基于遥感和GIS技术的生态承载力评价的解决方案

简介: 基于遥感和GIS技术的生态承载力评价的解决方案

生态承载力的概念最早来自于生态学。1921年,Park和Burgess在生态学领域中首次应用了生态承载力的概念,即在某一特定环境条件下(主要指生存空间、营养物质、阳光等生态因子的组合),某种个体存在数量的最高极限。生态承载力是生态系统整体水平的主要特征之一,其定量分析已成为生态环境管理和区域可持续发展决策的有效依据。


地理遥感生态网平台利用Landsat TM/ETM+等遥感影像数据及统计年鉴数据,建立了生态承载力评价指标体系。利用遥感和GIS技术对主要指标(如NDVI 指数等)进行空间数据分析处理,通过主成分分析法筛选指标、层次分析法(AHP)获得各指标权重,从定性和定量的角度分析研究区生态承载力,并提出实现该区良性发展的对策与措施。具体技术路线图如下:

微信截图_20230111142259.png


图1 生态承载力评价技术路线

1、数据准备及预处理

数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据;土壤类型数据。

植被覆盖度以多年归一化植被指数(NDVI)求平均计算得到,公式如下:

微信截图_20230111142306.png

式中:f为多年旬平均植被覆盖度;NDVI为多年旬平均归一化植被指数;NDVImax、NDVImin分别多年旬平均NDVI的最大值和最小值。


气象数据包括年均降水量、年均气温等,通过气象站多年数据求平均,借助ANUSPLIN4.36软件完成插值工作;人口密度、经济密度和GDP密度等数据来自统计年鉴。所有数据均栅格化为1 km。


2、研究方法

2.1 评价指标的选择

评价体系包括3个指标:资源环境指标、生态弹性力指标和人类社会影响力指标。资源环境指标包含人均耕地面积、人均草地面积、人均林地面积、人均粮食占有量、人均水域面积和人均牲畜占有量;生态弹性力指标由平均海拔、起伏度、年均气温、年均江水、景观多样性指标、平均植被覆盖度、草地植被覆盖度和水域面积比构成;人类社会影响力指标包括草地放牧超载率、年造林面积、人均居民地面积、劳动力比重、经济密度和人口密度等。


2.2 指标归一化处理

在进行总体评价之前, 由于原始指标数据间存在的量纲不同, 需要指标间各数量级差异。本研究使用极差正规化法, 对第i个评价值进行极差正规化处理:

微信截图_20230111142312.png

通过计算后, 将原始数据有效归一化在[ 0, 1] 之间, 使离散度具有一致性。


2.3 因子筛选和权重确

采用主成分分析筛选指标、AHP确定综合评价指标的权重。首先,根据各主成分的贡献率,确定各主成分之间的重要性。依据层次分析法1-9的重要性标度方法,对各主成分的评比给出数量标度。然后,利用统计软件通过AHP计算出各评价指标的权重并检验权重的合理性。


2.4 基于生态健康的生态承载力模型

根据各评价指标及其权重,参照状态空间法,建立研究区生态承载力的数学模型,计算研究区每个像元的承载力指数,计算公式如下:

微信截图_20230111142319.png

式中,ECCr为r 区域生态承载力;Mr为生态承载力空间向量的模;Eir为r区域第i个资源环境指标在空间坐标轴上的投影;Rjr为r区域第j个生态弹性力指标在空间坐标轴上的投影;Hkr为r区域第k个人类社会影响力指标在空间坐标轴上的投影;Wi、Wj和Wk为第i,j ,k个指标对应的权重。


3、模拟结果与分析

基于以上分析,得到研究区生态承载力评价的模拟结果并进行结果分析。主要分析如下:

(1)研究区生态承载力分级

(2)研究区资源环境承载力评价

(3)研究区生态弹性力评价

(4)研究区人类社会影响力评价

(5)研究区基于生态健康的生态承载力综合分析评价

相关文章
|
城市大脑 算法 数据可视化
数字孪生核心技术揭秘(六):传统三维gis与数字孪生的区别
当前对“数字孪生城市”没有一个严格界定的标准,本质上“数字孪生城市”是在传统三维GIS应用的基础上演化而来;随着技术创新和行业需求的发展,两者的差异也越来越大;本文梳理了两者的异同,同时比较了两者的适用场景。
4379 1
数字孪生核心技术揭秘(六):传统三维gis与数字孪生的区别
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
深耕智能文档处理“百宝箱”,合合信息为文档研发注入新动力
在1024程序员节上,合合信息发布了智能文档处理“百宝箱”,包括可视化文档解析工具TextIn ParseX、向量化模型acge-embedding和文档解析测评工具markdown_tester,全面提升文档解析与管理的效率和准确性,广泛应用于知识库构建、智能文档抽取、大模型训练数据治理和文档翻译等多个领域。
|
7月前
|
存储 人工智能 数据管理
【云故事探索】基于阿里云助力地理产业2.0落地,实现遥感数据智能化管理
中国某遥感数据服务中心借助阿里云ECS、GPU和OSS服务,成功实现了地理信息产业升级。此前,中心面临数据管理混乱、服务响应慢等问题。通过阿里云的解决方案,构建了全生命周期管理的遥感数据平台,强化了自动化、智能化的数据生产能力,提升了数据服务的准确性和及时性。此外,平台还增强了数据共享,扩大了应用范围。未来,中心计划结合AI技术,探索地理信息3.0时代,利用阿里云的人工智能平台进一步提升数据管理和应用能力。
251 1
|
5月前
|
数据可视化 数据挖掘 Java
深度挖掘数据,智慧决策,VeryReport报表软件引领数据分析新潮流
深度挖掘数据,智慧决策,VeryReport报表软件引领数据分析新潮流
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
|
7月前
|
人工智能 算法
SenseEarth 3.0智能遥感分析及地理信息应用云平台
SenseEarth 3.0智能遥感分析及地理信息应用云平台
287 0
ArcGIS:如何利用模型构建器(ModelBuilder)解决基于人口和已有商业点的商业连锁店选址问题?
ArcGIS:如何利用模型构建器(ModelBuilder)解决基于人口和已有商业点的商业连锁店选址问题?
153 0
|
移动开发 数据可视化 安全
利用NBI大数据可视化工具做RFM模型分析,洞察数据价值,驱动业务增长
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。该数据模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
利用NBI大数据可视化工具做RFM模型分析,洞察数据价值,驱动业务增长
|
SQL 数据采集 数据可视化
友盟+洞察:疫情期数据图表背后的七个方法、三驾马车与一个工具
作者:友盟+资深数据分析师 相峥、阿里巴巴数据及产品部专家 徐珊   疫(zhái)情(jiā)期间,数据分析领域涌现出很多民间高手,数据玩家各显神通,或通过仿真程序调参,模拟病毒传播,强调不要出门对控制传播的重要贡献;或用自然语言处理工具+词云,直观展示每日新闻热词的演进变化,或现场教学如何爬取网站上的实时病例数据,用作进一步分析。 这些数据建模能力、数据开发技术固
|
存储 弹性计算 大数据
金鑫:基因应用现状解析及华大基因的数据平台架构
回到10年前,2007年这个世界有基因数据的人不超过10个,那个时候读取一个基因数据需要上亿美金;10年后的今天,成本被降到了1千美金之内,同时基于人们对更高健康水平的需求,统计已按百万计。而着眼当下,基因研究主要可分3个维度。
6240 0