Integration of remote sensing,county-level census,and machine learning for century-long regional cropland distribution data reconstruction

The Lower Mississippi Alluvial Valley (LMAV) was home to about ten million hectare bottomland hardwood (BLH) forests in the Southern U.S. It experienced over 80 % area loss of the BLH forests in the past centuries and large-scale afforestation in recent decades. Due to the lack of a high-resolution cropland dataset, impacts of land use change (LUC) on the LMAV ecosystem services have not been fully understood. In this study, we developed a novel framework by integrating the machine learning algorithm, county-level agricultural census, and satellite-based cropland products to reconstruct the LMAV cropland distribution during 1850–2018 at a 30-m resolution. Results showed that the LMAV cropland area increased from 0.78 × 10⁴ km² in 1850 to 6.64 × 10⁴ km² in 1980 and then decreased to 6.16 × 10⁴ km² in 2018. Cropland expansion rate was the largest in the 1960s (749 km² yr⁻¹) but decreased rapidly thereafter, whereas cropland abandonment rate increased substantially in recent decades with the largest rate of 514 km² yr⁻¹ in the 2010s. Our dataset has three notable features: (1) the depiction of fine spatial details, (2) the integration of the county-level census, and (3) the inclusion of a machine-learning algorithm trained by satellite-based land cover product. Most importantly, our dataset well captured the continuous increasing trend in cropland area from 1930–1960, which was misrepresented by other cropland datasets reconstructed from the state-level census. Our dataset would be important to accurately evaluate the impacts of historical deforestation and recent afforestation efforts on regional ecosystem services, attribute the observed hydrological changes to anthropogenic and natural driving factors, and investigate how the socioeconomic factors control regional LUC pattern. Our framework and dataset are crucial to developing managerial and policy strategies for conserving natural resources and enhancing ecosystem services in the LMAV.     

一种云端一体化的土地督察遥感监测方法

针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。     

新型基础测绘体系下再论图库一体化

依据新型基础测绘的服务要求,制定了科学合理的图库一体化的生产路线,总结了注意事项,研究开发了图库一体化的质检工具,提高了基础测绘的生产效率和质量,为新型基础测绘“按需服务”奠定了基础。     

三维地理信息网络服务的发展现状及思考

随着信息技术的发展和GIS的实际发展需求的增加,GIS逐渐转向了三维地理信息网络服务方向。在满足GIS服务发展需求的基础上,三维地理信息网络服务为空间信息的高效集成的实现作出了重要贡献。本文综述了三维地理信息网络服务的发展情况,并提出了存在的问题及相应的建议,以供参考。     

星站差分与PPP技术在深远海调查中的位置服务精度分析

利用在全球不同海域的船载GNSS进出港数据,以事后动态处理技术(PPK)的坐标计算值为评价基准,分析了Veripos星站差分系统和事后动态精密单点定位技术(PPP)在不同运动状态下的位置服务精度。结果表明,Veripos与PPP在低动态下的平面与高程位置服务精度可优于6.2 cm和14.9 cm,在常规动态下平均精度优于20 cm;PPP与Veripos坐标分量平均互差小于15 cm,标准差小于23 cm,在深远海调查中PPP技术可作为星站差分系统的有效补充和特殊情况下的位置服务替代。     

克拉玛依市土地利用规划实施的生态效果研究

对土地利用规划实施带来的环境影响的评价属于战略环境评价范畴的回顾性评价,借助反映生态效应的生态系统服务价值的变化可以定量描述土地利用规划通过土地利用对环境带来的影响。论文采用干旱区生态资产价值核算技术和方法,估算了规划基期、近期和规划实施评价期的生态资产价值,不同时期生态资产价值的变动趋势表明区域环境因规划实施得到改善。本文最后讨论了利用生态资产价值核算技术筛选环境可行的规划备选方案的局限性和存在的问题。     

城市公共服务设施与人口是否匹配?——基于社区生活圈的评估

公共服务设施是城市社会服务最基本的承载体,公共服务设施分配的公平与否,事关城市健康发展和社会公正运行.目前由于城市微观尺度人口数据的缺失,鲜有研究将供给侧(公共服务设施)与需求侧(人口)统一起来.鉴于此,论文以互联网地图API为支撑,建立了5min、10 min、15min三个层级的社区生活圈,并模拟了高分辨率、高精度...     

关于海洋生态系统服务的经济属性研究

当前,海洋生态系统的服务价值日益受到科学界的广泛重视。从环境经济学的相关理论出发,深入探讨了海洋生态系统服务的经济属性,以期为海洋生态服务资本的保值与增殖提供理论依据。     

国土空间规划中水源涵养功能生态保护红线备选区的识别

水源涵养功能重要性是生态保护红线划分工作中重要的评价指标之一。通过对以往生态系统水源涵养功能区划分的指标及其区域导向的系统梳理,在进一步明晰国土空间规划中水源涵养功能生态保护红线区域指向的基础上,按照国土空间规划关于“三区三线”自下而上试划的要求,探讨了水源涵养重要性生态保护红线划分及其评价的改进方法。选取中国典型喀斯特区域六盘水市作为研究案例区,分别用环保部2015版与2017版《生态保护红线划定技术指南》中的模型法、NPP法以及本研究提出的改进方法,对六盘水市水源涵养功能生态保护红线进行了试划。对比三种方法的划定结果可以看出,改进方法因评价数据精度的提高减少了《生态保护红线划定技术指南》方法的区域损失,提高了区域判别的精准性,可望为国土空间规划中生态保护红线的划定提供科学依据。     

近20a来巢湖流域生态服务价值空间分异机制的地理探测

生态系统服务功能是生态系统和生态过程形成和维持的自然环境条件及作用。基于1995—2017年遥感分类数据,对研究区按3 km×3 km幅度网格化2019个样方,利用空间统计和缓冲区等方法进行巢湖流域生态服务价值时空演变特征分析,应用地理探测器工具揭示生态服务价值空间分异的主导因子及因子交互作用机制,并提出生态服务价值空间优化策略。结果表明：① 巢湖流域生态服务价值量由1995年的303.17亿元分别下降为2005年300.95亿元和2017年287.70亿元,近20a来减少约5.11%,年均下降率0.23%,其中合肥市区、巢湖南部和东部地区降速明显;② 生态服务价值等级空间转移分析表明,巢湖流域低级别生态服务价值区域在扩展,中等及高级别区域在缩小。以巢湖为核心的缓冲区分析表明,20a来缓冲区核心环带内生态服务价值量下降18.55%,巢湖流域水环境保护核心区的生态系统功能变化值得关注;③ 地理探测分析表明,人为影响综合指数是生态服务价值空间分异的主导因子;地形、气象因素是重要影响因子;人为影响指数因子、自然因子及社会经济因子的交互协同增强效应共同影响了流域生态服务价值在空间上的分异效果。研究结果在一定程度上可为巢湖流域生态系统调控与优化提供理论依据。