文章目录

1 引言

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区与数据来源

2.2 中国能源场地综合制图方法

2.3 精度评价方法

2.4 分布特征分析方法

3 结果与分析

3.1 数据精度评价

3.2 中国能源场地时空分布特征

3.3 中国能源场地植被恢复时空特征分析

4 讨论

5 结论

文章摘要:由于当前缺乏有效的能源开采和加工场地精细化遥感探测方法和高精度的数据产品,全国尺度的能源开采和加工场地时空分布规律的认识仍显不足。本研究基于高分辨率遥感影像、土地利用/覆盖数据、网络爬虫数据、OSM地图数据和环境专题数据等信息,发展了基于多源数据融合和专家知识参与获取的能源开采和加工场地遥感识别和精细化制图的技术方法,研发了1990、2000、2010和2020年共4期的中国能源开采和加工场地分布数据产品及2010—2020年场地植被恢复信息数据产品,作为中国土地利用/覆盖变化数据的组成部分（CLUD-Mining）。CLUD-Mining具有较高的质量和可靠性,数据产品平均精度为91.75%;中国能源开采和加工场地开发建设的面积呈现先增长后减少的发展趋势,1990—2010年,面积增长速度从55.22 km²/a上升到95.51 km²/a,而2010—2020年呈现负增长,平均每年减少27.28 km²;此外,2010—2020年场地植被恢复面积达746.76 km²,主要集中在华北区和西南区;中国能源开采和加工场地分布格局逐渐由东部地区向西部地区转移。本研究对提升中国能源开采和加工场地时空分布特征的认识具有重要意义,可为场地污染治理和生态修复提供重要的数据基础。

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