黑龙江哈尔滨白渔泡国家湿地公园沼泽、林地和农田土壤物理、化学和生物性质差异

为了揭示黑龙江哈尔滨白渔泡国家湿地公园沼泽、林地和农田土壤物理、化学和生物性质的差异,于2018年7月25日~8月2日,在湿地公园内,在天然芦苇(Phragmites australis)沼泽、林地、旱田和水田中设置采样地,采集不同深度(0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm)的土壤样品,测定土壤样品的物理、化学和生物指标。研究结果表明,白渔泡国家湿地公园不同采样地土壤指标存在差异;与天然芦苇沼泽土壤相比,其它采样地土壤的含水量明显偏低,土壤全氮、全磷、碱解氮和有机质含量都明显偏小,水田土壤速效磷含量偏大;天然芦苇沼泽土壤脲酶、硝酸还原酶、纤维素酶、蛋白酶和β-葡萄糖苷酶活性都高于林地和农田土壤,水田0~10 cm和10~20 cm深度土壤的硝酸还原酶活性显著高于旱田和林地;与天然芦苇沼泽土壤相比,旱田土壤小于0.25 mm的小团聚体含量偏大,而其它采样地土壤的各粒级团聚体的比例变化较小,水田土壤团聚体平均重量直径比天然芦苇沼泽和旱田土壤低。     

一种碎斑批量融合工具的设计与实现

碎斑合并融合一直是林地变更、土地利用等内业数据处理的一大难题.本文基于ArcGIS Add-In平台,设计并实现了一种批量融合碎斑的工具.通过设定可视化界面的相关参数,灵活调整碎斑融合规则,以期达到不同项目的通用性,最后,结合具体项目实践进行验证分析.实验结果表明,该方法可以准确、快速地完成碎斑批量融合工作,提高生产效率.     

基于高分辨率遥感影像的林地变化检测方法研究

本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域.再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2％,图斑重叠率为85％.从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用.     

福建省土地利用格局及其影响因子

本文利用GIS技术，对福建省2001年土地利用数据、地形图等进行处理，得出福建省土地利用格局；用DPS软件中的灰色关联分析模块，对土地利用格局及其影响因子数据进行分析。结果表明：福建省耕地、林地主要受自然条件(特别是地形)限制和社会经济因素驱动；园地与人民生活、科技水平关系密切；建设用地、水域主要受经济、城镇化、人民生活水平影响。     

固沙林庇护区内降尘特征的初步观测

采用野外定位实测法,连续两年对科尔沁沙地24龄人工固沙杨树(Populussimonii)林庇护区内4～6月份及强沙尘暴事件中的降尘特征进行了观测研究。结果表明:(1)林地庇护区内4、5月份的降尘量较多,分别为273和437kg/hm2,6月份的降尘量较少,为171kg/hm2。(2)林地中央的滞尘效应在风蚀季节和强沙尘暴天气过程中十分显著。(3)林地庇护区内的降尘中粒径<0.02mm颗粒含量占60.7%,降尘中的全C、全N和速效P含量分别高达1.676%、0.163%和210.66mg/kg,这对风沙土表层土壤的细化和养分的积累具有重要的生态学意义。     

青藏高原不同土地覆盖类型下积雪面积判别算法优化北大核心CSCD

MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是直观的积雪分类,包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂多样,积雪斑块化特征明显,单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极,是中国三大稳定积雪区之一,蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖,青藏高原地区积雪融化时间提前,冰川融水增加,影响河流水量,造成洪涝灾害,进而影响人类正常生产生活,因此通过确定不同下垫面阈值,改善传统阈值的积雪高估低估现象,提高积雪识别精度,进而更准确地探究青藏高原积雪状况,显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象,首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证;其次对应站点雪深数据与NDSI序列,证实在下垫面为林地和非林地的区域,去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系,确定不同下垫面最优阈值范围;最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出,林地NDSI=0.03时,总体精度最高为94.02%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%;非林地NDSI=0.26时,总体精度OA最高为94.27%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为0.51%和5.03%。因此选取优化后林地阈值为NDSI=0.03,非林地阈值为NDSI=0.26。为避免地面常规观测资料尺度上的局限性,本文采用高精度的Landsat 8 OLI卫星数据识别结果,作为“真值”对优化后阈值的判别结果进行“像元—像元”级别的验证。在定量验证中,优化后NDSI阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为84.21%,高估误差OE为5.33%,低估误差UE为10.46%;传统阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为82.86%,高估误差OE为1.48%,低估误差UE为15.66%。可以看出在定量验证中,优化后阈值的积雪判别精度更高。同时在定性验证中,积雪大面积集中的区域,新的阈值与传统阈值提取效果均相对较好;积雪相对分散破碎的区域,优化后阈值能提取出大量积雪,传统阈值则不能。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,为NDSI在积雪识别中的应用提供有力的支撑,有助于更准确地了解该地区积雪分布状况。     

西昌市1989—2018年林地草地湿地动态变化特征分析

遥感技术已被广泛应用于生态环境调查与研究。为获取西昌市近30 a生态环境演化趋势,利用1989年、2000年、2010年的专题绘图仪(Thematic Mapper,TM)遥感影像和2018年的陆地成像仪(Operational Land Imager,OLI)遥感影像,通过图像处理、目视解译和野外验证等方法,获得了西昌市1989—2018年的土地利用/覆盖数据,并对林地、草地和湿地的动态变化特征进行了研究。结果表明: 1989—2018年,西昌市林地、湿地和草地面积持续增加,生态环境持续向好; 林地主要分布于安宁河谷和邛海盆地四周山地,在牦牛山、螺髻山一带形成主要林区; 草地主要呈星岛状分布于牦牛山、螺髻山一带林地之间; 湿地以河流湿地与湖泊湿地为主,主要沿安宁河及邛海分布。但仍存在一些问题: 森林存在针叶化现象较普遍、树种单一等问题,需要重点加强林区火灾防范; 草地多数呈零星片状分布,不具有完整的系统结构和良好的功能,多数草地承载力和生产力较低,不宜大规模开发利用,应通过封山育林促使其向森林转化; 湿地分布也比较局限,需要着力予以保护。研究成果可为西昌市生态保护修复措施的制定及经济社会可持续发展提供科学依据。     

川江流域防护林区林地的保护性利用

川江流域防护林区森林地面积仅占全区林地面积的44％,而疏林地、灌木林地、未成林造林地、宜林地等尚需抚育或营造的林地占56％,其中宜林地尚有20％。在分析区内林地利用现状的同时,指出了各类林地的主要土壤类型、主要问题及造林或抚育的难易。着重从森林营造和管理角度,提出了相应的保护林地措施。     

县级四低四荒资源调查的制图研究

县级四低(低产耕地、林地、园地、水面)四荒(荒地、荒山、荒水、荒滩)资源调查,是继十年农业区划之后的又一次大规模的农业后备资源调查。这项调查已在全国大部分省、区陆续展开。制图工作是这次调查必不可少的一项重要工作,它技术性强、工作难度大,必须给予高度重视,认真解决工作中存在的问题,才能作出高质量的图件,以满足研究和开发低荒资源的需要。