景观指数的空间尺度效应分析——以厦门岛土地利用格局为例

选取8个常用的景观指数,以厦门岛土地利用格局为例,分析景观指数随粒度变化的基本规律。探讨尺度效应对景观格局的影响,为基于景观指数进行不同尺度下土地利用类型、土地利用格局变化预测、对比分析和评价等研究提供参考。结果表明:在研究区内景观类型特征和景观格局特征随粒度的增大出现了显著的变化;除面积比例对粒度变化弱敏感外,其余所选景观指数对粒度变化相对敏感,体现出一定的尺度依赖性,因而利用这些景观指数进行不同尺度下的景观格局分析时需考虑尺度效应。     

北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例

为了推进北京一号小卫星遥感数据在城市景观生态研究中的应用,针对其全色影像4m分辨率、多光谱影像32m分辨率的特点,试验分析北京一号小卫星影像在城市景观格局变化中的应用效果和特点。通过对不同分类器的比较,选择支持向量机分类器对多光谱影像、全色影像、全色与多光谱融合影像三个数据集进行景观组分分类,结果表明,全色与多光谱融合影像的分类精度最高。利用多时相、多光谱遥感数据统计分析了城市景观组分与格局变化,表明32m空间分辨率的多光谱影像可以用于城市景观格局变化和土地覆盖变化分析。本文全面试验和分析评价了北京一号多分辨率数据在城市景观格局研究中的应用效果。通过对同一年份全色影像和多光谱影像计算的景观格局指标的分析表明,全色数据能更有效地描述景观详细信息,多光谱数据可展现城市景观的整体格局,而融合后对景观格局分析能够获得优于单一数据的效果。试验和分析表明,北京一号小卫星4m全色高分辨率影像和32m多光谱数据的波段组合,能从不同尺度揭示城市景观格局和变化过程。     

典型地貌景观指数的多尺度效应分析 ——以山西省运城市为例

 景观指数作为定量描述景观特征的指数,具有明显的尺度效应。进行景观指数的尺度效应研究,对进一步理解格局与尺度之间的关系具有重要意义。本文以TM影像为基础,选择山西省运城市平原、丘陵、山地及综合地貌4种不同地貌类型,对7个常用景观指数进行了多尺度效应分析。结果表明:不同地形上斑块密度(PD)、景观形状指数(LSI)、结合度(COHESION)3个指数有明显的粒度效应,随粒度的增加呈现逐渐减少的变化趋势;最大斑块指数(LPI)、周长面积比分维数(PAFRAC)、景观聚集度(CONTAG)和Shannon多样性指数(SHDI)4个指数随粒度的增加几乎不发生变化。不同地貌的景观指数随幅度的变化规律比较复杂,景观形状指数(LSI)随幅度的增加呈现逐渐增加的趋势,其余6个指数在较小幅度范围内变化比较复杂,但随着幅度的增大有逐渐趋于平稳的趋势。针对研究区不同地貌类型,其景观指数在不同粒度和幅度下有较大区别,可以根据景观指数值的大小来区分地貌的复杂程度。     

遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究

不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。     

基于WRF和统计方法的气温空间尺度分析

WRF模式作为一个中尺度气候模式,其分辨率从几米到几千公里,其自身的双向嵌套特征也为进行动力尺度下推提供了有力条件。本文利用WRF模式和传统的统计方法对研究区的气温进行尺度下推。首先,通过动力下推得到不同分辨率下的气温空间分布,并选取15个气象站点进行点对点验证,为了更明显观察不同尺度间的差异,对不同尺度的输出与ANUSPLIN插值结果进行比对,结果显示动力尺度下推中,分辨率越高模拟效果越好。其次,我们采用传统的统计下推方法,从27km下推到3km分辨率,并与WRF和ANUSPLIN插值在该尺度的结果进行对比分析,结果显示统计下推结果的趋势与动力下推的插值结果是一致的,但具有明显的马赛克效果,通过分析认为,这与统计方法的尺度下推只考虑高程信息的变化对气温的影响,而未考虑其他因素有关,如若在下推时加入更多的变量,如对温度有较大影响的坡度、坡向、土地覆被类型等因素,综合分析不同尺度之间的关系,会使下推结果有所改善。     

综合多层优选尺度的高分辨率影像分割

采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。     

高空间分辨率遥感影像分割尺度参数自动选择研究

面向对象解译技术在高分辨率遥感影像信息提取中得到广泛应用,但影像分割的基础问题仍严重制约其自动化水平,尤其是分割参数选择。因此,本文以广泛使用的分型网络演化分割算法为例,开展尺度参数选择研究。借鉴对遥感影像分辨率敏感的局部方差指标,引入边长和面积权重,构造加权局部方差（WLV）指标,对多个分割结果进行评价,进而实现最佳尺度参数选择。在珠江区域2.5 m的SPOT 5融合影像上进行实验,通过计算最佳分割结果与人工分割结果的相似度对WLV进行定量验证。此外,还对WLV在分割对象最小为一个像元、最大为整景影像的全范围尺度参数的变化规律进行了实验,结果表明：在WLV随尺度参数的变化曲线中,不同极大值点的分割结果反映了实验区不同景观层级上的斑块,其中第1个极大值点对应的分割结果能够较好地反映影像的最小可识别单元。     

乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例

格网尺度效应是统计型人口数据空间化研究的基础性问题之一。针对资源环境研究领域和全球变化区域模型对各种尺度的空间型人口数据的需求,人们对人口数据空间化进行了大量研究。综观现有研究成果,缺乏针对具体应用需求的数据源选择方法和对数据产品适宜性的分析。因此,数据在实际应用中,特别是县市、二、三级流域等尺度上的应用中,存在较多的不确定性。本文重点研究人口数据空间化的格网尺度效应分析方法。以浙江省义乌市为例,利用CBERS、IRS-P5卫星影像,提取了研究区土地利用信息;在地理信息系统技术支持下,对乡镇统计人口进行空间化建模,生成20m至1km系列的格网人口数据;通过比较不同格网人口与乡镇统计人口的误差,分析人口数据空间化的格网尺度效应。分析结果表明,采用CBERS数据源进行人口数据空间化,其数据产品即格网人口的适宜尺度是200m,抽样精度为76%;采用P5数据源进行人口数据空间化,其格网人口的适宜尺度是100m,抽样精度为84%。     

克里格法的土壤水分遥感尺度转换

 尺度效应往往会制约着定量遥感反演的精度,对地学信息进行空间尺度转换是生产实践的必然要求,而常用的尺度转换模型多利用光谱数据进行差值计算,不适合升尺度和降尺度转换。由于土壤含水量数据具有区域变化量的随机性和结构性特点,本文以15m分辨率的ASTER图像像元为基本单元,采用点克里格法完成ASTER 15m至7.5m分辨率的土壤含水量数据降尺度转换,从分维数的相似程度上来看,转换结果是合理的;并利用块状克里格法对地面实测样点数据进行点到7.5m分辨率的面数据升尺度转换,将升尺度和降尺度转换结果与实测样点均值相比较,结果表明:7.5m分辨率的实测样点土壤水均值误差在1.5782-5.019之间,块状克里格法获取的升尺度土壤含水量数据与点克里格法获取的降尺度土壤含水量数据之间误差则为1.2825-5.0481,可见克里格法考虑了点与周边的关系,所获得的土壤含水量值要优于未考虑空间异质性的土壤含水量平均值。     

空间分辨率与纹理特征对多光谱遥感分类的影响

多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。     

景观指数的并行计算方法

随着地理信息科学和系统的发展,GIS数据的时空分辨率和数据量呈现爆炸式的增长趋势。传统的基于个人计算机的景观指数计算软件难以有效快速地完成海量数据的空间分析。针对该问题,本文提出了一个高效的景观指数并行计算方法。首先对原有的并查集连通域标记算法进行了2点改进：① 在第2次遍历数据时,增加了计算斑块面积、周长等斑块基本信息的功能,为景观指数的计算提供必要参数;② 在第2次遍历过程中,增加了重新标记连续序号的功能,减少了原有算法在合并操作后造成的序号不连续,需要重新遍历数据的开销。在此基础上,本文利用MPI并行编程库,采用数据分割和主从进程协同的并行计算模式实现了景观指数的并行计算。实验表明,在保证计算正确性的基础上,本文的并行算法大幅度提高了景观指数的计算性能,为快速分析大规模数据的景观形态和格局提供了有效手段。     

福州市城市不透水面景观指数与城市热环境关系分析

城市化致使城市环境问题的产生,城市热环境问题就是其中之一。本文从不透水面方面研究对城市热环境的影响。根据福州市1989年和2001年LandsatTM/ETM+遥感影像数据,利用线性光谱分解法提取两时相不透水面信息,并离散化分级为中低、中、中高、高密度区4个区域,分别计算这4个区域的地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI),并进行相关性分析;根据阈值法和范围法分别计算不透水面的PD、AI、LPI等景观指数,结果表明:两时段内不透水面的面积有所增加,在高密度区增加明显;不透水面与地表温度的呈正相关,相关系数分别为0.66和0.71;不透水面景观指数对FISA敏感,景观指数整体的变化趋势与地表温度的变化趋势相一致,FISA值越大,温度越高,且各斑块的形状越来越复杂,空间的连续性越强;聚集度越高,人类活动也越强。     

降雨数据空间分辨率在城市流域洪峰变化分析中的影响

在气候变化和城市化背景下,城市暴雨的局部特征愈发明显,而降雨监测和预报数据空间分辨率难以满足空间分布描述要求,造成城市洪涝模拟和预测结果存在不确定性。本文选择深圳市城区的3个流域,基于118场实测降雨数据,通过逐步增大网格尺寸以达到降低降雨空间分辨率的效果,同时以流域边界作为限制,保证流域内面平均雨量不变,然后将不同空间分辨率的降雨数据分别作为城市洪涝模型的输入条件,对流域出口断面的洪水过程进行模拟计算,每场降雨得到6种不同空间分辨率下的洪峰流量。结合降雨中心、流域几何中心等空间特征参数,分析降雨空间分辨率对流域洪峰的影响。研究结果表明,针对118场实测降雨,随着降雨数据空间分辨率逐渐降低,3个流域的出口断面的洪峰变化幅度逐渐增大;如果忽略了流域内部降雨数据的空间分布差异,洪峰变化幅度和方向与降雨中心和流域几何中心的空间关系具有相关性,降雨中心在流域几何中心上游方向的距离越大,洪峰降低的幅度越大。本文基于3个城市流域得到了相似的研究结论,研究方法可为城市流域洪涝模拟提供借鉴,研究结果可为河道洪水风险评价提供参考。     

A voxel-based fine-scale 3D landscape pattern analysis using laser scanner point clouds

The landscape pattern metrics can quantitatively describe the characteristics of landscape pattern and are widely used in various fields of landscape ecology. Due to the lack of vertical information, 2D landscape metrics cannot delineate the vertical characteristics of landscape pattern. Based on the point clouds, a high-resolution voxel model and several voxel-based 3D landscape metrics were constructed in this study and 3D metrics calculation results were compared with that of 2D metrics. The results showed that certain quantifying difference exists between 2D and 3D landscape metrics. For landscapes with different components and spatial configurations, significant difference was disclosed between 2D and 3D landscape metrics. 3D metrics can better reflect the real spatial structure characteristics of the landscape than 2D metrics.     

Morphotectonic and lithostratigraphic analysis of intermontane Karewa Basin of Kashmir Himalayas, India

Morpho-tectonic study plays an important role in deciphering the effects of tectonic activity in the geomorphic evolution of the drainage basins.Romushi watershed forms one of the major watersheds of the intermontane Karewa Basin of Kashmir Valley.The Karewa sediments are characterized by glacio-fluvio-lacustrine deposits capped by the aeolian loess.The geomorphic,morphometric and lithostratigraphic studies of these cap deposits have been carried out to elucidate the effect of tectonics on the geomorphic evolution of Romushi Watershed.Geomorphic mapping was carried out using GPS measurements,DEM at 30m resolution,Topographic Position Index(TPI) model,topographic maps,LANDSAT TM Imagery and field data.Morphometric and morphotectonic analyses in GIS environment were used to calculate various geomorphic indices(Mountain Front Sinuosity Index,Bifurcation Ratio,Asymmetry Factor,River Profile,etc).These indices reveal that the tectonic uplift observed in the region due to Himalayan orogeny coupled with mass movement and aeolian deposition have dominated the landscape evolution of intermontane Karewa Basin of Kashmir throughout the Late Quaternary Period.Additional data from lithostratigraphic measurements were analyzed to understand the geomorphic evolution of intermontane Karewa Basin.The data revealed that the basin has experienced differential uplift and erosion rates from time to time in the geological past.This was corroborated by the results from the morphometric and morphotectonic analysis.     

中国建设用地空间格局分析

全面准确地分析中国建设用地空间格局,是衡量城市景观的生态环境效应和制定区域发展战略的重要依据。为此,本文基于空间分辨率为12 m的2012年的全球城市足迹数据,分别在国家、经济区和城市群量化了中国建设用地空间格局。结果表明,12 m分辨率的数据能更细致和准确地刻画中国建设用地的特征。2012年中国建设用地面积为1.73×10⁵ km²,占中国陆地总面积的1.81%。从建设用地的空间格局来看,城市群尺度的建设用地破碎度最高,其建设用地平均斑块密度分别是国家和经济区平均水平的3.66倍和1.62倍。进一步分析表明,社会经济和地形因素共同影响建设用地空间格局。今后,应针对建设用地空间格局破碎问题,因地制宜地制定合理的措施,推动中国建设用地的合理发展。     

Grain composition and erosive equilibrium of debris flows

Debris flows consist of grains of various sizes ranging from 10~(-6) m ～1 m. Field observations in the Jiangjia Gully (JJG) and other sites throughout China indicate that the grain size distribution of sediment in debris flows can be characterized by an exponential function fit to the cumulative distribution. The exponent value for the function varies by location and may be useful in distinguishing between debris flows from different valleys. For example, minimum values and ranges of the exponent are associated with the high frequency of debris flows in the JJG. Furthermore, the distribution presents piecewise fractality (i.e. scaling laws hold in various ranges of the grain size) and we propose that the fractal structure determines the matrix and that the fractal dimension plays a crucial role in material exchange between a debris flow and the substrate it flows over. Finally, the empirical data support an exponential relation between grain composition and non-dimensional shear stress for the critical state of the channel. Overall we propose a material-determinism approach to studying debris flows which contrasts with the enviro-determinism that has dominated much recent work in this field.     

Development of a location-weighted landscape contrast index based on the minimum hydrological response unit

The changing patterns of watersheds in a landscape, driven by human activities, play an important role in non-point source pollution processes. This paper aims to improve the location-weighted landscape contrast index using remote sensing and GIS technology to account for the effects of scale and ecological processes. The hydrological response unit(HRU) with a single land use and soil type was used as the smallest unit. The relationship between the landscape index and typical ecological processes was established by describing the influence of the landscape pattern on non-point source pollution. To verify the research method, this paper used the Yanshi River basin as a study area. The results showed that the relative intensity of non-point source pollution in different regions of the watershed and the location-weighted landscape contrast index based on the minimum HRU can qualitatively reflect the risk of regional nutrient loss.