基于景观指数的巢湖流域各县区耕地细碎化研究

选取巢湖流域14个县区为研究对象,基于2015年高分一号遥感影像数据提取了巢湖流域耕地的空间分布数据,以景观格局为视角,构建基于6个景观指数的耕地细碎度度量指标体系,并进行了主成分分析,形成两个主成分（F₁,F₂）的耕地细碎化综合测算模型,以期为巢湖流域的土地整治工作提供理论基础和可行建议。结果表明:所选取的6个景观格局指数综合了面积、形状和分布等因素,是度量巢湖流域耕地细碎化程度的重要指标体系;主成分分析法的前两个主成分方差累计贡献率达96.969%,能够表达6个原始景观指数的大部分信息,其中,第一主成分是描述斑块平均面积和分布的综合指标,第二主成分是代表斑块形状信息的综合性指标。巢湖流域各县区耕地细碎化空间差异大,东部细碎程度最低,可大力促进农业规模化的发展;西部和南部四个县区细碎程度中等,主要与原始地形起伏较大有关,建议通过平整土地、合并零星地块的方式降低细碎度;北部三个县可以通过土地整治规整田块形状来降低耕地细碎化;合肥市所辖四区耕地细碎程度最大,与城市的扩展对农田的占用具有一定的联系,在城市发展中应当合理考虑城市拓展与耕地保护的关系。     

基于格网的巢湖流域土地整治项目时空特征分析

为了研究巢湖流域土地整治项目的时空特征差异,为土地空间布局提供方向,为巢湖分区整治提供新的思路。以格网为研究单元,运用ArcGIS可视化和地统计分析方法,选取5个指标对巢湖流域的5 267个格网进行分析。通过综合分析指标要素的时空特征,得出以下结论:(1)巢湖流域土地整治从2000年开始迅速发展,涵盖了研究区约43%的面域。投资总规模为222 506. 45万元,建设总规模为85 465. 31 hm~2,新增耕地20 903. 49 hm~2。新增耕地来源为土地整理(23%)、土地复垦(44%)、土地开发(33%);(2)各个单元格网间地形地貌、自然条件、经济发展水平等因素的影响造成了研究区投资和项目分配极不均衡;(3) 2000—2013年各单元格网间土地整治项目绝对差异在逐步扩大,相对差异在逐步减小,总体呈均衡化发展趋势。基于上述分析,对未来土地整治空间格局与战略分析提出了几点建议,以期为土地整治决策提供科学支撑。     

基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类

为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。     

基于GIS与灰色星座聚类的巢湖流域土地整治分区

土地整治分区是土地综合整治与规划有效进行的前提和基础。该文以巢湖流域为例,从自然条件、区位优势、社会经济和土地利用4个方面因素考虑,构建分区指标体系,利用熵值法确定权重,采用GIS空间数据可视化对指标体系空间分布特征进行分析,在此基础上,运用灰色星座聚类法将研究区划分为4种整治类型区,根据综合指标值的排序和最大相似性原理、自然空间连续性对分区结果进行调整。研究认为,Ⅰ区(生态涵养型土地整治区)应着重低丘缓坡开发利用整治模式;Ⅱ区(城镇发展型土地整治区)应依据城市发展需求以服务城市的郊野公园生态化土地整治模式为主;Ⅲ区(基本农田型土地整治区)应以提高耕地数量提高耕地质量的高标准基本农田建设模式为主;Ⅳ区(综合整治型土地整治区)应以迁村并点、内部挖潜为主进行农用地与建设用地的综合土地整治。研究结果可为巢湖流域制定土地整治规划提供科学合理的依据。     

土地整治生态景观效应评价方法及应用

为定量的评价土地整治前后产生的生态景观效应根据景观生态学相关理论,从景观效应和生态效应的角度,构建了4层级14个评价指标的土地整治生态景观效应评价体系。利用层次分析法确定指标权重,通过对比分析法划分指标等级及分值。将构建的评价指标体系运用于安徽省含山县某土地整治项目,对土地整治前后的生态景观效应进行评价。结果表明:该土地整治项目对区域的生态景观效应贡献率为13.86%,对区域的生态环境和景观功能起到了一定的改善作用,但存在较大的提升空间。