中国1:25万土地覆盖遥感制图精度评价——以鄱阳湖地区为例

 全球及区域尺度的土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础。土地覆盖遥感制图是全球变化和区域可持续发展研究重要的支撑数据,制图精度评价对于数据生产者和数据用户都具有非常重要的意义。2011年在鄱阳湖地区的野外考察共采集包括定点验证、GPS以及解译标志3种类型的土地覆盖样点321个,本文利用剔除了时间差异影响后的287个土地覆盖样点,将样点的实际土地覆盖类型与遥感制图中相应位置的土地覆盖类型进行对比,并利用分层次评估法,即分别在土地覆盖一级类和二级类两个尺度上,采用正确得1分,错误得0分的计分方法,对2005年中国1:25万土地覆盖遥感制图在鄱阳湖地区的精度进行实地验证。结果表明:(1)在土地覆盖一级类型尺度上总体的制图精度为61.67%。其中,湿地/水体的制图精度为100%,农田的制图精度为98.4%,森林的制图精度为80.0%,聚落和草地的精度均低于20%。(2)在二级类型尺度上总体的制图精度为44.25%。其中,2个草地和3个森林及1个农田的二级类型的分类精度为0,旱地、城镇建设用地和农村聚落的分类精度也很低,分别为21.1%、29.0%和1.7%。实地调查发现,2005年左右的全国1:25万土地覆盖遥感制图基本上反映了鄱阳湖地区的土地覆盖状况。但是,对于一些具有过渡性质的土地覆盖类型,如森林和草地等,仅依靠遥感技术准确识别区分仍有一定的难度。     

基于地理国情监测框架下长沙市望城区地理空间分析

利用望城区2013年LANDSAT8卫星遥感数据,反演了望城区地表温度;并结合望城区地理国情普查成果数据进行动态分析,结果表明望城区地理国情普查地表覆盖数据与利用LANDSAT8反演的地表温度之间有很好的相关性。该研究成果对于动态监测城镇土地利用变化,优化土地资源配置具有一定的参考意义。     

山西省土地覆盖时空变化特征及其驱动因子分析

以遥感与GIS为技术支撑,对山西省20世纪80年代到2005年的土地覆盖进行了动态监测,并分析了土地覆盖的变化特征及其驱动因子;监测表明,山西省土地覆盖时空变化特征:(1)变化数量:城镇建设用地和农村聚落面积增加显著,草地有所增加;旱地和水浇地减少明显,森林和河湖滩地略有减少。(2)变化速度:城镇建设用地增速迅猛,沼泽和农村聚落面积增速较快;河湖滩地减少速度最快,其次,是旱地和水浇地减少速度较快。(3)空间转换:以农田和聚落之间的转换为主,另外城镇建设用地的增加包括其扩展融入的农村聚落等;典型草地的增加主要来自旱地;灌丛减少主要是转变成典型草地,其次是转变成灌丛草地;河湖滩地减少主要是变为内陆水体,再是转变成水浇地。驱动力分析表明,区域自然因素相对稳定,对土地覆盖变化的影响较小,人口、经济、农业结构调整、政策和交通等是山西省土地覆盖变化的主要驱动力。山西省土地覆盖变化的总体特征与区域经济发展、产业布局及其工业化、城市化演变的特征基本一致。     

蒙古国30米分辨率土地覆盖产品研制与空间格局分析

作为蒙古高原的重要组成单元,蒙古国的土地覆盖格局与变化对于东北亚的资源、环境、生态及可持续发展具有重要意义。针对本区域缺乏高精度、现势性的土地覆盖数据产品的问题,本研究利用Landsat TM影像,采用面向对象的分类方法开展蒙古国土地覆盖遥感数据产品研制与分析。首先针对蒙古国景观格局特征,自主研究了适宜于蒙古国的土地覆盖分类体系,基于面向对象的遥感解译技术方法研究了蒙古国自然地物和人工地物要素的提取算法规则与阈值,建立了一套完整的面向蒙古国的土地覆盖遥感解译技术方案,在分景解译基础上获取了蒙古国2010年土地覆盖分类产品。经验证,数据集一级类分类精度为92.34%,二级类分类精度为80.24%。蒙古国土地覆盖类型以裸地、草地、森林为主,其中裸地的面积最大,占总面积的48.64%,其分布比较集中连片,主要分布在蒙古国南部和西部;草地面积次之,占总面积的42.85%,其分布具有明显的地域性,主要集中在蒙古国北部湿润地区和河流附近;林地最少,占总面积的6.63%,以蒙古国北部及西北部高山地区为主要生长区域。整体上蒙古国土地覆盖空间格局呈现明显的区域差异与地类过渡性,从南向北依次为裸地、荒漠草地、典型草地、森林类型,其中荒漠草地在中部形成一条明显的分界条带。     

1990-2010年中国土地覆盖时空变化特征

本文基于CG-LTDR土地覆盖数据产品,利用GIS空间统计等方法分析了中国1990-2010年土地覆盖的变化特点。与参考数据的比较检验表明,CG-LTDR土地覆盖数据在中国具有与其他同类数据相当甚至更高的分类精度。经逐年的长时间地表覆盖数据分析发现,由于受气候与人为因素影响,土地覆盖类型有明显的年际变化波动,尤其是云南-内蒙一线的干旱区与湿润区的过渡带。1990-2010年中国的林地和荒漠呈增加趋势,而草地和耕地呈减少趋势。利用5年的合成数据分析其年际变化,结果显示1990-2000年土地覆盖类型变化大,2000-2010年的变化较为平缓。在几种主要覆盖类型中,林地增加最明显,这主要与东南地区大部分耕地、西南和东北地区大面积草地转变为林地有关,但也有部分省份由于树木砍伐和农耕区扩张导致林地面积减小。耕地面积占比最高,其减少趋势主要与耕地变为林地和草地有关。南部的耕地减少最明显,北部略有增加,新增耕地的重心从东南向北转移。林地的增加趋势与耕地的减少趋势主要与全国大范围的退耕还林工程和生态保护政策有关。草地主要分布在生态脆弱区,其面积减少最显著,在西南及东北部分地区主要是草地变为林地,在内蒙中东部-陕西北部一线发生草地与耕地相互转换,而在内蒙北部-青藏高原一线有草地与荒漠的互相转换,在土地覆盖类型交错区,其利用类型容易发生改变。荒漠主要分布于西北地区,由于受到草地退化等因素影响,荒漠化趋势在进一步加剧。     

景观生态分类与制图浅议

本文在查阅分析大量文献和前人研究的基础上 ,对目前景观生态分类和景观制图作了详细的对比分析 ,认为景观分类需要结合实际区域现状 ,采用逐级分类的方法 ;同时利用 ETM遥感影像为数据源 ,以天山北麓为示范区.研制其土地利用土地覆盖变化的景观类型图。     

鄱阳湖地区土地覆盖空间分布格局与景观特征分析

 鄱阳湖是我国第一大淡水湖,具有洪水调蓄、水源涵养等重要生态服务功能。掌握鄱阳湖地区土地覆盖的空间分布格局和规律,对于评价其环境保护和生态服务功能具有重要作用。本文利用环境卫星影像、2005年鄱阳湖地区土地覆盖数据,经遥感解译分析获取了鄱阳湖地区2010年土地覆盖现状数据及其空间分布格局图。研究表明:(1)采用2010年的环境星影像结合2005年土地覆盖数据,人工目视解译得到的2010年土地覆盖数据的精度为80.4%。(2)景观生态学、GIS及统计学的思想和方法可以为土地覆盖空间特征的定量分析提供技术支持。文中采用的斑块面积指数、斑块形状指数、不同土地覆盖类型的邻接指数,从不同角度反映了鄱阳湖地区土地覆盖的空间分布格局及景观特征。(3)景观指数能定量说明土地覆盖景观的形状、大小、数量和空间组合,能反映景观的生态环境特点、人类活动及社会经济状况。面积特征指数显示研究区农村聚落的离散度及破碎度最高;斑块形状指数反映出研究区水体形状趋于规则化,其受到人类的"围湖造田,围湖造地"及防洪工程建设的干扰。(4)不同土地覆盖类型的邻接指数能定量说明相邻类型在物质交换、结构与功能的相互影响及土地资源形成机制、演替过程等。水田与常绿阔叶林的邻接关系反映了人类"毁林开荒"活动对林地与水田演替关系的影响;水田与农村聚落的邻接关系,表明研究区耕地保护的重点是城镇及农村周边耕地的保护;城镇建设用地的邻接关系表明了人类生活所需的生活条件,为"移民建镇"工程提供了科学依据。分析认为:鄱阳湖地区是以耕地为主的农业区,并且有丰富的水资源及森林资源,但今后要重视农村土地的集约化利用、水资源保护、耕地资源保护和自然资源的合理开发利用。     

基于CLUE-S模型的长沙市望城区土地利用变化预测

针对长沙市望城区未来土地利用在类型数量和空间分布上的变化预测问题,在该区2009～2012年期间土地利用/覆盖现状图的基础上,提出了通过Markov链模型预测类型数量、利用CLUE-S模型预测空间分布的土地利用变化预测方法。在综合影响该区土地利用变化的地形、距离驱动因子的基础上,利用CLUE-S模型预测了研究区2012年和2020年的土地利用空间分布状况。实验表明,2012年土地利用预测结果得到了较高的Kappa系数和ROC值,间接证明了2020年的预测结果具有一定的可信度,对该区土地资源优化配置具有一定的参考价值和借鉴意义。     

济南市长清区2011—2020年土地利用变化时空分异特征及其成因

研究城市土地利用时空变化特征及驱动因素对城市促进合理利用土地资源、生态—社会—经济可持续发展具有重要意义。本研究运用ArcGIS定量提取土地利用数据,建立土地利用变化幅度模型和土地利用变化程度模型,分析长清区2011—2020年土地利用时空变化特征;选取8个社会经济驱动因子,利用皮尔逊相关系数法研究土地利用变化的社会经济驱动机制。结果表明,2017年后长清区土地利用处于调整阶段,应优化土地利用规划,提升土地利用社会—经济—生态综合效益。     

土地利用/覆盖的空气污染效应分析

以长株潭城市群核心区为对象,运用GIS和RS技术获取研究区土地利用/覆盖和空气污染分布格局,结合景观指数移动窗口分析结果,分年均和季节时间尺度分析NO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5浓度空间分布特征与土地利用格局的耦合关系。结果表明：长株潭城市群土地利用/覆盖,对空气污染物浓度的变化影响显著,具有季节效应。建设用地和道路面积占比与NO₂、PM_2.5浓度显著正相关,与O₃浓度呈显著负相关;林地面积占比越大,NO₂、PM_2.5浓度越低;土地利用/覆盖对PM₁₀浓度影响相对不稳定,易受不同季节局地尺度工业生产和建筑开发活动影响。从土地利用/覆盖微观配置角度,景观破碎程度越高,PM₁₀浓度越高;散布与并列指数越大,NO₂和PM_2.5浓度越高、O₃浓度越低;多样性指数与PM_2.5浓度显著正相关。从优化土地利用降低空气污染角度创建的长株潭城市群生态绿心区的作用尚未真正展现。研究结果对明确反映土地利用/覆盖与空气污染特征间的关系,指导城市土地利用活动的合理开发具有重要的价值。     

2000～2010年北京市地表覆盖变化分析

利用地表覆盖产品GlobeLand30数据,对2000～2010年北京市行政区划范围内的地表覆盖变化原因进行综合分析.研究发现:①北京市地表覆盖变化呈地带性变化,具有圈层结构特点及显著的区域差异性;②北京市地表覆盖变化较大,其中,人造地表显著增加,森林亦呈增加态势,而耕地、草地及水体面积则大幅度减少;③引起地表覆盖变化的因素主要包括经济因素和政府政策、人口因素及地形因素等.     

基于土地利用变化的生态风险评价——以广西岑溪市为例

该文以1999年及2009年岑溪市土地利用数据为来源,在GIS的支持下,分析了10年来研究区内的土地利用变化的时空特点及其转化过程,结合土地利用综合指数、耕地垦殖指数、植被覆盖指数、景观破碎度指数评价了土地利用变化的生态风险。研究表明:研究区域内10年间土地利用类型发生了复杂的相互转换,其中林草地、建设用地和耕地为研究区内变化面积最大的3种土地利用类型;受经济快速发展和城市化进程加快的影响,土地利用的广度和深度不断增大,全市土地利用趋于破碎化,土地生态风险程度有所增加。     

基于最邻近时空距离的土地变化过程时空模式分析

土地利用/土地覆盖受人类活动和城市的快速扩张的影响发生了巨大的变化,这种变化对生态环境和地表景观的影响极大。土地利用/土地覆盖的变化过程既受自然、经济等多种因素的影响,也是人类活动规律和自然因素制约的外部表征。因此研究土地利用/土地覆盖的变化过程具有重要的意义。土地利用/覆盖变化的监测和分析,在传统的方法中侧重于分别对各个时空快照上土地利用结构的整体差异的研究,割裂了不同快照间土地利用单元在演化过程上的有机联系。本文以序列土地利用数据构成的土地变化过程为核心研究对象,在土地变化过程的最邻近时空距离度量的基础上,开展基于蒙特卡洛随机模拟的土地变化过程的时空聚集性度量,量化分析土地利用变化过程时空聚集模式的显著性。使用淮南市市辖区2008-2017年土地利用数据,选取典型的时空演化类型(任意2年间从"耕地"演变为"草地")进行实证研究,结果表明此类土地变化过程在过去10年呈现出时空聚集模式,但统计上并不显著。本文的研究有利于把握土地利用单元在时空上的演变过程,探查土地利用变化过程中潜在的时空演化模式。     

四级联动土地利用总体规划信息系统建设构想

一、引言土地利用规划信息化管理对于科学、合理利用有限的土地资源,及时掌握土地利用总体规划实施管理、空间分布以及用途情况,促进耕地保护和土地资源可持续利用具有十分重要的意义。常山县级土地利用总体规划管理信息系统（以下简称＂县级系统＂）是基于ArcGIS平台和Oracle数据库进行开发的应用管理信息系统,依靠全省覆盖的电子政务专网,实现了时间和空间数据的完美结合,解决了跨地域办公的问题,     

中国土地利用变化遥感研究的回顾与展望——基于陈述彭学术思想的引领

20世纪80年代以来中国社会经济快速发展带来的工业化、城市化正深刻影响着中国土地利用空间格局并影响到区域和国家生态与环境状况。在陈述彭先生指导下,1992年以来中国科学院建立起了完整的土地利用/覆盖变化遥感监测与数据分析技术路线,以及独特的分类体系和动态区划体系,奠定了中国LUCC信息平台的基础。本文在系统回顾陈述彭学术思想指导中国LUCC研究的基础上,面向国家需求与国际科技前沿梳理了我国LUCC研究的核心科学问题,并总结了中国科学院团队在最近20年LUCC研究取得的成果,包括土地利用/覆盖动态时空表征与分析模型、土地利用/覆盖变化过程及驱动机制、基于大数据和云计算的土地利用/覆盖变化探测方法、城市土地利用变化的区域气候/生态效应、气候变化与土地利用变化对农田生态系统的影响、林业活动的区域气候/生态效应,在此基础上对未来LUCC研究的前景进行了展望。     

哈尔滨市土地利用变化研究

土地利用变化是全球变化研究的热点之一。目前的土地利用变化研究主要集中在三个方面,即土地利用变化的驱动力研究、土地利用的动态变化分析、土地利用与土地覆盖变化的区域与全球模型。而我国土地利用变化的研究主要集中在两个方面,一是土地利用变化的动态过程及其驱动力机制,二是土地利用变化对生态环境的影响。     

基于CA-Markov模型的长沙市望城区土地利用/覆盖变化预测

为获取望城区未来土地利用/覆盖的数量及空间分布情景,本文利用2009、2010、2012年土地利用/覆盖数据、DEM及社会经济数据,运用Logistic模型分析土地利用变化与各驱动因子间的定量关系,综合区域限制条件修正土地利用适宜性概率,最终耦合CA-Markov模型对2020年土地利用进行模拟与预测。模拟结果较好地揭示了望城区土地利用动态变化趋势,一定程度上指导该地区的土地资源优化配置。     

基于地理国情普查的县域景观格局分析与优化建议——以佛山市三水区为例

快速城镇化进程带来城市地表覆盖类型及其空间组合关系的剧烈变化,由此造成资源短缺、环境污染、生态恶化等诸多问题。景观格局分析与优化方法对合理利用和优化配置土地资源至关重要,而地理国情普查为此提供基础数据支撑。本文选取景观斑块水平和景观类型水平指数,基于地理国情普查数据,对佛山市三水区地表覆盖景观类型特征和景观格局特征进行量化分析。研究结果表明:三水区水域和林地构成景观基质,山水城市特征明显;城乡人文景观优势度相对较高,城市开发对生态景观破碎化作用显著;三水区土地综合整治工作有待加强。     

MODIS和GLOBCOVER全球土地覆盖数据集对比分析——以黑龙江流域为例

 随着全球气候变化的日益加剧,全球变化研究对全球土地覆盖数据的需要也越来越迫切。目前全球土地覆盖数据产品主要包括由欧洲和美国生产的5类数据产品,其中,美国波士顿大学生产的全球土地覆盖数据产品(即MODIS数据集)和欧洲空间局通过全球合作生产的全球土地覆盖数据产品(即Globcover数据集)具有较好的实效性,应用越来越广泛。由于数据来源、分类系统和分类方法不同,两个数据集在土地覆盖类型的数量和空间分布上有明显的差异。本研究从数据使用者的角度,对比了MODIS和Globcover数据集在黑龙江流域上数量和空间分布的差异,并采用LANDSAT TM/ETM+影像随机采样和野外照片验证两种方式对两个数据集的分类精度进行了验证。结果表明,在黑龙江流域,两个数据集数量和空间分布差异较大。在数量上,两个数据集一级土地覆盖类型均以森林和农田为主,草地次之,但二级土地覆盖类型差异较大。在空间上,二级类空间一致性区域和一级类空间一致性的区域分别仅占流域的22.5%和53.6%。两个数据集精度均不高,一级土地覆盖类型精度约为60%,Globcover数据较MODIS数据破碎化明显,整体精度略低于MODIS数据集,不同的二级土地覆盖类型精度不同。考虑到黑龙江流域的代表性,我们认为Globcover数据集和MODIS数据集可满足较低要求的土地覆盖分析需求。本研究为全球气候变化研究选择合适的数据集提供了基础。     

顾及开发强度的长江中下游土地变化模拟及规划对策

土地变化模拟能够判断不同规划政策对当前土地空间格局的影响.传统土地变化模拟侧重于从土地利用/覆盖类型预测土地变化情况,较少关注土地的开发强度.本文以长江中下游为例,在土地利用/覆盖的基础上构建一套考虑开发强度的土地系统,聚焦长江中下游价值突出的两种土地类型提供的服务,在共享社会经济路径下实现同时满足两种土地服务需求的土地变化模拟,并对结果进行对比分析.模拟结果显示,未来人口增加会使当前建设用地面积扩张,向着更加集约的方向变化;同时,人口的增加会带来粮食需求,农业用地中开发强度最高的高利用率耕地面积扩张.模拟结果可为区域规划提供对策和建议.