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黄土高原退耕还林生态服务权衡协同分析——以安塞县为例 被引量：7
1
作者 于航 金磊 +3 位作者 谭炳香 戚曌 沈明潭 牟少华 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期544-551,共8页
黄土高原是我国水土流失和土地退化程度最为严重的区域之一,亦是退耕还林还草工程(以下简称:工程)的核心区。科学评估工程在黄土高原地区的实施成效及生态环境恢复效率可为区域生态系统管理提供决策支持。本文以陕西省延安市安塞县为例... 黄土高原是我国水土流失和土地退化程度最为严重的区域之一,亦是退耕还林还草工程(以下简称:工程)的核心区。科学评估工程在黄土高原地区的实施成效及生态环境恢复效率可为区域生态系统管理提供决策支持。本文以陕西省延安市安塞县为例,采用InVEST模型评价工程对安塞县生态系统服务(土壤保持、洪水调节、碳储量、产水量)的影响,分析生态系统服务之间的权衡协同关系,模拟不同工程实施情景下安塞县的生态系统服务。2000—2015年,工程改变了安塞县的土地覆盖类型,与退耕还林相关的土地利用变化(耕地转为林地、灌木、草地等)面积为464.93 km^(2)(占研究区面积15.8%),其中退耕还草所占比例最高(71.8%)。工程实施后,各项生态系统服务都有所变化,其中洪水调节功能提高了33.4%,碳储量提高了39.6%,土壤保持提高了5.3%,产水量减少了22.4%。退耕情景分析表明(保持退耕还林还草面积与比例不变):在陡坡和河岸农田优先退耕还林(草)将显著提高土壤保持功能,且其他生态系统服务保持不变或略有下降。在距离河岸带约100 m以及陡坡耕地优先实施工程会减弱生态系统服务之间的权衡效应。本研究为工程规划提供更加合理的实施方案,提高生态治理的效果。 展开更多
关键词 退耕还林还草工程 生态系统服务 优先区 情景模拟 InVEST模型
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神农架地区生态环境遥感监测与恢复治理评价 被引量：9
2
作者 戚曌 于新文 +3 位作者 谭炳香 邓广 于航 沈明潭 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2021年第6期90-98,共9页
[目的]利用神农架林区、神农架自然保护区内和保护区外近20年的植被覆盖度变化信息,结合不同时期的森林经营活动和治理手段,进行生态环境变化监测与评价。[方法]以神农架林区、神农架自然保护区内和保护区外为研究区,应用1999年、2007年... [目的]利用神农架林区、神农架自然保护区内和保护区外近20年的植被覆盖度变化信息,结合不同时期的森林经营活动和治理手段,进行生态环境变化监测与评价。[方法]以神农架林区、神农架自然保护区内和保护区外为研究区,应用1999年、2007年和2019年3期Landsat遥感影像,基于像元二分法模型估测研究区的植被覆盖度,采用差值分析的方法,分别估算各区域植被覆盖变化量,并结合不同时期的治理政策和经营活动进行评价分析。[结果]1999年到2019年,神农架林区总体植被覆盖度均值提高了8.25%,其中高植被覆盖度占97.50%;前期保护区内的植被覆盖度一直优于保护区外,到后期保护区内、外的植被覆盖度差异变小。[结论]近20年来,神农架林区的植被覆盖度总体处于增长的趋势,生态环境逐渐趋于平衡,说明自然保护区的建立、天然林保护工程和退耕还林工程等一系列政策的实施对区域生态环境的恢复是有效的。 展开更多
关键词 植被覆盖度 生态恢复 神农架自然保护区 天保工程
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2000-2020年珠三角30 m空间分辨率植被覆盖度时空变化数据集
3
作者 沈明潭 谭炳香 +1 位作者 侯瑞霞 黄逸飞 《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2023年第4期464-476,共13页
伴随着珠三角社会经济和人口密度的快速增长及城镇不断扩张,导致局部地区植被生境不断缩减,因此准确估计植被覆盖度、动态监测珠三角植被的分布格局和时空变化特征,对珠三角的生态安全至关重要。本研究在Google Earth Engine调用Landsa... 伴随着珠三角社会经济和人口密度的快速增长及城镇不断扩张,导致局部地区植被生境不断缩减,因此准确估计植被覆盖度、动态监测珠三角植被的分布格局和时空变化特征,对珠三角的生态安全至关重要。本研究在Google Earth Engine调用Landsat数据集,采用影像中值合成的方式获取研究区高质量无云影像,分别合成珠三角2000、2005、2010、2015和2020年5个时期的影像,保证植被覆盖度反演基础数据源的科学合理性;选择基于NDVI的像元二分法分别估测出珠三角5个时期的植被覆盖度,利用变异系数分析植被覆盖度变化的波动性,选用Slope趋势分析来探究植被覆盖度变化的时空变化特征,采用Hurst指数预测研究区植被覆盖度未来的发展趋势,系统地反映出珠三角地区植被覆盖度时空变化情况。本数据集通过高分辨率影像进行精度验证,精度为0.90,可为珠三角植被覆盖度分布格局和时空变化等方面的研究提供基础数据支撑。 展开更多
关键词 植被覆盖度 时空变化 珠三角
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冬奥会崇礼生态核心区植被覆盖时空变化遥感监测 被引量：2
4
作者 谭炳香 沈明潭 +2 位作者 郄光发 戚瞾 贺晨瑞 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期141-151,共11页
【目的】基于植被覆盖度遥感定量估测结果,统计分析植被覆盖度的时空变化特征和地形分异效应,探讨植被覆盖变化的驱动因素,为研究区生态规划和生态环境保护、森林防火提供参考依据。【方法】以北京冬奥会崇礼生态核心区为研究区,以GF-1 ... 【目的】基于植被覆盖度遥感定量估测结果,统计分析植被覆盖度的时空变化特征和地形分异效应,探讨植被覆盖变化的驱动因素,为研究区生态规划和生态环境保护、森林防火提供参考依据。【方法】以北京冬奥会崇礼生态核心区为研究区,以GF-1 WFV和Sentinel-2多光谱影像为数据源,采用像元二分模型法对研究区2014、2016和2020年3个时期的植被覆盖度进行遥感估测,结合数字高程模型,利用差值指数、马尔科夫模型、植被覆盖动态度和地形分布指数分析植被覆盖度的时空变化特征及其在地形上的分异性。【结果】1)研究区植被覆盖度在空间上呈显著差异性,表现为中部低、四周高的分布格局,与整个研究区的地形地貌特征紧密相关,山区植被覆盖度高,平原区或山谷等人类活动区植被覆盖度相对偏低。2)研究区植被整体以中、中高和高植被覆盖度为主,3个时期3种植被覆盖等级面积占比分别为81.59%、90.00%和86.88%,均大于80%,植被覆盖处于较好水平,生长状况良好。3)海拔梯度上,2014—2016年改善型和明显退化型在海拔1800 m以下区域有分布优势,在海拔1800 m以上区域无分布优势;轻微退化型在海拔1700 m以下和2000 m以上区域有分布优势;2016—2020年改善型和退化型在海拔1700 m以下区域有分布优势,明显退化型表现出极强分布优势;2014—2020年明显改善型在海拔1700 m以下区域有分布优势,在海拔2000 m以上区域分布优势较弱,而明显退化型在海拔1700 m以下区域表现出强优势分布,在海拔1700 m以上区域则无分布优势。4)2014—2016年和2016—2020年植被覆盖退化主要分布在坡度小于8°的平缓区域,8°以上区域无分布优势,其他植被覆盖度变化类型在坡度上趋于稳定。5)坡向上,2014—2016年改善型植被在阳坡和半阳坡有分布优势,明显退化型在阴坡有分布优势,2016—2020年轻微改善型在阳坡和半 展开更多
关键词 植被覆盖度 像元二分模型 地形分异特征 遥感 崇礼区
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基于机器学习算法的机载高光谱图像优势树种识别
5
作者 于航 谭炳香 +2 位作者 沈明潭 贺晨瑞 黄逸飞 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期118-127,共10页
对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)... 对森林树种类型进行识别可以为森林资源清查工作的开展提供科学的参考价值,如何利用空间分辨率较高的高光谱数据准确识别森林优势树种是当前亟待解决的问题之一。文章以内蒙古大兴安岭根河森林保护区为研究区,在2种空间分辨率(1 m和3 m)下,使用样本点(样地对应像元的光谱值)与样本面(样地对应3×3窗口像元光谱平均值)2种样本取值尺度,采用3种机器学习分类算法(神经网络(neural network,NN)、三维卷积神经网络(three dimensional convolution neural network,3DCNN)和支持向量机(support vector machines,SVM))对机载高光谱图像的森林优势树种识别能力进行了探讨。结果表明:①无论使用何种空间分辨率与样本取值尺度,3DCNN的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数最高(最高分别为95.42%和0.94);②高空间分辨率更有利于优势树种识别,其比低空间分辨率(3 m)总体精度最多可提高30.97%,Kappa系数最多可提高54.24%;③使用NN与SVM进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度低于样本点。而在3 m空间分辨率情况下使用3DCNN进行分类时,以样本面作为样本取值尺度进行树种识别的精度高于样本点。总的来说,空间分辨率、样本取值尺度与分类算法均对优势树种识别精度有不同程度的影响。在机载高光谱图像识别森林优势树种过程中,优先选择高空间分辨率影像,利用小样本数据,采取深度学习算法将会提高优势树种识别精度。 展开更多
关键词 高光谱数据 优势树种识别 空间分辨率 多尺度样本
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乌兰布和沙漠东北缘生态承载力时空动态分析 被引量：1
6
作者 戚曌 谭炳香 +2 位作者 曹晓明 于航 沈明潭 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2023年第1期222-230,共9页
生态承载力是衡量生态系统稳定性的重要指标之一,其时空变化分析有助于了解地区生态环境变化趋势,对生态环境的治理与恢复评价、环境整体的可持续发展研究以及国土资源优化也具有全面的参考价值。以乌兰布和沙漠东北缘的干旱半干旱地区... 生态承载力是衡量生态系统稳定性的重要指标之一,其时空变化分析有助于了解地区生态环境变化趋势,对生态环境的治理与恢复评价、环境整体的可持续发展研究以及国土资源优化也具有全面的参考价值。以乌兰布和沙漠东北缘的干旱半干旱地区为研究区,以Landsat系列遥感数据为数据源,基于地区的实际生态状况,构建生态承载力综合指标评价体系,进而获得地区生态承载力时空分布及演变格局,并从降雨、温度以及土地利用变化的角度对生态承载力的变化进行驱动分析。结果表明,1990—2020年乌兰布和沙漠东北缘区域的生态承载力整体呈现先减少后增加的趋势,其中黄河以北的灌区向西南方向的荒漠化区域不断扩张,较高生态承载力的面积占比大幅度增加,高生态承载力面积降低,受土地开发利用的影响较大,其次是温度和降雨,而黄河以南的荒漠化区域以中生态承载力为主,在2010年之前大面积转为较低生态承载力,到2020年又恢复到中生态承载力,受温度影响较大,其次是降雨和灌草植被覆盖状况的变化。 展开更多
关键词 干旱半干旱地区 生态承载力 综合评价指标 驱动分析
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基于地理探测器模型的珠三角植被覆盖度时空变化驱动力分析
7
作者 沈明潭 谭炳香 +3 位作者 侯瑞霞 于航 贺晨瑞 黄逸飞 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2023年第6期336-345,共10页
[目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植... [目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植被覆盖度的空间格局和时空变化的过程。并结合5个时期的年降水量、年均温度、人口密度和土地利用,采用相关系数和地理探测器等方法开展研究。[结果](1)珠三角植被覆盖度在空间上表现为中部较低,边缘区域较高的分布格局,在佛山市、中山市、珠海市、广州市西南部、东莞市和深圳市较低,肇庆市、江门市和惠州市较高。植被覆盖度总体上表现为改善的趋势,改善的面积比例为64.99%,在时间上存在阶段性的差异,2010—2015年期间高植被覆盖度(80%以上)增长的面积最明显;(2)影响因素对植被覆盖度的驱动有明显的区域差异性,年降水量和土地利用程度起抑制作用的面积大于起促进作用的面积,年均温度和人口密度起促进作用的面积大于起抑制作用的面积;(3)植被覆盖度空间格局因子探测表明土地利用程度的解释力最强,交互探测表明年均温度与土地利用程度交互作用的解释力最高,年降水量、年降水量与年均温度交互作用的解释力在2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的时间序列上表现为减弱的趋势,其余影响因素及其交互作用的解释力都呈现上升的趋势。植被覆盖度时空变化因子探测也表明土地利用程度变化的解释力最强,而交互探测表明年降水量变化与土地利用程度变化交互作用的解释力最高。[结论]土地利用程度是影响珠三角植被覆盖度时空变化的主导因素,人为影响不断增强,双因素的交互作用明显大于单因素的作用。 展开更多
关键词 珠三角地区 植被覆盖度 地理探测器 Google Earth Engine
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滇东南喀斯特石漠化地区植被覆盖度时空变化特征研究——以砚山县为例 被引量：1
8
作者 沈明潭 谭炳香 +3 位作者 戚曌 于航 贺晨瑞 于天飞 《林业调查规划》 2022年第5期1-11,共11页
植被覆盖度是评价区域生态环境的重要指标,以Landsat影像为数据源,对云南省砚山县2000年、2010年和2020年3个时期的植被覆盖度进行估测,并分析其时空变化特征与地形、气候的关系。结果表明,砚山县整体植被覆盖度较高,2020年以较高度和... 植被覆盖度是评价区域生态环境的重要指标,以Landsat影像为数据源,对云南省砚山县2000年、2010年和2020年3个时期的植被覆盖度进行估测,并分析其时空变化特征与地形、气候的关系。结果表明,砚山县整体植被覆盖度较高,2020年以较高度和高度植被覆盖度为主,在空间分布上呈东高西低的特征,在时间变化趋势上,2000—2010年不同等级植被覆盖度由高水平植被覆盖转为低水平植被覆盖,植被严重退化,2010—2020年由低水平植被覆盖转为高水平植被覆盖,植被覆盖显著改善;3个时期的植被覆盖分布在坡度等级上存在明显的线性关系(R 2>0.95),植被覆盖度随坡度的增加呈升高趋势,在海拔梯度上随海拔的上升呈先减少后增加再减少的规律性变化。研究区植被覆盖度受降水与气温的共同影响,但与降水量的相关性更紧密。 展开更多
关键词 植被覆盖度 时空变化特征 归一化差值山地植被指数 像元二分模型
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