检索结果-南通市图书馆

生态科学 2022年第4期41卷 151-163页

作者：张娜魏建兵刘景琦张兴义王玉玺沈阳大学区域污染环境生态修复教育部重点实验室沈阳110044 中国科学院东北地理与农业生态研究所哈尔滨150081 黑龙江省水利科学研究院哈尔滨150080

山蒿是一种广布于我国北部干旱半干旱区低山丘陵中高海拔地带的次生植物,根据部分地区现场调查和笔者的前期研究,认为其具有生态保护和资源利用价值。为了实现山蒿优势群落集中分布区调查方法开发,以内蒙古自治区兴安盟突泉县为例,选取... 详细信息

山蒿是一种广布于我国北部干旱半干旱区低山丘陵中高海拔地带的次生植物,根据部分地区现场调查和笔者的前期研究,认为其具有生态保护和资源利用价值。为了实现山蒿优势群落集中分布区调查方法开发,以内蒙古自治区兴安盟突泉县为例,选取了2017年多时相landsat8-oli遥感影像,根据地形特征、NDVI指数和GNDVI指数建立规则集,构建山蒿植被信息提取决策树模型,并进行了典型区山蒿提取和精度验证。结果表明,遥感提取总体精度为78.65%,Kappa系数为0.63,山蒿信息提取的制图精度为72.13%,用户精度为75.7%,目标于初步分布区域调查,使用此模型方法进行山蒿信息提取是可行的,研究成果能够为进一步改进和构建植被信息提取方法提供思路,也能够为山蒿植被空间分布监测及其生态保护规划管理提供决策支持。

关键词：山蒿植被信息提取 NDVI GNDVI landsat8-oli影像

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基于landsat8-oli遥感影像的水体提取方法研究

基于Landsat8-OLI遥感影像的水体提取方法研究

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作者：谷俊鹏辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

水体是遥感分类中不可或缺的一种地物类型,由于受到云、云阴影、山体阴影、水体污染、水体宽度及水深等因素的影响,常规的提取方法已经无法满足复杂区域的水体提取的精度。针对上述因素导致水体无法准确提取且阈值选择不具有普适性的问... 详细信息

水体是遥感分类中不可或缺的一种地物类型,由于受到云、云阴影、山体阴影、水体污染、水体宽度及水深等因素的影响,常规的提取方法已经无法满足复杂区域的水体提取的精度。针对上述因素导致水体无法准确提取且阈值选择不具有普适性的问题,以landsat8-oli影像为数据源,在已有研究理论的基础上,提出了新的水体提取模型,实现了水体提取的自动化。首先,针对遥感影像上的厚云区域,通过对landsat8-oli影像研究区内的典型地物进行分析,利用波段4、5、6、7波段推导出每景影像的LBV变换模型,通过L8795,高于多波段谱间关系、水体指数、监督和非监督分类等传统方法的提取精度,完全满足精度要求。

关键词： landsat8-oli影像 ZY-03影像 LBV变换 K-T变换细小水体提取

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山蒿植被变化的影响因素及其保护策略研究

山蒿植被变化的影响因素及其保护策略研究

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作者：张娜沈阳大学

学位级别：硕士

以内蒙古自治区兴安盟突泉县为研究区,选取山蒿分布集中的四个乡镇,基于2017年多时相landsat8-oli遥感影像,构建山蒿植被信息提取模型,进行典型区山蒿提取和精度验证;对1992、2004/2003、2017年三期遥感影像数据信息提取,使用景观指数... 详细信息

以内蒙古自治区兴安盟突泉县为研究区,选取山蒿分布集中的四个乡镇,基于2017年多时相landsat8-oli遥感影像,构建山蒿植被信息提取模型,进行典型区山蒿提取和精度验证;对1992、2004/2003、2017年三期遥感影像数据信息提取,使用景观指数方法分析山蒿植被空间分布的动态变化;通过空间分析方法研究影响山蒿分布的自然环境因素,构建人为干扰指数研究山蒿分布的人为干扰因素;通过以上研究结合问卷调查,划定山蒿植被保护区,制定保护策略,提出管理和保护措施。主要结论如下:（1）利用多时相遥感影像,根据山蒿分布区的特点,结合地形特征、NDVI指数和GNDVI指数,构建了山蒿信息提取模型,总体分类精度为78.65%,Kappa系数为0.63,山蒿信息提取的制图精度72.13%,用户精度为75.70%。landsat遥感影像提取山蒿植被信息效果比较理想,能够满足山蒿集中分布区识别和山蒿植被生态保护规划的需要。（2）1992-2017年,山蒿植被分布面积明显减小,斑块数量减少,趋于破碎化,连接度和聚合度降低,山蒿植被破坏严重,转化为其他土地利用类型的幅度较大,2004年生态修复政策实施以来,山蒿面积减小趋势、破碎化程度有所放缓。（3）地形因素对山蒿植被的分布面积有较大影响。山蒿植被的集中分布区是5°-20°坡度、380 m-580 m海拔的低山丘陵地带,山蒿植被分布在坡向方面的差异不明显。研究区尺度上,在气象方面,没有明显的地域差异,研究区内年降水量、年平均气温和气温年较差差异不大。人为干扰影响大,人为干扰度自东向西逐渐减弱。（4）公众对山蒿植被了解度不高,山蒿植被需要受到关注,公众认可山蒿植被的环境保护价值,认为有必要对山蒿加强保护。山蒿集中分布区干扰度为5-8,定性划定了重度保护区、中度保护区和一般保护区,加强山蒿植被保护。（5）过度放牧、农业开垦等社会活动以及突泉县脆弱的自然条件,山蒿植被受到极大破坏,因此山蒿植被保护策略要以整个区域生态修复为前提,建立完善的水土保持制度和植被保护管理办法。

关键词：山蒿植被信息提取景观指数环境影响因素保护策略 landsat8-oli影像

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基于机器学习的找矿预测模型在湖南岳溪锑矿田的应用

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东华理工大学学报（自然科学版） 2021年第1期44卷 28-40页

作者：秦耀祖吴伟成谢丽凤欧鹏辉黄小岚东华理工大学江西省数字国土重点实验室江西南昌330013 东华理工大学地球科学学院江西南昌330013

分析各类地质找矿因子与矿体之间的相关性,建立合理高效的找矿预测模型,是优选找矿勘查靶区的关键。位于雪峰弧形构造带中段之金锑钨多金属成矿带上的岳溪矿田,找矿前景良好。以岳溪断裂(F1)南部缓冲区、从landsat8-oli影像数据中提取... 详细信息

分析各类地质找矿因子与矿体之间的相关性,建立合理高效的找矿预测模型,是优选找矿勘查靶区的关键。位于雪峰弧形构造带中段之金锑钨多金属成矿带上的岳溪矿田,找矿前景良好。以岳溪断裂(F1)南部缓冲区、从landsat8-oli影像数据中提取的铁染及羟基蚀变信息及从地球化学勘探获取的Sb等10种元素含量作为地质找矿因子,分别构建了基于随机森林和支持向量机的分类预测模型。通过分析认为,随机森林模型具有更为优异的预测功能,故选取该模型的预测结果进行成矿潜力制图。研究结果表明F1以南的缓冲区和地表的As、Sb含量,对矿体定位有较高的贡献;划分的成矿高潜力区,占研究区的7.69%,包含着98.60%的含矿单元,可优选为后续找矿勘查工作的靶区。

关键词：地质找矿因子 landsat8-oli影像随机森林支持向量机雪峰弧形构造带岳溪矿田

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