中国森林遥感Rao′s Q指数时空演变

明确宏观森林植物多样性时空分布格局,对于评估森林生态工程效果以及有效开展区域生物多样性保护工作具有重要意义。遥感生物多样性研究能够弥补原位观测在时空连续性方面的不足,研究旨在为区域尺度生物多样性研究引入一种新方法——遥感Rao′s Q指数。结果表明:基于归一化植被指数(NDVI)计算的Rao′s Q指数与收集的物种丰富度在空间分布上基本一致,且两者的数值拟合通过极显著检验(R^(2)=0.66,P<0.001),Rao′s Q指数随物种丰富度增加而增加,适用于表征宏观尺度跨气候带地区的森林植物多样性。2000—2017年间,中国森林的Rao′s Q指数时空分布基本一致,整体呈南高北低的态势;不同时段中均以降低为主,降低面积占总面积的44.23%—54.08%,武夷山-南岭一带增高特征凸显,而2010—2017年也表现出降低特征,该区域森林植物多样性本底丰富,应加强管控力度,阻止降低热点区扩散。引入遥感Rao′s Q指数有效表征区域森林植物多样性分布特征,可为区域生态质量评估提供一种新的监测指标,进而为森林植物多样性保护及区域生态质量改善相关政策制定提供支撑。

基于空间分析方法的人口空间分布区划

人口空间分布区划是进行人口统计数据空间化处理的基础性工作，通过与人口空间分布紧密相关的要素设计算法计算各省及县人口分布特征指数，确定各省人口特征指数重心和区划指数，据此构建三维特征空间，通过计算各省之间的空间距离，根据最小距离法则将全国分为8个人口空间分布特征区域，并对各区基本情况进行了简要分析。

一种改进人口数据空间化的方法:农村居住地重分类

人口(统计)数据空间化是解决统计数据与自然要素数据融合分析的有效途径。本文在论述已有人口空间化方法的基础上,认为遥感影像得到的居民地数据是表达人口分布的最好指标。为了使居民地数据更好地应用于人口空间化的研究,论文在分析各种与人口居住密度相关指标的基础上,确定了用农村居民地面积所占百分比对农村居民地进行重新分级,然后应用于人口空间化的计算。结果检验表明,人口空间分布数据的误差从分级前的17.4%降到分级后的12%,尤其是误差高于30%的乡镇个数从8个减少到1个,该方法有效地提高了人口空间数据的精度。

基于MODIS时序NDVI特征值提取多作物播种面积的方法

MODIS数据的1、2波段是具有250m空间分辨率的红和近红外波段,并具有较高的时间分辨率,可对农作物进行动态跟踪监测。随着农作物的生长,NDVI值逐渐增大,并在一定生育期达到最大值后开始下降。由于不同作物具有不同的生育期,NDVI峰值的大小、出现的时间各不相同。通过对北京市主要农作物的种植结构调查和3月中旬到11月上旬的不同作物的NDVI值采样分析,得出:①冬小麦NDVI值3月下旬相对较高,5月上旬最大;②春玉米的NDVI峰值出现于8月上旬;③夏玉米的NDVI峰值出现于8月中旬;④大豆的NDVI峰值也出现在8月中上旬,可通过物候历与春玉米区分开来(春玉米是单季作物,大豆是双季作物),通过峰值大小与夏玉米区分开来。结合北京市1:10万土地利用数据,通过NDVI值时序变化规律从MODIS数据中提取了冬小麦、春玉米、夏玉米、大豆等作物的种植面积,总体精度达到95%以上。

资源数据质量诊断的理论与方法初探——以统计型数据为例

随着信息化技术的发展 ,各学科越来越重视各种数据的应用 ,数据的质量问题就显得更加重要 ,数据质量的好坏直接关系到数据开发的效率和数据应用的程度。如何诊断现有数据的质量 ,是数据与信息处理领域亟待解决的问题。本文首次以资源科学研究中最常用的统计型数据为例提出了数据质量诊断的方法 ,其关键是根据各种数据序列的不同特性 ,研究其内在规律 ,确定诊断模型。然后根据诊断模型寻找不符合常规的数据点 ,对该点数据进行核实后做技术处理。该项研究为提高数据的可信度和增强数据应用程度提出了一套较为简便易行的理论方法。

冬小麦遥感估产的灰色理论方法探讨

本文首次将我国近年来发展起来的灰色系统理论应用于冬小麦遥感估产中,克服了以往因原始资料系列不够大、分布不典型而影响预报结果的缺点。文章还认为,影响冬小麦产量的因素,都是通过光合作用这一窗口对其产生影响的,用能反映冬小麦光合作用强度的归一化植被指数(G_1=[CH_2-CH_1]/[CH_2+CH_1])和比值植被指数(G_2=CH_2/CH_1)与冬小麦亩产量建立起灰色预报方程,从而在小麦不同生育期用不同的预报方程来进行产量预报。

中国人口密度数字模拟

运用基于格点生成法的人口密度空间分布模拟模型,通过运行净第一性生产力空间分布、数字高程、城市规模及其空间分布和交通基础设施空间分布等数据集,模拟了中国人口密度的空间分布规律。模拟结果表明,人口密度的最高值集中在北京、上海和郑州之间的三角区(BSZ)及珠江三角洲地区;同时,这个BSZ峰值三角区有发展为以上海-南京-杭州大都市密集区、武汉市、西安市、北京-天津-唐山大都市密集区和沈阳-大连大都市密集区为顶点的五角形峰值区的趋势,珠江三角洲峰值区也正在向外围地区扩展。

NDVI曲线与农作物长势的时序互动规律

利用气象卫星 NOAA AVHRR资料 ,反演出农作物生育期内每日和旬度的 N DVI数据 ,分析了 NDVI时间曲线的波动与农作物生长发育阶段及农作物长势的响应规律 ,并以华北冬小麦为例 ,探讨了 N DVI在冬小麦各生育期的积分值与农作物单产之间的相关关系。结果表明 ,利用长时间序列的 N DVI数据 ,结合作物的物候历 ,可以实现作物长势的遥感监测和产量遥感估算。

植被指数-地面温度特征空间的生态学内涵及其应用

植被指数与地面温度是描述土地覆盖特征的重要参数 ,对两种数据的综合分析 ,可以衍生出更丰富、更清晰的地表信息 ,有助于更加准确、有效地认知土地覆盖 /土地利用的时空变化规律。本文探讨了植被指数与地面温度构成的二维向量空间的物理意义与生态学内涵 ,以基于 NOAA AVHRR的时间序列数据为本底 ,分析了不同土地覆盖类型在该特征空间上的时序变化规律 ,并以黄淮海地区主要农作物冬小麦为例 ,研究了植被指数-地面温度指标与干旱、半干旱地区农作物产量之间的响应关系。

基于RS、GIS的人口空间分布研究

人口的空间分布问题涉及人口学、经济学、地理学等多个学科 ,统计型人口数据的空间化是“数字地球”的重要研究内容。阐述了人口地域分布的基本理论 ,回顾了人口空间分布的研究进展 ,结合研究实践 ,提出了在遥感、GIS技术支持下 ,统计型人口数据空间化的研究思路和技术流程 。

基于决策树和MODIS数据的土地利用分类

土地利用类型的识别是土地利用/土地覆盖研究中的重点内容,如何准确、快速的获得大尺度范围的土地覆盖信息进行土地变化的动态实时监测一直是关注的重点。本文针对MODIS数据多光谱的特点,以山东省为例,选取8月份8-day的一期MODIS09Q1、MODIS09A1产品及全年16-day的MODIS13Q1NDVI时间序列产品,通过分析各种土地利用类型的光谱间关系,同时选择NDVI、EVI、NDWI、NDMI、NDSI等分类指数,并构造新的波段B2/B1、B7/B6(B1、B2、B6、B7分别代表1波段、2波段、6波段、7波段),利用决策树分类法,进行土地利用分类试验。结果表明,仅利用MODIS数据自身信息对宏观的土地利用分类就可以达到较高的精度,分布范围完整的土地利用类型如耕地、城市居民点精度较高,零星分布的土地利用类型如农村居民点、草地分类精度较低。决策树分类法充分发挥了MODIS数据的多光谱特点,总体精度达到71.4%,kappa系数为0.68。相对于最大似然法,总体精度提高近10个百分点,对耕地及沼泽等类型的精度提高20%到25%。

吸收光合有效辐射的时序变化特征及与作物产量的响应关系

利用气象卫星资料 ,反演出大面积、从每日到每旬、每月不同时间分辩率的吸收光合有效辐射资料 ,在此基础上 ,以河南省高、中、低产县的冬小麦为例 ,深入探讨了冬小麦各个生育期内A PAR的波动规律 ,结果表明 ,APAR的时序变化与冬小麦生育节律有着很好的响应关系 ,并最终影响冬小麦产量的形成。图 3,参 12。

粮食种植面积提取方法的发展与现状

粮食估产是我国长期以来进行的一项重要课题。近年来随着计算机技术和GPS技术的迅速发展 ,在种植面积提取方法上有了较大的进展。该文结合RS、GIS、GPS一体化体系 ,对农情采样系统的理论依据与工作方法进行了深入研究 ,在总结以往采样工作的基础上 ,提出了对统计资料进行一致性检验 ,分区建立采样线的方法。同时提出了用GIS归纳方法建立样线BUFFER区模型 ,从理论方面对采样方法进行讨论 ,从而完善了整个系统的理论基础。

基于遥感的全国GDP 1km格网的空间化表达

针对资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求,在我国经济社会的区域差异的综合分析基础上,对现有的统计型行政单元主要社会经济发展指标国内生产总值(GDP)进行空间化模拟,建立了统一空间坐标参数、统一数据格式、统一的数据和元数据标准的全国1km格网水平社会经济空间数据库。利用1995年遥感数据建立的1:100000比例尺土地利用格局分布图,综合分析人类活动形成的土地利用状态与GDP大小的空间互动规律,建立影响经济发展的关键因素评估模型,通过一、二、三产业GDP与土地利用类型的空间关联性,分区建立1995年县级GDP和土地利用格局的空间关联度模型库,实现在1km格网的社会经济数据的空间定量模拟。

黄河流域主要水文参数遥感反演

以土壤、大气和植被系统(SPAC)能量流动与物质转换机理为指导,建立了黄河流域主要水文参数的遥感反演模型,利用静止气象卫星GMS 5和风云2号数据,对黄河流域的降水量、蒸散量进行了反演,利用地面资料对降水量反演结果进行了校验;利用大孔径闪烁仪对蒸散量反演结果进行了多方位的验证。

乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例

格网尺度效应是统计型人口数据空间化研究的基础性问题之一。针对资源环境研究领域和全球变化区域模型对各种尺度的空间型人口数据的需求,人们对人口数据空间化进行了大量研究。综观现有研究成果,缺乏针对具体应用需求的数据源选择方法和对数据产品适宜性的分析。因此,数据在实际应用中,特别是县市、二、三级流域等尺度上的应用中,存在较多的不确定性。本文重点研究人口数据空间化的格网尺度效应分析方法。以浙江省义乌市为例,利用CBERS、IRS-P5卫星影像,提取了研究区土地利用信息;在地理信息系统技术支持下,对乡镇统计人口进行空间化建模,生成20m至1km系列的格网人口数据;通过比较不同格网人口与乡镇统计人口的误差,分析人口数据空间化的格网尺度效应。分析结果表明,采用CBERS数据源进行人口数据空间化,其数据产品即格网人口的适宜尺度是200m,抽样精度为76%;采用P5数据源进行人口数据空间化,其格网人口的适宜尺度是100m,抽样精度为84%。

基于景观生态学的人口空间数据适宜格网尺度研究——以山东省为例

以山东省为研究区,在100m、200m、300m、400m、500m、600m、700m、800m、900m、1km 10个格网尺度人口格网数据的基础上,引入景观生态学的相关指数和方法,探索不同格网尺度表达人口空间分布的适宜性。结果表明:在用传统的基于土地利用/覆被的人口数据空间化方法进行人口空间化的过程中,并不是尺度越精细所能表达的信息越细致、完整,400m是一个人口尺度变化上的特征点,所反映的人口分布信息最细致且完整性好。由此可得,在进行山东省人口空间化的过程中,400m是一个比较适宜的尺度。

遥感数据驱动的耕地生产潜力模型与应用

采用传统的潜力递减法模型,在GIS空间建模技术支持下,分别计算光合生产潜力、光温生产潜力、气候生产潜力和耕地生产潜力。本研究以遥感数据驱动模型构建:首先,通过日本的静止气象卫星GMS-5数据反演每日的实际蒸散、相对蒸散,用以计算气候生产潜力;其次,通过SPOT5高分辨率遥感数据提取耕地空间位置和耕地类型信息,用以计算耕地生产潜力。研究表明模型估算的耕地生产力与现实粮食产量整体相差在10%左右,模型估算耕地生产潜力比现有粮食产量提高30%左右;同时研究表明,耕地生产潜力受高程、坡度和水源的影响较大。

人口区划及其在人口空间化中的GIS分析应用——以山东省为例

对基于土地利用/土地覆盖类型的人口空间化方法,进行人口区划的GIS分析应用是一有效技术途径。本文在全国一级区划基础上,通过数理统计分析提取二级区划各影响因子,建立二级区划指标,进而利用空间分析技术进行人口空间化的二级分区。同时以农村居民地、城镇居民地和耕地数据建立人口空间化模型,在GIS的支持下实现山东省2000年人口统计数据空间化。并通过对比基于一级人口区划和二级人口区划的人口空间化数据,选取郯城县进行结果精度检验。验证结果表明二级人口区划后的人口空间化数据在数值精度和空间精度上都有明显提高。

水资源空间分布模型及GIS分析应用

随着社会生产力的持续发展,人类活动范围不断拓宽,不可避免地影响着流域自然水循环过程。因此,在对流域水资源状况进行定量描述时,必须综合考虑自然、人文二元要素的影响。本文选取了近年来水资源短缺和水环境恶化问题严重的京津冀地区为研究对象。根据区内的自然条件和社会发展情况,选取了对水资源空间分布有明显影响的因素。其中距河流远近因素体现了对水资源的开发利用能力;坡度因素代表了土壤的持水能力,对径流和地下水有影响;而土地利用类型因素反映了土壤下垫面的水文特性。通过AHP方法确定上述影响因素的权重,建立水资源空间分布测算模型。根据模型将按流域单元统计的水资源总量数据展布到公里格网上,得到了水资源空间分布结果。最后,通过对空间化水资源数据的分析,剖析了当地的水资源状况,结合"一轴三带"的规划分区思想,对如何进行区域水资源可持续开发利用提出了参考意见。