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以全球年度城市动态数据（GAUD）和全球地表水动态数据集（GSW）为基础数据,利用Google Earth Engine（GEE）解析了1986—2015年全球城镇用地扩张占用永久性和季节性水体的时空分布特征。研究发现：30 a间全球城镇用地扩张直接占用水体的面积为1 033.2 km2,其中包括季节性水体711.7 km2和永久性水体321.5 km2,呈现先增加后降低的变化趋势。亚洲是城镇用地扩张占用水体面积最多的大洲,其次是北美洲和欧洲,占用水体的面积分别为799.4 km2、122.5 km2和61.1 km2。欧洲是唯一以占用永久性水体为主的大洲。陆地面积排名前十的国家中,中国、美国和印度是城镇用地扩张占用水体面积最多的国家,占用水体的面积分别为573.1 km2、109.6 km2和24 km2。以占用永久性水体为主的国家是俄罗斯和阿尔及利亚。尽管世界各国在水资源保护方面做出了巨大努力,但实现联合国可持续发展目标背景下,需防控更多的水体因城镇用地扩张而消失。 相似文献
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为揭示湿地变化剧烈区湿地格局变化过程及规律,利用GIS和RS技术,结合地学信息图谱与空间自相关方法,对1954-2010年三江平原沼泽湿地格局变化及其影响因素进行研究。结果表明:1954-2010年三江平原沼泽湿地面积逐渐减少,88.7%的沼泽湿地丧失,湿地斑块数量呈先增加后减少的趋势;三江平原沼泽湿地的空间聚集性逐渐降低,且空间格局由集中连片分布转变为零星散布;降雨量减少、气温升高及径流量减少,是造成沼泽湿地减少的主要原因之一,地形地貌影响到沼泽湿地的丧失程度,以海拔20~80 m的沼泽湿地面积丧失最多。三江平原沼泽湿地的丧失同时受农业开发、居民点分布、湿地保护区建设影响,距居民点越近,沼泽湿地面积丧失呈指数增加,距保护区越近,沼泽湿地面积丧失越多。 相似文献
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农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用 Savitzky Golay (S-G) 滤波器对 Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明：① 典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;② 通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7% 和0.055;③ 基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。 相似文献
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