基于遥感影像评估干旱与战争对叙利亚耕种农田动态变化的影响

来源 :武汉大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shipeicheng
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
近二十年来,在极端干旱气候和暴力冲突事件等多种因素的共同影响下,叙利亚的社会经济备受冲击。干旱和战争冲突对叙利亚的农业也造成了严重的影响。先前的研究表明,严重的干旱导致了水资源与土壤资源的紧张,而后的武装冲突又进一步加剧了农业危机。然而,定量分析干旱与战争冲突对叙利亚农田分布的影响仍然存在挑战。首先,由于缺少长时间、大范围、精细化的叙利亚耕种农田分布图,农田变化难以在合理的时空尺度上得到评估;其次,由于气候条件、政治政策和军事活动的复杂性,耕种农田面积变化的归因分析也存在困难。为了研究干旱及战争冲突对叙利亚耕种农田的影响,本文首先对1998-2019年间的叙利亚耕种农田分布进行制图。本文采用以美国陆地卫星Landsat数据为主的多源遥感数据,基于影像光谱信息、植被物候信息等合成了生长季和非生长季的影像。基于合成影像、归一化植被指数和高分辨率遥感影像,通过训练随机森林(Random Forest)分类器进行分类,绘制了叙利亚1998-2019年间耕种农田的分布图。在农田分布制图的基础上,本文根据叙利亚内战爆发的时间,分1998-2011年和2012-2019年两个阶段通过回归分析讨论了降雨与耕种农田面积在不同时空尺度上的关系,并利用战前二者的关系通过固定效应模型构建没有战争的反事实情景。通过比较反事实情景与实际观测值的差异,分离了战争时期降雨和非降雨因素对耕种农田面积变化的影响,并讨论了战争对耕种农田面积变化的综合影响。本文用分层随机抽样进行分类精度验证,结果显示平均总体精度达到96.3%,平均生产者精度为84.5%,平均用户精度为81.7%。本文的结果表明,叙利亚耕种农田面积在近二十年来发生了巨大的变化。干旱期间,长期的缺水使叙利亚全国范围内的耕种农田面积有不同程度的减少。且相较于1998-2000年的干旱,2007-2009年的干旱对叙利亚耕种农田面积的影响更为严重。叙利亚战争爆发后,平均耕种面积较战前增加了16%,然而,与干旱对耕种农田面积影响的单一性相比,战争对叙利亚耕种农田面积变化的影响更为综合、复杂和异质。战争时期,由非降雨因素(例如战争)导致的耕种农田面积增加与减少均有发现。总体来看,由非降雨因素引起的耕种农田面积减少主要分布在叙利亚的主要冲突地区周围(例如阿勒颇、伊德利卜、代尔祖尔省),而由非降雨因素引起的耕种农田面积增加主要分布在战争相对较少和远离战争的区域(例如哈塞克省)。本文的结果不仅揭示了自然灾害和人为灾害对叙利亚农业耕作活动的影响,还可为公众提供一个视角远程评估粮食安全、有效指导粮食援助和合理制定援助政策。
其他文献
三维实景时空数据作为三维地理信息系统的数据基础,能够使用户直观地获得真实的城市场景。随着城市的快速发展与三维地理信息系统的不断更新,亟需越来越丰富和精确的三维实景时空数据来为城市管理规划提供技术支持,但目前的三维实景时空数据库缺少三维标绘和建筑物单体化功能,这为三维实景时空数据库服务于城市管理规划带来一定的困难。为了实现三维实景时空数据的有效管理,本文以西藏自治区为例,在数据整合的基础上提出了三维
学位
夜光遥感卫星具有探测地球表面发出的微弱光源的能力,接收地面人造灯光、建筑、道路、基础设施、船舶等发出的不同强度的夜间光信号,监测人类活动。过去的几十年,夜间灯光数据主要来自于DMSP-OLS和NPP-VIIRS,高分辨率LuoJia1-01夜光遥感卫星的成功发射,极大地丰富了定量化应用数据源,而数据产品定量化应用要求高精度的卫星影像定标处理。实验室利用均匀光源对传感器的稳定性、线性度等进行了动态标
学位
随着物联网和信息技术的发展,传感器数量呈海量增长。传感器采样频率和精度也在逐步提高,大量流式数据不断产生,对系统的实时性造成了巨大挑战。GIS逐渐从传统离线静态GIS发展为实时动态GIS。Apache Flink作为一个高吞吐与低延迟的流式处理引擎,被广泛应用于实时流处理程序。但购置配置集群服务器,部署分布式流处理引擎以及对分布式计算资源的管理都对小型GIS系统开发人员造成了一定困难,实时流式处理
学位
随着通信技术的飞速发展,网络架构正朝着异构融合的方向发展。同时,互联网的高速发展、智能移动终端的普及和各种新兴应用的兴起,使得用户对网络服务质量的需求呈现出差异化和多样化的趋势。因此,如何在复杂的异构网络环境下为用户提供优质且稳定的网络服务越来越受到重视。针对目前用户移动带来的异构网络切换选择、异构网络资源分布不均匀带来的负载失衡等问题,设计更适应于移动用户的垂直切换算法、能够精确感知网络状态并选
学位
遥感数据是地理信息应用的主要数据来源之一,广泛应用于目标识别、地物分类、灾害监测等多个领域。然而,由于技术和预算的限制,卫星传感器的时间分辨率和空间分辨率相互制约,遥感影像难以兼具高时间分辨率和高空间分辨率。而且光学遥感影像易受到云覆盖的影响,导致影像质量下降、可用数据数量减少,限制了遥感数据的应用。而时空融合是一种经济有效的解决方法,能够生成同时具有高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像。因此,多
学位
移动互联网的飞速发展催生了一系列位置服务平台,这些平台以海量的用户行为数据为基础,通过数据挖掘等手段,为用户提供智能的生活服务与建议,在此之中,个性化POI推荐扮演了重要的角色,为人们的生活提供了极大的便利。POI推荐是当下热门的研究方向,吸引了大量研究者的关注。现有的研究工作们以用户的历史签到数据为基础,设计矩阵分解、深度神经网络或循环神经网络等模型,对用户的兴趣进行建模,进而展开个性化推荐。然
学位
作为遥感影像解译中一项重要的基础性任务,遥感影像变化检测,其主要目的是对影像数据进行处理与分析,提取出多时相影像中地表覆盖类别发生变化的像素或区域。当前在地表覆盖分类与变化检测数据的实际生产中,多采用人工解译方法对影像进行目视解译,该方法耗时耗力、所需劳动成本高昂。随着新一代深度学习理论方法成为各领域的研究热点,当前基于深度学习中全卷积网络模型的变化检测方法尽管取得了比传统变化检测方法更好的表现,
学位
土壤水分作为生态、气候系统中的关键因素,在地表陆气交换系统中发挥着重要作用,影响着降水产生、径流形成等水文过程,对农业生产、水文水资源管理和灾害监测等应用有着非常大的帮助。因此实现对土壤水分连续、高精度高分辨率、大范围的观测是极其重要的。随着现代卫星遥感技术的迅猛发展,利用遥感手段进行实时大范围的土壤水分监测成为现在土壤水分获取的主流技术手段。但是现有的卫星土壤水分产品都是基于被动微波手段获得的,
学位
水是保障人类生存和经济、社会发展的重要资源,利用遥感、地理信息系统(GIS)技术进行给水保障研究一直是水文领域的热点问题,特别是对于“一带一路”区域,水资源较为匮乏,边境冲突时有发生,进行给水保障研究是影响“一带一路”区域经济和社会发展、保障我国边境安全的重要课题。当前,水体要素的识别和检测大多依赖于目视解译和人工手动标注的方法,自动化程度低,难以满足大范围快速找水的需求,迫切需要自动化程度更高的
学位
NdFeB之所以能在汽车行业、交通及节能环保等领域被使用,还是依赖于它的高强性能。但稀土资源的稀缺以及新兴领域的出现,对永磁材料的性能有了更高的要求。现在研究的关键点在于如何利用更少的重稀土来提高NdFeB的矫顽力及其使役性能。本次研究了扩散Dy、Tb镀层后磁体的性能,发现扩散重稀土后的磁体各方面性能均有提升。利用磁控溅射技术在NdFeB磁体表面溅射不同厚度Dy膜层,发现磁性能随镀层厚度增大而提高
学位