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101.
基于MCR模型的城镇生态安全格局构建和建设用地开发模式 总被引:3,自引:6,他引:3
近年来,在中国城市土地开发的顶层设计中越发强调生态空间的重要性,充分识别城市生态安全格局并探讨建设用地空间扩展格局成为划定生态保护红线、确定城市开发边界和"三规合一"空间管制等政策实施的迫切需求。该文以唐山市为例,基于"生态过程—格局"理论和GIS的空间相关性分析、距离分析和叠加分析等方法,从综合水安全、地质灾害预警、生物生境保护、水土保持、游憩安全5个方面,整合构建了底线安全格局、缓冲安全格局和最优安全格局3种不同等级的综合生态安全格局。该文在MCR模型算法引入不同等级"源"的权重系数,以综合生态安全格局为阻力因子,并结合城镇中心的吸引力、主要道路的吸引力和政策调控(区域开发重点)等城镇用地扩展影响因素,得到在不同约束条件下的区域空间扩展阻力面,分别确定了唐山市在"生态安全约束型""经济增长主导型"和"生态与经济并重"3种模式下城镇空间可能的发展范围,经过多方案比较,"生态与经济并重"城镇建设用地空间发展模式是未来城镇健康有序发展的最优模式,这种发展模式既有利于减少大规模、高强度的城镇化和工业化过程所造成的城市发展和环境保护之间的用地冲突,也可为城市用地布局规划和生态红线划定提供科学依据。 相似文献
102.
黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型 总被引:5,自引:4,他引:5
为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。 相似文献
103.
引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型 总被引:5,自引:3,他引:5
土壤有机质(soil organic matter,SOM)是土壤质量评价的重要指标。监测SOM含量及其空间分布对土壤利用与保护、土壤有机碳库估算等具有重要意义。该文以松嫩平原典型区为研究区,采集4种主要土壤类型样本共147个,获取裸土期多时相MODIS地表反射率8 d合成产品,以单期、多期影像所构建光谱指数作为输入量,构建包含含水量变化与有机质含量信息的多光谱指数,建立SOM线性回归遥感反演模型,揭示SOM空间分布规律。结果表明:由于土壤含水量空间差异随时间变化,基于单期影像构建的模型主要输入量发生规律性改变,其中年积日137 d裸土条件最好,反演模型最优;比值光谱指数R61与SOM显著相关,而和含水量相关性极小,适于作为反演模型输入量;基于多期影像构建的模型引入时相信息后,精度与稳定性较单期影像模型显著提高,其中基于年积日137、105 d两期影像光谱指数所建立的多元线性模型最优;松嫩平原SOM呈现由东北向西南递减趋势。 相似文献
104.
基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法 总被引:4,自引:4,他引:4
准确掌握农作物的空间种植分布情况,对于国家宏观指导农业生产、制定农业政策有重要意义。针对黑龙江省玉米与大豆生育期接近、光谱特征相似,较难区分的问题,以多时相16 m空间分辨率高分一号(GF-1)卫星宽覆盖(wide field of view,WFV)影像为数据源,选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)4个特征,结合实地调查样本点,采用随机森林分类算法,提取黑龙江省黑河市嫩江县玉米与大豆种植面积。研究表明,区分玉米与大豆的最佳时段为9月下旬至10月上旬,即大豆已收获而玉米未收获的时段,在4个待选特征中,NDVI、NDWI与WDRVI指数组合表现最佳;随机森林算法与最大似然算法、支持向量机算法相比,分类精度更高,其总体分类精度为84.82%,Kappa系数为77.42%。玉米制图精度为91.49%,用户精度为93.48%;大豆制图精度为91.14%,用户精度为82.76%。该方法为大区域农作物的分类提供重要参考和借鉴价值。 相似文献
105.
基于产量的稻田肥力质量评价及障碍因子区划——以进贤县为例 总被引:5,自引:0,他引:5
土壤肥力质量评价及土壤肥力障碍因子分析,对于区域土壤利用和改良、指导农业生产结构布局具有重要意义。以江西省进贤县为研究区,通过水稻遥感解译测产,结合主成分分析进行土壤质量评价;采用综合指数法表征土壤肥力质量水平,分析该区域低肥力质量区域主要障碍因素,并进行障碍因子区划。结果表明,该地区土壤肥力质量评价的最小数据集(MDS)指标包括:有机质、阳离子交换量(CEC)、全钾(TK)、交换性钙(Ex.Ca)、容重、粉黏比;土壤质量综合指数与水稻产量相关系数达到0.73(p0.01),以当地水稻平均产量7.215 t hm~(-2)确定土壤质量综合指数阈值为0.65。分析得出,该地区影响土壤肥力的主要障碍包括有机质含量低和容重较大反映的低熟化度障碍、中量元素缺乏反映的酸化障碍、全钾含量低和高粉黏比反映的结构障碍等。根据障碍因素将研究区域划分为三大障碍区:东南部丘陵区主要障碍因子为酸化和土壤结构障碍;中西部低岗平原主要为土壤酸化障碍;北部滨湖区主要障碍为水稻土熟化程度低。通过对不同区域施行针对性改良措施有益于提高土壤肥力。 相似文献
106.
为了对田块尺度农作物地上干生物量进行估测,提高大豆地上干生物量反演模型的精度和稳定性,该文获取了研究区地块2016年7、8月份的SPOT-6多光谱数据,并测定不同地形坡位的大豆地上干生物量,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为输入量,建立田块尺度大豆地上干生物量一元线性回归模型;加入与地上干生物量相关的地形因子,建立逐步多元回归和神经网络多层感知反演模型.结果表明:1)使用传统的单一植被指数模型预测大豆地上干生物量有可行性,但模型精度和稳定性不高.2)加入地形因子(海拔、坡度、坡向)的神经网络多层感知器模型,有较高的精度和可靠性,模型准确度达到90.4%,验证结果显示预估精度为96.2%.反演结果与地块的地形、地貌、气温和降水特征基本吻合,反映了作物长势的空间分布特征,可以为田块尺度大豆地上干生物量动态监测和精准管理,提供借科学依据. 相似文献
107.
基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选 总被引:2,自引:0,他引:2
制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑. 相似文献
108.
为提高土壤含水量格点数据的区域适用性、准确性,该研究提出了基于离散小波多尺度分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法,利用2016-2018年6-9月ESA-CCI、SMAP、ERA5-Land数据集以及地面站点观测的土壤含水量数据,在以黄河流域为主体的主要农业气候区开展了融合方法可行性和适用性研究。结果表明,融合方法能有效捕获融合数据源的多尺度特征信息,通过多源多尺度逐层特征信息权重融合与重构,能有效改进单一数据源在不同农业气候区域的适用性、时空结构和波动特征的准确性。融合结果总体评估的均方根误差、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.053 m3/m3、0.001 m3/m3和0.721,时空分解评估的综合表现均优于单一融合数据源的评估指标,多尺度时空波动频谱结构特征与观测时空序列更吻合,特别在25 d时间尺度以内时空波动吻合度改进最为明显。该研究获得了较理想的区域土壤含水量改进预期,可为区域生态环境监测、农业可持续发展、水土保持、防灾减灾等科学研究和业务应用提供可行有效的方法参考。 相似文献
109.
基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算 总被引:13,自引:7,他引:13
通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率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,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。 相似文献
110.
国家及区域尺度的土地覆被信息对于解决环境演变、生物多样性保护、生态系统评价及环境建模等一系列问题起着至关重要的作用。该文从国家及区域尺度分别比较了当前全球2种最高分辨率的土地覆被遥感产品,以便解释两者在空间及专题上的一致性和异质性。结果表明,GLOBCOVER和MODIS2种产品在国家尺度上具有较好的一致性,但在区域尺度上仍有较明显的差异,特别是在中国东北和西南地区;2种产品在林地、灌木、耕地和草地间存在严重的混淆现象;总体精度和Kappa系数在全国尺度和区域尺度有着较大的差异,总体精度值从全国尺度的56.35%降为区域尺度的27.01%,Kappa系数值从全国尺度的47.09%降为区域尺度的16.57%。在全国尺度上东北区域有着最好的一致性,四川盆地的总体一致性最差;MODIS产品的类别均质性百分比明显优于GLOBCOVER,类别一致性百分比与空间一致性之间存在显著的相关性,其决定系数R2为0.724,说明产品间的类别均质性百分比差异越小,两者的空间一致性越高。该研究可为遥感产品的使用者提供准确可信的信息分布,为产品生产者有针对性改进分类算法提供科学合理依据。 相似文献