针对近期高寒山区生态景观急剧变化、严重影响生态敏感性的问题,为了更好地评价和分析这种变化带来的一系列生态现象,选取大峡谷为研究区,利用面向对象的分类方法确定景观类型,以多样性指数、优势度指数、均匀度指数和聚合度指数等作为指标,对研究区的生态敏感性进行评价和分析。采用面向对象的分类方法最终得到10类景观类型的斑块共1 761个,其中林地景观和草地景观的面积占比最大,分别为48.84%和22.68%,冰雪/冰川景观的占比为17.39%。从景观指数来看,研究区景观多样性指数为1.374,优势度指数为0.982,均匀度指数为0.597,聚合度指数为97.374。可以看出,大峡谷研究区拥有较高的多样性,单一景观优势度相对较低,不同景观空间分配情况更好,总体上该区域景观以原始森林、高山草甸和冰川为主,人类活动干扰较小,并主要集中在河谷地带农田和草地的转换中。综合6类影响因子对大峡谷研究区生态敏感性进行加权分析,生态敏感性主要集中在中度和高度敏感区域,占比合计95.71%。中度敏感区域集中分布于河谷周边低海拔、低坡度区域,以水域、草地、灌木林为主;高度敏感区域集中分布于山地高海拔区域,以林地景观、冰...
面向对象方法是一种强大的分类方法,它首先将影像分割成许多对象,从而可以计算这些对象的许多特征值并实现对事物的识别.然而,这种方法目前还没有应用到月球科学研究中,在这篇文章中尝试性的应用这种方法对月球表面的撞击坑进行了自动识别,并得到了一些初步结果.撞击坑是月球表面最主要的特征,它对月球地质学研究有重要意义.在月球科学研究中,一个重要的问题是应用撞击坑的分布密度估计月表地质年龄,因而对撞击坑进行正确的识别是必要的.然而对撞击坑进行手动识别是很低效的,这就促使寻找一种高效的自动识别方法.描述了面向对象分类方法在月表反射率影像上对撞击坑进行自动识别.在这种方法中,根据大小、形状、色调以及各层权重首先把影像分割成许多对象,并用特征值"相邻对象的对比"从月球影像上鉴别撞击坑,然后把属于同一类的相邻对象进行合并;除了几个大型撞击坑外,每个撞击坑都已经成了独立的对象.为了剔除撞击坑类中的辐射线,特征值"长宽比"被进一步用来识别撞击坑.最终的结果输出到ArcGIS中对大型撞击坑进行了人工修正,并经统计得到了月表撞击坑的个数。
