基于K-均值算法模型的区域土壤数值化分类及预测制图

根据封丘县土壤发生学特点遴选质地、有机质、土壤颜色、pH值、电导率和土壤发生层厚度等作为土壤属性向量,运用k-均值算法模型,对研究区40个土壤剖面样本实施数值化分类,并依据《中国土壤系统分类检索》确定算法模型输出的5个中心土壤剖面的系统分类归属。基于40个样本土壤剖面剖面与各中心剖面类型之间的分类距离,应用地统计学手段预测研究区空间任意位置的土壤与各中心剖面分类距离,完成研究区土壤数值化连续分类并在空间上实现可视化表达。在此基础上,运用去模糊化手段,“硬化”连续分类边界,获得可与传统土壤制图互为参比的研究区土壤预测制图,并对输出结果进行了土壤发生学解释。本研究表明,土壤数值化分类手段与地统计学随机模型相结合可以实现区域土壤的空间预测,且预测制图比传统土壤制图蕴含更加丰富的信息。     

面向大气环境影响的城市景观分类系统——以北京为例

研究城市景观格局的大气环境影响必须建立在科学、实用的景观分类系统基础上,目前尚没有普适性的景观分类体系,针对大气环境影响的景观分类的详细探讨更是缺乏。本文借鉴景观分类理论和气象学下垫面分类方法,从城市景观的自然属性和物理结构特点出发,提出一种面向大气环境影响的景观分类系统,即采用景观类、景观亚类和景观型三级分类体系,以土地利用和城市地表参数为划分指标依据的分类系统。在此基础上,以城市化发展对大气环境影响较为明显的北京为例,采用3S技术进行景观制图,并以此为基础分析北京市景观格局对区域大气环境的潜在影响。结果表明:1级景观类中,受人为干扰的景观类型面积处于较高水平; 2级景观亚类中,林地景观面积最大,占比54.73%,城镇景观面积占比15.09%; 3级景观型中,C7类景观是城镇景观亚类的"基质",C3、C2和C6类景观在城镇景观亚类中占比均不足0.1%,说明高地表粗糙度类型的景观在北京主城区域尚分布稀少,对大气的流通性有利。该分类系统能够反映实际存在的对大气环境产生影响的各种景观类型的特点,有助于深化对城市景观格局的大气环境效应规律的认识,可为城市规划和大气环境治理提供参考。     

沈阳样区土壤与景观关系的研究

土壤是连续分布在地球陆地表面的自然客体,其发生发展与景观密不可分.在野外调查的基础上,对辽宁沈阳样区100个土壤剖面形态特征、颗粒组成、化学特征等进行对比研究,按照《中国土壤系统分类(修订三稿)》的标准,共划分出淋溶土、雏形土与新成土3个土纲和续分的5个亚纲、7个土类、9个亚类、9个土族、14个土系.土壤性质和类型与景观特征有很好的对应关系,土壤性质是地形部位、母质基础、水分状况等景观要素的综合体现,也是长期气候等环境变化与人为活动影响的综合结果.     

基于气候、地貌、生态系统的景观分类体系——以新疆地区为例

景观分类是景观生态学研究的重要内容之一,既是景观结构与功能研究的基础,又是景观规划、管理等应用研究的前提条件,目前尚没有具有适普性的景观分类体系。提出了景观生态学的一种发生学分类方法,即景观带——基于气候的一级指标(温度带,反映纬度地带性)、景观区——基于干旱指数的二级指标(干湿区,反映经度地带性)、景观类——基于垂直地貌的三级指标(山地和平原,反映垂直地带性)、景观型——基于自然生态系统和人工生态系统的四级指标(反映自然生态系统特征和人类活动)的四级景观分类体系。并利用该体系对新疆地区进行了景观分类,将新疆地区划分为3个景观带、4个景观区、2个景观类、11个景观型。该分类体系与地理景观学派除在自然景观分类系统不同之外,将人工景观指标引入了景观发生学分类。为研究景观分类提供了一种思路和方法,这种分类方法对新疆地区景观的成因、景观演变规律、景观恢复与修复标准等提供了背景参考。     

RS和GIS技术在中尺度景观类型划分与制图中的应用:以成都市龙泉驿区为例

以成都市龙泉驿区为研究区,利用Landsat-8 OLI影像、ASTER GDEM等数据,应用RS、GIS技术对景观类型划分与制图进行研究。结果表明:ISODATA遥感影像非监督分类法可以实现研究区地貌类型的自动划分,不但降低了传统分类中主观因素对分类结果的影响,而且把沟谷浅丘等小尺度地貌类型划分出来,确保了地表形态的连续性和渐变性;QUEST、C5.0、MLC分类结果图的总体分类精度、Kappa系数、平均用户精度、平均制图精度大小依次均为QUESTC5.0MLC,平均错分误差、平均漏分误差大小依次均为QUESTC5.0MLC,说明QUEST决策树分类法是进行研究区遥感影像土地利用/覆被类型分类的最佳方法;把Arc GIS空间分析、地图编制技术与Python编程相结合进行景观类型划分与制图,能够克服GIS平台常规功能局限,提高制图效率,具有较强实用性;研究区共划分为18种景观类型,其景观类型分布特点与区域景观格局实际相符,说明集成应用QUEST遥感影像决策树分类、GIS空间分析和地图编制、Python编程技术方法能综合利用多类景观生态分类指标实现研究区景观类型划分与制图,充分说明RS、GIS技术在中尺度景观类型划分与制图中具有较强推广价值和应用前景。     

土地利用/覆被变化与景观服务:评估、制图与模拟

从景观尺度上探讨生态系统服务功能的研究越来越引起国内外学者的重视.相比生态系统尺度,景观尺度是探索人类活动对土地利用/覆被变化影响、探究可持续景观演变机理和过程的最佳尺度.基于对当前国际学界对景观服务研究进展的系统梳理与分析,本文探讨了景观服务的内涵与分类,并对景观服务价值评估、制图与模拟等研究方法进行归纳与分析,并对景观服务的未来研究趋势进行展望.景观服务研究的未来方向应进一步明确景观服务的内涵及其分类体系,不断完善和发展景观服务评估、制图与模型模拟方法,重点开展景观格局-过程-服务-尺度长期综合研究,继续加强景观生态学及景观经济学等理论与方法在景观服务研究领域中的应用.     

沙质荒漠化土地景观分类与制图—以毛乌素沙地为例

对景观分类理论和方法进行了探索,并以毛乌素沙地为研究对象,提出了一套适用于农牧交错区沙质荒漠化土地景观分类与制图的方法。由于沙丘分布广泛,与地带性植被和土壤的分布相迭加,增加了地表景观的破碎程度,使农牧交错区沙地的主要景观要素类型在结构上具有复合性。为了更好地描述沙地景观的复合性特征,作者提出景观基本结构组分的概念。首先确定景观基本结构组分,根据景观基本结构组分的不同组合确定景观要素类型;然后在野外调查的基础上,通过对遥感数据的解译和判读进行景观要素类型的划分;最后在GIS支持下成图。该方法对我国北方农牧交错区沙质荒漠化土地具有普遍意义。     

基于景观及微地形特征的丘陵区土壤属性预测

为探讨小流域尺度丘陵区的高分辨率数字土壤制图方法,通过对景观相分类的探索,配合应用不同尺度的Geomorphons(GM)微地形特征数据构成分类变量组参与高分辨率土壤pH、黏粒含量和阳离子交换量的预测制图,并与传统数字高程模型衍生变量和遥感变量进行组合与比较分析。此外,采用支持向量机、偏最小二乘回归和随机森林3种机器学习模型择优与残差回归克里金复合参与预测模型的构建与评价。结果表明: 景观及多尺度微地形分类变量组的应用分别提高小流域尺度丘陵地貌区pH、黏粒含量和阳离子交换量预测精度的18.8%、8.2%和8.7%。包含植被信息的景观相分类图相比土地利用数据有更高的模型贡献度;5 m分辨率的GM微地形分类图相比低分辨率的分类图更适宜高精度的预测制图。黏粒含量使用随机森林复合模型有最高的预测精度,而pH和阳离子交换量则不适宜在随机森林模型的基础上加入残差回归克里金模型。景观-多尺度微地形分类变量、数字高程模型衍生变量和遥感变量三者结合的模型预测表现最佳,表明多元变量在起伏地形区域相比单一数据源能够包含更多的土壤有效信息。由GM数据和地表景观数据组成的景观分类变量组作为主要变量能够解释小流域丘陵区部分土壤属性约40%的空间变异。在同类型土壤预测制图研究中,多分辨率GM及景观分类数据有潜力作为环境变量参与预测模型的构建。     

基于数字土壤制图技术的土壤有机碳储量估算

精准的土壤属性空间分布信息有助于提升土壤有机碳储量估算的精度。本研究以河南省济源市南山林场为研究区,以地形因子为预测因子,利用模糊C均值(FCM)聚类方法对土壤有机碳含量、土壤容重、土壤厚度和土壤砾石含量进行数字土壤预测制图,基于数字制图结果实现土壤有机碳密度预测制图和土壤有机碳储量估算。结果表明: 基于数字土壤制图方法得到的研究区土壤有机碳密度平均值为4.24 kg·m^-2,其预测图的平均误差(ME)为0.08 kg·m^-2,平均绝对误差(MAE)为2.80 kg·m^-2,均方根误差(RMSE)为5.03 kg·m^-2,与传统类型方法相比,预测结果的精度和稳定性更高,具有较高的可信度,最终估算得到研究区土壤有机碳储量为3.08×10⁸ kg。基于数字土壤制图技术仅采用少量土壤样点即可实现较高精度的土壤有机碳密度制图和储量估算,且能表征土壤有机碳密度空间分布特征。本研究为土壤有机碳储量估算提供了新途径,有助于提升土壤有机碳储量估算的精度和效率。     

沙质荒漠化土地景观分类与制图：以毛乌纱沙地为例

对景观分类理论和方法进行了探索,并以毛乌素沙地为研究对象,提出了一套适用于农牧交错区沙质荒漠化土地景观分类与制图的方法,由于沙丘分布广泛,与地带性植被和土壤的分布相迭加,增加了地表景观的破碎程度,使农牧交错区沙地的主要景观要素类型在结构上具有复合性,为了更好地描述沙地景观的复合性特征,作者提出景观基本结构组分的概念,首先确定景观基本结构组分,根据景观基本结构组分的不同组合确定景观要素类型;然后在野     

基于源汇景观单元的流域土壤侵蚀风险格局识别

人类活动影响下的土地利用及其景观格局会在一定程度上影响流域土壤侵蚀的发生发展。选取位于三峡库区的綦江流域作为研究区,利用2015年航空影像数据、数字高程模型和土壤数据库,进行水文响应单元的划分,以此作为研究区的源汇景观单元。综合景观类型、土壤和坡度对土壤侵蚀影响的贡献,构建源汇景观单元权重,在此基础上,对景观空间负荷对比指数进行修正并进行土壤侵蚀风险格局识别,最后利用修正的通用土壤侵蚀方程进行土壤侵蚀的模拟,以此验证风险格局的合理性,并综合分析了源汇景观空间特征:源汇景观单元组成结构、权重和土壤侵蚀风险。结果表明:(1)源汇景观单元权重大的地区主要分布在中低山区向低丘缓坡区过渡的地带,坡度较大、土壤可蚀性较高,以及水田、旱地和居民点的源汇景观单元也较为集中分布。(2)各子流域的景观空间负荷对比指数与平均土壤侵蚀模数具有显著正相关关系,因此基于源汇景观单元并赋予其权重的景观空间负荷对比指数能较好地反映流域内部土壤侵蚀规律,可作为流域土壤侵蚀风险评价的有效方法之一。(3)依据各子流域的景观空间负荷对比指数特征可将库区綦江流域划分为五大土壤侵蚀景观风险区:北部沿江地区各子流域耕地分布较为集中且相对水流路径较短,以及林草地较少,土壤侵蚀风险大;中部丘陵地区源景观单元分布较为分散,景观空间分布不均衡,存在一定的土壤侵蚀风险;南部中低山区以林地汇景观分布为主,源景观分布相对较小,土壤侵蚀风险较低。     

Structural and functional mapping of geosigmeta in Atlantic coastal marshes (France) using a satellite time series

Geosynphytosociology deals with the study of combinations of vegetation series – or geosigmeta – within landscape. Its main advantage is to assess conservation status based on vegetation dynamics. However, this field-based approach has not been widely applied, because local surveys are not representative of spatio-temporal landscape complexity, which leads to uncertainties and errors for geosigmeta structural and functional mapping. In this context, satellite time series appear as relevant data for monitoring vegetation dynamics. This article aims to assess the contribution of an annual satellite time series for geosigmeta structural and functional mapping. The study area, which focuses on the French Atlantic coast (4630 km²), includes salt, brackish, sub-brackish and fresh marshes. A structural vegetation map was derived from the classification of an annual time series of 38 MODIS images validated with field surveys. The functional vegetation map was derived from the annual Integral of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI-I), as an indicator of above-ground net primary production. Results show that geosigmeta were successfully mapped at a scale of 1:250,000 with an overall accuracy of 82.9%. The geosigmeta functional map highlights a strong gradient from the lowest NDVI-I values in salt marshes to the highest values in fresh marshes.     

Spatial-based assessment of land use,soil erosion,and water protection in the Jeneberang valley,Indonesia

Soil erosion by water is considered as one of the most significant forms of land degradation that affects sustained productivity of agricultural land use and water quality. It is influenced by a considerable number of factors (including climate, soil, topography, land use and types of land management), so that the information on the spatial distribution of soil erosion rate and its related effects can be effectively employed as a baseline data for land use development and water protection. The principal aim of this study is three-fold: (i) to map existing land use; (ii) to assess and map the spatial distribution of average annual rate of soil losses in the study area; (iii) to evaluate spatial matching between existing and proposed land use including a distance analysis from the water body (the Bili-Bili Dam). An analytical procedures used, respectively, include supervised classification of satellite imagery, application of RUSLE (Revised USLE), and overlay analysis in a raster GIS environment, utilising available information in the region covering some parts of Jeneberang catchment, South Sulawesi, Indonesia. The results suggest that the outputs of this study can be used for the identification of land units on a cell-basis with different land use types, rate of soil loss, inconsistency between proposed and planned land use, as well as the threat of land degradation to the main river and the dam. The analytical procedures developed in this research may be useful in other areas, particularly in the studies related to the assessment and mapping of land use and erosion for the importance of sustainable land use at a relatively large area.     

海湾城市新区景观格局动态演变研究

景观格局研究为区域格局优化和生态环境管理提供参考,已成为景观生态学研究的核心之一。该文选取了厦门市翔安区1989年,1993年,1997年和2004年四个时期遥感影像解译数据作为基本信息源。结合遥感影像和区域特点,确定了景观分类系统。在遥感和GIS技术支持下,建立了翔安区景观数据库,并处理各种属性数据、图形数据等信息。利用景观空间格局指数等分析方法,对过去16年间翔安区的景观格局的时空变化过程和演变趋势进行了研究。结果表明:从1989～2004年,农田面积大量减少,主要转变为村镇建设用地。原来占据优势的农业用地、林地等景观组分的面积比重不断下降,村镇用地等人工景观斑块面积增大,并趋向集中。养殖业发展迅速,滩涂和近岸海域也被大面积围垦用于养殖业。整个区域景观结构日趋破碎,景观多样性指数与破碎度指数不断增加,表明人为干扰因素逐渐加强。研究区景观格局演化的主要趋势为人工化趋势,目前该区域已被改造成为混合型景观。     

Using a sub-pixel mapping model to improve the accuracy of landscape pattern indices

The assessment of landscape spatial patterns is a key issue in landscape management. Landscape pattern indices (LPIs) are tools appropriate for analyzing landscape spatial patterns. LPIs are often derived from raster land cover maps that are extracted from remotely sensed data through hard classification. However, pixel-based hard classification methods suffer from the mixed pixel problem (in which pixels contain more than one land cover class), making for inaccurate classification maps and LPIs. In addition, LPIs generated by hard classification methods are characterized by grain sizes (the sampling unit sizes) that limit the derived landscape pattern to a certain scale. Sub-pixel mapping (SPM) models can enable fine-scale estimation of the spatial patterns of land cover classes without requiring additional data; hence, this is an appropriate downscaling method for land cover mapping. The fraction images generated by soft classification estimate the area proportion of each land cover class within each pixel, and using these images as input enables SPM models to alleviate the mixed pixel problem. At the same time, by transforming fraction images into a finer-scaled hard classification map, SPM models can minimize the influence of grain size on LPIs calculation. In this research, simulated landscape thematic patterns that can provide different landscape spatial patterns, eight commonly used LPIs and a SPM model that maximizes the spatial dependence between neighbouring sub-pixels were applied to assess the efficiency of deriving LPIs from sub-pixel model maps. Results showed that the SPM model can more precisely characterize landscape patterns than hard classification methods can. Landscape fragmentation, class abundance, the uncertainty in SPM, and the spatial resolution of the remotely sensed data influenced LPIs derived from sub-pixel maps. The largest patch index, landscape division, and patch cohesion derived from remotely sensed data with different spatial resolutions through the SPM model were suitable for inter-comparison, whereas the patch density, mean patch area, edge density, landscape shape index, and area-weighted mean shape index derived from the sub-pixel maps were sensitive to the spatial resolution of the remotely sensed data.     

海南岛热带森林景观类型多样性

依据景观生态学原理,按地貌、气候、土壤、植被和土地利用方式的分异,以带、域、省、区、类型为5个基本单位及亚、组等为辅助单位,组建海南岛热带森林景观类型分类体系。把海南岛热带森林景观作为省级单位,它隶属于全球热带林景观带、亚洲（东方）热带林景观域、中国热带林景观亚域,其下划分为东部潮湿森林景观、西部半干旱森林景观、中南部山地森林景观、热带常绿针叶林景观、热带竹林景观和热带人工林景观6个森林景观区;以热带低地沟谷热带雨林为代表的11个森林景观亚区;以热带低地沟谷龙脑香森林景观为代表的26个森林景观类型组;以热带低地沟谷青皮林为代表的54个森林景观类型。海南岛热带森林景观类型分类体系较全面地表达了海南岛热带森林景观类型多样性。     

黄土丘陵沟壑区景观格局对流域侵蚀产沙过程的影响——斑块类型水平

在黄土丘陵沟壑区,景观格局对侵蚀产沙过程有着复杂的影响,且与尺度密切相关。选取河口-龙门区间内42个水文站控制流域为研究对象,以侵蚀模数、输沙模数和泥沙输移比作为表征各流域单元内土壤侵蚀、产沙及泥沙输移过程的特征指标,运用景观指数和CCA排序,系统分析了斑块类型水平上景观格局对流域侵蚀产沙过程的影响。结果表明:流域侵蚀产沙及泥沙输移过程中,空间分异特征随景观类型不同而异;对于不同用地类型,影响"过程"空间分异的景观格局指标不同,显著影响流域侵蚀产沙及泥沙输移过程的景观指数有草地平均斑块面积(AREA_MN3)、居民建设用地景观面积百分比(PLAND5)、居民建设用地和其它类型用地景观的斑块密度(PD5和PD6),其中斑块密度(PD)是影响流域侵蚀产沙及泥沙输移过程的共性指标;草地、居民建设用地、其它类型用地的景观格局特征对"过程"变化的解释程度要高于其它景观类型。开展景观格局与生态过程关系研究时,不仅需要考虑景观格局的整体效应,更应关注单一景观类型及其格局特征对一些生态过程的指示意义。     

基于类型和要素的城市多等级景观分类方法

城市区域的景观格局具有高度的异质性和复杂性,因而单一等级的景观分类方法难以揭示其复杂的多等级景观特征。基于等级斑块动态范式,探讨了针对城市区域基于景观类型和要素的多等级景观分类方法。以北京市为研究区,首先根据其景观类型和景观要素的特征,将城市区域划分为"城市"、"农田"和"森林"3种景观类型,同时确定"植被"、"裸地"、"水体"和"不透水表面"4类景观要素。然后,应用自上而下的分类思路和面向对象的分类方法对研究区进行了景观类型和要素的分类,其总体精度分别为93.36%和87.89%。相比单一等级的景观分类结果,多等级的分类结果不仅体现了城市生态系统不同等级的景观组成,还能揭示多级景观间的隶属关系,因而能更完整的描述城市景观格局,进而为认识城市生态系统的结构和功能提供新的视角。