使用谷歌地球引擎和蜂自动机-人工神经网络 (CA-ANN) 模型建模贝尔山国家公园的土地使用和土地覆盖动态
Firdissa Sadeta Tiye1, Diriba Korecha2, Tariku Mekonnen Gutema1
1Department of Natural Resource Management, College of Agriculture and Veterinary Medicine, Jimma University, Jimma, Ethiopia.
贝尔山国家公园的土地利用正在发生变化,森林和灌木增加,而草原和埃里卡森林减少. 未来的预测显示森林和灌木持续扩张,突显了可持续土地管理的必要性.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 保护生物学 保护生物学
背景情况:
- 贝尔山国家公园 (BMNP) 面临着重大土地利用和土地覆盖 (LULC) 变化.
- 了解这些动态对于有效保护和管理这一生物多样性地区至关重要.
研究的目的:
- 评估从1993年到2023年的BMNP观察到的LULC变化.
- 预测2033年和2053年BMNP的未来LULC场景.
- 确定影响公园内LULC动态的关键驱动因素.
主要方法:
- 使用多日期的Landsat图像 (1993-2023年) 在谷歌地球引擎 (GEE) 中处理.
- 采用随机森林 (RF) 来进行LULC分类,以及细胞自动机人工神经网络 (CA-ANN) 用于在QGIS中使用MOLUSCE进行未来预测.
- 将物理和社会经济变量集成到LULC建模中.
主要成果:
- 观察到显著的LULC转移:森林 (+87.18%) 和灌木 (+36.7%) 增加,而埃里卡森林 (-25%) 和草原 (-22%) 在1993-2023年期间减少.
- 预计到2053年森林 (+15.97%) 和灌木 (+15.57%) 的增加.
- 预计到2053年耕地 (-28.52%),埃里卡森林 (-3.28%),草原 (-19.03%) 和草本植物 (-6.55%) 的减少.
- 靠近道路/城市地区,气温上升和降水变化是关键因素.
结论:
- 人类活动和环境因素正在推动BMNP的显著LULC变化.
- 建议采取可持续的土地管理实践和加强息地保护.
- 将先进的遥感与地面验证相结合,对于精确的LULC监测至关重要.
更多相关视频
08:09Measuring and Mapping Patterns of Soil Erosion and Deposition Related to Soil Carbonate Concentrations Under Agricultural Management
Published on: September 12, 2017
12:26Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM
Published on: October 11, 2016
相关概念视频
Manipulation and Analysis
Selected Data About Geographic Locations
Levels of Use of a GIS
Topographic Surveying and Contours
Modeling and Similitude
Plotting of Topographic Maps
