干旱区典型流域近30年土地利用/土地覆被变化的分形特征分析——以玛纳斯河流域为例

利用1976、1989、2005年三期遥感影像,运用GIS和分形理论研究干旱区典型流域——玛纳斯河流域近30年的土地利用/土地覆被变化的复杂性和稳定性。结果表明:玛纳斯河流域各时段的土地利用/土地覆被类型分布具有分形结构,土地利用/土地覆被类型形状复杂性和斑块的稳定性波动变化,1976、1989、2005年三时期的各种土地利用/土地覆被类型总平均分维值分别为1.394 0、1.363 4和1.389 9。总平均稳定性指数分别为0.606 0、0.636 6、0.610 1。三期土地利用/覆被类型平均稳定性排序为:沙地>未利用土地>居民点工矿用地>水域>林地>草地>耕地>盐碱地。耕地、林地、草地、盐碱地稳定性相对较差。通过对流域土地利用/土地覆被类型变化复杂性和稳定性的研究,可以为政府协调水土开发和调整土地利用结构提供支持。     

西安城区土地利用与生态安全动态变化

土地利用结构与土地利用方式对生态安全有着深远的影响,分析城市土地利用变化与城市生态安全动态.为进一步研究城市生态安全格局下的土地利用优化配置及不同土地利用类型产生的生态服务功能价值提供了理论指导.本文利用2000年、2007年两期遥感影像,解泽得到2000年与2007年西安城区土地利用图;在ARCGIS支持下将土地利用图进行空间叠置分析,揭示了近7年西安城区土地利用动态变化情况;运用PsR模型构建生态安全评价指标体系并应用信息熵与AHP法确定指标权重:利用功效函数对各指标进行无量纲化处理.采用综合指数法计算生态安全综合指数;将土地利用图与生态安全评价图做叠置分析,得到了生态安全格局与土地利片j格局间的内在联系.     

黄河源区土地利用/覆盖变化（LUCC）研究

利用遥感（RS）监测手段和地理信息系统（GIS）技术,获取了黄河源区在1975、1990、和2005年3个时期的土地利用/覆盖数据,并通过叠加分析,获得了该地区土地利用/覆盖的时空转移特征. 此外,通过县级行政区对源区各县域内的土地利用/覆盖变化特征进行了统计分析,以期为该地区的环境管理提供科学依据. 结果表明：在1975-2005年间,黄河源区的环境退化非常明显,土地利用/覆盖变化主要表现为耕地、沙地、滩地和水库、坑塘面积增加;沼泽地面积减小;高覆盖度草地面积减小,中、低覆盖度草地面积增加. 从县级行政区划上来看,耕地的增加主要分布于贵南、同德和泽库三个县;林地面积在玛沁和甘德两县有大面积的减小趋势;新增的沙地主要分布在玛多、共和、曲麻莱和若尔盖县;新增水库、坑塘则主要分布于共和、和贵南两县;沼泽地面积的减少绝大部分发生在若尔盖县;高覆盖度草地在甘德和玛沁两县增加非常明显,但在玛曲、玛多、达日、兴海、阿坝、若尔盖、红原等县均有大面积的减小趋势. 因此,在黄河源区开展环境保护或环境治理工作,应根据不同区域的具体环境问题采取相应的治理措施.     

黄河三角洲土地利用与土地覆被的质量变化

土地利用／土地覆被变化（LUCC）在全球环境变化与可持续发展研究中占有重要地位。其质量变化尤能反映人类开发活动的环境效应。运用遥感信息土地分类和植被指数提取、土壤定点采样实测和统计分析相结合的方法，研究了黄河三角洲地区数年至20余年的土地利用／土地覆被的质量变化。其在区域总体上向好的方向发展，但在内部地段间存在着差异和不平衡。盐渍土改造的任务仍然十分艰巨。地力下降的隐患不可忽视。进而分析了变化的驱动力并提出土地持续利用对策。     

A land use/land cover change geospatial cyberinfrastructure to integrate big data and temporal topology

ABSTRACT

Big data have shifted spatial optimization from a purely computational-intensive problem to a data-intensive challenge. This is especially the case for spatiotemporal (ST) land use/land cover change (LUCC) research. In addition to greater variety, for example, from sensing platforms, big data offer datasets at higher spatial and temporal resolutions; these new offerings require new methods to optimize data handling and analysis. We propose a LUCC-based geospatial cyberinfrastructure (GCI) that optimizes big data handling and analysis, in this case with raster data. The GCI provides three levels of optimization. First, we employ spatial optimization with graph-based image segmentation. Second, we propose ST Atom Model to temporally optimize the image segments for LUCC. At last, the first two domain ST optimizations are supported by the computational optimization for big data analysis. The evaluation is conducted using DMTI (DMTI Spatial Inc.) Satellite StreetView imagery datasets acquired for the Greater Montreal area, Canada in 2006, 2009, and 2012 (534 GB, 60 cm spatial resolution, RGB image). Our LUCC-based GCI builds an optimization bridge among LUCC, ST modelling, and big data.     

基于GIS的岷江上游流域土地利用／覆被变化研究

以岷江上游流域为对象,选取3期9景TM/+ETM遥感影像,通过多步骤最大似然监督分类、变化检测,结合空间动态分析测算模型,分析近20年土地利用/覆被变化情况。结果表明:从整个流域分析,林地面积减少,主要转化为未利用地、建设用地和耕地;未利用地在前8年以每年3.7%、后8年以每年0.4%的速度增加;建设用地在1994—2002年以每年34%的速度增加,到2002—2010年增长速度减缓;耕地总面积减少54 431hm2;从县域分析,1994—2002年间,松潘和黑水县大面积林地转为未利用地;2002—2010年间,松潘县未利用地转为林地和建设用地,茂县和汶川县未利用地面积大幅增加。该研究结论不仅为国土资源管理部门优化土地利用结构提供依据,亦为当地政府实现生态资源可持续发展提供数据支撑。     

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。     

基于聚落考古信息的中国北方农牧交错带东段历史耕地覆盖格网化重建*

中国北方农牧交错带是半农半牧、时农时牧的地带,此类区域因其独特自然环境和社会经济发展过程,准确地重建耕地覆盖难度较大。采用能够指示农业活动时空位置的考古遗址信息重建历史耕地覆盖,是提高此类区域耕地覆盖重建结果可靠性的有效途径之一。本研究选择位于中国北方农牧交错带带宽最大的东段作为研究区,使用聚落考古信息与历史文献重建了辽、金、元、明4个时期5'×5'的耕地覆盖变化。结论如下: (1)从辽代至明代,研究区耕地面积总量减少了98.0%,元明时期的耕地显著少于辽金时期,表明该区发生了从半农半牧到牧业的根本转变。(2)辽代耕地分布范围最大,金代耕地分布范围有所缩小,辽金时期均呈现“插花式”的分布格局,元代耕地分布范围急剧缩减,至明代仅有零星耕地分布。(3)研究区耕地覆盖变化受气候变化和人文因素的双重影响。辽金时期,气候相对温暖湿润,统治者重视农业发展; 元明时期,气候寒冷干燥,民族习惯以牧为主。基于聚落考古信息重建的历史时期耕地覆盖,不仅再现了该区域“插花式”的耕地分布格局,还刻画了该区由农转牧的土地利用变化过程。     

基于遥感的策勒绿洲土地利用／土地覆盖变化信息提取方法的研究

利用遥感技术对区域性土地利用／土地覆盖类型进行动态监测，定量提取变化信息目前是资源环境科学重要研究领域之一，但是已有的变化信息提取方法存在种种缺陷。基于这些问题，选择策勒绿洲为重点研究靶区，利用两个时相同一季相的TM和XI－SPOT图像数据，先对两个图像分别进行了图像预处理，选取控制点精确配准，然后采用主成份分析和光谱特征变异相结合的方法来提取1990－1998年间的土地利用／土地覆盖变化信息。与以往方法相比，该方法不仅可以直接获得土地利用／土地覆盖变化信息的类型与数量，实现过程简单、清楚，可操作性强；亦可有效避免以往方法中存在较多的一些问题。     

干旱区绿洲LUCC马尔柯夫过程分析——以新疆于田绿洲为例

土地利用/覆盖变化(LUCC)在干旱区环境变化及生态监测中具有重要意义。本文选取塔里木盆地南缘典型绿洲于田县,利用TM遥感影像,基于Markov模型预测了于田绿洲未来的发展趋势,得出绿洲将向良性方向发展的结论。通过对Markov模型中不同步长收敛结果的讨论,可以看出间隔10 a1、2 a步长的马尔柯夫过程与间隔两年的马尔柯夫过程有着明显的不同,短时间序列(两年)具有很大的随机特性,说明马尔柯夫模型中时间尺度是一个重要环节。由本文研究可以看出,基于遥感的Markov模型可以分析绿洲的变化趋势,在干旱区绿洲LUCC及其环境动态监测中具有重要的实用意义。