滇池富营养化的生态补偿机制研究

随着城市演进步伐的加快和不合理的人类活动,水污染问题日益严重,直接并间接抑制着流域范围内社会经济的良性发展。作为昆明生态治理的攻坚堡垒,滇池富营养化问题一直困扰着城市社会、经济、生态结构的均衡,探索新的解决手段破解技术治理的局限性显得十分必要。文章遵循量化社会成本的思路,以融资、管理,监督为三大共建平台,设计相互配合的滇池流域生态补偿机制,让社会为污染买单,补充丰富现阶段有效的治滇工具,让多个利益相关主体参与到城市经济圈和生态圈的维护建设中来,基于理性管理视角让滇池治理实现更多的正外部效用。     

基于Sentinel-1A极化SAR数据与面向对象方法的山区地表覆被分类

地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达（SAR）数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明：1）在同时运用面向对象分类方法的前提下,单时相SAR数据分类和Landsat 8 OLI数据分类精度相当,多时相SAR数据面向对象分类精度最高,总精度为85.65%,Kappa系数为0.829 9;2）与光学数据相比,SAR数据对阔叶林、人工建筑提取有优势,精度提高了10%以上,多时相特征有利于耕地和针阔混交林提取,分类精度比单时相提高了9%左右;3）研究区土地覆被类型以林地为主,占总面积的42.68%,耕地、草灌次之,人工建筑、草地与河流占地面积较少。