浙西低山丘陵区景观格局变化的高程分异研究——以桐庐县为例

国内外学者对于景观格局的地形分异研究,经历了从景观类型分布高程差异到景观指数高程分异研究的过程,目前处在景观格局静态地形分异阶段。本文利用浙江西部桐庐县1996、2004的土地利用现状图和DEM数据,对其1996-2004年景观格局动态演变特征的高程分异规律进行研究。研究对桐庐县1996、2004年的土地利用现状图进行处理获得景观类型分布图,通过1∶10000的DEM数据的分带操作,生成不同高程带的景观类型分布图。选取斑块密度、景观形状指数、分维数、破碎度、香农多样性指数、香农均匀度指数等景观格局指数,并在ArcGIS和Fragstats的支持下,计算出各带两个年份的景观格局指数并作对比分析。结果表明:研究区景观格局演变具有明显的高程分异特征,不仅表现为景观类型分布的变化与高程变化相关,而且体现在景观格局指数的变化值随高程上升而增减的趋势也有一定的规律性:景观水平上所有指数变化的剧烈程度大致与高程呈负相关关系,景观类型水平上各景观类型的破碎度、和斑块密度变化程度随海拔升高趋于缓和。     

地理国情普查数据的空间尺度转换研究

为了实现地理国情普查中不同尺度地表覆盖分类数据的交叉验证,文章选择郑州、西安等10个地理国情普查试点作为试验区,分析了不同地类在精度损失、景观格局等方面存在的尺度效应,并以林地为例,在空间分辨率6~2 000m的范围内,构建了空间尺度转换模型,估测精度可达92.63%。结果表明:地表覆盖分类数据进行尺度转换时,各种地类都会存在相应的精度损失;基于分辨率、景观格局指数构建的尺度转换模型,可以有效校正粗分辨率地表覆盖数据的尺度误差,为地理国情普查与监测中的质量控制提供参考。     

土地利用景观格局对居民就业可达性的影响——以武汉市中心城区为例

城市的制度转型和空间重构加剧了职住分离现象,降低了居民就业可达性,土地利用景观格局特征是影响居民就业可达性的因素之一。基于经济普查、人口普查数据以及2010年和2014年两期土地利用数据,对武汉市中心城区街道尺度的居民就业可达性进行分析,定量描述土地利用景观格局对居民就业可达性的影响。研究结果表明,景观格局指数中景观尺度的边缘密度、香农多样性指数和斑块类型尺度的斑块面积、斑块占景观面积比例、回旋半径、聚合度均对就业可达性有显著影响;就业类斑块特征对居民就业可达性的影响比居住类斑块更大,居住区规划应考虑周边就业岗位数量;土地利用多样性、斑块分布紧实度的提升均有助于提高居民就业可达性。     

广西喀斯特山区土地利用景观格局特征分析

利用GIS技术方法对广西都安县2006年的土地利用数据进行了景观格局指数研究,包括景观多样性指数、形状指数、边界密度等。结合土地利用现状图分析喀斯特地区的景观格局分布特点。总体看来该区域土地利用类型多样复杂,景观破碎度较高,连通性差,抵抗外界干扰能力弱。研究土地利用景观空间格局可以为喀斯特岩溶山区土地利用结构的调整、土地管理政策的制定及生态环境的恢复重建提供决策依据。     

基于DEM地形信息量的景观格局预测——以珠海市为例

针对传统景观格局分析方法的数据局限性,该文提出了一种基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测分析方法。结合信息熵理论,利用数字高程模型计算地形信息量,研究不同分级地形信息量下景观格局特征的变化特征,以及不同景观类型在不同地形信息量等级的分布特征,对具有相似地形特征的区域建立利用地形信息量对其景观格局特征进行预测分析的方法。该文选择珠海市地形特征相似的两个区域进行了试验分析,对珠海市斗门区建立基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测方法,预测在相似地形特征下南坪镇的景观格局特征,并以南坪镇真实的景观特征进行验证。实验结果显示,基于数字高程模型地形信息量的邻域景观预测分析方法不仅能正确预测分析不同地形信息量下的景观分析指数,同时也能正确预测不同景观类型的空间分布特征。     

基于地理国情普查成果的城市景观格局分析

景观空间格局研究是揭示该区域生态状况及空间变异特征的有效手段。以研究区地理国情普查数据成果为基础数据,按照景观格局分析所需的土地利用类型进行重新分类。然后利用ArcGIS软件对图斑信息进行提取,分别计算各类型水平的景观指数和景观水平的景观指数,实现了对研究区景观格局特征的定量分析。结果表明,该地区主要景观类型与实地相符,各类景观类型都得到合理利用,同时,也可以对人类参与程度进行合理评估。相较传统影像分类方法,本研究在很大程度上提升了精度,是对我国地理国情普查成果应用的一次有益尝试。     

青海湖流域景观格局空间粒度效应分析

流域是生态系统的基本单元和重要空间尺度单元,流域尺度景观格局分析的科学性很大程度上依赖于最佳空间粒度的选取是否准确。选择青海湖流域为研究区,基于卫星遥感数据资料,利用面向对象分类方法,解译获得流域景观数据,通过重采样得到不同空间粒度的流域景观数据,计算得到不同景观格局指数并绘制各指数与空间粒度之间的关系曲线,识别景观格局指数的尺度效应,评估空间粒度增加而引起的景观格局指数信息损失量,确定流域尺度景观格局分析的最佳空间粒度。结果表明:流域景观格局指数随着空间粒度增大变化显著,但规律不同;综合景观指数的空间粒度效应和信息损失量变化特征,流域景观格局分析的最佳空间粒度选择以90 m为最佳。     

基于Markov模型的景观格局分析

以武汉市的MODIS影像数据为例,通过计算各类地物景观指数以及运用马尔科夫模型对各土地利用类型之间的相互转移矩阵进行运算,从而实现对景观格局的分析。结果表明,马尔科夫模型法具有优于景观指数法的优点,不仅可以计算出某一类景观两年面积的变化,更有深入的基质分析,即各类景观之间转换概率。     

水电站库区土地利用景观空间分异特征

利用高空间分辨率Quick Bird影像解译了玛尔挡水电站库区的土地利用类型,并分析了土地利用景观随高程、坡度、坡向的空间分异特征。结果表明：土地利用景观格局的空间分异特征符合当地自然规律和社会经济规律。分析区域土地利用景观格局的空间分异特征,有利于掌握水电开发的区域生态环境背景,有助于项目的科学论证和工程建设的顺利实施。     

融合多尺度影像数据的杞麓湖流域景观格局分析

景观格局是景观斑块秩序和规律的具体体现，分析景观格局特征能够在空间结构上推进流域生态保护红线的划定和管控工作，维持可持续发展的底线。基于不同遥感数据源测算的景观格局可能存在计算结果差异，以及对景观格局描述不一致的问题。本文以杞麓湖流域为研究区，选取最新的Sentinel-2、GF-1和Landsat 8卫星遥感影像，基于斑块尺度、类型尺度和景观尺度的7个景观指数，从景观类型分布和整体格局两个方面探讨了杞麓湖流域景观格局现状，并分析不同数据源对景观格局评价结果的异同。结果表明：①杞麓湖流域的景观格局以林地和耕地为基底，零碎分散着建设用地和其他用地；②不同卫星遥感影像对流域景观格局的描述存在差异，影像分辨率与斑块数目、最大斑块指数、形状指数、分离度指数存在显著的正相关关系，而对于测度整体的香农多样性指数、香农均匀度指数、优势度指数的影响相对较小。     

顾及尺度效应和景观格局的土地利用数据综合指标研究

从尺度效应和土地利用案观格局影响两个层面研究土地利用数据综合的宏观和微观综合指标,设计土地利用数据综合的指标体系和指标定量化描述模型.在全国各个土地利用分区采集不同尺度的具有典型代表性的土地利用数据样本集,通过空间统计分析等方法,得到土地利用数据综合中的宏观控制性指标和微观图形综合指标的尺度变化规律及其与土地利用格局的关系.以一个县为试验区,验证其合理性.

Abstract：

Indices for land use data generalization are critical for generating multiscale land use maps and databases. Previous research suffers from two major setbacks. Firstly, determination of threshold values for multi-scale land use data generalization in a large area, such as a nation, remains subjective. A second problem is general ignorance of landscape pattern. This paper studies the index system of land use data generalization from both scale and landscape pattern perspective. We discuss the macro and micro indices of land use data generalization with consideration of spatial scales and landscape pattern. To quantitatively relate the indices and scale and landscape pattern metrics, land use data samples have been collected at multiple spatial scales in various land use regions across China. Based on statistic analysis, we then generate both macro and micro control rules for land use data generalization at various spatial scales and land use patterns. Finally, we prove the proposed method and achieved results to be effective and reasonable with sample data at county level.     

Examining the Effect of Ancillary and Derived Geographical Data on Improvement of Per-Pixel Classification Accuracy of Different Landscapes

Effective conservation and management of natural resources requires up-to-date information of the land cover (LC) types and their dynamics. Multi-resolution remote sensing (RS) data coupled with additional ancillary topographical layers (both remotely acquired or derived from ground measurements) with appropriate classification strategies would be more effective in capturing LC dynamics and changes associated with the natural resources. Ancillary information would make the decision boundaries between the LC classes more widely separable, enabling classification with higher accuracy compared to conventional methods of RS data classification. In this work, we ascertain the possibility of improvement in classification accuracy of RS data with the addition of ancillary and derived geographical layers such as vegetation indices, temperature, digital elevation model, aspect, slope and texture, implemented in three different terrains of varying topography—urbanised landscape (Greater Bangalore), forested landscape (Western Ghats) and rugged terrain (Western Himalaya). The study showed that use of additional spatial ancillary and derived information significantly improved the classification accuracy compared to the classification of only original spectral bands. The analysis revealed that in a highly urbanised area with less vegetation cover and contrasting features, inclusion of elevation and texture increased the overall accuracy of IKONOS data classification to 88.72% (3.5% improvement), and inclusion of temperature, NDVI, EVI, elevation, slope, aspect, Panchromatic band along with texture measures, significantly increased the overall accuracy of Landsat ETM+ data classification to 83.15% (7.6% improvement). In a forested landscape with moderate elevation, temperature was useful in improving the overall accuracy by 6.7 to 88.26%, and in a rugged terrain with temperate climate, temperature, EVI, elevation, slope, aspect and Panchromatic band significantly improved the classification accuracy to 89.97% (10.84% improvement) compared to the classification of only original spectral bands, suggesting selection of appropriate ancillary data depending on the terrain.     

基于随机森林的土地利用分类与景观格局分析

基于景观格局分析方法,分别选取8个反映景观格局类型和6个反映景观水平格局指数用于探索土地利用变化状况.实验结果表明:①基于选择合适的训练样本下,对3期遥感影像采用随机森林的监督分类方法,总体精度均在94％以上,kappa系数均为90％以上;②综合来看,研究期内建设用地为优势景观类型.研究区斑块数量增加,破碎化程度有所加...     

基于目标分割和景观格局特征的城市土地利用分类

根据相同土地利用类型景观格局特征相似的原理,在传统遥感分类方法的基础上,结合景观生态学理论,建立了土地利用分类新方法; 应用SPOT遥感图像提取了北京市五环内的居民用地和非居民用地类型,总分类精度达到了85.9%,Kappa系数为71.1%.本研究结合学科交叉的优势,为遥感技术应用和土地利用信息提取提供了新思路.     

THE DEPARTMENT OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING AT WUHAN TECHNICAL UNIVERSITY,PEOPLE'S REPUBLIC OF CHINA

Many remote sensing applications are predicated on the fact that there is a known relationship between climate and vegetation dynamics as monitored from space. However, few studies investigate vegetation index variation on individual homogeneous land cover units as they relate to specific climate and environmental influences at the local scale. This study focuses on the relationship between the Palmer Drought Severity Index (PDSI) and different vegetation types through the derivation of vegetation indices from Landsat 7 ETM+ data (NDVI, Tasseled Cap, and SAVI). A series of closely spaced through time images from 1999 to 2002 were selected, classified, and analyzed for an area in northeastern Ohio. Supervised classification of the images allowed us to monitor the response in individual land cover classes to changing climate conditions, and compare these individual changes to those over the entire larger areas. Specifically, the images were compared using linear regression techniques at various time lags to PDSI values for these areas collected by NOAA. Although NDVI is a robust indicator of vegetation greenness and vigor, it may not be the best index to use, depending on the type of vegetation studied and the scale of analysis used. A combination of NDVI and other prominent vegetation indices can be used to detect subtle drought conditions by specifically identifying various time lags between climate condition and vegetation response.     

基于遥感的长沙市城市热岛与土地利用/覆盖变化研究

基于多时相Landsat TM/ETM+影像,首先计算长沙市地表亮度温度,然后利用NDVI(归一化植被指数)、MNDWI(改进 的归一化水体指数)、NDBI(归一化建筑指数)和NDBaI(归一化裸土指数)4个指数,采用决策树分类方法对长沙市影像进行 土地利用/覆盖分类。在此基础上,对长沙市城市热岛的空间分布特征、时空演变特征以及城市热岛与土地利用/覆盖变化和各种影 响因子之间的关系进行研究。结果表明,随着长沙市城区范围的不断扩张,城市热岛范围也不断增大; 土地利用/覆盖类型的变化 会改变地表温度的空间分布,城市用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,水体和林地具有较好的降温作用。地表温度与4种 归一化指数的回归分析表明,它们之间存在明显的相关性,不同土地利用/覆盖类型的地表温度存在较大差异。     

对ASTER GDEM数字高程模型的精度评价及修正

针对ASTER GDEM高程精度还未得到充分验证,以江西省莲花县为试验区,使用ICESat-2数据系统分析了ASTER GDEM在坡度、地形起伏度和土地利用类型中的误差分布。结果表明,ASTER GDEM受坡度、地形起伏度影响严重,随坡度、地形起伏度增加,GDEM误差呈上升趋势;对于不同土地利用类型,GDEM误差存在较大差异,在水域误差最大,在建设用地误差最小。最后,使用后向传播神经网络(BPNN)对莲花县ASTER GDEM修正,结果发现BPNN模型可以有效改善其高程精度。     

北京山区植被覆被率遥感制图与景观格局分析——以门头沟区为例

准确、快速地获取植被覆盖状况信息是北山区生态恢复和建设的关键与重点.本文在FCD Mapping model的原理和方法基础上,利用TM图像对北京门头沟区植被覆被率展开调查和制图应用研究,并利用FRAGSTATS软件对所得的植被覆盖等级图从斑块大小、斑块数、斑块密度、斑块平均面积、分形维数和聚集度等角度进行了空间格局的剖析.