滇金丝猴分布区森林面积变化的时空特征及其影响因素

森林生态系统是滇金丝猴(Rhinopithecus bieti)的主要生境,森林面积变化会直接影响滇金丝猴的生存。本研究基于全球森林变化(Global Forest Change)数据,采用Theil⁃Sen趋势分析和Mann⁃Kendall检验、热点分析与地理探测器模型等方法,探讨了滇金丝猴分布区2001—2019年森林面积变化的时空特征及其影响因素。结果表明:(1)近20年间,滇金丝猴分布区森林面积变化总量为3.81×10^(4) hm^(2),约占研究区森林面积的2.44%,逐年森林面积变化呈现较大的年际波动,其中5个保护地森林面积变化总量达5456 hm^(2),约占研究区森林面积变化总量的14.3%,老君山风景区和云岭保护区森林面积变化的比例较高;(2)滇金丝猴分布区森林面积变化趋于缓和,其中森林面积减少呈现显著增加的区域面积为1.03×10^(5) hm^(2),占整个研究区面积的2.9%;森林面积减少呈现显著减少的区域面积为3.05×10^(5) hm^(2),占整个研究区面积的7.9%;同时森林面积变化的热点区域面积呈不断下降的趋势;(3)滇金丝猴分布区森林面积变化呈现向低海拔、高坡度转移的趋势;(4)过火面积和人口密度是滇金丝猴分布区森林面积变化的主要影响因素,其次是降水、海拔、气温。本研究对滇金丝猴分布区森林生态系统管理与滇金丝猴保护具有现实意义。

长沙市森林面积变化驱动力分析

森林面积变化驱动力分析对森林资源的恢复和管理具有十分重要的现实意义和理论价值。以长沙市区森林面积变化为切入点,利用GIS技术,从时间序列和空间尺度探讨2000年以来长沙地区森林动态变化的时空过程及内在动因,分析了长沙市森林变化情况;运用主成分回归分析法对长沙市森林面积变化的驱动力进行了分析探讨。研究表明:长沙市森林面积主要是受经济发展水平、基础建设投入和人口增长的影响,影响森林面积变化的主要因子是GDP、固定资产投入、年末总人口、人均纯收入、财政总支出、工业产值、年降水量7个因子。

基于监督分类融合与优化的森林面积变化自动检测方法

当前监督分类方法在利用遥感影像进行森林面积变化检测过程中不能自动完成检测,需要人工辅助进行,耗费大量人力、物力,且单一方法检测结果不够精准。对此,本文在森林资源变化特征提取的基础上,通过对当前常用分类方法的优劣性分析,将多种分类方法进行融合与优化,探讨了一种速度更快、准确率更高的基于森林特征分类及变化图斑自动提取方法。该方法实现了多种分类方法的有效融合和检测过程的自动进行,经过实际验证,该方法能够提高工作效率,检测图斑的正确率也较单一方法有了较大提高,促进了森林资源遥感监测进一步开展。

遥感波段运算在抚顺县森林面积动态监测中研究

遥感技术在森林资源消长变化监测中的应用日益普遍。该研究应用归一化差分植被指数来自动计算提取遥感影像数据上目标实验区域的变化斑块,分类后输出变化图斑结果,并通过对实验结果斑块、人工判读斑块进行每斑实地验证,经计算分析,结果表明实验方法提取的森林植被变化斑块正确率高于人工判读方法正确率5%,证实了研究方法的正确性和可行性。