基于地理国情数据的哈尔滨市不透水面变化监测及驱动力分析

选取哈尔滨市为研究区,以2015年地理国情普查成果和2016年基础性地理国情监测成果为数据源,根据国情数据中不同地表覆盖分类对应的透水特性提取不透水面,对哈尔滨市不透水面的空间分布格局和变化特征进行分析,选取平均工资、距城市道路距离、距医院的距离、距铁路的距离、距学校的距离、平均气温、全年降水量、土壤等8个因子,利用地理探测器模型,探测不透水面扩张率的空间分异驱动因子,研究结果表明:2015年至2016年哈尔滨市不透水面面积呈扩张趋势,居民收入水平和距城市道路距离等人为因素是造成不透水面扩张空间分异性的主要原因。     

新石器时代榆林东北部环境宜居性分析

针对榆林东北部地区新石器时代的环境宜居性分布规律进行研究,通过SOFM神经网络模型对研究区聚落等级进行划分,结合地形高程、坡度、坡向、距水系距离、植被覆盖度等因子,构建指数模型。研究结果表明,研究区遗址大都分布在海拔1 000~1 200m、坡度3~9°、距水系距离为0~800m、坡向为阳坡以及植被覆盖度较好的区域,一级聚落均分布在古代环境宜居性较高的区域。与仅使用地形因子建立的指数模型相比,加入植被覆盖度和聚落等级因子的模型对不宜居的沙漠和遗址分布空白区域划分的宜居性等级低,对遗址分布密集的宜居区域划分的宜居性等级高,宜居性等级划分结果与各等级遗址密度分布的客观事实更为吻合,综合因子模型对区域宜居性等级划分更为精确。     

榆林东北部地区新石器时代环境宜居性分析

针对榆林东北部地区新石器时代的环境宜居性分布规律进行研究,通过SOFM神经网络模型对研究区聚落等级进行划分,结合地形高程、坡度、坡向、距水系距离、植被覆盖度等因子,利用指数变异法客观确定各因子的相对重要性并构建指数模型。研究结果表明,研究区遗址大都分布在海拔1 000~1 200 m、坡度3~9°、距水系距离为0~800 m、坡向为阳坡以及植被覆盖度较好的区域,一级聚落均分布在古代环境宜居性较高的区域。与仅使用地形因子建立的指数模型相比,加入植被覆盖度和聚落等级因子的模型对不宜居的沙漠和遗址分布空白区域划分的宜居性等级低,对遗址分布密集的宜居区域划分的宜居性等级高,宜居性等级划分结果与各等级遗址密度分布的客观事实更为吻合,综合因子模型对区域宜居性等级划分更为精确。     

主流城市不透水面信息提取方法评价及分析

选取库尔勒城区为研究区,以2014年RapidEye为数据源,在基本数据处理的基础上,采用主流的不透水面提取方法(线性光谱混合模型:LMSA;主成分分析方法:PCA、NDVI二元法)提取2014年库尔勒市城区的不透水面信息。然后整理地理国情普查成果指标,转换为实际的不透水面信息作为检验样本,评价3种方法的提取精度,确定适宜新疆典型城市的不透水面提取方法。结果表明:LSMA总体精度、Kappa系数及提取效果最佳,NDVI二元法次之,PCA最低。LSMA法虽然局部识别效果较破粹、小图斑居多,但能提取出PCA及NDVI二元法敏感性较差的地块,推广性较强。     

基于GIS的浙江海宁尖山新区景观规划用地适宜性评价

为推动城市生态建设发展,本文基于GIS对浙江省海宁市尖山新区景观规划进行用地适宜性综合评价研究。选取高程、坡度、坡向、距水域距离、距钱塘江岸线距离、土地利用类型、距道路距离和距建设用地距离这8个影响因子,确定相关因子的权重体系。通过多因子叠加分析,得到景观规划用地适宜性结果,表明：1)用地适宜性最高的区域以东南部的工业区为主,该区域应充分运用自然条件和社会条件进行深层次的景观规划;2)适宜性较高的区域以西南部工业区和中部中心城区为主,该区应在原有景观基础上进一步提升改造;3)北部村庄区域以中等适宜性为主,应打造以生态为主的农村特色景观;4)低适宜区主要集中在内部山体区域,应对其山体进行合理保护,适度开发。     

巴马县地形因子与土地利用空间分布关系研究

选取广西喀斯特地区代表之一巴马县,利用土地利用现状图和DEM,从中提取出研究区的高程、坡度、坡向数据。利用ArcGIS的空间分析功能,分别对高程、坡度、坡向和土地利用数据进行叠加处理,得到在不同高程、坡度、坡向下的土地利用分布情况,并利用SPSS软件对土地利用类型与地形因子进行相关分析。     

采用逻辑回归的汾河流域遗址分布研究

为了更好地指导考古挖掘和理解古人类活动,该文从汾河流域DEM数据中提取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地表曲率、距河流距离及距大遗址距离等作为自变量,利用二元逻辑回归建立流域内仰韶时期至夏商时期各时期遗址分布模型,对模型结果进行了定量分析并生成了汾河流域各时期遗址分布概率图,在此基础上对汾河流域人类文化遗址的分布特征进行研究。遗址分布模型总体分类精度较好。遗址分布模型对考古工作及古环境研究具有重要价值,可以为考古工作提供决策支持。     

重庆市近30a不透水面时空变化研究

基于1994年、2004年和2014年重庆市中心城区的遥感影像数据,利用NDISI归一化差值指数提取信息,采用景观格局指数等方法对不透水面的时空变化进行分析。结果表明:①不透水面扩展明显,面积由1994年的103.76 km~2增加到2014年的583.13 km2,年均增长量逐渐上升;②不透水面围绕城市中心扩展,具有方位分异特征,主要扩展为北方向(渝北区、北碚区)、东北方向(江北区)和西方向(沙坪坝区、九龙坡区);③1994-2004年不透水面主要为分散式扩展,2004-2014年主要为蔓延式和聚合式扩展。获取不透水面时空变化规律能为城市发展规划提供参考;通过合理调节其扩展速度和范围可缓解城市热岛效应,进而改善区域生态环境。     

基于GIS的喀斯特地区生态环境敏感性综合评价

以毕节市为研究区,利用2020年Landsat遥感数据,基于地理信息系统（GIS）技术通过单因子评价与多因子综合评价的方法,选取了坡度、坡向、高程、水系和植被指数5个评价因子,对毕节市生态环境敏感性进行分析。结果显示：毕节市生态敏感性具有明显差异,其中极度敏感区域主要分布在北部和东南部地区,占总面积的2.77%;高度敏感区主要分布在毕节市的西部和北部地区,占总面积的9.12%;毕节市境内有河流的区域主要为中度敏感区,占总面积的12.86%;低度敏感区和不敏感区所占面积差异较小,分别占总面积的38.12%和37.12%。喀斯特地区生态环境敏感性的综合评价结果,可为区域生态环境保护和建设提出相关建议。     

秦岭地区NDVI与地形因子的相关性分析

秦岭山区地形因子是影响植被分布的重要因素。选取2001、2009和2017年MODIS陆地产品MOD13Q1数据和DEM数据,从DEM中提取地形因子,高程、坡度和坡向,与MODIS的NDVI数据结合,分析了地形对秦岭地区植被空间分布影响。研究结果表明:(1)NDVI随着高程的增大而逐渐增大,在高程1800 m左右时达到最大值,随后又随着高程的增大而减小;(2)NDVI在坡度0°～5°间逐渐增大,在5°～40°呈稳定趋势,从40°开始缓慢减小,60°达到乔木能够生长的坡面倾角临界值,当坡面倾角大于60°时植被指数开始快速减小;(3)受太阳辐射的影响,坡向在NW 270°～360°,SE 240°～270°之间的植被长势较好,其余坡向上长势一般。