基于证据权模型的退耕还林(草)驱动力因素分析——以陕西省吴起县为例

以2000年、2011年的Landsat TM影像为数据源,通过遥感解译和GIS空间技术集成,得到吴起县两期土地利用覆盖分类图,采用证据权模型研究吴起县154个村2000-2011年退耕还林（草）的格局演变及内在驱动机制。结果表明:11年来,吴起县耕地面积显著减少,林地、草地面积明显增加;耕地有84.6%退耕成林地、草地,其中,耕地的坡度、距离公路的距离、人均耕地面积与退耕还林（草）的分布呈正相关关系;高程与退耕还林（草）的分布呈倒U形关系;道路密度与退耕还林（草）分布呈负相关关系,但是显著程度并不明显;阴坡退耕还林（草）面积相对于阳坡面积较大;距离农村道路的距离对退耕还林（草）的分布没有显著的影响。气象数据相关变量中,年均相对湿度与退耕还林（草）分布呈倒U形关系,20-20时平均年降水量与退耕还林（草）分布呈正相关关系。     

基于遥感抽样的国家尺度农作物面积统计方法评估

国外从20世纪70年代已将遥感用于农业统计,中国从起步至今也有20多年的历史。遥感以其准确、及时、客观的优势推动了农业统计的进步,但对于遥感统计的精度评估一直不甚明确,影响了遥感监测的可信度和遥感技术优势的充分发挥。该文首先分析了目前国内外农业遥感统计的主要方法及其评估方式,针对中国大尺度农作物面积遥感统计方法的实际,采用多种指标对其进行评估,目的是对遥感统计调查的准确度予以明确的定义和计算。采用亚米级差分GPS采样获取足量样本的方法,对L andsat TM提取的水稻面积进行验证,基于原始的误差矩阵计算得出生产者精度为89.53%,用户精度为95.37%,总体精度为87.02%,地面实测数据和图像解译结果的相关系数为0.96;引入误差指标σ来直接反映分类结果较真值的总体误差,当σ〉0时,遥感解译结果较实际偏小,反之偏大,计算得到水稻遥感解译面积的σ值平均为0.084。     

土地利用地域分区方法研究——以桂林市为例

本文采用遥感解译地域分类和聚类分析归类方法，对桂林市土地利用地域分区进行了研究。结果表明：１）地貌是明显区域，两种方法分区结果基本一致；２）区内地貌类型基本一致区域，应以聚类分析地域归类为主；３）地貌类型过渡区域，应采取遥感解译地域分类和聚类分析地域归类相结合方法，并考虑土地利用本来发展方向等。     

基于RS和GIS的退耕还林生态建设工程成效监测

在GIS技术的支持下,利用SPOT VEGETATION数据从宏观上反映近年来植被覆盖所发生的变化;利用TM遥感影像解译土地利用状况、植被覆盖度,与DEM数据叠加分析计算坡耕地面积、土壤侵蚀强度,研究退耕还林前后的土地利用、植被覆盖度、坡耕地面积和土壤侵蚀强度的变化,较细致地揭示陕西省吴起县退耕还林生态建设工程的所取得的实效。结果表明,随着退耕还林工程的实施,吴起县域版图在遥感影像逐渐显现、越来越清晰,植被覆盖增加极为显著,高覆盖植被面积在逐年增加,低覆盖植被面积在逐年减少,植被恢复情况明显好于周围区域。与1997年相比,到2007年该县有75.15%耕地不再耕种,退出的耕地主要变为草地、林地和果园;林草覆盖率增加显著,由1997年的37.06%提高到2007年的80.60%;大于25°的坡耕地80%～90%实现了退耕;土壤侵蚀强度总体上降低,极强度、剧烈的高等级土壤侵蚀面积由1997年占国土总面积的42.52%下降到2007年的17.35%,但形势仍然严峻,需继续改善。     

基于CSLE模型的全球抽样单元土壤水蚀速率计算方法初探

在全球范围的典型样区计算抽样单元土壤水蚀速率,旨在为全球范围内抽样单元土壤水蚀速率计算提供参考。以位于美国、欧洲、澳大利亚、泰国区域的土壤水蚀典型样区为代表区域,选择42个抽样单元,用CSLE模型计算抽样单元土壤水蚀速率,并将计算值与文献报道的数据进行对比。结果表明:泰国区域18个抽样单元平均土壤水蚀速率介于480.9～3565.3 t km-2a-1,计算结果与实地调查结果相符;美国、欧洲、澳大利亚抽样单元的计算得到的土壤水蚀速率与文献报道的流失速率相关系数R2达0.83,两者基本一致。基于抽样解译结果,使用CSLE模型可在全球范围内计算抽样单元的土壤水蚀速率,且高分辩率水保措施数据使计算结果更加接近真实情况。研究成果可为全球土壤侵蚀制图提供技术基础。     

基于遥感和GIS的全国土壤侵蚀动态监测方法研究

土壤侵蚀动态监测是水土保持管理工作的主要内容之一。本文阐述了在遥感和 GIS技术支持下采用人机交互判读分析进行全国土壤侵蚀动态监测的方法和工作程序。在全国第 2次土壤侵蚀遥感调查分类系统不变的基础上 ,通过两期遥感信息的比较、人机交互解译土壤侵蚀动态图斑、矢量图编辑、面积汇总的全数字方式 ,完成 1995— 2 0 0 0年 1∶ 10万比例尺的全国土壤侵蚀动态遥感监测与数据库更新。     

基于产量的稻田肥力质量评价及障碍因子区划——以进贤县为例

土壤肥力质量评价及土壤肥力障碍因子分析,对于区域土壤利用和改良、指导农业生产结构布局具有重要意义。以江西省进贤县为研究区,通过水稻遥感解译测产,结合主成分分析进行土壤质量评价;采用综合指数法表征土壤肥力质量水平,分析该区域低肥力质量区域主要障碍因素,并进行障碍因子区划。结果表明,该地区土壤肥力质量评价的最小数据集(MDS)指标包括:有机质、阳离子交换量(CEC)、全钾(TK)、交换性钙(Ex.Ca)、容重、粉黏比;土壤质量综合指数与水稻产量相关系数达到0.73(p0.01),以当地水稻平均产量7.215 t hm~(-2)确定土壤质量综合指数阈值为0.65。分析得出,该地区影响土壤肥力的主要障碍包括有机质含量低和容重较大反映的低熟化度障碍、中量元素缺乏反映的酸化障碍、全钾含量低和高粉黏比反映的结构障碍等。根据障碍因素将研究区域划分为三大障碍区:东南部丘陵区主要障碍因子为酸化和土壤结构障碍;中西部低岗平原主要为土壤酸化障碍;北部滨湖区主要障碍为水稻土熟化程度低。通过对不同区域施行针对性改良措施有益于提高土壤肥力。     

基于遥感技术的县级水土流失动态监测分析——以千阳县为例

以位于子午岭-六盘山国家级水土流失重点预防区的陕西省宝鸡市千阳县为研究区,收集其遥感影像、降水量、土壤、基础地理和水土保持重点工程等资料,采用遥感监测技术解译获取土地利用、水土保持措施、植被覆盖等信息,应用中国土壤流失方程CSLE计算土壤侵蚀模数,进行土壤侵蚀强度评价和水土流失面积统计,得到2018年千阳县水土流失程度、面积与分布,并与第一次全国水利普查水土保持情况普查结果进行对比,分析水土流失消长情况。结果表明,2018年千阳县水土流失面积为328.71 km²,比2011年减少了88.58 km²,水土流失治理成效较为明显。     

基于TM和MODIS数据的水旱地冬小麦面积提取和长势监测

采用Mahalanobis Distance分类法提取了冬小麦种植面积,通过搭建决策树结构进行了不同灌溉类型冬小麦种植面积的提取,通过两个年份不同生育时期MODIS-NDVI的比较,分析了NDVI时间曲线与冬小麦长势的响应规律和水旱地冬小麦年同期长势。结果表明：2007年临汾地区冬小麦总种植面积为234778.5 hm2,提取精度为96.96%,其中水地种植面积为107488.3 hm2,提取精度为86.15%,旱地冬小麦为127290.2 hm2,提取精度为86.16%。生育期内,水地冬小麦整体长势好于旱地冬小麦,通过NDVI变化斜率比较,表明随着生育期的推进,水地冬小麦NDVI达到峰值前的上升速度远大于旱地冬小麦,峰值后水地冬小麦NDVI下降速度小于旱地冬小麦。     

基于遥感和GIS的三北防护林工程生态效益评价研究——以山西省中阳县为例

以山西省中阳县为试验区,利用遥感监测和地面调查所形成的工程进展基础数据,应用价值量对三北防护林工程的生态效益进行了计量,并在GIS支持下获得三北防护林工程生态效益评价图,为评价三北防护林工程建设质量和成效提供依据,同时为开展生态补偿提供参考。结果表明,中阳县三北防护林工程改善生态环境成效显著,单位面积年平均生态效益为40 807.05元/（hm2.a）,年生态效益总价值为3.08×109元/a。从分布状况来看,土石区立地条件比黄土区好,大量分布着天然次生林,土石区防护林生态效益价值量大于黄土区,土石区和黄土区防护林单位面积年平均生态效益价值分别为42 800.98和37 342.20元/（hm2.a）。从植被类型来看,针叶林、阔叶林和针阔混交林单位面积年平均生态效益价值量大于灌木林,分别为44 618.59和37 414.95元/（hm2.a）。     

陕北地区退耕还林十年植被恢复变化分析——以子长县为例

以2000年和2010年ETM+遥感数据为数据源,借助ArcGIS和ERDAS软件平台对子长县退耕还林以来的植被覆盖度﹑土地利用变化及生态环境质量进行了定量分析,结果表明:2000—2010年植被覆盖度由劣等和差等向中等和良等转变,其中良等盖度面积比例由2010年的2.30%增加到51.30%;主要植被类型中林地面积增长幅度最大,增长面积占土地总面积的23.73%;退耕还林十年间子长县整体生态环境质量得到改善,生态环境质量指数上升0.052 8。     

基于MODIS NDVI数据的复种指数监测--以环渤海地区为例

复种指数反映了耕地的实际利用强度,提高农田复种指数是区域粮食增产的重要途径之一,因此,监测和分析复种指数在时间和空间上的变化对粮食安全评估、农业发展规划科学决策有重要意义。NDVI的时间序列蕴涵着植被生长的年循环节律,耕地NDVI时间序列曲线的峰值个数和耕地的种植收割次数相对应,因此耕地的复种指数可通过分析NDVI时间序列曲线来获取。本研究以环渤海地区2000—2009年MODISNDVI时间序列数据为数据源,采用邻域比较法提取耕地NDVI年时间序列曲线的峰值频数,进而计算环渤海地区2000—2009年的复种指数,并对复种指数的时空变化及变化原因进行初步分析。结果显示,在环渤海地区,一年两熟的耕种模式主要分布在长城以南,长城以北基本上为一年1熟;环渤海地区各省份中,山东省具有最高的复种指数,辽宁省的复种指数最低;平原地区的复种指数远高于其他地形条件下的复种指数;区域复种指数存在明显的年际变化,主要是受耕地收益和农作物轮作的影响;混合像元的存在会影响复种指数提取结果。     

基于GIS的耕地遥感监测人机交互式图像解译系统

基于卫星遥感的耕地监测系统包括两部分内容：应用ＧＩＳ的人机交互式遥感卫星图像解译;信息系统开发与应用。为满足农业部门经常性的对耕地数量变化的需求,该文提出应用ＧＩＳ的人机交互式解译成图系统,适用于华北地区大面积陆地卫星遥感图像解译,解译速度和精度均较高。     

退耕还林工程对粮食生产的影响——以山西省为例

[目的]研究退耕还林工程对粮食生产的影响,为深入开展退耕还林工程提供科学依据。[方法]以山西省的117个县域为研究单位,基于1990,2000,2005,2010和2015年5期土地利用数据和社会经济统计数据,分析耕地和粮食生产时空变化,并通过建立生产函数分析退耕还林工程对粮食生产的影响。[结果]①山西省生态环境重点治理区域的退耕效果显著,黄土丘陵沟壑区耕地转林草地的类型尤为明显;②退耕15 a期间,山西省粮食总产量及粮食单位面积产量总体呈上升趋势,其中重点退耕县的粮食总产量与粮食单产水平都一定程度的提高,且粮食单产增幅高于全省平均水平;③退耕对粮食总产量及粮食单位面积产出均有显著的正向影响。[结论]在省级层面,退耕还林工程不会对粮食生产造成负面影响,反而通过促进农业集约化生产等方式,提高粮食单产水平,进而带动粮食产量的提高。     

遥感估测土壤元素技术体系建立的研究初探——以溧水水田土壤全氮为例

氮素是作物的主要限产因子之一。遥感监测土壤氮素营养对于及时快速掌握农田肥力状况,合理施肥意义重大。植被指数在监测地表植被覆盖中发挥着重要作用,水田植被覆盖种类单一,其它影响因素少,这使得通过植被指数监测水稻长势,间接监测土壤肥力状况变得可行。文章利用中巴-2号卫星的CCD的归一化植被指数对南京溧水县水田的土壤全氮含量进行了估测,表明遥感估测土壤氮素含量是有可能性的。文章并对遥感估测水田土壤全氮含量的技术体系进行了探索和研究,提出了一套遥感估测土壤元素含量的技术体系。     

基于GIS的上杭县东里片小流域水土保持重点工程实施效果评估

本文利用高分辨率遥感影像与现场核查手段,对2019年上杭县东里片小流域水土流失综合治理重点工程实施前后的林草植被覆盖变化情况、水土保持措施保存情况和水土流失消长情况进行评估,结果表明：评估年与实施前对比,水土流失率下降了0.49%,林草植被覆盖率提高了1.56%,封禁、水保林、沟（河）道整治、生态护岸、清淤清障等措施保存情况良好,总体治理成效可观。本文旨在为后续上杭县水土流失综合治理及同类工程评估提供借鉴。     

基于遥感的土地利用与退耕还林时空变化研究--以延河流域下游地区为例

随着退耕还林草政策的实施,我国的退耕还林工程取得了很大的成效。利用中巴卫星数据CBERS对陕北延河流域下游近10a的土地利用变化进行动态监测,并对其空间结构的变化进行了量化。研究结果表明,延河下河地区林地面积增加了8%,草地增加了20%,耕地减少了38%,并且有1.03%的耕地变为林地,57.49%的耕地变为草地。实现了对区域生态环境变化的动态监测,为黄土丘陵地区退耕还林还草、生态环境调查及动态监测提供了可行的方法。     

基于土地适宜性评估退耕还林还草工程的效果——以科尔沁左翼后旗吉尔嘎朗镇为例

选取科尔沁沙地典型区域为研究对象,运用遥感数据和GIS空间信息技术,基于土地的自然适宜性,对2000─2007年研究区退耕还林还草工程实施情况做出评价,并指出今后退耕任务和需要注意的问题。研究发现:退耕还林还草工程实施以来,吉尔嘎朗镇耕地明显减少,林地、草地明显增加,草地覆盖度显著提高;从7年间实际退耕还林还草方向、数量和空间分布来看,存在许多不合理的地方,主要是还林还草选择不合理,不宜耕作的土地还有很多没有退耕,实际退耕土地只占应退耕土地的28.63%;还有8 172.00 hm2土地应当逐步实现退耕,其中以退耕还林为主,占73.29%。政策方面,建议发展地区优势产业,积极推动农村富余劳动力转移就业,一方面增加农牧民家庭收入,另一方面减小人口对土地的压力,保证生态退耕工程持续见效。     

无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用——以鄂北水资源配置工程为例

无人机遥感技术在水土保持监测工作中的应用尚未形成统一有效的方法与标准,针对这一问题,笔者以鄂北地区水资源配置工程为例,从遥感基础数据获取、基本监测信息提取、监测信息应用3个方面,开展水土保持监测实例分析.首先,针对案例工程的几个典型区,在航拍的基础上,利用Agisoft Photoscan Professional软件处理原始影像,获取各区域的DOM和DEM成果,其水平精度分别可达0.05和0.2m.然后,基于DOM和DEM提取监测对象的土地利用类型、位置、面积、体积等信息,构建三维虚拟模型.结果表明计算机自动识别更加快速,但存在将监测对象的阴影、苫盖误判为植被的问题.最后,将提取的信息逐一应用于案例工程的水土保持监测工作,直接获取各典型区扰动土地面积、弃渣体积、苫盖与否、苫盖面积等监测结果.无人机监测结果与运用传统方法监测的结果对比表明,2种方法的监测结果均满足相关技术要求,但无人机监测效率是传统人工监测效率的3～5倍.成果可为无人机遥感技术在水土保持监测中的应用提供有效的方法借鉴.     

北京郊区植被覆盖变化动态遥感监测——以怀柔区为例

植被覆盖度是一个十分重要的生态学参数,对于全球变化和监测研究具有重要意义。本文基于像元二分模型,利用归一化植被指数NDVI,对怀柔区1992年和2004年植被覆盖度进行了监测,并对十几年来的植被覆盖变化情况进行了统计分析。结果表明,全区植被覆盖整体呈上升趋势,但存在区域间的不平衡现象。