基于元胞自动机模型的土地利用情景模拟与驱动力分析

土地利用格局的形成过程比其最终形成的结果更为重要。本文以哈尔滨市双城区为例，利用不同时期的土地利用数据，在土地利用变化关键驱动因素分析的基础上，选取了对土地利用变化影响较大的距离变量、邻近土地利用类型数量、单元自然属性、社会经济因素等4方面14个驱动力因子，建立了基于元胞自动机(CA)与人工神经网络(ANN)相结合的土地利用空间格局模拟模型。在此基础上，对研究区自然禀赋、社会经济快速发展、基本农田保护及土地利用规划等不同情景驱动机制下的土地利用空间格局进行了时空模拟，以此解析土地利用变化过程与驱动力因素的响应关系。模拟结果显示：自然禀赋情景下，各地类变化趋势与现在保持一致；在社会经济快速发展情景下，建设用地面积增加明显，主要由旱地和其他用地转入；在基本农田保护情景下，耕地面积比较稳定，各地类变化趋势较为缓和；在土地利用规划情景下，各地类变化较为合理，兼顾耕地保护和经济发展。研究结果显示，该方法对哈尔滨市双城区土地利用格局变化的驱动机制具有较好的解释作用。     

盐渍土时空变化信息的图谱可视化分析

针对盐渍土动态变化监测中,无法实现变化信息的定位可视化表达问题,该文应用地学信息图谱的分析理念,提出了表达盐渍土类型变化的时空复合单元,探讨了盐渍土时空变化信息的图谱可视化表达方法。以盐渍化比较严重的银川平原为研究区,利用2000、2004和2009年3a的卫星遥感图像,进行了土壤盐渍化遥感制图,在GIS技术支持下,获取了2000-2004年、2004-2009年2个时段的盐渍土时空变化信息图谱,实现了盐渍土时空变化信息的可视化表达。为定位分析盐渍土演化的驱动机制提供了一种新的方法。     

基于EES-PSR的土地生态安全物元模型评价方法实证研究

土地生态安全是资源环境生态系统健康的基础。鉴于土地生态系统安全各项评价指标的不相容性，借助经典 EES-PSR模型在土地生态安全评价指标体系方面的优势，采用物元模型分析方法，构建了土地生态安全评价物元模型。以黑龙江省哈尔滨市的土地生态安全评价为例，利用物元评价模型，在GIS技术支持下，实现了研究区土地生态安全评价与评价结果的可视化表达与分析。研究结果表明：2011—2015年哈尔滨市土地生态安全水平从“不安全”向“安全”水平不断转化，2013年后变化最为突出。造林面积、第一产业占GDP比例、万元GDP能耗标准煤、工业废水处理率、人均占有公共绿地面积连续多年处于“不安全”水平，是哈尔滨市土地生态安全水平的制约因素。2015年哈尔滨市中部、西南部地区土地生态安全水平较差，北部、东南部地区水平较高。研究表明物元模型分析对于地区土地生态安全评价工作具有一定的理论价值。     

中国水毁耕地空间分布格局

洪水灾害不仅威胁人民的生命财产,也影响着资源环境生态系统的安全,对耕地资源的数量和质量极具破坏性。耕地一旦遭到破坏,需要投入巨大的人力、物力和财力,才能恢复其生产力。该文在分析水毁耕地致灾因子的基础上,选取了降水、地形起伏度、洪灾发生频度和水系(包括河流及湖泊)缓冲区等限制性因子,综合因子隶属度叠加的评价方法,对中国水毁耕地空间分布格局进行了研究,将中国水毁耕地分为重度危险、中度危险和轻度危险3级和9个亚级,并提出了相应的防治对策。评价结果表明:重度危险级主要分布在中国7大江河流域沿岸和云贵高原,面积19.44万km2;中度危险级主要分布在东南部沿海丘陵区和黄土高原,面积40.74万km2;轻度危险级分布于华北平原、三江平原和西北内陆地区,面积68.29万km2。对全国水毁耕地危险度进行分级评价,以此进行空间分布格局研究,可为防灾、赈灾和土地整理规划编制、基本农田建设标准的制定提供基础理论依据。     

利用土壤信息系统进行土农业潜力评价

根据现有土地评价数据库，在分析土地潜力同土地各因素关系的基础上，建立了与其关系的综合模型，研究了利用土壤信息系统评价土地潜力。从得到的土地潜力图同野外调查土地潜力图的对比来看，利用这种模型进行的计算机上评价制图的总趋势同野外土地评价结果相似，但在极端条件下有一定差别。这种差别主要是由土地因素同土地潜力级别的关系的非线性或抛物线型所决定的。土地评价结果同野外土地评价结果有很好的相关性（Ｒ＾２＝０．８     

基于Markov链的土壤盐渍化动态变化预测

为揭示银川平原土壤盐渍化演变规律,该研究从2000年4月份TM影像、2004年4月份中巴资源卫星影像、2009年4月份中国环境卫星影像分别提取银川平原土壤盐渍化信息,获得三个时期的银川平原土壤盐渍化分布图;以2000年数据作为模型的初始状态、2000年—2004年数据建立银川平原土壤盐渍化概率转移矩阵,模拟银川平原土壤盐渍化变化趋势并进行精度检验。对模型的X2检验表明,模型2009年预测结果与实际值无显著性差异,两者吻合良好。模型结果表明,在当前驱动力下,100多年后,各盐渍化土壤面积趋于稳定,重度盐渍化     

利用土壤信息系统进行土地农业潜力评价

根据现有土地评价数据库,在分析土地潜力同土地各因素关系的基础上,建立了与其关系的综合模型,研究了利用土壤信息系统评价土地潜力。从得到的土地潜力图同野外调查土地潜力图的对比来看,利用这种模型进行的计算机土地评价制图的总趋势同野外土地评价结果相似,但在极端条件下有一定差别。这种差别主要是由土地因素同土地潜力级别的关系的非线性或抛物线型所决定的。土地评价结果同野外土地评价结果有很好的相关性(R~2=0.80),评价的平均差为半个级别。     

基于时序植被指数的县域作物遥感分类方法研究

准确地获取农作物种植面积信息是农业管理部门及时掌握农作物生产信息的基础。基于时序植被指数的作物遥感分类方法,可以充分发挥遥感技术周期短、速度快和宏观性强的特点,克服单时相遥感数据的“同物异谱”和“异物同谱”导致的混分问题。以河北省曲周县作物遥感分类为例,在研究待分类作物的最佳NDVI阈值区间的基础上,探讨了基于时序植被指数的农作物分类知识规则建立方法。分类结果显示研究区2014年各类作物的种植面积分别为：冬小麦27 776.61 hm 2、夏玉米27 776.61 hm 2、春玉米2 582.73 hm 2、棉花6 485.94 hm 2、谷子 277.65 hm 2。 用总体分类精度、Kappa系数和统计数据对分类精度进行了验证,总体分类精度为89.166 7%,Kappa系数为0.857 4,与统计数据的相对误差分别为冬小麦-0.80%、夏玉米-0.32%、春玉米-3.15%、棉花-2.71%、谷子4.12%。研究结果表明该方法可为县域农作物种植面积遥感调查提供技术依据。     

农作物种植格局对遥感分类精度的影响

研究不同作物种植成数、田块形状和田块破碎度对作物遥感分类精度的影响,是科学评价作物遥感分类精度的基础。采用GF-1遥感数据,以时序植被指数的主要农作物分类结果为基础,对研究区冬小麦-夏玉米作物种植区的分类精度与种植成分、田块形状和破碎度的关系进行了研究。结果表明,种植成数与分类精度呈正相关,田块破碎度、田块形状指数与分类精度呈负相关。