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夜间灯光遥感对城市发展类动能与相似性评估 总被引：2，自引：0，他引：2
评估城市发展水平与制定城市规划和城市发展政策息息相关。已有研究表明人口、国内生产总值(GDP)等统计数据和夜间灯光遥感数据能够用来衡量城市发展水平,但大多研究只关注城市发展总量,忽视了发展速度对城市发展的影响。因此,本文基于2012年—2019年Suomi NPP-VIIRS (Suomi National Polar-OrbitingPartnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光遥感数据,提出了兼顾城市发展水平和增速的夜间灯光类动能指数用于测度城市发展类动能;利用动态时间规整DTW (Dynamic Time Warping)算法构建了城市发展类动能相似性检测分析框架,并基于相似性检测结果对全国328个城市进行了等级划分。相较于2019年第一财经公布的一至五线城市,本文城市等级划分结果表明,在同一等级中的城市发展更为相似和合理,也证明了城市发展类动能更有利于城市发展水平的评估;以长江三角洲城市群为例,进一步验证了城市发展类动能和基于DTW相似性检测方法用于评估城市群发展情况与合理性的潜力。综上所述,基于夜间灯光遥感的城市发展类动能估算与相似性分析方法能够较好地评估城市发展水平,为城市分级与城市群发展评估提供科学依据。 相似文献
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及时掌握水稻的时空分布信息,对调整和优化农业生产结构至关重要。论文利用综合考虑植被物候和地表水变化的水稻自动制图方法,结合海拔、地表水体因素开展2001—2017年东北地区水稻分布的时空演变研究。通过889个地面调研点位对水稻分类结果验证,总体精度达90.66%,Kappa系数为0.8128。研究表明:① 21世纪初,东北地区水稻种植面积呈先略减后持续增加的趋势,2017年水稻种植面积达2001年的2.13倍。其中,水稻扩张面积的60%分布在三江平原,30%分布在松嫩平原,下辽河平原仅占不足5%。水稻扩张的海拔优势区间在200 m范围内,随着海拔的上升水稻扩张与地表水关系越来越密切。② 三江平原内,水稻扩张幅度在海拔30~70 m范围内逐渐增加,使优势区间从相对高度70 m缩减至40 m内,也使得分布优势逐渐趋向于距地表水体较远的区域。而松嫩平原和下辽河平原水稻种植分布的海拔优势区间始终分别保持在相对高度100 m、40 m内。③ 三江平原水稻的集中分布和急剧扩张,使水稻分布优势逐渐趋向于距地表水体远的区域,这将对地下水带来更大的压力;而松嫩平原水稻分布受地表水体影响较大,分布优势随着距地表水体距离的增加而减小。研究可为农业部门评估水资源承载力、保障农业可持续发展提供数据支撑及理论参考。 相似文献
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基于多目标决策和CA 模型的土地利用变化 预测模型及其应用 总被引：17，自引：1，他引：16
结合宏观用地总体需求与微观土地利用适宜性, 集成灰色预测模型、多目标决策模型、 元胞自动机模型、地理信息系统技术方法, 建立了GCMG 土地利用变化预测模型。GCMG 模型包括非空间和空间2 个模块, 非空间模块侧重依据宏观社会经济发展趋势预测研究区未 来的总体用地需求变化, 而空间模块集成多目标决策模型、元胞自动机、地理信息系统等技 术方法实现了基于土地适宜性的土地利用空间配置。运用该模型对龙海市2000-2010 年土地 利用变化进行了情景模拟, 结果表明园地和建设用地是该区域内变化最为显著的用地类型, 基本农田保护政策严格实施与否将对龙海市未来土地利用变化产生深远的影响。GCMG 模型 在龙海市的应用实例表明, 该模型将土地利用系统作为一个整体, 兼顾到区域宏观水平上的 土地利用需求与局部尺度上的土地利用适宜性, 能够较好地同时模拟不同土地利用类型以及 不同人类决策情景下的土地利用转换概率, 因而可为理解土地利用多尺度复杂系统提供一定 的帮助。 相似文献
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在不同的空间尺度上,制约土地利用空间分布的影响因子及其影响程度并不相同,因此区域空间分布格局分析应优先考虑制约空间分布的影响因子识别及其影响程度的尺度依赖性的研究。本文以闽东沿海的罗源县为研究区域,采样统计方法与GIS技术,选取20个候选影响因子,研究了该县主要土地利用空间分布格局的影响因子及其空间尺度相关性。研究表明模型的解释能力、影响因子及其影响系数均会随研究尺度发生不同程度的变化,回归模型的解释能力以及主要影响因子的制约程度总体上均随研究尺度增大呈增强趋势。除受坡度、海拔高程等地形条件的严格制约外,罗源县主要地类均在一定程度上受到人口因素以及若干可达性因素的影响。 相似文献
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GIS在土地适宜性评价中的应用与展望 总被引：50，自引：3，他引：47
该文阐述了土地适宜性评价的概念和内涵,综述了GIS支持下的各种土地适宜性评价方法及其优缺点。如叠加分析方法、多指标决策模型以及人工智能方法,以研究实例说明如何通过GIS系统引导用户参与分析评价的过程,强调技术层面和群众参与是进行土地适宜性评价不可缺少的两个层面。 相似文献
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及时准确地获取水稻种植模式变化对于有效防控“非粮化”和完成“双碳”目标具有重要意义。现有研究多基于固定时间窗口挖掘水稻生长期特征,且多使用的是单一卫星影像数据,难以应用于大范围水稻制图。本文通过Sentinel-1/2数据构建动态窗口提取移栽期光学/雷达特征,利用其耦合关系实现水稻种植模式制图。将该算法应用于湖南和江西两省水稻制图。基于1402个地面参考点位对水稻提取结果进行验证,总体精度达92.80%;在县域尺度上,湖南和江西两省水稻制图面积与农业统计数据也具有高度一致性,R2达0.85以上。相比于用固定窗口进行水稻特征提取,该方法具有较强的鲁棒性和迁移能力,为实现更大范围作物制图提取提供新的思路和参考依据。2018—2021年江西省水稻制图结果表明,水稻总种植面积减少9.47%,约3460 km2,水稻种植强度从1.62下降至1.49;在种植模式上,“双改中”趋势明显,双季稻种植面积锐减21.61%,其中约84%改种中稻。 相似文献
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基于MODIS数据的2001—2018年中国耕地复种指数反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
耕地复种指数的持续稳定关乎国家粮食安全战略,实时高效地获取复种指数时空演变的详细过程信息具有重要意义。论文基于2001—2018年500 m分辨率的MODIS09A1影像数据,利用小波谱顶点的快速自动检测方法获取了全国复种指数的时空分布图,并采用Mann-Kendall检验、启发式分割算法等方法开展了全国复种指数变化形式的时空演变规律及驱动机制研究。结果表明：全国耕地复种指数稳中有升,复种指数均值从2001年的1.14上升至2018年的1.30。全国6%的耕地面积复种指数发生显著变化(约13.5万km2),相当于一个安徽省的面积。复种指数增加面积约占变化面积的2/3,复种指数下降面积约占变化面积的1/3。其中,复种指数增加的面积主要来源于黄土高原区、甘新区的休耕转为单季以及黄淮海区单季转双季,且集中在2004—2013年。2013年至今,全国复种指数仍呈增加趋势,黄淮海区单季转双季的面积保持持续增加是重要的影响因素。复种指数下降的面积主要来源于2009—2013年长江中下游平原区的双季转单季。保持黄土高原区、甘新区的耕地有效种植面积以及黄淮区耕地的双季种植面积,适当抑制长江中下游地区耕地复种指数的下降态势,对于稳定耕地复种指数、确保粮食安全具有重要意义。 相似文献
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简要介绍了“数字福建”的建设目标，详细地分析了数字农业的建设内容(即农业专题数据库的建设和农业信息系统的建立)以及数字农业的总体框架。认为数字农业的建设应该在“数字福建”的总体框架下进行，即农业专题数据库的建设必须采用“数字福建”统一的标准和规范进行信息资源的整合和信息共享，而农业信息系统是基于福建省政务信息共享平台的一个行业应用系统，系统成功的关键在于建立统一的接口规范。 相似文献
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目前干旱与植被关系的研究主要集中于气候因子与植被时空变化的相关性分析以及植被对气候变化的响应,能够适用于大尺度的植物抗逆性监测方法还较为欠缺。本文基于归一化植被指数（NDVI）、总初级生产力（GPP）、修正花青素含量指数（mACI）、短波红外水分胁迫指数（SIWSI）监测干旱胁迫下的植被变化,综合考虑植物抗逆过程,建立滞后时间、抗逆时差、响应程度与恢复能力4个植物抗逆性监测指标,构建了一种能够适用于大尺度的植物抗逆性综合监测方法。利用各省份作物抗逆性综合评分与绝收比例进行相关性分析,两者呈显著负相关。利用该方法对干旱胁迫下我国不同类型植被的抗逆性进行评估,结果表明：① 从全国整体水平来看,不同季节植物抗逆性差异较大,其中夏季植物抗逆性最弱,冬季最强。我国植物抗逆性空间异质性显著,春季植物抗逆性综合评分低于70分的区域主要位于山西、陕西北部,综合评分高于90分的区域主要集中在内蒙古东北部以及云南的南部地区; ② 不同类型植被的抗逆性有明显差异,夏季落叶针叶林抗逆性最强,类内差异最小,春秋两季草地抗逆性最强但抗逆性类内差异最大。本文提出的植物抗逆性综合监测方法有助于探索干旱胁迫下植物抗逆性规律,对帮助降低灾害风险具有借鉴意义。 相似文献
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中国亚热带丘陵山区植被沿海拔梯度分布格局(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
Knowledge of vegetation distribution patterns is very important.Their relationships with topography and climate were explored through a geographically weighted regression(GWR) framework in a subtropical mountainous and hilly region,Minjiang River Basin of Fujian in China.The HJ-1 satellite image acquired on December 9,2010 was utilized and NDVI index was calculated representing the range of vegetation greenness.Proper analysis units were achieved through segregation based on small sub-basins and altitudinal bands.Results indicated that the GWR model was more powerful than ordinary linear least square(OLS) regression in interpreting vegetation-environmental relationship,indicated by higher adjusted R 2 and lower Akaike information criterion values.On one side,the OLS analysis revealed dominant positive influence from parameters of elevation and slope on vegetation distribution.On the other side,GWR analysis indicated that spatially,the parameters of topography had a very complex relationship with the vegetation distribution,as results of the various combinations of environmental factors,vegetation composition and also anthropogenic impact.The influences of elevation and slope generally decreased,from strongly positive to nearly zero,with increasing altitude and slope.Specially,most rapid changes of coefficients between NDVI and elevation or slope were observed in relatively flat and low-lying areas.This paper confirmed that the non-stationary analysis through the framework of GWR could lead to a better understanding of vegetation distribution in subtropical mountainous and hilly region.It was hoped that the proposed scale selection method combined with GWR framework would provide some guidelines on dealing with both spatial(horizontal) and altitudinal(vertical) non-stationarity in the dataset,and it could easily be applied in characterizing vegetation distribution patterns in other mountainous and hilly river basins and related research. 相似文献