简介:WemappedtheforestcoverofKhadimnagarNationalPark(KNP)ofSylhetForestDivisionandestimatedforestchangeoveraperiodof22years(1988-2010)usingLandsatTMimagesandotherGISdata.SupervisedclassificationandNormalizedDifferenceVegetationIndex(NDVI)imageclassificationapproacheswereappliedtotheimagestoproducethreecoverclasses,viz.denseforest,mediumdenseforest,andbareland.Thechangemapwasproducedbydifferencingclassifiedimageriesof1988and2010asbeforeimageandafterimage,respectively,inERDASIMAGINE.Errormatrixandkappastatisticswereusedtoassesstheaccuracyoftheproducedmaps.Overallmapaccuraciesresultingfromsupervisedclassificationof1988and2010imagerieswere84.6%(Kappa0.75)and87.5%(Kappa0.80),respectively.Forestcoverstatisticsresultingfromsupervisedclassificationshowedthatdenseforestandbarelanddeclinedfrom526ha(67%)to417ha(59%)and105ha(13%)to8ha(1%),respectively,whereasmediumdenseforestincreasedfrom155ha(20%)to317ha(40%).ForestcoverchangestatisticsderivedfromNDVIclassificationshowedthatdenseforestdeclinedfrom525ha(67%)to421ha(54%)whilemediumdenseforestincreasedfrom253ha(32%)to356ha(45%).BothsupervisedandNDVIclassificationapproachesshowedsimilartrendsofforestchange,i.e.decreaseofdenseforestandincreaseofmediumdenseforest,whichindicatesdenseforesthasbeenconvertedtomediumdenseforest.Areaofbarelandwasunchanged.Illicitfelling,encroachment,andsettlementnearforestscausedthedenseforestdeclinewhileshortandlongrotationplantationsraisedinvariousyearscausedtheincreaseinareaofmediumdenseforest.ProtectivemeasuresshouldbeundertakentocheckfurtherdegradationofforestatKNP.
简介:本文采用黑龙江省各县的森林覆盖率、森林可燃物载量、林木组成、海拔、防火期月平均气温、相对湿度、风速和降水量8个因子,通过权重和累计概率的方法,应用ARC/INFO技术,并采用矢量图形法中的栅格数据矢量化法,把黑龙江省森林分布图和黑龙江省行政区划图绘成电子地图,然后将其叠加,再转换成大地坐标,从中提取相关数据,最后划分了5个等级的可燃物类型区。全省81个县(林业局)中一、二、三、四和五级森林可燃物类型区分别占全省总数的16%、17%、17%、11%、38%。一级森林可燃物类型区集中在大、小兴安岭、张广才岭、老爷岭等山地林区;五级森林可燃物类型区主要集中分布在松嫩平原、三江平原等地区;其它三种级别的森林可燃物类型区介于平原与山地之间。图2表4参8。
简介:我们使用了GIS和最大的熵预言六蛇种的潜在的分发在Kroumiria(西北的突尼斯)属于三个家庭:Natricidae(Natrixmaura和Natrixastreptophora),Colubridae(Hemorrhoishippocrepis,Coronellagirondica和Macroprotodonmauritanicus),和Lamprophiidae(Malpoloninsignitus)。为每种的合适的产地用最大的熵算法被建模,联合存在地数据(在16期间镇定?年:2000-2015)与一套七个环境变量(吝啬的年度降水,举起,斜坡坡度,方面,到水路的距离,陆地表面温度和规范的微分植被索引。这些环境变量的相对重要性被大折刀测试评估,我们的模型的预兆的力量在操作特征的接收装置下面用区域被估计。种类分发的主要解释变量是来自流和举起的距离,与分别地从60~77并且从10~25%的贡献。我们的学习提供了适用性在Kroumiria为蛇建模的第一个产地,这个信息能被担心在Kroumiria保存蛇的保存生物学家和陆地经理使用。
简介:本文采用黑龙江省各县的森林覆盖率、森林可燃物载量、林木组成、海拔、防火期月平均气温、相对湿度、风速和降水量8个因子,通过权重和累计概率的方法,应用ARC/INFO技术,并采用矢量图形法中的栅格数据矢量化法,把黑龙江省森林分布图和黑龙江省行政区划图绘成电子地图,然后将其叠加,再转换成大地坐标,从中提取相关数据,最后划分了5个等级的可燃物类型区。全省81个县(林业局)中一、二、三、四和五级森林可燃物类型区分别占全省总数的16%、17%、17%、11%、38%。一级森林可燃物类型区集中在大、小兴安岭、张广才岭、老爷岭等山地林区;五级森林可燃物类型区主要集中分布在松嫩平原、三江平原等地区;其它三种级别的森林可燃物类型区介于平原与山地之间。图2表4参8。