青川县LUCC遥感动态监测及驱动力分析

四川广元市青川县是国家生态试点县和退耕还林实施县,查明该区土地利用/覆被现状及其时空动态变化信息,为政府有关部门规划决策提供科学依据具有重要意义。应用RS和GIS技术,基于2000年、2005年和2010年3个时相的陆地卫星TM图像,通过图像处理和信息提取,获得了该区3期土地利用/覆被数据。在此基础上,分析了青川县近10 a土地利用/覆被动态变化过程,查明了引起动态变化的主要驱动力因素,最后,对该区2015年和2020年土地利用/覆被的面积比例进行了预测。研究结果表明:青川县2000—2005年间,耕地、水域和未利用地面积减少,林地、草地和建设用地面积增加;2005—2010年间,耕地和草地面积减少,林地、水域、建设用地和未利用地面积增加;两段时期耕地面积持续减少,但减幅减小,林地面积持续增加,增幅减小,建设用地持续增加且增幅增大,水域和未利用地先减后增,草地先增后减。究其原因,认为政策、经济发展和人口增长及自然灾害等因素是研究区土地利用变化的主要影响因子。经过预测,在相关政策不变且没有自然灾害发生的情况下,2015年林地面积占全县总面积的比例将由2010年的58.57%增长为59.01%,到2020年将继续增长为59.44%,耕地面积比例到2020年将减少至29.13%,建设用地面积比例继续增加至0.22%。     

哈尔滨市土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响

以哈尔滨市1996、2002和2008年的土地利用变化数据为基础,参照中国陆地生态系统单位服务价值系数,结合敏感度分析,探讨了哈尔滨市土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响。结果表明,1996～2008年,哈尔滨市土地利用变化中,林地面积呈现出增加的趋势,而建设用地是增长最快的土地利用类型。这一期间,哈尔滨市总的生态系统服务价值从1996年的1123.63亿元,上升到2002年的1125.85亿元和2008年的1126.68亿元。生态系统服务价值的增加主要源于林地、建设用地、水域面积的扩大,其生态系统服务主要体现在水文调节、维持生物多样性和保持土壤上。因此,在制定土地利用规划时,应对林地、水域等生态服务价值系数较高的土地利用类型予以特别关注。     

生态服务价值对土地利用变化的时空响应研究——以徐州市为例

徐州市是淮海经济区的中心城市,生态环境保护工作任重而道远。通过2005—2015年间徐州市的遥感影像数据制作徐州市土地利用变化图,再结合相关统计年鉴数据,利用GIS空间统计的方法,计算出研究期间徐州市的土地利用动态度和土地利用转移矩阵。在此基础上以当量因子法的研究为基础,以研究区域的具体情况确定相关修正系数,定量研究了徐州市的生态系统服务价值在时间及空间上的变化。从土地利用变化和生态系统服务价值变化之间,研究其变化关系。研究结果表明:(1)徐州市主要用地类型以耕地为主,2005—2015年间,耕地、林地、水域和草地面积减少,未利用地小幅度增加,建设用地增加面积较大,同时不同土地利用类型之间转化剧烈,耕地大面积向林地、草地和建设用地转出,增加的建设用地面积主要是由耕地转化而来;(2)在二级生态系统服务类型中,水文调节和废物处理服务价值最高,原料生产服务价值较低,研究期各单项生态系统服务价值均呈现出不断下降的趋势,进而导致徐州市总生态系统服务价值不断减少,10 a间共减少了2.9×10~9元,在一级生态系统服务类型中,耕地生态系统服务价值减少了1×10~9元,林地生态系统服务价值减少了1.43×10~9元,二者生态服务价值减少量占总生态服务价值减少量的80%以上;(3)不同时期各地类的生态系统敏感性指数均小于1,说明研究期间徐州市各地类生态价值系数和生态系统服务价值是一种缺乏弹性的关系,因此采用生态价值系数的计算方法是合理可靠的,计算结果具有可信度。     

土地利用/覆被特征的碳汇生态价值时空演变研究——以江苏省滨海地区为例

土地覆被/覆被时空演变是陆地生态系统碳储量变化的重要影响因素。以土地利用/覆被变化为驱动,利用InVEST-Carbon模型估算江苏省2000-2015年的碳汇储量,分析了该地区碳汇储量的时空演变规律。研究表明,2000-2015年江苏省滨海地区林地、草地和耕地向城镇建设用地转换显著,显著区主要分布在研究区的北部和中部,草地减少明显,耕地和建设用地增加明显。2000-2015年江苏滨海地区碳汇量减少明显,中部和北部区域碳汇能力减弱显著。基于空间信息技术的碳汇时空演变研究,有效地完成了对陆地生态系统服务功能的评估,为区域生态环境保护、土地规划提供了重要的理论支撑。     

焦作市1980～2000年土地利用时空变化分析

采用GIS技术,对焦作市1980~2000年土地利用结构的时空变化进行分析。研究表明,焦作市土地利用结构发生了较大变化:耕地、草地、城镇用地经历了一个先增加后减少的过程;水域、农村居民点与未利用地的面积先减少后增加;其他建设用地一直处于增加状态;林地和滩涂一直处于减少状态。20 a间焦作市的土地利用变化主要集中在耕地、林地、草地、水域、滩涂、农村居民点之间的相互转换。     

四川省江油市2004～2020年土地利用动态分析及预测

基于2004、2010、2015年Landsat-5 TM、Landset-80LI遥感影像土地利用现状解译数据,分析了江油市近11年土地利用动态变化;同时,利用元胞自动机-马尔科夫(CA-Markov)模型,模拟预测了2020年江油市土地利用空间分布格局.结果表明,2004 ～ 2015年期间,江油市耕地、草地、水域面积总体减少,建设用地和林地面积总体呈增加趋势.2015 ～2020年期间,江油市土地利用变化较快,与上一个五年相比,建设用地、耕地和草地面积将有所增加,林地面积有所减少,水域面积基本不变;建设用地从原有基础往外围耕地扩张,耕地面积则主要由林地转入.     

基于3S技术的隆昌县土地利用/覆被动态监测

利用2000年和2010年遥感影像,分析了四川省隆昌县10 a间土地利用/覆被变化情况,并进行驱动力分析。研究表明,2000~2010年,耕地(包括水田和旱地)、水域、未利用地面积减少,林地、城镇、交通用地面积增加。分析表明,隆昌县土地利用/覆被变化的驱动力主要有人口因素、社会经济因素、城市化因素、政策导向,各因素间相互影响和制约。     

近25年来黑龙江省生态系统服务价值对土地利用变化的响应

本文以黑龙江省为例,以1985年土地概查、1996年土地详查、2009年二次土地调查为数据源,参考Costanza和谢高地2007年修订的中国生态系统服务价值当量因子表,系统分析了黑龙江省生态系统服务价值与土地利用变化的响应关系。研究结果表明,1985～2009年全省生态系统服务价值增加了8110340.48万元,其中1985～1996年生态系统服务价值增加了7369251.62万元,1996～2009年增加了741088.86万元,仅为1985～1996年间的10.06%。黑龙江省生态系统服务价值的增加主要源于耕地、水域面积的扩大。在上述基础上,本文提出了加强湿地、水域、林地等生态服务价值系数较高地类的保护,严格控制建设用地规模,不同区域实行差异化的土地利用策略。     

沾化县土地利用变化与生态服务价值响应

本文基于黄河三角洲沾化县1987年、1997年和2007年遥感影像数据,定量分析了1987年~2007年间沾化县土地利用的时空变化特征,并运用调整的生态服务价值系数,评价了因土地利用变化所引起的生态系统服务价值的变化。结果表明:20年间沾化县城镇建设用地、林地和水域面积大量增加,农田、草地、滩涂和盐碱荒地面积迅速减少,研究期内土地利用程度总体呈上升趋势;生态服务价值总体呈先下降后上升的趋势;水域面积的转入、农田和滩涂面积的转出分别是影响沾化县生态服务价值上升和下降的主要因素。     

巴音河流域土地利用变化及驱动力分析

分析了近27 a青海省海西州巴音河流域土地利用时空变化,可为流域生态环境保护、土地利用方式优化和尕海国家湿地公园建设提供依据。在野外考察基本土地利用类型基础上,利用1990年、2000年、2010年和2017年Landsat卫星影像使用随机森林分类方法获取4期土地利用现状信息,通过运用转移矩阵、重心迁移模型定量计算,从面积变化、类型转化和空间格局变化三方面研究该流域土地利用变化时空特征,应用主成分分析方法定量确定了驱动因素。结果表明：在研究时间段内,林地、水域、草地面积先减少后增加;建设用地面积持续增加,耕地面积先增加后减少;耕地、建设用地、水域重心迁移明显,耕地、建设用地重心向西南方移动,水域重心向东北方移动。人类活动是流域土地利用变化最主要的原因,近年来温度升高和降水量的增加也是土地利用类型发生变化的重要因素。     

重庆市土地利用变化对生态系统服务价值的影响

本文以详细的土地利用统计资料为数据源,分析了重庆市1997~2007年的土地利用变化情况,根据谢高地的生态服务价值系数对研究区土地利用变化引起的生态系统服务价值变化进行评估,并进行了敏感性指数(CS)分析。结果表明:研究区在1997~2007年间,耕地、牧草地、湿地和未利用地均减少,林地、水域和建设用地均增加;重庆市2007年的生态系统服务价值比1997年增加了58.95×108元,达到1002.25×108元,这主要是生态价值系数较高的林地面积增加所至;在生态系统单项服务功能变化中,只有食物生产有所减少,其余均有所增加;敏感性系数分析表明,ESV对生态价值系数(Value Coefficient,VC)缺乏弹性,研究结果可信。     

基于CASE推理的多时相星载SAR影像分类

提出了一种基于案例(CASE)推理的多时相SAR影像分类方法.选用北京地区2000年(4景)和2004年(3景)的多时相Radarsat-1 SAR影像及相应地理基础分类图作为数据进行实验,结果表明,该方法能得到较好的SAR影像分类结果.分类总体精度可望达到85%.     

基于多源遥感数据的生态系统服务功能时空演变趋势分析

研究区域生态系统服务功能的时空演变趋势,有助于揭示人类活动或气候变化对该区域生态环境的影响,从而为生态系统服务功能的保育和管理提供依据。本文以淮安市为研究区,通过在时间维上拓展生态系统服务功能重要性评估的遥感指数法,计算了2000—2018每年的水源涵养、水土保持和生物多样性维护功能,并利用Mann-Kendall非参数检验和Hurst趋势性分析方法分析了时空演变趋势,结合中高分辨率遥感数据解译探索了变化原因。研究结果表明：①淮安市大部分区域生态系统服务功能呈显著增加趋势,其中水源涵养和生物多样性的增长趋势持续性较弱,而水土保持增长趋势持续性较强;②生态系统服务功能增加区域主要发生在耕地、林地等植被覆盖区域,减少区域主要发生在建筑用地等非生态用地区域;③淮安市耕地和林地等植被覆盖区域占比基本不变,甚至随着建筑用地占比的增加而稍有减少,生态系统服务功能增加的主要原因可能在于植被活力的增强,具体表现为植被绿度和植被生产力的增加。     

Optimization of land use structure based on ecological GREEN equivalent

Optimization of land use structure consists of economic and social and ecological optimization. Applying the minds of system engineering and principles of ecology, this paper presents such thoughts: the optimal forest-coverage rate calculated according to the reality of a district is set as main standard of ecological rationality in the district; through considering the value of ecosystem services of the land with GREEN equivalent (mainly cultivated land and grassland) and based on the rule, GREEN equivalent, this paper introduces the area conversion between woodland and cultivated land, also between woodland and grassland; this paper establishes a multi-dimension controlling model of optimization of land use structure. In addition, a multi-objective linear programming model for optimization of land use structure is designed. In the end, this paper tests and verifies this theory of ecological optimization, taking Qionghai city in Hainan Province as an example.     

Optimization of Land Use Structure Based on Ecological GREEN Equivalent

Optimization of land use structure consists of economic and social and ecological optimization.Applying the minds of system engineering and principles of ecology,this paper presents such thoughts:the optimal forest-coverage rate calculated according to the reality of a district is set as main standard of ecological rationality in the district;through considering the value of ecosystem services of the land with GREEN equivalent(mainly cultivated land and grassland)and based on the rule GREEN equivalent,this paper introduces the area conversion between woodland and cultivated land ,also between woodland and grassland;this paper establishes a multi-dimension controlling model of optimization of land use structure,In addition,a multiobjective linear programming model for optimization of land use structure is designed.In the end,this paper tests and verifies this theory of ecological optimization,taking Qionghai city in Hainan Province as an example.     

大冶市耕地利用变化分析

以1992年、2000年和2009年大冶市TM影像数据为基础,利用ERDAS遥感图像处理软件的监督分类方法和ArcGIS的空间分析功能,对大冶市水域、建设用地、林地和耕地四大土地利用类型进行提取。随着城市化进程脚步的加快,城市建设用地的扩张,土地的不合理利用和污染,使大冶市耕地面积呈日趋减少的趋势。通过土地利用变化情况的综合分析,提出更具实践性的建议,从而更好地指导大冶市土地利用规划的制定。     

近20年哈尔滨市呼兰区土地利用覆盖变化及驱动分析

本文基于哈尔滨市呼兰区1998—2018年Landsat TM影像数据和社会经济数据,通过ENVI、ArcMap等软件,采用监督分类、土地利用变化模型、典型相关分析法等方法,科学系统地分析了1998—2010、2010—2018、1998—2018年3个不同时段的土地利用覆盖变化特征,并对土地利用覆盖变化驱动因素进行了分析。结果表明,哈尔滨市呼兰区20年间呈居民地和水域面积增加、耕地变化不大、林草不断减少的土地利用覆盖变化格局,且前8年的变化速度和幅度大于后12年。该区土地利用覆盖变化的影响因素包括自然环境因素、社会经济因素及人口因素。     

基于Landsat-8 OLI的西安市土地利用类型遥感分类研究

近年来,由于区域人口的增加和社会经济的快速发展,西安市的土地利用类型发生了明显变化。土地利用分类可为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术为土地利用分类提供了有效的工具。本文以西安市2016年Landsat-8卫星的OLI多光谱数据为基础资料,参考国家土地利用分类标准和西安市土地利用现状,将西安市的土地类型分为建设用地、裸地、水体、草地、耕地、林地6类,采用监督分类中常用的最大似然分类法和决策树分类方法对研究数据进行解译,利用总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类精度加以评价,并结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析。     

陕北干旱区景观生态风险空间分异特征及驱动因素分析

陕北黄土高原属于生态脆弱区,是国家生态修复重点项目区。本文以陕北榆林市2000—2020年3期土地利用数据为数据源,用网格法构建基于景观格局的综合生态风险指数模型,定量分析了榆林市景观生态风险时空分布,并采用地理探测器、R和Origin软件等工具定量分析了土地利用与生态风险的耦合关系。结果表明:2000—2020年该地区生态风险整体趋于下降,低生态风险区面积增加、高生态风险区面积逐渐较少且向西北方向偏移;中风险区域面积逐年增加,该区域仍存在较强潜在生态风险;在人类活动影响下的林地、草地面积变化,以及自然胁迫是驱动景观生态风险变化的主要因素。     

The Forest Types and Ages Cleared for Land Development in Puerto Rico

On the Caribbean island of Puerto Rico, forest, urban/built-up, and pasture lands have replaced most formerly cultivated lands. The extent and age distribution of each forest type that undergoes land development, however, is unknown. This study assembles a time series of four land cover maps for Puerto Rico. The time series includes two digitized paper maps of land cover in 1951 and 1978 that are based on photo interpretation. The other two maps are of forest type and land cover and are based on decision tree classification of Landsat image mosaics dated 1991 and 2000. With the map time series we quantify land-cover changes from 1951 to 2000; map forest age classes in 1991 and 2000; and quantify the forest that undergoes land development (urban development or surface mining) from 1991 to 2000 by forest type and age. This step relies on intersecting a map of land development from 1991 to 2000 (from the same satellite imagery) with the forest age and type maps. Land cover changes from 1991 to 2000 that continue prior trends include urban expansion and transition of sugar cane, pineapple, and other lowland agriculture to pasture. Forest recovery continues, but it has slowed. Emergent and forested wetland area increased between 1977 and 2000. Sun coffee cultivation appears to have increased slightly. Most of the forests cleared for land development, 55%, were young (1-13 yr). Only 13% of the developed forest was older (41-55+ yr). However, older forest on rugged karst lands that long ago reforested is vulnerable to land development if it is close to an urban center and unprotected.