基于Landsat 8新邵县森林碳密度遥感反演研究

准确估算森林碳密度是研究森林生态系统的核心。基于Matlab工作平台,以森林资源连续清查(湖南省第七次复查)及同期Landsat 8影像为本底,建立非线性回归模型、RF随机森林模型和RBF径向基神经网络模型进行森林碳密度反演。结果表明:RBF神经网络精度最高,决定系数为0.96,均方根误差为1.33 t·hm^-2,很好的拟合了样地实测碳密度;RF随机森林优于非线性回归模型,拟合精度、均方根误差分别为0.91、2.50 t·hm^-2;非线性回归模型精度最低,决定系数和均方根误差分别为:0.62、3.87 t·hm^-2。故应用RBF神经网络对森林碳密度的反演具有很好的效果。

沧州市流动人口健康状况及对卫生服务的需求与利用的调查报告

目的了解沧州市流动人口卫生服务需求和利用现状。方法以问卷调查与访谈相结合方法 ,对沧州市389名流动人口进行了调查。结果流动人口健康相关知识知晓率为56.4%,1年内过生育健康服务获得率5.1%,1年内常规健康体检率27.8%,2周患病率为39.1%,1年内患病率88.7%,就诊率83.8%,住院率为1.5%,医疗保险的覆盖率为43.7%。沧州市流动人口卫生服务需求与利用的影响因素有年龄、婚姻状况、收入水平、文化程度、是否有医疗保险。结论应该开展多种形式的针对青年务工人员的健康知识宣传,提高健康知识知晓率,提高健康意识,改变不健康行为,并将流动人口作为社区卫生服务的重点服务对象,合理引导流动人口有效利用社区卫生服务,提高医疗保险覆盖率,建立适合流动人口需求的医疗保障体系[1]。

2000—2018年深圳市植被覆盖动态变化与预测

采用Landsat系列多时相影像数据,以像元二分法估算植被覆盖度,运用线性回归分析、重心迁移等方法来探究深圳市2000—2018年植被覆盖的时空变化特征,并结合CA-Markov模型对深圳市未来土地覆盖情况进行预测。结果表明:2000—2018年,深圳市植被覆盖呈明显的地域分异特征,在区域上表现为东部大于西部、南部大于北部,此分异特征与区域地形效应具有良好的一致性。植被覆盖度重心的空间迁移特征为西北-东南-西北,迁移速率为551.2 m·a-1,此进程与深圳市城市化进程密切相关。2000—2018年间,深圳市植被覆盖度总体呈改善趋势,改善速率为0.005·a-1,其中,植被覆盖度显著改善和退化的面积比例分别为30.8%和12.8%。采用CA-Markov方法分理论、自然两种情景对深圳市2024年土地覆盖/利用类型进行预测,两种预测方法所得土地覆盖/利用类型的面积所占比例之间没有显著差异,其差异阈值在0~1.2%。与2018年之前相比,2024年深圳市乔木林、耕地等转化为建设用地的比例将明显减少,但供需矛盾仍然紧张。