基于神经网络模型技术的南京市主城区城市森林遥感调查

城市森林调查是城市森林研究和规划建设的前提和基础工作,而遥感和GIS技术已成为现代城市森林调查的主要方法.遥感信息源和遥感分类技术是决定城市森林遥感调查质量的两个关键因素,研究认为,根据城市森林特点及城市森林研究和规划建设的要求,城市森林遥感调查采用的遥感影像分辨率以8～10m为宜,神经网络模型分类技术应用于城市森林遥感调查效果较好.本文以南京市主城区为例,以10m分辨率多光谱spot卫星图像与2.5m分辨率全色spot卫星图像的融合图像作为解译信息源,采用dARTMAP神经网络模型进行监督分类,提取了一套具有较高精度的南京市主城区城市森林空间属性数据和图件,并在此基础上分析了南京市城市森林基本特点及规划建设方向.

南四湖区水环境质量综合评价

从分析流域降水量与南四湖区水质的相关关系入手,根据枯水的2002年湖区7个监测断面的水质监测结果,采用综合污染指数法(P值法)对各监测断面及南四湖区的总体水环境质量进行了综合评价。结果表明,由于2002年济宁市降水稀少,南四湖区水质较往年有所下降,属于轻污染,流域降水量与湖区水质相关性显著。