生态环境影响评价制图流程

生态现状评价内容中基本图件构成包含:项目区域地理位置图、工程平面图、调查样方、样线、点位、断面等布设图、土地利用现状图、地表水系图、植被类型图、植被覆盖度图、归一化植被指数图、生态系统类型图、土壤侵蚀图、物种适宜生境分布图等。

介绍

2.2.遥感常用数据

3.1.遥感影像分类概述

3.2.监督分类

3.3.非监督分类

3.4.常规遥感影像分类流程

3.5.ArcGIS遥感影像分类工作流程

4.1.样例

环评或者水保项目中,制作森林覆盖率、高程图、生物量现状图、土地利用现状图、土壤侵蚀现状图、遥感图、植被类型现状图、生态系统类型图。

4.2.研究区范围 

建立研究区范围矢量图和外扩图,尽量外扩2公里,防止甲方修改外扩范围后重做解译;KML转shp文件;点坐标生成范围线,再转范围面。

4.3.根据研究区范围采购遥感数据

依据研究区项目要求选购高分1号,高分2号,哨兵2号(10米),landsat8。

4.4.计算归一化植被指数NDVI

计算NDVI=float(近红外波段-红波段)/float(近红外波段+红波段);实例:GF2计算NDVI;实例:Landsat8计算NDVI;实例:哨兵2计算NDVI;

4.5.计算植被覆盖度FVC

利用NDVI来计算植被覆盖度FVC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin);实例:GF2计算FVC;实例:Landsat8计算FVC;实例:哨兵2计算FVC。

 

4.6.计算土壤侵蚀度图

根据《土壤侵蚀分类分级标准 SL190-2007》计算研究区的土壤侵蚀度图。

 

4.7.计算植被类型图和土地利用图、生态系统类型图

4.7.1.监督分类遥感解译

4.7.2.ArcGIS矢量化

4.7.3.矢量转栅格

4.7.4.栅格叠加运算

4.7.5.重分类

4.8.计算分类后各面积

计算栅格面积,栅格像元的数目×30×30(Landsat8的分辨率)

4.9.遥感影像分类成果ArcGIS出图

制作专业的成果图,图名,图例,指北针,比例尺,外图框经纬度标注等。

MaxEnt制作物种适宜生境分布图

5.1、软件安装和参数配置

5.2、数据文件准备和处理

5.3、基于MaxEnt建模预测及制作物种适宜生境分布图

基于ArcGIS遥感解译制作土地利用、植被类型、土壤侵蚀图专题图

 

### 使用ArcGIS进行城市土地适宜性评价 #### 工作准备 为了顺利开展城市土地适宜性评价,在Python脚本环境中需确保已安装ArcGIS以及其对应的编程接口——ArcPy库[^2]。 ```python import arcpy arcpy.env.workspace = "C:/path/to/your/city_data" arcpy.env.overwriteOutput = True ``` 此段代码设置了工作路径至存储有城市数据的位置,并允许覆盖已有文件,从而简化后续的数据管理流程。 #### 数据收集与预处理 在正式开始之前,需要确定一系列影响土地使用的因素作为评价因子。这些因子可能包括但不限于土壤质量、植被覆盖率、坡度、距离水源的距离等自然属性;同时也应考虑社会经济指标如交通便利程度、人口密度等因素。对于每一个选定的评价因子,都需要获取相应的栅格或矢量格式的空间数据集。 #### 构建模型框架 基于所选评价因子构建多准则决策分析(MCDM)模型来评估不同区域的土地利用潜力。常见的方法之一是层次分析法(AHP),它可以帮助量化各个标准之间的相对重要性权重。另外还可以采用加权叠加(weighted overlay)技术实现各层之间数值上的综合运算: 1. **标准化处理**:将原始评分转化为统一尺度下的分值范围; 2. **赋予权重**:依据专家意见或其他方式决定每项指标的重要程度系数; 3. **计算总得分**:按照公式\[Z_{total}=\sum^n_{i=1}(W_i*X_i)\]得出最终适配分数,其中\(X\)代表单个要素得分而\(W\)则指代对应权重[^1]。 #### 执行空间分析过程 借助于ArcGIS平台内置工具完成具体的技术操作步骤,比如执行重分类(reclassify)命令调整输入图层内的像元等级;运用加权求和(weighted sum)算法合成多元变量成果;最后通过制图表达(map algebra)直观展示研究区域内各地块适合开发的程度差异分布状况。 #### 结果解释与应用建议 解读输出的地图模式识别出最有可能成为未来城市建设热点地带的地方,并据此给出规划布局方面的指导方针。例如优先选取那些具有较高适应性的地段布置住宅小区或者商业中心;而对于生态脆弱区,则提倡采取保护措施维持现状不变。
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