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1.
广州市南沙区红树林资源现状与保护 总被引:1,自引:0,他引:1
2018年3月至2019年7月,对广州市南沙区红树林资源进行了野外实地调查。研究结果表明,南沙区共有红树植物12科15属16种,包括真红树植物6科7属8种和半红树植物7科8属8种;红树林主要分布于南沙湿地公园、洪奇沥东岸14涌至17涌滩涂、仁隆围和义隆围东部河岸、蕉西水闸、大角山海滨公园、沥心沙大桥桥脚、沙仔岛、坦头村等地;红树林群落可以分为无瓣海桑(Sonneratia apetala)+桐花树(Aegiceras corniculatum)群落、无瓣海桑群落、桐花树群落、老鼠簕(Acanthus ilicifolius)群落、无瓣海桑+老鼠簕群落、卤蕨(Acrostichum aureum)群落、秋茄(Kandelia obvata)群落、假茉莉(Clerodendrum inerme)群落、水黄皮(Pongamia pinnata)群落、黄槿(Hibiscus tiliaceus)群落、桐花树+老鼠簕群落、秋茄+桐花树群落、木榄(Bruguiera gymnorrhiza)群落、银叶树(Heritiera littoralis)群落和海杧果(Cerbera manghas)群落等15种主要群落类型。为了更好地保护和利用南沙区的红树林资源,建议在宜林地补种红树植物,划定红树林重点保护区域,加强红树林监测和对入侵植物薇甘菊(Mikania micrantha)的治理,积极开展红树林生态旅游等。 相似文献
2.
3.
基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
4.
广州市地面塌陷分布特征与人为致灾因子分析 总被引:4,自引:0,他引:4
广州市地面塌陷频繁发生,近10年来呈波动式上升趋势。其塌陷类型分为岩溶塌陷和工程地面塌陷两种,岩溶塌陷主要分布在广花盆地的花都区、白云区,工程地面塌陷主要分布在主城区。地面塌陷孕灾环境复杂、致灾因子多样,承灾体脆弱,灾害后果严重,人为因素是地面塌陷的主要诱发因素。岩溶塌陷主要是由于过量抽取地下水或矿山疏干排水、地下采空、暴雨触发所致;工程塌陷主要是人类工程行为所致,其主要致灾因子包括排水疏干与突水(突泥)作用、人工加载、人工振动、人工开挖桩基、地表渗水、地铁等地下工程盾构掘进等。 相似文献
5.
根据植被指数估算植被覆盖度的原理,以混合像元线性分解模型两个重要参数为基础,建立基于归一化植被指数(NDVI)进行估算植被覆盖度模型是研究区域植被覆盖度的一种重要方法.本文以广州市花都区为实验区,利用ASTER高光谱影像对此方法进行验证性分析,实验结果表明:用该方法提取ASTER影像的植被覆盖度具有较好的可行性. 相似文献
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8.
1990~2005年间,是广州市经济快速发展和城市景观变化最大的时期,以同时段TM影像解译得到广州市的土地覆被类型图,从数量结构、空间信息及位置转移和景观等方面,分析了广州市土地覆被的动态特征.数量结构的研究结果显示:在快速城市化过程中广州市的耕地、林地等自然资源的利用程度在加大,自1995年起,这种变化的趋势开始减缓;土地覆被类型之间的信息与位置的转移变化频繁,并且表现出空间位置分异的特征.景观特征指数分析结果表明:广州市城市土地覆被向破碎化方向发展,城市建设用地呈扩展之势. 相似文献
9.
根据穗城的城市环境的改善和房地产业发展的实际情况,运用大量的论据,论证了穗城的环境和房地产业是互动发展的关系,指出在今后城乡一体化的格局状态下,其互动发展关系将更为密切,分析了互动发展过程中产生的负面影响,并就此提出一些建议。 相似文献
10.
以广州市为例,在对土地利用调查数据进行系统分析的基础上,结合计算机与数据库技术,将图形与属性数据建立关联机制,按GIS的要求对土地利用现状调查数据的检查和验收建立一套有效的控制机制。 相似文献