伊敏矿区土地退化预测的模型比较研究

发布时间：2023-02-03 20:55

　　选取以伊敏矿为中心,半径为10 km的缓冲区为研究区域,利用2000～2018年SPOT-VEGETATION卫星的NDVI（normalized difference vegetation index）数据,分别使用自适应滤波法、三次样条插值法、灰色Verhulst模型3种模型进行土地退化预测研究。从2019年和2020年的土地退化预测成果看出伊敏矿土地退化情况显著,退化面积占研究区总面积的42.06%,且土地退化主要分布在伊敏矿采矿坑的附近。残差分析表明自适应滤波法预测精度最高,为92.8%,能较好地反映和预测植被NDVI值的变化,三次样条插值法92.3%次之,灰色Verhulst模型误差较大,预测精度不高,为16.2%。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 研究区概况及数据来源
    1.1 研究区域概况
    1.2 数据来源
2 方法
    2.1 模型方法介绍
        2.1.1 灰色Verhulst模型
        2.1.2 自适应滤波法
        2.1.3 三次样条插值法
    2.2 土地退化分析方法
3 数据分析与结果
    3.1 模型精度评定
        1)绝对误差检验。
        2)相对误差检验。
    3.2 土地退化类型分析
4 结束语
    4.1 结果分析
    4.2 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于生态系统管理的土地退化治理政策研究[J]. 王鹏,谢和生,何友均,王雅菲,朱安明,王登举.  生态经济. 2019(01)
[2]基于Verhulst模型的合肥市新型城镇化发展水平预测[J]. 盛宝柱,徐小雨.  蚌埠学院学报. 2018(06)
[3]城市建设用地需求预测方法研究——以湖南省长沙市为例[J]. 罗玲香.  国土资源导刊. 2018(03)
[4]内蒙古鄂温克族自治旗2017年土壤水分监测评估报告[J]. 张敬超.  种子科技. 2018(07)
[5]遥感干旱应用技术进展及面临的技术问题与发展机遇[J]. 郭铌,王小平.  干旱气象. 2015(01)
[6]华北地区植被覆盖变化及其影响因子的相对作用分析[J]. 刘斌,孙艳玲,王中良,赵天保.  自然资源学报. 2015(01)
[7]植被覆盖变化分析及其预测方法研究——以吉林东部为例[J]. 林楠,姜琦刚,张红红,崔瀚文.  安徽农业科学. 2012(25)
[8]内蒙古草原荒漠化遥感监测分析[J]. 李云鹏,那日苏,乌日娜,刘朋涛.  中国草地学报. 2011(03)
[9]延安北部丘陵沟壑区植被指数变化及其与气候的关系[J]. 孙智辉,刘志超,雷延鹏,曹雪梅.  生态学报. 2010(02)
[10]土地退化研究综述[J]. 罗明,龙花楼.  生态环境. 2005(02)

博士论文
[1]基于多源遥感数据的草原植被状况变化研究[D]. 张宏斌.中国农业科学院 2007

硕士论文
[1]露天煤矿区地下水与土壤环境响应研究[D]. 刘晓波.内蒙古大学 2018



本文编号：3734700