贵州省从江县梯田景观格局研究

基于遥感影像和高程数据,选择从江县为研究区域,结合目视解译和ArcGIS平台的表面分析,以梯田斑块多边形矢量图为基准,对梯田斑块的空间分布格局与坡度、坡向、海拔环境要素的关系和规律进行了细致的研究探讨,为现代梯田的管理与保护提供了理论参考和指导。结果表明:从江县现有梯田249 411块,总面积852 993.71 hm~2,面积≤10 hm~2的数量占95.30%,面积占79.71%,说明梯田以小块细碎分布为主;梯田通常分布于海拔500～850 m、、坡度2°～25°的东、东南、西北向山地。从江梯田的总体分布特征,与从江的地势、气候条件、少数民族聚落分布格局、水系分布等密切相关。     

元阳梯田空间分布特征研究

通过野外调查和GIS地形分析,获取元阳梯田的基本分布特征,旨在为进一步明晰元阳梯田的分布和形成格局,为现代梯田的管理和保护提供理论参考和指导。结果表明:元阳梯田现有面积26 363.02 hm²,集中在1 hm²左右,尤以小于1 hm²的分布最为常见,梯田常见分布在海拔1 000～1 300 m,坡度为15°～25°的西北、东北和北向山地。哀牢山特有的植被垂直分布特征和当地少数民族生存地分布特征,造就了元阳梯田的空间分布特征;低纬度干热河谷区常年出现的高温和高山“阴湿高寒区”受到冷气团的冷却和压迫,进而保障了元阳梯田水源充足,两者的结合造就了哈尼梯田特有的农耕文化景观。     

土地利用与地形因子关系研究——以砖窑沟流域为例

以黄土丘陵沟壑区的砖窑沟流域为例,依据2003年和2008年两期土地利用现状图,采用地理信息系统(GIS)软件和统计分析(SPSS)软件,进行了基于10m×10m栅格单元的土地利用与地形因子关系的研究,探讨了土地利用格局的演变及其驱动力。结果表明:基于栅格的土地利用类型与坡度、坡向和海拔关系的综合分析是从数量上准确剖析土地利用空间分布特征及其演化规律的有效方法;砖窑沟流域的海拔、坡度、坡向的平均值分别为1069m、19.24°和279°(西坡);采用各种土地利用类型的sin(坡向)和cos(坡向)平均值绘制坡向分布图,可直观地显示各种土地利用类型坡向分布特征。分析表明,农田和宜林荒山共占流域总面积的80%左右,二者的分布和变化控制着整个流域土地利用的地形分布格局。农田主要以坡地和梯田的形式分布于坡上、峁顶和梁顶,坡度较低,而海拔较高,与坡度呈显著负相关,与海拔呈显著正相关;而宜林荒山往往分布于坡度较大而海拔较低的位置,与坡度呈显著正相关,而与海拔呈显著负相关。研究结果反映了黄土丘陵沟壑区土地利用的地形地貌特征。生态建设项目的实施可在短时间使土地利用的空间分布发生较大变化。     

半湿润半干旱过渡区洮河流域植被盖度变化特征

[目的]通过对半湿润半干旱过渡区洮河流域较高空间分辨率植被盖度变化分析,为新一轮退耕还林还草政策落实,流域生态文明建设和可持续发展决策等提供参考。[方法]以1993年Landsat 5TM,2001年Landsat 7ETM+,2015年Landsat 8OLI和ASTER GDEM为数据源,先用像元二分模型反演植被盖度,再用流域分区、高程、坡度及坡向分级所得基础单元,统计分析各单元内的植被盖度均值和植被盖度变化面积比例。[结果]1993—2015年洮河流域植被盖度均值增加了17.52%,正向变化面积比占62.24%,负向变化面积仍占有6.41%;3期数据均表明,高程2 500m以下植被盖度最低,高程4 000m以上无明显变化与负向变化面积比例之和最大;坡度0°~5°,10°~15°之间植被盖度均值最低但增幅最大,无明显变化和负向变化面积比例之和随坡度增加而增加,并在60°以上达到最大;坡向对植被盖度分布的限制作用逐渐减弱。[结论]洮河流域植被地形分异特征明显,植被盖度总体呈现增加趋势,但还存在一定的负向变化;未来应重视高程2 500m以下,坡度20°以下,坡向为平地、西坡、南坡的植被恢复;加强4 000m以上,坡度45°以上和东坡、东北坡现有植被生态保护。     

1999-2016年天山西部植被覆盖的时空变化

[目的]调查天山西部生态环境植被覆盖状况,为科学保护区域生态环境和管理提供科学依据。[方法]以天山西部林区—霍城林场为研究对象,基于1999,2007和2016年3个时期的Landsat TM遥感影像和DEM数据,运用归一化植被指数分析研究区植被覆盖情况和空时变化特征。[结果]时间变化上,1999—2016年期间霍城林场植被覆盖以Ⅱ和Ⅲ级为主,所占比重达到55%以上,总体上是呈现上升趋势;空间分布上,霍城林场因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同而出现不同的分布和变化特征,当海拔在1 500~2 000 m和2 000~2 500 m或者坡度30°~45°的区域时,植被覆盖度相对较高;当海拔 < 1 500 m以及 > 2 500 m或坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度相对较低;植被覆盖度随着坡向的变化而变化着,呈现出阴坡 > 半阴坡 > 半阳坡 > 阳坡的分布特征;当海拔 < 1 500m和坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度变化较为明显,而当海拔 > 2 500 m和坡度 > 45°的区域时,因受人为社会活动影响小,植被覆盖变化不明显。[结论]1999—2016年期间,霍城林场植被覆盖在时间变化上总体呈现上升趋势,在空间分布上因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同呈现不同的分布和变化特征。     

基于GIS的县域土地利用与地形因子关系研究--以陕西省黄陵县为例

以陕西省黄陵县为研究区,基于研究区的DEM和土地利用现状图,利用ArcGIS提取了该区的地形特征(高程、坡度和坡向)及土地利用信息,并将各地形特征与土地利用信息进行了叠加分析,研究了不同高程、坡度和坡向上各土地类型的分布状况。结果表明,在坡度和高程层面上,耕地、园地和住宅用地都集中在坡度小于3°和海拔较低的地区。而林地则集中在坡度大于8°和海拔大于1 000m的区域。而对于坡向而言,除平面被广泛利用外,其余坡向也都有不同程度的利用,并无太大差别。     

地貌特征与土壤侵蚀空间分布直方图相似度研究

直方图是数字图像的重要特征之一,直方图相似度代表了两幅图像特征分布之间的相似程度。该文对土壤侵蚀强度的空间分布直方图与地貌海拔、坡度以及坡向分布直方图进行了相似度计算。研究表明：坡度和坡向的空间分布与土壤侵蚀强度的空间分布较一致;土壤侵蚀微度、轻度和中度与海拔空间分布较一致;土壤侵蚀强烈及以上空间分布与海拔空间分布不一致;土壤侵蚀海拔特征空间分布反映了土壤侵蚀的特有性质,坡度能部分反映侵蚀特征,而坡向特征几乎是地貌自身性质的反映。研究成果可为更深入地认识土壤侵蚀空间分布规律提供参考。     

甘肃白龙江流域土壤有机碳与全氮储量的空间格局特征

土壤有机碳与全氮储量的空间格局特征不仅可为土壤质量管理提供科学依据,也可为流域生态系统管理及人类活动管控提供参考。基于GIS软件平台,统计分析了甘肃白龙江流域土壤有机碳与全氮储量及碳氮比的空间格局特征,并探讨了海拔、坡度、坡向和植被覆被类型对土壤有机碳、全氮储量空间分布的影响。结果表明:甘肃白龙江流域平均土壤有机碳、全氮储量分别约为87.94×10~3 kg hm~(-2)和7.02×10~3 kg hm~(-2),两者在空间上均呈现西北向东南逐级递减的态势;流域土壤有机碳储量随海拔和坡度的增加呈先增后减的变化趋势,其高值区主要分布在2053~3779 m和20°~35°区段;土壤全氮储量随海拔上升而增加,随坡度增加呈先减再增后减的趋势,其高值区主要分布在20°~35°区段;坡向对流域土壤有机碳、全氮储量空间分布的影响相对较小;常绿针叶林、常绿阔叶林和落叶针叶林是流域土壤有机碳、全氮储量的高值区,低值区集中在耕地。     

丹江流域陕西片土地利用空间分异性特征研究

应用遥感与地理信息系统技术,通过矢量数据和栅格数据的转换和数据叠加方法,研究了丹江流域陕西片不同高程、坡度、坡向及起伏度4种地形因子下的土地利用/覆盖特征及其多样化指数。结果表明,丹江流域土地利用类型以草地为主;除水域外各种土地利用类型随高程分布特征均呈现明显的峰值特征,其中耕地、林地以及草地在海拔800～1 200m内面积比重较大;15°～25°坡度上各土地利用面积比重最大;坡向对土地利用类型分布的影响较小;海拔200～300m是林地和草地2种地类共同的起伏度临界区间。研究结果反映了土地利用变化过程及其自然驱动力影响特征,为进一步研究丹江流域土地利用结构调整和水土保持措施规划提供了科学依据与理论支持。     

基于TM数据的黑土有机质含量空间格局反演研究

以吉林省黑土区为例,采集区域土壤样本,获取Landsat TM遥感影像,基于有机质含量(SOM)与土壤反射率的定量关系,筛选出与土壤有机质分布相关的波段TM1、TM5,建立区域土壤有机质遥感预测模型。结果表明,表层土壤有机质含量的对数值与TM1、TM5的灰度值(Digital Number,DN)呈显著负相关关系,满足二次多项式回归关系,基于TM1、TM5波段DN值的回归模型预测研究区表层土壤有机质含量,结果可靠。研究区表层土壤有机质含量15 g kg-1的区域主要分布在东部地区,含量在15~20 g kg-1的区域主要分布在中部地区,含量在20~25 g kg-1的土壤主要集中在西部地区。调查表明东部地区和中部地区主要是典型黑土,地形部位较高,排水条件较好;西部地区主要是草甸黑土,地势平坦,地下水位适中,水分条件充足,有机质含量较高。     

1977-2013年玛河流域山区冰雪覆被消融态势分析

对1977年MSS,1990年、2000年和2013年TM影像采用监督分类最大似然法区分冰雪与其他地物,探测冰雪面积及储量变化趋势,结合梯度、坡度、坡向等分析其分布规律。结果表明:（1）时间上:1977—2013年玛河流域山区冰雪面积从3 125.63 km²减少到745.81 km²,总退缩面积为2 379.82 km²,占1977年冰雪总面积76.14%。其中1977—1990年,年均变化率为1.6%,1990—2000年为2.9%,近13 a为2.0%,总体上呈“小—大—小”趋势退缩;玛河流域山区冰雪储量减少明显,减少量为1 446.75 km³。（2）空间上:海拔≤2 700 m的梯度冰雪消减最快,速率达到25.55 km/a,其次是海拔2 700～3 600 m,消减速率达到23.44 km/a,最后是海拔3 600～5 242 m的消减速率,仅为17.11 km/a;坡向上,冰雪分布阴坡大于阳坡,北坡、东北、西北坡分布最多,东坡、西坡次之,南坡、东南坡、西南坡最少,但不同坡向分布的冰雪百分比没有明显变化;坡度上,冰雪主要分布在坡度0°~50°,所占比例超过95%,≥50°雪盖分布较少。（3）控制冰雪变化的主要两个因素是夏季均温和年降水量,其中夏季气温对冰川的消融量起决定作用,年降水则影响冰川的积累量,冰雪覆被消融态势随自然因素和人类活动影响进一步加剧。     

基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究

以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。     

陕北黄土丘陵地区坡耕地遥感分类方法研究

陡坡开垦使坡耕地面积扩大是造成黄土高原水土流失严重、生态恶化的根本原因。应用遥感技术,及时准确地掌握坡耕地的分布特征及面积数据,对合理实施退耕还林还草工程意义重大。以陕北黄土丘陵沟壑区为实验样区,以TM图像为主要信息源,采用非监督分类与监督分类相结合的混合分类方法提取坡耕地信息。通过改进采样方法,在非监督分类生成的初始训练样本的基础上,进行删除、增补、合并等样本调整,使训练样本的选取精度大大提高,明显提高了分类精度。研究证明,在黄土丘陵沟壑区,采用混合分类方法进行坡耕地分类,较好地解决了大量存在的坡耕地同物异谱的现象,是进行坡耕地调查与监测的理想方法。     

西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应

为探究西南地区生长季植被覆盖时空变化特征以及驱动因子如何定量影响其动态变化,基于MODIS NDVI数据,通过趋势分析、变异系数、相关分析等方法研究了西南地区2000-2016年生长季植被覆盖的时空变化特征,并结合气候因子、DEM数据,分析了植被覆盖对气候与地形因子的影响程度。结果表明:西南地区近17年来生长季NDVI呈增长趋势（0.009/10 a）,其中4月份增速最显著（0.029/10 a）;呈增加趋势的区域占研究区总面积71.94%,主要分布在东部与东南部区域;植被覆盖变化以较低稳定（31.15%）与中度稳定（25.36%）占主导。研究区NDVI与气温、降水的相关性在空间分布上主要以正相关为主;月尺度NDVI与气候因子的相关性高于年尺度的值;植被覆盖度与月平均气温的相关性高于其与月降水量的相关性,植被生长对降水月变化的响应不明显,对气温的响应无明显滞后效应。研究区平均NDVI在海拔大于4 000 m区域最小（0.30）,在坡度0°~5°区域最小（0.37）,但是NDVI的显著退化趋势则是以海拔大于4 000 m处最大（14.33%）;海拔大于4 000 m区域主要受降水控制,坡度5°~15°区域主要受气温控制;坡向对植被生长变化的影响没有海拔和坡度影响大。     

基于GIS的高原植被空间格局与地形因子相关关系研究

以青海省境内黄河上游茨哈峡为例,运用GIS空间分析方法,对该地区的地形因子(高程、坡度和坡向)进行提取,并与植被类型图进行叠加,运用多样性指数、均匀度等植被指数分析该区植被空间分布格局与地形因子的关系,研究了植被指数随地形的变化趋势。结果表明,植被空间分布与地形因子关系密切,亚高山暗针叶林最优生长区间为海拔3290~3880 m,坡度25°~45°的阴坡;山地圆柏林则适宜生长在同样坡度,海拔3880~4470 m的阳坡;针阔混交林、高山落叶阔叶林最优生长区间分别为15°~25°,2700~3290 m的阴坡和2995~3290 m的(半)阴坡;高寒灌丛和高寒草原在各坡度和坡向分布范围都比较广。     

基于决策树模型的土壤有机质制图

Based on a case study of Longyou County, Zhejiang Province, the decision tree, a data mining method, was used to analyze the relationships between soil organic matter (SOM) and other environmental and satellite sensing spatial data.The decision tree associated SOM content with some extensive easily observable landscape attributes, such as landform,geology, land use, and remote sensing images, thus transforming the SOM-related information into a clear, quantitative,landscape factor-associated regular system. This system could be used to predict continuous SOM spatial distribution.By analyzing factors such as elevation, geological unit, soil type, land use, remotely sensed data, upslope contributing area, slope, aspect, planform curvature, and profile curvature, the decision tree could predict distribution of soil organic matter levels. Among these factors, elevation, land use, aspect, soil type, the first principle component of bitemporal Landsat TM, and upslope contributing area were considered the most important variables for predicting SOM. Results of the prediction between SOM content and landscape types sorted by the decision tree showed a close relationship with an accuracy of 81.1%.     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。     

基于GIS的植被空间格局特征与地形因子的相关关系--以陕西省耀县为例

以陕西省耀县为例,通过GIS空间分析方法,分析了耀县植被空间分布格局与地形因子(高程、坡度和坡向)的关系,研究了植被指数随地形的变化趋势。研究结果表明,植被空间分布与地形因子关系密切,并呈现一定的规律性。