1:100万中国植被图森林和灌丛群系类型的补充资料

《中华人民共和国植被图(1:1,000,000)》是我国植被研究的最重要数据。受当时研究基础和制图技术限制, 部分植被群系未能体现在中国植被图上。为了给新一代中国植被图的编研提供基础数据, 本文在搜集从20世纪50年代至今的中国植被研究的相关文献的基础上, 提取其中的植被群系名称和分布信息, 采用植物群落学-生态学原则, 以优势种相同作为依据, 合并部分相近的群系类型。与《中华人民共和国植被图(1:1,000,000)》中的森林和灌丛群系进行对比, 本文新增了1,475个森林和灌丛群系。     

基于遥感技术的植被识别方法研究进展

植被具有明显的年际变化特征,其演替对气候调节以及水土保持具有重要作用。遥感技术是研究区域乃至全球尺度地表植被分布状况以及覆盖度变化的有效手段,可对地表进行长期、连续的观测,具有宏观性、广阔性、多样性以及适应性强等优势。综述和归纳了国内外基于遥感监测技术的植被物候以及植被覆盖度时空动态变化的研究现状、不同卫星遥感数据在植被分类中的应用、遥感植被识别的分类方法,剖析了遥感植被识别分类中决策树等方法及其优缺点,提出今后遥感植被识别分类仍需进一步研究的若干问题。     

遥感技术在鸟类生态学研究中的应用

获取鸟类活动及生境信息是鸟类生态学研究的基础, 而遥感技术弥补了传统野外调查方法的缺陷, 提供了获取多种信息的新途径。应用遥感技术的鸟类生态学研究热点从最初的种群行为观察, 到栖息地选择, 再到生境适宜性、破碎化及人为干扰探究等, 随着技术的不断发展也在扩展和变化。不同波段或组合下的遥感技术各有所长。光学遥感应用广泛, 尤其是信息量较大的红外波段图像和作为野外鸟巢及物种活动监测常用工具的红外相机; 多光谱图像常用于栖息地制图以及地物识别, 高空间分辨率的数据甚至可对鸟类种群进行直接计数; 高光谱数据则可对光谱特征相似的地物进行更为精确的区分和反演; 激光雷达遥感主要用于栖息地植被结构的三维探测, 为了解鸟类栖息地选择提供更好的依据。微波遥感在飞鸟探测上应用颇多, 近年来多极化数据在复杂栖息地精确制图上也具有优势, 但成本较高、解译复杂且推广度较低。在实际应用中, 遥感数据时空尺度的选择会影响研究结果, 部分遥感反演参数也缺乏生态学意义。多源遥感数据的结合应用能够提升制图分类的精度, 实现数据的时空分辨率互补, 优化鸟类生态研究所需参数。未来的遥感技术在鸟类生态学中的应用应致力于提供更加明确的光谱信息、相对简便的解译方法, 以及更为合理的多源数据组合方式等。     

陆地卫星假彩色影象图在植被制图中的应用

遥感技术是本世纪六十年代起蓬勃发展的一门多用途的综合性探测技术,它广泛应用于多学科领域。七十年代以后,在我国植被资源调查与植被制图工作中,亦已普遍应用这一先进技术手段,这对促进我国的植被调查与制图工作及提高成图质量,均起到一定作用。目前我国植被调查与制图工作中,使用的遥感技术资料有航空象片和卫星象片。我们使用的是黑白全色航空象片和陆地卫星假彩色影象图。本文是应用1:50万陆地卫星假彩色影象图,用目     

青藏高原植被调查与制图评估

青藏高原植被调查与制图一直是青藏高原植被生态学研究的重要内容。历史上,我国多次开展青藏高原植被考察活动,在植被制图方面取得了一系列重要成果。本研究首先基于文献研读对青藏高原植被考察及其成果进行回顾,并对制图范围包括青藏高原的、使用比较广泛的植被图进行对比和分析;然后,基于第二次青藏高原综合科学考察获取的植被调查样点数据,与多幅植被图在数据一致性方面进行了对比。结果表明:(1)青藏高原植被调查的历史久远,但系统、科学的青藏高原植被调查开始于1949年新中国成立之后,期间获取了大量植被调查数据,出版了大量的专著和图志,《中华人民共和国植被图(1:4,000,000)》《中国草地资源图集(1:1,000,000)》和《中华人民共和国植被图(1:1,000,000)》是包含整个青藏高原、应用最为广泛的3幅植被图,《青藏高原现状植被图》是基于现阶段植被调查数据制作的青藏高原植被图。但是这4幅图在植被分类体系上存在较大差异,严重影响了图件之间的可比性。(2)对比发现, 4幅植被图之间均存在一定程度的不一致性。面积较大的植被型组,如森林和草本植被,在植被图之间的一致性较高;但面积相对较小的植被型组,...     

植被制图色彩和符号设计原则与全国植被图图例方案

植被图通常采用不同的颜色并结合符号来区分不同的植被类型, 以期更加直观、清晰地将植被类型信息传达给读者。如何通过色彩和符号的合理搭配来区分不同的植被类型是植被制图中的关键步骤, 尤其是对于植被类型较丰富的区域, 植被图的色彩和符号设计更为复杂。植被图图例系统建立在植被分类系统之上, 近10余年来我国的植被分类系统得到了进一步的发展和完善, 因此, 非常有必要在最新的植被分类系统基础上, 提出一套植被制图色彩和符号设计方案, 用以指导当前的植被制图工作。该研究整理了地图学、植被图以及其他专题地图色彩和符号设计的要求, 提出了植被制图的色彩和符号设计原则。在最新的植被分类系统基础上, 采用颜色三属性(色调、明度、饱和度)及符号的基本视觉变量(形状、尺寸、方向、色彩、密度、亮度)的变化及其组合, 依据色彩和符号设计的系统性、科学性、象征性等原则, 对中国植被分类系统高级分类单位中的植被亚型, 进行了标准化配色和符号设计, 旨在为植被制图工作者及新一代1:50万植被图编研提供理论依据和参考, 提升植被制图的效率和质量。     

四川植被研究的回顾与展望

借《中国植被志》编研与新一代中国植被图制图工作开展的契机,本文对四川省植被研究历史进行了回顾,分析了近40年来四川植被变化的影响因素,结合近年来的野外补充调查和文献资料,参考《中国植被》《中国植被及其地理格局》以及近期国内发表的植被分类系统,新拟了四川省植被制图分类系统(植被型组、植被型、群系三级),并对未来四川省植被...     

基于IKONOS数据的植被制图与植被空间格局——以五分地沟试验区为例

以五分地沟试验区为例,利用IKONOS卫星遥感图像,结合DEM,对地形复杂的黄土丘陵地区制作植被图,并进行三维显示,直观地表达了研究区域植被的空间分布。使用景观指数,分析了植被空间格局的特点。结果表明,试验区整体格局较破碎,但斑块稳定性较好,分维数为1．25。人工植被占主导地位,人工乔木林和农田成为基质,天然植被、水体等类型以小斑块的形式镶嵌其中。经过综合治理,当前的植被结构和空间布局能有利于控制试验区的水土流失。研究表明,高空间分辨率数据对于地形复杂的沟壑丘陵地区制作植被图及进行综合分析具有明显的优势。     

基于人工神经网络的生态环境质量遥感评价

利用ETM遥感数据提取反映生态环境的植被、土壤亮度、湿度,MODIS地表温度产品提取的热度指数、气象指数及其它地学辅助信息作为神经网络的输入,野外调查标准兴趣区的遥感本底值评分值作为网络输出,建立一个3层结构的BP神经网络生态环境遥感本底值预测模型.利用MATLAB软件对网络进行训练和研究区生态环境遥感本底值的预测输出,并将预测结果按照生态环境遥感本底值分级评分标准进行等级划分.结果表明,总体分类精度达87.8%.利用神经网络方法对生态环境遥感本底值进行预测是可行的.采用先预测再分级的方法不仅能很好地评价区域生态环境质量,而且能够和区域生态环境类型紧密的结合起来.     

中国植被图编研历史与展望

植被图是描绘植被类型及其空间分布格局的植被生态学专业图件,既是植被调查和研究的成果,也是进一步揭示植被资源、植被分布规律的重要基础资料,还是生态学和地理学等相关学科研究和农林牧业发展与生态建设的重要参考.本文概述了植被图编研的起源与发展,回顾了中国全国性及地方植被图的编制历史和部分成果.中国植被制图始于20世纪50年代...     

海南植被分类体系与植被分布图

本文结合历史资料和本团队30多年的野外样方调查数据,分析了海南植被的组成与结构特点,修订和完善了海南植被分类体系;通过遥感解译、样方数据和野外实地核实,完成了海南植被分布图的绘制.在水平地带性上,海南植被可区划为热带雨林区和季雨林区.在热带雨林区,垂直地带上可区划为低地雨林、山地雨林、高山云雾林和山顶灌丛;在季雨林区,...     

基于多源遥感数据的荒漠植被覆盖度估测

以塔里木河下游为靶区,根据地面调查和不同分辨率的多源遥感数据,逐级建立荒漠植被覆盖度遥感估测模型,并对不同模型、不同估测方法的估测精度进行比较.结果表明: 随着遥感数据空间分辨率的提高,植被覆盖度遥感估测模型精度增加;基于高分辨率、中高分辨率及中低分辨率遥感数据建立的植被覆盖度模型的估测精度分别为89.5%、87.0%和84.6%;遥感模型法的估测精度高于植被指数法.不同分辨率遥感数据估测荒漠植被覆盖度的精度变化规律,实现了荒漠植被覆盖度估测的高、中、低分辨率遥感数据参数及尺度的定量转换,可为研究区生态恢复遥感综合监测方案的制定和实施提供直接依据.     

遥感和GIS支持下的城市植被制图及其特征分析

 以上海城市植被为研究对象,探索城市植被的分类理论和方法,提出一套适用于城市植被分类与制图的方法。根据城市植被信息获取的方式以及生态-外貌分类原则,建立了基于植物生活型的、可用图形表示的城市植被分类体系,分天然与半天然植被和人工植被两个大类,共有9个植被型和34个植被亚型。在遥感和地理信息系统(GIS)技术的支持下,建立研究区的城市植被信息数据库,并在此基础上对城市植被类型的特征以及与土地利用的关系进行分析比较,以期掌握城市植被类型的数量特征及其空间分布,同时按不同分类级别用计算机进行城市植被制图。城市植被     

融入植被结构因子的生态单元制图法在城市生物多样性信息采集中的应用

以前所使用的生态单元制图模型中没有涉及植被时间和空间结构因子,然而一些研究结果显示植被的时空结构对于生物多样性有着重要的影响。因此,设计一个融入植被结构因子的改良城市生态单元制图模型,并且将其应用于瑞典赫尔辛堡市的绿色空间个案研究中,以期能够获得有关生物多样性方面的信息。这个改良的制图方法基于一个生态单元分类系统,此分类系统融入了4个植被结构因子,分别是:植被覆盖的连续性因子、优势乔木种的年龄因子、横向结构因子以及竖向结构因子。公共绿色空间信息的采集借助于全彩色航空照片的分析以及实地调查,生态单元图谱的绘制基于各个层级的生态单元分类重点。通过使用原生林地指示种或林地连续性指示种(AWIS)鉴定林地的连续性以及观测不同的植被结构下动物的分布情况得出,一些含有AWIS的生态单元是长连续性的林地,并且其含有较高的或潜在高的生物多样性;同时,植被的横向和竖向结构以及树木的年龄结构影响着鸟类和哺乳动物的分布、丰富度和多样性。得出融入植被时空结构的生态单元制图法是一个重要的调查城市生物多样性的方法,图谱能够显示出各个生态单元含有生物多样性价值的信息,基于此可以对今后的城市生物多样性保护和提高提出相应的策略。     

基于遥感的灌溉耕地制图方法研究进展

准确的灌溉耕地位置分布信息是地球系统科学和气候变化等研究领域的基础,它关乎我们国家的粮食安全和水资源安全,对水循环、能量循环研究具有重要的意义。遥感灌溉耕地制图研究主要分为局地研究、区域研究和全球研究三类。目前,基于遥感的灌溉耕地制图研究大多数都集中在局地尺度上,其中,目视解译法和数字图像分类法是在局地尺度研究中最常见的方法;在区域尺度上,最常见的手段是使用中等分辨率的卫星图像进行多时段的时间序列分析,从而实现灌区地图的绘制;当前全球尺度的灌溉位置分布研究工作,由于在数据获取方面受到的的客观限制,使其在灌溉分类结果上存在较大的不确定性。近年来,国际国内出现了一些灌溉产品,由于各种原因,这些灌溉产品存在精度不高、分类不可靠等问题。然而,由于技术的进步,数据融合技术、微波遥感技术及大量其他辅助数据在大区域绘制灌溉地图方面提供了更大的可能性。为此,极有必要系统回顾灌溉耕地识别制图研究的发展历程,总结当前研究的现状及存在的不足,为进一步开展灌溉耕地制图方法研究和提高灌溉识别精度提供参考。     

黑白全色航空像片在植被制图中的应用

遥感技术对植被制图工作是很有用的,但也有其不足之处。在目前条件下,利用现有航片资料辅以必要的野外调查,是编制植被图的较好方法。本文总结出比例尺1:14000—1:30000的航空像片的植被解译标志,可供判读时参考。     

基于RSEI模型的贺兰山长时序生态质量评价及影响因素分析

为揭示贺兰山1989-2017年的生态质量变化与气候和地形的关系,利用Landsat数据,基于遥感生态指数(RSEI),结合SRTM DEM数据、中国气象数据和植被类型空间分布数据,对贺兰山山地生态系统进行研究.结果 表明:将WET、NDVI、SI、LST耦合得到的RSEI可综合反映生态质量,其中NDVI荷载值最大;1...     

高分辨率影像支持的群落尺度沼泽湿地分类制图

湿地作为众多野生动物和植物的栖息地,具有稳定环境及物种基因保护等重要功能.但是,湿地复杂的水陆交界生境特征及难以进入等客观条件限制给湿地研究造成了很大的困难.因此,遥感技术作为地表生态环境过程参量获取的重要工具,在当今湿地科学领域发挥着重要作用,特别是,当前高空间分辨率影像的性能与应用水平不断得到提高.以自然状态下的黑龙江三江平原洪河国家级自然保护区为研究对象,应用飞艇搭载的空间高分辨率摄像系统获取影像地面分辨率为0.13m的影像数据,主要结合面向对象分类方法,开展了基于湿地植物群落尺度的分类制图研究.结果表明:①因飞艇影像对植物形态、纹理等细致特征的刻画非常充分,沼泽植被型、草甸植被型和各种乔木、灌木植被型,都可以在合适的遥感分类方法下提取出来,总体分类精度能达到91.77％;②通过采用针对高分辨率影像面向对象的分类方法与传统的最大似然比遥感分类方法对比,前者达到很高的精度,而后者效果不理想,说明遥感分类方法的选择对于群落尺度湿地植物分类制图结果非常重要;③遥感分类制图的结果显示出研究区湿地植物群落分布格局受到水分环境梯度和微地貌的共同控制,呈现交替环带状分布规律.     

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。     

基于无人机影像的草方格生态恢复区植被空间格局演化研究

理解植物群落组成结构的演化对于阐明荒漠化的过程与驱动机制、制定有效的干旱区生态系统恢复措施具有重要价值。研究干旱区植物群落的空间格局的演化过程有助于深入理解荒漠化和生态恢复的过程与机理。目前大量研究关注于植被退化过程中的群落组成结构变化,而对于生态恢复过程中的植物群落空间格局演化的研究尚不多见。干旱区生态系统中植物通常较为稀疏且个体较小,准确提取植物的分布往往需要分辨率极高的遥感数据。近年来,低空无人机遥感技术的快速发展为精细尺度上植被空间格局的研究提供重要技术支持。利用2 cm空间分辨率的低空无人机遥感数据结合地面群落调查,在精细尺度上研究了宁夏沙坡头草方格生态恢复区内植物群落的空间格局变化。研究结果表明,沙坡头地区草方格生态恢复工程实验区域,相对于未实施生态恢复工程的裸露沙丘区域,植物物种多样性和植被盖度显著提高。恢复工程实施4年后,平均植被盖度增加3倍,物种丰富度增加1倍。在植被恢复过程中,随着植被盖度的增加,植被斑块表现出规模上升、破碎化程度下降、形状复杂化、空间自相关减弱等格局特征变化。这些空间格局特征的变化表明大型植被斑块趋于恢复,整体微环境的改善有利于单独生长的植物个体存活,整体上生态系统退化为裸地的风险降低。利用低空无人机遥感手段,对草方格生态恢复工程的植被恢复过程进行了详细、高分辨率的空间格局调查及分析,结合地面群落调查,从多个方面证明了草方格生态恢复措施的有效性。基于无人机的系统格局连续长期监测有助于深入理解干旱区生态恢复机理,对于科学开展荒漠化生态恢复措施也具有重要价值。