北疆农区土壤盐渍化遥感监测及其时空特征分析

基于MODIS数据,利用归一化植被指数和盐分指数的二维特征空间关系建立土壤盐渍化遥感监测模型,对北疆农区2000年以来的土壤盐渍化状况及其空间动态变化进行了监测分析,并探讨了典型区土壤盐渍化的主要驱动因素。结果表明：① 土壤盐渍化遥感监测指数可以从宏观上定量刻画北疆农区的土壤含盐量;② 北疆农区土壤盐渍化空间特征呈现出总体上逆转、局部严重发展的态势;③ 土壤盐渍化等级在不同时间段的发展或逆转的方向主要由中度向重度及重度向盐土间的相互转化,其中重度盐渍化农用地的转化幅度最大;④ 不同土壤盐渍化等级中盐土的形成与农区降水量和干燥程度具有较好的相关性,未盐渍化（正常）和中度盐渍化与农区有效灌溉面积和农作物播种面积分别呈相关系数较高的正相关和负相关。     

基于多光谱遥感的典型绿洲棉田春季土壤盐分反演及验证

为探索快速提取典型绿洲棉田土壤盐分的有效方法,获取区域尺度的土壤盐渍化特征及空间分布,进而为土壤盐渍化防治提供参考。以新疆兵团农二师31团为研究区域,2019、2021年春季Landsat 8 OLI多光谱影像和野外实测土壤含盐量为数据源,将波段组、光谱指数组和全变量组作为模型输入变量组,采用多元逐步回归（Multiple stepwise regression, MSR）、偏最小二乘回归（Partial least squares regression, PLSR）、极限学习机（Extreme learning machine, ELM）、支持向量机（Support vector machine, SVM）和BP神经网络（Back propagation neural network, BPNN）构建基于3个输入变量组的土壤盐分遥感反演模型,探究输入变量和建模方法对模型精度的影响效果,通过对比确定春季土壤盐分最优反演模型,定量反演地表土壤含盐量。结果表明：（1） 研究区主要为非盐化土和轻度盐化土,总样本变异系数为0.67,呈中等变异性;光谱反射率与土壤盐渍化程度的关系表现为土壤盐渍化越重,光谱反射率越高。（2） 海岸波段（b1）、蓝波段（b2）、绿波段（b3）、红波段（b4）和盐分指数（SI1、SI2、SI3、SI4、S3、S4、S5）均通过显著性检验P<0.01,相关系数均达到0.4以上。（3） 所有模型中,基于全变量组建立的BPNN反演模型精度最高,建模集R²为0.705;验证集R²为0.556。（4） 由反演结果可知,2019、2021年春季耕作区土壤主要为非盐化土,分别占耕作区总面积的55.55%和64.62%,其次为轻度盐化土,分别占44.31%和35.17%;2021年土壤盐渍化程度较2019年有所减轻。     

鲁西南地区村镇聚落空间分异特征及类型划分——以菏泽市为例

村镇聚落空间格局系统认知与分类研究是乡村地域国土空间有效治理和差异化管控的基础,对乡村振兴和新型城镇化战略实施具有支撑作用,鲁西南地区相关研究时代和现实价值凸显。基于菏泽市2018年遥感影像解译数据,综合统计分析和探索性空间数据分析方法,多尺度多维度系统探测村镇聚落空间分异特征,并通过多维特征耦合划分村镇聚落类型。结论如下：① 菏泽市村镇聚落总体表现为点位密度较高、规模普遍偏小、形状普遍规整,国土空间集约整治潜力巨大。② 村镇聚落“三维”（点位、规模、形态）空间格局特征存在尺度差异性。市域尺度“三维”分布特征均存在一定空间异质性,但分异程度不明显;县域尺度“三维”特征空间分异规律多元复杂,表现出以乡镇为单元的局域多样性;乡镇尺度“三维”特征均趋向统一均衡,呈现单中心结构和“同质性”特征。③ 以乡镇为划分单元,基于“三维”特征耦合形成八种村镇聚落类型,并尝试分类提出空间优化和治理建议。     

平原农区土地综合整治与乡村转型发展协同机制

平原农区是保障国家粮食安全的核心区,土地综合整治与乡村转型发展协同有利于缓解平原农区经济发展、耕地保护、生态保育等多重压力,保障乡村振兴政策落实。本文以“问题研判—策略梳理—机制构建—实证检验”为研究主线,探讨两者协同机制。研究表明：① 平原农区“三生”空间利用冲突显著,生产空间低值低效、生活空间无序空废、生态空间污损衰退共同制约乡村转型发展;② 面向土地价值提升、人居环境改善、产业融合发展的土地综合整治优化策略,有利于推动乡村转型发展;③ 新时期,土地综合整治由“以地为本”单要素调控转向“人、地、业、权”多要素协同综合整治,权利重组、空间重构、产业重塑是推动土地综合整治与乡村转型发展协同的核心机制;④ 平原农区典型地区禹城市,聚焦土地权属调整、空心村整治和现代产业培育,实现土地综合整治与乡村转型发展的协同推进。本文有利于深化平原农区人地系统科学新认知,为构建现代化国土空间治理体系和全面推进乡村振兴提供实践参考。     

长江国际黄金旅游带对区域旅游创新发展的启示

建设“长江国际黄金旅游带”是长江经济带旅游业发展的重要战略目标导向。“长江国际黄金旅游带”的提出意味着“旅游长江”成为长江经济带的重要组成部分之一。对于中国区域旅游业发展而言,其价值为：①从空间维度看,首次实现从“区域旅游”向“流域旅游”的空间拓展;结合城市群崛起,联动未来以跨区域完整的地域自然山水和文化生态单元,将形成中国区域旅游发展空间的主干骨架。②从时间维度看,首次实现了旅游业发展从区域“支柱产业”向“全局战略性产业”提升,使得区域旅游业发展向同时兼具“产业”和“事业”特征的旅游业本源属性回归。③从对外开发合作看,首次实现了“国内区域旅游发展”和“对外国际开发开放”的联动对接。以国内开发促进国际合作,以国际合作推进国内外统筹联动式开发模式开始形成。这种流域性区域旅游发展模式,也催生出一系列区域性的的研究命题,结合实施国家主体功能区战略和国家区域重点发展战略,这些命题主要包括“旅游业发展与国家区域发展战略融合发展”、“城市群旅游与生态功能区旅游对接协调”、“城市群旅游业一体化整合提升”、“生态功能区旅游主业化改革推进”、“沿海、沿边旅游业国际化开放对接”、“流域性旅游业综合治理”等。     

基于HJ-1A高光谱影像的盐渍化土壤信息提取——以渭干河-库车河绿洲为例

以环境小卫星高光谱影像为主要数据源,在野外实测样本的支持下进行光谱反射率及其变换形式与土壤含盐量的相关性分析,筛选盐渍化土壤响应敏感波段,利用曲线回归分析方法,建立基于高光谱影像的新疆渭干河-库车河绿洲土壤含盐量定量反演模型.结果表明:研究区土壤含盐量的影像响应波段基本位于近红外波段,其中以780～924 nm波长范围最佳,相关系数R≈0.8;反射率对数的倒数一阶微分土壤含盐量预测模型精度最高,回归方程为Y=-4.152-27.735X+769.813X2,模型及其检验的决定系数都在0.88以上,均方根误差约为3.该模型的建立可为区域盐渍化土壤信息的提取及监测提供参考.     

-过去25年旅游村落社会空间的微尺度重构——河北野三坡苟各庄村案例实证

社会空间重构是乡村转型发展研究的核心内容之一。采取参与性农村评估（PRA）、GIS空间分析和高分辨率遥感影像相结合的方法,以苟各庄村为例,研究了旅游乡村聚落的社会空间重构过程。研究发现,经过25年发展,苟各庄村在旅游驱动下发生了剧烈社会重构和“空间极化”,逐渐从一个以血缘关系为纽带的传统“乡土社会”聚落演变成为一个以经济利益为纽带的旅游服务型社区。具体表现为：村落社会物质空间中,家庭私人空间逐渐减少,服务与旅游业的半私人和半公共空间和公共空间增加;在居住模式上,传统封闭式山地四合院逐步消失演变为开敞式多层楼房;在人口结构上,大量外来者,包括旅游者、外来务工者和投资者的涌入改变了乡村社会关系结构,并在空间分布上呈现“极化”特征;人均收入差距加大,促进了村落社会阶层的形成与分化。其中,旅游业产业快速增长和外来人口大幅度增加是其主要外部动力,而村落“微区位因素影响”,如住宅与内部道路交通、景观环境（河流与噪声）等,则通过累积被不断“强化”和“固化”,成为加速村落社会“空间极化”的核心动力。与社会空间重构相适应,建设新型社区组织管理服务模式,规范产业发展组织方式,重塑社区文化,对于保持旅游村落社区的可持续发展十分重要。     

兰州市回族人口空间演化及其社会响应

基于1982~2010年兰州市街道和乡（镇）层面人口普查数据,运用反距离权重插值和空间关联分析等方法,结合ArcGIS 9.0和GS⁺7.0等软件对兰州市回族人口空间演化及其社会响应进行了全面分析。结果表明,首先,兰州市回族人口呈一主一次“双峰体”结构,“峰体”之间回族人口不断填充。其次,回族人口空间分布表现出强正相关性,集聚趋势增强,空间结构相对稳定。“热点区”位于老城区,范围不断扩大,且向东西方向延伸;“冷点区”位于老城区外围,范围逐步缩小,且向西偏移。而回族人口增长空间则表现为弱正相关性,空间结构具有明显的随机性和不稳定性。“增长热点区”范围持续缩小,“增长冷点区”范围不断扩大。在此基础上,从传承民族文化,增强城市包容,繁荣城市经济,构建和谐城市4个角度对回族人口空间演化过程的社会响应进行了系统地归纳和总结。     

特大城市“三线冲突”空间格局及影响因素

划定“三线”(生态红线、城市开发边界、基本农田保护红线)是构建城市生产、生态、生活空间格局和实现“多规合一”的关键。但在实际工作中,“三线”由不同部门依据不同准则划定,在空间上往往存在冲突。本文以武汉都市发展区为例,从图斑层面探讨“三线冲突”的类型与表征,并分别采用空间格局分析和相关分析法研究“三线冲突”的空间格局特征和区域条件对其影响。研究结果表明：①武汉都市发展区内“三线冲突”以生态—耕地冲突和生态—城市冲突为主,城市—耕地冲突面积较小;②生态—耕地、生态—城市和城市—耕地冲突热点分别集中于都市发展区边缘、都市发展区内部和城乡过渡带,呈圈层分异的特点;③区域条件的6个指标对3类“三线冲突”子类型冲突强度的影响因素各不相同。研究结论为：一是“三线冲突”强度可以用“三线冲突”强度指数(TLCI)表征;二是空间自相关分析、梯度分析、景观格局分析法可以很好地刻画“三线冲突”空间特征;三是对“三线冲突”的自然—人文驱动机制的研究有待进一步完善和深化。本文有助于从城市空间视角加深对“多规冲突”问题的理解,识别“三线冲突”的自然—人文驱动因子,为实现“多规合一”提供理论支撑。     

基于土地利用转移流的国土空间格局演变及其驱动机制研究——以宁夏原州区为例

提出了基于土地利用转移流的溯源分析法,结合社会网络分析方法与核密度分析法,探究了2000—2018年原州区国土空间格局演变及其动力机制。结果表明：（1） 原州区的三生空间向生产空间增效、生活空间扩容、生态空间提质的方向演化,生产、生活和生态用地结构由2000年的44.76%、2.90%、52.34%调整为2018年的41.17%、6.29%、52.54%。（2） 原州区的三生空间变化与现行国土空间优化目标有较高的契合度,生态用地的转入主要发生在不宜耕作或不宜居住的区域,体现“生态空间山清水秀”导向;生产空间通过坡改梯田、提供灌溉条件以提升水土资源集约利用水平,体现“生产空间集约高效”导向;生活空间的扩张主要发生在居住条件更为适宜的河谷区,体现“生活空间宜居”导向。（3） 三生空间格局演变表现出明显的空间集聚性,呈现出六盘山阴湿区为带状高值区、黄土丘陵沟壑区为散点高值区、清水河谷为团块状高值区的特征,且不同地类变化的空间集聚性特征有所不同。（4） 基于土地利用转移流溯源法提出了原州区三生空间演变的“动力-响应-结果”传导性动力机制;生态建设是国土空间格局演变最重要的驱动力,其次是水土资源集约利用,二者为国土空间格局优化作出重要贡献;水土流失是各类用地向未利用地转化的重要动力,今后仍需加大对水土流失的治理。通过探究经济与生态双重制约区国土空间变化特征及其动力机制,为国土空间优化提供决策参考。     

阿拉善地区土壤盐渍化的遥感反演及分布特征

土壤盐渍化是威胁干旱区土地的重要环境问题。利用遥感技术对土壤盐渍化进行动态监测,分析土壤盐度水平与空间分布,有利于掌握土壤盐渍化现状,为土地资源可持续利用提供理论依据。现有研究多在田间尺度,随着土壤环境问题涉及的范围越来越大,区域斑块信息的提取已无法满足宏观地模拟和展示整体土壤环境的空间分布。以阿拉善地区为例,结合遥感光谱指数与实测土壤盐分数据,运用偏最小二乘回归（PLSR）方法,构建区域尺度范围的土壤盐渍化反演模型,实现大面积地区土壤盐度的精准模拟和定量监测。结果表明,构建的模型验证精度达到0.8788,达到极显著水平,预测结果与实际情况相符,可以较准确地模拟研究区土壤盐渍化状况。受地形、气候、景观类型、农业活动以及土地管理等因素的综合影响,阿拉善地区约20%的区域土壤呈现出不同程度的盐渍化,其中黑河下游河岸带、雅布赖山西侧及贺兰山西侧冲积扇土壤盐渍化程度最为严重。本研究可为大面积区域土壤盐分状况的快速监测及遥感定量反演提供可行的方法,同时为该区域不同程度盐渍化土壤的治理和土地利用管理提供依据。     

基于PSO-PNN模型的喀什噶尔绿洲耕地盐渍化分析

盐渍化是构成绿洲农业低产的主要原因之一,也是农业开发和可持续发展的重要限制因素。为提高盐渍化耕地生产力,促进绿洲农业的可持续发展,以喀什噶尔绿洲耕地为研究对象,利用Landsat 8 OLI遥感影像数据提取遥感指数20个,利用土地利用数据计算研究区耕地开垦年限,用线性拟合的方法将用植被光合作用模型（VPM）模拟的植被净初级生产力（NPP）数据进行降尺度,将遥感指数同土壤采样及实测数据进行相关分析,得到优选的遥感特征变量,再用粒子群优化算法（PSO）优化的概率神经网络（PNN）模型进行盐渍化程度分类,得到研究区耕地盐渍化等级分布情况,后与研究区耕地开垦年限和NPP进行叠加分析。结果表明：（1） 选取增强型植被指数（EVI）、盐分指数2（SI₂）、湿度指数（WI）、MSAVI-WI-SI特征空间（MWSI）、波段6（B6,2.11~2.29 μm）5个遥感参量通过PSO-PNN模型进行盐渍化程度反演准确率约为80%。（2） 耕地开垦年限越大的区域盐渍化程度越低。新开垦的耕地主要分布在研究区东部,而研究区西部大都为开垦年限在45 a以上的老绿洲农业区。（3） 耕地盐渍化严重降低了耕地农作物生产力。研究区耕地NPP较高的区域大都分布在西部,较低的区域大都分布在东部,与盐渍化程度等级分布大致相反。上述研究方法与结果可为后续使用遥感参量进行盐渍化反演的研究提供参考,对干旱半干旱区的盐渍化耕地改良具有一定的参考意义。     

Remote Sensing Inversion for Simulation of Soil Salinization Based on Hyperspectral Data and Ground Analysis in Yinchuan,China

The Pingluo area, as an experimental study area in Yinchuan, has been subjected to major environmental degradation due to soil salinization problems. Soil salinization is one of the main problems of land degradation in arid and semiarid regions. In the present study, remote sensing was integrated with mathematical modeling to evaluate soil salinization adequately. To detect soil salinization, soil water content and electrical conductivity of soil samples were analyzed. The reflectance of soil samples was measured using a spectrometer (SR-3500) with 1024 bands. Indices of soil salinity, vegetation and drought were analyzed using Landsat images over the study area. Based on Landsat images, physicochemical analysis, reflectance of sensitive bands for soil salinization and environmental indices, canopy response salinity index (CRSI), perpendicular drought index (PDI) and enhanced normalized difference vegetation index (ENDVI), a new model was established for simulation and prediction of soil salinization in the study area. Correlation analyses and multiple regression methods were used to construct an accurate model. The results showed that green, blue and near-infrared light was significantly correlated with soil salinity and that the spectral parameters improved this correlation significantly. Therefore, the model was more effective when combining spectral parameters with sensitive bands with modeling. After mathematical transformation of soil reflectance, the correlations of bands sensitive to soil salinization were 0.739 and 0.7 for electrical conductivity and water content, respectively. After transformation of vegetation reflectance, the correlation coefficient of soil salinity became 0.577. After inversion of the model based on soil hyperspectral and water content, the significance became 0.871 and 0.726, respectively, which can be used to predict soil salinity and water content. The spectral soil salinity model had a coefficient of 0.739 for soil salinity prediction. Among the salinity indices, the CRSI was selected as the most significant, with R² of 0.571, whereas the R² for PDI reached only 0.484. Among the vegetation indices, the ENDVI had the highest response to soil salinity, with R² of 0.577. After scale conversion, the correlation percentages between CRSI and measured soil salinity and between ENDVI and measured soil salinity increased to 16.2% and 8.5%, respectively. Following the correlation between PDI and soil water content, the percentage of correlation increased to 11.6%. The integration of hyperspectral remote sensing, ground methods and an inversion method for salinity is a very important and effective technique for rapid and nondestructive monitoring of soil salinization.

     

基于MSAVI-WI特征空间的新疆渭干河-库车河流域绿洲土壤盐渍化研究

土壤盐渍化是造成干旱区土地荒漠化及生态恶化的重要原因,及时获取大尺度高精度土壤盐渍信息是防治工作的基础。选取新疆塔里木盆地北缘渭干河—库车河流域三角洲绿洲为研究区,利用Lansat-TM数据与野外实测数据分析盐渍化土壤与修改型土壤调整植被指数(MSAVI)、湿度指数(WI)之间的关系,在此基础上提出了MSAVI-WI特征空间概念,构建了土壤盐渍化遥感监测指数模型(MWI)。结果表明:MWI与土壤表层含盐量相关性较高,其相关性为0.844,精度高于土壤盐渍监测常用的盐分指数与实测数据的相关性。MWI能较好的反映盐渍化土壤地表植被及土壤水分的组合变化,具有明确的生物物理意义,并且特征参量简单,理论上易于理解,实践上易于实现,MWI模型的构建有利于干旱区大尺度土壤盐渍化定量监测与评价工作的开展。     

塔里木河中游典型绿洲盐渍化土壤的反射光谱特征

研究盐渍化土壤的光谱特性是利用遥感技术实现在区域尺度上进行土壤盐渍化监测和评价的工作基础, 是建立地面数据和遥感数据关系的桥梁。本文以塔里木河中游典型绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象, 采用光谱学技术以及多元统计相结合的方法, 研究干旱区典型绿洲盐渍化土壤的反射光谱特征。首先, 对光谱数据进行预处理(去噪、剔除水分吸收波段), 以便消除仪器本身噪声及外界条件的影响, 并且计算了部分盐渍地样本的光谱吸收特征参数, 说明相同程度的盐渍化土壤具有相似的吸收特征;其次, 研究盐渍化土壤的反射光谱与盐分因子(八大离子、电导率(EC)、含盐量(salt content)、pH、总溶解固体(TDS)等) 之间的关系, 并选择具有代表性的盐分因子与野外实测光谱数据建立定量回归模型, 通过多元线性回归分析得出含盐量、SO₄^2-、TDS、EC与原始光谱数据的相关性分别是0.746、0.908、0.798 和0.933, 达到了理想的效果。本研究对于干旱区典型绿洲盐渍土的光谱特征研究有着重要指示意义, 为发展和完善中国盐渍土理化特征的可见光-近红外反射光谱分析理论奠定科学积累, 并进一步为干旱区土壤盐渍化、沙漠化灾害等环境恶化问题的解决提供新的科学技术手段。     

基于机器学习和多光谱遥感的银川平原土壤盐分预测

快速获取区域土壤盐渍化程度信息,对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。以银川平原为研究区,以盐分影响因子和盐分指数分别作为输入参数,建立支持向量机(SVM),BP神经网络(BPNN)和贝叶斯神经网络(BNN)3种土壤盐分预测模型,选取最佳模型进行研究区不同深度的土壤盐渍化预测。结果表明：(1)0～20 cm土壤盐分预测模型中基于影响因子变量组的BNN模型效果最佳,决定系数(R²)为0.618,均方根误差(RMSE)为2.986;20～40 cm土壤盐分预测模型中基于盐分指数变量组的BNN模型效果最佳,R²为0.651,RMSE为1.947;综合对比下,BNN模型的预测效果最好,可用于研究区土壤盐渍化预测。(2)银川平原主要是以非盐渍化和轻度盐渍化为主,0～20 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的11.59%,20～40 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的7.04%,20～40 cm土壤盐渍化程度较0～20 cm土壤盐渍化轻。     

新疆焉耆县土地盐渍化遥感监测

土地盐渍化不仅会造成地表土壤资源的破坏和农业生产的巨大损失,而且对干旱区绿洲的生态安全也构成了极大威胁,已成为一个全球性的环境(土地)退化问题。研究土地盐渍化动态演化过程及其空间分布特征,有助于了解土地盐渍化变化规律与发展趋势,对于干旱区的粮食生产安全及经济发展无疑具有重要意义。利用遥感和GIS技术,以新疆焉耆县为例,基于土地利用现状图和1976、1994和2009年的MSS、TM、ETM遥感影像,系统分析了区域土地盐渍化的动态演化过程和空间分布特征。研究结果表明,1976-2009年间,尽管焉耆县的土地利用类型未发生显著变化,但土地盐碱化的面积却呈现显著增长趋势,并已达到研究区面积的8.85%;研究时段内,盐碱化持续加重区域的面积比例相对较高,盐碱沼泽和重度盐碱土地在研究区所占面积比例分别增加了2.97%和1.31%,这表明焉耆县土地盐碱化程度发展较快,今后需改善灌溉及排水方式,合理利用地下水。     

阿拉尔垦区土壤盐渍化遥感监测及时空特征分析

及时准确掌握区域土壤盐渍化信息对盐渍土治理和土地利用可持续发展有着重要意义。以阿拉尔垦区Landsat 7 ETM+/8 OLI影像为数据源,采用盐分指数（Salinity index,SI）和归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）构建遥感盐分监测指数（Salinization detection index,SDI）模型,对阿拉尔垦区土壤盐渍化进行反演,分析近10 a垦区土壤盐渍化空间分布特征。结果表明：SDI模型与土壤实测电导率拟合度R²=0.7579,该模型可反演阿拉尔垦区土壤盐量;2011—2021年非盐渍土和轻度盐渍土面积分别增加318.22 km²和0.80 km²,中度、重度土壤盐渍化面积减少229.87 km²,盐土面积增加68.61 km²;阿拉尔垦区北部和南部地区的土壤盐渍化程度得到明显转好,中部和东部地区土壤盐渍化程度加重,垦区土壤盐渍化总体得到较好改善。SDI模型能较好反演阿拉尔垦区土壤盐渍化时空特征,可为阿拉尔垦区经济与社会发展提供一定的参考依据。