国家尺度上基于地形因子的光温及气候生产潜力修正算法

【目的】光温/气候生产潜力作为农用地分等中的重要指标之一,直接影响分等结果的准确性。从理论上来说,不同地形地区的光温条件应各不相同,以目前这种一个县一种作物只具有一个生产潜力值的情况来看,当县内地形差异明显时,仅使用一个生产潜力值不能反应出光温条件在县内的异质性,从而使分等结果不能准确描述耕地质量的差异性。论文旨在解决这一问题。【方法】从地形对于光照、温度和降水等与生产潜力密切相关的因子具有严重关联性的角度入手,通过寻找地形因子与生产潜力的关系,利用地形因子对生产潜力进行修正。由于生产潜力是以国家级尺度的数据进行计算的,为了保证修正后生产潜力值的可比性,在国家级尺度上开展修正,以900 m×900 m的DEM数据为计算地形因子的数据来源,首先利用SPSS软件,分别对坡度、坡向、海拔与生产潜力做回归分析,筛选相关性最高的回归模型,确定不同地形因子与生产潜力的相关性;其次利用回归方程、县内平均地形因子值、平均生产潜力值和待修正区的地形因子值得出生产潜力修正公式;最后以不同地形因子与生产潜力的相关系数为权重,将单因子修正后的生产潜力值进行加权,得到最终的综合修正生产潜力值。【结果】以目前农用地分等中正在使用的生产潜力值和DEM数据生成的地形因子做回归分析,其中,参与修正光温生产潜力的样点共3 779个,参与修正气候生产潜力的样点共2 765个。回归分析结果表明,坡度和坡向与光温生产潜力的相关系数分别为0.0008和0.0002,说明在国家级尺度上,以900 m×900 m的DEM数据对坡度、坡向和生产潜力进行回归分析时,这两者与生产潜力的相关性过小,故暂不列为修正生产潜力的因子;海拔与光温生产潜力的相关系数达到0.835,与气候生产潜力的相关系数达到0.721,说明海拔与生产潜力具有高度相关性。根据海拔与生产潜力的回归方程得出,海拔对光温生产潜力的影响系数为1.479,对气候生产潜力的影响系数为1.095。论文以四川省长宁县为例进行了实例验证,结果表明,修正后的生产潜力值与海拔的趋势相同,体现出地势差异对光温条件的影响,并且海拔偏离县平均海拔越大的地区,生产潜力修正后偏离潜力的平均值越多。【结论】国家尺度范围内,海拔对于生产潜力具有重要的影响作用,并且海拔对于光温生产潜力的影响程度高于对气候生产潜力的影响程度,而坡度、坡向在该尺度内与生产潜力不具有明显的相关性。基于数据的限制,论文旨在侧重数学模型方法和修正思想的论述,与实际应用还有一定的距离,在未来研究中可探索利用国家级控制可比性、分区域利用更加精细的数据进行局部修正的方法进一步分析坡度、坡向对生产潜力的影响。     

基于物元模型的高标准农田建设优先区划定方法

以河北省涿州市为研究区,从耕地的立地条件、基础设施、空间布局、生态保护4方面构建高标准农田建设条件评价指标体系,采用层次分析法对各指标赋值,综合计算评价高标准农田建设条件,并采用物元模型对各评价条件进行综合关联度计算,结合限制因素组合法,对各限制因素进行等级划分和个数组合,通过建设条件和限制因素两方面划分高标准农田建设优先区。研究结果表明:涿州市高标准农田建设条件整体较好,其中优先划入区、适宜调入区、重点整治区、后备调控区面积比例分别为17.58%、48.60%、32.70%、1.12%,且优先划入区主要分布在码头镇、刁窝乡、豆庄乡北部以及松林店镇,适宜调入区主要分布在百尺竿镇东部、东城坊镇、义和庄乡西部、刁窝乡以及涿州市南部大部分地区,重点整治区分布在百尺竿镇、东城坊镇以及义和庄乡东部地区,呈现明显的聚集状态,后备调控区分布较少,零散分布于研究区内。研究结果可为高标准农田建设优先区合理划定提供借鉴参考。     

GF-1遥感大数据自动化正射校正系统设计与实现

近年来随着遥感数据的爆炸性增长,快速、稳定的自动化影像正射校正成为遥感大数据处理的重要环节。该文在分析GF-1遥感大数据组织方式与元数据特征的基础上,将有理多项式模型正反变换与数字高程数据提取结合,设计实现自动化正射校正系统,并以提高正射校正计算效率与稳定性为目标,研究待校正影像对应数字高程数据快速提取方法,待校正影像分块读取策略等关键问题。在此基础上针对20景覆盖不同地形区域GF-1 8 m多光谱正射校正影像选择均匀分布的检查点,以Google Earth影像中同名点坐标为真值,分析校正误差及收敛情况,试验结果 X(纬线方向)方向和Y(经线方向)方向最大误差均小于16.863 m,距离误差小于23 m,并且92.25%的检查点误差小于16 m(2个像元)。该文提出的自动化正射校正方案在山地地形与平原地形均表现出良好的校正精度与稳定性。     

京津冀地区耕地质量等别空间差异分析

利用2013年耕地质量等别县级年度更新数据,采用面积加权平均法,计算各因素指标区的耕地平均等别;采用均值二分法,计算各指标区内各耕地地块等别与平均等别之间的离差;采用等别方差,计算各县(区)利用等的离散程度。研究结果表明:各因素指标区平均等别均低于8等,大部分地区耕地质量等别低于全国平均水平的9.8等,北京平均水平略高于天津与河北;自然等的离差值域为-3.08~4.90,利用等的离差值域为-5.97~5.16,经济等的离差值域为-5.99~4.24,该地区80%以上的耕地等离差范围在±2等;各区县的耕地利用等方差值域为0~6.13,平原地区各区县的利用等方差较大,山地丘陵区和高原地区的各县利用等方差较小。通过空间差异分析表明,平原地区自然条件稍好,但其利用水平和经济效益差异较大;西部山区、北部山区和坝上高原区的耕地质量提升潜力较大,但自然条件和基础设施较差。     

基于耕地质量评价和局部空间自相关的高标准农田划定

高标准农田建设是优化农田空间布局,改善耕地基础设施,提高耕地质量和综合生产能力的重要举措。而科学合理地划定建设区域是高标准农田建设的重要环节。以河南省焦作市为例,构建了耕地综合质量评价体系,并通过层次分析法对各个评价指标赋权。再结合理想点逼近法和局部空间自相关分析对高标准农田建设分区及时序提出了方案。研究结果表明:焦作市耕地整体质量较好,且在空间分布上体现出了较强的正相关性;利用局部空间自相关分析可将耕地分为4个高标准农田建设区域。     

基于限制因素和热点分析的耕地整治质量潜力测算

以规则网格为评价单元,采用因素组合法对耕地自然质量限制因素进行分析;采用热点分析法对耕地利用水平指标进行局部聚类;并分别测算限制因素改变和利用水平指标提升后的耕地质量变化。以河北省涿州市为研究区进行研究,结果表明:灌溉保证率是涿州市耕地自然质量的限制因素,经改善灌溉条件的耕地自然等指数可平均提升408。涿州市耕地整体利用水平相差较大,可依据热点分析结果提出相应的耕地平整、修建沟渠或田间道路等工程措施,改善土地利用条件,提高耕地利用等指数。综合整治潜力呈现东西低、中部高的分布特点。所提出的耕地整治质量潜力测算方法有助于确定耕地质量限制因素、划分耕地整治区域及指明整治方向。