tertiary industry product,TIP)的相关系数分别为0.9591,0.9390,0.9546和0.9573;遥感数据与社会调查数据相结合的区域经济发展模型简单清晰,精度较高,平均决定系数R2为0.9795.本研究为区域经济发展预测和经济数据纠偏提供了一种新思路,为观测区域经济活动及其影响提供了一种新途径,对于了解区域经济发展,调整和修正统计数据具有实用意义.
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出版历程
刊出日期:  2020-06-15

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