基于无人机遥感的煤矸石山植被分类

植被种类的准确分类是实现煤矸石山植被修复效果评价的基础。利用无人机遥感技术获取不同季节的煤矸石山可见光影像,通过色彩空间转换和纹理滤波充分挖掘可见光影像中丰富的色彩、结构及纹理等特征;然后对传统人工特征选取方法做出改进,该方法可快速、简单、高效地筛选特征信息以获取最优分类特征,并将优选结果与RGB影像融合以获得多特征融合影像;最后,利用3种监督分类模型分别对两期RGB影像及多特征融合影像进行分类处理并对结果进行精度评价及植被动态变化分析。结果表明:基于改进的人工特征选取方法可筛选出不同季节煤矸石山影像的最优分类特征,所选特征不仅能有效反映各类地物的差异性,同时可降低特征信息冗余以提高影像分类精度及效率。支持向量机(Support Vector Machine Classification,SVM)分类方法结合多特征融合影像的分类精度最高,总体分类精度最高可达90.60%,相应Kappa系数为0.8780,较同期RGB影像分别提高了9.74%和0.1265;而最大似然(Maximum Likelihood Classification,MLC)和神经网络(Neural Network,NNC)分类方法精度提高较少,总体分类精度较同期RGB影像最多可分别提高6.95%和3.93%,相应Kappa系数分别提高0.0845和0.0541。同时,基于最优分类结果从植被覆盖度和植被配置模式2个角度对常村煤矸石山植被修复效果进行评价,结果表明:该煤矸石山采用了多种不同的植被配置模式,且秋夏两季的植被覆盖度均高于75%,植被修复的整体效果较好。研究可为基于无人机可见光影像的煤矸石山植被信息识别分类提供参考,同时为煤矸石山植被修复的后期管理、维护等提供意见或建议。

广西差异化碳减排路径分析研究

确定广西碳排放的影响因素,有助广西探索“双碳”目标实现路径。文章从广西各个地级市出发,以2006~2019年为研究期,分析了2006~2019年广西各个地级市碳排放总量、能源消费总量、单位GDP碳排放、人均GDP变化趋势等,发现广西各个地级市仍存在高耗能低收入、能源技术水平欠佳等问题。通过聚类分析,运用K-均值聚类法,将广西各个地级市划分为4类,分别提出制定相关政策提高人口素质、大力发展绿色技术、着力推进产业持续转型,优化能源结构来减少碳排放总量。

碳中和目标下中国煤炭产业发展多情景构想研究

煤炭燃烧是温室气体排放的主要来源,降低煤炭消费量是中国2060年实现碳中和的关键。文章在碳中和背景下和在现有的一次能源结构研究基础上,引用碳汇量估算二氧化碳排放量,设置不同情景对2060年煤炭消费量进行预测,并探究中国实现碳中和煤炭减排最宽松的情景。情景预测结果显示,碳中和时煤炭消费量至少要下降到5.7亿吨,考虑煤炭未来可能出现消费量削减困难的情况,在最大碳汇的情景下,可调整石油与天然气在一次能源消费中占比均不超过5%,以缓解煤炭减排压力。煤炭消费量显著下降是实现碳中和的必然趋势,煤炭行业应积极进行技术升级,走绿色发展道路,早日实现碳中和目标。

“双碳”目标下中国化工行业碳排放权分配研究

碳排放权交易机制是一种有效的减排手段,碳市场的成功运行有赖于碳排放配额分配的科学合理,而清晰的碳排放责任划分是碳排放权公平分配的重要基础。文章通过对3种碳排放责任核算方法进行对比分析,认为基于基准值的碳排放责任法是比较科学的核算方法。文章在“双碳”目标导向、现有碳排放权分配方案的基础上对2030年“碳达峰”时化工行业碳排放配额进行预测,从结果来看:采用现有的分配方案符合当下碳减排目标,但不能将碳排放权更加公平合理地落实到化工行业。未来要加快对化工产品基准值的研究,尽快投入国内碳市场,推进化工行业有效地开展碳减排活动。

农行ECT产品的市场营销路径探讨

随着经济的发展和生活水平的提高,人们消费需求日益增大,提前消费的观念日趋被人们接受和喜爱,对信用卡的需求也随之增大。为了满足人们透支需求,各家银行的信用卡应运而生,并且种类不断丰富。近年来,一种叫做ETC的信用卡开始风靡市场,由于ETC与车管系统管理,实现了高速收费不停车,先通行后付费的功能,得到了广大客户的喜爱。文章以农行ETC产品为调研对象,在分析农行ETC产品的现状的基础上,就如何作市场推广提出对措。

浅析常村煤矿矸石山植被生态重建技术及效益

目前,我国存在着大量酸性、自燃煤矸石山等由于裸露引发的环境问题,探讨了常村煤矿煤矸石山植被重建中的整形整地、植被选择与配置以及栽植和抚育管理等技术,分析了煤矸石山植被重建后的植物多样性、土壤改良及综合效益,为我国煤矸石山的治理方法和技术提供有益借鉴。