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黄河流域兰州段生态环境与高质量发展耦合协调关系研究
被引量：
19
1
作者
李鸿飞
何颖茹
毕晓莉
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2022年第4期1244-1253,共10页
环境保护作为新常态时代下我国推进生态流域文明体系建设的关键环节,推进黄河流域地区生态环境治理已成为生态文明建设的重要内容。通过选取我国黄河流域唯一被干流贯通的省会城市兰州市为研究对象,根据2010—2019年黄河流域兰州段统计...
环境保护作为新常态时代下我国推进生态流域文明体系建设的关键环节,推进黄河流域地区生态环境治理已成为生态文明建设的重要内容。通过选取我国黄河流域唯一被干流贯通的省会城市兰州市为研究对象,根据2010—2019年黄河流域兰州段统计资料,构建了黄河流域兰州段生态环境及高质量发展水平评价指标体系,并利用熵权法构建耦合度模型,全面解析和综合评估了生态环境与高质量发展的耦合水平特征。结果表明:黄河流域兰州段生态环境水平并不高,呈“恶化-好转-恶化-好转”的态势,而高质量发展水平呈“降-升-降-升-降-升”的波动态势。总体来看,兰州市生态环境与高质量发展协调性有待加强,应充分考虑黄河流域整体性特征,坚持生态保护优先原则,同步推进产业的专业化整合与转型升级,提升城市综合治理能力,在城乡融合发展基础上优化城市功能结构布局,最终实现人居生态环境可持续发展。
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关键词
黄河流域
生态环境
高质量发展
耦合关系
熵权法
兰州
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职称材料
基于CNN-OBIA的黄河源区水体提取及时空变化
被引量：
1
2
作者
陈伟
张秀霞
+3 位作者
党星海
樊新成
李旺平
徐俊伟
《人民长江》
北大核心
2024年第4期133-141,共9页
准确识别水体信息是分析地表水时空动态变化的重要技术手段。针对目前各种长时序水体信息提取方法精度低的问题,基于Landsat遥感影像,选用1986~2022年5484景黄河源区遥感影像,分别运用卷积神经网络结合面向对象(CNN-OBIA)和多指数水体...
准确识别水体信息是分析地表水时空动态变化的重要技术手段。针对目前各种长时序水体信息提取方法精度低的问题,基于Landsat遥感影像,选用1986~2022年5484景黄河源区遥感影像,分别运用卷积神经网络结合面向对象(CNN-OBIA)和多指数水体检测规则(MIWDR)两种方法提取了黄河源区的地表水体,并对两种方法的提取精度进行了对比分析。在此基础上,探究了1986~2022年黄河源区水体信息的时空变化特征,并对其主要气候因素进行相关分析。结果表明:①CNN-OBIA的总体精度和Kappa系数分别为96.78%和0.93,MIWDR的总体精度和Kappa系数分别为94.28%和0.88,总体而言,CNN-OBIA的提取精度高于MIWDR方法。CNN-OBIA的提取结果可以很好地保持水体边界完整性和有效去除山体阴影,可以较好地对细小河流进行提取。②研究区水体总面积呈现出先减少(1986~2001年)后增加(2001~2022年)的变化趋势。③相关性分析表明,降水和气温与水体面积的变化均表现出显著正相关。
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关键词
水体面积提取
卷积神经网络
面向对象
驱动力分析
黄河源区
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职称材料
融合合成孔径雷达和光学影像的土地覆被分类方法研究
被引量：
4
3
作者
樊新成
张喜来
+2 位作者
林庆润
郝君明
李旺平
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第S02期167-174,共8页
由于城市地物类型的复杂性和多样性,一般的土地分类体系类型简单,局地气候分区分类体系能够得到多类型精细化分类。因此,本文基于高分二号光学影像(GF-2)和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像,以局地气候分类体系为理论基...
由于城市地物类型的复杂性和多样性,一般的土地分类体系类型简单,局地气候分区分类体系能够得到多类型精细化分类。因此,本文基于高分二号光学影像(GF-2)和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像,以局地气候分类体系为理论基础,通过构建土地利用类型样本库,借助随机森林和神经网络分类器,得到2020年兰州市城区的精细化土地利用类型;最后通过构建建筑成像几何关系模型自动识别阴影,校正分类结果。结果表明,2020年兰州市城区土地利用类型以建筑用地和林地为主,其占比达到占69.6%;分类方法中神经网络分类器的分类精度优于随机森林,精度可以达到95.3%,Kappa系数为0.94,但随机森林在计算速度及波谱信息差异较小的地方分类精度较高;融合GF-2和极化SAR数据能够更好地改善混分问题,而产生错分的主要原因是高低层土地类型形态和光谱特征的混淆;最终自动识别的阴影类型面积约为4.4 km^(2),提升分类精度0.5%~1.2%。研究成果可为复杂下垫面的城市土地利用精细化分类提供方法支持和城市热岛效应研究提供基础数据。
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关键词
局地气候区
合成孔径雷达
影像融合
精细化分类
土地利用
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职称材料
题名
黄河流域兰州段生态环境与高质量发展耦合协调关系研究
被引量：
19
1
作者
李鸿飞
何颖茹
毕晓莉
机构
兰州理工大学
设计
艺术学院
东南
大学
城市与
建筑
遗产保护教育部重点实验室(西北中心)
兰州理工大学建筑勘察设计院有限责任公司
出处
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2022年第4期1244-1253,共10页
基金
兰州市社科规划项目(21-014B)
甘肃省自然科学基金项目(20JR10RA167)
国家自然科学基金项目(51968042)资助。
文摘
环境保护作为新常态时代下我国推进生态流域文明体系建设的关键环节,推进黄河流域地区生态环境治理已成为生态文明建设的重要内容。通过选取我国黄河流域唯一被干流贯通的省会城市兰州市为研究对象,根据2010—2019年黄河流域兰州段统计资料,构建了黄河流域兰州段生态环境及高质量发展水平评价指标体系,并利用熵权法构建耦合度模型,全面解析和综合评估了生态环境与高质量发展的耦合水平特征。结果表明:黄河流域兰州段生态环境水平并不高,呈“恶化-好转-恶化-好转”的态势,而高质量发展水平呈“降-升-降-升-降-升”的波动态势。总体来看,兰州市生态环境与高质量发展协调性有待加强,应充分考虑黄河流域整体性特征,坚持生态保护优先原则,同步推进产业的专业化整合与转型升级,提升城市综合治理能力,在城乡融合发展基础上优化城市功能结构布局,最终实现人居生态环境可持续发展。
关键词
黄河流域
生态环境
高质量发展
耦合关系
熵权法
兰州
Keywords
Yellow River Basin
ecological environment
high-quality development
coupling relationship
Entropy method
Lanzhou
分类号
F124.5 [经济管理—世界经济]
X22 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
基于CNN-OBIA的黄河源区水体提取及时空变化
被引量：
1
2
作者
陈伟
张秀霞
党星海
樊新成
李旺平
徐俊伟
机构
兰州理工大学
土木工程学院
兰州理工大学
甘肃省应急测绘工程研究中心
兰州理工大学建筑勘察设计院有限责任公司
出处
《人民长江》
北大核心
2024年第4期133-141,共9页
基金
甘肃省教育厅青年博士基金项目(2022QB-052)
甘肃省自然科学基金项目(22JR5RA247)。
文摘
准确识别水体信息是分析地表水时空动态变化的重要技术手段。针对目前各种长时序水体信息提取方法精度低的问题,基于Landsat遥感影像,选用1986~2022年5484景黄河源区遥感影像,分别运用卷积神经网络结合面向对象(CNN-OBIA)和多指数水体检测规则(MIWDR)两种方法提取了黄河源区的地表水体,并对两种方法的提取精度进行了对比分析。在此基础上,探究了1986~2022年黄河源区水体信息的时空变化特征,并对其主要气候因素进行相关分析。结果表明:①CNN-OBIA的总体精度和Kappa系数分别为96.78%和0.93,MIWDR的总体精度和Kappa系数分别为94.28%和0.88,总体而言,CNN-OBIA的提取精度高于MIWDR方法。CNN-OBIA的提取结果可以很好地保持水体边界完整性和有效去除山体阴影,可以较好地对细小河流进行提取。②研究区水体总面积呈现出先减少(1986~2001年)后增加(2001~2022年)的变化趋势。③相关性分析表明,降水和气温与水体面积的变化均表现出显著正相关。
关键词
水体面积提取
卷积神经网络
面向对象
驱动力分析
黄河源区
Keywords
water area extraction
convolutional neural networks
object-based image analysis
driving force analysis
source regions of the Yellow River
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
P332 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
融合合成孔径雷达和光学影像的土地覆被分类方法研究
被引量：
4
3
作者
樊新成
张喜来
林庆润
郝君明
李旺平
机构
兰州理工大学建筑勘察设计院有限责任公司
兰州理工大学
土木工程学院
兰州理工大学
甘肃省应急测绘工程研究中心
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第S02期167-174,共8页
基金
甘肃省教育科技创新项目(2023CXZX-464)
文摘
由于城市地物类型的复杂性和多样性,一般的土地分类体系类型简单,局地气候分区分类体系能够得到多类型精细化分类。因此,本文基于高分二号光学影像(GF-2)和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像,以局地气候分类体系为理论基础,通过构建土地利用类型样本库,借助随机森林和神经网络分类器,得到2020年兰州市城区的精细化土地利用类型;最后通过构建建筑成像几何关系模型自动识别阴影,校正分类结果。结果表明,2020年兰州市城区土地利用类型以建筑用地和林地为主,其占比达到占69.6%;分类方法中神经网络分类器的分类精度优于随机森林,精度可以达到95.3%,Kappa系数为0.94,但随机森林在计算速度及波谱信息差异较小的地方分类精度较高;融合GF-2和极化SAR数据能够更好地改善混分问题,而产生错分的主要原因是高低层土地类型形态和光谱特征的混淆;最终自动识别的阴影类型面积约为4.4 km^(2),提升分类精度0.5%~1.2%。研究成果可为复杂下垫面的城市土地利用精细化分类提供方法支持和城市热岛效应研究提供基础数据。
关键词
局地气候区
合成孔径雷达
影像融合
精细化分类
土地利用
Keywords
local climate zones
synthetic aperture radar
image fusion
refined classification
land use
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
黄河流域兰州段生态环境与高质量发展耦合协调关系研究
李鸿飞
何颖茹
毕晓莉
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2022
19
在线阅读
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职称材料
2
基于CNN-OBIA的黄河源区水体提取及时空变化
陈伟
张秀霞
党星海
樊新成
李旺平
徐俊伟
《人民长江》
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
3
融合合成孔径雷达和光学影像的土地覆被分类方法研究
樊新成
张喜来
林庆润
郝君明
李旺平
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
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