基于RF-XGBoost的土壤镉污染影响因子及空间分布研究

为降低土壤重金属研究中人工采样成本,宏观掌握大尺度研究区内土壤重金属污染的空间分布特征,本研究以贵阳市、遵义市和毕节市为研究区,以镉(Cadmium,Cd)元素为研究对象,提出利用随机森林(Random Forest,RF)分析评估影响因子的贡献率,并根据贡献率进行影响因子筛选后构建极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)模型,即RF-XGBoost模型,用以预测研究区内土壤Cd污染的空间分布特征。结果表明:研究区内土壤Cd含量平均值仅比贵州省背景值高出0.02 mg·kg^(-1),污染程度较低,变异系数为125.37%,属于强变异;研究区内对土壤Cd污染贡献率最高的影响因子为土壤侵蚀程度、高程和年平均气温,贡献率分别为0.100、0.088和0.084,说明在大尺度研究区中自然环境对土壤Cd富集影响最大;RF-XGBoost模型的精度和稳定性高于RF和XGBoost模型,准确率提升了0.0393,Kappa系数分别提升了0.0592、0.0914,F1_score分别提升了0.2504、0.2701;研究区内土壤Cd污染整体程度较低,但在毕节市西南部出现多个中度-中强污染带。研究表明,RF-XGBoost模型可准确预测大尺度范围的土壤Cd污染空间分布,有助于宏观掌握土壤Cd污染的空间分布特征。

顾及GF⁃3影像纹理特征的洪涝范围提取方法

洪涝灾害给社会、经济造成巨大损失,及时、快速监测洪涝范围在抗灾救灾中具有重要意义。合成孔径雷达(SAR)由于其主动式微波成像的机理,可为全天时、全天候、大范围洪涝灾害监测提供支持。本文首先以高分三号(GF⁃3)卫星影像为数据源,基于灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等6种纹理描述方法提取138个SAR影像纹理特征;然后利用随机森林(RF)指标重要性评估功能,筛选出重要性得分较高的纹理特征进行水体信息提取;最后结合数学形态学对初始水体提取结果进行后处理,评估安徽巢湖附近区域洪涝灾害。试验表明,本文方法的水体提取精度优于传统阈值法(Otsu)及分类算法(KNN和SVM),可有效提取洪涝灾害的影响范围,为选取合适的SAR影像纹理特征进行洪涝范围快速监测提供参考。

基于GeoScene的时空数据多维动态可视化方法——以湖北新冠疫情数据为例

为了克服传统GIS因忽略空间数据时间特征,而不能有效描述展示事物动态变化过程的不足,提出基于GeoScene的时空数据多维动态可视化方法。文中以湖北新冠疫情时空数据为例,首先阐述该方法通过地理数据库(GeoDatabase)将时空数据“管”起来的单、双字段模型;继而描述了利用地图、场景、属性表及统计图使数据“展”出来的4种可视化形式;最后分析凭借时间滑块、动画视频让数据“动”起来的两种实施策略。研究表明该方法具有可视化手段多样、二三维融合联动、易于发布共享、无需复杂的编程实现等优点。该研究可为解决同类可视化应用问题提供实用的技术参考和灵活的方法选择。

基于GeoDatabase的国家级全域旅游区空间格局省际差异研究

[目的]作为一种全新的旅游发展理念和经济增长战略,全域旅游目前正在我国高位推进、大力实施,在空间上已形成涉及省市县3个层次,覆盖1000多个县的宏大格局。文章以省为单位开展研究,旨在理清我国大陆31个省国家级全域旅游区空间分布格局基本特征及彼此差异,为全域旅游区的科学规划、合理布局、协调发展提供数据基础和方法参考。[方法]文章采用GeoDatabase模型设计建立全域旅游区空间数据库,从规模度、均衡度两个维度界定选择空间格局测度模型,通过变异系数、折线图、分级图分析描述省际差异程度、等级与分布。[结果](1)31个省域的全域旅游区在多项指标上均存在差异,尤以示范区通过率、密度指数差异最为显著。(2)31个省域的全域旅游区在空间格局上整体呈现出不均衡的聚集型分布态势,尤以青海省示范区最为集中。[结论]我国全域旅游区建设尚处在初级阶段,引领全域旅游区建设的先行示范标杆相对较少,仍需加大政策扶持和贯彻落实力度,有效促进全域旅游区的整体协调平衡发展。