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基于GIS和AHP的生态敏感性评价——以万宁市为例 被引量:3
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作者 沈成 +2 位作者 宋艳伟 符国伟 丁愿立 《现代信息科技》 2022年第15期84-87,92,共5页
生态敏感性反映了区域应对自然环境变化的敏感程度和概率大小,对区域生态脆弱性有很好的指示作用。文章选用Landsat 8多光谱数据和30米DEM数据,以万宁市沿海乡镇为研究区,选取NDVI、WNDWI、坡度、坡向、高程等5个评价因子,利用AHP方法,... 生态敏感性反映了区域应对自然环境变化的敏感程度和概率大小,对区域生态脆弱性有很好的指示作用。文章选用Landsat 8多光谱数据和30米DEM数据,以万宁市沿海乡镇为研究区,选取NDVI、WNDWI、坡度、坡向、高程等5个评价因子,利用AHP方法,构建区域生态敏感性评价模型,最终得出研究区生态敏感性主要以高度敏感性和中度敏感性为主,且区域生态敏感性受植被和水系的分布影响较大。 展开更多
关键词 生态敏感性 AHP 遥感
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遥感影像数据和机器学习算法空间分布信息自动分类提取 被引量:1
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作者 沈成 王洋 +1 位作者 王红兵 《电子技术与软件工程》 2022年第17期169-172,共4页
本文利用Landsat8遥感影像数据结合野外实地调查,基于随机森林和支持向量机等机器学习算法对韩江东溪入海口红树林空间分布进行自动分类提取研究。结果表明:随机森林算法对红树林空间分布的提取精度高于对比支持向量机算法,分类精度为94... 本文利用Landsat8遥感影像数据结合野外实地调查,基于随机森林和支持向量机等机器学习算法对韩江东溪入海口红树林空间分布进行自动分类提取研究。结果表明:随机森林算法对红树林空间分布的提取精度高于对比支持向量机算法,分类精度为94.5066%,Kappa系数为0.6939;投入NDVI评价因子构建的随机森林模型可有效提高分类精度,改进后的分类精度为94.6046%,Kappa系数为0.7009。随着有效评价因子的投入增多,基于随机森林方法能进一步提供更准确的红树林分布信息,可为韩江三角洲红树林空间分布提取提供重要的参考依据。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林 支持向量机 自动分类提取
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海南岛东部海岸带地质环境评价 被引量:1
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作者 马梓程 +3 位作者 宋艳伟 彭林浩 樊世超 丁愿立 《中国资源综合利用》 2022年第2期88-90,共3页
地质环境与地质灾害存在密切的联系。本文通过对海南岛东部海岸带的地质灾害信息进行提取,结合高程、降水量、植被覆盖度等自然地理条件及地层、构造等基础地质条件,综合评估海南岛东部海岸带的地质环境。主要目的是使人对区域地质形成... 地质环境与地质灾害存在密切的联系。本文通过对海南岛东部海岸带的地质灾害信息进行提取,结合高程、降水量、植被覆盖度等自然地理条件及地层、构造等基础地质条件,综合评估海南岛东部海岸带的地质环境。主要目的是使人对区域地质形成科学的认识,有效地规避城镇规划建设中的地质隐患,强化地质灾害的监测预警。 展开更多
关键词 地质环境 地质灾害 评价 海南岛海岸带
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