基于MODIS的洞庭湖湿地面积对水文的响应

利用MODIS影像数据集提取了2000-2010年间的洞庭湖水面面积。结合城陵矶水位数据分析了10月-翌年5月洞庭湖水体湿地和洲滩湿地的面积变化。研究结果表明,洞庭湖水体湿地呈现明显减小的趋势。2010年2月、10月、12月较2000年2月、10月、12月相比,分别有29.98%、26.76%和9.02%水体湿地转化为洲滩湿地。城陵矶在24-26 m水位涨落的时序变化较大,使东洞庭湖草滩湿地提前出露。推迟淹没,洲滩湿地裸露时间延长,亦将导致低海拔的草滩湿地向芦苇滩湿地的演变。洞庭湖湿地面积的变化是三口、四水来水减少、降雨减少等多方因素共同作用的结果,而三峡在9-10月间蓄水,将进一步加重湿地洲滩化的趋势     

基于QUEST决策树兼容多源数据的淡水沼泽湿地信息提取

以三江平原东北部为例,探讨了中国典型淡水沼泽湿地信息的提取方法.利用TM卫星影像数据,基于半方差分析和z检验方法对比研究区典型地物不同尺度的各种纹理特征,从而遴选最优的窗口大小、纹理特征及其派生波段以提高地物之间的可分性.采用快速、无偏、高效统计树(quick,unbiased,and efficient statistical tree,QUEST)算法集成遥感影像的光谱特征、多尺度纹理特征和地学辅助数据建立研究区湿地信息提取的决策树模型.基于实测的GPS样本点采用混淆矩阵的方法对分类结果进行精度验证,并与传统的最大似然监督分类方法(maximum likelihood classification,MLC)进行对比.结果表明,基于QUEST的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为84.58%和0.816,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,是内陆淡水沼泽湿地信息提取的有效手段.     

基于气候分区与遥感技术的大兴安岭湿地信息提取

针对高山湿地遥感研究的复杂性,本文提出了一种基于气候分区、面向对象分层分割的高山湿地遥感提取方法。利用MODIS归一化植被指数(NDVI)时间序列及数字高程模型(DEM)数据,在气候分区的基础上采用面向对象分类方法,进行大兴安岭地区的湿地遥感提取,并分析了2001—2013年大兴安岭湿地的时空动态变化及成因。结果表明:基于MODIS影像综合特征的面向对象方法,比基于像元的最大似然法和Logistic模型法提取湿地信息的精度更高,面向对象方法提取大兴安岭湿地制图精度为82%,Kappa系数为0.74;2001年大兴安岭地区湿地面积为414.89×104hm~2,2013年湿地面积为340.39×104hm~2,13年间湿地面积总体呈减少趋势;不同地区湿地增减趋势不同,湿地增加区域主要分布在塔河县和呼玛县,是由于2013年降雨量高于2001年降雨量引起的,而湿地农田化导致分布在甘南县和龙江县的湿地减少。研究成果将为高山湿地时空动态信息提取提供技术支持。     

基于无人机影像与面向对象-深度学习的滨海湿地植物物种分类

明确滨海湿地植物物种类型及其分布状况是实现滨海湿地精细化生物多样性监测的基础,对于滨海湿地的保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。本研究以无人机可见光遥感影像为基础数据源,在定量分析最优分割尺度与最优分类特征组合的基础上,应用面向对象-U-net深度学习方法对闽江河口湿地植物物种类型进行分类,并与K最近邻、决策树、随机森林和贝叶斯分类方法进行精度对比分析,以期为滨海湿地植物物种遥感精细分类与生物多样性保护管理提供方法借鉴与科学参考。研究结果表明,利用面向对象-U-net深度学习方法提取不同滨海湿地植物物种类型的分类精度可达95.67%,总体精度较其他分类方法提高6.67%–13.67%, Kappa系数提高0.12–0.31,且分类整体性好。此外,实现植物物种光谱特征、形状特征、纹理特征与高度特征的最优特征选择对于有效提高湿地植物物种信息分类精度具有重要作用,应用最优分割尺度实现影像分割可提高整体分类效率。     

西洞庭湖湿地杨树人工林扩张的时空特征

杨树人工林的快速扩张及其对湿地生态系统的影响是西洞庭湖生态系统管理亟待解决的关键问题.本研究基于遥感影像数据、西洞庭湖湖底高程数据以及西洞庭湖水文数据,分析2000—2014年杨树在西洞庭湖洲滩湿地的时空分布特征.结果表明: 2000—2011年,杨树面积大幅增加,从3233.5 hm²增加到10915.6 hm²,增速为698.4 hm²·a^-1,其中,2004—2007年增长速度最快,达到1000.6 hm²·a^-1;2011年达到峰值后逐渐减少,2014年杨树人工林面积回落到10153.1 hm².芦苇、水域泥滩地和草滩地对杨树人工林扩张的贡献度依次为41.8%、37.0%和21.2%.错误的鼓励性政策、经济利益驱动等人为因素是导致西洞庭湖杨树迅速扩张的主要影响因子,泥沙淤积以及三峡大坝运行之后,洞庭湖水文节律的变化为加速杨树人工林的扩张提供了客观条件.2013年以后,西洞庭湖开展“退林还湿”工程是扭转杨树林扩张、并造成2014年杨树林面积下降的主要原因.     

江湖关系变化下雁类生境格局模拟及雁类种群的响应——以都昌保护区为例

2003年后江湖关系变化导致鄱阳湖湿地秋季快速退水,滩地提前出露,草洲面积不断扩张。1998—2020年环湖调查数据表明：越冬候鸟种群总量稳中有升,但雁类种群数量急剧增加。为分析候鸟生境及数量变化成因,从“水文-洲滩-植被-雁类”耦合关系入手,针对鄱阳湖雁类分布最为集中的都昌保护区,基于水动力模型分析了2003年前后保护区水域、洲滩的动态变化规律,根据洲滩梯次出露的特征,结合苔草(Carex spp.)、蓼子草(Polygonum criopolitanum)两种优势洲滩植物群落的淹水时长建立了反映高程梯度的生境适宜度评价模型(Habitat suitability index, HSI),结合鸿雁(Anser cygnoides)、豆雁(Anser fabalis)及白额雁(Anser albifrons)的数量变化分析了模型的敏感性。结果表明：2003年后,同一高程带洲滩在退水期的出露时间比2003年前提前约30 d, 2003年后相同日期的洲滩出露面积较2003年前增加约一倍。1990—2019年雁类生境适宜度指数(HSI)分值总体呈增加态势。9—12 m不同高程带洲滩的出露时间...     

1989-2011年东洞庭湖草洲出露面积变化及其与水位响应的关系

基于多时相的Landsat MSS/TM/ETM⁺遥感影像数据,采用决策树分类法提取1989-2011年共49景东洞庭湖不同水位条件下的草洲出露面积,结合1985-2011年城陵矶日水位数据及数字高程模型,分析草洲时空变化特征并阐明其变化趋势.结果表明: 研究区出露草洲面积受水位影响显著,两者呈极显著的线性关系(R²=0.875,P<0.001),出露草洲面积随水位的升高而逐渐减小,且水位越高,对草洲出露面积的影响越小.草洲出露面积随水位呈现规律性变化,1-7月,水位上升,草洲面积减少;7-12月,水位下降,草洲出露面积增加.1989-2011年,草洲出露面积持续增加,新增草洲主要由泥滩地转化而来;草洲扩张是各高程段草洲面积共同增加的结果,低位洲滩(黄海高程22～25 m)草洲面积的快速增加是湿地草洲扩张的主导部分.各高程水位变化是研究期间东洞庭湖草洲出露面积变化的主要原因.     

1989—2011年东洞庭湖草洲出露面积变化及其与水位响应的关系

基于多时相的Landsat MSS/TM/ETM⁺遥感影像数据,采用决策树分类法提取1989—2011年共49景东洞庭湖不同水位条件下的草洲出露面积,结合1985—2011年城陵矶日水位数据及数字高程模型,分析草洲时空变化特征并阐明其变化趋势.结果表明: 研究区出露草洲面积受水位影响显著,两者呈极显著的线性关系(R²=0.875,P<0.001),出露草洲面积随水位的升高而逐渐减小,且水位越高,对草洲出露面积的影响越小.草洲出露面积随水位呈现规律性变化,1—7月,水位上升,草洲面积减少;7—12月,水位下降,草洲出露面积增加.1989—2011年,草洲出露面积持续增加,新增草洲主要由泥滩地转化而来;草洲扩张是各高程段草洲面积共同增加的结果,低位洲滩(黄海高程22～25 m)草洲面积的快速增加是湿地草洲扩张的主导部分.各高程水位变化是研究期间东洞庭湖草洲出露面积变化的主要原因.     

基于多时相无人机遥感影像优化河口湿地景观分类

河口湿地具有丰富的生物多样性和高度异质化的景观格局。针对河口湿地景观的复杂性,采用传统的基于单幅遥感影像的分类方法并不能得到较好的分类结果。本研究采用多时相无人机遥感影像参与分类,以优化河口湿地景观自动分类结果。选择天目湖上游平桥河河口湿地为研究区,选取4个季节的无人机影像为基础数据源,采用面向对象与决策树相结合的分类方法,针对不同季节组合的影像进行分类。结果表明:采用多时相无人机影像能显著提升分类效果,且参与分类的时相越多,效果越好;单季影像中,春季是最适合进行景观分类的季节,分类总体精度为62.7%,Kappa系数为0.59;当4个季节获取的影像同时参与分类时,分类总体精度为91.7%,Kappa系数为0.90;参与分类的时相光谱特征差异越大,分类效果提升越明显。本研究可为河口湿地景观分类提供技术支持,并提出了一种利用可见光无人机遥感影像进行湿地景观分类的新思路。     

基于知识库的像斑光谱向量相似度土地覆盖变化检测方法

土地利用/覆盖变化检测是国内外全球化进程研究的重要内容,选择适当的变化检测方法对西北地区土地利用/覆盖变化进行研究在"生态十年项目"中具有重要的意义。选择西北地区具有典型代表性的TM轨道号134033区域作为变化检测方法验证的试验区,采用2005和2010年两期Landsat TM影像,在e Cognition Developer 8.64软件支持下,采用基于像斑的光谱特征特征向量相似度方法进行变化检测,并利用2010年土地覆盖数据作为先验知识库对变化区域分类,提取土地利用/覆盖变化信息,并对变化结果进行定量分析。结果表明,采用基于像斑的光谱特征特征向量相似度方法对于试验区的土地利用/覆盖变化制图具有检测快速、检测精度高等优点,适合试验区以及整个西北地区的土地利用/覆盖变化的检测。最终采用该方法以及分类后比较法获得了西北地区2000—2010年近10年的土地利用/覆盖分类图。     

洞庭湖森林生态系统空间结构均质性评价

以东、南、西洞庭湖区域君山岛、龙山、赤山岛龙虎山林场、明朗山、常德林场、和洑林场和桃源县天然次生林为对象,借鉴生态学有关生态系统内部均衡和均质原理,在森林生态系统(斑块)尺度,从空间结构的混交、竞争、空间分布格局3个方面分析提出空间优化的均质性目标、均质性指数及均质性评价方法和评价标准.结果表明:15个洞庭湖湿地调查林分平均均质性评价指数为0.2517.均质性评价的5个等级中处于l级和2级的林分为12个,占80％,处于3级的林分只有3个,仅占20％.说明洞庭湖各林分整体上在空间结构、生长环境和树种优势度等方面不具有明显优势,离理想空间结构差距太大;按照高程不同,洞庭湖湿地从湖沼到丘陵岗地,林分空间结构均质性特征逐渐增强.森林生态系统空间优化均质性目标及均质性指数的提出是森林可持续经营空间途径的拓展,为森林经营的理想空间结构及其表达探索一条新途径.     

近40年来洞庭湖流域土地利用及生态风险时空演变分析

以洞庭湖流域为研究对象,利用1980年、1990年、2000年、2010年和2018年5个时期的土地利用数据,在定量分析近40年流域土地利用动态特征的基础上,从景观生态学视角构建生态风险评价模型,对1980-2018年洞庭湖流域生态风险进行评价,并进一步揭示其时空格局演变特征。结果表明：（1）1980年以来,洞庭湖流域土地利用类型以林地和耕地为主。洞庭湖流域土地利用格局发生较大变化,其显著特征为建设用地不断扩张、林地基本稳定、耕地日益萎缩和水域呈扩大趋势。（2）近40年来,洞庭湖流域生态环境较为良好,以较低和中等生态风险区为主导类型。在1980-1990年、1990-2010年和2010-2018年3个时段内,生态风险呈现增长、缓和、加剧的变化过程,高风险区以洞庭湖湖盆向环洞庭湖平原扩张,洞庭湖区、湘江流域和资水流域生态风险等级明显高于其他地区,而沅水流域、澧水流域和湘江流域的东南部生态风险相对较小。     

基于改进三维生态足迹模型的洞庭湖区生态可持续时空演化研究

洞庭湖是长江流域重要的调蓄湖泊，也是中国重要的农产品主产区。科学评估洞庭湖区生态可持续状态，揭示其时空演化特征，对探究其生态可持续影响因素与作用机理，降低生态赤字具有重要意义。基于碳足迹与生态足迹理论构建了改进的三维生态足迹模型，填补了化石能源无法核算生态承载力的问题，同时调整了不同土地利用类型的参数因子。在对洞庭湖区25个区县进行可持续发展的动态评价分析中，计算了2000—2019年生态赤字、足迹广度与深度的时空分布特征。研究结果表明：(1)近20年来洞庭湖区的人均生态足迹增长速度远高于人均生态承载力，致使人均生态赤字在时间维度上不断增大，空间维度上呈湖滨向周边地区扩散的趋势；(2)洞庭湖区除林地之外的土地利用类型均存在自然资本存量的消耗，且表现为高生态赤字；(3)三次产业结构的分配、土地利用的变化、居民对生活质量的提高以及生态保护政策的有效实施等均会对洞庭湖区的可持续发展产生较大影响；(4)改进后的化石能源账户相较于传统账户的计算方法更能反映真实的碳排量与碳吸收量。研究以期为洞庭湖区土地利用、生态保护以及促进社会经济可持续发展提供科学参考。     

基于恢复生态学的洞庭湖区“山水林田湖草”生态修复研究

实施洞庭湖区"山水林田湖草"生态修复工程，是践行生态文明理念、遵循自然规律、破解生态环境保护难题的关键措施。由于自然灾害及人类不合理利用等因素影响，洞庭湖区生态问题日益严重，对洞庭湖区生态系统均衡和可持续发展带来威胁。基于恢复生态学理论，以洞庭湖区为研究对象，采用物能循环和物能转化的生态学原则分析洞庭湖区存在土壤重金属污染、水环境、生物多样性与植被退化和农村土地利用的生态问题，明确了"山水林田湖草"生命共同体中各要素及相应形成的子系统存在的相互联系和相互制约的关系，厘清洞庭湖区生态系统的生态退化过程和生态退化机制，就此提出重构生态水体、重建生态地质地貌和重现生态景观的生态恢复策略，提出妥善解决和处理洞庭湖区的生态恢复及亟需进行环境整治问题，实现自然景观的恢复重构。通过构建洞庭湖区生态系统恢复的测度指标体系和洞庭湖区生态系统恢复的监测与管控，实现洞庭湖区"山水林田湖草"生态恢复的目标。     

洞庭湖湿地3个林龄杨树人工林叶与土壤碳氮磷生态化学计量特征

选取洞庭湖洲滩湿地挖沟抬垄造林的6林龄、9林龄和13林龄杨树人工纯林为研究对象,通过比较不同林龄杨树叶及沟垄土壤的C、N、P含量差异,研究湿地杨树人工林不同生长阶段养分元素的分配格局及生态化学计量学特征,揭示杨树种植对洞庭湖湿地生态系统的影响。结果显示,叶N、叶P以及C∶P和N∶P与林龄显著相关,但叶C和C∶N与林龄不相关。3个林龄杨树人工林叶N∶P均大于16,说明P是限制洞庭湖杨树生长发育的主要因子,9林龄叶P量显著低于6林龄和13林龄,而N∶P和C∶P则显著高于6林龄和13林龄,说明P的限制在9林龄尤为显著。3个林龄湿地杨树人工林树垄和树沟土壤有机C、全N和C∶N呈现出与林龄和土层深度的负相关关系,但全P与两者没有显著关系。C∶P在树垄样地中呈现出与林龄和土层深度的负相关关系,而在树沟样地中呈现出与土层深度的正相关关系,与林龄无显著关系。N∶P在9林龄和13林龄树垄样地和6林龄树沟样地中与土层深度呈负相关关系,说明挖沟抬垄造林方式不利于土壤有机C和全N的积累,也不利于维持洞庭湖湿地土壤的肥力。     

洞庭湖水系(湖南地区)主要防护型经济树种草种生态类型区选择研究

为了减少或避免在农林业生产中因土壤、气候不适宜造成的冻害或其它自然灾害造成的不必要的损失,最大限度地利用洞庭湖水系(湖南地区)区域内的气候资源、水热资源以及土壤资源,本文依据洞庭湖水系(湖南地区)区域内89个样本县(市)气象台(站)30年的气候资料及其地貌、土壤等生态环境特性值,采用主分量(PCA)分析的方法,并结合定性分桥,对洞庭湖水系(湖南地区)进行了生态类型区划分的研究,其结果将该区域划分成5个生态类型区,并结合26个主要经济树种草种分布的气候、水热条件、地貌和土壤等生态环境的差异性,对26个树种草种进行了最适宜、适宜、较适宜栽培的生态类型区的选择研究,相应地对各生态类型区进行了主栽树种和辅栽树种的分析。     

卫星影象目视解译方法在湖区植被制图中的应用——以湖南洞庭湖区水域、洲滩植被图为例

植被(包括天然植被、人工植被)作为一种可更新资源始终是遥感应用专家们热心研究的课题。植被分类是植被研究的重要方面之一。利用卫星影象进行植被分类,国内外学者都进行了许多有意义的探索。本文以洞庭湖水域、洲滩植被为对象,试用卫星影象进行植被分类。本文从植被与环境相互依赖关系及在影象上的综合反映出发,提出了影象的景观生态学分析方法;即把影象上色调、形态特征与群落生态学规律结合起来分析,并以此作为植被目视解译的方法。在此基础上,将洞庭湖水域、洲滩划分成五个景观生态模型,17个基本植被类型。     

卫星景象目视解释方法在湖区植被制图中的应用——以湖南洞庭湖区水域、洲滩植被图为例

植被(包括天然植被、人工植被)作为一种可更新资源始终是遥感应用专家们热心研究的课题。植被分类是植被研究的重要方面之一。利用卫星影象进行植被分类,国内外学者都进行了许多有意义的探索。本文以洞庭湖水域、洲滩植被为对象,试用卫星影象进行植被分类。本文从植被与环境相互依赖关系及在影象上的综合反映出发,提出了影象的景观生态学分析方法;即把影象上色调、形态特征与群落生态学规律结合起来分析,并以此作为植被目视解译的方法论。在此基础上,将洞庭湖水域,洲滩划分成五个景观生态模型,17个基本植被类型。