市政园林施工中常见问题和相关策略

市政园林施工对于实现良好的城市景观非常重要。为了使最终的建筑效果达到最好,有必要对建筑材料和建筑程序进行广泛的检查,以获得良好的技术准入并制定具体的建筑计划。为了实施生命周期管理和控制,本文分析了城市园林建设中的常见问题及相关策略。     

中国3类典型区SRTMGL1和SRTM V4精度对比分析

以中国3类典型地区(华北平原、云贵高原和青藏高原)为研究区,利用ICESat/GLAS数据作为高程控制点数据,以SRTM的两种分辨率数据SRTM 1 Arc-Second Global(SRTMGL1)和SRTM Version 4(SRTM V4)数据作为精度评价数据,结合地形要素和土地覆盖要素,综合对两种DEM在3类典型区的精度进行了评价比对。结果表明:(1)在3类研究区中,总体上SRTMGL1数据精度优于SRTM V4数据精度,其中华北平原研究区两种DEM精度最高,云贵高原研究区两种DEM精度最低。(2)在不同的坡度分级内,SRTMGL1的数据精度皆高于SRTM V4数据,在较小的坡度区间内,两者精度差别不大。大坡度、高植被覆盖对于SRTMGL1精度衰减影响较大。(3)在4种地貌区内,两种DEM的相对精度和绝对精度随地形变化有不同的分异规律。其中在相对精度方面,山脊点处SRTMGL1数据高程测量值较SRTM V4数据偏大,山谷点处SRTM V4测量值较SRTMGL1数据偏大;在绝对精度方面,两种DEM与ICESat/GLAS控制点差值剖面线随地形变化明显,在平缓地区,差值剖面线振幅小,两种DEM差值相接近,在高起伏地区,剖面线振幅大,且SRTM V4差值曲线较SRTMGL1剖面曲线振幅偏大,两者差值大。(4)在华北平原研究区和云贵高原研究区内,高植被覆盖区两种DEM误差最大,裸地和人造表面误差最小;在青藏高原地区,冰川覆盖区误差最大,水体区误差最小。     

眉县“三生用地”分类及其空间结构分析

以土地的生态、生产和生活功能为导向,将土地划分为生产生态用地、生态生产用地、生活生产用地和生态用地4类,并与土地利用现状分类进行了衔接,构建了眉县的“三生用地”分类体系。然后采取雷达图、信息熵、空间洛伦兹曲线和基尼系数的方法,分析了眉县“三生用地”分布的空间结构,结果表明:（1）眉县各镇（街办）的生态生产用地和生态用地的数量差异较大;（2）眉县南北部镇（街办）的“三生用地”结构均衡性较高,信息熵水平高于中部镇（街办）;（3）眉县生产生态用地在全县分布相对平均,生态生产用地和生态用地的分布相对合理,生活生产用地在全县分布差距较大。根据眉县“三生用地”的空间分布提出了结构优化的建议,旨在为规划工作提供科学参考。     

基于梯田信息的地形湿度指数表达研究

[目的]研究基于梯田DEM的地形湿度指数,为深化黄土高原地区土壤水分的研究提供依据。[方法]以黄土高原地区梯田为研究对象,选择5mDEM、基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM和基于激光点云数据构建的高精度1 m DEM数据分别对研究样区的地形湿度指数进行表达并作对比分析。[结果]3种不同梯田DEM数据对地形湿度指数的表达有显著差异。(1)5m DEM数据仅能表现出地形湿度指数的宏观分布特征,不具备梯田地形特征信息;(2)基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM能较准确细致地实现对梯田样区地形湿度指数的表达,梯田田面和田坎特征分布明显。但与高精度1 m DEM相比,在单个田面和田坎内部地形湿度指数定量表达有所偏差。[结论]基于真实田坎方法构建出的梯田DEM可以更加准确地表达出梯田区域的地形湿度指数分布特征,但与真实地形相比,在田面和田坎内部的表达上仍然有所偏差,其构建方法需要进一步改进。     

基于景观结构的眉县土地利用生态风险空间特征

在GIS与RS技术支持下,以眉县为研究区域,根据对遥感影像的解译获取2005年、2010年及2015年土地利用类型数据,划分1 km×1 km网格作为研究单元,根据景观扰动指数与景观脆弱指数构建生态系统模型,借助地统计学与GIS软件进行了空间分析,对眉县土地利用变化影响下的生态风险空间分异特征进行了定量评价。结果表明:眉县土地利用类型中建设用地与林地面积逐年增加,耕地与未利用地面积总体减少,土地利用程度提高。空间自相关分析结果显示高值-高值（H-H）聚集区集中分布于北部首善镇、常兴镇附近,低值-低值（L-L）聚集区主要分布于研究区边界。眉县土地利用生态风险等级整体上呈现逐渐提高的趋势,高风险区主要集中在北部首善镇、常兴镇附近,此区域风险等级提高最为显著,南部生态风险普遍较低,形成北高南低的局面,高风险区、较高风险区面积逐渐扩大。研究结果可为区域生态安全格局构建、土地利用的优化布局提供借鉴。     

基于GIS的植被空间格局特征与地形因子的相关关系--以陕西省耀县为例

以陕西省耀县为例,通过GIS空间分析方法,分析了耀县植被空间分布格局与地形因子(高程、坡度和坡向)的关系,研究了植被指数随地形的变化趋势。研究结果表明,植被空间分布与地形因子关系密切,并呈现一定的规律性。     

黄土丘陵沟壑区不同坡度分级系统及地面坡谱对比

地面坡度是最重要的地形定量指标 ,建立科学合理的地面坡度分级体系是对坡度进行科学研究与坡度图制图必不可少的重要环节。总结了近年来在坡度分级研究方面的已有成果 ,将坡度分级方法归并为临界坡度分级、等差坡度分级、模糊坡度分级 3种方法。在说明了各种分类方法特点的基础上 ,探讨了其应用的适用性。以黄土丘陵沟壑区的韭园沟流域为实验样区 ,利用高精度 1∶ 1万比例尺的 DEM数据为信息源 ,建立了栅格数字坡度模型。利用分级统计的结果 ,对各种坡度分类方法所得到的地面坡谱进行了对比和分析     

DEM提取地面平均坡度误差的量化模拟

研究选取陕北黄土丘陵沟壑区、黄土梁峁丘陵区、黄土低丘区以及黄土破碎塬区 4种地貌地区作为试验样区 ,采用高精度 1∶ 1万比例尺 5 m分辨率的 DEM为基准数据 ,应用比较分析、回归分析和相关分析等方法研究黄土高原不同分辨率 DEM提取地面平均坡度精度的量化估算方法 ,所得到的精度计算数模表达式经验证具有很好的应用前景 ,也为建立全国范围的通用表达式提供了重要的方法依据     

梯田DEM构建方法精度比较研究

在黄土高原地区,梯田作为重要水土保持措施之一,在减缓土壤侵蚀的同时也改变了局地范围的地表形态。顾及梯田地形DEM构建方法的提出极大地弥补了传统中低分辨率DEM不能表达梯田突变地形的缺陷,对于地表微形态分析、土壤侵蚀等地表过程评价等具有重要意义。从基于高程、坡度、坡长等地形属性特征分析、测量误差及地形描述误差评价三方面出发,以高精度激光点云数据为基准,深入探究不同梯田DEM构建方法对梯田地形的表达差异,并对其进行了精度评价。结果表明:（1）从测量误差和地形描述误差的描述结果来看,基于真实田坎法构建结果在各种地形因子的表达上整体误差更小,更接近梯田真实地表形态;（2）从地形特征因子分析结果可知,基于真实田坎法的DEM整体精度较高,对各种地形因子的描述更准确。（3）基于真实田坎法构建出的梯田DEM能够精确描述原始地表形态,但需要较多人力工作,适用于精度较高的梯田地形研究。     

基于Landsat 8 OLI影像的延河流域土壤线提取及其应用研究

[目的]以延河流域为研究区,利用自动提取算法建立典型黄土的土壤线方程,为土壤调节植被指数的计算提供基本参数。[方法]基于Landsat 8OLI遥感影像,采用自动提取算法获取土壤线参数;分析归一化植被指数NDVI,土壤调节植被指数PVI,TSAVI,ATSAVI与实测盖度的相关性,探讨所构建的土壤线方程在黄土高原地区植被指数提取中的适用性。[结果]通过自动算法与常规方法对比发现两者偏差较小,且自动提取算法具有较高的精度和稳定性;各植被指数与实测盖度的相关性大小为:PVINDVITSAVIATSAVI,PVI为延河流域植被盖度反演的最优植被指数,NDVI次之,TSAVI与ATSAVI较差;与NDVI指数相比,PVI指数能够较好地抵抗土壤噪声的影响,对不同植被类型的敏感性较高,更适用于植被覆盖度较低的黄土高原。[结论]自动提取算法对延河流域土壤线的提取较为适用,所得参数适合于计算土壤调节植被指数。