基于地理信息技术的鼠疫环境风险探测与居民地遥感监测研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 高孟绪 |
| 答辩日期 | 2016-12 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 孙九林,王卷乐 |
| 关键词 | 鼠疫 空间分布 环境风险 居民地 遥感监测 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 英文摘要 | 近年来，自然疫源性疾病对人类健康的威胁越来越严重，并对社会经济发展造成重大影响。以自然疫源性疾病中的鼠疫为例，鼠疫疫情呈现向城市及人口密集区逼近的趋势，利用新的监测技术与方法进行鼠疫疫源地的全面监测与环境风险探测意义重大。另一方面，居民地作为人类活动的聚集地，其发展变化对于生态环境状况与疾病传播具有重要影响，迫切需要进行农村居民地的时空分布动态遥感监测研究。 本报告基于地理信息技术，针对以鼠疫为例的疾病健康应用研究和农村居民地遥感监测，分别选择典型区进行研究，取得的主要工作成果如下： （1）基于地理信息技术的鼠疫疫源地分布预测研究 选择目前鼠疫疫情最为活跃的喜马拉雅旱獭鼠疫疫源地为研究区，选取地形、气温、降水等多种生境参数表征喜马拉雅旱獭的生态环境状况，利用GARP生态位模型，结合GIS空间分析方法，得到预测概率为80%~ 100％的区域是喜马拉雅旱獭最可能的分布区。 利用最大熵模型和ArcGIS构建了青海省乌兰县的旱獭空间分布预测模型，并研究了与鼠疫疫情相关的环境风险要素。结果显示模型预测的AUC平均值为0.904，标准偏差为0.077，模型总体精度良好；利用刀切法进行的环境风险要素分析表明年均归一化植被指数、土地覆盖、高程对于喜马拉雅旱獭的空间分布影响最为重要，贡献百分率分别为51.6%，21.7%和12.4%。 （2）基于卫星影像的农村居民地遥感监测研究 利用RapidEye卫星影像进行居民地分类研究，以最大似然法实现了泰和县的居民地分类，制图精度和用户精度分别为76.01%和82.28%，经统计计算，居民地的面积为54.84km2，约占泰和县土地利用类型总面积的2.05%，总体上，河流和道路两旁聚集了较多居民地，但居民地分散分布的特点十分明显。 选取泰和县典型区，利用面向对象方法构建了包括NDVI、NDWI等特征指数，以及亮度特征和长宽比几何特征等的分类规则集进行居民地遥感解译，居民地分类的总体精度为78.40%，结果表明通过利用面向对象分类方法，RapidEye卫星影像为农村居民地信息提取提供了适宜数据源。与第二次全国土地调查结果相比，存在93.67公顷的分类差异，主要分布在居民地与其他土地利用类型的毗邻地区。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 69 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/193646]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 高孟绪. 基于地理信息技术的鼠疫环境风险探测与居民地遥感监测研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2016. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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