王晓晶[1]2007年在《基于“3S”技术的北京地区植被覆盖空间格局分析》文中指出地表植被覆盖变化将会直接导致景观格局发生变化,获取地表植被覆盖信息,分析其格局的演化对分析评价生态环境有重要的现实意义。利用景观的分析方法定量研究植被覆盖格局既能从宏观上把握格局的整体变化情况和趋势,易于进行景观级别上的对比研究,也能从微观上利用生态学原理借助景观指标综合分析景观格局变化的深刻原因。为了分析北京市植被覆盖时空变化过程和变化规律,本研究将景观生态学原理和景观分析方法与3S技术相结合,对北京市近10年的植被覆盖格局变化进行研究,为北京市生态环境建设提供决策的基础数据。本研究对多期遥感影像进行处理,计算NDVI,利用等密度模型提取研究区的植被覆盖度,制作植被覆盖等级图。建立基于植被类型和土地覆盖的北京市景观分类标准,利用决策树对遥感影像进行分类,制作景观图。同时选取景观结构分析指标,以地理信息系统为平台,提取相关信息,进行景观结构的时空分析。之后首次将叁种景观结构变化分析方法结合在一起来研究北京地区植被覆盖空间格局变化,对变化进行定量描述,对趋势进行定性预测。通过对北京市植被覆盖格局的分析表明:西山和北山景观带植被覆盖率较高,特别是西山景观带,生态环境相对稳定,但是近年整体上植被覆盖率有下降趋势。各种斑块类型频繁转换多发生在东南平原景观带,植被覆盖率一直在下降,北京平原地区生态环境具有脆弱易变的特征。
江红南[2]2007年在《基于3S技术的干旱区土壤盐渍化时空演变研究》文中研究指明土壤盐渍化是土地荒漠化和退化的主要类型之一。中国的干旱区面积占全国总面积的1/3,土壤盐渍化问题是制约干旱区农业发展的主要障碍,也是影响绿洲生态环境稳定的重要因素。土壤盐渍化的时空演变研究一直是地理学领域研究的热点方向。基于遥感影像的土壤盐渍化程度分级提取和基于GIS手段的土壤盐渍化分析与模拟预测技术日趋成熟;以GIS为工具,以遥感与非遥感数据综合分析的数学模型为手段,并整合模糊系统等方法的盐渍化分析技术也在不断提高。但总体看来,由于区域土壤盐渍化发生系统的复杂性,现阶段土壤盐渍化的研究偏重于自然因素的作用,对于自然和人为因素共同作用的土壤盐渍化时空演变可视化模拟与预测还不够成熟。对于土壤盐渍化遥感信息的提取主要是基于土壤的光谱特征,信息提取精度和信息提取方法有待提高。本研究选择典型干旱区为研究区,运用RS、GIS、GPS技术和灰色理论等方法,定量研究盐渍化土壤在时间和空间尺度上的变化;发展了土壤盐渍化遥感信息的提取方法;定量评价了研究区土壤盐渍化的驱动力。为土壤盐渍化的治理与区域农业可持续发展决策提供了科学依据,为干旱区土壤盐渍化的研究工作提供了经验和方法支持。本文内容主要有以下四个方面:1.鉴于现阶段土壤盐渍化遥感信息提取主要基于土壤光谱特征、分类结果精度低、制图慢的特点,综合运用了土壤光谱特征、植被、地形、土壤湿度等特征变量,探索并实现了基于知识的土壤盐渍化信息的自动提取,发展了土壤盐渍化遥感信息的提取方法。2.结合国内外最新的研究成果和前人在干旱区的工作,分析研究区土壤盐渍化系统的特征;分析了研究区1989年至2001年和2003年至2007年土壤盐渍化变化特征。利用过程分析方法分析了研究区土壤盐渍化的变化过程。3.目前GIS有强大的空间分析能力,但利用GIS进行多因素的动态空间分析却有一定的难度。研究中利用GIS结合灰色系统关联分析的方法,定量分析土壤盐渍化时空演变的空间影响因子。突破现阶段注重区域土壤盐渍化自然因素作用研究的局限,明确自然和人为驱动因子对盐渍化变化的驱动力大小,为盐渍化的治理提供决策依据。在现阶段由于人类对自然的影响力越来越大,人类的土地管理因子、对区域水文过程的调节已是研究区土壤盐渍化变化的主要驱动因子。4.在明确研究区土壤盐渍化特征和驱动力的基础上,对研究区盐渍化土壤的数量发展趋势进行了预测,分析未来土壤盐渍化对环境的影响,提出盐渍化防治的措施。干旱区土壤盐渍化形成有其自身的自然因素,诸如气候、地形、地质、地貌、水文和土壤条件等。由自然因素导致的土壤盐渍化多为原生盐渍化,次生盐渍化主要是人为所致。人类活动,诸如对水文过程的调节、土地利用方式等,都可对土壤盐渍化起到加速或减缓的作用。土壤盐渍化研究的目的是有效治理和可持续利用土地资源。导致干旱区土地盐渍化的主要原因是人类不合理利用水土资源,所以土壤盐渍化治理的根本是转变人的观念,提高人的素质,确立“可持续”发展的观念,组建良好的水循环系统,综合治理和分区域治理相结合,提出具有针对性和可操作性的土壤盐渍化防治对策。
王红雷[3]2013年在《基于3S技术的干旱区水土资源高效利用研究》文中提出本研究针对水土资源开发利用过程中产生的水土流失、水环境恶化、土地资源退化及农业面源污染等问题,以水土保持学、水资源学、分形理论及农牧平衡理论等理论为指导,采用外业调查、实验观测和系统分析法,综合运用“3S”技术,以位于干旱区的乌梁素海上游区域为研究对象,开展水土资源高效利用研究。提出了水土资源高效利用措施配置模式及关键技术,为水土流失治理及水土资源高效利用提供理论支撑和技术指导。主要结论如下：(1)建立了以3S技术为基础的土壤侵蚀时空动态变化评价方法。以3S技术为手段,采用马尔可夫模型构建不同土壤侵蚀面积的转移矩阵,运用分形理论研究分析了土壤侵蚀强度变化速率、空间结构分形特征及稳定性等。结果表明：1)不同土壤侵蚀强度的土地图斑破碎度复杂程度大小排序为：1985年,轻度、微度、强度；2000年,微度、轻度、中度、极强度、强度；2011年,剧烈、微度、强度、极强度、轻度、中度；2)1985-2011年间,微度侵蚀图斑稳定性指数变差,轻度侵蚀的稳定性指数值由小变大,说明图斑稳定性变好；而中度侵蚀基本保持不变,较为稳定；变化幅度较大的为强度侵蚀和极强度侵蚀,是需要重点治理的区域。(2)构建了基于GIS和RUSLE的土壤侵蚀模型。在GIS平台下实现了RUSLE计算过程的自动化,为土地资源的质量评价、利用规划和治理措施配置等提供科学依据与决策手段。(3)初步探讨了土地资源及植被退化的驱动因素及其定量分析方法。结果表明：自1985年以来,高覆盖度草地面积急剧减少,其面积由1985年的882.38km2锐减至2000年的462.55km2,降幅达47.57%；2000年至2011年面积减少了122.48km2,主要驱动因素为过度放牧及开垦；盐碱地面积呈快速增加趋势,1985至2011增加了21.93km2,主要驱动因素为不合理灌溉。(4)定量分析评价了研究区农牧业、工业及人畜需水量与水资源供给量的均衡性关系,结果表明：1)需水总量为9115.90×104m3／a,总补给量为4521.67×104m3,供需严重不平衡；2)地下水资源超采严重,地下水位年均下降速度为0.87m／a,局部区域达1.56m／a,地下水环境日趋恶化。(5)综合考虑区域内地形地貌、水土资源利用及水土流失特征及农牧面源污染等因素,将研究区划分为叁个功能区,即：源头带水源涵养与土壤保持区、过程带农牧生产与防风固沙区以及滨海带污染控制与生态滤水区,针对各功能区属性特征及水土资源利用存在的问题,结合水土流失综合治理、生态修复、节水灌溉、风沙区治理及面源污染控制等技术,提出了水上资源高效利用措施配置模式及关键技术。
王冬梅[4]2013年在《基于3S技术的武都区生态环境变化及驱动力分析》文中研究表明生态环境是人类生存和发展的基础。对生态环境变化的速率、方向及原因进行科学准确、行之有效的分析及评价,是亟待解决的生态问题之一本文以陇南市武都区作为研究区,以1992、2001、2011年的TM影像、1972-2011年的气候观测资料、1992-2011年的社会经济统计数据作为主要信息源,综合应用实地调查、“3S”技术,从不同角度和层次对研究区近20年来生态环境变化过程进行了深入分析,在此基础上运用信息量模型、专家打分法、层次分析法和加权求和模型,对研究区滑坡易发性、生态环境质量现状作了评价,最后运用主成分分析法获取研究区生态环境变化的主要驱动因子。为该区水土资源的合理利用和生态保护提供科学依据。并得到以下结果和认识：1植被覆盖度变化分析。在本文研究时段内,武都区植被覆盖总体上增长趋势明显。其高覆盖区增幅最为明显,增幅达48.84%。分阶段来说,1992-2001年的9年间,植被退化严重,2001-2011年的10年间植被得到了大面积的修复,且后10年的修复比大于前9年的退化比。2土地利用/覆被变化分析。从面积变化来看,1992-2001年和2001-2011年的2个时间段,武都区耕地先增后减,林地先减后增,草地、未利用地、水域面积持续减少,建设用地面积持续增加；从转移特征来看,第一时段,耕地转入最为剧烈,转出最多的是林地,第二时段,林地转入最为剧烈,草地是转出最多的土地利用类型；从演变速率来看,2个时段的综合土地利用动态度分别为1.14%和1.21%,反映出后期的土地利用/覆被变化相对于前期更加剧烈。3土壤侵蚀变化分析。1992-2001年间,微度、轻度侵蚀面积减少,中度以上侵蚀面积增加,土壤侵蚀呈加重趋势；2001-2011年间,微度、轻度侵蚀面积增加,中度以上侵蚀面积减少,土壤侵蚀减轻趋势明显。不同土地利用类型土壤侵蚀强度以坡耕地最为严重。4滑坡易发性评价。武都区滑坡的极高易发区主要分布在白龙江河谷和北裕河河谷,占研究区总面积的16.54%。5生态环境质量现状评价。2011年武都区的生态环境质量以良为主;以优和一般居中；较差和差最少。6武都区生态环境变化的驱动力分析。从主成分分析结果看出,近20年来,驱动研究区生态环境变化的主要因素是人文因素,尤其是人口增长、农业生产、产业结构、技术进步和生活水平。
梁超[5]2013年在《基于3S的5.12地震北川县植被破坏及变化分析》文中研究表明本文选取北川县“5.12”大地震前后多源遥感影像数据,对震后影像进行了滑坡、崩塌、泥石流叁种地质灾害解译及验证,利用归一化植被指数(NDVI)提取影像的植被信息,以此为基础,反演植被覆盖,采用植被破坏指数VDDI (the vegetation damage degree index)表示震后植被破坏情况,提取了北川县地震前后植被覆盖及破坏信息,研究植被破坏区域的空间分布特征,分析了2009-2013年北川县植被覆盖等级变化趋势,并利用马尔可夫模型预测到2020年北川县植被覆盖等级状况,结果表明：(1)北川县震前高植被覆盖和中高植被覆盖这两个等级所占的面积占研究区总面积的95.84%；震后,降到了87.67%,地震对北川县植被造成破坏显着。植被破坏区域主要集中于北川-映秀断裂带周边地区,处于轻度改善这一等级的面积最大,有969.88km2,占研究区总面积33.86%；震后以轻度破坏及中度破坏为主,植被破坏面积共计850.34km2,占研究区总面积的29.68%。(2)滑坡、崩塌、泥石流叁种灾害区域震前以高及中高植被覆盖为主,分别占其植被破坏面积的57.76%、80.24%和69.74%,中低及低植被覆盖等级面积所占极小,为13.04%、0.12%和0.15%；震后主要以中、中低及低植被覆盖为主,面积占植被破坏区域面积的80.33%、95.29%和98.14%,高植被覆盖等级所占的面积较小,占植被破坏区域面积的5.58%、0.03%和0.69%。研究区内重度破坏面积占总灾害面积的比重最大,达到了62.23%,叁种不同类型的灾害对植被的破坏程度从大到小依次为泥石流>崩塌>滑坡。植被破坏区域分布受地形影响较大,植被破坏与海拔、坡度关系密切,主要集中在海拔800～2000m、坡度25°～45°的范围内,与坡向关系不明显。破坏区域分布受水系影响较为明显。植被破坏点的数量随与水系的距离增大呈减少趋势,距离水系小于200m范围内植被破坏点分布数量最多,占植被破坏总数的29.82%,70.86%的植被破坏点分布在距离水系0～600m的范围内。(3)北川县震后植被恢复良好,2009-2013年,低等级植被覆盖面积逐年显着减少,并向高等级植被覆盖面积转化,高等级植被覆盖面积逐年显着增加,利用马尔可夫模型进行预测,到2020年,中高及高植被覆盖等级的面积将增加到2828.70km2,占全县总面积的98.75%,说明北川县目前采取的植被恢复措施效果明显,未来需继续保持,以使县境环境得到进一步改善。
凌侠[6]2007年在《宁夏河东沙地荒漠化态势评价研究》文中研究指明河东沙地地处干旱和半干旱过渡地带，属典型的农牧交错区，该区以土地沙化为特征的荒漠化问题严重威胁当地经济的发展和生态安全。为更好地了解该区的荒漠化态势，服务于区域荒漠化的综合、科学防治，本文运用3S监测技术与地面调查相结合的方法，进行了河东沙地荒漠化过程与驱动力、荒漠化监测技术体系、群落与区域尺度荒漠化现状与动态评价的研究。主要研究结果如下：(1)沙地荒漠化监测技术体系。基于不同荒漠化监测技术与手段的特性，提出并构建了以RS、GIS技术为主体，以GPS定位与地面调查为补充的河东沙地荒漠化综合监测技术体系，该体系可用于不同空间尺度的荒漠化监测与评价。(2)荒漠化过程与驱动力分析。依据时间尺度将河东沙地荒漠化过程分为地质历史时期的荒漠化、人类历史时期荒漠化和现代荒漠化叁种过程。现代荒漠化过程表征的主体为农田风蚀沙化过程、草场退化过程、固定沙丘活化与流动沙丘移动过程。现代荒漠化过程是人为因素与自然因素相互作用驱动的土地退化过程，第四纪沉积物为物质基础，气候因素为动力条件，人为过垦、过牧、过樵采、滥用水资源和开发建设活动是荒漠化的主要诱因。造成荒漠化的最直接、最主要的驱动力为人口因素，其次为经济因素、技术因素、政策因素和文化因素等。(3)基于地面调查的荒漠化评价。在群落尺度上，构建了以植被覆盖度、土壤有机质含量和生物量3个因子为主的群落尺度荒漠化评价指标体系，经模糊数学综合评判的荒漠化程度与野外调查结果有很好的一致性。利用群落调查方法综合评价的结果显示研究区总体属中度一强度荒漠化。在县域尺度上，采用专家咨询与层次分析法相结合的方法，分层构建了由2个一级指标、6个二级指标、15个叁级指标构成的荒漠化评价指标体系。(4)基于3S技术的荒漠化态势评价。遥感数据分析的结果表明，与1986年相比，2003年河东沙地的荒漠化面积明显减少、程度下降，荒漠化发生逆转，进入治理大于破坏阶段。1986～1995年间不同程度的荒漠化转入面积大于转出面积，荒漠化发展速率为16.25km~2/a，表现为荒漠化面积的扩张与程度的加剧；1995～2003年间不同程度荒漠化转入面积小于转出面积，荒漠化发展速率为-51.85km~2/a，年缩减率为1.05％，表现为荒漠化面积的缩减和程度的减缓。采用马尔科夫过程模型对河东沙地荒漠化发展趋势评价结果表明，2003年至2050年，河东沙地将表现为荒漠化面积整体减少，程度降低，更有利于荒漠化的防治。
车国强[7]2017年在《基于3S技术的天津市生态环境评价研究》文中进行了进一步梳理生态环境作为人类生存发展的物质基础,为人类社会的存在提供了非常重要的物质保证和发展平台。天津市地处渤海之滨,区域内水网分布密集,海河及其五大支流汇集于此,并经天津市区,注入渤海,该区位于京津冀都市圈中心地带,为该区经济发展提供了优越的自然社会条件。同时,由于海拔高度较低、临海等原因,区域内地貌多样,生态系统复杂多样。随着国家京津冀开发战略的实施,天津市再次迎来了飞速发展的时机,也必将对区域生态环境造成严重的压力。为了实现天津市社会经济的可持续发展目标,协调处理好社会经济发展和生态环境之间的关系成为实现该目标的关键。本文分别以天津市2004年和2015年的土地利用信息及环境相关的统计资料等数据为研究基础,以国家环境保护部发布的《生态环境状况评价技术规范》(HJ 192-2015)为生态环境评价依据,结合研究区实际情况,通过相关地理信息数据处理软件获得了各评价指标归一化系数,这样保证了处理结果符合研究区生态环境状况。在该评价过程中,综合运用遥感、全球定位系统和地理信息系统(3S技术)为数据处理手段,最终获得天津市两研究期内的生态环境质量状况评价结果。通过对2004年和2015年天津市的生态环境状况指数进行评价分析,总结出十年间天津市生态环境状况的变化趋势及存在的问题。并且根据评价结果对产生问题的原因做了简要分析,提出了相应区域生态环境建设改善建议。研究结论如下:(1)2004年和2015年天津市整体生态环境质量评价等级为良,但呈现出下降趋势,表明研究区域在两个研究时期段,植被覆盖面积比例较高,区域物种多样较丰富,生态环境适合生活。天津市在追求社会经济发展和城市建设的过程中,应注意城市规模的适度发展,提高生产、生活废弃物循环利用技术水平,并且在进行区域开发建设时,应提高对环境的保护力度。(2)2004年至2015年间,天津各区市生态环境状况指数存在明显的空间变化,2004年宝坻、宁河、津南和静海区的生态环境状况要好于其它区市,其生态环境状况等级评价为优,除中心城区等级评价为一般外,其它六区市评价等级为良;而到2015年,天津市生态环境状况发生了较为明显的改变,评价等级为优的只有蓟州和宝坻两个区市,而宁河、津南和静海区的生态环境状况评价下降为良,除中心城区评价等级为一般外,其它区市武清、北辰、东丽、西青和滨海新区五区市的生态环境状况等级仍为良,同时应该注意到各区市生态环境状况指数值除蓟州区呈上升外,其余区市指数值都呈下降趋势,其中津南区下降幅度最大。(3)与传统方法相比,基于3S技术对研究区进行生态环境状况评价,其对研究区信息的获取更加高效、精确同时也缩短了信息获取周期,提高了评价结果的时效性。通过采用地理信息系统技术,使得研究区生态环境状况评价分析结果的表达更加直观、形象,易于读者理解。也为管理者对区域生态环境治理,提供可靠的技术依据。本文以县市行政区域为评价尺度,研究结果较真实的反映了天津各区市的生态环境状况。通过对获取的指标值进行时空对比分析,获得了影响天津各区市生态环境质量的因素,研究结果对区域生态环境保护与治理行动具有一定的借鉴意义。
丁会[8]2017年在《基于3S技术的矿区生态环境质量现状评价》文中认为矿山采掘一直是我国经济发展的支柱产业,多年来矿产资源的开采给区域环境带来不同程度的危害,如地表塌陷与破坏、次生灾害、植被破坏、动物被迫迁徙等,同时也严重制约当地经济发展。因此,通过对矿区生态环境质量的研究,建立矿区生态环境质量评价体系,对于矿区的环境管理、灾害预防具有重要意义。本文以淮南淮西湖采煤沉陷区为研究对象,采用3S技术对矿区生态环境进行研究,根据《生态环境状况评价技术规范》中的相关要求,构建采煤沉陷区生态环境质量评价体系。基于建立的评价体系,进行淮西湖采煤沉陷区生态环境质量现状评价的研究。现将本文取得的主要成果概述如下:(1)研究中采用3S技术对高分一号遥感数据进行预处理以及影像分类,并对分类结果进行野外核查的研究,研究结果表明分类结果较满意,可对分类后数据进行进一步信息提取操作。(2)通过对矿区土地利用类型、生物多样性、植被覆盖以及土壤侵蚀的研究,选取生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地胁迫指数和污染负荷指数作为生态环境质量评价指标,分析各指标计算公式合理性,结果分别为56.7、41.2、46.4、54.6和8.22,采用AHP层次分析法确定各指标权重,构建生态环境质量评价模型。(3)对研究区生态环境质量进行综合评价,评价结果显示矿区生态环境质量现状为“一般”,表明当前沉陷区生态环境质量不容乐观,在对淮西湖采煤沉陷区综合治理过程中,提出沉陷区修复的生态措施以及生态环境综合整治措施。通过对淮西湖采煤沉陷区生态环境质量评价的研究,为采矿沉陷区生态恢复及保护提供科学依据,及时跟踪监测防治次生危害的发生,同时为其他矿区遗留的环境问题提供有效的解决途径。
戴琳娜[9]2006年在《基于3S技术的辽西北地区荒漠化动态监测及驱动力分析》文中研究指明有“地球癌症”之称的土地荒漠化是全球最突出的生态环境问题之一,辽宁省西北部地处科尔沁沙地东南边缘,是我国北方乃至全国荒漠化程度较为严重的地区。本文旨在以遥感图像解译为依托,外业核对和野外地质调查为重要手段,查清区内荒漠化现状及动态变化过程,并利用马尔科夫模型预测荒漠化的发展趋势,同时,深入分析荒漠化形成与发展的背景,探讨自然因素和人类活动对荒漠化发展的影响。研究表明,研究区荒漠化的主要类型为风蚀荒漠化和水蚀荒漠化,零星为盐渍荒漠化。在20世纪70年代至2000年这一研究阶段内,各种类型的荒漠化面积总和减少,但是存在发育程度加重的趋势,边治理边破坏的情况仍然存在,土地荒漠化现象依然十分严重。脆弱的自然生态环境和不合理的人类活动是本区荒漠化形成的两大驱动因子,二者的迭加作用诱发并加速着荒漠化的进程。在荒漠化现代发展过程中,人类活动是更为活跃的因素,是使荒漠化发展加速的主要营力。
李苓苓[10]2008年在《3S技术在矿山废弃地生态修复中的应用研究》文中指出矿山的开发在获得了巨大的经济利益的同时,造成了大规模的土地破坏,加剧了生态环境的恶化,在国内国际上都是一个十分严重紧迫的问题,并受到日益高度的重视。矿山废弃地的生态修复与重建是矿区可持续发展的重要保证,对于我国土地资源贫乏,自然环境逐渐恶化的现状来说,具有很大的现实意义。本文以北京市房山区银狐洞景区灰岩矿矿山废弃地为试验区,进行3S(GIS、GPS、RS)技术在矿山废弃地生态修复中的应用研究。本文的总体思路是在获取研究区环境因子并对其进行分析评价的基础上进行生态修复治理方案的制定,主要研究内容包括废弃地地质环境分析、研究区植被环境分析和矿区生态修复规划及持续监测规划建议叁个部分。主要研究手段包括:采用GIS手段进行叁维矿山地形表面构建,提取地形突变点和堆积体,进行野外实地调查验证,划分主要地质灾害,对研究区内矿山范围地质环境现状进行评估;采用遥感手段调查矿山土地利用情况并对研究区内植被环境现状进行评估。在得到了矿山开采对环境的影响现状信息的基础上,根据国内外矿山废弃地生态恢复理论以及景区内综合景观修复的要求,提出矿区生态修复规划建议,并对矿区废弃地治理的持续监测进行规划展望。本文得到的主要结论如下:1、叁维GIS建模技术可以真实再现矿山废弃地地形地貌景观。在这个叁维立体模型中,陡峭裸岩面和空间尺寸较大的废石堆表现明显,并与实地调查资料吻合。这个叁维立体模型也可以很好的实现对目标地物表面积、体积等物理参数的计算以及修复工程规划等。但由于本文所使用的DEM格网间距较大(5m)、DOM矿区反差度较低的原因,对目标地物的大小和表面形状等细部特征的表达较差,对空间尺寸较小的目标地物有疏漏丢失现象。2、RS技术在提取研究区植被环境信息方面有很强的优势。通过RS手段提取出的植被覆盖范围信息均与实地调查资料相吻合,RS手段还能提取出人工手段所不能或较难提取出的植被丰度信息,同时,RS技术固有的多时相、大范围、经济效益高的特性,使得它在植被信息的提取方面的应用优势明显。3、通过3S手段和野外实地调查相结合对本区环境现状进行调查得出,本区地质环境状况较严重,崩塌、滑坡隐患较大,并有一定程度的泥石流隐患存在;土地利用结构简单,非矿区植被覆盖度较高,矿区矿山荒漠化现象严重,但是采矿对整个研究区非矿区植被环境的影响度较小,影响区域基本集中在采矿点周边和矿区交通线沿线。因此,必须对本区矿山废弃地进行生态修复治理工作。4、本文结合国内外生态恢复理论,根据研究区具体状况制定了矿区生态修复治理方案。治理手段采用物理法和生物法相结合,包括地形修复和植被修复两个部分。由于植被修复成果检验的滞后性,本文在制定生态修复方案的同时提出了对本区植被环境进行持续监测的建议。
参考文献：
[1]. 基于“3S”技术的北京地区植被覆盖空间格局分析[D]. 王晓晶. 北京林业大学. 2007
[2]. 基于3S技术的干旱区土壤盐渍化时空演变研究[D]. 江红南. 新疆大学. 2007
[3]. 基于3S技术的干旱区水土资源高效利用研究[D]. 王红雷. 北京林业大学. 2013
[4]. 基于3S技术的武都区生态环境变化及驱动力分析[D]. 王冬梅. 兰州大学. 2013
[5]. 基于3S的5.12地震北川县植被破坏及变化分析[D]. 梁超. 北京林业大学. 2013
[6]. 宁夏河东沙地荒漠化态势评价研究[D]. 凌侠. 北京林业大学. 2007
[7]. 基于3S技术的天津市生态环境评价研究[D]. 车国强. 天津理工大学. 2017
[8]. 基于3S技术的矿区生态环境质量现状评价[D]. 丁会. 合肥工业大学. 2017
[9]. 基于3S技术的辽西北地区荒漠化动态监测及驱动力分析[D]. 戴琳娜. 吉林大学. 2006
[10]. 3S技术在矿山废弃地生态修复中的应用研究[D]. 李苓苓. 首都师范大学. 2008
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