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福建省植被指数与地形要素多尺度空间格局分析
被引量：
4
1
作者
涂晓扬
《上海国土资源》
2016年第2期9-12,20,共5页
不同地形条件下植被覆盖分布差异明显,对地形因子空间格局进行研究有助于更好地理解和掌握植被覆盖格局的形成机制。本文基于北京一号卫星遥感影像和数字高程模型,结合地统计分析和分形分析方法,开展福建省植被指数(NDVI)与地形因子空...
不同地形条件下植被覆盖分布差异明显,对地形因子空间格局进行研究有助于更好地理解和掌握植被覆盖格局的形成机制。本文基于北京一号卫星遥感影像和数字高程模型,结合地统计分析和分形分析方法,开展福建省植被指数(NDVI)与地形因子空间格局的多尺度研究。结果表明:NDVI、坡度与坡向在小尺度范围内空间格局变化明显,其中450m是坡度和坡向空间格局发生重大改变的一个转折点,而高程的空间格局在小尺度范围内相对比较稳定,其Moran’s I指数与坡度、坡向相比最大,表明福建省地形的空间结构主要是由高程来决定的;NDVI的Moran’s I指数在5220m处出现谷值,表明在小于该尺度的地方可能存在NDVI单元,而坡度的Moran’s I指数也在5220m处出现谷值,表明坡度可能对NDVI单元的形成具有重要作用,NDVI及地形要素的分形维数变化曲线均在5220m处出现谷值,一定程度上说明地形要素较为规则的空间分布可能对NDVI单元的形成具有一定的影响。
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关键词
植被指数
地形要素
多尺度
空间格局
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职称材料
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
2
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%。
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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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职称材料
题名
福建省植被指数与地形要素多尺度空间格局分析
被引量：
4
1
作者
涂晓扬
机构
泉州市国土与基础地理信息中心
出处
《上海国土资源》
2016年第2期9-12,20,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41071267)
福建省科技计划重点项目(2009Y0032)
福州大学科技发展基金项目(2009-xq-19)
文摘
不同地形条件下植被覆盖分布差异明显,对地形因子空间格局进行研究有助于更好地理解和掌握植被覆盖格局的形成机制。本文基于北京一号卫星遥感影像和数字高程模型,结合地统计分析和分形分析方法,开展福建省植被指数(NDVI)与地形因子空间格局的多尺度研究。结果表明:NDVI、坡度与坡向在小尺度范围内空间格局变化明显,其中450m是坡度和坡向空间格局发生重大改变的一个转折点,而高程的空间格局在小尺度范围内相对比较稳定,其Moran’s I指数与坡度、坡向相比最大,表明福建省地形的空间结构主要是由高程来决定的;NDVI的Moran’s I指数在5220m处出现谷值,表明在小于该尺度的地方可能存在NDVI单元,而坡度的Moran’s I指数也在5220m处出现谷值,表明坡度可能对NDVI单元的形成具有重要作用,NDVI及地形要素的分形维数变化曲线均在5220m处出现谷值,一定程度上说明地形要素较为规则的空间分布可能对NDVI单元的形成具有一定的影响。
关键词
植被指数
地形要素
多尺度
空间格局
Keywords
normalised
difference
vegetation
index
(
ndvi
)
topographic
factors
multi-scale
space
pattern
分类号
Q948.11 [生物学—植物学]
X144 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
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
2
作者
夏玉松
周启刚
李辉
张晓媛
陈芳焱
机构
重庆工商大学环境与资源学院
重庆工商大学公共管理学院
生态环境空间信息数据挖掘与大数据集成重庆市重点实验室
重庆财经学院公共管理学院
重庆财经学院讯飞人工智能学院
出处
《水土保持通报》
CSCD
北大核心
2024年第4期383-393,共11页
基金
国家社会科学基金项目“西南粮食主产区生态安全屏障构建及实现路径研究”(22XJY006)
重庆市自科基金项目(cstc2020jcyj-msxmX0582)。
文摘
[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%。
关键词
撂荒耕地
决策树
ndvi
时间序列
遥感
重庆市巫山县
Keywords
abandoned
farmland
decision
tree
normalised
difference
vegetation
index
(
ndvi
)time
series
remote
sensing
Wushan
County
of
Chongqing
City
分类号
X171.3 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
福建省植被指数与地形要素多尺度空间格局分析
涂晓扬
《上海国土资源》
2016
4
下载PDF
职称材料
2
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
夏玉松
周启刚
李辉
张晓媛
陈芳焱
《水土保持通报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
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