针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组...针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组合(高程、地势起伏度、坡度、坡度变率、光照模拟值)、双尺度流域单元、CART决策树算法,实现了北回归线(云南段)地区平原(2类)和山地(7类)共9类地貌的划分,双尺度流域单元划分的最佳流量阈值分别为500、2000。通过平均值、标准差、Moran′s I和人工判读结果对分类结果进行检验,发现基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类方法在北回归线(云南段)地区总体精度可达82.1%,Kappa系数为0.793,总体能够准确识别出研究区的地貌类型空间分布特征,是地貌类型划分的一种可行方法。展开更多
利用混合模型综合模拟不透水表面的时空演化规律及其水环境效应是定量探索湖滨型城市可持续发展模式的有效途径。以滇池流域为研究区域,借助遥感与GIS技术探索2000—2016年城市化过程中不透水表面的时空演变特征及其扩张规律,并采用分...利用混合模型综合模拟不透水表面的时空演化规律及其水环境效应是定量探索湖滨型城市可持续发展模式的有效途径。以滇池流域为研究区域,借助遥感与GIS技术探索2000—2016年城市化过程中不透水表面的时空演变特征及其扩张规律,并采用分区元胞自动机模型对2021年和2031年不透水表面的分布进行模拟与预测。进而在子流域和水文响应单元的尺度上计算2000—2031年不透水表面的覆盖率(ISC),对滇池流域历史和未来的水环境城市非点源污染风险进行评价。结果表明:(1)滇池流域不透水表面的扩张具有以滇池湖体为中心向外辐射的显著特征,不透水表面面积增加了286.28 km 2,增长速率为17.9 km 2/年。2006—2009年增长最快为38.8 km 2/年,其覆盖率从2000年的10.16%增加到2016年的20.64%;(2)相比较不分区元胞自动机模型,分区元胞自动机模型在模拟用地变化时的精度有显著提升(Kappa系数提高超过16%,总体精度提高超过26%),可以借以模拟未来不透水表面的扩张情景;(3)子流域和水文响应单元两种尺度下的不透水表面覆盖率都逐年升高,城市非点源污染风险也逐年增大,若不加以重视,风险将会进一步增加。研究结果可为调整土地利用结构、协调城镇建设与水环境保护提供科学依据。展开更多
城市化进程的不断推进引起了生态环境的改变,如何全方位、多尺度、长时间序列对城市生态环境质量动态监测是目前研究的一个重要方向。利用2005—2020年玉溪市的Lansat-5/TM和Lansat-8/OLI遥感影像为研究数据,计算绿度(NDVI)、湿度(WET)...城市化进程的不断推进引起了生态环境的改变,如何全方位、多尺度、长时间序列对城市生态环境质量动态监测是目前研究的一个重要方向。利用2005—2020年玉溪市的Lansat-5/TM和Lansat-8/OLI遥感影像为研究数据,计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)4个生态指数,基于主成分分析法构建RSEI模型,对玉溪市16年来的生态环境质量进行监测与评价。结果表明:(1)2005—2020年玉溪市生态环境质量呈“S”型波动,RSEI均值从0.605下降到0.568,玉溪市生态环境有所下降,但总体处于中等水平。(2)生态环境质量差和较差的区域面积共增加了1014.05 km 2,而优和良的区域面积共减少了1306.43 km 2,其中生态环境质量较差的区域主要分布在元江干热河谷,生态环境质量较好的区域除元江干热河谷及建城区外均有分布,但最好区域位于哀牢山。(3)生态环境质量变差的面积为6255.35 km 2,占总面积的42.51%,而生态环境质量变好的面积仅2514.26 km 2,占总面积的17.08%,改善的区域主要集中在玉溪市中部和西南部,但西北部和东部生态环境质量均出现退化。展开更多
文摘针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组合(高程、地势起伏度、坡度、坡度变率、光照模拟值)、双尺度流域单元、CART决策树算法,实现了北回归线(云南段)地区平原(2类)和山地(7类)共9类地貌的划分,双尺度流域单元划分的最佳流量阈值分别为500、2000。通过平均值、标准差、Moran′s I和人工判读结果对分类结果进行检验,发现基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类方法在北回归线(云南段)地区总体精度可达82.1%,Kappa系数为0.793,总体能够准确识别出研究区的地貌类型空间分布特征,是地貌类型划分的一种可行方法。
文摘利用混合模型综合模拟不透水表面的时空演化规律及其水环境效应是定量探索湖滨型城市可持续发展模式的有效途径。以滇池流域为研究区域,借助遥感与GIS技术探索2000—2016年城市化过程中不透水表面的时空演变特征及其扩张规律,并采用分区元胞自动机模型对2021年和2031年不透水表面的分布进行模拟与预测。进而在子流域和水文响应单元的尺度上计算2000—2031年不透水表面的覆盖率(ISC),对滇池流域历史和未来的水环境城市非点源污染风险进行评价。结果表明:(1)滇池流域不透水表面的扩张具有以滇池湖体为中心向外辐射的显著特征,不透水表面面积增加了286.28 km 2,增长速率为17.9 km 2/年。2006—2009年增长最快为38.8 km 2/年,其覆盖率从2000年的10.16%增加到2016年的20.64%;(2)相比较不分区元胞自动机模型,分区元胞自动机模型在模拟用地变化时的精度有显著提升(Kappa系数提高超过16%,总体精度提高超过26%),可以借以模拟未来不透水表面的扩张情景;(3)子流域和水文响应单元两种尺度下的不透水表面覆盖率都逐年升高,城市非点源污染风险也逐年增大,若不加以重视,风险将会进一步增加。研究结果可为调整土地利用结构、协调城镇建设与水环境保护提供科学依据。
文摘城市化进程的不断推进引起了生态环境的改变,如何全方位、多尺度、长时间序列对城市生态环境质量动态监测是目前研究的一个重要方向。利用2005—2020年玉溪市的Lansat-5/TM和Lansat-8/OLI遥感影像为研究数据,计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)4个生态指数,基于主成分分析法构建RSEI模型,对玉溪市16年来的生态环境质量进行监测与评价。结果表明:(1)2005—2020年玉溪市生态环境质量呈“S”型波动,RSEI均值从0.605下降到0.568,玉溪市生态环境有所下降,但总体处于中等水平。(2)生态环境质量差和较差的区域面积共增加了1014.05 km 2,而优和良的区域面积共减少了1306.43 km 2,其中生态环境质量较差的区域主要分布在元江干热河谷,生态环境质量较好的区域除元江干热河谷及建城区外均有分布,但最好区域位于哀牢山。(3)生态环境质量变差的面积为6255.35 km 2,占总面积的42.51%,而生态环境质量变好的面积仅2514.26 km 2,占总面积的17.08%,改善的区域主要集中在玉溪市中部和西南部,但西北部和东部生态环境质量均出现退化。
