基于高分辨率遥感影像的植被分类方法比较

以新疆库车市东部绿洲-荒漠过渡带为研究对象,利用GF-2号遥感影像为主要数据源,在野外调查的基础上,采用基于像元的监督分类和分层次多尺度分割的面向对象分类方法对研究区植被信息进行准确识别。结果表明:1)监督分类与面向对象的分类结果大体一致,两者的总体分类精度均可达到94%以上,Kappa系数大于0.93,都体现出了较高的分类精度;2)与监督分类相比,面向对象的分类方法在总体分类精度上提升了3.79%,Kappa系数提高了0.032,具有更好的分类效果和分类精度。通过确定最优尺度分割,面向对象的分类方法可更为准确地提取研究区植被信息,为合理评价区域土地荒漠化状况提供科学依据。     

基于村域尺度的传统耕作制度对耕地生产能力提升的思考

耕地是农业发展的根基,只有提升耕地生产能力,才能守住粮食安全底线。从村域尺度,采用文献研究法、实地调查法,分析粮食生产现状,剖析了研究区的传统耕作制度及其耕地生产能力制约条件,从中得出提升耕地生产能力的思考。结果表明：(1)研究区早籼稻和晚籼稻生产成本呈现增加趋势,其中机耕成本为170～180元/亩、收割成本为120～300元/亩、农药成本为120～130元/亩、化肥成本为120～230元/亩、水稻种子成本为47～50元/斤。(2)耕地生产能力制约因素主要是耕作方式陈旧、收割业务不完善、生产成本高、种植粮食补贴少以及农田基础设施落后,从提升农民生产意识、改进耕作方式、发展农业机械化、完善农村基础设施4方面提高耕地生产能力,为当地管理土地、增加粮食产量、促进农业农村现代化发展提供参考。     

基于宗地尺度的土地集约利用潜力评价及存量用地挖潜研究——以重庆市渝北区为例

为探究渝北区未来存量用地的挖潜方向,通过构建商服圈,并利用建筑、人口经济、交通和公共服务设施数据,从功能、强度和区位潜力3方面选取评价指标,结合层次分析法和熵权法确定其权重,计算渝北区城镇建设用地集约利用潜力,并依此识别可用于二次开发的宗地.结果表明:①渝北区划定商服圈总面积15 827.25 hm~2,因受地形、政策和城市双核心发展因素影响商服圈呈不规则形状;②用于潜力评价的宗地因城市开发过程中各类用地并存且未实现更新而未呈现同心圆模式;③渝北区可用于二次开发的城镇建设用地总面积为1 178.88 hm~2,主要布局于两路老城区南部、龙山—龙溪—龙塔街道西北部和创新经济走廊中部等区域.④渝北区公共管理与公共服务用地和商业服务业设施用地土地集约利用潜力较大,是未来改造盘活的主要用地类型.     

基于土地利用的陕西商州区镇域乡村性时空变化研究

基于土地利用角度构建了乡村性评价体系,分析了陕西省商洛市商州区18个镇(办)的乡村性及其影响因素。研究表明:(1)在研究时段内,商州区耕地面积减少了1.22%,建筑用地面积和交通用地面积分别增加了0.75%和0.13%。(2)商州区乡村性整体呈现减弱趋势,2011年其乡村性等级以强等级和中等偏强等级为主(44.44%),而2017年其乡村性等级以中等偏强等级为主(33.33%);2011年有4个镇乡村性属于强等级,而2017年仅有1个镇乡村性等级为强等级。     

基于MGWRK的土壤有机质制图及驱动因素研究

【目的】空间预测是一种获得有机质空间局部细节的重要方法,其准确性对于农田合理管理有着重要意义。本研究通过对比不同的土壤有机质空间制图方法以获得更优的预测精度,在预测的同时揭示环境协变量的空间非平稳性特征及不同环境协变量关系的空间尺度。【方法】选取晋中盆地的7个乡镇作为研究区,对比普通克里金（OK）、回归克里金（RK）、地理加权回归克里金（GWRK）和多重尺度地理加权回归克里金（MGWRK）4种不同方法对土壤有机质的预测能力和效果,并探究影响因子在空间分布中对有机质的影响效应变化和这种影响效应的空间尺度。MGWRK是一种多重尺度地理加权回归（MGWR）与普通克里金方法相结合的方法。【结果】选取坡向、坡度、年均降水量、年平均温度、海拔、植被年总初级生产力、年蒸散量、地形湿度指数、平面曲率、汇流动力指数、地形指数、地形粗糙指数、年平均NDVI为环境协变量参与建模,在多元线性回归建模中,模型统计学意义显著,这表明模型具备统计学意义。从Radius指数来看,各模型模拟效果由好到差依次为RK、OK、GWRK、MGWRK;从制图效果来看,MGWRK与GWRK制图效果相当,从有机质的空间预测图可以看出,土壤有机质在研究区呈现东西两侧偏低、中部偏高的空间格局,其中汾河以东、昌源河流经区域土壤有机质普遍偏高。坡向、年均降水量、年平均温度、海拔、地形指数、年平均NDVI对研究区东部有机质的影响强于西部,而坡度、植被年总初级生产力、年蒸散量、平面曲率、汇流动力指数、地形粗糙指数则表现出截然相反的空间非平稳性特征,地形湿度指数对有机质的影响则体现为北部强南部弱。【结论】MGWRK方法的空间预测精度分别达到了RK方法的69%、OK方法的71.74%、GWRK方法的71.17%。MGWRK在空间非平稳性特征的解释能力和空间可视化表现良好,为有机质的预测和空间非平稳性特征的描述提供方法借鉴。     

农业绿色发展先行区乡村功能空间特征及发展对策研究

【目的】结合我国农业绿色发展先行区发展目标,加快推进农业农村建设,明确乡村 的功能与定位,是实现乡村振兴的重要途径。【方法】文章以十堰市郧阳区为研究对象构建 乡村功能综合评价指标体系与评价模型,运用 GIS 和 NRCA 模型,分析乡村地域多功能的 空间格局特征,识别各乡镇主导功能类型,并进行功能分区。【结果】（1）郧阳区农业绿色 发展先行区建设成绩显著,其乡村功能具有显著的空间分异特征,人居保障功能以城关镇和 茶店镇为强核心向外辐射并逐渐减弱;生产发展功能高值区主要集中在城关镇、茶店镇和杨 溪铺镇,总体呈现中部强西部弱的空间特征;生态保育功能呈现出以茶店镇为弱核心向外 增强的空间分布特征;文旅休闲功能呈中北部高,东西两翼低的空间分布格局特征。（2）基 于标准显示性比较优势指数和分类维度乡村功能指数,将研究区划分为人居保障—生产发 展区、人居保障—生态保育区、生产发展—文旅休闲区、生产发展—生态保育区、生态保 育—文旅休闲区及综合发展区等 6 种功能类型区,并对每种区域的可持续发展提出了建议。 【结论】针对不同功能分区提出相应的发展策略,可为乡村空间结构优化调整、乡村振兴提 供参考,加快实现地区的农业绿色发展区的目标。     

升金湖湿地生态系统健康评价与越冬候鸟的响应

湿地生态环境及越冬水禽是升金湖自然保护区主要保护对象,其生态系统健康评价对生态系统修复及越冬水禽数量的恢复具有重要意义。利用ERDAS软件将1986、1990、1995、2000、2004、2008、2011及2015年共计8个年份冬季的TM影像数据解译划分为8种景观类型,用FRAGSTATS软件计算出各个年份的景观指标。根据升金湖湿地压力、状态、响应3方面选取10个指标,构建了升金湖湿地生态系统健康评价指标体系,利用逻辑斯蒂增长曲线模式(Logisticgrowthmodel)对这些单项指标进行评价,然后运用层次分析(AHP)的方法确定各个单项因子在指标体系中的权重,最后对1986到2015年升金湖湿地生态系统运用综合评价模型进行综合的评价分析。2015年升金湖生态系统健康综合评价值为0.430,属于亚健康的状态,应及时加强升金湖湿地生态保护措施。通过1995年与2015年对比得知人口密度增长10%以上,人类干扰指数增长了6.685,人类的干扰压力是导致湿地功能下降的主要因素;从状态分析与响应分析可以看出升金湖湿地修复功能处于不稳定的状态。通过越冬候鸟数量与湿地生态系统健康的关系可以看出越冬侯鸟数量的变化是随着湿地的生态系统健康评价状况变化而变化。     

地级尺度下的云南省绿地空间格局演化分析

通过ESDA-GIS分析2008—2018年云南省地级区域人均公园绿地的变化格局,探究其绿地建设水平和结构变化,并借助离差系数来衡量绿地建设与经济发展间的协调度。结果表明:2008—2018年云南省的绿色发展具有一定的成效,但整体上还处于较低水平,没有形成集约发展态势;绿地发展速度与经济增速的同步化程度较低,各州市的绿地建设水平参差不齐,西南、西北地区的协调度较高,而滇中地区的协调度则偏低。     

基于角尺度的随机体在森林稳定性维持中的作用

【目的】探讨基于空间结构的森林稳定性维持机制,提出森林"随机体-稳定性"假说,为改善我国人工林稳定性提供科学参考。【方法】以我国不同气候带典型天然林为研究对象,利用林分空间结构参数——角尺度精细解译林木点格局,根据参照树及其最近4株相邻木构成的结构单元中相邻木的分布形式定义结构体,分析典型天然林结构体类型构成,揭示稳定性高的天然林普适性结构规律。【结果】天然林中的林木主要由随机木组成,其林木株数频率达55%,断面积占比高达50%以上;随机木构成天然林的主体,既与天然林地域分布和森林类型无关,也与天然林树种组成和格局类型无关。【结论】随机木是天然林稳定的基石,其在天然林中的主体构成是促使森林稳定性的关键。林分中随机体的架构形式使得随机木具有两面受光的邻体微环境,相较于均匀体,其中心木受相邻木的竞争压力更小,而相较于聚集体,随机木的相邻木之间挤压程度则更小,随机木及其邻体(随机体)相对来说承受的生存压力较小,在自然演替过程中能够获得更大的存活几率;随机体数量越多,森林群落越稳定。     

基于随机森林模型的黑龙江省地表温度降尺度的研究

作为研究地表能量平衡的重要参数,地表温度是研究地表物理过程、监测全球资源环境以及气候变化的重要指标之一。通过降尺度处理提高MODIS LST数据空间分辨率,对LST和气候的研究都具有重要的意义。选取黑龙江省作为研究区,选择MOD11A2数据,通过随机森林算法对MODIS LST(1 000 m空间分辨率)进行降尺度处理,并通过气象数据作为验证。试验结果表明：利用随机森林算法对黑龙江省LST数据进行降尺度,降尺度结果良好,降尺度LST的均方根误差（Root Mean Square,RMSE）为2.13 K。