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稀疏植被净初级生产力时空变化及气象因素关系分析 被引量:4
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作者 闫立男 王新军 +2 位作者 陈蓓 常梦迪 李娜 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第3期1-6,共6页
本文探讨了2001—2018年古尔班通古特沙漠植被NPP时空格局,基于改进的CASA模型,采用空间分析、相关性分析及地理探测器模型等方法,揭示了研究区NPP气候驱动因子及其影响。结果表明:①古尔班通古特沙漠近18年植被NPP变化总体呈现波动增... 本文探讨了2001—2018年古尔班通古特沙漠植被NPP时空格局,基于改进的CASA模型,采用空间分析、相关性分析及地理探测器模型等方法,揭示了研究区NPP气候驱动因子及其影响。结果表明:①古尔班通古特沙漠近18年植被NPP变化总体呈现波动增加趋势,增速为0.56 gC·a^(-1),NPP均值为46.90 gC·m^(-2)·a^(-1);②2001—2018年,年均NPP整体呈西低东高、北低南高的空间分布格局,但从动态上而言,基本呈现沙漠腹地较稳定、四周较活跃的格局;③古尔班通古特沙漠植被NPP主要受降水因子的影响,与降水、气温因子均呈正相关关系,从各因子驱动力分析而言,降水因子(0.6144)为限制荒漠植被生长的主导因素。 展开更多
关键词 净初级生产力 遥感 CASA模型 降水 气温
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天山北坡中段山区植被覆盖管理措施因子的时空格局动态变化 被引量:4
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作者 常梦迪 王新军 +4 位作者 闫立男 马克 李永康 李菊艳 贾宏涛 《农业资源与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期836-846,共11页
植被覆盖管理措施因子(Vegetation cover and management factor,以下简称C因子)是评估植被因素抵抗土壤侵蚀的能力及准确估算土壤侵蚀模数的重要参数,而区域尺度C因子高质量时间序列的准确估算和空间特征对于土壤侵蚀预测、水土保持规... 植被覆盖管理措施因子(Vegetation cover and management factor,以下简称C因子)是评估植被因素抵抗土壤侵蚀的能力及准确估算土壤侵蚀模数的重要参数,而区域尺度C因子高质量时间序列的准确估算和空间特征对于土壤侵蚀预测、水土保持规划尤为重要。为研究天山北坡中段山区C因子时空动态,采用线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixture Model,LSMM)、像元二分模型、增强型自适应反射率时空融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM)等方法计算C因子,定量分析2000—2018年研究区C因子的时空格局特征,并对不同土地利用类型的C因子进行分析。结果表明,时间上,2000—2018年C因子总体呈现先上升后下降的趋势,不同时段C因子值不同,表现为秋季>春季>夏季、旱季>雨季。空间上,南部高山区(海拔>3000 m)的C因子值较高,北部中低山丘陵区(2000 m<海拔<3000 m)的C因子值较低。C因子值的分布与土地利用类型关系密切,表现为裸土地>其他林地>采矿用地>内陆滩涂>其他草地>农村宅基地>灌木林地>旱地>天然牧草地>风景名胜设施用地>水浇地>人工牧草地>乔木林地。本研究探究C因子遥感定量估算方法,分析不同土地利用格局对C因子的影响,为开展大尺度C因子的准确估算及不同土地利用格局水土保持效益的综合评价提供了参考。 展开更多
关键词 植被覆盖管理措施因子 天山北坡 LSMM模型 像元二分模型 ESTARFM模型 时空格局 土地利用类型
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旅游干扰下的天山北坡水蚀经济损失评估--以西白杨沟流域山地景区为例 被引量:4
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作者 桂海月 王新军 +4 位作者 常梦迪 闫立男 马克 李菊艳 贾宏涛 《农业资源与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期512-522,共11页
为探讨旅游干扰下山地景区水蚀强度和经济损失变化规律,以水蚀典型区——西白杨沟流域山地景区为案例地,基于样地调查数据,采用中国土壤流失方程(Chinese soil loss equation,CSLE)与水蚀经济损失评估模型,定量估算不同旅游干扰强度下... 为探讨旅游干扰下山地景区水蚀强度和经济损失变化规律,以水蚀典型区——西白杨沟流域山地景区为案例地,基于样地调查数据,采用中国土壤流失方程(Chinese soil loss equation,CSLE)与水蚀经济损失评估模型,定量估算不同旅游干扰强度下水蚀经济损失,分析西白杨沟景区水蚀经济损失变化规律及其与土壤理化性质、植被覆盖度的关系。结果表明:不同旅游干扰强度下土壤理化性质、植被覆盖度差异显著。与对照组相比,重度干扰区土壤含水量、饱和含水量及土壤孔隙度的降幅分别为51.67%、32.23%、13.30%;土壤碱解氮、有效磷及有机质含量均随干扰强度增加呈下降趋势,而速效钾含量却趋于增加;与对照组相比,轻度、中度、重度干扰区植被覆盖度分别下降14.18%、43.32%、92.35%。随旅游干扰强度的增加,土壤可蚀性K值与生物措施B值明显增加,土壤侵蚀量呈显著增长趋势(P<0.05),与轻度干扰区相比,中度、重度干扰区土壤侵蚀模数增幅分别为79.31%、204.79%。场内经济损失、场外经济损失及水蚀经济总损失随干扰强度的增加呈上升趋势,其中场内经济损失远大于场外经济损失,土壤养分损失及植被多样性损失作为水蚀经济总损失的主要部分,二者在轻度、中度、重度干扰区分别占水蚀经济总损失的93.56%、92.68%、94.94%,且干扰强度为中度、重度时,植被多样性损失高于土壤养分损失,分别达1.17×104元·hm^(-2)·a^(-1)和2.49×104元·hm^(-2)·a^(-1)。植被覆盖度对水蚀经济损失响应最为敏感,植被覆盖度每减少1%,水蚀经济损失增加4.98×104元。研究表明,旅游干扰强度是影响山地景区水蚀强度和经济损失的关键因素,为此应结合土壤侵蚀参数分析,加强山地景区土体裸露化管理,种植耐践踏植被,核算旅游容量,控制旅游干扰强度。 展开更多
关键词 旅游干扰 CSLE模型 水蚀经济损失 西白杨沟流域山地景区 天山北坡
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基于CSLE模型的天山北坡中段山区水力侵蚀时空变化特征及影响因素研究 被引量:10
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作者 常梦迪 王新军 +3 位作者 李娜 闫立男 马克 李菊艳 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期939-949,共11页
掌握天山北坡土壤水蚀分异的空间规律及其驱动力,对生态预警和土壤侵蚀防治具有重要意义,为天山北坡区域生态环境的综合治理提供理论依据和数据支持。以天山北坡中段山区为例,基于中国土壤流失方程(Chi⁃nese Soil Loss Equation,CSLE),... 掌握天山北坡土壤水蚀分异的空间规律及其驱动力,对生态预警和土壤侵蚀防治具有重要意义,为天山北坡区域生态环境的综合治理提供理论依据和数据支持。以天山北坡中段山区为例,基于中国土壤流失方程(Chi⁃nese Soil Loss Equation,CSLE),采用野外调研、地理信息系统、数理统计和地理探测器等方法,定量分析2000—2018年研究区土壤水力侵蚀的时空格局特征(面积,强度和地理分布),借助地理探测器探究降雨、地形、土壤、植被对土壤水力侵蚀强度的内在驱动力。结果表明:(1)2000—2018年天山北坡中段山区土壤水力侵蚀强度主要以微度、轻度侵蚀为主,分别占总面积的32.34%~40.87%、33.36%~43.01%。近20 a的微度、轻度侵蚀的面积均呈下降趋势(-26.70 km^(2)·a^(-1)、-77.47 km^(2)·a^(-1)),而其他侵蚀强度的面积均呈上升趋势(22.10~30.96 km^(2)·a^(-1)),总体上土壤水力侵蚀强度处于增加趋势。(2)整体土壤侵蚀模数呈乌鲁木齐市>昌吉市>阜康市>呼图壁县>玛纳斯县>沙湾县>石河子市。天山北坡中段山区侵蚀强度的空间分布与降雨、地形、土壤、植被密切相关,土壤类型为棕钙土、草毡土、栗钙土,植被覆盖度小于15%、坡度大于15°和降雨量在400~450 mm范围内的地区为高风险侵蚀区域。(3)分异性的大小由因子探测器中q值来度量,其q值越大,该影响因素对土壤侵蚀空间分布的解释力越强,呈降雨(0.49)>土壤类型(0.17)>坡度(0.11)>植被覆盖度(0.10)。不同影响因素通过交互作用明显增强土壤侵蚀空间异质性,及植被覆盖度与降雨因子的耦合作用,q值增幅极大,确定土壤侵蚀重点治理区域对全面土壤侵蚀防治具有重要意义。 展开更多
关键词 天山北坡 水力侵蚀 CSLE模型 时空格局 地理探测器 影响因素
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基于面向对象的无人机遥感影像荒漠植被分类 被引量:6
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作者 张冠宏 王新军 +3 位作者 徐晓龙 闫立男 常梦迪 李永康 《中国农业科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期69-77,共9页
荒漠植被分布稀疏且叶面普遍较小,导致影像中植被光谱特征较弱,分类难度较大。为提高荒漠植被分类精度,选取古尔班通古特沙漠为研究区,以无人机遥感影像和数字表面模型为数据源,采用面向对象的随机森林算法,在去相关拉伸光谱信息增强基... 荒漠植被分布稀疏且叶面普遍较小,导致影像中植被光谱特征较弱,分类难度较大。为提高荒漠植被分类精度,选取古尔班通古特沙漠为研究区,以无人机遥感影像和数字表面模型为数据源,采用面向对象的随机森林算法,在去相关拉伸光谱信息增强基础上对荒漠植被进行分类,分析去相关拉伸前后分类精度的变化。结果表明:基于去相关拉伸并结合面向对象和随机森林算法的轻、中、重度沙漠化区总体分类精度分别为91.01%、95.34%、93.18%,较原始影像分类精度分别提升19.94%、16.10%、17.61%,实现了对荒漠植被的高精度分类,从而为获取荒漠区植被分布状况以及荒漠化监测提供参考。 展开更多
关键词 无人机遥感 面向对象 去相关拉伸 随机森林算法 荒漠植被分类
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评估放牧干扰对天山北坡土壤侵蚀及空间特征的影响 被引量:3
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作者 胡贵锋 王新军 +4 位作者 常梦迪 闫立男 韩其飞 李菊艳 李永康 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期13-21,共9页
为定量研究天山北坡牧场放牧干扰对土壤侵蚀的影响,基于Biome-BGC模型及落叶方程模拟放牧干扰前后生物量,采用"生物量—植被覆盖度"模型估算生物措施因子,结合中国土壤流失方程探索构建放牧干扰对土壤侵蚀定量评估模型,空间... 为定量研究天山北坡牧场放牧干扰对土壤侵蚀的影响,基于Biome-BGC模型及落叶方程模拟放牧干扰前后生物量,采用"生物量—植被覆盖度"模型估算生物措施因子,结合中国土壤流失方程探索构建放牧干扰对土壤侵蚀定量评估模型,空间显式表达2019年天山北坡牧场放牧干扰前后土壤侵蚀空间特征及对土壤侵蚀影响的程度。结果表明:(1) 2019年天山北坡牧场平均放牧强度为8.11羊/hm^(2);其中昌吉市(12.24羊/hm^(2))最高,玛纳斯县(1.87羊/hm^(2))最低。(2)天山北坡放牧干扰前后的土壤侵蚀空间特征,在季节牧场一致,均呈现夏牧场>冬牧场>春秋牧场格局,在县域发生改变但变幅较小。(3)放牧干扰引起的天山北坡土壤侵蚀模数增幅在季节牧场为春秋牧场20.65%>夏牧场15.57%>冬牧场15.46%;县域为沙湾县31.93%>阜康市24.24%>达坂城区22.04%>乌鲁木齐县7.56%>玛纳斯县5.34%>昌吉市5.30%>呼图壁县4.37%。放牧干扰是春秋牧场及沙湾县土壤侵蚀的主要原因,自然条件是夏牧场、冬牧场及乌鲁木齐县、昌吉市土壤侵蚀主要原因。研究可为定量表征放牧干扰对土壤侵蚀的影响提供参考,对天山北坡牧区水土保持工作提供一定的科学依据。 展开更多
关键词 放牧干扰 土壤侵蚀 Biome-BGC模型 落叶方程 CSLE模型 天山北坡
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基于Landsat影像稀疏植被斑块格局对降水响应 被引量:1
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作者 李娜 王新军 +2 位作者 常梦迪 闫立男 徐晓龙 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1895-1903,共9页
【目的】古尔班通古特沙漠稀疏植被斑块格局是水分稀缺的荒漠区对降水在地表的表现。【方法】基于年降水量变化特征,选择1990年TM影像、2001年ETM+、2010年TM影像和2015年OLI遥感影像为数据源,结合1990~2015年蔡家湖气象站逐年的降水数... 【目的】古尔班通古特沙漠稀疏植被斑块格局是水分稀缺的荒漠区对降水在地表的表现。【方法】基于年降水量变化特征,选择1990年TM影像、2001年ETM+、2010年TM影像和2015年OLI遥感影像为数据源,结合1990~2015年蔡家湖气象站逐年的降水数据,计算古尔班通古特沙漠南缘的植被盖度、斑块面积、斑块数量、斑块密度,分析不同植被盖度、面积变化趋势,探讨年降水量对植被盖度、斑块面积、数量、密度的影响。【结果】1990~2015年,植被盖度总体呈减少趋势,其中二级植被面积明显增加(1089.557 km 2),增幅为20.154%,一、三、四级植被面积略有减少,减幅分别为-98.752%、-61.581%、-96.889%。随着降水量的增加,斑块数量,密度增加,破碎程度变小,植被盖度增加。【结论】1990~2015年古尔班通古特沙漠南缘稀疏植被盖度随年降水的变化总体呈退化-好转-退化趋势。年降水量变化与稀疏植被盖度、斑块面积、数量、密度均呈正相关关系。 展开更多
关键词 植被盖度 降水 斑块格局 归一化植被指数
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基于机器学习算法的AMSR-2地表温度降尺度研究 被引量:3
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作者 李永康 王新军 +3 位作者 马燕飞 陈蓓 闫立男 张冠宏 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期474-487,共14页
MODIS日尺度的地表温度受到天气影响,有效像元信息严重缺失,这对数据稀缺区域尤为重要。以古尔班通古特沙漠为研究区,探索了采用AMSR-2的垂直极化亮度温度与植被指数对地表温度空间降尺度的方法,并用此方法填补了2018年MODIS的缺失像元... MODIS日尺度的地表温度受到天气影响,有效像元信息严重缺失,这对数据稀缺区域尤为重要。以古尔班通古特沙漠为研究区,探索了采用AMSR-2的垂直极化亮度温度与植被指数对地表温度空间降尺度的方法,并用此方法填补了2018年MODIS的缺失像元。①通过十折交叉验证,对4种机器学习算法(Cubist、DBN、SVM、RF)、10个波段组合、2个空间尺度(5 km、10 km)下的训练模型进行了分析,表明RF算法精度明显高于其他3种算法,C09波段组合的验证精度高于其他波段组合。②构建了2个鲁棒性的随机森林算法地表温度降尺度模型(5 km|RF|09、10 km|RF|09),将AMSR-2亮度温度降尺度到1km分辨率,表明5 km|RF|09模型反演结果更为合理,MODIS与站点验证的R2分别为0.971、0.930,RMSE分别为3.38 K、4.71 K,MAE分别为2.51 K、3.84 K。③降尺度结果填补MODIS地表温度缺失像元,将其应用到古尔班通古特沙漠长时间序列的陆表温度分析,可为数据稀缺区域数据获取提供科学参考。 展开更多
关键词 陆表温度 AMSR⁃2 机器学习 降尺度 古尔班通古特沙漠
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