基于Geo-WebServices的农田环境动态监测与评价分析系统

为实现农田环境质量数据的在线共享、查询统计与评价分析服务,该文结合地统计学及农田环境质量监测相关专业知识建立采样点布设优选评价模型,并基于GIS、GNSS、角色访问控制等技术,设计开发了农田环境动态监测与评价分析系统。应用证明,系统采用Geo-WebServices技术能够实现分布式存储的极高分辨率遥感影像和大比例尺基础地理数据等数据服务的实时在线集成与共享,提高了数据分析精度,也解决了高精度基础空间数据的共享安全性及数据版权的问题;能依据角色分配用户权限,使得系统安全可靠;能灵活定制与管理农田环境监测评价与预警分析等模型,并实现从采样布设优选评价、采样点数据预处理、环境质量评价与预警分析及结果多方式直观的可视化等全流程的动态监测分析功能,系统能有效应用于农田环境质量监测与管理。     

河南省县域乡村发展类型及乡村性空间分异研究

基于三次产业产值结构,划分了2012年河南省126个县域的乡村发展类型;通过建立乡村性指数评价模型,并借助ArcGIS和SPSS软件深入分析2000-2012年县域乡村性的时空分异格局。结果表明,2012年河南省农业主导型、工业主导型、商旅服务型、均衡发展Ⅰ型、均衡发展Ⅱ型的县域分别为26个、30个、14个、17个和39个,农业主导型和均衡发展Ⅱ型的县域占54.76%,河南省县域经济发展水平和产业结构与发达地区相比仍存在较大差距。河南省县域乡村性指数空间分异较为明显,东部高于西部;农业主导型和均衡发展Ⅱ型县域乡村性指数明显高于商旅服务型县域;乡村性指数较高的县域集中分布在冀鲁豫低洼平原区、黄淮平原区东南部和鄂豫皖丘陵山地区东部,地级市市区的乡村性指数明显较低。2000-2012年间河南省县域乡村性指数由0.6844下降到0.5844,均衡发展Ⅰ型县域的乡村性指数下降最为显著。     

离群样点对土壤养分空间变异分析的影响研究

<正>土壤采样是估测区域土壤特性统计参数和空间变异分析模型的重要方式[1],由于实验或输入错误等原因可能导致样点数据中存在与大部分样点值有明显不同的离群样点。这将影响样点数据集的质量,常可以使参数估测分析结果与真实状态值     

采样尺度对土壤养分空间变异分析的影响

以高密度土壤养分采样数据为数据源,通过随机抽取生成不同采样尺度的样点数据,分析采样尺度对土壤养分空间变异特征分析的影响。研究结果表明:区域土壤养分预测均值随采样尺度减小呈下降趋势,而变异系数增加;养分空间分布的全局趋势随采样尺度增大而增强,但不影响半方差模型;当采样尺度较大,样点间自相关较弱时,相对较少的样点也能满足区域统计参数估测分析需要,但不能用于空间变异特征和插值分析;当样点数大于最佳采样数时,养分统计参数、空间变异特征和插值分析随着采样尺度减小而精度提高,当采样尺度达到0.2左右时,能够满足中等空间变异的土壤养分空间插值分析需要;样点空间布局对相关距和空间插值分析精度的影响比采样尺度本身更为显著。     

中国粮食生产的区域格局变化研究——基于1998-2010年的数据实证分析

采用重心迁移模型、基尼系数等模型,从区域、省域和县域不同尺度定量分析1998年以来中国粮食生产的时空演进特征。结果表明(1)1998~2010年间,粮食总产量增加了0.34亿t,粮食总产量较低的区域处于控制地位且主要分布在胡焕庸线以西地区;粮食总产量较高的区域集中在东北平原、黄淮海平原、成都平原、江汉平原等;粮食总产量的两极分化趋势加剧并向主产县域集中,人均粮食占有量区域差异增大,人均粮食占有量接近的单元在空间上积聚。(2)1998~2009年间,省域和县域的粮食生产向北方集中,人口却向南方积聚,粮食区域供需矛盾加剧。(3)基于1998年县域粮食总产量、1998年人均粮食占有量和1998~2009年间人均粮食净变化量将研究区划为6类,输入需求强、人均粮食占有量递减型的县域个数最多。明确不同区域粮食增产的努力方向,创新国家公共资源投入与区域粮食生产级别相挂钩的配置政策,是保障国家粮食安全的重要途径。     

基于GIS的松毛虫管理系统的设计与开发

根据森林害虫发生规律及生物学的特性,结合气象预报等资料进行综合分析和判断,以ArcOb jects和V isual Basic作为二次开发平台,应用马尔可夫链、人工神经网络(ANN)等方法预测害虫未来发生期、发生量、发生范围、危害程度等,并按照发生的范围和位置在地图上进行标注和三维显示。     

基于时空不确定性分析的北京市农田土壤重金属镉含量等级划分

为了从时空角度探讨耕地土壤环境质量的类别划分并为差别化利用和管理土地提供可参考信息,针对多年期采样数据,采用基于时空指示克里金的方法对北京市2013年农田土壤重金属镉含量进行等级划分。其中通过自适应方法确定了等级划分最适宜的概率阈值,并基于等级错划指数估计了等级划分的不确定性。结果表明:相较于基于时空普通克里金的方法,基于时空指示克里金方法划分的等级具有更高的准确率。2013年北京市镉含量等级为超过背景值的农田区域主要分布在昌平大部分地区、平谷中部地区、大兴南部地区、房山南部等靠近城镇中心的地带,等级为低于背景值的农田区域则主要分布在延庆西部地区、怀柔北部等远离城镇中心的地带。镉含量等级的错划指数分布反映了北京市农田土壤重金属镉含量等级划分的不确定性程度。等级划分的不确定性在一定程度上受点位分布及概率阈值的影响。基于时空指示克里金的等级划分方法可为开展耕地土壤环境质量类别划分工作提供辅助支撑。     

农田土壤重金属空间变异多尺度分析——以北京顺义土壤Cd为例

为了揭示土壤重金属的空间分异性及其空间结构特征,对2007年北京市顺义区农田土壤采样数据中Cd含量进行多尺度分析,采用半方差分析法和尺度方差分析法定量刻画了土壤Cd空间变异的空间等级结构和特征尺度。结果表明:顺义区土壤Cd含量的变异系数为44.9%,达到中等强度变异,土壤Cd含量具有较强的空间自相关性,且存在空间多尺度结构,3.5、9.6 km左右为土壤Cd的两个特征尺度,其在小尺度上受土地利用强度的影响,大尺度上主要受土壤类型的影响。多尺度分析方法可定量化解析农田土壤重金属空间变异,有效识别不同尺度上的主导因素。     

基于Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征的赣南柑橘种植区识别方法

为准确获取柑橘果园空间分布信息,实现柑橘种植结构调整、产量估算和资源管理,以赣南3个柑橘种植主产区(信丰县、安远县及寻乌县)为研究区域,针对南方地区多云多雨导致传统光学影像较为缺乏的问题,使用Sentinel系列数据和PIE-Engine平台,构建和优选了光谱特征、植被水体指数特征、红边波段特征和纹理特征,并引入时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据的后向散射系数,共同探讨不同特征组合对柑橘种植园的识别提取效果,基于随机森林算法并融合Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征识别提取了赣南柑橘种植区。结果表明：5、9、11月柑橘种植园与其他地物的平均后向散射系数分离性最佳,是识别提取柑橘的关键时期;指数特征及纹理特征参与分类改善了分类效果且提高了分类精度;相较于单一SAR特征及指数、纹理特征,加入时序SAR特征的分类结果中总体精度达90.084%,Kappa系数达0.863,错分、漏分误差较小,符合实际地物分布情况,说明了时序SAR特征的可用性和实用性。本研究可为多云多雨的南方柑橘果园的识别提取提供参考。     

基于农用地分等的区域耕地整理规划

耕地整理类型区与整理区优先度划分是土地整理规划的基础。该文以北京大兴区为例,充分利用农用地分等成果,从耕地整理的基本目标出发,分析选取了土地整理类型区划分的因子,并运用模糊聚类方法划分整理类型区;提出了基于土地整理效益与评价单元对新增耕地和提高耕地综合生产能力的迫切性需求的双重目标的土地整理优先度评价指标体系和方法。结果表明,研究区内耕地最主要的限制性因素是土壤肥力偏低,亟需培肥地力的区域耕地面积为27 603.8 hm2,占总耕地面积的64.9%;其次是耕地地块的坡度、规模和景观指数等因素导致的耕地生产条件差,而需要实施整理工程的耕地占总耕地面积的17.86%;近期整理区分布与新增耕地相关的整理类型相一致,占区域总耕地面积的15.82%;中期整理区集中连片分布在该区的北部地区,占区域总耕地面积的46.18%;远期整理区在较长时间内以实施培肥地力工程为主,将来主要通过居民点和闲散用地整理增加耕地面积。研究结果可为区域土地整理规划编制和土地整理实践提供科学依据。