大理苍山东西坡植被的垂直分布格局

  目的  分析云南省大理苍山东西坡植被的垂直分布格局变化特征,为有效保护苍山生态环境和物种多样性提供参考依据。  方法  以大理苍山为研究区域,基于高分二号(GF-2)高分辨率遥感影像,结合大理苍山完整的山地植被垂直地带性分布规律,辅以纹理特征和数字高程模型(DEM)数据,采用面向对象的多层次图像分割法,通过构建地形约束因子参与分类过程,准确选择样本,高精度提取研究区域的植被信息,并分析苍山东西坡植被的垂直分布格局。  结果  ①引入辅助信息的面向对象分类法提取的苍山各植被类型连续且效果好,分类总体精度为95.3%,Kappa系数为0.946 6。②苍山东西坡现状植被垂直分布格局明显,各自具有6个垂直分布带,并随着海拔高程的增大,植被分布类型趋同性增大,但东西坡垂直带谱内的优势植被类型相比也存在部分差异。  结论  相较于传统主观性强的分类方法,引入垂直带谱信息的地形约束因子进行分类,可以有效地提高山地植被分类的精度。基于面向对象的多层次分割法适用于苍山植被信息的精确提取。图5表3参20     

基于Google Earth Engine的中老缅交界区橡胶林分布遥感提取

天然橡胶林作为东南亚地区主要的经济林和关系国计民生的一种重要战略物资,对当地社会经济发展和环境保护发挥着重要作用。目前对于中、老、缅交界区的橡胶林空间分布情况、分布面积和演变特征等方面相关信息缺乏相应的研究,严重限制了中国农业上关于橡胶产量消费、贸易以及储备。此外,针对橡胶林的时空大尺度的监测主要是采用长时间序列的中低分辨率影像,但此类影像存在大量的混合像元,严重限制了橡胶提取精度。为解决这些问题,该研究基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,利用2015-2019年Landsat OLI的多时相遥感影像数据,通过分析橡胶的物候特征,构建分类参数和模型,应用专家知识决策树的分类方法,并结合2015-2019年间每年12月份实地调查数据对橡胶的分类结果进行验证。结果表明基于GEE平台利用橡胶物候信息计算参数的方法提取较大范围研究区内的橡胶林的准确性较高。总体精度为90.32%,Kappa系数为0.87,可满足一般生产需求。截至2019年中老缅交界区橡胶林总面积达126.29万hm^2,其中,西双版纳区域橡胶林面积有52.37万hm^2,缅甸区域橡胶林面积有56.93万hm^2,老挝北部5省橡胶林面积有16.99万hm^2。分析发现在替代政策发展过程中,由于老挝、缅甸实际情况不同而出现政策差异性,导致区域政策发展不均衡。该研究结果表明应用云计算技术可以克服时空大尺度橡胶监测运算能力不足的问题,可为中老缅甸交界地区橡胶合理布局与区域可持续发展提供科学依据和决策支持。