海南生态保护红线动态监测指标体系研究

来源 :地理空间信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户:begoodboy
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
如何科学构建生态保护红线区监测体系并实现动态监测,是确保生态保护红线制度实现真正意义上"落地"的关键性命题。基于生态保护红线空间分布和管控要求等特点,构建了以高分辨率航空航天遥感影像、地理国情监测数据以及相关部门专题数据为主要驱动的海南生态保护红线动态监测指标体系,能支撑海南省自然资源管理和监测,持续服务于海南省的生态文明建设。
其他文献
由于空间数据的特殊性质,空间数据库已从最初的文件索引系统逐步向大数据方向演化,并能结合不同的实际用途共同开发多个方向的数据管理系统。从空间数据库的地理回归、空间数据的管理与分析、海量数据对空间数据库提出的新挑战、基础空间数据规则的反思与修改和对空间数据库发展的展望5个方面探讨了未来空间数据库的发展方向,从而预估未来的发展趋势,以期为我国空间数据库的发展添砖加瓦,使信息工程水平更上一层楼。
咸阳市属于水资源紧缺地区,开发利用比较困难,水资源分配不均,尤其是节水设施建设和技术推广力度不够.通过对咸阳市水资源开发利用现状和存在问题进行分析,重点对水资源利用中的节水现状和问题进行探讨,从农业节水、工业节水和生活节水方面对远期的节水潜力进行测算.结果表明:咸阳市各分项指标与陕西省行业用水定额及省内、国内先进情况比较,不同程度存在偏高或偏低的问题,节水潜力很大,应大力加强水资源节约集约利用,实施全社会节水行动,推进用水方式由粗放向节约集约转变.在2025年力争将咸阳市用水总量控制在110亿m3以内,农
基于深度学习技术,针对福建省常态化新增农村乱占耕地建房监测需求,构建了混合分辨率新增建房监测遥感影像样本数据集,采用卷积神经网络进行深度学习模型训练,并利用训练后的最优模型开展了耕地新增建房提取应用实验。结果表明,基于深度学习的耕地新增建房监测技术具备一定的应用潜力,可在实际工程中进行应用探索,以提高监测工作的效率和精度。