基于最新导则下生态环评报告编制技术暨报告篇、制图篇、指数篇、综合应用篇系统性实践技能提升

根据生态环评内容庞杂、综合性强的特点,依据生态环评最新导则,将内容分为4大篇章**(报告篇、制图篇、指数篇、综合篇)**、10大专题(生态环评报告编制、土地利用图的制作、植被类型及植被覆盖度图的制作、物种适宜生境分布图的制作、生物多样性测定、生物量及净初级生产力测定、生物完整性指数测定、景观指数计算、生态系统类型及价值评估、生态环境状况通用综合指数计算),综合利用ENVI、Rstudio、Fragstats等制图、分析软件,为不同类型项目的生态环评调查、分析与报告的完成提供详细讲解与实践。

【案例教教程】:

报告篇

专题一、生态环评报告编制规范

结合生态环境影响评价最新导则,详述不同类型项目生态环评报告编制要求与规范。

制图篇

专题二、土地利用图

1、土地利用分类体系

2、ENVI绘制土地利用现状图

• 影像下载:常用遥感影像数据库

• 图像校正:辐射定标、大气校正

• 影像裁剪:规则、不规则、矢量

• 非监督分类:ISODATA、K-Means

• 监督分类:最大似然法、最小距离法

• 分类后处理:过滤分析、Majority/Minority分析、分类统计

• 图件制作:ENVI Classic制图、自定义制图元素

专题三、植被类型及植被覆盖度图

1、植被类型分类体系

2、ENVI制作植被类型图:

1)数据预处理:辐射定标、大气校正、图像裁剪。

2)分类方法-决策树分类:定义分类规则、获取阈值(光谱、NDVI等)、构建决策树、执行决策树、分类后处理。

3、ENVI分析植被覆盖度:VFC = (NDVI-NDVIsoil)/ (NDVIveg-NDVIsoil)

4、遥感制图:生成制图模板、自定义制图元素、输出制图结果

专题四、物种适宜生境分布图

1、MAXENT最大熵模型简介

2、物种分布数据收集

3、环境变量数据收集

4、利用Maxent模型进行物种分布区预测

5、利用R语言进行物种适宜生境分布图的制作

指数篇

专题五、生物多样性测定

1、样方实测生物多样性:流程及要求

2、利用R语言分析计算生物多样性:α、β、γ多样性指数计算、物种多度分布模型的构建

专题六、生物量与NPP测定

1、生物量实测:收割法

2、生物量模型构建:单木和林分生物量模型

3、利用R语言构建生物量模型:回归分析、回归诊断、最佳模型选择(逐步回归、全子集回归)

4、植被净初级生产力(NPP)测定:光能利用率模型(CASA)

专题七、生物完整性指数计算

1、生物完整性指数(IBI)涵义

2、生物完整性指数构建步骤

3、IBI候选指标构建与筛选:利用R语言进行相关性分析

4、IBI参数值及健康评价等级确定:利用R语言确定95%分位数

专题八、景观指数计算

1、景观及景观生态学简述

2、常用的景观指数及其含义:蔓延度指数、散布与并列指数、聚集度指数等

3、利用Fragstats软件分析各种景观指数

综合篇

专题九、生态系统类型及价值评估

1、生态系统类型及空间格局

2、ENVI分析生态系统类型并制图

3、生态系统服务价值的涵义、类型及评估方法

4、当量因子法评估生态系统服务价值

专题十、生态环境通用综合指数

1、层次分析法及其基本步骤

2、指标权重计算方法:利用R语言进行主成分分析、计算权重

3、生态环境状况综合指数(EI)构建:生物丰度指数+植被覆盖指数+水网密度指数+土地胁迫指数+污染负荷指数+环境限制指数

相关推荐
聪明的笨猪猪1 小时前
Java JVM “内存(1)”面试清单(含超通俗生活案例与深度理解)
java·经验分享·笔记·面试
探索宇宙真理.2 小时前
WordPress Flex QR Code Generator文件上传 | CVE-2025-10041 复现&研究
经验分享·php·安全漏洞
润 下4 小时前
C语言——回调函数的典型示例(分析详解)
c语言·开发语言·人工智能·经验分享·笔记·程序人生
纵有疾風起18 小时前
C++模版:模板初阶及STL简介
开发语言·c++·经验分享·开源
云半S一21 小时前
春招准备之Linux系统篇
linux·经验分享·笔记
酌量1 天前
从 ROS 订阅视频话题到本地可视化与 RTMP 推流全流程实战
经验分享·笔记·ffmpeg·音视频·ros
SunnyDays10111 天前
C# 实现高保真 Excel 转 PDF(无需 Office 环境)
经验分享·c#·excel转pdf
我要学习别拦我~1 天前
桑基图、弦图、旭日图:如何表现复杂流向关系
经验分享·信息可视化·数据可视化
聪明的笨猪猪1 天前
Java JVM “类加载与虚拟机执行” 面试清单(含超通俗生活案例与深度理解)
java·经验分享·笔记·面试