简介：日益凸显的突发性自然灾害对城市应急管理提出了更高的要求，应急避难所是其重要基础设施之一．本研究利用福州市社区尺度的人口统计数据建立高精度的人口密度分布图，根据应急避难所的容纳人数与人口密度图动态缓冲区分析计算其服务能力空间范围，对研究区内21个避难所的空间格局进行评价．结果表明，福州城区避难所建设数量不足，空间分布不均，人口服务辐射能力弱．针对福州城区避难所空间分布现状，分析了主要的影响因素，对福州城区应急避难场所选址提出了进一步优化建议，认为在人口分散区的避难所应该增加数量，适当减小规模；而在人口稠密区则可增加规模适中的避难所建设．

简介：指出生态补偿标准的关键或实质是空间选择与分配问题，并根据国内生态补偿项目运行的独特环境，围绕补偿效益这一内在目标，分析生态补偿空间选择与分配的重要性；论述与比较了国际与国内的相关研究动向；结合一个生态公益林补偿配置的研究框架，指出了政府主导型生态补偿空间优化配置的解决方向．

简介：本研究从中等空间分辨率遥感影像（如LandsatTM影像）的地物光谱响应曲线入手，介绍分析了国内外几种常用的建筑用地提取指数构建原理．然后选取LandsatTM影像进行建筑用地提取实验，并用QuickBird和GoogleEarth的同期影像辅以验证．实验得出，比值居民地指数RRI，由于其作者构建时并没有对影像进行辐射校正，从而影响了提取精度和模型适用性；归一化建筑指数NDBI和差值建筑覆盖指数DBI，提取精度相对较高，但是会混有裸土、污染水体等信息；指数型建筑用地指数IBI和增强的指数型建筑用地指数EIBI，提取精度最高，达到92％．虽然EIBI期望改进IBI未能很好抑制裸土信息的问题，但实际上所构建指数并没有较好的去除裸土信息，可能是其权重选择没有普适性，所以建议建筑信息提取优先使用IBI．

简介：以2003年5月29日福州市LandsmETM＋影像为数据源，对2种地表温度空间降尺度算法——EM算法和HUTS算法进行实验、比较与分析,EM算法是利用高空间分辨率的地表比辐射率对低空间分辨率的亮度温度影像进行调节，从而达到提高热红外影像空间分辨率的目的；HUTS算法则是引入了归一化差异植被指数NDVI和地表反照率d，通过在低空间分辨率拟合二者与地表温度LST之间的关系，然后根据其尺度不变性，将该关系应用到高空间分辨率的影像上，从而达到提高热红外影像空间分辨率的目的．研究结果表明：1）2种算法所得结果影像都能在有效提高空间分辨率的同时较好地保持了原始地表温度影像的空间分布特征，达到了较好的降尺度效果；2）以RMSE为定量评价指标，HUTS算法要略优于EM算法，其中，EM算法的RMSE为1．2494，而HUTS算法仅为0．9869．