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基于RS与GIS的生态用地评价——以辽宁省大洼县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
生态用地评价是当前生态环境保护与土地利用规划领域重要的研究内容。本文根据研究区自然条件、社会经济状况、土地利用特点和生态保护要求, 借助RS和GIS技术, 在建立基于生态服务功能的生态用地分类体系的基础上, 从生态服务功能和生态敏感性2个方面选取合适的生态用地评价指标, 采用层次分析和专家咨询相结合的方法确定评价因子权重, 合理划分评价单元, 采用指数和法对辽宁省大洼县生态用地进行了定量评价。结果表明, 大洼县生态用地划分为禁止开发生态用地、限制开发生态用地和可适当开发生态用地3个类别。其中, 禁止开发生态用地面积为14 695.97 hm2, 占生态用地总面积的27.13%; 限制开发生态用地面积为25 185.49 hm2, 占生态用地总面积的46.50%; 可适当开发生态用地面积为14 281.84 hm2, 占生态用地总面积的26.37%。这3种生态用地类型有其自身特点, 在土地利用开发过程中应采取相应的生态保护措施。研究结果将为区域生态用地保护、生态环境与人地关系的改善以及新一轮土地利用规划修编提供重要的数据参考与科学依据。 相似文献
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利用GIS在空间分析和系统开发上的优势,集成了灾害强度和灾情要素的评估模型,建立了自然灾害灾情要素评估系统.系统以C/S结构为主体架构,基于组件式GIS平台ArcGIS Engine和J2EE平台,实现了我国10种常见自然灾害的灾情评估.依据不同灾害的强度和灾情要素,开发了自然灾害发生、发展、成灾演进过程的系列评估模型,并以洪涝灾害为应用案例进行评估,证明了系统的有效性和合理性. 相似文献
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【目的】 为了改善遥感影像分类算法对“同谱异物”的农村房屋与乡村道路的区分能力,提高房屋识别的空间平滑性与自动检测精度,为后续的农村宅基地遥感监测提供技术支撑。【方法】 文章基于光谱-空间核函数集成支持向量机（光谱-空间核SVM）算法框架,发展了一种适于高分辨率遥感影像的农村房屋自动化识别方法。首先,对高分辨率遥感影像进行空间分割以及影像的空间邻域关系进行建模。其次,获取分割图斑内像元灰度值的均值作为空间特征,以像元灰度值作为光谱特征,利用光谱-空间核SVM算法进行房屋预提取。单独提取影像中的道路、裸地等区域,并制作掩膜对房屋预提取结果进行修正。最后,通过众数滤波,对房屋识别结果进行空间平滑处理,抑制噪声。【结果】 该试验得到的Kappa系数、总体精度和F1分数分别为0.75、98.0%和0.76;而基于像元光谱的常规识别方法得到的上述指标分别为0.40、91.8%和0.44。【结论】 该文提出的方法能有效抑制将道路、裸地识别为房屋,且具有良好的空间平滑性能。 相似文献
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