2015—2020年徐州市农业用地时空变化分析

【目的】分析徐州市2015—2020年农业用地的时空变化,厘清徐州市农用地时空变化特征,为相关部门土地政策的宏观调控提供数据支持。【方法】基于2015—2020年徐州市地理国情监测数据,采用单一土地利用动态度、地理空间数据可视化以及景观格局指数对徐州市农业用地时空变化情况进行分析。【结果】研究表明：(1)2015—2020年,旱地、水田、果园是徐州市主要农业用地类型,占总农业用地的94%;(2)在时间序列分布上,农业用地总面积逐年增长,水田、桑园种植面积逐年减少,旱地、设施农用地种植面积逐年增加,果园和苗圃呈现先减少后增加的变化趋势,其他农业用地呈波浪性上升趋势;(3)在空间分布上,徐州市水田种植有明显的河湖集聚现象,桑园和果园种植较为集中,桑园分布在中心城区南部,果园主要分布在徐州市西北部的丰县以及东北部的邳州市,设施农用地集中分布在徐州市西北部的沛县以及与沛县相邻的铜山区的西北部区域;(4)在景观格局上,徐州市农业用地破碎度加强,但是斑块边缘有效性和稳定性增强。【结论】2015—2020年,徐州市农业用地面积逐年增长,整体景观破碎化加剧。其中,水田、桑园面积逐年减少,旱地、果园、苗...     

机载激光雷达数据估测森林资源蓄积量研究

针对传统森林资源二类调查方法周期长且费时费力，难以满足新形势下森林资源动态监测需求的问题，以南京市六合区内3个林场为研究区，利用平均点密度1点/m²的激光雷达数据提取特征变量，结合二类调查数据，使用SMLR与Boruta两种算法进行因子筛选，对比SMLR,SVM与RF这3种建模方法，估测森林蓄积量。结果表明：1)高度因子是影响森林蓄积量的主要特征参数；2)SVM和RF这算法在模型拟合与验证精度方面均表现较优，SVM算法在混交林方面表现略逊色于RF这算法，SMLR方法表现不佳。结果表明，利用激光雷达提取因子与森林蓄积量进行建模有较好的结果，稀疏性机载激光雷达对森林资源调查有较好的适用性，为今后森林资源调查提供了新的思路。