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TM影像中大棚菜地信息提取技术研究 总被引：6，自引：0，他引：6
大棚菜地在我国北方呈不断发展之势,快速、准确地获取其面积及分布状况,是蔬菜业健康发展和科学管理的客观需求。为探索快速准确的大棚菜地信息提取技术方法,以山东省青州市为例,采用TM数字图像,深入分析各主要地物光谱特征的基础上,构建了能够突出反映大棚菜地信息的大棚菜地指数模型,同时通过对图像的分区、掩膜处理,以及研究区背景数据及专家知识的应用,准确提取了大棚菜地信息。结果显示:青州市2002年4月14日的大棚菜地面积为21375.4hm2,集中分布于青州东北部平原区的谭坊、郑母、黄楼等乡镇。本研究技术方法对于大棚菜地信息的遥感提取有积极参考价值,为研究区及山东蔬菜业的合理发展提供重要技术支撑。 相似文献
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北京平原区粮菜林三地类时空转变特征 总被引：3，自引：2，他引：1
该文利用遥感与地理信息系统技术研究北京平原区农用地内部粮田、菜地和林地三大类农地利用类型的变化。结果表明:2004年至2014年这10 a间,粮田转变为林地与菜地是北京平原区农地利用变化主流。粮田转变为林地面积是969.97 km~2,其土地利用变化重要性指数高达72.11%,在各类农地利用变化类型中居首。而粮田转为菜地则主要是粮田转变为设施菜地,10 a间粮田转变为设施菜地面积是163.53 km~2,其土地利用变化重要性指数为12.16%,在各类农地利用变化类型中居次;同时,10 a间北京平原区农地利用变化存在空间分异特征。主城近郊区与远郊平原区农地利用变化主要是粮田转为林地,两大分区中该变化类型土地利用变化重要性指数分别为84.18%、76.21%,明显高于其他农地利用变化类型土地利用变化重要性指数。在城市新区,粮田则分别转为林地与设施菜地;10 a间北京平原区农地利用空间分布均具有圈层特征,由近郊向远郊,农地内部结构都呈现林地为主类型,到粮田、菜地与林地混合利用类型,再到粮田与林地组合利用类型的空间格局。而10 a间随着主城区的外扩,上述农地利用圈层特征出现了由近郊向远郊外移、且林地与蔬菜面积占比增加的现象。研究认为:农地内部粮、菜、林3地类的转变和农地利用圈层外移是农户追求经济效益最大化与政府为改善生态环境所致;而改善生态不应以牺牲粮田为代价,应充分利用粮田的生态系统服务功能以实现生态绿化目的。 相似文献
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该文以山东省青州市为例，研究了基于提高农业综合生产力的区域土地整理时空配置指标体系、模型和方法。结果表明，青州市以提高农业综合生产力为目标的土地整理区主要位于丘陵区，整理面积655.14 km2，占可整理面积的48.37%，其中近期整理区主要分布于丘陵区西北部，中期整理区主要位于丘陵区东南部，均以耕地整理为主，远期整理区主要处于丘陵区西南部，耕地整理和未利用开发并重；非整理区主要分布于北部平原，为耕地，占51.63%。研究结果可为青州土地整理规划和实施提供科学依据。 相似文献
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土地利用信息是重要的基础数据,其准确程度将对其后续应用工作的结果产生重要影响。岩溶区地形复杂、地表覆盖类型多样,使用目视解译和传统监督分类的方法都存在一定的局限。通过结合遥感影像和植被指数、湿度指数、地形等多元信息,结合主成分分析方法,利用决策树实现上述多元信息建模,进而以实地调查样点为目标函数获取决策树的分类决策参数阈值,从而构建了多元信息支持的岩溶区土地利用信息提取方法。经试验区的模型应用和样点验证表明,该方法获取的土地利用信息基本符合典型岩溶区土地利用比例和分布特征,总体分类精度达到82%。该方法能够加深对多维遥感信息的认识,充分挖掘出其中隐含的信息,并根据这些信息提高岩溶区土地利用信息提取的精度,尤其能体现出岩溶区地貌特征对土地利用空间分布的影响。 相似文献
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耕地资源信息的准确获取是耕地地力调查和评价工作的重要内容。针对平原-山地混合区的地物光谱特征混杂严重的特点,该文选择山东省青州市为试验区,研究平原-山地复合区的耕地资源遥感提取方法。在基于波谱知识的分类试验以及监督分类试验基础上,提出了将知识分类和监督分类相结合的耕地资源信息提取方法：根据监督分类的误差评估报告,采用将漏分的像元补充进来而将错分的像元剔除的方法确定各类型所包括的像元,然后,结合光谱、经验知识、土地利用现状信息、地形地貌和耕地地力调查等资料,建立各耕地资源类型的提取规则。研究结果表明,该方法的精度较高,总体精度为88.57%,实现了该地区快速和较高精度的计算机自动分类,达到了实际应用的精度要求,该方法可为有类似情况的县市提供参考。 相似文献
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基于GF-2数据结合多纹理特征的塑料大棚识别 总被引：1，自引：0，他引：1
塑料大棚在全球范围的大量使用带来经济效益,同时也引发了很多环境问题,及时准确的塑料大棚空间分布信息是农业生产和土壤治理决策的重要依据。塑料大棚的使用改变了土壤表面的光谱特性和空间结构,塑料薄膜材质的特殊性,使其反射光谱具有强烈的方向性和不确定性,因而仅依靠地物反射光谱特征难以准确识别塑料大棚。本文以GF-2影像作为单一数据源,针对塑料大棚特有的空间分布细节信息,分析不同纹理提取算法对塑料大棚识别的适用性。结果表明:1)纹理能有效提高基于遥感影像的塑料大棚识别精度;2)使用单一纹理算法识别不同空间分布结构塑料大棚的分类方案中,采用LBP (local binary pattern)纹理算法的塑料大棚识别精度均优于GLCM (gray-level co-occurrence matrix)、PSI (pixel shape index)纹理算法,其中研究区A基于LBP纹理特征的塑料大棚识别总体精度为96.85%,Kappa系数为0.95,研究区B的总体识别精度为95.58%,Kappa系数为0.94;3)本文使用3种不同的纹理特征组合分类方案,均能提高塑料大棚的识别精度,但不同纹理特征组合算法运用到空间结构差异较大的2个区域时表现不同。加入GLCM的纹理特征组合能提高分布范围较大且聚集度高的塑料大棚识别精度(研究区A塑料大棚斑块平均面积为3.39 hm2,聚集度指数为80.64),对于塑料大棚使用面积小且分布破碎的区域识别精度提升效果不明显(研究区B塑料大棚斑块平均面积为1.37hm2,聚集度指数为72.98)。本试验结果中研究区A的地物光谱特征、NDVI和3种纹理特征组合的大棚识别精度最高,总体识别精度和Kappa系数分别达到了98.13%和0.97,研究区B的地物光谱特征、NDVI、PSI和LBP纹理特征组合识别精度最高(总体精度为96.13%,Kappa系数为0.95)。基于影像对象的多纹理特征能够实现塑料大棚的精细识别,该方法对塑料大棚空间分布精确制图具有重要意义。 相似文献
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基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取 总被引：3，自引：0，他引：3
土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。 相似文献
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基于Google Earth Engine和机器学习的耕地土壤有机质含量预测 总被引：2，自引：2，他引：0
土壤有机质含量是耕地质量定级的依据,是耕地质量评价的核心内容之一,因此,精准高效地获取土壤有机质含量非常重要。高分辨率遥感技术和谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云计算平台的出现,为土壤有机质的高效反演提供了新的途径和方法。该研究以藁城区的Sentinel-2A MSI数据和Landsat8 OLI 数据为主要的数据源,结合Sentinel-1 SAR数据、ECMWF/ERA5气象数据和USGS/SRTMGL1_003高程数据,分别采用随机森林（Random Forest,RF）、梯度升级树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法,在GEE平台对藁城耕地土壤有机质含量进行反演。结果表明：1）基于Sentinel-2A建立的模型（模型A*）在预测SOM含量方面优于基于Landsat8建立的模型（模型B*）,GDBT算法下的Sentinel-2A的全变量模型取得了最佳结果（R2=0.759,RMSE= 2.852 g/kg）;2）模型A-1对比模型A-0增加了红边波段,模型A-1比模型A-0提高了9.752%;3）从不同的预测算法来看,GDBT算法能较好地适用于研究区的土壤有机质预测,GDBT算法、Sentinel-2A与GEE的结合是SOM预测制图的一种有效方法。 相似文献
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地块尺度的山区耕地精准提取方法 总被引：1，自引：1，他引：0
山地丘陵区域耕地资源稀缺,耕地碎片化现象严重,耕地地块细小狭窄且结构复杂,导致了地块级别的耕地信息难以快速、精准获取,阻碍了基于高分辨率遥感影像的精准数字农业服务在山地丘陵地区的应用。现有基于边缘检测/语义分割的耕地提取方法忽略了地块的结构化特征,对于狭长地块提取效果不佳,存在边界模糊问题。针对上述问题,该研究以西南山区湖南省邵东县为研究区,提出一种面向地块尺度的山区耕地遥感影像高精度提取方法。该研究模型主要有以下特征：1）将耕地边缘作为独立于耕地地块外的新类别,使得语义分割能够更好地区分耕地地块边缘和内部区域;2）级联语义分割网络和边缘检测网络,实现耕地边缘线特征和面特征的融合,使耕地边缘特征强化,提高耕地地块边缘检测精度;3）针对高分影像中耕地边缘像素远少于耕地内部像素问题,借助聚焦训练方法,使模型在训练过程中更加关注边缘像素,提高边缘检测精度。试验结果证明,该研究提出的方法在测试集上分类准确率和交并比分别为92.91%和82.84%,相比基准方法分别提升4.28%和8.01%。该研究所提取的耕地地块相比于现有方法更符合耕地的实际分布形态,为地块尺度的耕地信息精准提取提供了实用化方法。 相似文献
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随着居民对蔬菜消费需求的不断提高,拉萨市温室蔬菜地得到快速发展,但对温室蔬菜地格局变化过程仍缺乏清楚的认识。该研究基于2008－2018年11期拉萨市高清遥感影像,结合实地调研,采用重心转移分析、地统计分析等方法,研究了2008－2018年拉萨市温室蔬菜地时空格局变化特征。结果表明：1）2008－2018年,拉萨市温室蔬菜地面积总体呈波动上升趋势,年均增长率为6.93%。研究时段内,温室蔬菜地变化经历了发展、调整、稳定三个阶段,各阶段年均变化率分别为11.08%、-2.13%和0.77%。2）研究时段内,拉萨市城关区和堆龙德庆区温室蔬菜地比例下降56.2%,达孜区和曲水县温室蔬菜地比例上升51.58%,温室蔬菜地分布重心向远离城区的城郊转移,向东南方向迁移了约4 896 m。3）新增温室蔬菜地向高海拔和大坡度区域转移,海拔3 675～3 800 m范围内温室蔬菜地面积比例由22.05%上升到30.41%,坡度6°～10°区域温室蔬菜地面积占比上升5.92%。4）温室蔬菜地新增源于耕地,减少多因为建设用地扩张。蔬菜需求量大和温室蔬菜收益高是温室蔬菜地面积增加的基本动力,区域土地利用调整是温室蔬菜地格局变化的重要推动力。 相似文献
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基于综合干旱指数的毛乌素沙地腹部土壤水分反演及分布 总被引：1，自引：3，他引：1
为了克服单一干旱监测指数在复杂覆盖类型的适用性问题,以复杂覆盖类型的毛乌素沙地腹部乌审旗为例,在传统归一化干旱指数(normalized difference drought index,NDDI)、土壤湿度监测指数(soil moisture monitoring index,SMMI)、温度植被干旱指数(temperature vegetation drought index,TVDI)3个单一干旱监测指数的基础上,通过层次分析法确定各指数的权重,结合野外不同覆盖类型实测的土壤含水率数据,分别进行回归分析,建立多指数综合干旱监测模型,基于此模型分析研究区表层土壤水分的空间分布。结果表明:3个单一干旱指数在一定程度上均能客观反映旱情特征,与表层土壤含水率呈现不同程度的负相关,温度植被干旱指数相关性最好为0.604。引入结合多指数的综合干旱监测指数模型,在8月、9月草地和沙地与表层土壤含水率指数模型的决定系数R2均在0.7以上,高于基于单一指数模型的拟合精度。基于该模型,研究区研究区表层土壤含水率整体较低,体积含水率不高于0.15 cm~3/cm~3的面积分别占96.47%(8月)和94.8%(9月)。总体上从东到西,由北到南土壤含水率逐渐降低,与实测表层土壤样本的描述性统计结果有较好的空间一致性。 相似文献
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多源卫星遥感影像进行土地利用变化监测 总被引：1，自引：0，他引：1
Due to inappropriate planning and management, accelerated urban growth and tremendous loss in land, especially cropland, have become a great challenge for sustainable urban development in China, especially in developed urban area in the coastal regions; therefore, there is an urgent need to effectively detect and monitor the land use changes and provide accurate and timely information for planning and management. In this study a method combining principal component analysis (PCA) of multisensor satellite images from SPOT (systeme pour l'observation de la terre or earth observation satellite)-5 multispectral (XS) and Landsat-7 enhanced thematic mapper (ETM) panchromatic (PAN) data, and supervised classification was used to detect and analyze the dynamics of land use changes in the city proper of Hangzhou. The overall accuracy of the land use change detection was 90.67% and Kappa index was 0.89. The results indicated that there was a considerable land use change (10.03% of the total area) in the study area from 2001 to 2003, with three major types of land use conversions: from cropland into built-up land, construction site, and water area (fish pond). Changes from orchard land into built-up land were also detected. The method described in this study is feasible and useful for detecting rapid land use change in the urban area. 相似文献
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基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算 总被引：5，自引：3，他引：2
为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。 相似文献
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基于MODIS指数和随机森林的江西省早稻种植信息提取 总被引：1，自引：1，他引：0
尽早获取双季早稻的种植信息,对政府部门掌握全省水稻生产形势及制定粮食安全保障的相关政策方针具有重要意义。传统业务服务中,通常将水稻生长早期的多时相MODIS指数与阈值法相结合,对种植信息进行提取,但该方法主观性强,受人为及不同地区水稻物候期差异影响大,且存在混合像元等限制,机器学习算法可以较好解决此问题。因此,该研究提出一种结合水稻生长早期MODIS指数和随机森林的种植信息提取方法,基于江西省早稻生长早期多时相MODIS增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和地表水分指数（Land Surface Water Index,LSWI）的变化特征,利用随机森林算法构建早稻种植区域提取模型与丰度反演模型,提取全省早稻种植信息,并利用Sentinel-1A提取的验证样区与统计资料验证。结果表明,早稻种植区域及丰度的空间分布特征与Sentinel-1A提取的验证样区的空间特征基本一致,提取模型的分类精度为93.18%,丰度反演模型与样本数据的平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.07、0.10与0.86,且在高丰度种植区反演效果更优。与统计资料相比,全省早稻面积识别精度为92.33%。该研究解决了水稻种植信息提取中阈值选取合理性、混合像元与时效性限制等问题,为水稻生长早期种植信息的业务化提取提供一种参考方法,具有一定应用价值。 相似文献
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以农业部有关耕地地力等级评价在山东省的试点县青州市为例，在借助遥感、野外采样和室内化验分析等手段获取大量耕地地力相关信息的基础上，在GIS的支持下，利用系统聚类方法、层次分析法、模糊评价等数学方法和数学模型成功地实现了耕地地力自动化、定量化评价。评价获取了青州市各耕地地力等级面积及其分布信息，经实地调查分析符合当地实际，表明运用该技术方法对耕地地力等级评价的可行性和科学性。对耕地资源的科学管理和可持续利用有积极意义。 相似文献
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青州市精作农区耕地不同利用方式对土壤养分的影响研究 总被引：4，自引：0，他引：4
On the basis of the data obtained from a field survey, the relationship between land use and soil nutrients was evaluated in Qingzhou County, Shandong Province, China, through a statistical analysis of differences in 17 nutrients in five types of cultivated land. The results showed significant effects （P≤0.05 or P ≤ 0.01） of land-use type on soil organic matter and concentration of macronutrients, secondary nutrients, and micronutrients, as well as total salt and soil pH. In vegetable land, because of the large amounts of fertilizer applied to vegetable crops, the concentrations of most soil nutrients, with exception of available Si and micronutrients, were higher than those in grain cropland. Grain cropland had a significantly lower total salt content （P ≤ 0.01） and tended to have a higher soil pH than vegetable land. Within subtypes of land use, dry land, irrigable land, and open-air vegetable land had the highest coefficient of variation （CV） for available P, whereas protected vegetable land had the highest CV for total N and available S. In general, land-use types had greater impact on macronutrients than on secondary nutrients and micronutrients. 相似文献
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为了快速准确测算耕地产能,开展耕地质量和产能评价工作,落实"三位一体"的耕地占补政策,该研究尝试将耕地初级净生产力(NPP,Net Primary Productivity)运用于耕地产能测算。在具体提取NPP指数时,使用顾及地形要素对于太阳辐射影响改进的CASA模型,并在此基础上运用地理加权回归以及空间相关性的方法比较了NPP数据与耕地利用指数数据以验证NPP数据运用于耕地产能计算的可行性。研究结果表明:基于NPP获得的耕地产能数据总体呈现中部东南-西北轴线方向以及南部平原NPP指数较高东北、西南两侧较低的布局,而通过与耕地利用指数的地理加权回归发现两者有较强相关性。NPP指数可以直接用于耕地产能评价,能够提高工作效率和准确性。 相似文献
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遥感技术是研究土地覆盖类型的重要手段，但大部分研究仅采用单一数据源、少特征，该研究基于GEE环境对多源遥感数据、多特征协同进行地物类型分类研究。采用哨兵一号（Sentinel-1）合成孔径雷达数据、哨兵二号（Sentinel-2）多光谱数据和国产高分二号（GF-2）多光谱数据，构建了青海省诺木洪地区地表8类地物的波段特征、植被指数特征、纹理特征和极化特征空间，利用特征优化算法和RF算法实现了研究区域地物的有监督分类，以此评估构建的多特征空间性能及多源数据协同分类的能力。结果表明，基于Sentinel-1与Sentinel-2数据源，使用多特征空间协同分类时的总体精度和Kappa系数可达到97.62%和0.971 6，精度均高于使用单一数据或部分特征的分类精度（总体精度为95.91%，Kappa系数为0.951 1）。而基于Sentinel-1、Sentinel-2与GF-2数据提取的波段、植被指数、纹理特征和极化特征进行的协同地物分类结果总体精度达到了96.67%，Kappa系数达到了0.960 2。总体上，基于多数据源、多特征协同分类结果精度要优于单一数据源或少特征分类结果，而不同空间分辨率图像提取的纹理特征对分类结果有着不同影响，在适宜的分辨率下提取纹理特征参与分类才能达到更好的效果。 相似文献
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[目的]探讨土地复垦评价及其方案决策方法。[方法]在借鉴国内外相关研究成果和经验的基础上,针对工矿废弃地复垦利用的特点,将特尔斐法、层次分析法(AHP)与GIS技术相结合,选择湖北省黄石市阳新县七约山矿区进行实证研究。[结果]界定了工矿废弃地的内涵,建立了试验区数字高程模型,提出了评价的指标体系,确定了宜耕、宜园、宜林、宜草的复垦方向,较好地解决了以往土地复垦研究中较难克服的由于数据精度引起的决策偏差等问题。[结论]该研究数据时效性和精度较高,研究模型简单实用,研究结果通过实际操作证实误差较小,研究方法具有很好的应用前景。 相似文献
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地理信息系统支持下的区域土壤资源适宜性动态评价 总被引：19，自引：1，他引：19
土地持续利用是持续发展的重要保证 ,土地利用的持续性是适宜性在时间上的扩展。本文在探讨区域土地适宜性研究方法的基础上 ,运用人工神经元网络模型 ,在地理信息系统支持下 ,以地块为评价单元 ,实现了武汉市狮子山区 1 982、1 994、1 998年间三个时段的土地适宜性评价 ,进一步分析研究其具体变化情况和蔬菜地、果园地适宜状况。研究结果表明 :(1 )二、三等宜菜地占狮子山区总面积的 80 %以上 :1 982～ 1 998年间二等宜菜地总的增加了 2 9 1 2hm2 ;三等宜菜地减少了 6 2 5 2hm2 。 (2 ) 1 982～ 1 994、1 994～ 1 998年间果园适宜地的各级间面积变幅很大 ,一等宜果地连续减少了 2 4 6 78hm2 ,下降五十几个百分点 ,二等宜果地连续增加了 1 3 7 3 1hm2 ,并出现了 46 42hm2 的三等宜果地。 相似文献