OBIA与RF结合的龙口市土地利用信息提取方法

为提高中分辨率遥感影像解译精度,本文提出面向对象影像分析（Object Based Image Analysis,OBIA）与随机森林（Random Forest,RF）结合的土地利用信息提取方法。采用Landsat 8 OLI影像,针对不同地物特点,阈值分割和多尺度分割结合创建影像对象,规则集和分类器协同分类,基于Relief F算法分别对光谱特征、纹理特征及所有特征降维筛选特征子集,并与全部特征一起应用RF建模,对龙口市进行土地利用信息提取与比较。结果表明：OBIA与RF结合提取土地利用信息,基于Relief F算法筛选纹理特征,保留完整光谱、几何、空间关系特征构建RF模型,建模错分率为0.0958,分类总体精度和Kappa系数分别为89.37%和0.872,取得较理想结果。该方法可应用于中分辨率遥感影像土地利用信息提取。     

基于面向对象理论的区域生态环境综合评价

以龙口市为例,在分析区域生态环境特征的基础上,尝试应用面向对象的理论构建评价系统; 结合RS、GIS技术与数学模型方法提取评价因子,建立基于GIS栅格数据的空间模糊评判模型进行综合评价分析.结果表明:2008年龙口市生态环境状况总体良好,优等级占总面积的24.75%,良等占41.78%,中等占5.29%,差等占28.18%,但与1996年相比有下降趋势;生态环境的空间分异明显,表现为从西北沿海到东南内陆逐渐好转; 3个典型分区的生态环境状况各异,其变化趋势也有所差别; 气候条件、土地利用状况、工业生产建设、人口迁移等因素对研究区生态环境状况及演变起主要作用. 根据研究区的实际情况,并对比热岛效应的空间分布,可确定该方法合理有效, 是对当前区域生态环境综合评价方法的有益补充.     

龙口煤矿区土壤重金属污染评价与空间分布特征

以龙口市北部煤矿区为研究区,采集36个表层土壤样本,对Cd、As、Ni、Pb和Cr这5种重金属含量进行测定,利用地统计分析、主成分分析、加权平均综合污染评价等方法,结合GIS技术分别对5种重金属含量的空间分布特征、污染来源、综合污染程度进行了探索分析.结果表明,土壤样本中5种重金属富集现象显著,以国家土壤环境质量二级标准为背景值,超标率分别达到72.22%、100%、100%、91.67%、100%.样本重金属含量均值全部超过国家二级标准,分别为背景值的1.53、11.86、2.40、1.31、4.09倍;且远远高于山东省东部地区表层土壤背景值,含量倍数分别为9.85、39.98、8.85、4.29与12.71倍.基于半变异函数模型分析得出,块金效应从高到低依次为As(0.644)Cd(0.627)Cr(0.538)Ni(0.411)Pb(0.294),均属中等空间相关性,重金属含量空间分布呈现中部桑园煤矿及其周围含量最高,东部与西部含量较低的特征.经主成分分析发现,Cd、As、Ni和Cr主要来源于污水灌溉、工业企业排放和工业活动;汽车尾气与煤炭燃烧是Pb的主要污染源.单因子污染程度评价显示,不同重金属污染程度依次为AsCrNiCdPb.综合污染程度评价显示,研究区土壤重金属综合污染程度较高,综合污染指数范围处于2.17~4.66之间,中度污染与重度污染样本分别为10个和26个,重度污染地区主要分布在桑园煤矿、北皂煤矿、柳海煤矿区域,中度污染地区包括洼里煤矿、梁家煤矿等区域.本文研究结果将为在研究区开展生态风险评估研究工作提供数据参考与理论支持.     

龙口市海水入侵动态系统分析与防治对策

海水入侵已成为全球普遍关注的地下水环境问题,它不仅严重地威胁着人类淡水资源,而且破坏生态环境平衡,制约着社会经济可持续发展。以山东省龙口市为靶区,通过分析研究衡量海水入侵重要因子－氯离子浓度时空分布规律及其影响因素,探索海水入侵动态系统规律,提出防治海水入侵的措施和对策。