土地覆盖变化检测方法比较——以内蒙古草原区为例

随着对地观测技术的不断发展,遥感影像分辨率逐渐提高,促进了基于遥感影像的变化检测从传统像元级的检测向面向对象的检测转变。为了探究面向对象的变化检测方法在土地覆盖变化检测中的有效性和适用性,对面向对象的变化检测方法与常规的变化检测方法进行对比评价。以内蒙古鄂尔多斯和包头地区为试验区,选取2002年及2011年的Landsat TM/ETM+影像为数据源,比较了图像代数运算、图像变换、图像空间结构特征和面向对象的多种变化检测方法,对研究区两期土地覆盖进行了变化检测研究。结果表明:面向对象的变化检测方法在总体精度、kappa系数上都有明显的优越性,总体精度均在87.42%以上,尤其以面向对象的变化矢量分析方法精度最高,达91.56%。此外,主成分差异法也有较好的检测效果,总体精度为87.83%。对总体精度较高的3种方法在不同土地覆盖变化类型中检测效果的研究表明:对于研究区几种主要土地覆盖变化类型,面向对象的变化矢量分析法均有较理想的检测效果,平均精度为85%左右,且始终优于面向对象的光谱向量相似法,以居民地及旱地相关的变化类型最为明显;主成分差异法对不同土地覆盖变化类型检测效果差异很大,对其中4种变化类型的精度甚至达到了93%以上,但对于检测草地与裸地间转化精度很低,甚至只有8.69%;在与工矿用地有关的土地覆盖变化类型中,面向对象的变化矢量分析法的精度明显高于主成分差异法,而在与居民地有关的变化类型中,主成分差异法表现出一定优势。     

基于多尺度分割和决策树算法的山区遥感影像变化检测方法——以四川攀西地区为例

山区遥感影像变化检测面临地形效应明显、空间异质性高等不利因素的影响,构建适用于复杂地形条件的变化检测方法一直是遥感应用研究的难点。在对影像进行多尺度分割的基础上,构建对象的多种光谱、形状及地形特征,将地形阴影、物候等造成的虚假变化当作"未变化"训练样本,利用决策树算法自动提取检测规则,建立复杂地形条件下面向对象的遥感影像变化检测方法,并将该方法用于四川攀西山区1989年和2009年TM影像的检测试验,最后对方法的不足和改进措施进行了讨论。主要结论包括:(1)文中构建的方法能够有效减弱山区复杂地形条件对遥感影像变化检测的不利影响,采用地面调查数据和分层随机采样的总体验证精度为93.57%,Kappa系数为0.8706。(2)C5.0决策树算法对于只有"变化"和"未变化"两种类别且同类间训练样本高度异质化的影像分类仍能取得较好的效果,具有较好的鲁棒性和适应能力。通过将地形、物候等引起的虚假变化当作"未变化"训练样本可以有效提高检测精度。(3)光谱特征仍是TM影像遥感分析的主要信息源,影像间NDVI的差值对于植被覆盖区域土地覆盖格局变化的检测具有良好的表征作用。(4)攀西地区1989—2009年间土地覆盖格局变化明显且与人类活动关系密切,典型的驱动方式包括退耕还林(草)工程、水利工程建设和矿山开采等。共检测出变化面积740.2km2,占影像总面积的2.49%。     

基于稳定像元的决策树分类后比较法在林地变化检测中的应用

林地是森林资源的载体和重要组成部分。如何准确快速地获取林地变化信息,对森林资源的监测管理具有重要的意义。本研究以伊春市为试验区,采用稳定像元筛选以提高决策树分类中的训练样本的可靠性,从而提高决策树分类后比较法得到的林地分类精度和变化检测精度。结果表明:与传统的决策树分类后比较法相比,改进的决策树分类后比较法的变化检测精度提高了4.01%,且能提高阴影、薄雾、耕地等区域的检测精度,用于林地变化检测更加可靠。     

时间信息熵及其在植被覆盖时空变化遥感检测中的应用

基于遥感影像的变化检测是当前的研究热点,可为区域生态环境保育、资源管理与发展规划等提供决策支撑。目前遥感影像的变化检测多基于两个时相,不能充分地反映植被在时间维的连续变化特征。通过引入信息论,提出了利用时间信息熵来综合表征植被长时间序列的变化特征。研究以延河流域为试验区,基于MODIS/NDVI数据,应用时间信息熵方法来计算了2000—2010年该区域的植被覆盖变化信息,厘清了时空变化特征。研究结果表明,近10年延河流域的植被覆盖的变化以增加为主,占流域面积的80.7%;植被覆盖明显增加的区域占流域面积13.9%,主要分布在流域的东北部和东南部;植被覆盖减少的区域占比2.4%,主要分布在流域的西部和西北部;严重减少的区域占比1.1%,主要分布在流域的中部和西南部,是需要重点的生态恢复与治理区域。时间信息熵方法与回归分析法相比,能够更为客观地表征长时间序列植被覆盖的连续变化强度和变化趋势,可为区域生态环境的保护和管理提供更为科学的理论依据。     

土地利用/覆盖变化动力学国际会议将在北京召开

由北京师范大学、国家自然科学基金委员会主办 ,北京师范大学资源科学研究所、北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室承办的土地利用 /覆盖变化动力学国际会议 (ＬＵＣＣＤ’2 0 0 1)将于 2 0 0 1年 8月 2 6～ 30日在中国北京市召开 .(ＬＵＣＣＤ’2 0 0 1)大会的目的是展现土地利用 /覆盖变化研究及近期在理论与应用上的发展 .大会议题 :1)土地利用 /覆盖变化检测理论与方法 2 )土地利用 /覆盖时空演变规律3)土地利用 /覆盖变化的驱动力模型 4 )土地利用 /覆盖变化预测与模拟技术5)物候、生物化学过程与土地利用 /覆盖变化 6)区…     

土地利用/覆盖变化动力学国际会议(LUCCD’2001)将在我国召开

由北京师范大学、国家自然科学基金委员会主办 ,北京师范大学资源科学研究所、北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室承办的“土地利用 /覆盖变化动力学国际会议 (L UCCD’2 0 0 1)”将于 2 0 0 1年 8月 2 6～ 30日在我国北京市召开。大会 (L U CCD’2 0 0 1)的目的是为了展现土地利用 /覆盖变化研究 ,近期在理论与应用上的发展。大会议题 :1)土地利用 /覆盖变化检测理论与方法 ;2 )土地利用 /覆盖时空演变规律 ;3)土地利用 /覆盖变化的驱动力模型 ;4)土地利用 /覆盖变化预测与模拟技术 ;5 )物候、生物化学过程与土地利用 /…     

FAST电磁波宁静区植被覆盖度与地形因子的时空关系分析

植被覆盖度对FAST电磁波宁静区的生态系统环境变化有着重要指示作用, 研究选取2008年、2013年和2018年3个时期的Landsat TM/OLI影像, 获取FAST电磁波宁静区的植被覆盖度数据, 并探讨其与海拔、坡度、坡向等因子的时空变化关系。结果表明: (1)近10年来, 植被覆盖度整体呈增加的趋势, 且森林覆盖增加速率远高于退化速率; (2)根据IR-MAD变化检测来看, 植被覆盖变化较剧烈的区域沿道路和居民区分布, 此时受人类活动的影响较大; (3)地形因子不同程度地影响着植被覆盖度的变化, 中低山的植被覆盖度较高, 坡度较缓区域植被覆盖度占比大, 阳坡的植被覆盖度高于阴坡, 平地稀少植被覆盖可忽略不计。研究结果可为FAST电磁波宁静区生态环境保护提供参考价值。     

3S技术在绿洲土地覆盖变化研究中的应用研究--以新疆于田绿洲为例

土地利用／覆盖变化（LUCC）是全球变化研究的重要核心问题之一,基于区域和地方尺度的绿洲土地覆盖变化信息的定量提取在干旱区生态环境演变研究中具有重要的价值,也是对全球变化研究的重要补充。选择干旱区典型绿洲新疆于田地区为研究靶区,利用2期不同时相的TM卫星影像,结合多年实地调查所获得的大量数据,根据当地实际情况,选择适宜的分类指标体系,利用遥感、全球定位系统以及地理信息系统技术（3S技术）对图像进行了综合技术处理,获得了较高精度的该区域绿洲LUCC不同类型分类精度统计以及土地利用／覆盖转换矩阵。在此基础上,对跨度近10年的于田绿洲LUCC时空变化格局进行了分析,提出了相应的生态环境改良措施,其方法和结论对塔里木盆地南缘绿洲地区生态环境改良及其可持续发展研究具有一定参考价值。     

南昌市植被覆盖度时空演变及其对非气候因素的响应

植被是陆地生态系统的重要组成部分,植被覆盖在空间上的差异是气候和人类活动交互作用的结果。随着城市扩张,人类活动的加剧及不合理的土地利用方式导致了很多生态问题,对植被覆盖有重大影响。基于地形调节植被指数的像元二分模型,利用3期landsat-5 TM影像图分析南昌市植被覆盖度时空演变特征,并结合DEM数据分析植被覆盖度及变化的地形梯度分异规律,利用3期土地利用图量化植被覆盖度变化对土地利用方式转变的响应。结果显示:1)研究区2001—2010年植被覆盖度从0.54下降为0.42,总体上呈退化趋势,2005年之后植被退化有所减缓;2)植被覆盖度的地形梯度变化显著。植被覆盖度与高程呈高度的正相关性,在坡度0—22°梯度带呈现较高的正相关,在坡度22—40°梯度带呈现较高的负相关。80%以上植被覆盖变化集中在海拔30 m以下、坡度4°以下的区域;3)植被覆盖度变化是地形与土地利用综合作用的结果。在平原低丘区,土地利用行为是植被覆盖变化的主导因素。城市的建设和扩张导致占用耕地、林地和草地,以及大面积的撂荒、伐林等土地活动对植被覆盖退化的贡献率为50%以上,是植被覆盖退化的主要原因,而退耕还林还草、废弃地复垦、后备资源开发为植被覆盖增加的主要原因。可为平原低丘区生态环境监测和构建环境友好型土地利用模式提供科学依据。     

疏勒河中游土地利用与景观格局动态

利用1976年Landsat MSS、1989年Landsat TM、2000年Landsat ETM+和2010年TM遥感影像,运用GIS和景观生态学方法,分析了1976-2010年疏勒河中游玉门市土地利用/覆被和景观格局的变化.结果表明:1976-2010年间,玉门市土地利用类型转移的主要方向是草地和戈壁转化为耕地、耕地转化为建设用地、草地转化为戈壁;土地利用变化经历了“缓慢变化-急剧变化-显著变化”的过程,景观密度持续增大,最大斑块指数先增大后减小,面积加权形状指数增大,形状趋于不规则;斑块间的最邻近距离减小,景观逐渐向具有多种要素的密集格局演变,更加破碎;不同斑块间的分离度减小;景观的多样性和均匀度先减小后增加.农业人口增长和经济发展是研究区土地利用/覆被变化的最直接驱动力,气候和政策因素也是重要的影响因素.     

基于对象特征的山东省丘陵地区多时相遥感土地覆被自动分类

对于基于像元的土地覆被分类来说,植被的分类是难点。使用多时相面向对象分类方法可以较好的解决这个问题。以山东省烟台市丘陵地区为研究区,采用Landsat TM(Landsat Thematic Mapper remotely sensed imagery)、DEM(Digital Elevation Model)、坡度、坡位、坡向等多种数据,利用基于对象特征的多时相分类方法对研究区进行土地覆盖自动分类。首先对影像进行多尺度分割并检验分割结果选取合适的分割尺度,然后分析对象的光谱、纹理、形状特征。根据各类地物的光谱特征、地理相关性、形状、空间分布等特征,明确类别之间的差异。建立决策树使用隶属度函数进行模糊分类,借助支持向量机提高分类精度。研究结果表明,通过使用多时相影像采用面向对象分类方法,相对于传统的基于像素的分类可以明显提高分类精度,尤其是解决了乔灌草的区分问题。     

2001-2015年天山北坡植被覆盖对干旱的响应——基于土地利用/土地覆盖分析

天山北坡生态系统脆弱,易受干旱影响,全球变暖和不合理的人类活动加剧了干旱的影响,评估植被覆盖对干旱的响应,为改善生态环境和减轻干旱影响提供科学参考。基于MODIS-NDVI遥感数据以及气象数据,计算了2001-2015年天山北坡多尺度标准化降水蒸散发指数（SPEI）和植被覆盖度,总结出植被覆盖度与多尺度SPEI时空动态变化规律,从土地利用/土地覆盖（LUCC）的角度分析了植被覆盖度对气候干旱的响应。结果表明：（1）天山北坡绝大部分区域呈湿润状态,中部（石河子、呼图壁）、西北部（克拉玛依市）呈轻度干旱。3个月、6个月、12个月时间尺度SPEI均表现出干旱化增强的年际变化趋势;（2）天山北坡植被覆盖度整体上属中低覆盖,总体呈南高北低,天山山区、城市绿洲内部高的分布特点。2001-2015年天山北坡植被覆盖度变化总体呈下降趋势;（3）年尺度天山北坡植被覆盖度与SPEI整体呈正相关关系。不同土地利用/土地覆盖的植被覆盖度与12个月时间尺度SPEI（SPEI 12）的相关性不同,大小依次为：草地 > 未利用地 > 城乡用地 > 林地 > 水域 > 耕地;（4）季节尺度夏季和春季干旱对植被覆盖度的影响最明显,不同季节干旱对不同土地利用/土地覆盖植被覆盖度影响程度不同。     

Characterization of changes in land cover and carbon storage in Northeastern China: An analysis based on Landsat TM data

We use Landsat TM time series data for the years of 1991/1992, 1995/1996 and1999/2000 to characterize land-cover change in northeast China. With the information onland-cover change and the density of vegetation and soil carbon, we assess the potential effect of land-cover change on vegetation and soil carbon in this region. Our results show a large decrease of 2.76×10~4km~2 in forest area and a rapid increase of 2.32×10~4km~2 in urban area. Land-cover changes in northeast China have resulted in a potential maximum loss of 273.2 Tg C for the period of 1991-2000, with a net loss of 95.7 Tg C in vegetation and 177.5Tg C in soil. The conversionof forests into other land-cover types could have potentially resulted in a loss of 254.6 Tg C for thestudy period, accounting for 68.8% of the total potential carbon loss in the northeast China. To quantify the net effect of land-cover change on carbon storage will require accounting for vegeta-tion regrowth and soil processes. Our results also imply that forest protection and reforestation are of critical importance to carbon sequestration in China.     

Characterization of changes in land cover and carbon storage in Northeastern China: An analysis based on Landsat TM data

We use Landsat TM time series data for the years of 1991/1992, 1995/1996 and 1999/2000 to characterize land-cover change in northeast China. With the information on land-cover change and the density of vegetation and soil carbon, we assess the potential effect of land-cover change on vegetation and soil carbon in this region. Our results show a large decrease of 2.76(104km2 in forest area and a rapid increase of 2.32(104km2 in urban area. Land-cover changes in northeast China have resulted in a potential maximum loss of 273.2 Tg C for the period of 1991-2000, with a net loss of 95.7 Tg C in vegetation and 177.5Tg C in soil. . The conversion of forests into other land-cover types could have potentially resulted in a loss of 254.6 Tg C for the study period, accounting for 68.8% of the total potential carbon loss in the northeast China. To quantify the net effect of land-cover change on carbon storage will require accounting for vegetation regrowth and soil processes. Our results also imply that forest protectionand reforestation are of critical importance to carbon sequestration in China.     

Land Cover Change in Colombia: Surprising Forest Recovery Trends between 2001 and 2010

Background

Monitoring land change at multiple spatial scales is essential for identifying hotspots of change, and for developing and implementing policies for conserving biodiversity and habitats. In the high diversity country of Colombia, these types of analyses are difficult because there is no consistent wall-to-wall, multi-temporal dataset for land-use and land-cover change.

Methodology/Principal Findings

To address this problem, we mapped annual land-use and land-cover from 2001 to 2010 in Colombia using MODIS (250 m) products coupled with reference data from high spatial resolution imagery (QuickBird) in Google Earth. We used QuickBird imagery to visually interpret percent cover of eight land cover classes used for classifier training and accuracy assessment. Based on these maps we evaluated land cover change at four spatial scales country, biome, ecoregion, and municipality. Of the 1,117 municipalities, 820 had a net gain in woody vegetation (28,092 km²) while 264 had a net loss (11,129 km²), which resulted in a net gain of 16,963 km² in woody vegetation at the national scale. Woody regrowth mainly occurred in areas previously classified as mixed woody/plantation rather than agriculture/herbaceous. The majority of this gain occurred in the Moist Forest biome, within the montane forest ecoregions, while the greatest loss of woody vegetation occurred in the Llanos and Apure-Villavicencio ecoregions.

Conclusions

The unexpected forest recovery trend, particularly in the Andes, provides an opportunity to expand current protected areas and to promote habitat connectivity. Furthermore, ecoregions with intense land conversion (e.g. Northern Andean Páramo) and ecoregions under-represented in the protected area network (e.g. Llanos, Apure-Villavicencio Dry forest, and Magdalena-Urabá Moist forest ecoregions) should be considered for new protected areas.     

石羊河流域土地覆被空间演化及驱动机制

基于石羊河流域1998年、2002年、2006年、2010年NDVI、夜间灯光数据和TM影像提取的土壤信息,以城市地表人工覆被系统为基础,计算流域土地覆被指数(Land-Cover Index,LCI),利用小波分析、空间变差函数和间隙度指数等方法构建测度模型,分析了石羊河流域地区十多年来的土地人工覆被空间演化过程和格局,然后利用回归拟合方程找出影响地区土地覆被变化的驱动机制。结果表明:LCI大范围分布受地形限制,高值区(城镇用地区域)值越来越高,而低值区(植被覆盖区域)值在2002年形成了峰值后下降,即地区城镇化水平显著提高的同时,林草覆盖率缓慢变好,并且逐渐形成区域簇群,同时地区城镇化水平受人为因素的影响较大,植被覆盖度受自然因素的影响较大。     

Predictive Mapping of Topsoil Organic Carbon in an Alpine Environment Aided by Landsat TM

The objective of this study was to examine the reflectance of Landsat TM imagery for mapping soil organic Carbon (SOC) content in an Alpine environment. The studied area (ca. 3*10⁴ km²) is the upper reaches of the Heihe River at the northeast edge of the Tibetan plateau, China. A set (105) of topsoil samples were analyzed for SOC. Boosted regression tree (BRT) models using Landsat TM imagery were built to predict SOC content, alone or with topography and climate covariates (temperature and precipitation). The best model, combining all covariates, was only marginally better than using only imagery. Imagery alone was sufficient to build a reasonable model; this was a bit better than only using topography and climate covariates. The Lin’s concordance correlation coefficient values of the imagery only model and the full model are very close, larger than the topography and climate variables based model. In the full model, SOC was mainly explained by Landsat TM imagery (65% relative importance), followed by climate variables (20%) and topography (15% of relative importance). The good results from imagery are likely due to (1) the strong dependence of SOC on native vegetation intensity in this Alpine environment; (2) the strong correlation in this environment between imagery and environmental covariables, especially elevation (corresponding to temperature), precipitation, and slope aspect. We conclude that multispectral satellite data from Landsat TM images may be used to predict topsoil SOC with reasonable accuracy in Alpine regions, and perhaps other regions covered with natural vegetation, and that adding topography and climate covariables to the satellite data can improve the predictive accuracy.     

人类活动对西南山地植被覆盖变化的影响——以重庆市为例

植被覆盖变化是生态环境变化的重要指标,定量解析其中的人类活动作用一直是生态领域研究的热点。以重庆市为例,基于遥感、气象以及统计数据,利用GIS技术和残差法,从归一化植被指数(NDVI)和土地利用/覆盖(LUCC)整合分析视角,探究西南山地2000-2020年植被覆盖变化的时空特征,深入解析人类活动影响。 研究表明：(1)近20年间研究区植被覆盖呈整体上升趋势且空间异质性强,渝东南和渝东北地区植被覆盖以及恢复趋势明显优于渝中地区。(2)残差分析表明人类活动对植被覆盖变化同时存在正向和负向两个方面的影响,以正向影响为主导。(3)林地未变区和耕地未变区对植被覆盖变化的贡献程度最大(两者共达到84.18%),退耕还林贡献率仅为1.24%。(4)封禁育林面积与林地未变区植被覆盖变化存在极显著正相关关系(R²=0.82),同时封禁育林生态工程能够较好地解释林地未变区残差变化。研究建立了LUCC对植被覆盖变化影响的贡献率清单,定量揭示封禁育林生态工程对植被覆盖恢复的重要作用,对丰富区域植被覆盖变化驱动研究具有一定参考价值。     

Mapping and monitoring of coastal wetlands of Çukurova Delta in the Eastern Mediterranean region

The aim of this research was to link vegetation characteristics, such as spatial and temporal distribution, and environmental variables, with land cover information derived from remotely sensed satellite images of the Eastern Mediterranean coastal wetlands of Turkey. The research method was based on (i) recording land cover characteristics by means of a vegetation indicator, and (ii) classifying and mapping coastal wetlands utilizing a Landsat Thematic Mapper (TM) image of Çukurova Deltas in Turkey. Vegetation characteristics of various habitats, such as sand dunes, salt marshes, salty plains and afforestation areas, were identified by field surveys. A Landsat TM image of 4 July 1993 was pre-processed and then classified using the Maximum Likelihood (ML) algorithm and Artificial Neural Networks (ANN). As a result of this supervised classification, the land cover types were classified with a largest accuracy of 90.2% by ANN. The classified satellite sensor imagery was linked to vegetation and bird census data, which were available through literature in a Geographical Information System (GIS) environment to determine the spatial distribution of plant and bird biodiversity in this coastal wetland. The resulting data provide an important baseline for further investigations such as monitoring, change detections and designing conservation policies in this coastal ecosystem.