基于GIS的土壤风蚀模型软件构建

针对当前土壤风蚀监测的实际需求,提出基于GIS技术构建土壤风蚀模型软件的思路和方法。该软件基于DTGIS核心服务平台,以C#为主开发语言,Silverlight为界面开发工具,采用轻型数据库SQLite进行数据存储;该软件可为用户提供GIS查询功能、站点数据管理、风力因子计算、土壤侵蚀模数计算、土壤侵蚀强度分级、时间分析、空间分析等功能服务,支持远程客户端连接和多点同时上传数据;同时,该软件将风蚀模型与GIS系统有机地集成到一起,不仅支持风蚀运算过程的交互,而且可以直接将模型运行结果显示在软件中;软件亦可以制作土壤侵蚀模数专题图、土壤侵蚀强度分级专题图、时空分析图,实现土壤风蚀数据系统化管理和数据可视化管理,为评价土壤风蚀的危害提供科学依据。     

磴口县生态网络多情景模拟研究

复杂生态网络是近年来区域生态环境可持续研究的热点。以2016年磴口县的遥感影像数据、DEM数据等为研究素材,提出生态库伦力的概念并基于力导向算法构建生态网络多情景模拟模型,结合最小累积阻力面模型设置多个情景模式对磴口县现状生态网络的演化进行研究。研究结果表明:随着(1.0,0)模式到(0,1.0)模式的转换,生态源地斑块栅格逐渐消失,骨架廊道逐渐出现断裂;在(0,1.0)模式下生态网络遭到极大破坏,现状条件下若进行大规模土地经济开发会对生态网络造成极大的破坏;但在(0.9,0.1)模式下,虽沙漠边缘处出现破坏,但是在样圆内部生态网络却出现扩张,在现有自然资源的约束下,磴口县仍有发展经济的空间,但空间不大。本研究所提出的多情景模拟模型适用于生态网络的演化分析。     

基于Hadoop的区域土壤侵蚀强度计算GIS设计与实验

在开源分布式计算框架Hadoop的基础上,选择大凌河流域为研究区,构建降雨侵蚀力、土壤可侵蚀性、坡长等土壤侵蚀因子栅格数据分布式存储策略,利用MapReduce编程模式设计实现通用水土流失方程RUSLE的算法程序进行土壤侵蚀强度计算,并扩展Geoserver的栅格文件读取功能,增大对HDFS栅格文件的读取支持,实现土壤侵蚀强度计算结果的快速发布。结果表明,该系统可实现大数据量、高分辨率土壤侵蚀因子栅格数据的区域土壤侵蚀强度快速计算,可较好满足区域土壤侵蚀预测预报的时效性要求;程序运行过程中计算任务本地化效果明显,显著降低了计算过程中的网络传输压力,网络使用率约22%,且系统性能可通过增加计算节点进一步提升。本研究可为大数据量、高分辨率栅格数据下区域土壤侵蚀强度计算及发布GIS设计开发提供指导,为大凌河流域土壤侵蚀监测提供科学依据。     

基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究

以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。     

基于联合变化检测的耕地撂荒信息提取与驱动因素分析

撂荒地遥感提取方法主要为分类方法和变化检测方法。由于撂荒地覆被类型复杂,容易同草地、灌木混分,导致分类方法的提取精度不高。而变化检测方法易受非耕地变化因素干扰,且只能提取监测周期内的新增撂荒,无法提取监测周期之前的历史撂荒。此外,受遥感数据本身的制约,中低分数据受混合像元干扰而提取能力不足,高分遥感易受地形起伏、云层遮蔽、覆盖周期长等因素干扰而损失精度,因此,传统遥感方法提取撂荒地困难。本研究提出多源数据联合变化检测方法以提取撂荒地。利用多源数据的异质性和不同方法的互补性,针对不同类型的撂荒地制定不同的提取策略,并进行耦合分析以提取撂荒地。经实地调查验证,该方法提取总精度达到97. 6%。在此基础上,提取撂荒地的距离特征、高差特征、灌溉特征和邻域特征等自然地理指标,对其进行了显著性分析,判别了区域撂荒主导因素,为撂荒驱动力研究、定向提升撂荒地管理提供了依据。     

包头市景观格局时空演变研究

以内蒙古自治区包头市为研究区,选取2006、2010、2016年相同月份遥感影像,结合包头市土地利用数据,将包头市景观类型划分为林地、草地、水体、耕地、建设用地、其他用地共6类,进行景观格局动态度变化分析、转移网络分析、变化空间集聚特征分析、重心转移分析、景观格局指数变化分析和景观格局演变驱动力分析。结果表明,2006—2016年市域景观特征发生了较大变化,其中2006—2010年其他用地景观类型的减少速度高达19. 48%,10年间建设用地的增加速度从1. 3%增至2. 76%,在2010—2016年有15. 19%的耕地转化为草原景观,3. 79%的耕地转化为建设用地; 10年间景观变化呈现点状分布,主要分布在耕地密布、草地破碎的农业耕作区和不同景观交替的边缘; 2006—2010年间,其他用地中的北部裸土地经过生态治理面积减少,其重心向东南移动73. 79 km;景观分割指数、香农多样性、香农均匀性等呈减小趋势,尚未形成优势景观,景观破碎度加剧;通过景观格局驱动力分析发现,景观变化密集度与NDVI具有相关性。     

基于MCR-ANN-CA模型的包头市生态用地演变模拟

以内蒙古自治区包头市为研究区,耦合最小累积阻力(MCR)模型、人工神经网络(ANN)和元胞自动机(CA)构建MCR-ANN-CA模型。利用MCR模型量化包头市各用地类型演变为生态用地时的阻力,构建CA适宜性规则;利用ANN模型提取CA邻域转换规则,基于包头市2006、2011年土地利用数据及归一化植被指数(NDVI)、高程、坡度、水体距离、人口密度多项数据,对2016年生态用地演变情景进行模拟,以2016年实际生态用地分布为参照,将该模型模拟结果与CA-Markov模型的模拟结果进行对比(以2016年实际景观分布为参照),结果显示,两种模型模拟结果的卡帕一致性指数(Kappa index of agreement,KIA)分别为0. 89和0. 87,相对误差分别为3. 10%和5. 31%,MCR-ANN-CA模型显示了较高的模拟精度。     

基于多源数据的村域撂荒驱动力分析及模型模拟

耕地撂荒受多重驱动力影响,从多重驱动力中梳理出主要驱动力、次要驱动力或伪驱动力,对撂荒地的研究和管理有重大意义。本研究以内蒙古和林格尔县为研究区,采用高分遥感数据(哨兵二号、资源三号、高分一号)结合土地变更调查数据,利用联合变化检测方法提取撂荒地,提取结果的总体精度为97.6%。在此基础上,结合村干部的问卷调查数据,设计了可能影响区域撂荒的9个自变量。将70个样本村分为训练集(50个)和验证集(20个),用多元线性模型对训练集进行逐步回归,最终进入模型的4个自变量为常户比、地形、耕村比、城市距离。该模型的调整R方为0.811,验证集的预测值与真实值拟合效果良好,说明模型对村域撂荒驱动力的解释能力较强,输出结果较为稳定。模型模拟认为,村域撂荒主要驱动力为村庄地形、人口流失程度、农垦程度和城市距离;次要驱动力为地表水资源;伪驱动力为村庄海拔、乔木林覆盖率、人均收入和小农机普及率。本研究可为判别区域撂荒驱动力、定向提升撂荒地管理提供依据。     

植被指数的应用研究综述

目前,归一化植被指数NDVI作为一种遥感手段已经广泛应用于社会生产生活的多个方面．在综合大量国内外文献的基础上,总结了从遥感影像中提取NDVI的方法以及在提取过程中要注意的问题;气温、降水等气候因素对NDVI的影响以及NDVI自身合成计算、与气候因子相关系数计算的分析方法;列举了NDVI在植被监测、土地覆盖变化、荒漠化研究、净第一性植被生产力等几个方面的应用现状,并列出了NDVI在研究应用中的优势、存在的缺陷及改进NDVI缺陷的研究．     

北京市朝阳区景观连接度距离阈值研究

景观连接度方法是一种进行景观生态安全格局定量化评价的较好方法。此方法的应用中,景观连接度适宜距离阈值是一个关键因素,以北京市朝阳区为例对其展开研究。选取景观组分数(NC)、整体连接度指数(ⅡC)以及可能连接度指数(PC)来表征景观连接度以及计算斑块重要性值(dI);预设9个距离阈值,探讨不同距离阈值下景观连接度和斑块重要性值的变化规律。结果表明:北京市朝阳区景观连接度的距离阈值以400～600 m为宜。在此距离阈值的约束下分析表明,小型生态斑块对提高区域景观连接度有重要作用。