简介: 摘要: 随着全球气候的变化,各行各业如何应对当前气候的变化已经成为了各方关注的热点话题,所以农业领域将会采用什么样的方法来实现对于气候变化的应对性将会是学术界的一个热点,本文将从农业适宜性的影响以及实现农业适应性的措施以及如何对农业适宜性的实行成功与否的评价方案等方面进行一个简单的介绍,构建出一个农业适宜性方法的理论,以期为未来农业适宜性的发展做出一点贡献。 关键词:气候变化;农业技术;农业适宜性
简介:摘要:本文探讨了土地利用变化对生态环境的影响及适应性调控策略,并通过案例分析展示了相关问题的实际情况与解决方案。首先,分析了土地利用变化对生态系统结构、生物多样性和生态系统功能的影响,指出其对生态环境稳定性和可持续发展的挑战。其次,提出了生态恢复与重建、土地利用规划与管理以及生态保护与修复技术创新等适应性调控策略,以应对土地利用变化带来的生态环境问题。最后,通过城市化进程、农村土地利用结构调整以及生态环境保护与经济发展协调发展等案例分析,展示了不同地区在生态环境保护与经济发展之间寻求平衡的努力和成果。综上所述,有效应对土地利用变化对生态环境的影响,需要科学合理的策略和政策支持,同时也需要国际合作与共同努力,以实现可持续发展的目标。
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简介:摘要:深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发信息提取领域取得了显著的突破。本文基于2014年、2017年、2018年三期高分一号遥感影像,选取北京市石景山区西部道路为试验区域,针对其变化特征,开展基于深度学习算法的道路自动提取与变化图斑自动发现。论文首先基于地理要素智能训练平台对道路进行样本采集及训练,形成深度学习道路提取模型,之后采用“自动化的线索检测+交互式异常问题判读+野外现场环境取证”的遥感监测技术路线,该流程转变从被动式道路变化发现到主动式道路问题发现与预警,可实现对典型道路的实时、动态及持续的遥感监测。本文选取典型道路样本进行分析、训练,不断优化深度学习卷积神经网络道路提取模型。通过对影像预处理、自动道路监测、交互式异常问题判读、变化图斑自动发现、野外现场环境取证与信息汇交各环节的分析验证发现,基于深度学习道路提取模型自动提取的道路准确率高于80%,可用于城市道路的自动提取和变化发现。
简介: 摘 要:本文利用施工前、后实测 1∶2000 土地利用现状图、 GIS 分析技术及景观格局指数对研究区土地整治前后景观格局指数变化情况进行定性与定量分析。结果表明:通过对水田、旱地、道路、田土坎、裸岩石砾地、荒草地等的综合整治,调整了土地利用结构 ; 新增水田 2.1255hm2 ,新增水田面积占研究区总面积的 2.18% ,与整治前相比,增加了 3.40%; 旱地增加了 0.9344hm2 ,占研究区总面积 0.9584% ,与整治前相比,增加了 10.72%; 农村道路增加 1.1114hm2 ,面积增量占研究区总面积 1.14% 。经过土地整治,土壤质量有明显改善 ; 增加了有效耕地面积 ; 提高了景观优势度,增加景观稳定性 ; 水利系统和道路系统的重新设计,促进了生物之间的交流、物质能量的流动和传递,保护了生物多样性。 关键词:土地整治 ; 景观格局 ; 景观指数
简介:摘要:因为经济的迅速发展与增长的工业化进程,二十一世纪最关键的环境问题就是气候变化,这样国际社会与人们都能非常重视。不但生态环境的发展受到气候变化的影响,同时也严重的影响着水文水资源。气候变化和只重视眼前利益的发展理念紧密相连,同时,也在合理的程度上限制着经济的长期发展。所以,研究气候变化对水文水资源的影响,对将来开发、运用、管理水资源具备关键的意义。实施研究与分析气候变化对水文水资源的影响,这样人们可以更加清楚的了解到水文水资源系统的结果与系统,更好的有机结合农业、工业、城市发展等问题和经济发展,这样能更好的开发运用、规划管理与运行管理水文水资源。