土地覆盖变化

摘要： 1.温室效应,温室效应是指太阳短波辐射透过大气射入地面,而地面增温后放出的长波辐射却被大气中的二氧化碳等物质所吸收,从而产生大气变暖的效应。在人为因素中,化石燃料燃烧、毁林和更改土地用途等人类活动是导致大气温室气体浓度大幅增加的主要原因,大气温室气体增加引起全球气候变暖。人类活动的影响,主要包括二氧化碳等温室气体的排放、硫化物等气溶胶的排放,以及土地利用、土地覆盖变化引起的陆地表面特性改变等。

摘要： 以滇池流域为研究区,基于Google Earth Engine云平台,选取Landsat遥感影像,采用支持向量机分类方法,提取林地、草地、农地、水体、建设用地、其他未利用地共6类土地覆盖类型,以行政区划为单元来分析1988—2018年土地覆盖变化的特点;通过熵值法与灰色关联法来分析不同时间段内影响滇池流域建设用地扩张的驱动力。结果表明:1988—2018年,滇池流域内林地、建设用地、其他未利用地面积持续增长,而草地、农地、水体面积持续减少。1988—2018年,建设用地为最大的转入类型,林地、草地的转出面积较多。1998—2018年,滇池流域内土地覆盖变化最为剧烈的为官渡区、五华区与呈贡区,其余区县的土地覆盖变化过程较为缓和。1988—2018年,人均道路铺装面积、社会销售品销售总额与客运总量这3项因子与建设用地的关联度较高;1988—2008年间,经济驱动因素与人口驱动因素的贡献比重较高;2008—2018年,教育、卫生条件驱动因素与基础建设驱动因素的贡献比重较高。

摘要： 位于贵州省从江县的侗乡稻鱼鸭系统自2011年起成为“全球重要农业文化遗产”(GIAHS),它在极大地改变了当地土地利用状况的同时,还对该县的扶贫工作有重要作用。本研究分析了从江县2000—2020年GIAHS申报前后10年的土地覆盖变化(LUCC)特征,并对其生态系统服务(ES)潜力进行了评价。结果表明:从江县在成为GIAHS前(2000—2010年)土地覆盖变化微弱,而在接下来的10年里(2010—2020年)则发生了快速变化,变化集中在森林转为耕地、湿地和耕地转为人造地表。土地覆盖变化也导致了当地ES潜力的下降,特别是调节服务和支持服务,这种负面变化在遗产地的非核心区更为严重。本文明确了土地覆盖变化的重点区域以及在GIAHS助力扶贫的机理研究中需要重点关注的ES类型,并对ES的内部机制研究进行了展望。

摘要： 红树林分布变化是湿地科学关注的热点问题。通过关键词对国内外在线文献数据库中国红树林分布变化的相关文献进行梳理和归纳,总结了中国树林变化的研究进展。结果表明:我国红树林分布的主要地区均已开展了红树林分布变化研究,受研究数据和研究方法的限制,以局地尺度研究为主,约占全部研究文献数量的77.78%。多数研究采用几个时间节点红树林分布范围对比的研究思路。Landsat是最主要的遥感数据源,目视解译及一些常用的监督分类及非监督分类方法被广泛用于红树林范围提取。全国尺度的红树林分布、面积变化及趋势的研究结果存在一定差异。结合红树林系统调查的野外数据,考虑潮汐影响,借助云平台的基于遥感时间序列数据是未来重要的研究思路。

摘要： 快速城市化严重影响区域植被状况,其不仅通过改变土地覆盖改变区域植被面积,还通过气候、人类活动等其它因素对区域植被产生影响。本文通过分离城市化过程中土地覆盖变化和气候、人类干扰等其它因素的影响,将城市建成区分为老城区、扩展区以及郊区三个区域,利用NDVI指数变化分级、趋势分析等方法对安徽省16个地级市建成区快速城市化过程中植被生长受到的影响进行研究,得出结论如下:(1)2000—2018年间,安徽省16个地级市经历了快速城镇化的过程,城市不透水面面积快速增加,植被面积不断减少。市域间存在空间差异,市域内不同区域也存在空间差异,其中城市扩展区变化最大。(2)安徽省各市城市化过程中土地覆盖变化对植被NDVI影响是负面的,但在剔除土地覆盖变化影响的情况下,城市化促进了区域植被的生长。

摘要： 以1989-2021年福建省滨海地区多时相Landsat遥感影像为基础,通过谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)平台进行处理,利用随机森林算法进行土地覆盖分类,并采用土地利用动态度、转移矩阵及CA-Markov模型探究各地类时空分布规律.研究表明:福建滨海地区主要土地覆盖类别为林草地和天然湿地,总占比超过68%.建筑用地面积呈上升趋势,涨幅超过160%,其主要转入来源为林草地和耕地;林草地面积整体呈下降趋势,其主要转出地类为耕地和建筑用地.预计到2025年,福建滨海地区建筑用地面积持续增加但增速有所下降,其土地利用动态度由4.07%下降到0.03%,林草地仍存在向耕地转移趋势,而耕地与人工湿地之间的转化将趋于平衡.

摘要： 利用中国自主研制的全球首套30 m分辨率GlobeLand30地表覆盖产品调查全国定点形变台站周边5 km范围内的土地覆盖类型分布。应用地类面积/变化率、类型转入转出率等指标分析研究区各类型的转移规律,并辅以MODIS土地覆盖年数据集从全国和分区角度揭示2001—2018年间各土地类型时空变化格局,最后以垂直摆倾斜观测为例,探索台站周边土地覆盖变化总量与仪器观测背景噪声的关系。结果表明:(1)中国定点形变台站周边5 km范围内主要以耕地、森林为主。2000—2010年间,人造地表占比从11.8%升高至14.5%,而耕地和草地面积分别减少了2.2%和1.6%。研究区内耕地转为人造地表的面积最大,共计525 km^(2)。(2)中国大陆各地震区内台站周边土地覆盖变化格局不同,华北地震区的耕地降低和人造地表增长最为剧烈;新疆地震区以草地类型的降低和裸地类型的升高为主;东北地震区草地类型增长而人造地表稍有下降。(3)2001—2018年间,研究区森林面积在波动中缓慢升高;耕地面积则持续减少,尤其在2005—2016年间,减少幅度增大;人造地表类型则是逐年持续、稳定的增加。(4)2016年全国垂直摆倾斜仪观测背景噪声与台站周边全年的土地覆盖变化总量有一定的相关性,但华南地震区内台站由于受到海洋运动的影响,其仪器的噪声水平与周边环境变化不成正相关。

摘要： 快速准确地获取一个地区的土地覆盖变化信息,可为该地区的社会经济发展、生态环境建设、国土空间规划等提供重要支撑.以广东省为研究区,以Google Earth Engine(GEE)云平台为支撑,以Sentinel-1/2和Landsat7/8数据为遥感数据源,结合多源时序影像和DSM影像,利用机器学习分类方法进行了土地覆盖类型快速监测.

摘要： 对于登陆台风来说,采用平坦下垫面和单一的地表粗糙长度假设并不能与实际情况相吻合.为了更准确地模拟台风近地面风场,基于现有参数化台风风场模型,采用随地形变化的坐标系建模方法和高精度地形与土地覆盖资料,考虑了台风登陆过程中地形起伏和土地覆盖变化的影响.针对历史上影响广东省的3个台风案例,利用大量观测数据对比和验证了改进后的台风风场模型.对比结果表明:改进后的参数化台风风场模型对风速的模拟并没有表现出明显的系统偏差,并且能较好地模拟出台风登陆过程中风速风向的时程变化.

摘要： 当前全国各地出现了不同程度的耕地非粮化现象,准确提取耕地非粮化信息对确保我国粮食安全具有重要意义.以江西省鹊岗村等村落为例,采用实地勘测和卫星遥感相结合的方式,利用实地调研回收的240份问卷及Google Earth高分辨率卫星遥感影像获得了研究区的居民经济状况及土地利用情况,并在此基础上初步探讨了不同区域耕地非粮化现象的分布特征、产生原因及管理对策.研究发现,不同研究区耕地非粮化程度稍有差异,同时样本的分布呈空间集聚态势.此外,农户为谋求经济发展主动调整农业生产结构,导致研究区内的主要的土地覆盖变化过程为:耕地转变成菜地、果园等.获取更多实时、多维、典型的数据,更有利于监测和管控土地覆盖变化.

摘要： 由于土地利用／土地覆盖变化具有明显的时间空特性,所以对土地利用／土地覆盖变化的研究离不开GIS的空间分析方法。本文介绍了有关GIS空间分析方法的数据基础和模型基础及运用GIS技术进行土地利用／土地覆盖变化信息处理的手段和方法,分析了GIS技术在土地利用／土地覆盖变化研究中的主要方法,说明了利用GIS技术研究土地利用／土地覆盖变化具有明显优势。

摘要： 睢宁黄河故道沿线地区经济落后,人民生活水平较低,但其后备资源丰富、开发潜力大.本文根据1992年到2002年期间该地区土地利用变化情况,利用相关分析的原理,总结出促使该区域土地利用/土地覆盖变化的三个主要的人文驱动力因素:人口增长导致居民地和交通用地增长,是园地、林地、水域和未利用地面积的减少的一个原因;农村产业结构调整,包括农业和非农产业比重的变化、劳动力转移和农业内部结构调整,影响了土地利用结构;国家通过对故道沿线区域的开发投资,很大地改变了该地区的土地利用结构.

摘要： 上地利用/覆盖表征着陆地生态系统的生态功能和自然承载力，是全球气候变化研究的核心主题之一。监测其现状与变化，进行成因分析，这对区域生态环境的保护与治理具有十分重要的意义。本文基于LandsatTM/ETM＋卫星遥感数据，在地理信息系统技术下，通过空间统计学逐步判别分析方法，对玛曲县1990年和2001年的上地覆盖现状进行定量监测与变化分析，在此基础卜通过分析气候变化与人类活动，初步探讨了上地覆盖变化的原因。结果表明：1990-2001年间，玛曲县土地覆盖发生了显著的变化，整体表现为水体、湿地大面积减少，裸地和沙化土地显著增加的趋势。气候暖干化以及超载过牧和乱挖滥采等人类活动是玛曲县生态环境恶化的原因。

摘要： 综合应用RS和GIS技术，以1994年5月12日的Landsat TM影像和2003年4月25日的Landsat ETM+影像作为数据源，通过基于光谱值的决策树分类方法，对厦门市的土地覆盖状况进行研究。结果表明：约10年间厦门市的土地覆盖状况发生了很大改变;面积上耕地明显减少，林地明显增多，建设用地整体增多且结构有所改变，常规建设用地面积总量增加的很少;综合年变化速率不大;多山临海的地理环境是城市扩张的驱动力，造成土地覆盖情况在空间分布上也有明显变化。

摘要： 以固阳县为试验区,以遥感作为主要技术手段,开展固阳县土地利用/土地覆盖变化、土地利用生态环境退化等方面的综合监测,评价试验区资源与生态环境变化状况;通过研究,提出进行该地区资源与生态环境遥感监测的技术方法和流程.

摘要： 本研究以景观生态学为理论指导,采用3S技术开展了怒江流域典型区域土地覆盖的变化研究,试图为区域土地资源利用与生态环境保护提供科学依据.

摘要： 重建长时间序列的土地利用/覆盖变化(LUCC)的时空规律,可以为定量研究区域和全球尺度的生态进程和评价生态系统服务价值提供重要的数据支撑.本文以阿巴拉契亚地区韦兹县煤田区为例,基于22期LandsatTM/ETM+影像,应用综合森林特征指数(IFZ)和归一化植被指数(NDVI)相结合的遥感时间序列分析方法,重建了1984年以来27年间该地区具有生态学意义的LUCC动态变化特征.研究识别了持续森林覆盖(PF)、持续其他植被覆盖(POV)、持续无植被覆盖(PNV)、采矿扰动(EM)、其他扰动(OD)等类型土地的时空分布特征,分类总体精度达到85.9％,Kappa系数为0.852.

摘要： 重建长时间序列的土地利用/覆盖变化(LUCC)的时空规律,可以为定量研究区域和全球尺度的生态进程和评价生态系统服务价值提供重要的数据支撑.本文以阿巴拉契亚地区韦兹县煤田区为例,基于22期LandsatTM/ETM+影像,应用综合森林特征指数(IFZ)和归一化植被指数(NDVI)相结合的遥感时间序列分析方法,重建了1984年以来27年间该地区具有生态学意义的LUCC动态变化特征.研究识别了持续森林覆盖(PF)、持续其他植被覆盖(POV)、持续无植被覆盖(PNV)、采矿扰动(EM)、其他扰动(OD)等类型土地的时空分布特征,分类总体精度达到85.9％,Kappa系数为0.852.

摘要： 重建长时间序列的土地利用/覆盖变化(LUCC)的时空规律,可以为定量研究区域和全球尺度的生态进程和评价生态系统服务价值提供重要的数据支撑.本文以阿巴拉契亚地区韦兹县煤田区为例,基于22期LandsatTM/ETM+影像,应用综合森林特征指数(IFZ)和归一化植被指数(NDVI)相结合的遥感时间序列分析方法,重建了1984年以来27年间该地区具有生态学意义的LUCC动态变化特征.研究识别了持续森林覆盖(PF)、持续其他植被覆盖(POV)、持续无植被覆盖(PNV)、采矿扰动(EM)、其他扰动(OD)等类型土地的时空分布特征,分类总体精度达到85.9％,Kappa系数为0.852.

摘要： 重建长时间序列的土地利用/覆盖变化(LUCC)的时空规律,可以为定量研究区域和全球尺度的生态进程和评价生态系统服务价值提供重要的数据支撑.本文以阿巴拉契亚地区韦兹县煤田区为例,基于22期LandsatTM/ETM+影像,应用综合森林特征指数(IFZ)和归一化植被指数(NDVI)相结合的遥感时间序列分析方法,重建了1984年以来27年间该地区具有生态学意义的LUCC动态变化特征.研究识别了持续森林覆盖(PF)、持续其他植被覆盖(POV)、持续无植被覆盖(PNV)、采矿扰动(EM)、其他扰动(OD)等类型土地的时空分布特征,分类总体精度达到85.9％,Kappa系数为0.852.

摘要： 本发明提供一种基于时间序列PolSAR影像的土地覆盖类型变化检测方法，目的在于解决现阶段变化检测方法存在难以充分利用时间序列影像间的时间维度信息，且通常需要每一影像大量、高质量训练样本等问题。本发明利用Omnibus假设检验似然比算法充分挖掘历史累计的时间序列PolSAR影像的时间维度信息，并结合已标注的类别标签、分类专题图等丰富的先验知识，利用主动学习、关联知识迁移学习等机器学习算法实现每一景影像的类别标签自动标注，获取可靠训练样本，进而实现土地覆盖类别动态变化信息高精度提取。

摘要： 本发明实施例提供了一种土地覆盖年际变化检测方法及系统，通过目标区域在第一目标年和第二目标年的时序遥感数据，分别确定目标区域在第一目标年和第二目标年的NDVI时序数据；在预设遥感时序模型进行两个不同年份的NDVI时序数据重构的基础上，利用DTW算法进行两个不同年份的时序曲线的相似性比较，得到土地覆盖的年际变化检测结果。本发明实施例中充分挖掘了时序遥感数据的可利用价值，在使用遥感时序影像变化检测方面，具有重大的应用前景。而且通过DTW算法可以在一定程度上克服时间轴上的位移问题，能够降低噪声和云等异常值的影响，取得更好的匹配效果，提高土地覆盖年际变化的检测精度。

摘要： 本发明实施例提供了一种土地覆盖年际变化检测方法及系统，通过目标区域在第一目标年和第二目标年的时序遥感数据，分别确定目标区域在第一目标年和第二目标年的NDVI时序数据；在预设遥感时序模型进行两个不同年份的NDVI时序数据重构的基础上，利用DTW算法进行两个不同年份的时序曲线的相似性比较，得到土地覆盖的年际变化检测结果。本发明实施例中充分挖掘了时序遥感数据的可利用价值，在使用遥感时序影像变化检测方面，具有重大的应用前景。而且通过DTW算法可以在一定程度上克服时间轴上的位移问题，能够降低噪声和云等异常值的影响，取得更好的匹配效果，提高土地覆盖年际变化的检测精度。

摘要： 本发明提供一种基于时间序列PolSAR影像的土地覆盖类型变化检测方法，目的在于解决现阶段变化检测方法存在难以充分利用时间序列影像间的时间维度信息，且通常需要每一影像大量、高质量训练样本等问题。本发明利用Omnibus假设检验似然比算法充分挖掘历史累计的时间序列PolSAR影像的时间维度信息，并结合已标注的类别标签、分类专题图等丰富的先验知识，利用主动学习、关联知识迁移学习等机器学习算法实现每一景影像的类别标签自动标注，获取可靠训练样本，进而实现土地覆盖类别动态变化信息高精度提取。

摘要： 本发明涉及一种基于历史数据挖掘的高分遥感影像土地覆盖变化检测方法，包括：获取历史土地覆盖数据、对应历史期高分遥感影像和现时高分遥感影像，并在历史土地覆盖数据约束下，采用图像分割算法分割高分遥感影像，得到内部光谱、纹理匀质的对象；选取部分不变对象，对两期高分遥感影像进行相对辐射校正，并以辐射校正后的中误差为阈值，将其余对象分为不变对象和疑似变化对象；提取历史期影像中对象的光谱、纹理特征，并使用机器学习算法，获取分类规则；使用分类规则对现时高分遥感影像中的疑似变化对象分类，从而得到变化检测结果。本发明在使用高分遥感影像自动化更新土地覆盖数据、变化检测或者分类方面，具有重大的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于多时相数据的土地覆盖变化与热环境影响研究方法，实施步骤如下：获取待监测区域的多时相遥感图像，对待监测区域不同时相的遥感数据进行土地覆盖分类制图研究，并统计各土地覆盖类型的面积；对待监测区域不同时相的遥感数据进行地表温度反演，对温度进行分级，分析不同温度等级的时空变化情况；在探究土地覆盖及其变化对地表温度的影响方面：首先，分析不同土地覆盖类型的地表温度在不同季节的温度响应；其次，通过引入地表特征参数半定量研究其与地表温度之间的关系；接着研究土地覆盖类型变化后对地表温度的贡献占比；最后，通过引入分布函数，研究不同土地覆盖类型的热源区信息，此研究方法具有分类精度高等优点。

摘要： 本发明公开了一种土地覆盖变化监测方法、系统、装置及存储介质，方法包括：对SAR数据和多光谱数据进行融合处理，得到融合影像；对融合影像进行参数计算，得到影像参数；根据融合影像和影像参数，通过预设的土地覆盖动态变化监测模型进行变化监测，得到土地覆盖变化结果。本发明通过融合SAR数据和多光谱数据，并通过土地覆盖动态变化监测模型对融合图像机进行变化监测，不仅能结合全天候特性和纹理特征明显，而且还能结合光谱特征，分析效果更加细致，大大提高监测分辨率和监测效率。本发明可广泛应用于土地监测领域中。

摘要： 本发明公开了一种基于双重约束条件的对象级土地覆盖变化检测方法,步骤是：A、图像预处理：对遥感影像进行几何校正、正射校正、图像配准；B、图像分割：采用多尺度分割方法将影像分割为高度同质性的斑块对象；C、特征优选：利用显著性检验方法来检验类别间波段特征的差异，选取有显著性差异的特征；D、变化强度计算：采用欧氏距离计算对象的变化强度；E、相关系数计算：计算两幅影像对应对象之间的光谱相关系数；F、变化阈值确定：选取令Kappa系数最大的变化强度值和相关系数值为变化阈值；G、输出土地覆盖变化检测结果：利用变化阈值获得土地覆盖变化检测结果。方法易行，操作方便，提高了计算效率，得到了更为准确的变化检测结果。

摘要： 本发明公开了一种大尺度土地覆盖变化的空间预测模拟方法，该方法包含三个步骤：首先，对大尺度土地覆盖类型和自然植被生态系统类型的空间相似性和一致性进行定量分析，求算二者之间的对应概率；其次，结合土地覆盖百分比系数、以及人口、交通和GDP的空间分布密度系数，构建土地覆盖变化最大转移概率的空间分析模型；最后，结合国家自然保护区、重点生态功能区、退耕还林还草以及基本农田的管理政策，建立政策因素驱动的限定规则，进而构建土地覆盖变化最大转移概率的空间分析模型，实现大尺度土地覆盖变化的空间预测模拟。该方法不仅能有效地实现自然气候和人文因素双重驱动作用下的大尺度土地覆盖变化的空间模拟，而且具有很强的可操作性。

摘要： 本发明涉及一种基于历史数据挖掘的高分遥感影像土地覆盖变化检测方法，包括：获取历史土地覆盖数据、对应历史期高分遥感影像和现时高分遥感影像，并在历史土地覆盖数据约束下，采用图像分割算法分割高分遥感影像，得到内部光谱、纹理匀质的对象；选取部分不变对象，对两期高分遥感影像进行相对辐射校正，并以辐射校正后的中误差为阈值，将其余对象分为不变对象和疑似变化对象；提取历史期影像中对象的光谱、纹理特征，并使用机器学习算法，获取分类规则；使用分类规则对现时高分遥感影像中的疑似变化对象分类，从而得到变化检测结果。本发明在使用高分遥感影像自动化更新土地覆盖数据、变化检测或者分类方面，具有重大的应用前景。