粒度变化对上海市景观格局分析的影响

采用1989年上海市1∶50 000彩红外航空遥感影像解译的土地利用数据,系统分析了粒度变化对中心城区、郊区和城郊结合部3类景观格局分析的影响.结果表明:景观格局指数对粒度具有尺度依赖性,随粒度的变粗,格局指数的变化可归为单调下降、阶梯上升或单峰变化以及不规则变化3类;景观格局指数随粒度变化的曲线存在多个拐点,并对应于合适的景观格局分析尺度,上海城市景观格局分析的合适尺度为10～20 m;不同城市景观类型对景观格局指数的粒度效应具有较大影响,景观格局指数在城郊结合部表现出与城区和郊区不同的变化趋势.     

三峡库区低山丘陵区多尺度景观指数响应及适宜粒度

景观格局具有典型的空间异质性和尺度依赖性。在对景观格局进行分析研究时需跨越多个尺度,空间粒度大小在尺度聚合分析中至关重要。三峡库区低山丘陵区斑块破碎、景观格复杂性显著、景观格局特征及尺度变异规律仍待明确,本文以三峡库区秭归县为研究区,设定1—400m内23个粒度梯度水平,定量评估县域、乡镇以及小流域不同幅度上的景观格局指数以及拟合函数,探讨多空间幅度景观格局指数随粒度大小的变化特征。基于景观指数的粒度效应特征和拟合函数的曲线特征(最大曲率点、极值点),明确适宜不同幅度的山地景观格局指数研究的粒度阈值,以揭示库区低山丘陵区景观结构的复杂性和变异性。结果表明：不同景观指数对空间粒度变化和空间幅度变化的响应存在差异,不同景观指数的空间粒度响应主要呈现增加、降低、波动和无明显规律变化的趋势,其中斑块密度、最大斑块面积等指数对斑块形状和大小的变化敏感,而多样性指数的粒度变化敏感度较低;部分指数如斑块密度、边缘密度、周长面积分维数等对空间幅度的变化并不敏感,而最大斑块面积、景观形状指数、散布与并列指数、分离度等指数对空间幅度的变化敏感,适合进行不同幅度适宜粒度阈值的推定;边缘密度、平均斑块大小、景...     

上海城市土地利用格局的景观生态学分析

在RS(遥感)与GIS(地理信息系统)技术支持下,本文以上海市外环以内的城市中心区为研究区域,利用景观生态学方法研究了在不同粒度下城市景观镶嵌结构的空间特征,并结合半变异函数,对不同研究幅度下的城市景观空间格局进行分析研究。结果显示:不同粒度下所得的景观指数有明显差异。就本研究区域而言,在20 m粒度下,具有明显的城市景观特征;不同幅度下的景观指数空间格局总体相似,但较小的研究幅度对于小尺度的格局变化比较敏感,而较大尺度下的空间格局变化更易从较大幅度的图中表现出来;不同的景观指数对尺度变化响应不同;各景观指数受不同过程影响的大小不同,从而使得不同景观指数的空间格局表现不同;从总体上看,该区域范围内N45°E和E0°方向上景观空间变异明显。     

黔中喀斯特山地城市景观格局指数粒度效应——以安顺市为例

景观格局对生态过程的影响具有强烈的尺度依赖性,尺度的合理确定是决定景观格局与生态过程研究的关键。以黔中喀斯特典型山地城市安顺市为对象,在GIS与RS技术的支持下,从类型和景观两个层次分析景观格局的空间粒度效应,揭示不同景观格局指数随粒度变粗的变化特征,进而探明喀斯特山地城市景观生态研究的适宜空间粒度。结果表明:除SIDI、SIEI、TA外其余景观格局指数受空间粒度的影响显著,随粒度变粗,各指数随粒度变粗的响应可分为单调递减、单调递增、先上升后下降及基本稳定类型;大部分景观格局指数在20或100 m粒度下出现明显跃变,存在"临界阈"现象;对于安顺市中心规划区而言,进行景观格局分析的最佳尺度范围为5~20 m,适宜粒度为20 m;山体绿地在喀斯特山地城市绿地系统中占主导地位,其CA、TE、DE等7个景观格局指数的粒度响应曲线相似。综上,基于高分辨率影像的黔中喀斯特山地城市景观生态研究的适宜粒度为20 m。     

黄土丘陵小流域景观格局指数的粒度效应

采用基于GIS的景观格局分析法,研究了1975-2007年黄土丘陵沟壑区大南沟小流域景观格局指数在1～50 m粒度范围内的粒度效应.结果表明：研究区小流域景观格局指数的粒度效应明显,不同年份之间的差异显著;该区景观格局指数的粒度效应可分为5种类型,即稳定不变型、平稳降低型、波动降低型、波幅增强型和不规则变化型.研究区景观的斑块丰富度属于稳定不变型,即随着粒度增大保持不变;边界长度、边界密度、景观形状指数、聚合度指数和蔓延度指数属于平衡降低型,即随着粒度增大呈显著的线性降低趋势;分维数随粒度增大呈波动递减趋势,属于波动降低型粒度效应;景观总面积、Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数的波幅呈显著增大趋势,属于波幅增强型粒度效应;不规则变化型粒度效应的景观格局指数包括斑块数、斑块密度、平均斑块面积、最大斑块指数、破碎度指数和景观分离度指数.1975年研究区上述景观格局指数的粒度效应与其他年份之间的差异显著,甚至截然相反.     

粒度变化对城市热岛空间格局分析的影响

尺度是景观格局和生态过程研究中的关键问题。综合目前城市热岛效应研究来看,景观格局指数的引入极大推进了热岛格局的定量研究,然而其尺度效应仍未得到重视。由于热岛空间格局与形成过程的复杂性和人类认识的局限性,对其尺度问题有待深入讨论。基于Landsat TM影像反演地表温度,采用均值-标准差分类方法划分热力等级,对珠三角城市热岛格局特征的粒度效应进行了研究。结果显示:随粒度增加,弱势热力斑块类型下降,向相邻斑块转移;景观指数在类型水平和景观水平均受空间粒度影响明显,"临界粒度"现象明显;总体而言,粒度150 m是城市热岛格局特征的临界粒度,对热岛格局进行景观指数计算的适宜粒度范围为30—150 m;不同景观指数粒度效应曲线有所差异,其中斑块密度和平均分维数在两个水平指数上都有较强的规律性;根据各景观指数变化特征,研究区尺度域主要在(30 m,150 m),表明在该尺度范围内构建的热岛效应预测模型可经简单推绎后使用。分析热岛格局随空间粒度变化特征对了解热岛格局的形成机制及进行尺度推绎具有重要意义。     

高精度遥感影像下农牧交错带小流域景观特征的粒度效应

在GIS和RS技术支持下,以农牧交错带六道沟小流域2010年的WV-1高精度遥感影像为基础,编制了小流域景观类型图,选取经典景观指数,在类型和整体景观的水平上,探讨了农牧交错带小流域景观格局指数随粒度变化的基本规律,并分析了各景观格局指数间的相关性。结果表明：在1-50 m粒度范围内,农牧交错带六道沟小流域景观格局指数的“临界粒度”现象明显,总体而言,在0.5 m分辨率下六道沟小流域的景观格局指数的“临界粒度”为10 m,适宜计算的粒度范围为5-10 m,所以在利用高精度影像对小流域景观进行预测、对比和评价等研究时,需注意粒度的影响并进行一定的粒度转换。农牧交错带小流域景观形态具有分形特征,各类景观斑块的分维数对粒度变化的响应不同,分维数随粒度的增大呈非线性下降趋势,表明景观类型边界趋于简单化。相关性分析一方面定量反映了所选景观指数受粒度变化影响的相关性程度,另一方面可为后续农牧交错带小流域因“退耕还林（草）”工程引起的景观格局变化研究提供参考。     

不同斑块类型的景观指数粒度效应响应——以无锡市为例

斑块类型与景观格局粒度效应响应关系密切。以无锡市为研究区域,针对地区社会经济活动频繁、人为干扰强烈和生态脆弱等特性,以土地利用类型、热力等级和生态贡献为斑块类型划分依据,构建出对应的3种不同景观格局。在相同粒度变化情况下,选用了19个景观水平指数和Moran's I指数,分析了不同景观格局粒度效应的响应情况。结果表明,随粒度变粗:1)土地利用类型、热力等级和生态贡献斑块的部分景观指数响应曲线变化剧烈程度依次减弱;2)3类斑块的Moran's I指数均存在尺度效应。其中,土地利用类型和生态贡献斑块的Moran's I指数存在负相关,热力等级斑块没有。生态贡献斑块响应曲线在正相关区域内变化相对平缓,土地利用类型与热力等级斑块响应曲线变化趋势相反;3)指数反映的第一临界粒度基本一致,但景观指数响应曲线的临界现象更为明显。总体上,不同类型斑块在同一研究区构成的景观格局、指数响应曲线变化趋势和第一临界粒度都较为相似;斑块类型对景观指数粒度效应响应存在影响,但还有待深入探讨。     

遥感影像空间分辨率及粒度变化对城市景观格局分析的影响

尺度是景观生态学和遥感领域的重要问题,已有研究主要考虑景观的粒度效应,很少涉及遥感影像空间分辨率对景观格局,尤其是对城市景观格局的影响.基于2000年和2002年分别由ETM 和IRS-PAN影像解译得到的土地利用图,从景观和类型两个层次分析了不同粒度下上海市一城市化样带的景观格局.结果表明,城市景观有明显的尺度效应,空间分辨率和粒度变化都会影响城市景观格局,而道路等线性廊道对尺度变化的敏感则是造成这一影响的主要原因.斑块密度、边界密度、平均斑块分维度、景观聚集度和最大斑块指数的粒度效应比较明显,而景观比例、Shannon多样性指数对粒度变化并不敏感.高分辨率影像适用于城市景观格局,尤其是破碎度的分析,其用于分析的合适粒度是5～10m.     

空间粒度变化对景观格局分析的影响

认识空间异质性的多尺度依赖性和景观格局特征对尺度效应关系的影响是进行空间尺度推绎的基础。以2种真实景观(中国广东粤北植被景观与美国凤凰城城市景观)和SIMMAP景观中性模型产生的27种模拟景观为对象。利用景观格局分析软件FRAGSTATS对18种常用景观指数的尺度效应进行了系统的分析。根据这些指数对空间粒度变化的响应曲线和尺度效应关系,18种景观指数可分为3类。第1类指数随空间粒度的增大单调减小。具有比较明确的尺度效应关系(幂函数下降),尺度效应关系受景观空间格局特征的影响较小;这类指数包括缀块数、缀块密度、边界总长、边界密度、景观形状指数、缀块面积变异系数、面积加权平均缀块形状指数、平均缀块分维数和面积加权平均缀块分维数。第2类指数随空间粒度的增大将最终下降。但不是单调下降的;尺度效应关系比较多样,可表现为幂函数下降、直线下降或阶梯形下降。主要受缀块空间分布方式和缀块类优势度的交互影响;这类指数有5种：平均缀块形状指数、双对数回归分维数、缀块丰度、缀块丰度密度和Shannon多样性指数。第3类指数随空间粒度的变粗而增加。随缀块类优势度均等性的增加。尺度效应关系由阶梯形增加、对数函数增加、直线增加向幂函数增加过渡。尺度效应关系主要受缀块类优势度的影响;此类指数包括平均缀块面积、缀块面积标准差、最大缀块指数与聚集度。景观指数随空间粒度变化是一种1临界现象,当粒度大于或小于1临界值时,景观指数对空间粒度变化非常敏感。变化速率非常大。绝大部分情况下。真实景观粒度效应关系和曲线形状与模拟景观所得分析结果相似。说明模拟景观具有很好的代表性。文中也讨论了本研究结果与前人研究的异同。分析了造成差异的原因。景观指数的粒度效应关系与指数本身所反映的景观格局信息有一定关系,总体上来说。随粒度增加。缀块数、边界长度、缀块形状的复杂性、多样性将减小,而平均缀块面积和聚集度将增加。一系列的尺度效应图和不同景观指数的尺度效应关系可作为景观格局分析时指数选择、分析结果的解释和进行空间尺度推绎的参考。     

耦合种群动态的生境格局变化分析粒度与景观因子选择——以盐城越冬丹顶鹤及其生境的变化为例

选择盐城珍禽国家级自然保护区,以丹顶鹤越冬生境景观与种群动态这一格局-过程关系为切入点,尝试从丹顶鹤最小存活面积特征与种群动态视角探讨一下最佳粒度、景观格局变化分析的指数遴选方法。结果发现:根据丹顶鹤最小生存面积确定200m为最大转换粒度,综合景观指数随空间粒度变化的规律和粒度转换精度损失评价的结果,确定最佳分析粒度为70m。在众多景观因子中,运用Spearman秩相关分析,再利用逐步回归分析建立起景观与丹顶鹤数量指标间的联系,最终筛选出反映景观面积(CA)和空间格局(IJI,ENN_MN)的3种影响显著景观因子,其解释贡献率(累计R2)达到70.5%,且其所代表的生境景观的组成和结构信息较为客观地反映出研究区丹顶鹤种群动态分布的显示状态。与纯粹的景观指数分析相比,这种方法更能反应景观格局演变特征的特定生态学意义。     

广州市主城区树冠覆盖景观格局梯度

城市树冠覆盖是城市森林在小尺度上的景观表达,是衡量城市森林生态功能服务质量的重要指标.通过在ArcGIS9.2中对广州市中心城区的高分辨率航片进行目视解译,对形成的树冠覆盖专题图分析并生成栅格数据,利用Fragstats3.3软件分别选择标准方法和移动窗口方法分析研究区景观格局特征.其中基于移动窗口法形成了一系列基于所选择格局特征的连续栅格表面,每一个栅格单元代表的是设定的移动窗口半径尺度下景观类型的格局特征.分析表明,研究区景观格局呈现明显的空间异质性梯度特征.基于样带区尺度效应分析的结果表明,粒度3-5m和移动窗口半径400-600m可适合于研究区的景观格局梯度分析,选择的景观指数能够形成较为平滑的栅格表面.基于移动窗口的分析结果以连续变量图的形式对景观格局空间异质性进行可视化表达,能够为小尺度上的城市森林景观格局优化提供重要的参考.     

Mountain vegetation change quantification using surface landscape metrics in Lancang watershed,China

Land cover and vegetation change are among the most important aspects of environmental change. Vegetation change can be quantified by landscape pattern indices (LPI). Landscape indices are routinely calculated using planar land use/land cover (LU/LC) maps, obtained by the projection of a non-flat landscape surface into a two-dimensional Cartesian space. Especially in mountainous areas, quantification on planar maps can lead to underestimation of vegetation and land cover changes. Hoechstetter et al. (2008) developed a method to compute LPIs in a surface structure by calculating landscape patch surface area and surface perimeter from digital elevation models (DEM). As yet there have been no applications of these surface landscape indices on land use/land cover and vegetation change quantification. The objectives of this study are to (1) choose a LPI method (surface metrics pattern analysis or common planimetric metrics pattern analysis) for vegetation change quantification; and (2) employ the selected surface LPI method to assess vegetation pattern change in two mountainous areas of the Lancang watershed, Yunnan Province, China. The results show that the surface approach to estimate changes of class area (CA), mean patch area (MPA), and mean Euclidean Near-Neighbor distance (MENN) may obtain more accurate results for quantifying vegetation change in steep mountain areas. Forest fragmentation increased significantly over time in the two different mountainous study areas. The patches of two land cover classes, (i) agricultural land and (ii) low density forest and tall shrubs, became more aggregated in the northern (temperate) study area. In the southern (tropical) study area, rubber plantations increased considerably in size and became more aggregated.     

基于无人机航测的漯河市土地利用景观格局尺度效应

景观格局的尺度效应一直是景观生态学研究的核心内容,对于揭示景观空间格局变化规律及其生态过程具有重要意义。以漯河市中心城区为研究对象,基于景观生态学原理,采用无人机航测技术获取空间分辨率为0.09 m的无人机影像,结合GIS空间分析法,量化分析了漯河市土地利用景观格局的尺度效应。结果表明:(1)漯河市中心城区土地利用景观格局具有明显的粒度和幅度效应。(2)粒度越小,景观格局指数随空间粒度的变化趋势越稳定,其表达的生态过程越真实;景观水平上景观格局的粒度效应是由建筑、道路和绿地景观在景观优势度、破碎度和聚集度等方面的变化导致的;35 m和3 m分别为研究粒度效应的临界阈值和最佳粒度。(3)景观优势度、破碎度和蔓延度随空间幅度的增加而降低,景观复杂程度和聚集度随空间幅度的增加而增加;景观格局具有明显的空间梯度分布特征——从市中心往外由不透水地面向透水地面过渡;建筑和道路在城市中心区聚集度较高,而绿地景观在城市内部破碎度较高,进而主导了整体景观格局的梯度变化;景观组分的稳定与城市规模有关。(4)无人机航测技术可以更快速、准确地获取城市尺度上的景观生态信息,揭示景观格局对尺度效应的响应特征,可为景观格局优化和城乡景观规划提供科学依据。     

尺度分析对景观格局指标的影响

采用优势规则和随机规则为基础的两种尺度分析方法,对分类的TM数据进行了尺度变换分析。结果表明,随着尺度(粒度)增加,优势规则处理法使景观中优势类型的面积增加,非优势类型的面积减少,随机规则处理法使各景观类型的面积基本上保持不变,随尺度变大,整个景观和多数类型的最大斑块面积指标增加;最小斑块面积等于尺度大小的平方;平均斑块面积都增加;斑块数迅速减少,在优势规则系列中,多样性指标减小,而在随机规则处理中,基本没有变化,聚集度随尺度的增大而减小,但测量尺度固定的情况下,随图分辨率的提高而增大,随尺度的增加,Moran’s Ⅰ指标减小,景观类型在空间上趋于随机分布,但是测量尺度固定的情况下,随图分辨率的提高而增大,景观类型在空间上趋于聚集分布。