【摘 要】
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采石业对国民经济起到积极作用的同时,给生态、环境和人居安全带来了隐患。目前,石矿区生态修复成为重要的生态文明建设问题。解决该问题的前提是识别采石场且确定石矿区边界。高分遥感对地观测和深度学习技术为高精度识别采石场并确定矿区边界提供了有效的途径。本文基于残差网络,设计了注意力金字塔结构和细节增强模块,以少量参数和极低计算复杂度为代价,从无人机高分遥感图像中有效识别石矿区。试验采用福建省南安市高分遥感
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采石业对国民经济起到积极作用的同时,给生态、环境和人居安全带来了隐患。目前,石矿区生态修复成为重要的生态文明建设问题。解决该问题的前提是识别采石场且确定石矿区边界。高分遥感对地观测和深度学习技术为高精度识别采石场并确定矿区边界提供了有效的途径。本文基于残差网络,设计了注意力金字塔结构和细节增强模块,以少量参数和极低计算复杂度为代价,从无人机高分遥感图像中有效识别石矿区。试验采用福建省南安市高分遥感图像和人工实地考察获取的石矿区边界真值作为数据源,构建用于卷积神经网络训练的数据集,并对算法精度进行验证
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针对生态环境评价指数获取困难、评价标准各异的问题,本文提出了新生态环境指数(NEI),即以生物丰度指数、植被覆盖指数、干度指标、湿度指标及空气质量指数综合反映区域生态环境状况,并利用主成分分析法客观确定权重。结果表明,NEI的指标选取和结果均与《生态环境状况评价技术规范》中的生态环境指数(EI)具有较强可比性。但NEI指数具有结果量化、可视化及实时化的特点,对于评价区域生态环境状况具有较好的应用前
城市生态环境监测具有数据来源广泛、监测要素复杂、服务对象多样等特点,整合可用的资源进行城市生态的综合监测成为目前关注的热点。本文利用高分辨率遥感影像,以及地表覆盖、城市边界等遥感产品,在现有遥感生态指数的基础上,结合黑臭水体指数,构建适合综合评估城市生态状况的集成遥感监测模型,实现对城市生态环境状态的多维度监测。该方法能够较准确客观地反映城市的生态环境质量,理论上补充了基于遥感数据的城市生态环境监
泥石流灾害对流域植被、土壤、水体等生态环境要素具有极强的破坏作用,快速有效地监测灾害影响区内生态环境的变化对防灾减灾工作有着重要意义。本文选取白龙江流域泥石流灾害为研究对象,利用多期次遥感影像提取了生态因子信息,构建了生态质量评价模型。结果表明,基于时间序列影像的遥感监测能够有效地刻画灾害发生前后的区域生态变迁过程,对地质灾害区的生态监测和修复具有实际应用价值。
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