DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 互联网的发展为供应链金融网络化创造了契机，平安银行早在2009年就已开始探索线上供应链金融，并于2014年成功上线运行“橙e网”，其取得的创新成果和业绩引起了业内的广泛关注。在平安银行完成线上供应链金融模式创新的同时，其他商业银行和互联网企业也相继探索线上供应链金融模式。本文从客户、平台、技术和资金四个方面，将业内具有代表性的阿里小贷和建设银行的线上供应链金融模式与平安银行的供应链金融业务进行竞争力比较分析，以期为平安银行线上供应链金融业务的发展提出有益建议，也为其他正在探索相关业务的企业提供部分参考。 关键词 :平安银行，“橙e网”，线上供应链金融，业务竞争力 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自改革开放以来，市场经济环境下的创业热潮致使中小型企业呈现爆发式增长。目前我国中小型企业数量已突破一亿大关，经济产出占国民生产总值的60%以上，为社会剩余劳动力提供了大量的就业机会 [ 1 ] 。然而随着生产经营成本的逐年增加，中小型企业对信贷融资的需求越来越强烈，融资难问题成为持久约束企业发展的桎梏。供应链金融的诞生为中小企业实现良性融资提供了契机，伴随着“互联网+金融”模式的发展，供应链金融产品逐渐由线下转向线上运营。作为行业内的佼佼者，平安银行在推出自己的供应链金融产品后，凭借“橙e网”平台成功实现了供应链金融模式的线上升级，并获得巨大成功，业内银行相继效仿开发自己的供应链金融产品。而借着互联网的东风，部分先进互联网企业纷纷进入金融资本市场欲分一杯羹，整个供应链金融市场在线上线下呈现激烈的竞争态势。 如何提高线上供应链金融业务的竞争力，在激烈的市场竞争中实现可持续发展逐渐成为企业和学术界共同关注的热点话题。因此，本文在梳理现有供应链金融的相关研究后，选取平安银行线上供应链金融业务为案例，运用数据分析的方法与行业内的其他典型企业进行竞争力比较分析，以期提出针对平安银行的相应发展建议，并为其他意欲探索线上供应链金融业务的企业提供有限指导。
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user: 2. 文献综述 2.1. 供应链金融 供应链金融最初是由贸易融资发展演化而来 [ 2 ] ，在经过票据贴现、贸易融资的起始阶段后，现代供应链金融的概念真正发端于20世纪80年代，贸易全球化迫使企业在全球范围内寻求业务外包，由此衍生出供应链的概念。物流与信息流的成功融合大大提高了供应链的效率，越来越多企业的加入使供应链逐渐呈现网络化特征。供应网络的复杂性也导致企业间交易成本显著提升，供应链资金流管理逐渐显示出重要性。然而，单凭供应链企业本身无法完成有效的融资管理，第三方金融机构的协助对于维持供应链的连续和稳定意义重大 [ 3 ] 。由此，供应链金融应运而生。 对于供应链金融学术界尚无统一定义，顾婧认为供应链金融是指中小企业通过依附与其贸易相关的核心企业物流监管公司，结合资金流引导工具，形成完整的产业链，以期降低融资成本增强自身信用的一种融资模式 [ 4 ] 。古晨在总结已有研究的基础上，将供应链金融定义为商业银行提供的由资信等级较高的核心企业提供担保，同时由第三方服务机构监管的为供应链不同节点的中小企业提供的封闭授信支持及其他结算、理财等综合金融服务 [ 5 ] 。由于平安银行是本文的研究案例，因此本文援引平安银行(原深圳发展银行)对于供应链金融的定义：供应链金融是指在分析供应链内部交易结构的基础上，引入核心企业、物流监管公司、资金流导引工具等新的风险控制变量，建立自偿性贸易融资的信贷模型，为供应链节点企业提供封闭授信及结算、理财等综合金融服务 [ 6 ] 。 2.2. 线上供应链金融 互联网的发展将供应链金融带入“线上”时代，国内学者对于线上供应链金融研究起步较晚，但仍有较多学者提出了具有积极意义的研究成果，为线上供应链金融提供了许多发展思路。 同样，线上供应链金融也无统一的定义，在梳理了现有研究后，本文援引董宝青的观点作为线上供应链金融的定义：线上供应链金融是通过金融机构与供应链企业、辅助企业信息系统的线上一体化，在信息共享下监管控制供应链交易流程，为成员企业提供综合金融服务的模式 [ 16 ] 。 综上所述，由于线上供应链金融目前仍处于探索阶段，相关研究成果较少，且逐渐出现理论落后于实践的现象。本文以供应链金融领域极具代表性的商业银行——平安银行为案例，引入阿里小贷和建设银行为对比项，通过比较分析三者的线上供应链金融业务竞争力，提出适用于平安银行及同类企业的发展建议。
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user: 3. 企业发展现状 2001年，原深圳发展银行以“货押 + 票据”的贸易融资模式开展了供应链金融业务，经过多年实践，其在供应链金融领域逐渐显露较强的实力。2012年1月，原深圳发展银行收购平安保险集团旗下的深圳平安银行，并更名为“平安银行”正式对外营业(下文所提“平安银行”均指2012年后并购重建的新平安银行)，原深圳发展银行经营多年的供应链金融业务则被新的平安银行所继承，其发展历程如表1所示。 Table 1 Ping An Bank supply chain finance development proces 时间 事件 2001年 开展“货押 + 票据”贸易融资模式 2003年 确立“1 + N”供应链融资模式 2005年 确立围绕核心企业开发上下游企业的全方位授信模式和自偿性贸易融资授信评级体系 2006年 开创“供应链金融”品牌 2011年 进入供应链金融2.0阶段，上线7大服务产品 2014年 线上供应链金融平台“橙e 网”上线运行，推动企业电商化转型和供应链协同发展 表1. 平安银行供应链金融发展历程表 资料来源：平安银行及深圳发展银行财报。 3.1. 供应链金融业务规模水平 2008年金融危机以前，原深圳发展银行的供应链金融业务虽然处于上升阶段，但增长速度总体较为缓慢。金融危机以后，中小企业的融资问题进一步放大，供应链金融在解决这一问题上的作用开始得到各方重视，凭借多年积累的业务优势，平安银行的供应链业务规模进入了快速增长的通道，其增长曲线如图1所示。 由图1可得，平安银行的供应链金融业务规模在2009年开始显著增长。从融资规模看，2008至2016年，平安银行供应链金融业务规模呈现稳步上升的态势，虽然增幅波动较大，但平安银行供应链金融业务仍保持了每年至少8%以上，年均23.77%的增长水平。 3.2. 线上供应链金融业务规模水平 随着平安银行在供应链金融业务上历经多年积累，以及互联网信息技术的发展应用，平安银行于2009年开始探索供应链金融的线上化模式，2014年“橙e网”的上线运行则标志着平安银行已探索出独具特色且较为稳定的线上供应链金融模式。总体上平安银行线上供应链金融模式就是通过自建业务平台——“橙e网”，并与核心企业或第三方数据(如金蝶ERP)平台合作以批量获取客户，然后基于自有的贷款审核模型和风控技术对企业线上交易和转账记录进行分析，进而利用银行资金为供应链成员企业提供线上综合金融服务，其业务模式如图2所示。 在线上供应链金融业务模式愈发成熟后，平安银行在将线下客户转移到线上平台以打造“熟人生意圈”的同时，也借助金蝶ERP不断挖掘新的客户，线上客户数量的增加带动了线上供应链融资规模的增长。本文以“线上供应链融资余额/供应链融资余额”作为“线上化比例”指标的测算方法，在测算出2014年平安银行供应链金融业务的线上化比例后，与其他银行进行比较可以观察出平安银行供应链金融业务的线上化水平，比较结果见表2。 综合前文论述和上表发现，受限于银行规模和资金实力等因素，平安银行供应链金融业务规模和市场份额在同类竞争者中不占绝对优势，但其供应链金融业务在2014年就以60.92%的线上化比例领先于国内其他银行。 在2014年6月“橙e网”上线运行前，平安银行线上供应链金融累计新增贷款规模不到100亿元，而“橙e网”上线运行后仅2015年就新增贷款210亿元。据平安银行2016年年报披露，截止到2016年12月，“橙e网”实现平台交易量1.48万亿，同比增长92.50%。“橙e网”已成为平安银行线上供应链金融业务的响亮名片，对其业绩水平有显著提升，如表3所示。 图1. 2008年~2016年平安银行供应链金融业务授信规模 图2. 平安银行线上供应链金融业务模式图 Table 2 Comparison of the degree of onlineization of supply chain financial services of some banks in 201 银行 供应链融资余额(亿元) 线上供应链融资余额(亿元) 线上化比例 平安银行 4432 2700 60.92% 招商银行 2313 1000 43.23% 中信银行 2512 500 19.90% 工商银行 9824 700 7.13% 建设银行 14，000 (累计发放) 1371 (累计发放) 9.79% 中国银行 9737 100 1.03% 表2. 2014年部分银行供应链金融业务线上化程度比较 数据来源：根据各银行2014年年报及公开文献研究资料整理。 Table 3 Comparison of the scale of online supply chain financial services of Ping An Bank before and after the online marketing of “Orange e Network 新增存款(亿) 新增贷款(亿) 总收入(亿) 2013年12月 741 21 36.28 2014年06月 994 17 32.95 2014年12月 1323 NA 65 表3. “橙e网”上线前后平安银行线上供应链金融业务规模比较 资料来源：平安银行2013~2014年年报、半年报。 据表3可得，平安银行新增存款在2014年下半年的增长比上半年有了显著提高，总收入方面仅下半年就完成了创收65亿元的业绩，接近于过去一年半69.23亿元的收入，这反映了平安银行线上供应链金融业务的良好增长趋势和“橙e网”的发展潜力。 除了融资和收入以外，平安银行在客户增长方面也取得了不俗的业绩，客户增长情况如图3所示。 据图3可得，以2014年6月为界，在此之前平安银行累计和新增线上供应链融资客户都呈缓慢增长的态势，而进入2014年下半年，得益于“橙e网”的上线，这两项客户指标都进入了快速增长阶段。虽然2015年6月之后新增客户开始回落，但仍保持着较为可观的增长量。从客户增长率看，虽然波动很大，但2010~2016年间仍然保持着半年184%的平均增长率。
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user: 5. 提升业务竞争力的发展建议 经过前文分析可知，平安银行线上供应链金融业务竞争力得分为11分，处于中等水平。对于一直将供应链金融作为核心优势的平安银行而言，这意味着其线上供应链金融有着进一步提升的空间，需针对存在的问题采取相应对策以提升业务竞争力。 5.1. 突破“熟人生意圈”，开发“陌生人生意圈” 平安银行线上供应链金融定位于打造“熟人生意圈”，这很大程度上决定了其线上供应链金融的客户开发更多的是线下客户的延伸。对于平安银行这样的中型股份制商业银行而言，因需要尽可能精准地投放贷款和降低风险，这是较为稳妥的客户开发方法，但其短板也较明显，一是客户来源有限，二是需要时间和资源不断深化与客户的关系。从表5可看到，平安银行线上供应链融资客户数在前期成倍增长，而到了2016年6月，增长率仅为10%左右。其中的原因是经过几年的发展，平安银行已基本将其线下供应链融资客户转移到线上，而“熟人客户”的培养速度已跟不上线上供应链金融业务的发展速度。并且，其线上供应链金融业务仍处于起步阶段，在这一阶段，很多参与主体都会选择抢占市场的策略，而尽可能地开发客户是一种快速抢占市场的途径。阿里小贷只针对阿里巴巴、淘宝等平台上的付费会员，且不能跨区经营，在这些限制条件下仍保持着不错的客户开发能力。2014年，阿里巴巴将阿里小贷业务并入阿里巴巴旗下蚂蚁金服，升级为蚂蚁小贷；同年，阿里巴巴成立浙江网商银行，并在2015年开始陆续将蚂蚁小贷业务并入网商银行。这不仅意味着阿里小贷正逐步放开对非付费会员的贷款，且未来几年也会摆脱不能跨区经营的监管，其客户开发能力会比现在更有竞争力。 Table 1 4 Scorecard of online supply chain business competitiveness of Ping An Bank， Ali Xiaotai and Construction Ban 评级 A B C D E 未评级 分值 5 4 3 2 1 0 客户开发能力 阿里小贷 平安银行 建设银行 业务平台兼容性 阿里小贷 平安银行 建设银行 互联网信息技术能力 阿里小贷 平安银行 建设银行 资金运作能力 建设银行 平安银行 阿里小贷 表14. 平安银行、阿里小贷和建设银行线上供应链业务竞争力计分表 在内忧外患的环境中，平安银行可以借鉴阿里小贷的客户开发方式，突破“熟人生意圈”，开发“陌生人生意圈”。阿里小贷能够打造“陌生人生意圈”的核心优势在于它具有平台资源优势，能够获取和处理大量的企业交易和行为数据，以数据筛选“陌生人”。因此，平安银行应通过扩大其电商俱乐部规模，建立更为广泛的联盟，有针对性地为电商俱乐部引入电商平台会员，以拓展“橙e网”的客户流量来源；此外，供应链的交叉性使一个企业可能成为多条供应链中的节点，通过互联网信息技术为支撑，以供应链交叉性为切入点，平安银行可以将其线上供应链金融业务从现有供应链中渗透到其他供应链中，这与重新运营新的供应链，培养新的“熟人客户”相比，能够更有效的开发客户。 5.2. 立足电商俱乐部，拓展电商平台功能 为了获取客户流量，实现“四流合一”，平安银行在自建“橙e网”的同时，选取了诸多类型的平台进行合作。虽然合作平台的增多能够带来可观的客户流量和企业交易数据，但同时平台之间的兼容性问题也变得越来越突出。对平安银行而言，像阿里小贷一样具备完善功能的电商平台，精简合作平台数量是提升其线上供应链金融业务竞争力的方向之一。 从短期来看，平安银行应继续发挥电商俱乐部这一资源整合型电商联盟的功能，作为自身业务平台功能完善之前的过度计划。平安银行也不能盲目地扩大电商俱乐部的规模，而是应根据客户开发和互联网信息技术方面存在的不足，有针对地引入优质平台，做到平台精简化。这样既能有效提升线上供应链金融业务竞争力，而业务平台兼容性问题也得到有效控制。从长期来看，平安银行应逐步拓展“橙e网的”功能，使其具备电子商务平台的功能。对于平安银行，发展电子商务不是其核心业务，因此在拓展“橙e网”的电商平台功能时，应考虑到公司贷款业务是其主营业务之一，将“橙e网”往B2B型的电商平台方向发展。 5.3. 深化互联网信息技术企业合作关系 对于银行而言，云服务和大数据技术并不是其核心优势。如果银行要重点发展互联网信息技术，由于缺乏技术积累、研发时间长、投入成本大等问题，银行需承担比互联网企业更高的风险。从前文分析来看，平安银行采取“开发+合作”的方式，一方面自身开发互联网信息技术能够满足基本业务需要，另一方面与浪潮集团、金蝶等企业的联盟合作则显著提升了其互联网信息技术能力。这种方式虽然收效明显，但也存在问题。跟阿里云和阿里小贷同属于阿里巴巴体系不同，平安银行与浪潮、金蝶等企业属于业务合作，平安银行无法拥有与这些企业同等的互联网信息技术能力。相反，这些企业更注重互联网信息技术的知识产权和专利保护，无法做到毫无保留地技术转移。 为获取更大力度的技术支持，以满足业务发展需要，平安银行需考虑升级与互联网信息技术企业的合作关系。由于互联网信息技术的研发需要持续投入大量的资金，而在资金方面有着优势的平安银行可以在贷款上对合作的互联网信息技术企业予以支持，以换取技术上的回报。最好的方法是考虑入股有巨大发展潜力的互联网企业。通过股份合作，互联网企业可以获得融资，平安银行也可以获取互联网企业更大力度的技术支持，进而提升线上供应链金融业务竞争力。 5.4. 推动业务创新，确保资金优势 从前文分析看，平安银行作为商业银行能够吸收足够存款作为线上供应链金融的贷款资金，以阿里小贷为代表的电商供应链金融模式则普遍面临着资金短缺问题，但这不意味着平安银行能够一直保持资金优势。在利率市场化改革和互联网金融热潮推动下，传统银行的存贷款业务都面临着新兴金融主体的冲击与挑战，客户有着更多的存款途径，这会极大地分流银行的企业和居民存款。此外，电商供应链金融模式主导者在资金短缺问题上也并不坐于待毙。随着国家对民营银行审批和管理政策的放开，阿里巴巴旗下蚂蚁金服在2014年成立浙江网商银行，未来几年随着阿里小贷业务完全并入网商银行业务体系中，其资金短缺问题有望迎刃而解。一旦在客户开发、业务平台兼容性及互联网信息技术方面有着强大竞争力的电商供应链金融模式的资金短板得到弥补，其业务竞争力会有质的提升。 因此在利率市场化改革和互联网金融热潮下，作为中型股份制商业银行的平安银行比作为大型国有商业银行的建设银行所受到的冲击更大，也更需要加强危机意识，推动业务创新。一方面平安银行需要推动存款业务创新，尽可能降低作为贷款资金来源的存款业务所受到的冲击，这是从贷款资金来源方面确保资金优势；另一方面，平安银行也需要创新线上供应链金融产品，确保能够以尽可能少的资金投入获取尽可能大的收入，从资金运作方面确保资金优势。
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user: 6. 结论 本文先对平安银行线上供应链金融业务发展现状作了梳理，接着引入阿里小贷和建设银行“网络银行e贷款”两种不同模式，基于相关数据从客户开发能力、业务平台兼容性、互联网信息技术及资金运作能力四个方面对平安银行线上供应链金融业务竞争力进行分析并给出建议，得出如下结论： 平安银行线上供应链金融业务竞争力得分为11分，处于中等水平，业务竞争力不如阿里小贷，但强于建设银行“网络银行e贷款”，有着明显的提升空间。针对目前存在的问题，平安银行应采取如下发展对策提升其线上供应链金融业务竞争力：一是突破“熟人生意圈”，开发“陌生人生意圈”，提升客户开发能力；二是立足电商俱乐部，拓展电商平台功能，优化业务平台兼容性；三是深化互联网信息技术企业合作关系，获取更大力度的技术支持；四是推动业务创新，确保资金优势。这四个发展对策并非孤立实行，只有全面实行才能显著提升平安银行线上供应链金融业务竞争力。 关于本文的不足之处有以下几点说明：一是数据不够丰富，由于数据的可获取性，本文无法采用平安银行线上供应链金融直接的各项业务数据，只能基于财报和官网数据进行分析；二是引入比较的三种线上供应链金融模式的案例不足，如招商银行、京东商城等在线上供应链金融领域都很有代表性，但限于篇幅和数据获取性，本文只能有所取舍；三是线上供应链金融业务竞争力的分析指标有不合理之处。因此本文的结论不一定能全面、真实反映平安银行线上供应链金融的业务竞争力，只能为平安银行线上供应链金融发展提供有限参考。
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user: 摘 要 城市地表覆盖类型的转化揭示了人类活动对城市空间形态及生态环境改变的强度特征，对人居环境质量有重要影响。亚、非两洲最重要的河流长江与尼罗河及其支流的交汇将中国城市(武汉)与非洲城市(喀土穆)分割为三部分，但两者在人造覆盖扩张的过程中地表覆盖时空演变及格局存在明显差异。本文基于“全球30米地表覆盖数据”得到武汉与喀土穆2000、2010年地表覆盖信息，结合高分辨率遥感影像，对城市内地表覆盖类型的时空扩展变化、格局演变及差异进行定量对比，并分析造成这种变化差异的驱动机制。结果表明：1) 十年间武汉高容积率的扩张较为缓慢，呈现边缘式扩张，而喀土穆则是高密度、低层数、低容积率的飞地式高速扩张模式；2) 武汉地表覆盖结构相对合理，但随时间变化人造覆盖扩张开始有占用耕地的现象。喀土穆周边有大面积荒地，新增人造覆盖90%来源于荒地，河流水体与植被所占比重较小，城市生态质量较差。3) 两城市人造扩张受到城市人口数量的直接影响，经济政策因素主要影响其空间扩张方向。 关键词 :地表覆盖结构，时空演变，空间格局，对比，武汉，喀土穆 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 城市扩张在空间上表现为作用于乡村与城市之间，时间上发生于乡村土地利用方式向城市土地利用方式转换的过渡期。地表覆盖结构可理解为某一区域内地表覆盖类型在质和量上的对比关系，以及组合形成的一定格局或图式，包括数量结构和空间结构两方面 [ 1 ] 。在城镇化的过程中，城市规模的扩张往往伴随着地表覆盖类型的变化，它可以反映出人类活动对生态环境改变的强度，因此城市地表覆盖变化分析以及驱动机制的研究对城市规划及科学管理变得至关重要。城市地表覆盖包括人造覆盖、河流水体、绿地植被及农田耕地，其结构直接影响着城市生态系统服务功能，对于评价城市生态系统健康状况与人居环境质量具有重要的理论与现实意义 [ 2 ] 。 中国和苏丹虽然同时作为发展中国家，但国家城市化水平、发展轨迹及的自然、社会经济等条件的不同，造成地表覆盖结构存在显著差异。在全球城镇化的背景下，非洲城市起步较晚，但发展势头迅猛，并在今后的一段时间里，仍将保持快速城镇化的发展态势。中国城市武汉与非洲城市喀土穆空间布局相似，也由三镇组成，即：喀土穆、北喀土穆和恩图曼，三镇之间有桥相连，穿城而过的是尼罗河的两条支流青尼罗河和白尼罗河，就像武汉由长江和汉江分为武昌、汉口和汉阳三镇一样。两城市于1995年建立友好城市关系。 虽然目前对单个城市或一个区域的地表覆盖变化及结构分析的研究不少 [ 3 ] [ 4 ] ，但大多集中在经济发达地区 [ 5 ] [ 6 ] 。目前研究都是运用遥感影像解译的方法，因为数据源分辨率不高，采取的分类方法不一样，故而分类后精度并不高。另外，对两个跨洲，且发展水平不一的城市的对比研究还相对空白。基于上述背景，本文以非洲城市喀土穆与中国城市武汉为研究对象，利用全球30米分辨率地表覆盖数据，结合多时相遥感影像和社会经济统计数据，以城市扩张为前提，对武汉与喀土穆的地表覆盖在时间变化、空间变化、结构变化方面进行对比，发现在景观格局尺度下，地表覆盖斑块的分布规律，并分析两城市差异的驱动机制。通过本文研究，反馈两城市的城市扩张变化，理解城镇化差异的原因，对两城市的可持续发展及相关规划研究提供基础数据和分析支持，从而对创造资源节约、环境友好型的新型城市有一定的借鉴意义。
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user: 2. 研究区概况 2.1. 武汉 武汉，中国湖北省省会，位于长江中下游平原，江汉平原东部。世界第三大河长江及其最大支流汉水横贯市境中央，将武汉城区一分为三，形成武昌、汉口、汉阳三镇隔江鼎立的格局。历史上长江与汉水多次改道易位，也影响着汉口、汉阳的大小和形态。武汉作为华中地区的区域中心城市，良好的区位优势和自身适宜建设发展的地形地貌在经济发展中起到了非常重要的作用。 2.2. 喀土穆 苏丹是非洲面积第三大的国家，位于非洲东北、红海沿岸、撒哈拉沙漠东端。其首都喀土穆由三镇组成，即：喀土穆、北喀土穆和恩图曼，三镇之间有桥相连。喀土穆作为苏丹的首都中心，丰富的自然资源带给喀土穆无限的发展商机，吸引越来越多的苏丹人民到这里居住工作。喀土穆亦是苏丹铁路、水路和航空的中心，经济结构单一，以农牧业为主，工业落后，基础薄弱，对自然及外援依赖性强。北喀土穆是工业区，集中了全国的大工厂。而恩图曼作为全市商业较为集中的地方，形成了一个较大的商业都市。
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user: 3. 数据来源和研究方法 3.1. 数据来源 30米分辨率的遥感影像被认为是用于描述全球地表覆盖及其变化的最佳尺度，“全球30米地表覆盖数据”是2000年和2010年两个基准年的GlobeLand30产品，其中包括人造覆盖物、河流水体、湿地、苔原、冰川积雪、草地、裸地、耕地、灌木及森林的十类地表覆盖类型。在空间分辨率、时间分辨率及分类精度等方面均达到国际领先水平，根据第三方验证，该产品分类精度为83% [ 7 ] 。 本文基于此数据，利用行政区划数据对研究区地表覆盖数据进行裁剪、空间统计，得到地表覆盖类型的统计和变化量，从而以定量方式描述人类活动对自然环境的影响程度。其中人造覆盖用地指城市和农村地区的非农业生产建设用地，包括建筑物连片的中心城区、近郊内与城市有着密切联系的其他城市建设用地以及农村地区的非农业生产用地，是反映人类活动强度和评价用地扩展态势的重要指标 [ 8 ] [ 9 ] 。城市绿地指草地，森林及灌木，是城市生态系统的重要组成部分，具有改善城市环境、净化空气，增强湿度的作用。城市水系主要包括河流、湖泊、湿地等，其拥有丰富的自然人文景观、开阔的视域，是城市重要的生态廊道。 3.2. 人造覆盖扩展变化分析 本文为了便于描述城市范围内人造覆盖物与时间序列的关系，选取面积增长率、扩张速度、扩展强度、空间重心指数四个指标来定量描述地表覆盖面积和结构变化的总态势。 3.2.1. 扩张速度 城市扩张速度指的是某空间单元在研究时期内建成区的年平均扩张面积，可定量分析城市建成区扩张速度的快慢。其计算公式为 V = U b − U a T (1) 上式中，V表示年扩张速度；U a 和U b 分别表示研究初期与末期的城市建成区面积；T为时间跨度。根据划分标准来确定年均扩张速度，即：高速扩张(>10 km 2 /年)；快速扩张(6 km 2 ~10 km 2 /年)；中速扩张(2 km 2 ~6 km 2 /年)；低速扩张(<2 km 2 /年)。 3.2.2. 扩展强度 扩展强度指数是指研究区域在研究时段内的城市用地扩展面积占用地总面积的百分比。实质是用研究区的用地面积对其年均扩展速度进行标准化处理。计算公式为： R = U b − U a U a * 1 T * 100 % (2) 上式中，R为城市扩展强度，U a 和U b 分别为研究初期与末期城市用地面积，T为时间跨度。通过空间扩展强度指数的划分标准为：高速扩张型>1.92；快速扩张型1.05~1.92；中速扩张型0.59~1.05；低速扩张型0.28~0.59；缓慢扩张型0~0.28。 3.2.3. 城市空间重心指数 城市空间重心是描述城市空间分布的一个重要指标。它是城市保持均匀分布的平衡点，可通过对各城市地块的几何中心坐标值加权平均求得。计算公式为： X t = ∑ i = 1 n ( C t i * X i ) ∑ i = 1 n C t i Y t = ∑ i = 1 n ( C t i * Y i ) ∑ i = 1 n C t i (3) 式中，X t 、Y t 分别为t时间城市用地重心坐标，X i 、Y i 为第i个城市地块的几何中心坐标，C ti 为第i个地块面积。 重心的转移距离计算分式为： d = ( X 1 − X 2 ) 2 + ( Y 1 − Y 2 ) 2 公式中的d代表转移的距离；X 1 、Y 1 表示转移后的重心坐标；X 2 、Y 2 表示基准年的重心坐标。 通过跟踪不同时期城市空间重心的移动，能够得到城市扩展方向变化的轨迹。根据多个时期的重心变化，可以预测城市的空间发展趋势。
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user: 5. 讨论 城市的发展势必会引起内部地表覆盖结构的改变。基于武汉与喀土穆城市内部地表覆盖类型的定量计算，得出武汉扩张缓慢，扩张模式呈边缘填充式。同期，喀土穆保持着较高的城市扩张速率，表现为飞地式与边缘式结合的高速扩张模式。虽然喀土穆的人造覆盖扩张伴随着速度快、增长多，但其新增区域都是建筑层数低矮，开发强度较低的居住区。虽然武汉新增人造覆盖面积并不多，但建筑开发强度大，容积率远高于喀土穆。其通过比较分析武汉与喀土穆城市在2000~2010年地表覆盖扩张动态格局，发现两城市人造覆盖质心位置有着明显的变化，阐述了喀土穆人造覆盖整体增长并未占用城市水体与绿地，而武汉则有围湖造地的发展态势。而对两城市结构变化与差异分析，揭示了两城市在不同的社会发展阶段，地表覆盖结构存在的差异，武汉地表覆盖结构相对合理。 细数河流水体城市不同时期的空间扩张形式，机械填充的圈层式扩展即围湖造地是对城市自然生态系统危害最大的一种。因此在新时期为了维持城与湖的和谐发展，一定要杜绝这种城市扩张模式。相反，轴线拓展、组团推进模式则是以尊重城市的自然环境为基础的，它最大限度的保护了湖泊网络系统的完整性和连续性，从而保证了城市健康、有机的发展，并最终实现城市与湖泊的和谐共处。
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user: 摘 要 针对当前显著性目标检测方法存在的背景噪声较大、准确度较低以及计算量大等问题，提出了一种基于分层PCA技术的显著性目标检测算法。该方法首先将原始RGB图像转换为灰度图像，并通过比特面分层技术将原始灰度图像分为8层，每层图像包含与该层图像特征相匹配的显著目标信息；接着，以原图的色彩结构为参考图像，通过灰度级–彩色变换方法为分层后的灰度图像重新赋值，分层图像不仅体现了原有的结构特征而且有效地保留了原始图像的彩色特征；然后，对分层图像进行PCA分析，得到每层图像在主成分方向上的结构差异特征以及色彩差异特征；之后，将两种特征进行融合，产生精度高、鲁棒性好的分层显著图，进而利用中心先验方法将显著目标放置近似中心处从而突出目标区域，得到更加精确的显著图。最后，对分层显著图进行信息熵判决，并由此得到一幅背景信息最少而显著信息突出的最优显著图。在MSRA、ASD、ESSCD等数据集中随机选取300张图像进行了测试并与ITTI (IT)、GBVS (GB)、SR、LC、HS、CHS等几种经典方法进行了比较，实验结果表明所提出方法能够有效的将显著目标与背景相分离，检测效果更接近人工标定的结果，与对照方法相比在准确率(PRE)、召回率(REC)和F-measure等性能参数方面具有明显优势。同时加快了运算速度，提高了检测精确度。 关键词 :分层PCA，显著性检测，结构特征，色彩特征 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本人眼的视觉注意机制使人类能够在复杂场景中实时定位图像中位置相对重要的信息，并以此来判定处理不同目标的优先级序列，这样可有效地缩小视觉处理的范围，进而极大地节约计算资源。因此，对人类的视觉注意机制进行研究并将其应用于计算机视觉和图像处理等领域具有非常重大的意义。如今，基于人类视觉注意机制的显著性区域检测技术得到了国内外研究学者的广泛关注，该方法已经成为计算机视觉领域中非常重要的研究课题，并成功地应用于图像裁剪，目标跟踪与识别以及缩略图生成等多个方面。 计算机视觉研究人员模拟视觉注意机制的初期往往采用自下而上的过程，这类模型被称为自下而上的显著性模型。如：Itti等人 [ 1 ] 模拟人脑视皮层神经细胞对颜色、亮度和方向特征的融合机制，并使用“中心–周边”原理建立了视觉显著性模型，有效地检测出了对比度明显的显著性区域。此模型计算过程简单，但对目标区域的检测不够准确。Yang C等人 [ 2 ] 基于图论模型对Itti模型加以改进，提出了GBVS (Saliency detection via graph-based)算法模型。其计算方法与Itti模型相似，图像颜色、亮度与方向等底层特征的提取方法相同。GBVS模型通过马尔可夫随机场计算特征显著图，能够从全局的角度较好地进行图像显著性检测，但其缺点是效率较低，无法辨识目标轮廓。侯晓迪等人 [ 3 ] 提出了一种SR (Spectral Residual)算法，该方法认为从图像的幅度谱中减去先验知识的幅度谱，剩下的就是显著部分的幅度谱，再通过频域空间变换就可得到目标显著图。此算法运算速度虽快，但精确度难以保证。Shen等人 [ 4 ] [ 5 ] 提出的LR (Low Rank)算法将高层先验统一到低秩的框架中，能够提取较多的显著特征，但其计算量较大，得到的显著图均匀性较差。总的来说，自下而上的显著性方法大都比较基础，运算速度较快，算法实现简单，但得到的显著性检测结果往往通过密集的亮点来表示显著性部分，因此无法显现出显著性物体的清晰轮廓。 另外一种显著性检测方法为自上而下的模型。主要根据具体任务通过对自下而上的检测结果进行形状、大小、特征数、阈值等调整而实现的 [ 6 ] 。例如：Achanta等人 [ 7 ] 提出的FT (Frequency tuned)算法就是将经过高斯低通滤波图像中的每个像素值和整幅图像的平均像素值之间的欧式距离作为该点的显著值，形成了一种基于全局对比的显著区域检测方法。Cheng等人 [ 8 ] 提出的RC (Region Contrast)算法则通过计算每个划分区域的显著性值，构建了基于局部对比度的显著性图。Dalal等人 [ 9 ] 提出了一种基于梯度直方图特征的人体检测方法。该方法使用梯度方向直方图信息来表达人体特征，并提取人体的外形信息和运动信息，进而组成了丰富的特征集。这几种自上向下的模型 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 均是通过图像的局部对比度特征进行显著特性分析，此类模型由于要提取多种特征，因此运算速度较慢，并且容易受到光照环境等客观因素的影响，使得目标检测的准确率大大降低。 近年来，许多研究者将机器学习等类方法应用于显著性检测方面并取得了较大进展。如杜玉龙等人 [ 10 ] [ 11 ] 根据人眼视觉原理，构建深度卷积神经网络模型(CNN)并结合超像素聚类方法获取图像区域特征，通过对特征进行学习实现了有效的显著性区域检测。Ying Tang等人 [ 12 ] 是利用机器学习和稀疏编码的高效性和鲁棒性进行显著性检测的。此类方法鲁棒性高，但运算速度慢。为此，Bing Yang等人 [ 13 ] [ 14 ] 将主成分分析法(PCA)运用到显著性检测中，该方法保留了机器学习的高效性，但是，当图像背景信息量较大时，难以有效的提取出仅代表显著目标的主成分信息，从而导致检测结果含有较大的背景噪声。 在显著性检测任务中，由于图像的复杂性，对于单一级别的检测方法得到的显著图是不明确的。为了减少图像复杂度的影响，Che等人 [ 15 ] 提出了HS (Hierarchical Saliency)算法。该方法通过对图像分层并计算分层显著图，有效地抑制了背景噪声对目标检测的干扰。李波等人 [ 15 ] [ 17 ] [ 18 ] 也利用了分层图像以及融合各层特征的方式对物体进行检测，都取得了比较好的检测效果。 基于上述分析，为了减弱冗余信息对检测结果的影响以及保留机器学习的高效性，本文提出了一种基于分层PCA技术的显著性目标检测算法，利用分层PCA技术将图像分成背景信息缺失程度不同的多层图像，使得每层图像都包含与其结构特征相匹配的显著目标信息，有效地突出了显著目标并减少了背景噪声，使得在提取主成分信息的过程中减少计算量并减弱背景信息对检测过程的干扰，有利于将目标与背景相分离，保留机器学习的高效性，增加算法的鲁棒性。
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user: 2. 算法描述 分层PCA显著性目标检测算法流程如图1所示。其基本处理过程为：首先，对原始图像进行分层，利用不同比特层包含的数据重构一幅图像，从而突出显著目标的信息。接着，为了融合多种特征，将原图的色彩结构转移到分层后的灰度图像中，使得每层图像都具有与原图像相对应的色彩结构。第三，运用PCA (principal component analysis)算法提取出各自的结构特征及颜色特征。第四，将两种差异特征相融合得到多幅显著图；最后，通过信息熵选择出最优结果。 2.1. 比特面图像分层原理 一幅8比特灰度图像，可以认为是8个1比特的平面组成，每个平面都包含与其相匹配的显著信息。 图1. 算法流程图 其中4个高阶比特平面，特别是最后两个比特平面，包含了显著目标的大多数信息。而低阶比特平面则在图像上贡献了更精细的灰度细节，这就意味着可以使用显著信息更多的比特层来构建原图，突出显著目标在整幅图像中所占的比重。因此，可以用不同的比特层信息来表示分层后的图像。其算法步骤为： 1) 将原图像转换为灰度图像并作为第一层图像。 2) 将第一层图像的最低有效比特层置零，得到一幅包含了七个比特层的图像作为第二层图像输出，接着对第二层图像的最低有效比特层置零作为第三层图像输出，以此类推，直到图像仅保留一个比特层。 3) 将得到的比特层数不同的二进制数据转换成十进制像素值，从而获得与比特层数相匹配的多层图像。 选择利用去除二进制某一比特层的方法实现图像分层，目的是产生多层以显著目标为主要信息的图像，减少背景信息的干扰。其操作结果如图2所示。 从图2可以看出，不同的比特平面层包含的图像信息大不相同，第八幅图像明显减少了显著物体所包含的信息，使得图像中的显著目标区域缺失。而其他图像由于缺失的比特层不同也在一定程度上减少了背景信息，突出了显著目标所包含的信息。 2.2. 彩色转换 基于比特面的图像分层是在灰度图像的基础上进行的，为了使分层图像保持原有的色彩特征，将原图像的色彩结构作为模具对分层后的灰度图像进行色彩转移。 在转换过程中，经常采用的技术是灰度级-彩色变换，意思就是对黑白图像上的每一个像素点，取得该点的灰度值并送入三个通道经过实施不同的变换，产生相应的R、G、B的亮度值，即所求彩色图像对应像素点的彩色值，这样不仅能够保留原图像中显著目标与背景的模式差异，也将两者的颜色进行了区分，增强了显著目标的对比度，使得检测更加方便可行。 图2. 图像分层结果 本文采取了文献 [ 19 ] 的方法，实现步骤为： 1) 将原图像作为参考图像I o (original image)，分层后的图像作为待处理图像I g (gray image)，将I g 扩展到三通道，并将扩展后的图像与I o 分别转化到YC b C r 空间(其中Y是指亮度分量，C b 指蓝色色度分量，而C r 指红色色度分量)。 2) 对I o 构成的图像矩阵的每一列求最大值和最小值，假设图像的分辨率为n ´ m，用 P ( i ， j ) n ( 1 < i < n ， 1 < j < m ) 来表示第m列的像素点，则矩阵中每一列的最大值和最小值我们可以表示为： P max m = max ( P 1 ， 1 m ， P 1 ， 2 m ， ⋯ ， P 1 ， n m ) P min m = min ( P 1 ， 1 m ， P 1 ， 2 m ， ⋯ ， P 1 ， n m ) 紧接着计算出两幅图像的最大值 I o max ， I g max 和最小值 I o min ， I g min 。 3) 对两幅图像进行归一化处理以得到重构的彩色图像模具 [ 14 ] ： M a r k 1 = I g − I g min I g max − I g min ， (1) M a r k 2 = I o − I o min I o max − I o min ， (2) 4) 进行色彩映射转移，将Mark2中的像素值转移到对应的Mark1中的像素点上，使分层后的灰度图像具有与原图像相同的色彩结构。转换结果如图3所示。
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user: 3. 利用分层PCA生成显著图 不要主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法。本文所提出的算法是针对分层的显著目标包含的像素附近区域独特的结构和颜色特征作为主元成分参考，重构一幅融合两种特征的显著图。由于分层的结果，使得每层图像的集成模式和颜色模式均不同于其他图像，由上一小节内容可知，分层的图像中总是存在一 图3. 色彩转换效果图 层背景信息减少而突出显著目标的图像，因此，通过计算每层图像的显著性，进而找出最接近真值的结果输出。实验结果图4所示，其中(a)~(h)分别代表其上方所对应的分层图像的显著图。算法的具体计算过程如下所述。 3.1. 提取结构特征 除为了提高结构特征计算的效率，本文提出了一种基于主成分分析(principal component analysis， PCA) 的结构特征计算方法 [ 20 ] 。 首先对彩色分层图像进行主成分分析，然后将每层图像分成大小为9 × 9的图像块，N表示分割后图像块的总个数。对于单层图像来讲，每一个以像素点i为中心的图像块用 p i 表示，则平均图像块 p a 可定义为 [ 20 ] ： p a = 1 N ∑ i = 1 N     p i (3) 接下来，我们沿着主成分方向计算出每一个图像块 p i 与平均图像块 p a 之间的距离 d ( p i ， p a ) ；并以此距离的大小来判定一个图像块是否具有显著的结构特征，每个图像块的位置坐标用其中心像素点 p i ( i x ， i y ) 表示，平均图像块的位置用 p a ( a x ， a y ) 表示。则 d ( p i ， p a ) 定义式如下 [ 20 ] ： d ( p i ， p a ) = 1 N × ∑ i = 1 N     p i × ( i x − a x ) 2 + ( i y − a y ) 2 S ( i ， a ) 2 (4) 其中， S ( i ， a ) 2 是两个图像块之间的方差。 判决规则： d ( p i ， p a ) 较大时，图像块具有显著特性，反之为普通图像块。从数学含义上讲，结构特征的提取归结为在PCA坐标系统中计算 p i 的L 1 范数，因此，进一步定义结构特征 P ( p i ) 为 [ 20 ] ： P ( p i ) = ‖ p ′ i ‖ 1 (5) 图4. 分层图像显著图 式中： p ′ i 为 p i 在PCA坐标系下的坐标。 ‖   ⋅   ‖ 1 表示L 1 范数的运算符号。 3.2. 提取颜色特征 尽可能使用国际尽管结构特征的提取可以找出图像中最独特的图块，但并不是适用于所有图像。如图5所示：图中各个球体的结构特征相同，但颜色不同，这种情况下则认为颜色特征更特殊的为显著区域，因此颜色特征的提取必不可少。 这里，采用两个步骤来检测颜色差异的图像块。第一步：采用简单的线性迭代聚类超像素分割法将每层图片分隔成若干个图像块，然后再确定哪个图像块具有独特的颜色特征。第二步，把YCbCr颜色空间中该图像块与其他图像块的距离之和定义为该图像块的颜色差异。这里，用 r i 表示第i个图像块在色彩空间中的位置， r j 表示第j个图像块的位置。从数学含义上讲，对图像块 r i 提取颜色特征是在PCA坐标系统中计算它的L 2 范数。因此，我们把 r i 的颜色特征 C ( r i ) 定义为 [ 20 ] ： C ( r i ) = ∑ j = 1 M ‖ r i − r j ‖ 2 (6) 上式中， r i − r j 表示两个图块之间的距离。 ‖   ⋅   ‖ 1 表示L 2 范数的运算符号。M表示超像素分割后的图块总数。 3.3. 结构特征与颜色特征的显著性融合 对单一的图像结构特征或者颜色特征都无法有效地表征显著目标的所有信息。为了得到准确的显著目标，我们将各层图像的结构特征和颜色特征相结合来检测不同层图像的显著区域。这里，我们采用的融和特征规则通过式(7)得到： D ( p i ) = P ( p i ) ⋅ C ( p i ) (7) 之后，通过归一化将融合特征限制到[0，1]范围内。 由于视觉上显著像素往往是集群形式，它们一般对应于真实场景中的物体，为了进一步修正显著模型，人们通常采用中心先验的方法将目标区域放在近似中心处。基于中心先验的算法 [ 21 ] 通常以目标位于图像中心作为假设条件，通过用一个峰值位于中心的高斯函数定义中心先验权重，根据权重分布不同从而有层次地突出位于图像中心的目标显著值。这里，用不同阈值下的像素集表示不同的目标区域，阈值均匀分布在[0，1]区间(均匀的取10个阈值)。因此，中心先验计算过程如下； 1) 用融和特征映射D(p i )检测不同层的像素集，计算每个阈值结果的重心。 2) 每个重心放置一个δ设为10，000的高斯分布，计算各个阈值相应的高斯权重。 3) 在各层图像中心处增加一个权重为5的高斯分布，提高中心位置的权重。 用高斯权重映射 G ( p i ) 表示所有高斯分布的加权和，根据权重分配的差异给予不同的显著优先级。 图5. 色彩特征提取 因此，可以进一步定义显著性映射，将融合特征映射和高斯权重映射相结合，得到突出中心目标的融合显著图 S ( p i ) ，即： S ( p i ) = D ( p i ) ⋅ G ( p i ) (8) 3.4. 最优结果判决 经过特征融合可以得到检测结果不同的多幅显著图，运用一种判决方法，使得输出的图像噪声最小，信息量最多。 在信息论当中，熵是一个比较基础的概念，它代表了在随机事件当中的平均信息量。信息熵往往暗含着图像信号中前景与背景噪声的分布情况。一般情况下，若是一幅图像显著区域越明显，那么它在整幅图像的表现上就越突出，同时重复出现的背景区域也就抑制的较多。因此，显著区域在直方图上也就聚集在某一特定区域值里面，同时提供了较小的信息熵。基于这一事实，通常的规则为：最小的信息熵对应最佳的显著图。对于一幅图像信号X来说，其信息熵定义为： E n s ( X ) = − ∑ i = 1 m   ∑ j = 1 n     p ( X i ， j ) log p ( X i ， j ) (9) 在式中， X i ， j ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 表示的是图像X在第i行第j列的像素灰度值， p ( X i ， j ) 意味着在图像X中， X i ， j 发生的概率，Ens代表的是图像信息熵。 那么最佳尺度的显著图 k o p t 可以表示为： k o p t = argmin k ( E n s ( S k ) ) ，     k = 1 ， ⋯ ， K (10) 对分层PCA处理后的多层显著图计算信息熵，结果如下表所示： 表1中数据为图6所示各个图像的信息熵。利用上述信息熵判定规则对8层图像进行判决，选择信息熵最小的图像作为最优结果输出，由此得到背景信息最少的显著图也就是最终结果图。
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user: 4. 实验结果及分析 分别在MSRA-1000、ASD-1000、ESSCD-1000等数据集上对上面所提出的分层PCA显著性目标检测算法进行了测试，并与几种经典ITTI (IT)、GBVS (GB)、SR、LC、HS等进行了比较。所产生的结果分别由文献 [ 1 ] 、 [ 2 ] 、 [ 3 ] 、 [ 15 ] [ 22 ] 、作者主页所提供的原码或可执行软件在各个数据集上测试生成。CHS [ 23 ] 采用文献 [ 23 ] 作者主页提供的在ECCSD数据集上生成的原始数据。视觉对比结果如图7所示。此外，为了客观的评价检测结果，我们用准确率(PRE)、召回率(REC)和F-measure (FME)等性能参数各种算法进行了评估。准确率、召回率和F-measure定义式如公式(11)~(13)所示： Table 1 Entropy of hierarchical image informatio 第1层 第2层 第3层 第4层 第5层 第6层 第7层 第8层 图7—B1 6.3323 6.3976 6.3342 6.3592 6.3084 6.3650 5.7816 6.0554 图7—B2 7.2114 6.7306 7.0384 7.0239 6.9984 7.0126 7.1003 7.0316 图7—B3 5.7816 5.8034 5.7501 5.6330 5.5693 5.6912 5.7864 5.7906 表1. 分层图像信息熵 图6. 分层PCA显著图 图7. 算法结果对比图 PRE = TP TP + FP (11) REC = TP TP + FN (12) FME = 2 × PRE × REC PRE + REC (13) 其中，TP表示检测出的显著目标的像素个数，TN表示将背景正确划分为背景类的像素个数，FP表示提取出错误背景的像素个数，FN表示将显著目标错误划分为背景类的像素个数。 图8所示为在3个公共数据集上，不同显著性检测算法的PR 曲线，图9为图8所示各个算法结果的F-measure对比直方图。可以看出，由于数据集ESSCD图像识别率较高，HS，LC算法的准确率超过90%，但F-measure值较低。在较为复杂的MSAR数据集上，各个算法在一定程度上降低了召回率，并且IT、GB、LC等算法的F-measure值明显降低。在较为简单的ASD数据集上，GB算法的召回率较高， 图8. 不同数据集P-R曲线 图9. F-measure值对比直方图 HS算法在准确率与F-measure值上有一定的优势。总体上，本文算法在不同数据集上的准确率均超过90%，并且平均F-measure值高于其他算法，检测效果稳定，鲁棒性较好。
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于分层PCA技术的显著性目标检测算法。实验结果表明，所提出算法能够减少背景噪声干扰，有效的将背景与目标分离，在检测精度、召回率以及F-measure参数等方面具有一定优势，同时保留了机器学习方法在提升显著性检测效果方面的优良特性。因此，分层PCA显著性检测技术是一种有效的复杂背景下的目标检测方法。分层PCA算法无法同时对图像中的所有信息进行分析，当图像背景中的物体与目标对象拥有同等级的亮度及分辨率时，难以提取出完整的目标信息。因此，本文下一步的工作目标是针对这一问题进行研究，进一步提高整幅图像的信息利用率以得到更精确的显著目标信息。
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user: 摘 要 近年来中国房地产宏观调控政策不断更新，“限购令”经历了从出台到“松绑”再到趋紧的过程。因此学术界对这一政策对于房地产领域的企业财务绩效的利弊也有不同的看法，本文以沪深房地产上市公司为研究样本，采用相关性分析方法探究2014~2016年间样本公司的财务绩效与“限购令”政策之间的相关性，目的在于体现“限购令”政策对沪深房地产上市公司财务绩效的作用，同时发现其变化规律。研究发现，“限购令”政策的出台对企业财务绩效指标中的总资产周转率有正向显著影响，但是对于企业的资产报酬率、营业收入增长率和现金比率等财务绩效指标的影响并不显著。 关键词 :限购令，房地产上市公司，财务绩效 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着我国现代化进程的不断加快，城镇化的脚步也不断前行，再加上人口的不断增加，我国房地产行业从20世纪初开始便有了蓬勃发展。房地产行业总体上来看有着可观的利润，但其中存在大量泡沫。同时利用房地产市场进行炒作以及投机的不良行为也随之而来，造成我国主要城市房价的一路暴涨。为了限制房价飙升、维持房地产市场正常运作，2010年至今一系列的房屋购置限制政策接连出现，也就是我们常说的“限购令”政策相继发布。2010年北京首先提出“国十条”住房限购政策，随之而来的就是“国五条”的出台，十几个城市推出限购政策，上海、广州和杭州等城市就在内。而到了2014年，许多城市对“限购令”开始“松绑”，房屋购置限制措施有放松的迹象。但2016年到当前，北京、上海、广州等城市再出“限购令”，房地产市场的发展形势在国内一线城市中愈发趋紧。在上述“限购令”政策的变化下，沪深房地产上市公司的财务绩效也有了浮动。众多学者的研究表明“限购令”的出台对房价的抑制起到了一定的作用，也在一定范围内打击了投机行为在房地产市场的发展。关于房地产上市公司，该政策大多是情况对于财务情况起到消极作用。以上结论大多出自2014年以前的研究，而针对2014年限购政策有所松绑又在近一年内再次收紧的现实情况，目前尚未发现这方面的研究。 本文从国家相继出台的关于房屋购置限制的宏观调控政策分析入手，以最近6个半年期的样本公司财务报告数据为基础，举例分析“限购令”对沪深房地产上市公司的财务绩效的影响变化。本文研究的主要目的如下：1) 为房地产企业的管理者、投资者、潜在投资者的决策提供有效的信息，为政府制订政策提供根据；2) 针对现实中“限购令”对房地产上市公司财务绩效的有利或不利影响的争论给出一个合理的解释；3) 丰富在类似研究中的房地产上市企业财务绩效影响因素的研究模型和方法，给房地产公司经营运作提供参考。