【摘要】：水污染防治是目前我國生態(tài)文明建設(shè)面臨的主要問題之一。水污染在一定程度上加劇了癌癥高發(fā),坑塘作為水環(huán)境系統(tǒng)中重要一環(huán),與農(nóng)村居民生活關(guān)系密切。為探究坑塘作為環(huán)境污染容器(要素)與惡性腫瘤死亡數(shù)的關(guān)系,本文選取水污染嚴(yán)重以及消化道惡性腫瘤死亡率大幅升高的中部流域某縣為研究區(qū),以2000年8月 20 日 Landsat-7、2005年10月 29 日 Landsat-5、2010年2月 20 日 ALOS和2016年2月2日“高分二號(hào)”衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,利用最優(yōu)尺度分割工具得到以坑塘為主要目標(biāo)的相對(duì)最優(yōu)分割尺度,基于影像對(duì)象,利用閾值法提取2000年與2005年坑塘水體信息,同時(shí)將判別分析應(yīng)用到2010年和2016年坑塘水體信息提取中,并與分類回歸樹方法對(duì)比,然后在2km×2km格網(wǎng)基礎(chǔ)上利用空間熱點(diǎn)探測技術(shù)確定四個(gè)時(shí)期的坑塘以及兩階段(2004-2006年、2012-2015年)的主要消化道惡性腫瘤(胃癌、食管癌、大腸癌)年平均死亡數(shù)的空間聚集特征,并通過計(jì)算Person相關(guān)系數(shù)、雙變量自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量探究坑塘與死亡病例數(shù)在數(shù)量及空間上的關(guān)系。結(jié)果表明:(1)判別分析方法在該縣信息提取中效果優(yōu)于分類回歸樹。將屬于統(tǒng)計(jì)分析方法的判別分析作用于高分辨率影像,基于影像對(duì)象,可以快速、準(zhǔn)確地獲取該縣坑塘信息,精度優(yōu)于分類回歸樹提取的結(jié)果。(2)坑塘在空間上呈現(xiàn)三個(gè)高值熱點(diǎn)格網(wǎng)聚集區(qū)。熱點(diǎn)分析結(jié)果顯示,坑塘數(shù)量和面積的高值熱點(diǎn)格網(wǎng)在空間上呈現(xiàn)明顯的聚集現(xiàn)象,主要有三個(gè)聚集區(qū)域。(3)兩階段惡性腫瘤年平均死亡數(shù)也具有不同數(shù)量和程度的高值熱點(diǎn)格網(wǎng)聚集區(qū)。(4)坑塘與腫瘤死亡數(shù)之間在數(shù)量上明顯線性相關(guān),空間上呈現(xiàn)出一定正相關(guān)的態(tài)勢(shì)。因此,兩者具有明顯相關(guān)關(guān)系,在兩者空間關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的區(qū)域,較高的坑塘數(shù)量是區(qū)域內(nèi)居民面臨的重要健康風(fēng)險(xiǎn)。地方環(huán)境與衛(wèi)生等政府部門應(yīng)盡快遏制坑塘數(shù)量增加趨勢(shì),加強(qiáng)其水體環(huán)境質(zhì)量治理等措施,以降低其對(duì)當(dāng)?shù)鼐用癞a(chǎn)生的健康威脅。
【學(xué)位授予單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：X52;R735
【圖文】：

圖１技術(shù)路線逡逑Ｆｉｇ．ｌ邋Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ邋ｒｏｕｔｅ逡逑

政府重視農(nóng)村飲水安全，但防治水污染的形式依然嚴(yán)峻。在２０１７年７月份對(duì)該縣進(jìn)逡逑行實(shí)地考察期間，發(fā)現(xiàn)調(diào)查村仍沒有加強(qiáng)垃圾或污水處理等設(shè)施建設(shè)，垃圾桶等也逡逑處于空置狀態(tài)，多數(shù)坑塘存在富營養(yǎng)化、垃圾積蓄等狀況（圖１－２）。逡逑圖１－２存在污染的坑塘逡逑Ｆｉｇ．邋１－２邋Ｔｈｅ邋ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄ邋ｐｏｎｄｓ逡逑１．１．３腫瘤情況逡逑根據(jù)１９７３－１９７５年全國腫瘤回顧性調(diào)查資料，在這期間，我國中部流域除江蘇逡逑１０逡逑

空間分辨率。逡逑采用Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ邋（ＧＳ）方法對(duì)Ｌａｎｄｓａｔ－７［５８］、ＡＬＯＳ全色和多光譜影像進(jìn)行逡逑融合（圖１－３），保證水體信息的提�。郏担梗撸叮保荨＃牵幽鼙３秩诤锨昂笥跋癫ㄗV信息一致逡逑性，在一定程度上消除多波段之間的冗余信息，其原理為：第一步，利用全色波段逡逑從多光譜波段中復(fù)制出一個(gè)低分辨率的全色波段影像；第二步，將復(fù)制出的低分辨逡逑率全色波段疊加到多光譜影像中，作為新的第一波段，并對(duì)重新生成的多光譜影像逡逑進(jìn)行Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ變換；第三步，用高分辨率的全色波段替換變換后影像的第一波逡逑段并進(jìn)行Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ逆變換得到融合后影像。逡逑采用Ｐａｎｓｈａｒｐ方法對(duì)ＧＦ－２影像進(jìn)行融合（圖１－３）邋［６２］。該方法基于最小二乘法逡逑來最佳近似待融合原始多光譜影像、全色影像與融合后多光譜影像、全色影像之間逡逑的灰度值關(guān)系，并采用統(tǒng)計(jì)的方法來解決融合過程標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化的問題，使得融逡逑合影像在獲得高空間分辨率的同時(shí)，還具備良好的光譜保真度［６３］，使顏色失真最小、逡逑紋理特征保真度高，有機(jī)集成多光譜波段的色彩信息和全色波段的空間信息。該算逡逑法因不受波段數(shù)限制

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本文編號(hào)：2782739