“大数据SDGs专栏” 栏目所有文章列表

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    王卷乐, 程凯, 边玲玲, 韩雪华, 王明明
    遥感技术与应用. 2018, 33(5): 775-783. https://doi.org/10.11873/j.issn.1004-0323.2018.5.0775
    联合国可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs)和美丽中国建设的内涵同根同源,二者都致力于实现国家、区域的社会、环境与经济可持续发展。准确、可靠、及时和分类清晰的数据是实现SDGs和美丽中国精准评价的关键。针对当前可持续发展评价研究中数据单一、时效性差、准确性低及其带来的评价结果不可靠等问题,面向SDGs和美丽中国全景评价,提出了依托网络大数据、遥感大数据与社会经济大数据等地球大数据的集成与标准化框架,分析了网络数据获取与分析、遥感数据地表信息智能提取与处理以及社会经济数据空间化的关键技术,并分别以SDG6水污染事件舆情分析、SDG15森林信息提取、SDGs通用和基础的人口数据空间化为例,研究了地球大数据在可持续发展评价中的技术方案。
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    王鹏龙, 高峰, 黄春林, 宋晓谕, 王宝, 魏彦强, 牛艺博
    遥感技术与应用. 2018, 33(5): 784-792. https://doi.org/10.11873/j.issn.1004-0323.2018.5.0784
    城市可持续性已成为全球最重要的城市发展议题。评价指标体系是客观诊断可持续发展现状和问题的有效工具,现有城市可持续性评价指标体系大都基于传统统计数据,评价内容各有侧重,且由于普适性及数据的可获得性等问题,很难用于不同城市对比评价研究。随着联合国可持续发展目标SDG11对可持续城市内涵的解读,以及遥感与网络大数据等多源数据的利用,为在统一标准下实现更精准的城市可持续性评价提供了可能。基于此,分析了城市可持续发展内函的演变,明确了可持续城市建设的关键领域。在梳理国际城市可持续性评价指标研究进展基础上,以SDG11为导向,结合传统统计数据,充分利用遥感数据与网络大数据等多源数据,建立了开放的城市可持续性评价指标体系框架,以期为我国城市在联合国框架下开展可持续性评价,推进城市可持续转型发展提供借鉴。