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蘇州太湖三山島國(guó)家濕地公園景觀健康評(píng)價(jià)

發(fā)布時(shí)間:2018-04-16 11:29

  本文選題:濕地公園 + 景觀健康。 參考:《濕地科學(xué)》2017年05期


【摘要】:蘇州太湖三山島國(guó)家濕地公園位于太湖之中,對(duì)其進(jìn)行景觀健康評(píng)價(jià)可以有效評(píng)估濕地公園建設(shè)績(jī)效,對(duì)指導(dǎo)濕地公園的科學(xué)性規(guī)劃與建設(shè)具有重要意義。從研究區(qū)的景觀數(shù)據(jù)中,提取土地利用類(lèi)型面積所占比例、道路長(zhǎng)度、不同類(lèi)型坡岸長(zhǎng)度等景觀評(píng)價(jià)指標(biāo),采用F-score方法和隨機(jī)森林法,對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行特征選擇,并作為輸入特征向量;采用主成分分析方法,分析水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo),將其分為優(yōu)質(zhì)、良好、一般和較差4類(lèi),并作為輸出分類(lèi)結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,建立支持向量機(jī)分類(lèi)評(píng)價(jià)模型;通過(guò)選擇合適的核函數(shù)和核參數(shù),實(shí)現(xiàn)景觀健康評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明,蘇州太湖三山島國(guó)家濕地公園景觀健康水平具有明顯的空間差異性,研究區(qū)西部幾乎未受到人為干擾,景觀健康等級(jí)為優(yōu)質(zhì);主島的東北部位于旅游核心區(qū)域,人為干擾程度較重,景觀健康等級(jí)大多屬于一般和較差;主島東南部建有人工修復(fù)濕地,明顯改善了該區(qū)域的景觀健康等級(jí)。在模型訓(xùn)練過(guò)程中,對(duì)比多項(xiàng)式核函數(shù)、Sigmoid核函數(shù)和高斯核函數(shù)三者的分類(lèi)結(jié)果發(fā)現(xiàn),高斯核函數(shù)的分類(lèi)精度最高,訓(xùn)練集精度為90.0%,檢核集精度為85.7%。在影響濕地公園景觀健康因素眾多、野外監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)較少的條件下,本研究采用的支持向量機(jī)方法可以快速取得合理的評(píng)價(jià)結(jié)果,揭示濕地公園景觀健康的空間差異。
[Abstract]:Suzhou Taihu Sanshan Island National Wetland Park is located in Taihu Lake. The evaluation of landscape health can effectively evaluate the construction performance of the Wetland Park and it is of great significance to guide the scientific planning and construction of Wetland Park.From the landscape data of the study area, the landscape evaluation indexes, such as the proportion of land use type area, the length of road, the length of different types of slope and bank, were extracted. The F-score method and the random forest method were used to select the characteristics of these indicators.The method of principal component analysis is used to analyze the water quality evaluation indexes, which are classified into 4 categories: high quality, good quality, general and poor, and as the result of output classification.On this basis, the classification evaluation model of support vector machine is established, and the landscape health evaluation is realized by selecting appropriate kernel function and kernel parameters.The results show that the landscape health level of Sanshan Island National Wetland Park in Taihu Lake Suzhou has obvious spatial difference, the western part of the study area is almost undisturbed by human beings, the landscape health grade is of high quality, and the northeast of the main island lies in the core area of tourism.The degree of human disturbance is serious, the landscape health grade is mostly general and poor, and the artificial restoration wetland is built in the southeast of the main island, which obviously improves the landscape health grade in this area.In the course of model training, by comparing the results of polynomial kernel function Sigmoid kernel function and Gao Si kernel function, we find that Gao Si kernel function has the highest classification accuracy, the accuracy of training set is 90.0 and the accuracy of check set is 85.7.Under the condition that there are many factors affecting wetland park landscape health and less field monitoring data, the support vector machine method used in this study can quickly obtain reasonable evaluation results and reveal the spatial difference of wetland park landscape health.
【作者單位】: 蘇州科技大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51278523) 江蘇省“六大人才高峰”第十一批高層次人才選拔培養(yǎng)資助項(xiàng)目(2014-NY-020) 蘇州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(SYN201510)資助
【分類(lèi)號(hào)】:TU986.5;X820.4

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本文編號(hào):1758716

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