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典型喀斯特地貌类型区小流域划分——以贵州省金沙县为例 总被引：2，自引：0，他引：2
我国水土保持和石漠化防治是以小流域为单元来开展工作的,而在喀斯特地区进行小流域划分的研究还比较少。以1∶5万地形图作为工作底图,进行数字化采集并结合空间插值的方法生成贵州省金沙县DEM数据,并以GIS的水文分析模块为基础,经过自动提取微流域,微流域归并,流域边界验证等过程,最终提取金沙县小流域338个。从提取的结果来看,小流域的面积集中分布在3~10 km2范围内,占小流域总数的79.29%;在完整型、区间型和坡面型三种小流域类型中,研究区小流域类型以完整型小流域为主;绝大部分流域的分界线能够达到要求,在峰林、峰丛、洼地分布的地方会出现分界线偏离山顶点或者鞍部,这些地方水系网络复杂,自动提取的小流域与实际不相符合,需要进行手动修改。 相似文献
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喀斯特生态环境敏感性评价——以都匀市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以都匀市为例,选取地层岩性、地形坡度、植被覆盖、土地利用类型、人口密度和农民年人均纯收入等6个评价指标,利用3S技术对各评价因子进行量化提取,建立空间分析模型,并对各评价指标进行空间叠合分析,划分出研究区域生态环境敏感性等级,再根据其区域空间分布特征,分别作出相应的分级评价分析。结果表明,强度生态敏感面积为75.23 km2,占全市总面积的3.30％;中度敏感面积为228.32 km2,占全市面积的10.02％;轻度敏感面积为902.11 km2,占全市面积的39.60％;微度敏感面积为841.00 km2,占全市面积的36.92％;非敏感面积为231.35 km2,占全市面积的10.16％。同时,研究发现,喀斯特生态环境敏感性是人为活动长期对喀斯特山区频繁干扰的结果。 相似文献
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为研究我国首颗携带红边波段的高分六影像（GF-6）在林地与非林地上的识别贡献，本文选择复杂林地类型的安徽省黄山市作为研究区，采用特征优选（RFE）与随机森林（RF）相结合的方法开展了林地与非林地识别潜力研究。首先根据实地调查、Google Earth影像及林地"一张图"样本数据构建了样本库；然后基于DEM、多时相光谱特征、植被指数、红边指数等特征开展分类，并比较不同模型精度及不同变量的重要度。结果表明：GF-6红边信息对林地非林地识别较为重要，引入红边信息可将总体分类精度提升2%，其他新增波段及地形特征对林地与非林地识别贡献并不明显；多时相数据的运用相比单时相数据可整体提高林地类型的分类精度2.93%~4.1%，单时相分类结果6月最好，9月次之，12月最差；特征优选可以有效减少数据输入维数（46到15），并取得最高分类精度，在不牺牲精度的同时保证了运算数据量的减少且明确了不同变量的贡献，具有较强的应用意义。 相似文献
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喀斯特山区居民地多尺度遥感信息提取精度对比 总被引：1，自引：1，他引：0
以贵州省典型喀斯特山区晴隆县为研究区,以分辨率分别为2.1 m的资源三号（ZY3）影像、10 m的哨兵二号（Sentinel-2）影像、16 m的高分一号（GF1）影像以及30 m的Landsat8影像为数据源,利用面向对象分类和人机交互相结合的方法提取研究区城市居民地、乡镇居民地和农村居民地,并将4种不同分辨率影像上提取的3种居民地信息与从0.5 m分辨率的普莱亚(Pleiades)影像通过目视解译且经实地核查得到的数据进行对比,计算出4种分辨率影像上3种居民地信息的提取精度,对提取结果进行精度对比分析。结果表明:（1）同一分辨率影像中,城镇居民地提取误差小于农村居民地;不同分辨率影像中,随影像分辨率大小的降低3种居民地中城市居民地的精度变化最小,为23.99%,农村居民地的数据精度变化最大,达到35.3%。（2）从2.1 m到30 m分辨率影像,居民地信息错分总误差快速增加,总误差比依次为:2.56%、15.58%、24.50%、32.72%,城市居民地错分误差比明显小于农村居民地,且3种居民地错分为其他地类面积最多的均是裸地;（3）随着影像分辨率大小的降低,居民地漏分总误差分别为2.86%,18.60% ,27.99%,37.49%,其中分散式的农村居民地识别更易受到周围环境的影响,漏分误差随影像分辨率大小降低而显著增加,4种分辨率影像中3种居民地信息漏分误差最小的均为水体,最大的是裸地和耕地。 相似文献
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基于网格数据的贵州土壤侵蚀敏感性评价及其空间分异 总被引：14，自引：1，他引：13
在通用土壤侵蚀方程的基础上,建立了土壤侵蚀敏感性评价指标体系,利用GIS方法对影响土壤侵蚀敏感性的单因子进行评价,并将各因子进行网格化,运用网格数据的空间叠加分析方法对贵州省土壤侵蚀敏感性进行综合评价。在此基础上探讨了贵州省土壤侵蚀敏感性空间分异规律。通过与已有的土壤侵蚀现状图比较,发现土壤侵蚀高敏感区与水土流失严重区并不吻合,并进一步指出,脆弱的喀斯特环境是产生严重水土流失和导致石漠化的地质基础,强烈的人类活动是加速这一过程的主要驱动力量。 相似文献
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文章以桂黔滇喀斯特石漠化防治的国家重点生态功能区贵州区为研究对象，以2010、2015年遥感影像、基础地理信息、降水、土壤等数据资料为基础，集成3S技术和生态评估模型，对水源涵养、土壤侵蚀和石漠化进行定量和定位研究。结果表明:研究区4个亚区的水源涵养功能等级处于“中”、“高”等水平，2015年比2010年的水源涵养指数有所提高；威宁—赫章区、关岭—镇宁区和册亨—望谟区3个亚区的土壤侵蚀模数较大，水土保持功能等级处于“低”等，罗甸—平塘区的土壤侵蚀模数最低，其水土保持功能等级为“中”等；威宁—赫章区2010年中度以上石漠化比重达16.36%，2015年降为8.74%，生态系统健康度从“低”转为“中”；关岭—镇宁2010年和2015年中度以上石漠化比重分别为8.64%和4.49%，生态系统健康度从“中”转化“高”；册亨—望谟和罗甸—平塘的健康度均为“高”，2015年相比2010年均有所提升；4个亚区的石漠化恶化面积所占比重均不到1.00%，石漠化好转区域分别占27.00%、14.10%、10.24%和5.13%，石漠化得到了有效遏制。今后应继续因地制宜，恢复植被和生态系统，巩固和扩大石漠化防治成果。 相似文献