基于物候特征和混合光谱信息的春玉米种植面积提取

快速、准确地获取玉米种植面积信息对国家粮食安全和现代信息农业发展有重要的现实意义。遥感技术在作物种植面积提取中具有一定优势,尤其是作物物候信息和光谱数据相结合的方法更是目前发展的趋势之一。选取辽宁省3县市为研究区,利用Savitzky-Golay滤波重构后的2014-2015年MODIS-NDVI时间序列数据,提取作物物候特征和其他主要地物的NDVI曲线变化规律,结合水稻移栽期的NDVI、LSWI数据与大豆鼓粒期的近红外波段反射率数据,训练地物分类阈值、构建决策树提取2015年春玉米种植面积。考虑到耕地的破碎化和土地覆盖类型的多样性,利用MOD09A1反射率影像提取春玉米及混合地物的端元波谱,基于线性光谱混合模型进行混合像元分解获取春玉米丰度,根据决策树分类结果与春玉米丰度信息精确提取春玉米种植面积。利用Landsat8 OLI监督分类影像对种植面积解译结果进行精度评价,结果显示研究区春玉米种植面积提取精度在81%以上,利用统计数据验证得到仅利用物候信息经决策树分类方法提取的春玉米种植面积精度为88.416%,结合混合光谱信息后的提取精度提高到92.382%。春玉米种植面积提取结果较好地反应了其地理分布,表明重构后的生长季NDVI曲线可以准确地反应作物生长变化规律,运用中分辨率MODIS-NDVI时间序列数据获取物候信息,快速、准确提取春玉米种植面积具有可行性。物候特征耦合混合光谱信息的方法突破了传统研究中的像元限制,将作物种植面积识别水平提高到亚像元尺度,效果好于传统的像元尺度MODIS时间序列信息分类方法,能够有效提高作物种植面积估算精度,对于加快数字农业进程、提升农业信息化水平具有重要作用。     

基于面向对象的资源3号遥感影像森林分类研究

森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点,采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源3号遥感影像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,选择分形网络演化法进行多尺度分层分割,并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数,构建了适用于森林类型提取的决策树模型,并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明:多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法,分类精度分别提高了6.1%和12.5%。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。     

冀鲁豫省际边界区域撂荒地提取与分析

以受"边际化规律"影响下撂荒现象突出的冀鲁豫三省交界处为研究区,基于30 m分辨率的Landsat数据,将可见光、近红外、中红外波段及多项归一化指数进行多波段组合。运用CART决策树分类方法提取研究区各区(县)每年撂荒面积及撂荒率变化,分析撂荒耕地空间格局并对撂荒驱动因素进行探寻。结果表明,基于决策树分类方法的分类平均精度达到89.15%;2000—2018年研究区撂荒面积有些许波动但总体呈下降趋势;2002年撂荒面积最大,2015年后撂荒面积维持在较低水平;冀鲁豫省际边界区撂荒时间大部分仅存在1～2年,常年撂荒较少;研究区复垦较好,年均复垦率32%;当地撂荒主要受制于务农人口占比、农业生产效率和政府政策等因素。     

多种光谱指标构建决策树的水稻种植面积提取

合理选取不同光谱指标制定决策树规则,能有效提高决策树分类法提取水稻面积的精度。本研究以江苏省淮安市为例,选取30 m空间分辨率HJ1A和16 m空间分辨率GF1多光谱影像,在对不同地物样点像元光谱特征分析的基础上,选择地物光谱特征明显的GF影像计算NDVI、EVI、DVI和RVI,并提取影像近红外波段反射率,利用上述5种光谱指标确定不同地物分类阈值来对两景影像进行决策树分类,进而获取淮安市水稻面积和分布情况。结果表明,GF影像地物光谱特征较明显,有利于识别不同地物,可用来确定基于多种光谱指标分类的阈值范围。其中,水稻判别条件为NDVI0.70,0.25DVI≤0.45,0.53EVI≤0.80,RVI5.5且0.30ρNIR≤0.46。HJ影像和GF影像提取水稻面积的样本精度分别为87.29%和93.70%,GF影像比HJ影像的水稻面积提取精度提高了6.41个百分点,说明利用多种光谱指标构建决策树分类模型是一种有效提取水稻种植面积的方法。     

基于MaxEnt模型提取撂荒耕地——以四川省武胜县为例

在乡镇尺度厘清商品粮生产基地的撂荒耕地问题,对耕地保护和粮食安全具有重要意义。基于国产GF-1号遥感影像,耦合撂荒耕地的影响因子及影像波谱信息,以撂荒耕地问题较为突出的四川省武胜县为案例区域,探索应用MaxEnt模型提取常年性、季节性撂荒耕地信息的潜力,揭示撂荒耕地时空分异规律及其影响因素。结果表明,MaxEnt模型识别撂荒耕地的受试者工作特征曲线下面积（AUC）值均大于0.9,混淆矩阵总精度大于80%,季节性撂荒耕地面积与统计年鉴的相对误差不超过10%。受高程影响,常年性撂荒耕地主要集中分布于海拔超过300 m的丘陵山区,少数零星分散于嘉陵江两岸地势低缓的地区;季节性撂荒耕地各镇均普遍分布,局部呈片状分布特征。在2015—2018年研究时段内,常年性、季节性撂荒耕地面积和撂荒耕地总面积均保持平稳态势。研究认为,MaxEnt模型在提取撂荒耕地信息方面具有较大的应用潜力和优势;常年性与季节性撂荒耕地具有不同的空间分异特征,前者归因于海拔、交通及灌溉条件,后者归因于海拔、耕作半径和灌溉条件。研究丰富了基于遥感影像提取撂荒耕地信息的方法,增强了撂荒耕地时空分异特征与归因的认知,为乡村耕地合理利用与管理的实践提供理论支撑。     

基于面向对象及光谱特征的植被信息提取与分析

面向对象分类方法是实现精确详细提取遥感信息的新方法.以2010年TM影像作为基础数据,采用面向对象方法着重提取了西辽河流域平原的植被信息(耕地、林地、中生偏旱和中生偏湿草).通过对不同地物的光谱和空间信息(位置、形状)进行比较分析,建立适当的隶属度函数和阈值范围,在草地的分类规则中,参考野外采集的草地植被光谱信息,辅助草地属性特征选择.最后构建分类决策树,完成自动分类,分类总体精度达到82.13％.在分类结果的基础上,讨论了植被分布特点,对不同类型的植被面积、不同区县植被面积以及植被与一级河流关系三方面进行分析.结果显示:研究区植被以林地和耕地为主,分别占总面积的38.9％和23.3％;耕地、林地、中生偏湿草地多分布于河流中下游区县,受人为因素影响较大的林地、耕地主要集中在科尔沁左翼中旗和科尔沁左翼后旗;林地、中生偏湿草较集中分布在一级河流的10km缓冲区内,耕地主要集中在5km缓冲区内,中生偏旱草与一级河流的关系不显著.     

利用决策树对TM遥感影像的分类研究

利用TM遥感影像对黑龙江省大庆市土地利用分类进行了研究。将地物分为8种类型,然后提取分析各种典型地物的光谱曲线,依据提取的光谱曲线建立了土地利用分类的决策树模型并进行了分类,最后对分类结果进行了精度评价。应用结果表明,该方法简单有效。     

基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究

以菏泽市曹县为例,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据的混合像元分解技术与方法进行了初步研究。通过MNF变换、散点图以及引入PPI纯净像元指数确定端元组分,并采用最小包含法求取端元组分反射率,而后将4类端元光谱值代入线性模型,用带有约束的最小二乘法求解,得出每种地物类型的百分比丰度以及RMS误差图像,RMS均值小于0．0096,并与TM图像进行对比分析,利用混合像元分解方法可较高精度的提取小麦面积信息。     

基于GF-1号遥感影像的微小水体信息提取研究——以岔口流域为例

针对不同因素影响,山区微小水体提取效果不佳的问题,选用2016年9月1日GF-1号卫星遥感影像,运用NDWI、SWI决策树、SVM分类3种不同方法对位于黄土高原沟壑区的山西省岔口流域的微小水体进行了提取,并对提取效果进行视觉对比与精度验证。结果表明,相比中低分辨率遥感影像,高分辨率遥感影像对于山区微小水体的提取结果更好,精度更高,可运用GF-1号影像进行流域水体的监测、提取;影响流域水体提取的主要因素是亮色地物(主要为建筑物)和阴影;NDWI、SWI决策树、SVM分类3种方法中,NDWI方式提取的水体信息较弱,SWI决策树与SVM分类法精度较高,但SWI决策树法消除了建筑物、亮色地物的影响,并较明显地区分了阴影与水体,因此更适用于流域微小水体的提取。     

苏南丘陵区土地利用遥感分类方法适用性研究

准确、及时、有效的土地利用信息对城镇发展规划和资源开发利用具有重要意义。为研究不同遥感分类方法在获取苏南丘陵区土地利用信息时的适用性,以句容河流域为研究区域,基于多时相的Landsat 8影像,分别利用监督分类方法和基于时间序列特征指数的决策树分类方法获得研究区域的土地利用分类结果,比较分析了不同方法获取到的土地利用结果在总体分类精度和地物空间分布上的差异。结果表明,支持向量机的总体分类精度和Kappa系数最高,分别为96.4%和0.948,但从地物空间分布来看,基于时间序列特征指数的决策树分类方法的效果最好;最大似然法和决策树法在苏南丘陵区土地利用分类时适用性较好。     

民勤绿洲弃耕地土壤活性有机碳和氮变化特征及影响因素

【目的】了解民勤绿洲弃耕地不同土层土壤活性有机碳、氮演变特征.【方法】以民勤绿洲区不同年限弃耕地为研究对象,以常规耕地为参照,通过野外调查取样和室内测试分析,测定土壤微生物量碳(MBC)、微生物量氮(MBN)、颗粒有机碳(POC)、颗粒有机氮(PON)、易氧化碳(ROC)含量.【结果】弃耕后土壤活性有机碳、氮含量呈现明显的分层现象,短期弃耕(3a)后0~20cm土层土壤MBC、MBN、POC、PON和ROC分配比例高于常规耕地(0a),并和其他弃耕地构成显著差异(P0.05).20~40cm土层,弃耕地土壤POC、PON和ROC分配比例和常规耕地差异不显著,但是MBC和MBN的分配比例和常规耕地差异显著(P0.05).深层土壤氧化稳定系数(Kos)明显高于表层土壤,而且长期弃耕地Kos值显著高于常规耕地和短期弃耕地(3a).【结论】弃耕有利于土壤活性有机碳、氮在0~20cm土层中的形成和累积,而且该土层中活性有机质的分配比例也明显高于常规耕地,弃耕能提高土壤有机质的氧化稳定性,深层土壤表现的尤为突出.     

岩溶槽谷区撂荒耕地空间分异特征及其驱动因子

以地处岩溶槽谷区的贵州省铜仁市碧江区和万山区为研究区,以2017年土地利用变更调查数据库和2019年高分遥感影像为基础,经目视解译和野外实地调查获取撂荒耕地数据,运用热点分析揭示撂荒耕地的空间分异特征,并采用二分类Logistic回归模型分析撂荒耕地的驱动因子。结果表明:研究区耕地总体撂荒率为17.32%,旱地撂荒率比水田高,分别为23.54%和9.52%。撂荒水田的极热点区分布于西南部和东北部的城乡结合部乡镇,冷点区空间分布规律不明显;撂荒旱地的极热点区分布于西部和东北部的城乡结合部乡镇,极冷点区和冷点区主要分布于东部乡镇。水田和旱地撂荒的驱动因子大致相同,但主次有所差异。水田撂荒的驱动因子从高到低依次为地块面积>距聚落距离>坡度>灌溉距离>交通距离>高程>地块形状指数,旱地撂荒的驱动因子从高到低依次为距聚落距离>地块面积>坡度>灌溉距离>高程>交通距离>地块形状指数。总体而言,岩溶槽谷区耕地撂荒的主要驱动因子是距聚落距离,说明劳动力析出、农村空心化是影响耕地撂荒的主要原因。同时,地块面积、坡度、灌溉距离等也与耕地撂荒密切相关。     

基于遥感的山东省土地利用时空变化和驱动力分析

利用山东省1970s、1980s、1995、2000、2005、2010和2015年共7期土地利用数据,采用土地利用动态度、结构变化、土地利用类型转移矩阵研究人类土地利用活动导致的生态环境变化,结果表明1970s—2015年山东土地利用类型变化较大,除建设用地增加迅速外,耕地、林地、草地和未利用土地均呈不同程度减少趋势,耕地用地为主要用地类型。信息熵上升、优势度下降、均衡度上升,说明各土地利用类型规模差异减少、单一土地利用类型支配程度下降;综合土地利用动态度为0.12,属于土地利用极缓慢型。单一土地利用动态度中,耕地、林地、草地利用极缓慢,建设用地中的建设用地动态度为7.07,在建设用地动态度中变化最大;土地利用类型变化主要表现为耕地转向建设用地,水域、未利用土地转向耕地和建设用地,水域转向未利用土地。耕地、草地与地区生产总值(X1)、第一产业(X2)、第二产业(X3)、第三产业(X4)有着显著负相关关系;建设用地与X1、X2、X3、X4之间有着显著的正相关关系;未利用土地与X1、X2、X3有着显著的负相关关系。     

基于CA-Markov模型的锡林河流域土地利用变化及预测分析

研究土地利用变化特征及预测未来土地利用变化的趋势，对经济平衡发展、提高生态环境质量、实现土地资源合理利用具有重要意义。以锡林河流域为研究区，对Landsat 2000、2005、2010年和2015年4期遥感数据进行目视解译，采用土地利用结构分析方法、重心迁移模型和CA-Markov模型，分析研究区16 a间土地利用演变特征，并对2030年土地利用情况进行预测。结果表明:1)2000-2015年，草地、林地和耕地呈波动变化，水域面积缓慢增加，建设用地不断扩张，未利用地面积在不断减少。建设用地、耕地和未利用地重心具有明显的方向性移动，耕地先向南后向北移动，建设用地主要向西北方向扩张，未利用土地重心持续向北移动。2)研究区综合土地利用动态度为5.70％，变化速率较快；锡林浩特市和各苏木土地利用变化速率差异较大，总体表现为中游＞下游＞上游；不同土地利用类型动态度为建设用地＞水域＞林地＞耕地＞未利用土地＞草地，即建设用地变化最快。3)研究区土地利用变化的主要方向为草地和未利用地的相互转换、耕地和草地的互相转换以及建设用地的不断扩张。4)2030年预测结果表明，耕地面积继续增加，速率有所下降，重心向西南方向移动；林地延续之前变化趋势，稳中有升；草地和未利用地面积继续减少，且未利用地重心持续向北移动；建设用地扩张明显，重心向锡林浩特市中心移动，速度减缓；水域有少量增加。CA-Markov模型与土地利用重心迁移模型相结合，实现了对未来耕地、建设用地和未利用土地的迁移方向的预测，可以为研究区提高草地退化防治效果、土地管理政策的制定和实施、城乡建设、土地利用规划等提供理论指导。     

基于多光谱与统计数据的凤台县地理国情分析方法探讨

地理国情是重要的基本国情,对服务经济社会发展有着重要的意义。利用安徽省凤台县凤凰镇多光谱影像数据和安徽省第一次地理国情普查数据库,以2012年1:50 000更新数据为参照,从凤凰镇地表覆盖概况和变化情况角度分析该地区的城镇扩张变化程度与趋势,深层次地研究其内在驱动力因素并提出相应的措施。结果表明,2期数据的地表覆盖中耕地面积占比最大;地表覆盖变化面积居中,减小面积较大的是耕地和草地,增加面积较大的是房屋、道路和建筑用地;地表覆盖净增面积中,耕地、林地和水域面积有所减少,园地、草地、建筑区和道路等要素面积均有增加。总体来说,凤凰镇2012—2015年间主要地类变化为耕地转向建设用地,造成其根本驱动力表现在经济因素和人口因素。     

2000-2010年非洲耕地利用格局变化及其生态环境背景分析

【目的】科学探明世界第二大洲--非洲的耕地资源禀赋、准确揭示2000-2010年耕地动态变化规律和过程,服务全球粮食安全。【方法】采用全球首套30 m空间分辨率地表覆盖数据GlobeLand30 的 2000年和 2010年耕地数据产品,在不同分析指标和空间尺度上分析10年间非洲耕地利用格局的总体变化、地理差异特征及其生态环境背景。【结果】2000-2010 年,非洲耕地总面积增加了1 540.63×10⁴ hm²,变化率为 7.42%;5个区域10年间耕地面积变化率从大到小依次是：中非（10.42%）、东非（9.49%）、西非（7.55%）、北非（6.74%）和南部非洲（4.86%）;耕地面积数量增加排在前10位的国家是尼日利亚、坦桑尼亚、苏丹、肯尼亚、莫桑比克、乍得、阿尔及利亚、赞比亚、津巴布韦和布基纳法索;耕地面积数量减少排在前10位的国家是科特迪瓦、马里、安哥拉、加纳、马拉维、突尼斯、布隆迪、卢旺达、刚果（金）和南非。2010年,非洲耕地复种指数为98.11%,10年间变化率为13.54%;2010年,5个区域的复种指数从大到小依次是西非（163.75%）、中非（148.01%）、东非（76.64%）、北非（75.20%）和南部非洲（57.56%）。耕地空间格局变化区域差异明显,耕地在各经纬度带上以增加为主,以东半球和北半球面积增加较多;新增耕地主要由林地、草地和灌木地等植被类型开发利用转入,分别占转出总量的 15.19%、66.37%和 11.20%,减少耕地主要转成为林地、草地和灌木地,转出面积分别占转出总量的 21.15%、61.19%和11.78%,新增的耕地面积远大于减少的面积。从耕地变化与生态环境因子之间的关系来看,耕地增减变化主要发生在年均温度为20-30℃区域和年均降水为600-1 200 mm的区域,以及500-1 000 m高原区间和坡度小于2°的平缓地带。【结论】2000-2010年,非洲耕地面积数量和空间变化剧烈,不同区域和国家的耕地变化存在明显差异。研究结果揭示了非洲耕地空间分布及时空变化特征,不仅可为分析全球耕地空间分布格局、揭示其地域差异和时空波动规律提供重要基础参考,也可为耕地增减变化比较集中的区域的政策导向、土地产权制度调整提供科学依据,服务全球粮食安全问题解决。     

基于GlobeLand30的大洋洲耕地利用格局变化分析

【目的】大洋洲区域气候差异明显,地表覆盖和土地利用类型多样,耕地变化较为剧烈。分析大洋洲耕地利用格局的时空变化,科学把握其特征及规律,为耕地集约利用和粮食政策制定提供参考。【方法】采用最新研制的2000年和2010年全球30 m地表覆盖遥感数据产品（GlobeLand30）,建立耕地面积数量、利用强度和转换特征3个指标群,在国家尺度、10 km网格和30 m像元尺度综合分析大洋洲2000-2010年耕地利用格局变化特征。【结果】（1）2000-2010年大洋洲耕地面积总体增加约3.79%,耕地面积增幅最大的国家为澳大利亚,增幅5.39%。新增耕地主要集中在澳大利亚大分水岭山脉以东墨累-达令河流域上游。耕地面积减少的区域主要在新西兰北部岛屿,澳大利亚东部沿海和巴布亚新几内亚东部岛屿。主要国家人均耕地平均减少21.47%,人均耕地减少幅度最大国家为新喀里多尼亚。（2）从耕地利用强度格局变化来看,主要国家复种指数平均增加20.63%,耕地破碎度平均减少22.83%。耕地面积-复种指数协调度弹性较大。新西兰与澳大利亚两国耕地破碎度变化驱动机制差异明显。（3）从耕地类型转换特征来看,2000年耕地转出和2010年耕地转入面积最大的国家均为澳大利亚,2000年共计转出630.25×10⁴ hm²,其中转为草地占比所有其他转出地类的74.77%,2010年共计从草地转入544.95×10⁴ hm²,占所有转入地类面积的59.72%;全大洲耕地与草地之间转换面积最大,但对净增加耕地贡献最大的是灌木地,转入耕地165.03×10⁴ hm²。【结论】10年间大洋洲耕地面积变化较为剧烈,耕地利用强度整体提高,耕地与草地相互转换最为频繁。     

新疆生产建设兵团耕地变化趋势研究

根据新疆生产建设兵团的统计资料,分析了兵团1982年以来耕地面积变化的总体趋势和驱动因子.结果表明,经济、社会和农业技术是影响兵团耕地数量变化的三类主要因素.通过建立多元回归模型,预测出2010和2015年的耕地数量.研究结果和分析结论对兵团农业可持续发展具有重要意义.     

不同类型村庄撂荒耕地景观格局特征对比分析

耕地撂荒已经成为农业发展的一大问题,利用景观格局研究不同类型村庄撂荒耕地特征。选取和顺县义兴镇西北方向四个村为研究区,采用农村土地承包经营权确权数据成果,利用ArcGIS10.1及景观格局指数,进行不同类型村庄撂荒耕地景观斑块特征及空间特征对比分析。结果表明,撂荒耕地面积占景观总面积比重大、撂荒情况严重、斑块破碎,但形状简单规则且聚集度高,易于开发再利用;与耕作景观相比,撂荒景观破碎、形状复杂、分布离散,但有个别村例外;不同类型村庄撂荒耕地特征存在差异,与村庄的自然环境和社会发展特征对撂荒耕地景观有很大影响。运用承包地确权数据进行撂荒地块的景观格局分析,可以精确掌握撂荒地块特征,提高耕地利用率,支持农地流转和整理工作实现规模化农业生产,发展农村经济。     

钟祥市耕地生态价值时空分异研究

针对耕地资源流失、非农化问题频发的现状,以2005、2015年钟祥市耕地资源为例,运用替代市场法进行耕地生态价值时空分异研究。结果表明:钟祥市耕地生态价值中,调节大气价值占比为80.27%,土壤保持价值占比为13.27%,其他类型生态价值占比为6.46%;2005—2015年钟祥市生态价值总体变化率为0.62%;2005—2015年钟祥市耕地生态价值沿着西北方向发展,且分布越来越分散,平均中心西北方向约160 m处,移动方向与趋势椭圆长轴方向一致。根据分析得到以下结论:不同类型的生态价值存在较大的差异;不同类型的生态价值变化趋势不一,变化幅度不大;随着城乡一体化深入发展,耕地生态价值在空间上越来越分散。