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非点源污染因分布广泛、产生过程复杂、防治困难,近年成为影响饮用水源地水环境的重要污染源。以海南三亚赤田水库为例,开展了基于"源-汇"景观的非点源污染风险遥感识别与评价分析。首先,采用高分辨率遥感影像分类提取水源地不同类型景观分布信息;结合"源-汇"对污染的促进\\阻碍作用,在考虑影响污染物迁移的"河道距离"因子、坡度因子情况下,利用非点源污染风险指数的计算实现对区域非点源污染风险的快速识别;并基于洛伦兹曲线分析水源地景观空间分布对非点源污染的影响。结果表明:一方面,流域非点源污染风险总体较低,"汇"景观占主导作用的子流域占整个区域的76.50%;污染风险呈现东高西低的特点,极高风险区主要分布于以居住用地、建设用地等"源"景观类型为主的流域东南部区域,占整体区域面积的1.28%,而西部以林地为主污染风险小;另一方面,基于坡度因子的"源""汇"景观污染负荷之比值大于1,"源"景观在低坡度区域分布范围广,景观布局较合理;基于"河道距离"因子的"源""汇"景观污染负荷之比值为2.30,"源"景观在距河道近的区域分布范围大,对污染影响大,近河道区域需进一步调整景观格局以降低对非点源污染的影响。基于遥感与"源-汇"景观指数计算是一种快速、客观、有效的饮用水源地的非点源污染风险识别与评价方法。 相似文献
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以行人的视觉直观感受为出发点, 以匈牙利塞克什白堡为研究区, 基于街景数据, 深入研究植被信息提取方法, 针对传统像素级分类容易造成过度提取的现象, 提出一种面向对象的街景图像分类方法, 构建了基于街景数据的绿视率模型, 并分析总结了街景图像拍摄时的水平视角、垂直视角、水平方向范围等镜头参数对绿视率计算的影响。研究结果表明: 面向对象的分类方法提升了街景图像分类的精度和效率, 为绿视率计算模型提供了新的数据源和计算方法; 采集街景图像时, 增加水平视角和垂直视角、扩大水平方向范围能使绿视率计算结果更加真实地反映行人视觉感受。构建的绿视率计算模型能从行人角度为街道绿化的布局和空间结构优化提供依据, 可为城市绿地规划设计、居住区视觉生态设计等提供参考依据。 相似文献
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