土地利用/覆被变化的研究

土地利用／覆被变化（LUCC,landuse-cover change）研究是一个不断发展的过程,清楚、透彻地认识LUCC研究的现状及其存在的问题,利于有针对性地开展研究。近年来,我国学者在LUCC研究方面做了大量工作,取得了丰硕的成果。就LUCC研究的目标、内容及其在信息的提取、驱动力和驱动机制的探讨、生态环境效应、模型的建立等方面所取得的进展进行了综述,以便总体把握LUCC的研究状况。     

不同土地利用/覆被类型情景下清漳河流域的水文响应

清漳河流域属于水资源短缺的山区流域,为提供流域内合理土地利用优化方案和水资源调控理论依据。故以清漳河流域为研究区域构建基于SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型,评价流域土地利用/覆被变化的水文响应。SWAT模型在清漳河流域具有良好的适用性,模型可以较好的模拟流域内的地表径流过程;在不同土地利用/覆被类型配置情境下,探讨地表径流及其CN值变化,分析出单一土地利用类型的产流能力,结果耕地草地林地;受近年城镇化的发展和退耕还林还草的政策影响,相对1980年土地利用/覆被情景,退耕还林情景的综合产流能力减小,城镇化情景的综合产流能力增加。     

基于LU-SWAT模型的土地利用/覆被变化对水文过程的影响研究——以黑河上游为例

【目的】揭示内陆河流域集水区土地利用/覆被变化对水文过程的影响及其成因。【方法】基于能够逐年调用土地利用/覆被数据的LU-SWAT模型,并结合控制变量法研究了黑河流域集水区黑河上游1990—2009年土地利用/覆被变化对地表径流、侧向流、蒸散发量、地下径流以及总产水量的影响。【结果】LU-SWAT模型对于黑河上游月、年出山径流模拟结果较好,其月径流模拟的纳什系数为0.93,相关性系数为0.94;其年径流模拟的纳什系数为0.83,相关性系数为0.86。此外,其对各个水文要素的模拟结果符合西北干旱区内陆河流域集水区的水文特征;1990—2001年黑河上游土地利用变化主要表现在林地的减少,而2002—2009年土地利用的变化除了林地和草地的增加之外,还表现在裸地的大面积减少;1990—2001年黑河上游地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势,而地下径流呈减少趋势,2002—2009年流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少,而地下径流量增加。在黑河上游,干旱条件下各水文要素对于土地利用覆被变化的响应更明显。【结论】1990—2001年林地的减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势而地下径流呈减少趋势的主要原因。2002—2009年裸地的大面积减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少而地下径流量增加的主要原因。     

3S技术支持下的土地利用/覆被变化动态监测

针对传统土地利用/覆被变化动态监测技术方法的不足,论述了3S技术支持下土地利用/覆被变化动态监测的方法和主要技术路线,简要地分析了土地利用/覆被变化动态监测过程中应用3S技术的主要优势及其应用前景.同时,结合"四川省生态环境动态监测综合调查与评价"项目,在综合分析四川省土地利用状况及其动态变化基础上,探讨了林地、耕地、草地等土地利用/覆被变化及其原因,为四川省土地利用和管理、生态环境建设提供科学的依据.     

肃南裕固族自治县土地利用时空结构分析

冰川与水源涵养生态功能区土地利用/覆被时空结构变化的一般规律和差异性特征可反映土地资源的利用过程和生态环境的变化过程,减少生态环境保护的响应时间和延迟机制.以1985、1995、2005、2015年的Landsat TM卫星影像和基于DEM、SWAT模型提取的坡度数据、流域信息为数据源,结合实地调查,对土地利用/覆被时...     

土地利用/覆被深度学习遥感分类研究综述

基于遥感分类实现高精度的土地利用和土地覆被制图是研究热点问题.近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习在计算机视觉领域取得了长足发展,同时也被引入到土地利用/覆被遥感制图领域.相比于经典机器学习,深度学习的优势表现为能够自适应提取与分类任务最相关的特征,其缺陷表现为分类精度的提高依赖于海量标签样本.基于深度学习在土地利用...     

基于无人机遥感的灌区土地利用与覆被分类方法

为研究无人机可见光遥感技术在灌区土地利用和覆被分类中的有效性,以河套灌区五原县塔尔湖镇为试验区域,用TEZ固定翼无人机搭载索尼A5100型相机进行航拍试验。应用Agisoft Photo Scan软件对无人机遥感系统获取的可见光高分辨率原始单张影像数据进行拼接处理。除目视提取的特殊用地与水域及水利设施用地外,通过试误法确定分割尺度300、形状权重0.4、紧致度权重0.5为无人机遥感影像数据的最佳分割参数。通过对剩余各地物在光谱、形状、纹理特征参量中表现的特异性,分别建立决策树、支持向量机、K-最近邻分类规则集提取土地利用类型试验。结果表明,支持向量机能较准确地提取各地物的特征,总体精度为82.20%,Kappa系数为0.765 9;决策树分类方法的总体精度为74.00%,Kappa系数为0.667 5;K-最近邻分类方法的总体精度为71.40%,Kappa系数为0.610 7。采用支持向量机结合决策树分类法创建的决策树模型,可以将总体精度提高到84.20%,Kappa系数达到0.790 0。因此无人机可见光遥感技术可以用于提取灌区土地利用类型,但存在农、毛渠错分为交通运输用地的情况,渠系的提取还需进一步研究。     

基于RS和GIS的土地利用/覆被变化及其功能转型特征分析——以新疆叶城县为例#br#

以土地利用遥感影像数据解译的基础及相关遥感技术支持,将土地利用类型分为6大类型的LUCC数据源,通过选取土地利用动态度与土地利用程度指数,结合采用土地利用程度和转移矩阵模型,对新疆喀什地区叶城县近15年的土地利用/覆被变化及其功能演变进行综合分析。研究结果表明：2005—2020年期间叶城县的草地、耕地、水域面积及建设用地整体呈现增长的趋势,分别增加421.21 km2、181.25 km2、120.49 km2、7.37 km2,沙地、冰川及永久积雪、林地及其他未利用地面积在不断减少,分别减少 320.58 km2、303.92 km2、61.16 km2、43.21 km2;土地利用程度方面,在近15年研究区的土地利用程度呈现上涨,表明土地利用正处于发展期,尤其是2010—2015年期间土地利用程度指数与其他时期相比较高;由土地利用转移矩阵可知：研究区主要转入土地类型为耕地、草地、建设用地、水域等,土地面积都呈现一定幅度的增加,而林地、沙地、冰川及永久积雪和其他未利用地的面积都有所减少;在研究期间,土地利用功能类型中生态生产用地增加幅度最大,增加480.92 km2,其次是生产生态用地排列第二,为181.02 km2,而生态容纳用地呈现减少趋势,减少667.82 km2,说明叶城县土地利用功能类型的变化受到人为影响较大。研究结果可为新疆叶城县土地资源的可持续利用,科学管理和生态规划提供依据。     

基于遥感与GIS土地利用/覆盖动态监测及驱动力分析

以TM和CBERS-02图像为遥感数据源,在遥感和地理信息系统技术的支持下,对2000～2004年四川省土地利用状况进行了定量的变化分析;并对研究区4年间的土地利用/覆盖状况及其动态变化在时间序列和空间序列上加以分析,阐明这种变化的外在表象,即林地、城镇用地、水域的增加和耕地、草地、未利用土地的减少;同时,探讨了这种变化的内在驱动力主要为人口增长、工业发展、政策导向等。研究成果为准确分析四川省土地利用状况和环境变化趋势提供了有效的数据支持,为国土资源的可持续土地利用提供决策依据。     

变化环境下沈乌灌域土地利用/覆盖时空变化分析

为了研究变化环境下内蒙古河套灌区沈乌灌域土地利用/覆盖时空变化,并对今后节水改造和节水规划提供指导依据,以沈乌灌域1995、2005年及2015年Landsat影像为数据源,采用基于CART算法的决策树分类对灌域20 a来5种土地利用/覆盖类型进行了分类,并计算了各土地利用/覆盖类型的单一动态度、双向动态度、变化趋势和状态指数,研究了引黄水量等环境变化因子作用下灌域土地利用/覆盖的时空变化。结果表明,(1)1995—2015年沈乌灌域内沙地和盐碱地分别减少了43.77%和62.54%,植被和荒地分别增加了75.10%和92.32%。(2)沙地、盐碱地和荒地向植被的转化是植被面积增加的主要原因;荒地频繁与沙地、盐碱地发生相互转化,相互转化的位置主要出现在沙地和渠道的周边。(3)引水量和地下水埋深是盐碱地、水体的变化主要因子,工程建设是沙地和植被覆盖区变化的主要因子。为缓解灌域的用水矛盾,今后在制定节水规划时应统筹考虑土地利用类型/覆盖与节水改造的关系。     

基于云平台和BFAST算法的地表变化检测方法

准确识别地表变化的时空信息,有助于探究地表自然环境和生态系统发展演变的规律,支撑相关的科研与行政管理工作。本文以河南某生态保护修复工程部分实施范围为研究区域,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以2013—2020年的98景Landsat8/OLI遥感影像作为数据源,应用Breaks for additive season and trend(BFAST)算法对地表变化进行了信息提取和制图。首先基于GEE云平台对Landsat8/OLI地表反射率数据集进行调用和预处理,基于CFMask算法对遥感数据集进行云影掩膜,开展光谱指数(植被指数NDVI)的计算以及时间序列数据集的构建。其次基于时序数据集与BFAST算法构建由趋势项、季节项和残差项组成的广义线性回归模型,通过最小二乘法求解模型中的未知参数集,以此进一步构建时序拟合模型,而后基于残差的Moving sums(MOSUM)方法对时序结构变化进行检测。最后从检测结果中抽取像元样点,通过与Google Earth高分辨率影像数据叠置和目视解译,开展结果验证和精度评价。结果表明,本文提出的方法在研究区的时序地表变化...     

基于空间分析的江宁土地利用变化特征的研究

利用多源遥感卫星数据,对江宁3个不同时期的土地利用现状进行解译得到了土地利用类型图,借助地理信息系统空间数据叠置功能以马尔柯夫概率模型的类型转移矩阵对江宁土地利用/覆盖变化进行了分析.结果表明,在近20年的时间里,由于经济的快速发展使城市化水平提高,导致辽宁耕地损失达4214.02hm2这些耕地被转化为城市基础设施建设用地和经济效益较高的养殖业,但人地矛盾日渐突出.     

土地覆被变化对径流量影响的GSAC模型分析

针对我国高寒区水文模型研究中基础数据缺乏、现有数据时空分辨率不高、蒸散发和积雪融雪难于定量计算等问题,选择基于栅格的萨克拉门托(GSAC)模型,通过设定不同的土地覆被变化情景,定量分析土地覆被变化对径流量的影响,并推求了宝清站枯水期流量。结果表明:率定参数后的GSAC模型在模拟位于寒区的宝清河流域日流量过程中,率定期和验证期的决定系数平均值为0.732 9,较好地再现了该流域1997—2001年逐日的流量过程;退耕还草、还林均会引起年径流量的增大,增幅在3.09%~44.85%之间,且退耕还草对流量的影响更大;退耕还草、还林的坡度与流域出口断面的流量具有负相关性,即坡度越小,流量越大;坡度超过15°的耕地还草后的平均流量与该区域的生态需水量最为接近。     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。     

三江平原典型流域土地利用格局变化与空间分异研究

以遥感和DEM数据为基本信息源,基于网格采样研究方法,利用动态度模型分析土地利用空间异质性规律,并从集水小区角度出发研究土地利用空间自相关格局。结果表明:挠力河流域土地利用变化呈现明显的阶段性,1990—2002年耕地面积增幅最大,且以水田增加为主,2002—2014年整体面积变化趋于缓和;1990—2002年土地利用变化剧烈程度显著强于2002—2014年,前后以趋缓为主,加剧区域较少;流域不同方向上动态度均具有较好的拟合趋势,不同时间段拟合趋势差异大,但基本保持东北方向变化剧烈程度强于西南方向的态势;1990—2002年,各集水小区动态度呈现明显的高-高型和低-低型集聚趋势,空间自相关关系显著,2002—2014年,高-高型数量显著减少,且多为旱地水田化发生区,动态度集聚性变差,差异逐渐趋于缓和,未来应根据集水小区的空间自相关格局进行土地利用开发管理,应重点关注高-高型土地利用问题,适当挖掘低-低型开发潜力,对高-低型进行开发控制,对低-高型进行重点开发引导。     

基于TM遥感影像的哈尔滨市城郊土地利用变化分析

基于1989和2001年两个时期的LandsatTM假彩色合成影像,在遥感与GIS支持下分析了1989～2001年哈尔滨市城郊土地利用变化态势.研究表明:土地利用转换趋势表现为天然湿地、草地减少,城市建设用地增加,耕地内部水田和旱地略有增加;天然湿地和草地减少已带来土地退化等严重负面效应.     

土地利用方式变化对水循环过程响应机制研究

以挠力河流域为研究区,利用1990年和2013年土地利用类型,结合基于格子玻尔兹曼方法(LBM)的TOPMODEL模型定量评价了土地利用方式变化对水循环时空变化过程的影响。结果表明:基于LBM法的TOPMODEL模型可以很好模拟挠力河流域降雨径流水循环过程,对研究区具有较高的适用性;研究区林地、草地和建设用地面积变化不大,对于土地结构变化贡献比较小,而未利用地和旱田部分转为水田对土地结构变化贡献大;由于种植水田,导致5月到10月间的流域总蒸散发量增加、根系区缺水量减少、非饱和带缺水量减少、地表水量减少、地下水量增加;蒸散发增幅达8.9%,根系区缺水量降幅达10.5%,地表水量减少达43%;水田对水文情势影响的差异主要体现在水稻生育期的差异上,分蘖期对蒸散发量、根系区缺水量和非饱和带缺水量影响较大;水田灌溉对水循环过程的影响按变化幅度从大到小的顺序为非饱和带缺水量、根系缺水量、蒸散发量、入根系区水量、出根系区水量和地下径流量,其中入根系区水量差值和出根系区水量差值接近。