中国农村居民点研究进展

分析了农村居民点研究中主要存在的问题,提出了该领域未来的发展方向,以对农村居民点研究提供参考。研究方法：随着我国社会经济的快速发展,农村居民点发生了一系列变化,大量文献对这种变化进行了阐述,对目前的研究成果进行总结梳理。研究结果：根据农村居民点的研究进展情况,从农村居民点空间结构及其变化、农村居民点演变驱动力机制、城乡一体化过程中有关农村居民点问题、农村居民点土地整理及其他有关农村居民点的研究等五个方面系统地总结农村居民点的研究进展。.研究结论：农村居民点研究的理论体系还需完善,空间分布提取方法有待提高,农村居民点土地整理方法尚需整合。     

玉米种植面积空间抽样调查方案优化设计

抽样比、样本空间布局及抽样单元尺度是组成空间抽样调查方案的基础要素。为进一步改善现行农作物种植面积空间抽样调查效率,该文以吉林省德惠市为研究区,以玉米种植面积为研究对象,选取正方形网格作为抽样单元,通过空间分析、"3S"技术与传统抽样方法相结合进行农作物种植面积空间抽样方案优化设计试验研究。结果表明,抽样单元间空间自相关性随单元尺度的增大而增大,两者间呈线性正相关关系。当抽样单元尺度为500 m×500 m时,抽样单元间空间自相关性几乎不存在。遵循传统抽样理论要求样本间相互独立原则,选取500 m×500 m作为最优抽样单元尺度;对抽样单元内玉米种植面积与耕地面积进行相关分析发现,两者间存在极显著线性正相关关系。为提高玉米种植面积空间分层抽样效率,可选取耕地面积作为分层标志;以抽样外推总体相对误差(r)和变异系数(coefficient of variation,CV)为空间抽样效率评价指标,在4种(简单随机、系统等距、分层随机及分层系统等距)样本空间布局方式中,选取分层系统等距抽样作为最优样本布局方式;在7种抽样比(0.5%、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%、3.0%、3.5%)设计水平中,选取1%作为最优抽样比。该文可为提高农作物面积空间抽样调查效率提供试验依据。     

基于物候模型的作物种植面积变化监测方法

在利用多时相数据进行作物变化监测中,通常根据日历选取同一天或相近日期的遥感数据来减小植物季相变化所导致辐射差异所带来的“伪变化”。但是物候存在着年际变化,且与日历日期并不完全一致,不同年份的作物的生长发育状况可能不同。该文利用气候数据建立了作物物候指标模型,利用该模型计算出的熟度指数作为选择季相差别最小的两时期遥感数据依据,选择了用于顺义地区冬小麦播种面积变化信息提取的两时期数据,并利用NOAA AVHRR/NDVI序列数据对选择结果进行了验证。结果表明利用该物候模型选择的两时期遥感数据季相匹配较好。该方法为消除或减小变化监测过程中植被季相差异所导致的辐射误差提供了新思路并进行了有益探索。该文还利用该方法,以北京顺义地区为研究区,采用图像差值法提取1999～2000年冬小麦播种面积变化信息,其中变化像元提取精度达到90%。