珠海市农村宅基地整治潜力测算与土地整理

【目的】随着新型城镇化的快速发展,农村宅基地用地需求日益增长,土地资源紧缺,用地矛盾日趋突出,为了缓解宅基地用地问题,急需测算宅基地整治潜力,提高农村宅基地整治潜力测算的准确度。【方法】课题组基于真实完整的农村地籍调查数据,利用准确详实的宅基地房屋信息和权属调查信息,用宅基地整治潜力模型对珠海市宅基地进行潜力估算,分析宅基地潜力空间分异特征,并由此划分了宅基地整治的分区类型。【结果】1)珠海市农村宅基地的整治潜力占整个珠海市宅基地总面积的58.67%,整治潜力巨大,2个区平均每户拥有1.62宗宅基地,户均宅基地面积为177.42 m²,是标准面积(120m2)的1.48倍。2)从潜力来源看,一户多宅的宅基地整治潜力最大,占整个珠海市宅基地整治潜力的46.76%,闲置、废弃等宅基地的潜力次之,分布零散的宅基地潜力最小。3)从潜力分布看,珠海市宅基地整治潜力具有明显的空间分异特征,总体呈现“北密南疏”的空间分布格局,斗门区的整治潜力远远大于金湾区。4)珠海市宅基地可划分为重点整治区、一般整治区、弹性整治区3类整治时序分区,重点整治区是宅基地整治的重点,主要集中在斗门区...     

佛山市顺德区基塘农业旅游开发研究

选取粤港澳大湾区中心腹地的顺德区为研究区,分析基塘景观、民众聚集以及旅游设施3方面的空间分布,探讨基塘旅游的开发条件和发展策略。结果表明,顺德区的基塘景观面积占比达15.34%,主要分布在南部和中部;民众主要聚集在顺德区东部的城镇区域,与基塘景观区域存在空间分布差异;顺德区吃、住、行、游、购、娱6项旅游设施齐备,且分布比较均衡,为基塘旅游开发提供设施条件。最后提出的开发策略是近期借助东部民众聚集、设施完善的优势,在现有景点的基础上强化基塘特色;中远期重点开发中南部的基塘资源,打造基塘深度游景区,进入国家生态公园建设名录。这样既有利于对基塘景观资源的保护和发展,也满足大湾区民众出游需要。     

四川省流域尺度农用地整治时空分异特征及发展阶段分析

【目的】在统筹区域发展和大力开展乡村振兴的背景下,研究四川省农用地整治项目时空分异规律可为土地空间决策提供参考和借鉴。【方法】本文以2016—2020年四川省农用地整治数据为基础,创新性地以流域为尺度,采用探索性空间分析法、重心与标准椭圆差模型,分析其项目数量和规模的时空分异特征和发展趋势。【结果】(1)在项目数量、规模的空间格局上,流域农用地整治项目以整理为主,整体上呈现出东多西少的分布格局;其中,整理项目以块状形式集聚于川东北、成都平原经济区内的沱江中下游水土流失防治区等5个流域;开发项目以条带、组团状形式集聚于川南、川东北经济区内的金沙江干热河谷水土保持与生物多样性保护修复区和锦屏山—雅砻江下游水土保持与生物多样性保护修复区;复垦项目以点状形式零星集聚于成都平原、川西北生态示范经济区内的邛崃山—大相岭水源涵养与生物多样性保护修复区等3个流域。(2)在项目数量、规模的逐年重心点和移动轨迹上,整理项目的逐年移动轨迹呈现出“西南—东北”的移动趋势;复垦项目的逐年移动轨迹呈现出“西北—东北—西南”的移动趋势;开发项目的逐年移动轨迹总体上呈现向“东北方向”的移动趋势。(3)对比上述时空分异...     

青海省高寒草地土壤侵蚀强度及其空间分布特点

开展高寒草地土壤退化评价有助于掌握高寒草地退化的空间分布规律,对维持草地生态安全、保障区域可持续发展具有重要的意义。本研究基于改进的通用土壤侵蚀修订模型对青海省高寒草地土壤侵蚀退化强度和空间分布进行评价,并计算了2005—2014年青海省高寒草地土壤侵蚀评价指数,从而分析其变化趋势。结果表明：2014年度青海省高寒草地土壤侵蚀强度轻度、中度、重度和极度剧烈退化面积及占比分别为166 925 km²（39.5%）,98 729 km²（23.4%）,949 401 km²（22.5%）及61 787 km²（14.6%）。土壤侵蚀强度整体呈现以最剧烈区域为中心,向四周辐射的趋势,主要影响因素包括风蚀、水蚀及放牧强度等。此外,青海省高寒草地2005—2014年土壤侵蚀变化恢复面积为258 495 km²（61.2%）,反映了近年来青海省草地保护工作成效显著,然而在青海省的中东部地区高寒草地土壤退化的形势仍比较严峻,应当引起相关部门的高度重视。     

协同光学与雷达遥感数据的面向对象土地覆盖变化检测

西南地区受云、雨天气的影响,高质量的光学数据难以获取,合成孔径雷达数据可以全天时全天候地工作,但其重访周期较长,因此在多云多雨地区协同光学与雷达数据开展土地覆盖变化检测,可以弥补单一遥感数据源的不足,对国土资源调查评估及全球变化研究具有重要的意义。该研究基于2019年眉山地区Sentinel-2光学数据对2016年和2019年全极化Radarsat-2数据生成的差异影像进行面向对象引导分割,提取对象级多维特征,并提出FSO-RF变化检测框架,该框架利用样本间距离度量可分性特征空间优化（Feature Space Optimization, FSO）方法来优化特征空间,结合面向对象的随机森林（Random Forest,RF）分类器实现土地覆盖变化检测,与现有的变化检测算法对比,该研究的变化检测框架在精度上有较大提升,在试验区的准确率达到92.90%,通过抽取具有代表性的样区进行检验,两个样区变化检测结果的准确率分别为95.08%和88.16%。该研究提出的算法框架可以很好地满足城镇、农田等不同地物类别的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。     

基于遥感影像数据的土壤制图研究进展

【目的】 数字土壤制图成本低、精度高,是刻画土壤环境变量的新技术和新工具,遥感技术在数字土壤制图业务化应用中发挥了重要作用,但是还存在诸多问题和不确定性。文章总结相关研究进展,以期为基于遥感影像数据的土壤数字制图提供有益参考。【方法】 梳理遥感技术在土壤类型与属性制图研究中的进展情况并进行总结展望,以期更好地发挥高空间、时间、光谱分辨率遥感数据在土壤数字制图方面的作用,为研发新模型、提高土壤制图模型精度提供信息支撑,为第三次全国土壤普查数字土壤制图提供有益参考。【结果】 遥感数据的特征与土壤发生学理论契合并推动了土壤制图的发展,但是,基于遥感的土壤制图技术在快速土壤环境变量因子提取、自适应制图指标筛选、满足多层级制图需求的土壤推测制图模型构建等方面还需要进一步深入探讨。【结论】 为了实现土壤类型与属性制图的业务化、流程化和自动化,未来的研究应该着眼于从“环境变量分析—评价指标体系筛选—预测模型构建”一体化解决方案入手,探讨如何融合多种遥感载荷、综合运用新型模型,以提高数字土壤制图的精度,为农业生产和土地资源管理提供更为精准的信息支撑。