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攀枝花地区水土流失动态变化研究 总被引:5,自引:0,他引:5
选择攀枝花市部分地区的Landsat-5 TM(1988年)和Landsat-7 ETM (1999年)遥感数据,通过遥感图像信息挖掘,提取植被覆盖度、沟谷分布、土地利用现状及土壤成土母质等信息,结合地形数据等水土流失因子;利用地理信息系统强大的空间分析功能,获取水土流失信息进行统计分析,对研究区水土流失的强度等级以及动态变化进行分析评价.研究表明,水土流失变化主要发生于植被覆盖不良的荒地和坡耕地上,其中坡耕地水土流失变得最严重,大部分为强度及强度以上级别水土流失区.从地貌上看,水土流失变化主要发生在低山、丘陵地区,这些地区人类活动频繁,植被破坏严重,大量开垦耕地,有利于水土流失发生.从岩类上看,半胶结砂岩、粘土岩岩组和紫红色泥岩、砂岩、页岩岩组分布区,由于多开垦为耕地,抗蚀能力弱,且多未实施保水保土措施,因此是水土流失严重的地区. 相似文献
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1996-2002年成都市土地利用变化分析 总被引:10,自引:1,他引:10
利用1996-2002年土地利用、社会和经济统计数据,以数理统计与定性分析相结合的方法,对成都市土地利用变化及其驱动力进行了分析,结果表明,成都市土地利用变化显著,土地利用程度变化逐年提高.相关分析表明,导致成都市土地利用变化的主要驱动因素是人文社会因素,其中区域经济发展、人口增长与城市化等是成都市土地利用变化的主要驱动力. 相似文献
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为分析研究受汶川地震影响下茂县、汶川以及都江堰三县的植被动态恢复状况,通过对中分辨率成像光谱仪-植被指数(MODIS-NDVI)时间序列数据计算2007~2017年各年的植被覆盖度,进一步计算2009~2012年以及2013~2017年植被覆盖恢复率,并结合地形地貌、地质构造、地质灾害、植被类型和人类活动等影响因素探讨该地区植被恢复的时空差异变化。结果表明:研究区植被在2007~2017年这10年内随着时间逐渐恢复,且恢复较好,但震中区域差异明显;结合实地调查滑坡数据,得知研究区与滑坡区植被恢复都表现出明显的滞后性;海拔和道路距离与植被恢复面积比分别存在显著的相关性;不同坡向上的植被恢复面积比也存在差异;研究区内地质构造复杂的区域地质灾害频发,灾害密度越大,植被恢复显著点较少;由于各种植被类型的特性不同,导致植被恢复的快慢不同,其中草甸、针叶林、阔叶林及灌丛自然恢复速率较快。可见,研究区内植被恢复受到自然与人为等多种因素影响,震后绝大部分区域植被在10年内恢复到震前水平,但部分区域需要人类进行政策保护,研究结果可为地震灾后植被恢复的决策干预提供理论支撑。 相似文献
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林业信息系统体系构建分析 总被引:7,自引:0,他引:7
随着林业各种特征信息的采集和处理的标准化,以地理信息系统为中心的"3S"一体化技术及网络技术为基础,采用现代科技方法,建立高精度的林业空间信息管理数据库,方便林业部门中进行天然林保护工程、退耕还林(草)工程、森林资源动态监测、资源数据管理、林权管理等管理,充分利用RS的实时性和动态性,达到林业可持续发展过程中的以信息提供、动态监测和辅助决策为目标的林业信息综合管理,实现动态管理与监测. 相似文献
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为对龙门山断裂带区域的构造与侵蚀现状进行分析,通过利用ArcG IS对龙门山断裂带内的ASTER-DEM30 m数据进行面积-高程积分计算,并结合构造、岩性、第四系以及河流等基础资料研究了该地区隆升差异。结果表明:面积-高程积分值(hypsometric integral,HI)0. 43区域主要集中在研究区的西部及北部同时,其值与区域内的夷平面具有较好的耦合性;HI 0. 60在松潘—甘孜褶皱带内的分布较广,在扬子地台分布范围最少,龙门山构造带无分布; HI 0. 35分布主要沿着龙门山构造带为中心进行展布,以侵蚀下切为主。在构造带较为活跃的区域,构造活动依然是区域作用的主要背景,在内动力直接作用的区域内,HI0. 43,以隆升为主;河流、岩性分布特征以及构造断裂的密度会随着后期作用逐渐对抬升起到抑制作用,断裂带发育密集、第四系分布较广以及岩性复杂的龙门山构造带,HI 0. 35,是以侵蚀下切为主;扬子地台河流发育密集且发育程度高,HI偏低,以隆升停滞或侵蚀为主。可见,构造、岩性、第四系以及断裂带的分布对区域地貌特征影响较为明显,而局部区域上的差异是由影响因素发挥作用差异决定的。根据值,为避免工程选址处于构造活动强烈区域提供一定依据。 相似文献
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GIS在四川九龙县地质灾害区划中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
九龙县地处川西,受水电开发、道路修建和城市建设等人类活动影响,加之区域气候变化加剧,地质灾害复发和新发程度高.采用传统的地质灾害危险性评价方法的精度将难以达到可操作的程度.利用GIS空间分析和统计功能,结合数理统计中的信息量法,选取对区内生态地质环境影响巨大和易量化的因素作为评价因素,包括DEM、坡度、坡向、水系、道路、居民地、工程岩组,通过对应数据的收集、栅格化、叠加运算和修正,得到地质灾害危险性区划. 相似文献
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基于Google Earth的成都和西安城市形态对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
城市形态是指由结构、形态和结构与形态相互关系的一个空间系统。Google Earth是一个免费的卫星图像浏览软件,本文利用Google Earth软件提供的在线浏览的遥感图像,结合其特有的空间分析和查询功能,获取城市的总体轮廓和城市中主要功能区域(商业区、绿地、工业区、居民区)、道路、河流的布局图,探讨这些要素与城市形态的关系。然后再对所获取的相关图像的特征作对比分析,对成都和西安的城市形态从外部形态到内部结构作出比较,把握两个城市的发展情况,以及其发展演化过程中的优缺点,帮助城市在接下来的规划和发展中采取更合理的决策。 相似文献
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