福建省土地适宜性及使用变化研究

To present the current status of land quality and distribution and the trends in land use change, the physical suitability of cropland and forestland and the associated changes in Fujian Province were evaluated and analyzed using data obtained from geographical information systems （GIS） and remote sensing （RS）. Of the total land area of Fujian Province, first class suitable cropland accounted for only 4.21%, whereas unsuitable cropland accounted for 84.78%. The percentage of first class suitable cropland in the southeastern region （5.32%） was much higher than that in the northwestern area （2.91%）. Only 13.63% of the existing cropland area consisted of first class cropland and 70.08% was classified as unsuitable for cultivation. Of the total land area of Fujian Province, the first class forestland comprised 55.25% and the unsuitable forestland （including third class） comprised 21.2%. The percentage of unsuitable forest area in the existing forestland was only 5.5%. From 1996 to 2001, cropland and unused land decreased significantly, whereas forestland and land used for urban and transport increased rapidly. Therefore, the major tasks ahead will be the land development for full grain production potential, the better coordination of allocating land to different uses, and the regulation inappropriate activities that damage agricultural ecosystems.     

基于GIS的土壤适宜性评价方法研究与系统实现

以漳州市为研究区域，采用矢量数据结构模型，以评价因子图层叠加后生成的图斑作为评价单元，在组件式GIS开发工具Super Map软件支持下，建立一种可以由用户任意选择进行适宜性评价的农作物对象，确定适宜性评价指标和评价标准的适宜性评价咨询系统。系统支持用户事先将不作评价的地物类型剔除，同时可以通过将用户在使用系统过程中建立的各种农作物生态指标库保存起来，从而使系统在用户的不断参与下更加方便实用。同时系统能够对收集的各类数据进行动态管理，具有相关的统计、分析和管理功能，可方便及时地为地区引进农作物新品种，并为农业生产结构调整提供依据。结合土壤适宜性评价系统的开发实践，对土壤适宜性评价的实现过程与方法进行了探讨。     

基于GIS的土壤适宜性评价方法研究与系统实现

以漳州市为研究区域,采用矢量数据结构模型,以评价因子图层叠加后生成的图斑作为评价单元,在组件式GIS开发工具SuperMap软件支持下,建立一种可以由用户任意选择进行适宜性评价的农作物对象,确定适宜性评价指标和评价标准的适宜性评价咨询系统.系统支持用户事先将不作评价的地物类型剔除,同时可以通过将用户在使用系统过程中建立的各种农作物生态指标库保存起来,从而使系统在用户的不断参与下更加方便实用.同时系统能够对收集的各类数据进行动态管理,具有相关的统计、分析和管理功能,可方便及时地为地区引进农作物新品种,并为农业生产结构调整提供依据.结合土壤适宜性评价系统的开发实践,对土壤适宜性评价的实现过程与方法进行了探讨.     

基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究

为了判断应用遥感技术进行耕地质量识别的可行性,该文以多光谱遥感影像为数据源,采用遥感技术提取耕地质量影响因素,进行耕地质量遥感识别评价。通过建立反演模型和实地验证,有机质含量、地形坡度与表层土壤质地可以利用遥感影像有效获取;灌溉和排水因素理论上可以通过遥感影像识别,但资料获取较困难,可通过专题图和影像解译相结合的方法获取;剖面构型、障碍层次和土壤酸碱度等因素通过遥感识别的准确度较低。以自然等指数作为遥感识别评价成果,利用已有农用地分等成果对其进行验证,结果表明,在误差范围[7%,7%]内二者具有高度一致性,因此基于多光谱遥感进行耕地质量识别评价具有一定的可行性。该研究可为耕地等别评价因素识别、耕地质量评价和动态监测提供参考。     

基于遥感与GIS的低丘红壤区耕地开发潜力评价

以遥感和GIS技术为支撑,对浙江省兰溪市的低丘红壤区的耕地开发潜力进行了评价.以地形、土壤以及开发程度为基础,构建评价指标体系,采用综合指数法计算各单元的综合得分,并将潜力值分为四个等级.评价结果表明:适宜开发、允许开发、限制开发和不适宜开发的低丘红壤资源分别为3151.53、8790.71、8840.64和35175.25 hm2.评价结果与各指标的相关分析表明,开发潜力与坡度和土地利用现状存在强相关,与其他指标的相关性很低.坡度在≤6°、6～15°和15～25°的范围内,适宜开发的资源分别占总量的50.57%、43.36%和6.07%,允许开发的分别占12.67%、42.59%和44.75%.适宜开发的资源主要由果园和疏林地组成,二者占总量的74.68%;允许开发的资源主要由园地构成,二者占总量的88.95%.允许开发和适宜开发的资源在各城镇之间的分布极其不平衡.实地考察显示,耕地后备潜力评价与当地实际情况比较吻合.     

基于遥感的矿业用地演变规律分析

矿业集聚区内的矿业用地分布直接关系到区域土地利用安全格局。该文以武安市为例,以1996年、2006年TM图为数据源,采用遥感资料自动识别软件（ENVI）和人工目视解译相结合的方法,利用ARC/INFO软件提取土地利用类型动态变化矩阵反映土地利用面积变化,表明区域内变化率最大的用地类型是工矿用地;通过景观分析软件FRAGSTATS3.3获取土地利用景观指数,表明工矿景观要素在区域中所起的作用在增加,各类用地分布的复杂程度提高,总体景观格局离散程度与变化幅度有限,矿业用地与矿产资源分布的总体集聚性非常强。     

基于GIS和模糊数学方法的多方案下农用土地多宜性评价

在可持续发展理论的指导下,以湖北省潜江市后湖农场流塘分场为研究对象,运用地理信息系统(GIS)和模糊综合评价方法,建立了最大生产潜力和最高经济效益两种方案下的土地评价系统.系统中针对不同方案、不同作物分别确立不同的评价指标体系及评价指标分级标准,采用标准化函数的方法对分级标准及评价指标值进行标准化,应用模糊综合评判法和GIS技术确定各评价单元的适宜性等级并绘制土地多宜性评价专题图.结果表明流塘分场的大部分地区在两种方案下多宜性均较好,该结果符合当地实际,客观可行.     

基于遥感光谱的干旱区土地退化评价体系构建

干旱区土地退化(荒漠化)作为全球面临生态环境挑战之一,对粮食安全、环境质量和区域自然资源管理至关重要。土地退化本质是人与自然因素协同作用下土地利用/覆被类型、数量、结构以及功能的改变而引起的生态服务价值降低,核心是土壤和植被的退化。一方面,人与自然共同作用下的土地利用覆被可以表征土地退化状态,另一方面植被-土壤生境时间序列相互作用过程进一步辅助土地退化过程诊断。因此,该文首先从覆被结构、退化类型和退化程度3个层次建立干旱区土地退化状态评价体系。其次,采用GF-1/WFV时间序列遥感影像,基于多端元光谱混合分解模型建立土地利用/覆被精细分类量化表征下垫面质量属性,并进一步利用植被-生境组分互动特征参数进行功能量化,综合评价民勤2015年退化类型和退化程度。最后,结合地面立地景观照片以及采样点实测数据,对土地退化状态评价结果进行绝对定标和交叉验证。结果表明:遥感评价识别土地退化类型和程度的能力分别为87.5%和78.7%。对于民勤旱地系统,沙化过程、沙-盐化过程是主要的土地退化过程,轻度沙化、中度沙化为主导退化程度。该方法为宽波段遥感国产高分1号卫星在旱地系统土地退化状态信息提取和深入应用提供科学依据和实证研究。     

土地资源遥感监测产业化应用方法探讨

遥感技术已广泛应用于国土资源调查、评价和监测等领域，而遥感数据处理与分析仍是制约其应用深度的重要因素。该文在对比分析目前资源遥感监测技术的基础上，探索了基于两个时相遥感影像的变化信息提取、基于遥感影像与基年土地利用现状图的变化信息提取和基于最新遥感影像土地利用现状信息提取等关键环节的技术方法，提出了适合工程化和规模化应用的解决方案，为遥感技术在土地资源领域的深入应用提供技术支持。     

基于遥感与GIS的土地用途转移分析——以洞庭湖区为例

采用遥感、GIS一体化技术，以1989～1990、1999～2000年获取的陆地资源卫星Landsat TM或ETM图像为主信息源，对洞庭湖区近10年土地用途的转移变化进行了检测，对驱动变化的主要因素进行了分析。结果表明，1990年以来的10年间，耕地减少0.9万hm²，占总面积的比重减少了0.32%；各类建设用地总计增加了0.75万hm²，比重增加0.26%；水域增加0.16万hm²，比重增加了0.06%。林地略有减少，草地、未利用地略有增加。流失的耕地中，绝大部分被退田还渔还湖，或被建设用地所占用。建设用地的扩张占地中，耕地被占74.08%，林地被占20.86%。土地利用、土地价格及税收等方面的政策、城市化与工业化、农业结构的调整、以及科技的进步对土地用途的转移有决定性的影响。     

基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。     

基于RS与GIS唐山市城镇扩展对耕地产能影响的定量评估

分析研究当前区域性耕地资源数量与质量的变化格局和态势,定量评估城镇扩展对耕地产能的影响,具有重要的理论和现实意义。以唐山市1993年和2003年两期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据,运用Erdas软件进行人机交互解译,并借助GIS软件分析城镇扩展对耕地面积和空间分布的影响。基于农用地分等成果为基础,通过典型调查,建立耕地利用等指数和耕地实际产量的回归模型,定量估算10 a间城镇建设用地扩展对耕地产能造成的损失。研究表明10 a来唐山市建设用地总量迅速扩展,主要增加源为耕地,城镇建设用地扩展占用耕地的面积达14.27×103 hm2,主要分布于丰润区和丰南区,即1993－2003年间唐山市城镇发展方向主要为南北双向扩展,该两区产能损失分别占全市总损失产能的41.88%与37.97%,且城镇扩展占用的多是7等以上城镇周边农业基础设施好、生产力水平较高的农田,损失产能达1.35×105 t,对区域农业生产和粮食安全产生了不容忽视的影响。     

基于无人机遥感影像监测土地整治项目道路沟渠利用情况

为客观监测和有效评价土地整治项目基础设施建后利用情况,初步探讨利用无人机航拍影像结合智能算法识别设施利用状态的可能性,该文选取典型项目,利用多旋翼无人机航拍获取高分辨率影像,提取田间道路和骨干沟渠影像网格切片,通过BoW模型构建典型地物样本特征库基于样本纹理特征进行分类,利用支持向量机模型对研究区骨干线状基础设施利用状况进行识别,并依据目视解译和实地勘察对识别结果进行了精度验证。结果显示无人机遥感方法可以初步识别研究区基础设施建后利用情况;研究区田间道路病害和骨干沟渠淤塞情况识别总体分类精度达到80%和70%;田间道路分类误差主要来自通行不畅与路面裂缝,骨干沟渠分类误差主要来自轻度淤塞;提高影像精度情况下,田间道路利用状况识别精度有所提升但不显著,骨干沟渠通畅状况识别精度无明显变化,模型对宽度2 m以下沟渠识别结果精度较差。研究表明,基于无人机遥感对土地整治项目基础设施利用情况进行自动分类识别具有可行性且效率较高,而监测精度有待于后期进一步提升。     

Land suitability assessment for perennial crops using remote sensing and Geographic Information Systems: A case study in northwestern Egypt

Abstract

The main objective of this study was to develop a Geographic Information Systems-based model for land suitability assessment for guava, olive and date palm in the North-western coast of Egypt. Soil, climatic and landscape database as well as satellite image have been integrated through Geographic Information Systems (GIS). A Landsat ETM+ image dated 2001, was classified using maximum likelihood classifier to produce land use/land cover map. Physical and chemical analyses of 57 soil profiles were interpolated to produce continuous land characteristic maps that are relevant to the requirement of the considered crops. These maps with climate and land cover map were integrated using GIS to produce land suitability maps for guava, olive and date palm. Two types of land suitability maps were produced in this study namely: Continuous land suitability maps and conventional land suitability classified maps. For each of them six land suitability maps were produced for the three crops in which three are for actual land suitability and the other three for potential land suitability. It was found that the suitability was higher for date palm followed by olive and the lowest suitability was assigned for guava.     

Development of a land suitability model for saffron (Crocus sativus L.) cultivation in Khost Province of Afghanistan using GIS and AHP techniques

In this study, we have attempted to develop a land suitability model for saffron, an agronomic crop, which is economically viable, environmentally bearable and socially equitable at Khost Province of Afghanistan. The objective was to determine different land suitability classes for saffron cultivation using Analytical Hierarchy Process (AHP) and Geographic Information System (GIS). A decision tree was developed encompassing the physical, economic and social criteria. We used the secondary data (meteorological, remote sensing) from available sources and also substantial primary data generated from soil survey, interviews and experts’ opinion. A total of 30 physical and socio-economic factors were included in the analysis. The final land suitability result showed that out of the total land area of Khost Province, 1.5, 4.5, 8.6 and 85.4% areas were highly suitable, moderately suitable, marginally suitable and not suitable, respectively. This modelling approach can be applied to determine the suitability of land for other crops covering a wider geographical region of Afghanistan.     

基于空间LDA模型的高分辨率遥感影像地物覆盖分类

高空间分辨率遥感影像可以更为精确地分析地物覆盖类型,但空间分辨率的提高也对现有分类方法带来了新的挑战,隐狄利克雷分配(latent dirichlet allocation,LDA)模型能够建立遥感影像底层特征和高层语义之间的联系,但是当前LDA模型在遥感影像分析领域的应用以场景分类和图像检索为主,已有的一些关于土地覆盖分类研究缺少对高分辨率遥感数据的空间关系进行挖掘。该文在标准LDA模型的基础上,利用词包模型构建方法生成的影像文档和单词对象来展开试验,利用多尺度分割挖掘影像中对象的空间关系,设计"主题流行度"和"主题内容"2种形式的影像文档区域属性,以协变量的形式作为LDA模型的先验知识,提出一种空间LDA模型(Space-LDA)。利用无锡宜兴市Quick Bird影像验证该模型在高分辨率遥感影像分类中的有效性,结果表明空间LDA模型分类结果不仅明显优于标准LDA,而且对区域尺度的变化具有一定的鲁棒性,空间区域信息同时从主题流行度和主题内容2个层面提供了推理信息,使模型具有更灵活的结构。     

基于夜间灯光遥感数据的城市土地集约利用评价模型

该文利用夜间灯光遥感数据和城市建城区统计数据进行城市土地集约利用研究,构建基于城市灯光强度的土地集约利用评价模型,并对城市夜间灯光和土地城市化的异速生长特征进行分析;考虑到城市灯光数据反映出的土地城市化可能存在滞后效应,提出一种顾及滞后效应的城市灯光-土地城市化水平土地集约利用评价模型,选择江苏省不同发展水平的典型城市,分别进行基于滞后项系数的灯光与存量用地和新增用地之间的制约关系分析。试验结果表明:夜间灯光遥感数据能较好反映城市土地利用水平,城市灯光相对于土地城市化存在滞后现象,相比于传统的异速生长模型,该文提出的顾及滞后效应的异速生长模型在城市土地集约利用的研究中拟合优度有较明显的提高,在江苏省5个典型城市的对比试验中平均提高4.0%,并且江苏省"1+3"新功能区格局在异速生长模型特征分析中也有明显的地区特征,验证了模型的适用性。该研究可为中国城市化过程中的土地集约利用评价方法提供参考。     

基于遥感评价城市扩张对耕地质量等级结构及产能的影响

快速的城市化过程占用大量的优质耕地资源,引发耕地质量下降和产能损失已成为中国耕地保护面临的重要问题。该文利用遥感影像和耕地质量等级数据评价了近30 a来江苏城市扩展对耕地质量和产能的综合影响。研究发现江苏的城市扩张迅速,因城市建设引起的耕地损失约占耕地总量的7%。其中被占用耕地中以优质耕地为主,一、二、三等级耕地约占60%。从质量等级结构上来看,耕地质量结构有恶化的趋势,表现在一、二、三等优质耕地比例下降1.5%,而四、五、六、七等劣质耕地同比例上升。耕地数量和质量的同步降低引起生产能力下降14%。城市占用农地对耕地质量和生产能力的综合影响应该给予足够的重视。     

基于遥感蒸散发数据的耕地灌溉保证能力评价方法

灌溉保证能力是耕地质量的重要方面,为了提高区域耕地质量监测信息的获取效率,该文构建了一种基于遥感蒸散发的耕地灌溉保证能力评价方法。以MODIS蒸散发产品(MOD16)为数据基础,在水量平衡原理的基础上,利用降雨量、MOD16A2产品中的实际蒸散发参量,计算年度有效灌溉量;利用地面气象站点计算的参考作物需水量和MOD16A2月合成产品中潜在蒸散发参量,建立回归方程,得到空间连续的参考作物需水量;采用作物系数法结合区域作物类型分布图计算年度作物需水量,并在此基础进一步计算年度灌溉需水量;将有效灌溉量与灌溉需水量之间的比值作为灌溉保证能力评价的基础,利用多年的灌溉保证能力评价指标,监测和评价耕地灌溉保证能力。以河北省衡水市为研究区,开展了试验验证,结果表明,耕地灌溉保证能力综合评价结果与2012年补充完善后农用地分等成果中灌溉保证率的分级结果相比,除了在空间整体分布上具有较好的一致性外,级差小于1级的栅格单元达到75%以上。该文构建的灌溉保证能力评价指标物理意义明确、可获取性强,评价方法能够满足区域耕地质量监测与评价的应用需求。     

耕地"非农化"遥感解译样本分类体系及应用

了解耕地"非农化"的时空格局及其演变过程，是合理制定土地利用政策的重要依据；卫星遥感具有大范围的时空监测能力，基于遥感影像进行耕地监测，极为高效。针对耕地"非农化"类型复杂多样、"非农化"遥感监测分类体系缺乏的问题，该研究提出了耕地"非农化"遥感解译样本分类体系，进而构建耕地"非农化"遥感解译样本库。针对样本采集效率低、质量差的问题，该研究提出了一种基于地理国情监测成果的快速样本采集方法，用于快速获取高精度、高可靠性的"非农化"遥感解译样本。为验证方法的可行性和有效性，选取湖北省范围作为研究区域，利用该研究所提出的耕地"非农化"样本体系和样本采集方法，采集了覆盖平原、丘陵、山地、高山等地形的9类样本，并形成了深度学习模型训练的样本库；选择EfficientNet深度学习网络提取湖北省耕地"非农业"空间分布。结果表明：1）基于地理国情监测成果的样本采集方法可以极大地利用地理国情监测数据空间、属性精度高的特点，快速、精确定位变化样本。2）依据分类体系采集的样本用于模型优化后，样本数量超过5 000时，模型精度有明显提高。在验证区域，采用目视解译和外业核查点的方式进行精度验证，其正检率分别为67.0%和76.5%，召回率分别为77.9%和76.5%。3）利用样本体系训练构建的网络模型相较于全要素样本训练模型，精度有显著提高，5个核查区正检率均提高20个百分点以上。因此，该研究提出的方法可以提高耕地"非农化"遥感监测的效率和精度，可适用于区域尺度的耕地遥感季度监测。