南北过渡带1∶5万植被类型图遥感制图案例研究

编制南北过渡带地区1∶25万和典型山地1∶5万植被类型图是南北过渡带综合科学考察的主要任务之一。以往植被类型图的编制都是采用大量的地面调查来完成的,地面调查方法虽然精确,但费时费力,并且由于自然条件的限制,地面调查往往只能覆盖较小的范围。遥感数据因为其全覆盖的优势,可以很好地弥补样方调查的局限性,但目前大范围的植被类型遥感信息提取尤其是自动提取方面仍然存在一定的困难和瓶颈。本文以1∶5万太白山植被类型图的编制为例,利用多源多时相的高分辨率遥感数据,结合地面调查数据、以往的各种比例尺的植被类型图数据和森林资源调查数据等,探讨并研究基于山地垂直带谱的中大比例尺植被类型图的遥感提取方法和制图方法。研究结果表明：① 山地植被垂直带谱可以有效地支持1∶5万山区植被类型图的遥感制图。利用太白山植被垂直带谱和1∶1万数字表面模型数据（DSM）可以生成具有垂直带谱信息的地形约束因子;将地形约束因子与多源多时相高分辨率遥感数据、地面调查数据、以往的小比例尺植被类型图数据等相结合,可以有效提取各级植被类型,从而实现中大比例尺植被类型图的编制。② 典型山地1∶5万植被类型图的遥感制图基本流程为植被型组解译→植被群系组、群系、亚群系解译→植被型、植被亚型分类,采取自上而下和自下而上相结合的分类方法来分类。本文的研究成果可以为中大比例尺植被类型图的编制提供示范和科学依据。     

基于照片分析的背包客景观偏好及其空间结构研究——以秦岭太白山背包客为例

互联网上信息丰富的地理标记照片为景观偏好研究提供了新的思路,在经验学派"整体性"思想指导下采用符号学综合分析法研究秦岭太白山背包客分享在六只脚户外网上的地理标记照片。结果表明:太白山背包客的景观偏好包括山光水色、天象变幻、险径觅踪、冰川奇石、自然脉动、山林野营六大类。景观偏好的环境依赖性使其具有一定的空间特征,背包客景观偏好总体沿旅行线路呈点状和带状分布,并存在空间分异,拔仙台、大爷海是多个景观偏好的热点。社交媒体上照片体现的景观偏好是一个超出景观本身的社会化过程,受审美、证明和表征的三元动机驱使。     

基于1:100万土壤空间数据库的有机碳储量估算研究——以中国东北三省为例

以最近建成的中国1:100万土壤空间数据库以及《中国土种志》和省级土种志的土壤属性为基础,共收集东北三省736个土壤剖面理化分析数据,估算出该地区土壤有机碳总储量,并分析讨论了土壤有机碳密度在空间上的分布特征。结果表明,东北三省土壤有机碳密度平均为16.13 kg/m²,在空间分布上的总趋势为东北部高,西南部低,密度较高的有机碳主要分布在原始森林、湿地及部分农业耕作区中。土壤有机碳密度最高的土类为泥炭土和沼泽土等土类,最低的为石质土、风沙土等土类。     

基于1∶100万土壤空间数据库的有机碳储量估算研究——以中国东北三省为例

以最近建成的中国1∶100万土壤空间数据库以及《中国土种志》和省级土种志的土壤属性为基础,共收集东北三省736个土壤剖面理化分析数据,估算出该地区土壤有机碳总储量,并分析讨论了土壤有机碳密度在空间上的分布特征。结果表明,东北三省土壤有机碳密度平均为16.13kg/m2,在空间分布上的总趋势为东北部高,西南部低,密度较高的有机碳主要分布在原始森林、湿地及部分农业耕作区中。土壤有机碳密度最高的土类为泥炭土和沼泽土等土类,最低的为石质土、风沙土等土类。     

基于RUE的人类活动对沙漠化地区植被影响研究——以科尔沁地区为例

引入雨水利用效率RUE计算人类活动对植被的影响。通过比较不同合成时间长度（30～360 d）下RUE标准差,发现4—10月(210 d)的RUE标准差（0.124）最大。将4—10月的RUE中值,约0.484～0.602 DN每毫米降水作为无人为扰动的RUE。基于NDVI与降水的线性关系,将年降水量乘以无人为扰动的RUE作为NDVI预测值,得到1999—2004年NDVI残差（预测值和影像值之差）空间分布。方差分析表明,不同地区NDVI残差差异显著,南部几个旗县NDVI平均减小0.114,中部和东北部旗县NDVI平均增加0.055,西北部地区NDVI平均增加0.76。利用社会经济发展、土地利用、降水以及NDVI等资料分析了NDVI残差的空间特性,得出NDVI残差是由于人类活动引起的。     

基于光谱混合分析的干旱荒漠区植被遥感信息提取研究——以古尔班通古特沙漠西缘为例

干旱荒漠区植被的盖度和空间分布特征是评判该区生态环境状况及荒漠化程度的重要指标。以Landsat TM影像为数据源,利用归一化植被指数（NDVI）和线性光谱混合分析模型（LSMM）两种方法对研究区——古尔班通古特沙漠西缘进行分析。在运用LSMM过程中,通过多种方法选择出最佳端元,并利用实测数据对混合像元分解结果进行验证。结果表明:①NDVI提取植被的方法受到很多限制,不适合在干旱荒漠区应用;②基于最小法非受限光谱混合分解结果较为理想,植被、盐碱地、裸沙和黑色砂粒等4种端元地物被选取出来;③LSMM提取的植被分量与实测植被盖度显著相关,线性相关系数为0.858,表明干旱荒漠区的植被盖度可以通过遥感影像提取的植被分量间接得到。     

基于CASA模型的植被第一性生产力人为影响定量研究——以石羊河流域为例

人类活动是影响植被净第一性生产力（Net Primary Productivity,NPP）变化的主要因子之一,定量计算NPP人为影响值具有重要意义。以石羊河流域为研究区,采用改进CASA模型计算理论NPP和实际NPP,并求得NPP人为影响值,分析了该流域NPP人为影响值的分布和变化规律。结果表明：（1）2001-2014年石羊河流域年均实际NPP为261.70 gC·m^-2·a^-1,总量为10.62 TgC·a^-1,NPP呈略微上升趋势。（2）人类活动对NPP的正向和负向影响都非常强烈,影响值介于-644.15~740.31 gC·m^-2·a^-1之间。在人为作用下,正向影响总量年均为1.93 TgC·a^-1,负向影响总量年均为3.16 TgC·a^-1,整体表现为明显负影响,表明该流域植被在人为作用下一直处于退化状态。（3）研究期间人为作用变化显著,人为正负影响绝对值之和呈减小趋势（年均减少速率为26 592 gC·m^-2·a^-1）,说明人类活动有所减缓;同时人为正负影响值代数和也呈减小趋势（年均减少速率为82 856 gC·m^-2·a^-1）,说明人类对植被的负影响效应正在减弱,表明治理初见成效。（4）研究期间人为负向影响减弱区面积占流域面积的41.04%,主要分布在下游荒漠区,说明下游植被NPP有所增加,生态环境有所改善。     

基于HJ-1B的城市热岛季节变化研究——以北京市为例

基于中国的HJ-1B卫星反演地表温度,通过建立一种2.5维高斯表面模型来对北京城市热岛建模,定量描述热岛的位置、形状和大小,并用这种模型来描述城市热环境及其季节变化。研究发现,北京市热岛效应季节变化明显,夏季市中心形成热岛且强度和范围最大,冬季城区中心变成冷岛。在2009年夏季,北京市热岛区域东西横跨33.92 km,南北横跨40.92 km,面积约为1 090.14 km2。相对的,在冬季,北京市区温度比郊区低,从而形成一个冷岛。研究表明HJ-1B卫星是城市热环境监测中的一个良好的数据源。     

基于植被覆盖与生产力视角的亚喀斯特区域生态环境特征研究——以黔中部分地区为例

为了研究亚喀斯特区域的生态环境特征,以黔中部分地区为研究区,利用2010年的TM影像数据和MODIS-NPP影像数据,通过NDVI像元二分模型法和格网计算法,对比分析亚喀斯特与喀斯特区域的植被覆盖和净第一生产力,探讨不同区域的植被状况、土地承载力等生态特征.研究发现亚喀斯特区域有着不同于传统喀斯特区域的生态特征,在相同的土地利用类型条件下,前者具有更好的植被覆盖水平和净第一生产力,但其生态环境更易受到人类活动的干扰.因此区域的生态环境问题需要引起关注,并应采取针对性措施进行生态恢复和保护,提出生态发展策略,旨在对区域的生态环境研究更加深入,促进人地和谐发展.     

卫星数字图象处理与制图分析——以京津及邻区1:25万影象图的处理分析为例

利用计算机进行图象处理和彩色制印,编制了京津及邻区1:25万影象图。采用经数字处理的图象和制图分析等编改工艺,取得了高质量低成本的效果。     

长白山自然保护区生态环境质量的遥感评价

人类的生存质量与生态环境密切相关,利用遥感技术可快速地进行生态环境质量评价,为区域生态环境的治理、改善以及发展规划提供重要参考。本文以长白山自然保护区为例,选取1995、2007年Landsat5 TM影像和2015年Landsat8 OLI影像,反演得到能反映生态环境的绿度、湿度、热度和干度等指标,利用主成分分析法,依据新型遥感生态指数RSEI对长白山自然保护区1995-2015年的生态环境进行评价,结果表明：①绿度、湿度指标对区域生态环境起正向作用,热度、干度指标对区域生态环境起负向作用,且湿度对生态环境影响较大;②该区域1995、2007、2015年生态指数优良等级所占比例依次为49.520%、66.508%、76.189%,同时RSEI等级变差、不变、变好的比例分别为3.945%、55.598%、40.457%。生态环境质量整体不断改善,说明长白山自然保护区的天然林资源保护工程以及一系列生态保育措施起到了一定作用;而天池周边生态环境质量有所下降可能与旅游活动的快速发展有关;③逐步回归分析的结果表明,所选的各指标均为指示生态环境质量的关键指标;而裸露、干化地表的治理则是改善生态环境质量的关键。     

基于遥感与SRTM的青藏高原冰缘地貌信息提取方法——以1 ∶ 100万标准分幅拉萨幅(H46)为例

根据模型和分布函数,本文首先依据多年平均气温、地温和SRTM等数据对研究区域冰缘地貌的分布范围进行分别提取,并利用遥感数据和人工解译方式对其进行了修正。在此基础上,采用一定指标,利用SRTM数据对冰缘地貌次级类型(如起伏度、海拔高度和坡度等)进行了提取,从而完成研究区域冰缘地貌信息的提取。研究结果表明:①研究区域冰缘地貌总面积约5.15×10⁴km²,主要分布在研究区域的西北部和西南部,另外在东北部也有少量分布;通过提取,研究区域中最重要的冰缘地貌类型是冰缘作用的中起伏缓极高山,面积约0.82×10⁴km²,分布范围较广。②冰缘地貌的分布与海拔高度、气温和地温等有密切的关系,基于此提取的结果可为冰缘地貌的解译提供一定的参考;由于青藏高原气象站点较少,数据精度较低,自动提取精度受到很大限制,因此进行人工解译修正是非常重要和必不可少的。     

南海珊瑚礁高分辨率遥感地貌分类体系研究

珊瑚礁遥感地貌分类体系在珊瑚礁遥感地貌制图中具有重要的指导作用。目前,珊瑚礁遥感地貌分类体系仍存在构建标准不统一、部分重要地貌类型不突出以及涵盖地貌类型不完备等问题,影响了珊瑚礁遥感地貌制图应用于珊瑚礁科学和管理。本文采用中国南海46个珊瑚礁(环礁、台礁)的高分辨率遥感影像(WorldView-2、Quickbird),并结合西沙群岛15个岛礁的地貌实地调查数据进行南海高分辨率遥感地貌分类体系的构建研究。以各地貌类型所处礁体位置、动力特征、出露程度和沉积类型为划分标准,将相似尺度和重要性相当的地貌类型归为同等级别,共构建了3级19类南海珊瑚礁遥感地貌分类体系。该分类体系划分标准统一、地貌类型数量最多且完备,新命名了内礁坪生物稀疏带、内礁坪生物丛生带,补充了水下礁脊、潮间带浅滩、浅水礁塘等地貌类型,便于直观理解和推断不同尺度的海洋生态相互作用及重要性。同时,其多等级多尺度性适用于分辨率由低到高的南海珊瑚礁遥感地貌制图,有助于珊瑚礁态势演变分析、管理和保护,为维护国家海洋权益作出应有的贡献。     

1992-2015年中国沙漠面积变化的遥感监测与气候影响分析

目前,关于中国全域年际分辨率长时间序列沙漠面积变化及影响机制的研究较少。利用1995-2015年全国土地利用数据对1992-2015年地表覆被数据中的裸地进行校正,并采用2000年和2002年腾格里沙漠遥感影像解译结果对校正后的沙漠面积的精度进行验证,同时分析不同大气环流区沙漠面积变化的气候变化影响机制。结果表明：1992-2015年中国沙漠面积减少了86 704 km²,东部季风区沙漠面积减少最明显,其次是青藏高寒区,西北干旱区减少最小,减少面积分别是46 109、23 470、17 125 km²。其中,东部季风区沙漠面积减少占比最为明显,达到18.13%。土壤湿度是影响西北干旱区和青藏高寒区沙漠面积年际变化的关键因素,降水、相对湿度和土壤湿度对东部季风区沙漠面积变化有直接影响,林业生态建设工程、退耕还林还草等措施也有一定关系。近20年来中国北方风力减小和人类保护可能是东部季风区沙漠面积减少的主要因素。