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。
3468 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
|
1月前
|
传感器 安全 物联网
未来编织者:新兴技术趋势与多维应用探索
【2月更文挑战第29天】 随着数字化浪潮的不断推进,新兴技术如区块链、物联网(IoT)、虚拟现实(VR)等正逐渐从概念验证走向成熟应用。本文深入探讨了这些技术的发展趋势,揭示了它们在不同行业中的潜在应用场景,以及它们如何协同工作以推动社会进步和经济增长。通过分析具体案例,文章指出虽然面临挑战,但新技术的综合应用前景广阔,将引领我们进入一个全新的创新时代。
|
2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
115 0
|
4月前
色彩体系及其商业应用分析
色彩体系及其商业应用分析
|
9月前
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?
74 0
|
11月前
|
存储 分布式计算 数据可视化
带你读《2022年开源大数据热力报告》——热力趋势一:用户需求多样化推动技术多元化
带你读《2022年开源大数据热力报告》——热力趋势一:用户需求多样化推动技术多元化
155 0
|
存储 机器学习/深度学习 运维
苏宁基于 AI 和图技术的智能监控体系的建设
苏宁通过 CMDB、调用链等数据构建软硬件知识图谱,在此基础上通过历史告警数据构建告警知识图谱,并最终应用知识图谱进行告警收敛和根因定位。本文主要包括运维知识图谱构建、知识图谱存储、告警收敛及根因定位等内容。
186 0
|
机器学习/深度学习 存储 算法
2020年的4种数据分析主导趋势
数据分析是一个不断发展的领域。随着企业继续大力投资数据分析以支持数字化转型,掌握最新发展趋势对于确保企业未来成功所需的分析战略和策略至关重要。
|
大数据
智博会 | 奇点云全方位展示“数据智能+”应用成果
奇点云作为人工智能大数据领域前沿的高科技创新企业,携「数据智能+零售」、「数据智能+政府」、「数据智能+车企」等多种场景下的最新技术、“云(智能)+端(感知)”产品及解决方案亮相智博会。
1722 0
|
传感器 人工智能 算法
未来人脸大数据系统发展的三大趋势!
随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,无论是图像结构化的算法还是算力均在进步,虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中,因此未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势:  首先,人脸大数据系统将进一步凸显“大数据”的能力,一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小,而对结构化数据的实时、高并发的处理,将成为下一个技术增长点。
1200 0