基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

东莞林科园植被生态评价

在野外调查获取数据的基础上,通过数据库构建、数据分析及建模等,评价了目前东莞林科园的植被和土地利用状况.结果表明:东莞林科园内现有柠檬桉Eucalyptus citriodora林、马占相思Acacia mangium 林、湿地松Pinus elliottii林、柚木Tectona grandis林和流苏相思Acacia sinuate林等5个森林植被类型,乔木层、灌木层和草本层的Shannon-Wienner指数值的变化范围介于1.53～2.22、1.30～3.13和1.75～3.04之间.不同层次植被的Shannon-Wienner指数值大小依次为:灌木层＞草本层＞乔木层.基于层次分析法的模糊综合评判结果表明,植被生态质量最好的是引种圃、树木园和棕榈园,其次是果园和药用植物园,排名最后的是生态园、试验区和赏花园.     

养禽产业集聚风险的模糊综合评价

养禽产业集聚发展已成为我国养禽产业经营的合理组织形式,它是一个极其复杂的过程,要考虑众多的因素,不仅要考虑定量因素,还要考虑定性因素。采用模糊综合评价方法,全面考虑养禽产业集聚所涉及的各个因素,把定性的因素定量化,采用专家打分的方法,确定集聚的权重集和评语集,对养禽产业的集聚风险进行模糊综合评价,从而确定企业是否适宜加入集聚体。     

FAHP-GIS在FAST台址单体滑坡危险性评价中的应用

[目的]研究贵州省平塘县500 m口径球面射电望远镜(FAST)工程台址光明顶滑坡的危险性及其区划,为该区及相似地区的滑坡灾害监测与防治提供参考依据。[方法]选取地形地貌、岩性岩组、地质构造、人类工程活动及灾害历史等作为一级评价指标,在此基础上发展二级评价指标,运用GIS技术构建基于模糊层次法(FAHP)的滑坡危险性评价指标体系,并完全参与对指标隶属度矩阵的运算,开展针对喀斯特单体滑坡危险性评价研究。[结果]光明顶坡体总体居于中危险和低危险水平,局部高危险,高危险区域主要位于1 H馈源塔和断层破碎带区域的3个支撑柱附近,高危险区约占研究区面积的4%。[结论]光明顶坡体存在安全隐患,已经对精密的射电望远镜设施的安全运行构成威胁。本文评价结果与实际情况基本相符,评价方法在单体滑坡危险性评价研究方面具有创新性,且可操作。     

基于GIS的生态环境脆弱性模糊综合评价

运用模糊数学的基本理论,将AHP—模糊综合评价模型应用于生态环境脆弱性评价,从自然因素和人类干扰因素两方面建立了生态环境脆弱性评价指标体系,并基于空间网格单元提出了用GIS实现模糊综合评价的"分解—合成"方法。以山西省绛县为例,采用GIS技术与AHP—模糊综合评价模型相结合的生态环境脆弱性评价方法,分析了生态环境脆弱性等级和分布规律,验证了该模型和方法的正确性、可行性和可操作性。     

水体重金属污染评价方法对比研究——以扎龙湿地湖水为例

采用对权重公式进行发展的模糊综合评价模型对仙鹤湖湖水重金属污染状况进行了评价和分析,并与灰色关联分析法、分级评价法、内梅罗指数法和单因子指数法进行了评价结果的比较,其中前3种方法的评价结果整体趋势是基本一致的。与实际情况对比表明,模糊综合法和分级评价法评价结果概率分布比较客观真实地反映了整体湖水水质状况,因此模糊综合法对评价对象的整体质量状况评价结果明显。基于评价结果进行了蒙特卡罗（MC）预测,参考各方法的评价结果的蒙特卡罗预测值和湖水水质实际情况,满足湖水评价参数的概率为74.87%,即扎龙湿地仙鹤湖湖水整体水质为Ⅱ级,同时有向Ⅲ级转化的趋势。扎龙湿地仙鹤湖营养状态级别为中度富营养。     

基于集对分析与三角模糊数耦合的土壤重金属污染评价模型

土壤重金属污染程度综合评价问题是一个前沿的、复杂的不确定性问题。本文尝试利用集对分析方法描述土壤重金属污染评价过程中的确定性和不确定性特征,并应用角模糊数刻画集对差异度系数以改进集对分析方法,进而提出了基于集对分析与三角模糊数耦合的土壤重金属污染综合评价新模型。实例应用结果及与其他方法对比分析表明:该模型评价过程直观、计算简便、结果客观合理,在土壤重金属污染评价中具有参考价值。     

内蒙古乌梁素海入湖水质超标风险率分析

以内蒙古乌梁素海入流水体为研究对象,考虑湖泊水质的随机性和灰色不确定性,以灰色概率统计理论为基础,引入灰色-随机风险率方法,通过计算并分析2006年、2007年和2008年入湖断面各水质参数存在的超标风险性,反映不同水质参数的污染强度和污染历时的变化过程。结果表明,入湖水体总氮总磷浓度超标风险率呈现逐年上升的趋势;总氮浓度超过Ⅴ类标准值的上限风险率达96.4%,下限风险率达87.7%;总磷浓度超过Ⅴ类标准值的上限风险率达96.2%,下限风险率达86.9%;BOD5浓度超过Ⅴ类标准值的平均风险率达55%;COD浓度超过Ⅴ类标准值的平均风险率达85%。乌梁素海入湖水体污染程度已十分严重,源头水污染防治已刻不容缓。     

流域尺度土壤厚度的模糊聚类与预测制图研究

基于土壤厚度与景观位置和特征之间的关系,运用模糊c均值聚类(FCM)方法对西苕溪流域的土壤厚度分布进行了空间预测。选取高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子进行模糊聚类,根据相应的聚类参数将流域地形组合分为8类。利用部分调查获得的土壤剖面数据,结合样点属性和专家经验为典型区赋值,最后由加权平均得到流域土壤厚度预测图。验证结果表明,FCM方法可以对地形因子组合进行有效合理的分级,其预测精度较高,模型的稳定性较好,是一种低成本高效率的制图方法。该方法在土壤厚度预测方面具有一定的可靠性。     

快速城市化进程中石家庄城市生态系统健康评价

城市生态系统健康评价是制定城市规划、建设、管理政策的依据。结合石家庄实际情况,选取活力、组织力、恢复力、生态系统服务功能和人群健康状况构建城市生态系统健康评价指标体系。基于均方差法确定指标权重,运用模糊数学评价方法对2005—2009年石家庄城市生态系统健康进行了评价分析。结果表明:石家庄城市生态系统健康状况由2005—2007年的亚健康水平提升到2008—2009年的较健康水平。其中有利因素为组织结构、恢复力、生态系统服务功能,不利因素为活力与人群健康。主要胁迫因子为人均生活用水量、实际利用外资、万元GDP能耗、R&D经费比重、环保投资占GDP比重、居民人均收入、高层次人才比重。最后,提出了提升城市生态系统健康水平的建议。