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  • 当前高度国际化的相互依存产生了有目的的国际化相互依存共同体,它通过建立促进理性文明,关系和法律的基本规则,潜在的文明和区域防御边界以及在世界范围内的合作来实现三种理性文明的相互依存共存。国际关系。 ...
  • 如果点、线、面要素在一定的区域空间呈有机结合状态,在功能上就完全融合为空间一体化系统,具体表现为节点相互依存,域面协调发展,通道配套运行,各种空间经济实体的联系交错密集,呈网络化系统。这是一种理想化的...

    下面是《区域经济学原理》第五到第八章的笔记:

     

    第五章  区域经济空间结构理论

    区域经济空间结构即指在一定时期内人类各种经济活动在特定区域内的空间分布状态及空间组合形式。

     

    如果点、线、面要素在一定的区域空间呈有机结合状态,在功能上就完全融合为空间一体化系统,具体表现为节点相互依存,域面协调发展,通道配套运行,各种空间经济实体的联系交错密集,呈网络化系统。这是一种理想化的空间结构要素的组合模式,是经济高度发达阶段的空间结构模式。

     

    区域经济空间结构的地域构成单元是指构成空间结构的实体,一般是城市、乡村或者其它经济活动的发生地域。

     

    区域经济三元空间结构形成的一般机制具体表现在:不同的交易成本与经济活动的区位选择城市聚集不经济农村经济持续发展的需要

     

    点轴渐进式扩散是点轴空间结构系统形成的关键

     

    从空间结构要素组合角度而言,它是点、线、面协调的区域经济系统;从经济发展目标而言,它是谋求实现区域的均衡发展;从空间结构演变而言,它是实现空间一体化的必然选择;从效应机制而言,在网络式空间结构中,扩散效应大于极化效应。

     

    区域经济空间结构是区位势能不断变化的结果。

     

    从资源空间配置的角度看,区域经济开发的目标大体可分为两类:一是提高资源空间配置的效率,促进经济的高速增长;二是逐步缩小区际差距,实现合理的空间均衡和经济一体化。前者称为效率或增长目标,后者称为均衡目标。

     

    一般而言,在经济发展落后或者工业化的初期阶段,一般采取极点开发模式;在经济发展已有一定基础或者工业化的初中期阶段,一般采取点轴开发模式;而在经济发展基础较好或者工业化的中后期阶段,则通常采取网络开发模式

     

    点轴开发与双核开发在我国国土开发的应用中存在较强的空间耦合

     

    区域经济的空间开发模式:增长极开发模式、点轴开发模式、网络开发模式。

     

    这种对区域内经济结构进行整体调整,建立新的增长极,全面开发城镇体系、产业体系以适应区域一体化的开发模式,即为区域网络开发模式。

     

    随着网络时代的来临,经济活动分布逐步由集中走向分散,这也对空间网络开发提出了时代要求

     

    第六章 区际经济传递理论

     

    传递是指两个或两个以上区域间经济发展中的某些因素相互影响、波及而使区域经济结构发生变化的过程

     

    区际经济传递的对象主要是生产要素,区际产业转移必然伴随着生产要素的传递,区际产业转移过程实际上通过产业中的企业对各种生产要素在不同区域的组合来实现,亦即生产要素在不同空间内组合的变换。

     

    据循环累积因果原理,缪尔达尔提出了发展中国家区域经济发展优先秩序理论。可借助政府干预来调节区域经济发展当某些区累积起发展优势时,应当采取不平衡发展战略,通过经济计划的制定实施以及重点部门、行业的投资选择和评价,优先发展先,以求得较好的投资效率和较快的增长速度,并通过这些区的发展及其“扩散效应”带动其他区的发展。在资源、技术、熟练劳动力有限的情况下,若全面投资发展各个区,会降低资源利用效率,引起经济效率下降,导致各区难以迅速发展起来,反而会减弱经济增长。同时,各区域的差别不宜拉得太大。当发达区发展起来后,为防止循环累积性因果作用造成的贫富差距无限制扩大,不应消极地等待发达区产生“扩散效应”来消除差别,而应由政府采取采取一定的特殊措施来刺激落后发展,尤其是落后的政府应制定相应的对策促进本区域经济发展,积极缩小区际经济

     

    区域内部性即指由区域内部的经济发展诸要素所决定的区域经济结构、技术构成、市场力和经济发展水平交汇而成的区域特征,它存在于区域之内。区域外部性即指相对于某一区域而言的外部区域的内部性,它存在于区域之外。

     

    区域自然资源禀赋位势差(资源基础)、区域经济发展综合位势差(经济基础)、区际传递通道的开辟(交通通信设施完善增强区域间可达性、区域生产的商品化和社会化)等为区际经济传递奠定了客观基础。厂商、居民和政府等区域经济活动主体对自主经济利益的追求为区际经济传递提供了动力源。决定区域经济发展水平的区域竞争优势的获取过程构成了区际经济传递的内在机制。

     

    在开放性的系统环境中,区际要素流动是推动区域经济增长的内在动力,对区域经济发展影响深远。其作用主要体现在:产生组合效应,推动区域经济生活协调有序强化竞争机制,提高区域劳动生产效率发挥比较优势,优化资源配置缩小区际差距,创造均衡和谐格局

     

    区际要素流动的基本规律主要有:增值导向规律、需求导向规律组合效益导向规律近邻空间优先规律。

     

    根据梯度推移理论,高梯度区域的产业总是在不停地向低梯度区转移,但实际情况并不总是如此。区域梯度推移粘性的存在是导致梯度推移不能循序推进的重要原因。导致梯度推移粘性的因素主要由硬环境和软环境两因素决定硬环境指与基础设施相联系的交通、通信等环境以及与企业产、供、销密切相关的投资销售网络和市场容量等环境。具体包括初始投资地的人缘地缘关系、沉没成本、生产协作网络、基础设施、市场容量及市场化程度和投资信息传导机制等。软环境指由社会、历史、文化、经济、政治制度和政府行为等决定和影响投资企业利益的因素所组成的环境,此类因素一般具有非物质性、非同质性、非永恒性、非直接性、非单一性特点具体包括政府政策与行为、信用与商业道德环境以及社会环境等。

     

    产业转移是指一国范围由于政府(中央或地方政府)经济政策的调控导向,以及科技进步、资源供给产品需求条件发生变化,由此引起某些产业从某一区转移到其的空间迁移过程。

     

    从微观层次而言,产业的空间迁移过程即为企业的空间扩张过程

     

    撤退性产业转移是区域间产业竞争优势消长转换而导致的产业区位重新选择的结果,是产业生命周期过程在空间上的表现形式,即产业演变的空间形态。

     

    第七章 区域经济政策理论

     

    区域经济运行调控的手段、方式主要有经济区划或功能区划、区域经济规划、区域经济政策、区域经济立法和区域治理等

     

    区域经济政策是政府(主要指中央政府)干预区域经济的重要工具之一,它通过政府的集中安排,有目的地对某些类型的问题区域实行倾斜,以改变由市场机制作用所形成的一些空间结果,促使区域经济发展与区域格局协调并保持区域分配合理。

     

    区域经济政策的目标是“公平”和“效率”。权衡和协调这两个目标始终是各国区域经济政策需要面对的基本问题。

     

    区域经济政策呈现出以下显著特征:区域经济政策的高度权威性和积极空间倾斜性、区域经济政策的阶段性区域经济政策的有限性

     

    从总体而言,政府干预区域经济活动追求的总目标是实现经济效率和社会公平的最大化。即:促进各区域之间均衡发展的“均衡目标”(或“公平目标”);提高资源要素空间配置效率促进国民经济快速增长的“增长目标”(或“效率目标”)。

     

    区域经济政策战略体系内容主要涉及:是救济还是开发(是输血式援助还是造血式援助);是根据困难程度投资还是根据发展潜力投资;是“地区繁荣”还是“人的繁荣”(是援助地区还是援助人);资金是集中使用还是分散使用;增长中心是少而大还是多而小;是迁移劳动力就职业还是就劳动力兴办产业(是“移民就业”还是“移业就民”);是充分就业还是结构优化;是优惠不发达地区还是优惠发达地区;是分散污染产业还是集中污染产业;是发展大城市还是发展中小城市;是竞争性增长还是共同性增长;诱导企业迁移的重点是小企业还是大企业。

     

    区域经济政策目标一般不是单一的而是一个体系,根据丁伯根原则,要达成区域经济政策目标,必须组合多种区域经济政策工具。

     

    区域经济政策工具,又称区域经济政策措施,是指为实现区域经济政策目标而运用的、针对区域问题的具体措施

     

    作为区域经济政策工具的产业项目投资一般集中在资源开采、研发中心、集成装配厂等投资规模较大、技术较复杂、产业集成度较高的产业链环节上

     

    在发达的市场经济国家,财政转移支付以实现各地政府的公共服务均等化为目标,而在发展中国家,财政转移支付则以支持不发达区域经济发展为直接目标。

     

    优惠与补贴是区域经济政策中最普遍采用的通过吸引资本与劳动力流入从而支持区域发展的政策工具

     

    许可管制与放松管制的直接成本较低、效果较明显,是财政实力较弱的发展中国家常用的政策工具之一。

     

    区域经济政策工具包括:公共投资转移支付优惠与补贴课税与收费金融与技术支持许可管制与放松管制价格干预政府采购

     

    第八章  区域治理理论

     

    “区域治理”是一种纾解区域矛盾冲突、促进区域协调发展的新型调控理论模式。从一定意义上而言,区域治理体现为一种“自下而上”的区域经济运行调控模式。

     

    治理理论倡导“更少的统治,更多的治理”,主张多元治理主体之间进行对话、协调和合作,以最大限度地利用社会资源促成公共目标的实现。

     

    在市场经济环境中,空间资源的分配是协调各社会发展单元的相互利益的重要方式,因此它是政府握有的为数不多而行之有效的调控社会整体发展的手段之一,具体表现为各种形式的空间规划与管理行动。

     

    区域治理具有以下三大特点:强调发挥非政府组织的作用强调公众参与的重要性以“协调”作为解决问题的主要手段

     

    区域治理理念强调通过协调机制,将由多种组织、多个成员和决策当局共同作用形成的多层次、多变动结构中难以自发连接的成分连接,顺应各利益主体共同发展的需要,推动区域发展的有效合作。它既强调区域内部作为区域发展的基础,又突出区际之间的协调作用;既主张在区域和区际的各个层面之间开展合作,并在合作的前提下展开竞争,又强调通过各成员间不断地对话和协商,促进各种利益的相互融合,在达成共识、自我约束、建立互信的基础上,形成多形式、多渠道、多层次、多元化互动的网络式协调管理局面,实现整体效益最大化。

    转载于:https://www.cnblogs.com/luspa/archive/2011/09/22/2185263.html

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  • OpenCV学习 自适应阈值处理

    千次阅读 2019-06-28 16:29:16
    实际上,目标和背景通常相互依存,我们可以从图像像素领域块的分布特征来自适应确定区域的二值化阈值。OpenCV中有自适应的阈值化函数。 void adaptiveThreshold(srcgray,dstimage,maxVal,adaptiveMethod,thresholdT....

    自适应阈值处理
    在阈值处理操作中,仅通过设定固定阈值很难达到理想分割效果,我们需要从二值化的图像中分离目标区域和背景区域。实际上,目标和背景通常相互依存,我们可以从图像像素领域块的分布特征来自适应确定区域的二值化阈值。OpenCV中有自适应的阈值化函数。
    void adaptiveThreshold(srcgray,dstimage,maxVal,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,constValue);
    maxVal:预设最大值
    adaptiveMethod:自适应阈值算法选择
    thresholdType:阈值类型
    blockSize:领域块大小
    代码实现

    #include<opencv2\opencv.hpp>
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	//图像读取及判断
    	Mat srcimage = imread("timg.jpg");
    	if ( !srcimage.data)
    		return 1;
    
    	imshow("srcimage",srcimage);
    	//彩色图转灰度图
    	Mat srcgray;
    	cvtColor(srcimage,srcgray,CV_RGB2GRAY);
    	imshow("srcgray",srcgray);
    	//定义各阈值参数
    	Mat dstimage;
    	int blockSize = 5;
    	int constValue = 10;
    	const int maxVal = 255;
    	int adaptiveMethod = 0;
    	int thresholdType = 1;
    	//图像自适应阈值操作
    	adaptiveThreshold(srcgray,dstimage,maxVal,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,constValue);
    	imshow("dstimage",dstimage);
    	waitKey(0);
    	return 0 ;
    }
    
    
    
    

    运行结果
    在这里插入图片描述

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    案例需求背景

    农业领域经常需要计算对象个数或者在其他领域拍照自动计数,可以提高效率,降低成本


    解决思路

    • 二值分割
    • 形态学处理
    • 距离变换
    • 连通区域计算

    相应api

    自适应阈值处理
    在阈值处理操作中,仅通过设定固定阈值很难达到理想分割效果,我们需要从二值化的图像中分离目标区域和背景区域。实际上,目标和背景通常相互依存,我们可以从图像像素领域块的分布特征来自适应确定区域的二值化阈值。OpenCV中有自适应的阈值化函数。

    void adaptiveThreshold(InputArray src, 
                            OutputArray dst,
                            double maxValue, 
                            int adaptiveMethod,
                            int thresholdType, 
                            int bolckSize, 
                            double C)  
    

    参数介绍

    • srcgray:输入图像,单通道,单8位浮点类型Mat即可
    • dstimage:输出图像
    • maxVal:预设最大值
    • adaptiveMethod:指定自适应阈值算法。可选择ADAPTIVE_THRESH_MEAN_CADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C两种
    • thresholdType:指定阈值类型。可选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV两种。(即二进制阈值或反二进制阈值)
    • blockSize:用来计算区域阈值,一般选择为3、5、7…等
    • 参数C表示与算法有关的参数,它是一个从均值或加权均值提取的常数,可以是负数

    对参数4与参数7内容的解释:
    自适应阈值化计算大概过程是为每一个象素点单独计算的阈值,即每个像素点的阈值都是不同的,就是将该像素点周围B*B区域内的像素加权平均,然后减去一个常数C,从而得到该点的阈值。B由参数6指定,常数C由参数7指定。
    ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,为局部邻域块的平均值,该算法是先求出块中的均值,再减去常数C。
    ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,为局部邻域块的高斯加权和。该算法是在区域中(x, y)周围的像素根据高斯函数按照他们离中心点的距离进行加权计算,再减去常数C。


    代码

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
    #include <iostream>
    #include <math.h>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    
    #define PIC_PATH "/work/opencv_pic/"
    #define PIC_NAME "case4.png"
    
    int main(void)
    {
        Mat src,gray_src;
        //获取完整的图片路径及名称
        string pic  =  string(PIC_PATH)+string(PIC_NAME);
    
        //打印图片路径
        cout << "pic  path is :"<<pic<<endl;
    
        //读取图片
        src  = imread(pic);
    
        //判断图片是否存在
        if(src.empty())
        {
            cout<<"pic is not exist!!!!"<<endl;
            return -1;
        }
        namedWindow("原图显示",WINDOW_NORMAL);
        imshow("原图显示",src);
        cvtColor(src,gray_src,COLOR_BGR2GRAY);
    
        //图像二值化
        Mat binaryimg;
        //THRESH_TRIANGLE  THRESH_OTSU两者都是自由确定阈值的宏 对于直方图只存在单峰的图像 THRESH_TRIANGLE 效果很好
        //在这里检测图可以看出属于直方图单峰的情况 颜色相对单一 颜色区分明显
        threshold(gray_src,binaryimg,0,255,THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE );
        imshow("二值化图像",binaryimg);
    
        //图形学操作 为后续检测减少障碍 这里采取膨胀 减小黑色区域 使得粘连情况稍微好一点
        Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));
        dilate(binaryimg,binaryimg,kernel,Point(-1,-1));
    
    
        //距离变换 每个元素都能解析出单峰,距离计算原理 计算图像距离0点最近的距离
        //图片做位反 将背景处理为0 特征区域处理为大的值
        bitwise_not(binaryimg,binaryimg,Mat());
        namedWindow("位反处理图像",WINDOW_NORMAL);
        imshow("位反处理图像",binaryimg);
        //距离变换
        distanceTransform(binaryimg,binaryimg,DIST_L2,3);
        //归一化
        normalize(binaryimg,binaryimg,0,1.0,NORM_MINMAX);
        namedWindow("距离变换图像",WINDOW_NORMAL);
        imshow("距离变换图像",binaryimg);
    
        //对距离变化图再进行阈值二值化处理 找出各个元素峰值
        Mat dst_8u;
        binaryimg.convertTo(dst_8u,CV_8UC1);
        adaptiveThreshold(dst_8u,dst_8u,255,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,THRESH_BINARY,175,0.0);
        namedWindow("阈值自适应图像",WINDOW_NORMAL);
        imshow("阈值自适应图像",dst_8u);
    
        //由于前面做了bitwise_not 这里进行一步腐蚀 减小白色区域 消除粘连
        kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));
        erode(dst_8u,dst_8u,kernel,Point(-1,-1),3);
        namedWindow("进一步腐蚀图像",WINDOW_NORMAL);
        imshow("进一步腐蚀图像",dst_8u);
    
        //联通区域计数
        vector<vector<Point>> contours;
        findContours(dst_8u,contours,RETR_EXTERNAL,CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    
        //绘制轮廓
        RNG rng(123456);
        Mat contourimg = Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3);
        for(size_t i=0;i<contours.size();i++)
        {
            drawContours(contourimg,
                         contours,i,Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255)),
                         -1,8,Mat());
    
        }
        namedWindow("绘制轮廓",WINDOW_NORMAL);
        imshow("轮廓绘制",contourimg);
        cout << "一共有 " << contours.size() <<" 个玉米粒"<<endl;
    
        waitKey(0);
        destroyAllWindows();
        return 0;
    }
    

    效果演示

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  • 遥感综合分析方法

    2020-02-01 10:27:20
    遥感图像反映的是某一区域特定地理环境的综合体,它是由相互依存、相互制约的各种自然、人文景观、地理要素等构成,同时包含了地球各圈层间的能量、物质交换。既然遥感信息综合地反映了地球系统各要素的相互作用、...

    遥感图像反映的是某一区域特定地理环境的综合体,它是由相互依存、相互制约的各种自然、人文景观、地理要素等构成,同时包含了地球各圈层间的能量、物质交换。既然遥感信息综合地反映了地球系统各要素的相互作用、相互关联,那么,各要素或地物的遥感信息特征之间也就必然具有一定的相关性。这使得人们在利用遥感技术手段认识地球时,就有可能考虑和利用这种信息相关。
    遥感地学相关分析:指充分认识地物之间以及地物与遥感信息之间的相关性,并借助这种相关性,在遥感图像上寻找目标识别的相关因子,即间接解译标志,通过图像处理与分析,提取出这些相关因子,从而识别与推断地物目标本身。
    在遥感图像上选取的相关因子必须具备以下条件:
    1.与目标的相关性明显
    2.在图像上 有明显的显示或通过图像分析处理可以提取和识别。
    常见的遥感分析方法有:主导因子相关分析法、多因子相关分析法、分层分类法、
    分层分类法:对于图像上看似“杂乱无章”的地物目标,往往需要深入研究它们的总体规律以及内在联系,理顺其主次或因果关系,建立一种树状结构的框架。即建立所谓的分类树,来说明它们的复杂关系,并根据分类树的结构逐级分层次地把所研究的目标一 一区分、识别出来。
    分层分类法的特点
    1.用逐级逻辑判别的方式,使人的知识及判别思维能力与图像处理有机地结合起来,避免出现逻辑上的分类错误。
    2.运用分层分类法,把复杂景物或现象按一定原则作了层层分解后,它们的关系被简单化了。
    3.根据不同目的要求进行层层深化,相互关系明确,局部细节描述的更为清楚,每个节点上只需考虑与区分目标有关的最佳变量,这就避免了数据的冗余,减少了数据的维数,能更充分地挖掘数据的潜能。
    4.由于分类树法对训练样本内的数据统计并非基于任何“正态中心趋势”假设,因而分类树比传统的统计分类法更适合于处理非正态、非同质的数据集。
    5.知识的参与灵活方便,可以在不同层次间、以不同的形式介入,便于遥感与地学知识的融合。
    6.分类树法能一目了然地显示任何独立变量的层次特性、相互关系及其在分类中的相对重要性等,操作者可以实实在在地看到分类过程中所发生的一切,始终控制着整个分类过程,避免“暗箱”操作,减少“不确定性”,提高了分类结果的可信度。
    叠合光谱图:又称多波段响应图表,建立在光谱数据统计分析的基础上。首先进行各波段各类别光谱特征的统计分析,主要计算均值、方差,再将分析计算结果表示在图表上。
    叠合光谱图直观地显示了不同类别在每一波段中的位置、分布范围、离散程度、可分性大小等,是一种以定量方式对类别数据的光谱特征进行分析与比较,选择最佳波段和波段组合,建立分类树的直观、简便、有效的方法。
    ***以上内容参考《遥感应用分析原理与方法》 赵英时 第二版

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空空如也

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区域相互依存