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为准确地了解河北省秸秆焚烧火点的空间分布,为秸秆焚烧监测的实现、禁烧工作的开展、环境质量改善提供支持．基于MODIS L1B数据、MODIS标准火点产品MOD14、全国秸秆焚烧火点日报数据为基础,采用改进型MODIS火灾探测算法,并通过IDL语言实现,得到秸秆焚烧火点空间分布信息,并进行空间与定量精度分析．研究表明:火点大部分位于河北省南部的一些地区,其中尤以邢台、石家庄、邯郸火点数量最为突出;该算法运算速度快,获取的秸秆焚烧火点数据具有一定检测精度和可靠性,对秸秆焚烧的监测具有一定的实用价值． 相似文献
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大气中二氧化碳含量的增加是国际社会广泛关注的环境问题,人类活动改变土地利用格局,而土地利用/覆被(land-use/land-cover, LULC)变化影响陆地生态系统结构、功能及碳循环。本文在全球地表覆盖数据GlobeLand30的支持下分析了2000—2020年京津冀土地利用变化,利用InVEST模型模拟了碳储量时空变化,并结合空间自相关分析技术对其进行了分区研究。结果表明：(1)2000—2020年京津冀地区耕地和人造地表变化面积最大,分别为减少340 222.124 hm2和增加246 333.493 hm2;(2)京津冀地区2000、2010和2020年碳储量总值分别为1666.47×106、1654.63×106、1632.88×106 t,耕地流失和人造地表扩张是碳储量下降的主要原因;(3)京津冀碳储量高值主要分布在海拔相对较高的山林地区,低值主要分布在北京市中心、津冀海岸带,以及河北省沧州和唐山的东部南部区域;(4)局部自相关结果表明,碳储量出现高-高聚集的区... 相似文献
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针对采用传统土地利用回归（land use regression,LUR）模型进行大气污染物浓度模拟时预测变量信息损失的缺陷,将主成分分析（principle component analysis,PCA）与逐步多元线性回归（stepwise multiple line regression,SMLR）相结合,提出了一种改进的LUR（PCA+SMLR）模型模拟大区域PM2.5浓度空间分布的方法。首先采用相关分析筛选与PM2.5显著相关的预测变量,然后对筛选出的预测变量进行主成分变换（PCA）,最后保留所有主成分变量进行SMLR建立回归模型模拟PM2.5浓度。并以京津冀为研究区域进行实验验证,对PCR、SMLR、PCA+SMLR这3种模型的实验结果进行对比分析,结果表明,PCA+SMLR模型可提高预测变量对回归模型的贡献度,调整后R2达0.883,并且其精度检验指标及制图效果皆优于传统的LUR模型,证明了该模型可有效提高PM2.5浓度的模拟精度,对PM2.5区域联防联控具有指导意义。 相似文献
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针对对PM2.5和与其相关的测绘成果进行的相关分析和回归模型分析相对不足的问题,该文以河北省石家庄市为研究对象,在相关因素分析的基础上,运用多元线性回归分析与多元非线性回归分析两种方法对石家庄市PM2.5浓度与扬尘地表、工业企业分布、地表覆盖以及道路等地理国情数据进行回归建模,并进行对比分析,根据判定系数R2得到最优建模方法及PM2.5重要影响因素及其影响关系。结果表明,该实验中多元非线性回归分析能获得较好的拟合效果,由模型可以看出扬尘地表、未利用地、人造覆盖面积与PM2.5呈正相关,是影响PM2.5的重要因素。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与分布特征具有重要的参考价值。 相似文献
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面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种基于特征贡献度与主成分分析(PCA)结合的特征选择优化方法,定量分析并提取影像特征。本文首先利用特征贡献度进行特征选择,提取有效特征;然后进行PCA变换消除特征间相互影响,降低维度,将提取的143个影像分类特征经选择与变换至20个主成分特征,最终优化的特征在神经网络(ANN)、K最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)三种分类实验结果中的总精度分别提高了10.56%、7.78%和6.11%,实现了较好的分类效果,说明优化的特征选择方法不仅大大降低了特征维度,减少了后端分类计算量,同时有效提高了分类精度。 相似文献
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针对传统地面稀疏站点监测PM2.5浓度以点带面的缺陷,本研究拟借助多源遥感数据开展了地面大气细颗粒物PM2.5浓度空间分布模拟研究。以京津冀地区2013年的年均、季均PM2.5浓度模拟图为例,用简化的气溶胶反演算法（SARA）反演了 1 km高分辨率AOD,并结合高分辨率遥感提取污染相关地理要素,对研究区PM2.5浓度空间分布进行地理统计模拟及优选。结果表明：① SARA算法反演的AOD与地基AERONET相关性达0.99,能准确地反映研究区AOD的时空分布特征;② 集成多源遥感数据的地理加权回归模型拟合度高（平均R2-0.66）,其空间模拟显示研究区平均PM2.5污染南部城镇最重,中东部城区次之,西北山区较轻;③ 研究区PM2.5污染程度高,全年平均模拟浓度高达75 μg/m3,在气候环境及主要污染源季节性差异驱动下,浓度分布季节性特征显著,冬季污染最严重,而夏、秋季相对较轻。该成果对于精细把握PM2.5污染特征,指导污染防控具有重要意义。 相似文献
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针对京津冀地区多年来重工业较多、结构性污染突出等问题,该文充分利用多期扬尘地表和工业企业污染源、交通网络、地理国情地表覆盖数据、气象和地形数据,结合MODIS AOD产品和环境监测数据,采用主成分分析和最佳子集回归方法优选预测变量,构建估算PM2.5和PM10浓度的地理加权回归模型,实现京津冀地区2013、2015和2017年PM2.5/PM10年均浓度空间分布模拟制图,分析PM2.5/PM10年均浓度时空分布。实验结果表明,PM2.5和PM10浓度估算模型的决定系数R2分别为0.76和0.86,平均相对预测误差分别为10.87%和13.54%。 相似文献