Page 36 - 国土景观视野下自然资源与国土空间规划创新研究

国土景观视野下自然资源与国土空间规划创新研究
Research on the Innovation of Natural Resources and Territorial Spatial Planning From the Perspective of Land Landscape

推测未知点的属性值。
（三）数据融合算法
数据融合算法在处理多源数据时具有重要作用。以下是几种常用的数据融
合算法：

第一，主成分分析（PCA）。PCA 是一种用于降维和数据压缩的线性变换方法。
通过对原始数据进行正交变换，得到一组新的正交基，将数据投影到新的正交基
上，实现数据降维。在国土空间布局规划中，PCA 常用于遥感影像融合和变化检
测。第二，人工神经网络（ANN）。ANN 是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，

具有较强的非线性拟合能力和学习能力。在国土空间布局规划中，ANN 常用于
遥感影像分类和空间插值。第三，支持向量机（SVM）。SVM 是一种基于结构风
险最小化原则的监督学习方法，具有较好的泛化性能和分类性能。在国土空间布
局规划中，SVM 常用于遥感影像分类。第四，随机森林（RF）。RF 是一种集成

学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票，以获得最终的预测结
果。RF 具有较强的抗噪声能力和泛化能力。在国土空间布局规划中，RF 常用于
遥感影像分类和空间插值。第五，深度学习（DL）。深度学习是一种多层神经
网络模型，通过大量训练数据自动学习特征表示，具有强大的数据表示和处理能

力。在国土空间布局规划中，深度学习（如卷积神经网络、长短时记忆网络等）
常用于遥感影像分类、目标检测和语义分割等任务。

第五节 “双碳”目标下的国土空间规划

一、“双碳”目标与国土空间规划的逻辑关系

空间是各种活动的载体，列斐伏尔在《空间的生产》中将空间定义为一种
产品和资产。从“双碳”目标实现的视角看，国土空间承载着重要的碳源活动，

也承载着所有的碳汇要素；国土空间规划影响着空间生产的过程，更影响着空间
资产价值的实现过程。因此，进一步厘清“双碳”目标与国土空间规划的逻辑关
系，将有助于正确指导空间规划的模式、路径和方法的选择。
（一）目标的一致性

“双碳”是目标，空间规划是实现目标的重要措施和手段。国土空间规划

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