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71.
基于遥感的吉林省中西部耕地数量和质量空间格局变化分析 总被引:8,自引:4,他引:4
耕地数量和质量变化直接关系到国家粮食安全和社会稳定,研究粮食主产区耕地数量和质量变化具有重要的现实意义。该研究利用2000年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感数据和2351个样点土壤实测数据,对吉林省中西部耕地分布的空间变化和由此引起的不同质量等级耕地的时空特征进行分析。结果表明:2000—2013年期间,吉林省中西部耕地总量稍有增加,面积由5.61×104 km2增加到5.64×104 km~2,其中旱田面积增加645 km2,水田面积减少350 km~2。研究区耕地分布表现出明显的西部增加、东部减少的趋势;新增耕地最主要来源于湿地(66.04%)和草地(21.12%),传统耕作区(主要为城市周边)耕地大面积减少,其中45.08%转化为人工表面,28.85%和22.61%转化为林地和湿地;水田与旱田之间的相互转化比较剧烈。2000—2013年期间,研究区耕地质量总体呈下降趋势,净减少的耕地为一、二等地,其中一等地净减少305 km~2,长春市占96%,净增加的耕地是三、四和五等地,分别为235、148和218 km~2,主要分布在白城市和松原市。城市化占用和耕地保护政策的实施是该区域耕地数量和质量变化的主要驱动因素,研究时段内吉林省中西部优质耕地流失严重,存在突出的占优补劣问题。 相似文献
72.
基于CLUE-S模型的别拉洪河流域土地利用变化模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
以别拉洪河流域为研究区,根据3期(1986年、2000年和2005年)土地利用数据,结合道路、河流、居民点、湖泊、沟渠、海拔、坡度、坡向、人口等驱动因子,运用Logistic逐步回归分析,筛选出具有决定作用的驱动因子,然后构建了模拟别拉洪河流域土地利用变化的CLUE-S模型,动态模拟了该流域土地利用变化的时空模式。结果表明,人口密度、坡度和海拔是影响土地利用空间分布的重要因素。经检验,CLUE-S模型模拟取得了较为理想的结果,在基本单元(300 m×300 m栅格)的水平上,模型对研究区2000年和2005年土地利用分布格局模拟的总体精度分别达到78.45%、90.93%,Kappa指数分别为0.74、0.89。这说明模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力。 相似文献
73.
选取位于吉林省西部的通榆县作为研究区,利用全国第二次土壤普查数据和2006年土壤采样分析数据,结合土地利用数据,研究土地利用方式及其动态变化对县域尺度表层(0~20 cm)土壤养分的影响。结果表明:近20年来通榆县土地利用格局变化显著,表层土壤全量养分显著降低,土壤有机质和速效养分则无显著变化。2006年耕地、林地和草地的土壤有机质、全氮、全钾、速效氮、速效磷含量无显著差异,全磷和速效钾含量差异性显著;除全磷、全钾和速效钾外,盐碱地土壤养分含量均显著低于耕地、林地和草地。除荒地开垦后土壤有机质含量增加,毁草、毁湿开荒以及多年放牧和耕作均造成土壤有机质含量降低;不同土地利用变化过程对土壤全量养分的影响以降低含量为主,而速效养分则以增加含量为主。 相似文献
74.
松嫩平原西部农牧交错区土地利用变化及驱动力分析——以吉林省通榆县为例 总被引:4,自引:1,他引:3
选取吉林省通榆县为研究区,以1986年-2006年4期遥感影像为基础数据源,在GIS技术支持下,分析近20年来农牧交错区土地利用变化的时空动态特征,结合气象、人口等多源数据资料解析县域土地利用变化的自然和人文驱动力。结果表明:耕地、草地和盐碱地是通榆县土地利用的主要类型,近20年来,耕地面积增加了近53%,草地面积则减少了1165km2,耕地与草地的相互转化是研究区内土地利用变化的主要过程;区域土地利用变化的速度是明显减缓的;耕地以向周围区域扩展的方式不断增加,分布于中部和南部、西北部的草地则连片消失;气候、土壤、植被和水文地质等自然环境条件是区域土地利用格局形成的基础,人口增长、土地利用政策和不合理的开发活动等人为因素则是影响和控制区域土地利用变化方向的主导驱动力。 相似文献
75.
地形因子对三江平原土地利用/覆被变化的影响研究 总被引:7,自引:1,他引:6
在遥感和地理信息系统技术支持下,分析了1954—2005年海拔高度和坡度因素对三江平原土地利用/覆被变化过程的影响。结果表明,过去近50 a,三江平原土地利用/覆被变化剧烈,其中耕地增加了2.25倍。与耕地面积急剧增加相对应的是湿地、林地和草地的大幅度减少。各土地利用类型的动态变化在不同海拔高度的地表区域有不同的表现,其中耕地的增加主要发生在海拔200 m以下的地貌部位,尤其是海拔100 m以下的地貌部位;湿地面积的减少也主要发生在海拔200 m以下的地貌部位,其中大部分发生在海拔100 m以下的地表单元。林地与草地在各个海拔高度区间的变化趋势呈波动状态。城乡工矿用地在各个海拔高度区间都有一定的变化,其中海拔200 m以下变化尤为明显。三江平原耕地面积在各个坡度级别上均呈增长趋势,在坡度小于1°的地貌部位增加最多。坡度大于10°时,耕地面积的增长比例非常小。林地、草地和湿地的变化均主要发生在坡度小于1°的地貌部位。水域、城乡工矿用地的变化主要发生在坡度较小的地貌部位。 相似文献
76.
以吉林省西部乾安县为例,基于Landsat TM和ETM+影像,分析该区1989年和2001年2期土地利用/覆被变化对区域蒸散发的影响。结果表明:从1989-2001年,乾安县土地利用/变化显著。草地→耕地、草地与不同程度盐碱地、不同程度盐碱地内部的转换为主要土地利用变化类型。12年来,不同土地利用类型的平均日蒸散量格局基本一致,表现为:水体>湿地/耕地>林地>草地/轻度盐碱地>居民用地>中度盐碱地>重度盐碱地。其中,59.6%的地表蒸散强度变化区的土地利用/覆被发生变化。草地→耕地、草地→不同程度盐碱地、不同程度盐碱地→草地的蒸散强度变化以基本不变、减少、增加为主;由轻度盐碱地向重度盐碱地逐渐转变时,蒸散强度降低,反之增加。由于草地的植被覆盖度减少,其蒸散强度降低,而林地、居民用地、轻度盐碱地的植被覆盖度增加,蒸散强度以增加为主。 相似文献
77.
玉米叶绿素含量的高光谱估算模型研究 总被引:16,自引:0,他引:16
随着高光谱遥感技术的发展,用高光谱技术监测植被生物物理、生物化学指标和农学参数的文献大量出现.早在1983年Horler等人[1]就建议用高光谱分辨率的遥感数据来估算植被的叶绿素浓度.国外利用野外或空载高光谱传感器进行植被的叶绿素研究已有十几年的历史,在这期间,许多学者试图从遥感的角度来探测植物叶片叶绿素的含量, 基于大量实验数据在模型建立与敏感波段的选取方面取得了一系列成果[2,3], 在研究的过程中开发了许多对叶绿素敏感的高光谱植被指数[4,5]. 相似文献
78.
玉米光合有效辐射分量高光谱估算的初步研究 总被引:3,自引:0,他引:3
【目的】光合有效辐射分量(FPAR)是各种生产力模型、作物估产模型等的重要参数,本文将对高光谱估算FPAR效果作初步探讨分析,为提高FPAR估算及遥感产品验证精度和各种生态模型模拟精度提供科学支持。【方法】本文基于地面实测玉米数据,详细分析了光合有效辐射分量与光谱反射率及其一阶导数之间的相关关系及FPAR估算机理,并利用反射率、一阶导数、植被指数方法研究了玉米冠层FPAR估算效果。【结果】玉米FPAR与整个可见光波段反射率相关性都相对较好,明显好于近红外波段;FPAR与一阶导数的相关关系曲线波动较反射率大,仅520、570、670、805、950和1 010 nm几个波长处一阶导数与FPAR相关性较好。FPAR与典型单波段反射率和一阶导数具有较好拟合关系,确定性系数分别高达0.791和0.882。总的来说,一阶导数法和植被指数法估算FPAR效果较反射率法好些,其中一阶导数的多波段逐步回归分析取得最优的估算效果,R2高达0.944。除红、绿和常用的近红外波段外,375nm附近紫色波段和950nm附近的近红外波段用于估算FPAR也可以得到较理想的结果,特别是水分强吸收的波段具有较好的提高FPAR估算精度的潜力。【结论】一阶导数法和植被指数法估算FPAR效果稍好,充分挖掘高光谱数据估算FPAR潜力,选择最佳波段能够较好得提高FPAR估算精度。 相似文献
79.
玉米纹枯病发生规律及防治技术 总被引:12,自引:0,他引:12
通过对玉米纹枯病发生规律及防治技术研究,结果表明,玉米纹枯病产量损失与病情严重度级别之间存在着显著正相关。一般苗期很少发病,喇叭口期至抽雄期始病,抽雄期开始扩展蔓延,灌浆期至成熟期病情垂直发展最快,是危害的关键时期。初侵染源为越冬菌核及病残体。品种间发病差异明显,目前生产上应用的毕单3号、毕单4号、赫单4号等属中抗品种,丰产性好,结合及时摘除病叶、病鞘以及对重病地块在抽雄载井岗霉素,可作为防治措施 相似文献
80.
基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究 总被引:26,自引:0,他引:26
【目的】探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。【方法】实测不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数(Leaf Area Index)数据,对二者进行相关分析;采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI, NDVI, SAVI, OSAVI 和MTVI2植被指数,建立大豆LAI估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。【结果】大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正;微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切,在红边处取得最大回归确定性系数(R2 = 0.86)。植被指数可以较为精确反演大豆LAI,确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平,当隐藏层节点数为2时,R2为0.92,随着隐藏层节点数的增加,R2可高达0.96;在没有黄熟期数据干扰的情况下,神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度,R2可高达0.99。【结论】与基于植被指数建立的模型相比,神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象,大大提高了LAI的反演精度。 相似文献