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基于决策树与NDVI时序变化检测的撂荒耕地的地形特征研究——以重庆市巫山县为例
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作者 夏玉松 周启刚 +2 位作者 李辉 张晓媛 陈芳焱 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2024年第4期383-393,共11页
[目的]揭示山区撂荒耕地的地形特征,为区域土地资源管理和农业可持续发展提供科学参考,[方法]以重庆市巫山县为研究区域,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台上的Landsat TM/ETM+/OLI和Sentinel-2数据,采用决策树与时间序... [目的]揭示山区撂荒耕地的地形特征,为区域土地资源管理和农业可持续发展提供科学参考,[方法]以重庆市巫山县为研究区域,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台上的Landsat TM/ETM+/OLI和Sentinel-2数据,采用决策树与时间序列NDVI变化检测法,对2017—2021年研究区的撂荒地信息进行提取和分析。[结果](1)从时间序列特征上看,研究区内撂荒地面积整体呈上升趋势,2017—2021年的增加量为2123.50 hm^(2),增长率为19.61%,区间内曲线形态上表现为“W”字形特征。空间上撂荒地呈全局分散,局部集中特征,主要沿着水系走向分布,显著集中于河流两侧,周边被坡耕地围绕。(2)研究区内撂荒地在不同的高程带和坡度带分布不同。撂荒地主要集中于高程1000 m以下和坡度5°~20°范围内。高程1500 m以下的区域,撂荒地面积和撂荒率表现“先增后减”的规律,2019年达到最高点;高程1500 m以上的区域,撂荒地面积和撂荒率随着时间的变化呈现“先减后增”的规律,在2020年达到了最低值。(3)撂荒地在不同地形位等级下的分布指数表现为持续减少型,地形梯度1级、2级的分布指数大于1,为撂荒地的优势区。[结论]决策树与NDVI时序变化检测法结合能够精准识别撂荒地,识别精度为83.59%。 展开更多
关键词 撂荒耕地 决策树 NDVI时间序列 遥感 重庆市巫山县
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基于社会网络分析法的土地利用碳收支空间关联关系演变:以重庆主城都市区为例 被引量：2
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作者 罗泓然 周启刚 +4 位作者 李辉 伍龙江 毛永发 夏玉松 陈芳焱 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期5003-5014,共12页
明确重庆都市区的碳收支量的时空变化,探究土地利用碳收支的空间关联关系,对实现区域“双碳”目标意义重大.以重庆市主城都市区21个区县为研究尺度,运用IPCC清单法、碳排放系数法、基尼系数、引力模型和社会网络分析法,测算了2000~2020... 明确重庆都市区的碳收支量的时空变化,探究土地利用碳收支的空间关联关系,对实现区域“双碳”目标意义重大.以重庆市主城都市区21个区县为研究尺度,运用IPCC清单法、碳排放系数法、基尼系数、引力模型和社会网络分析法,测算了2000~2020年的重庆主城都市区的土地利用净碳排放量,得到碳收支空间关联关系.结果表明:①20年间,重庆市主城都市区的碳收支量总体呈上升趋势,年均增长率达2.83%,空间分布呈“南北高,东西较高,中部低”的特征.②20年间,重庆主城都市区的净碳排放空间差异状态变为高度平均,总体基尼系数降低11.42%,而重点开发区的组内差异最大.③20年间,重庆主城都市区的土地利用碳收支空间关联网络整体结构变得稳定且复杂,网络密度和网络关联数分别上升了0.43和180,网络关联度提升为1,网络健康度提升.④在重庆主城都市区的土地利用碳收支个体网络结构中,各个区县的度数中心度均有所增加,中心城区增加最为显著,增加了81,而中介中心度和接近中心度的下降促进了都市区内的区域协同发展和一体化进程.⑤20年间,重庆主城都市区的净碳排放的紧密程度整体上升,核心区密度增加了0.35,核心区-边缘区的密度增加了0.34.研究通过探索重庆市主城都市区土地利用碳收支变化及空间关联关系,明确碳收支的空间分布差异,为区域的绿色发展提供支撑. 展开更多
关键词 土地利用碳收支 社会网络分析法 核心-边缘结构 空间关联关系 重庆主城都市区
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