基于CCI-LC数据的甘南和川西北地区土地覆盖类型时空动态分布及草地面积变化驱动力研究

土地覆盖变化是评价生态系统健康的关键,并对可持续发展有重要意义。遥感技术是实现快速动态监测大面积土地覆盖变化的有效方法。结合野外实测土地类型数据和Landsat 8 OLI影像,对欧空局全球土地覆盖产品(CCI-LC)在甘南和川西北地区分类精度评价的基础上,分析了研究区1992-2015年土地覆盖类型的时空动态变化特征,并从自然和人为两方面因素出发,研究了该地区草地面积变化的驱动力。结果表明:1)CCI-LC产品在甘南和川西北地区的总体精度为76.79%,在六大土地覆盖类型中(草地、林地、裸地、水体、永久冰雪和人类占用地),草地的用户精度最高(94.88%)。2)在1992-2015年,草地面积整体上呈减少趋势,且在1994-2001年发生了较大的变化,减少了6760.53 km²,动态度为-0.53%·年^-1。3)1992-2000年研究区主要发生草地、林地和人类占用地三者之间的相互转化,其中草地以转出为主;2000-2010年研究区土地覆盖类型的变化多样,草地仍以转出为主,但转出面积较上一时间段大幅度减少;2010-2015年间研究区地物类型的转换关系更加复杂,其中草地以转入为主,转入来源仅为林地和人类占用地。4)农业GDP和牧业GDP是甘南和川西北地区草地面积变化的主要驱动因素,且两者均与草地面积呈负相关关系。提供了一种宏观、快速、低成本分析长时间序列土地覆盖类型动态变化的遥感监测方法。     

基于CASA模型和MODIS数据的甘南草地NPP时空动态变化研究

植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)在全球气候变化及碳循环研究中扮演着重要的角色,精准快速的估算NPP对评估区域生态系统承载力以及合理利用自然资源具有重要的意义。利用2011-2014年甘南地面实测草地地上生物量(aboveground biomass, AGB)数据和根冠比系数计算的草地NPP数据,分别验证了MOD17A3 NPP产品和基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型估算的草地NPP的精度,分析了2000-2016年甘南地区草地NPP的时空动态变化。结果表明:基于CASA模型模拟的草地NPP精度整体上高于MOD17A3 NPP产品的精度,其均方根误差(root mean square error, RMSE)较MOD17A3 NPP小9.94 g C·m^-2;CASA模型分析的甘南地区草地NPP总体上呈现由西南向东北逐渐减少的趋势;对不同草地类型而言,沼泽类的平均NPP最高(469.07 g C·m^-2),温性草原类最低(324.18 g C·m^-2),而占研究区草地总面积比例较大的高寒草甸类和高寒灌丛草甸类草地的平均NPP分别为449.22和465.27 g C·m^-2;2000-2016年间,甘南地区大部分草地NPP稳定不变,其面积占研究区草地总面积的75.31%,NPP呈增加趋势的区域占草地面积的22.63%,而NPP呈减少趋势的区域占比最小,仅为2.06%。以上研究结果表明CASA模型在高寒地区草地NPP评估、草地资源合理利用与管理方面具有重要的应用价值。     

Sentinel-2和GF-1影像结合提取苜蓿空间分布

及时准确地获取苜蓿空间分布信息有利于对草业生产发展和管理提供科学数据支撑。该研究基于GF-1/WFV和Sentinel-2遥感影像,以甘肃省金昌市作为研究区,构建了苜蓿的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）数据集,并结合苜蓿光谱反射率随生育期的变化规律,提出一种利用MATLAB寻峰函数（Findpeaks）提取苜蓿遥感特征的方法,通过确定最小峰值突出（Minimum Peak Prominence,MPP）值实现金昌市苜蓿空间分布信息的提取。研究结果表明,基于Sentinel-2遥感数据的识别苜蓿精度优于GF-1/WFV,识别精度和Kappa系数在85%和0.7以上,主要是由于Sentinel-2数据的NDVI时间序列曲线密度较GF-1/WFV大,可以更好地识别苜蓿刈割前后的关键时间点;寻谷法的苜蓿提取总体精度、Kappa系数、用户精度、制图精度指标均比寻峰法高,基于Sentinel-2影像的寻谷法苜蓿遥感识别总体精度为92.25%,Kappa系数为0.81,位置精度为86.44%;2019年金昌市苜蓿空间分布整体呈现从北到南逐渐增多的趋势,统计得到苜蓿种植面积为15 449.07 hm2,其中金川区的苜蓿面积为1 353.42 hm2,占金昌市苜蓿总面积的8.76%;永昌县的苜蓿面积为14 095.65 hm2,占总面积的91.24%。研究结果证实,基于Sentinel-2遥感数据的寻谷法可以有效识别苜蓿空间分布,对于实现草牧场精准化管理和草牧业生产信息精准监测具有重要意义。     

甘肃榆中县常见草本植物检索系统的设计与实现

草本植物物种的鉴别和分类是草地资源调查和相关学科科研教学的重要组成,对于传统植物鉴别和信息查询方式而言,其过程费时费力且较为繁琐,难以满足使用需求.随着计算机技术的不断发展与运用,为植物图像数据库构建、分类、检索工作提供了新的手段和方法.基于Access平台,建立了甘肃省榆中县常见草本植物图像数据的资源信息数据库,包括13个科256个种的常见草本植物.在此基础上,利用VBA语言设计并开发了该地区的植物检索系统.精度评价结果表明,当输入形态特征信息数为3条时,除了禾本科以外,植物识别率在70％以上;输入形态特征信息数为6条时,植物识别率均在80％以上,其中车前科、旋花科、莎草科和蒺藜科识别率可达到100％.该系统对各科草本植物的识别准确度较好、系统操作简便、可视化效果好,能满足大部分使用需求.