韩江中上游地区的崩岗分布特征
选取韩江中上游地区2016—2022年的Sentinel-1/2卫星星座遥感影像和其他辅助数据,基于机器学习方法进行区域尺度的崩岗识别和崩岗影响因子测度。结果表明:1)分类模型的总体精度达到84%,Kappa系数为0.8。其中,崩岗识别的用户精度和生产者精度都超过95%,且其FScore为0.97。2)截至2022年,韩江中上游地区的崩岗侵蚀面积共有435.5 km2,各县(市、区)崩岗侵蚀面积差异明显,年变化趋势不一。其中,五华县崩岗侵蚀面积最多(199.2 km2),其年平均变化率为16.29 km2/a。梅江区崩岗侵蚀面积最少(1.6 km2),其年平均变化率为0.18 km2/a。3)...
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Veröffentlicht in: | 热带地理 2024-03, Vol.44 (3), p.415-428 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 选取韩江中上游地区2016—2022年的Sentinel-1/2卫星星座遥感影像和其他辅助数据,基于机器学习方法进行区域尺度的崩岗识别和崩岗影响因子测度。结果表明:1)分类模型的总体精度达到84%,Kappa系数为0.8。其中,崩岗识别的用户精度和生产者精度都超过95%,且其FScore为0.97。2)截至2022年,韩江中上游地区的崩岗侵蚀面积共有435.5 km2,各县(市、区)崩岗侵蚀面积差异明显,年变化趋势不一。其中,五华县崩岗侵蚀面积最多(199.2 km2),其年平均变化率为16.29 km2/a。梅江区崩岗侵蚀面积最少(1.6 km2),其年平均变化率为0.18 km2/a。3)韩江中上游地区崩岗发生概率与高程、坡度、植被覆盖、地质类型、人口密度、大气压、降雨量、经向风速、纬向风速和风速等10个因素存在显著相关性(P |
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ISSN: | 1001-5221 |
DOI: | 10.13284/j.cnki.rddl.003831 |