Impact of Land Cover Change on a Typical Mining Region and Its Ecological Environment Quality Evaluation Using Remote Sensing Based Ecological Index (RSEI)
Notice bibliographique
Résumé
Ecological environment in mining cities has become an important part of ecological construction. This paper takes Tongling, a mining city, as the research area, and uses Landsat series remote sensing images from 2000 to 2020 as data sources. Using the principal component analysis method and the Remote Sensing Ecological Index (RSEI) integrated with four indexes of greenness, humidity, dryness, and heat, the ecological disturbance of the mining area was evaluated and studied. Meanwhile, the land cover spatiotemporal classification of Tongling city was extracted by the maximum likelihood method. Furthermore, landscape metrics were used, based on the information on open-pit mining areas, to quantitatively analyze the ecological environment quality and its change characteristics in the study area. The results show that (1) RSEI can better characterize the ecological quality of Tongling city, greenness and humidity are positively correlated with it, dryness and heat are negatively correlated with it, and dryness and RSEI have the highest correlation coefficient, indicating that urban expansion will cause ecological environment deterioration to a certain extent. (2) The ecological environment quality of the research area showed a “decline-rising” trend, and the mean value of RSEI decreased from 0.706 to 0.644. Spatially, the areas with poor RSEI are mainly distributed in the central urban area and the open-pit mining area in the south. (3) Land cover change leads to changes in landscape metrics, and most landscape-level metrics are positively or negatively correlated with RSEI. The more concentrated the land cover type distribution is, the smaller the change is, and the more regional RSEI can be improved. (4) The mean value of RESI of the ten open-pit mining areas in Tongling city decreased significantly, with a maximum decrease of 52.73%. Among them, the RESI decline rate in the area around the no.1 open pit mine is 0.034/year. The ecological degradation in Tongling city is attributed to the rapid expansion of built-up areas and the development of the mining industry. The research results can provide a scientific basis for protecting the ecological environment of mining cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».