Remote sensing and GIS based determination of groundwater dependent ecosystems in the Western Cape, South Africa
Remote sensing and GIS based determination of groundwater dependent ecosystems in the Western Cape, South Africa
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基于遥感和地理信息系统的南非西开普省依赖地下水的生态系统的测定
DOI：
10.1007/s10040-006-0125-1
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发表时间：
2007
影响因子：
2.8
通讯作者：
J. Conrad
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zahn Münch;J. Conrad
找到依赖地下水的生态系统（GDEs）的位置是重要的，在确定的限制程度，需要对抽取地下水。将遥感与地理信息系统建模相结合，制作了南非桑德维尔德地区的GDE概率等级图。陆地卫星TM图像确定了表明可能存在GDE的地区，地理信息系统协助了这些地区的划定。生成了三个地理信息系统模型：一个基于地形形态特征预测景观湿润潜力的地理信息系统模型（LWP模型）;对LWP模型进行了修改，以突出地下水产生的景观湿润潜力（由此产生的GglWP模型）;以及一个地下水高程模型进行了插值，将该地区钻孔中的地下水位测量与数字高程模型数据相结合。生物量指标产生的陆地卫星进行了分类，并结合地理信息系统模型，河流和湿地GDE的实地验证。LWP模型为该地区的GDE测试提供了三个模型中最准确的结果。在南部地区限制性地理学框架中，南部地区生态系统的定位（EDES，ou GDE）非常重要。通过SIG（信息地理系统）的一种改进，将遥测与遥测相结合，从而在南非桑德维尔德地区产生一种存在EDES的概率卡。Landsat TM图像可识别EDES存在的次要指标，而SIG可对EDES的局限性作出贡献。SIG三种模式的创新之处在于：一种主要的模式预测了地形地貌的潜在湿度（模式LWP）;该模式在地下水中的潜在湿度（模式GGLWP）中得到了修正;此外，一种模式是通过结合地形地貌部分的土壤中的土壤湿度和土壤模式的数据进行插值。生物量的指示器将陆地卫星上的生物量分类并结合SIG模型，并将潮湿区和含水层的EDES与地形上的EDES进行比较。ResumenDefinir la localización de los ecosistemas dependientes de las aguas subterráneas（GDEs）es importante帕拉determinar la extensión de las restricciones que hay que托马尔en la extracción de aguas subterráneas.遥感技术与地理信息系统（GIS）建模技术相结合，为的是绘制一幅关于非洲南部桑德维地区可能性的评估图。Las imágenes Landsat TM identificaron las áreas con presencia de GDE y el GIS ayudó en su delineación。Se generaron tres modelos GIS：一个地理信息系统模型（LWP模型），用于监测陆地上的地形特征; LWP模型经过修改，用于通过地下水预测陆地上的地形特征;并在地下水数字模型的数据区域内插入一个地下水模型，结合地下水的地下水介质。利用GIS模型分类和组合产生的陆地卫星中间生物指标，对里维拉和人类的GDE进行验证。在本区域，LWP模型的结果与GDE的三个可能模型的结果相比更为精确。
Finding the location of groundwater dependent ecosystems (GDEs) is important in determining the extent of restrictions that need to be placed upon the abstraction of groundwater. Remote sensing was combined with geographical information system (GIS) modelling to produce a GDE probability rating map for the Sandveld region, South Africa. Landsat TM imagery identified the areas indicating the probable presence of GDEs and GIS assisted in their delineation. Three GIS models were generated: a GIS model predicting landscape wetness potential (LWP model) based on terrain morphological features; the LWP model was modified to highlight groundwater generated landscape wetness potential (the resulting GglWP model); and a groundwater elevation model was interpolated, combining groundwater level measurements in boreholes in the region with digital elevation model data. Biomass indicators generated from Landsat were classified and combined with the GIS models, followed by field verification of riverine and wetland GDEs. The LWP model provided the most accurate results of the three models tested for GDEs in this region.RésuméDans le cadre de la délimitation géographique des restrictions sur les prélèvements en eau souterraine, la localisation des écosystèmes dépendant des eaux souterraines (EDES, ou GDE) a son importance. La télédétection a été combinée à une modélisation sous SIG (Système d’Information Géographique) afin de produire une carte de probabilité de présence des EDES sur la région de Sandveld, en Afrique du Sud. Les images Landsat TM ont identifié les secteurs indicateurs de présence de EDES, et les SIG ont contribué à leur délimitation. Trois modèles SIG ont été créés: un premier modèle prédisant le potentiel d’humidité des terrains d’après la morphologie locale (modèle LWP); ce modèle a été modifié dans le but de souligner le potentiel d’humidité généré par les eaux souterraines (modèle résultant GglWP); enfin, un modèle piézométrique a été interpolé par combinaison des levés piézométriques dans les forages du secteur et des données du modèle numérique de terrain. Les indicateurs de biomasse issus des données Landsat ont été classés et combinés aux modèles SIG, puis les EDES de zones humides et de cours d’eau ont été vérifiés sur le terrain. Sur les trois modèles testés pour ce secteur, le modèle LWP a donné les résultats les plus probants.ResumenDefinir la localización de los ecosistemas dependientes de las aguas subterráneas (GDEs) es importante para determinar la extensión de las restricciones que hay que tomar en la extracción de aguas subterráneas. La teledetección se ha combinado con la modelación utilizando Sistemas de Información Geográfica (GIS), para producir un mapa de valoración de probabilidades para la región Sandveld, en Sudáfrica. Las imágenes Landsat TM identificaron las áreas con presencia de GDEs y el GIS ayudó en su delineación. Se generaron tres modelos GIS: un Modelo GIS para predecir los paisajes húmedos potenciales (LWP model) basado en las características morfológicas del terreno; el modelo LWP fue modificado para destacar los paisajes húmedos potenciales producidos por las aguas subterráneas (dando lugar al modelo GgIWP); y se interpoló un modelo de niveles de aguas subterráneas, combinando medidas de niveles de agua subterránea en sondeos en la región con datos de un modelo digital de niveles. Los indicadores de biomasa generados mediante Landsat fueron clasificados y combinados con los modelos GIS, seguidos por verificaciones de campo en GDEs de rivera y humedales. El model LWP proporciona los resultados más precisos de los tres modelos probados por GDEs en esta región.