喀斯特石漠化空间分布信息遥感提取技术与时空演变
文献类型:学位论文
作者 | 王明明 |
答辩日期 | 2019 |
文献子类 | 硕士 |
授予单位 | 中国科学院大学 |
授予地点 | 中国科学院地球化学研究所 |
导师 | 李世杰、白晓永、谢兴能 |
关键词 | 喀斯特石漠化信息提取 植被覆盖度 岩石裸露率 地表反照率 |
其他题名 | The remote sensing extraction technology and spatial-temporal evolution of Karst Rocky Desertification spatial distribution information |
英文摘要 | 中国西南喀斯特地区石漠化生态灾难已经严重制约了当地经济和社会发展,亟需对喀斯特石漠化进行治理,而对其空间分布信息准确提取是必不可少的。针对现有喀斯特石漠化信息提取技术存在不能发生喀斯特石漠化范围提取不准确,不同空间尺度喀斯特石漠化指标不统一、综合研究缺乏,尚未形成统一的技术体系,且对于大区域喀斯特石漠化的时空演变分析较少、相关因子研究繁杂等问题,特别是考虑传统石漠化信息提取精度虽高,但提取时间成本、人力物力较大,而且会部分受到人为主观因素的影响,为实时、高效地服务于大尺度资源环境规划、石漠化综合治理,亟需基于传统石漠化信息提取方法,构建不同空间尺度喀斯特石漠化快速高效的石漠化信息提取方法。本文以典型喀斯特流域尺度-后寨河流域,县域尺度(凤冈、德江、思南三个县)以及贵州省为研究对象,基于高精度影像识别提取并剔除不能发生喀斯特石漠化范围,进而分别利用传统喀斯特石漠化信息提取方法、增加考虑地表反照率后改进的喀斯特石漠化信息提取方法以及基于植被覆盖度、岩石裸露率、坡度、土壤有机碳(SOC)等相关因子对石漠化的贡献率所建立的大尺度喀斯特石漠化信息快速提取方法,对流域尺度、县域尺度、省域尺度喀斯特石漠化信息进行提取及精度验证,揭示不同空间尺度上喀斯特石漠化的时空演变规律,同时探明喀斯特石漠化分布与其关键自然、人为驱动因子的相关关系,初步构建适用于不同空间尺度的喀斯特石漠化信息提取技术方法体系,为流域尺度、县域尺度、省域尺度喀斯特石漠化综合治理提供技术方法支撑,同时得出2005年至2015年间典型喀斯特流域时空演变数据和规律分析。研究结果表明:(1)针对不同空间尺度喀斯特石漠化信息提取方法体系,本文基于传统喀斯特石漠化信息提取方法和指标因子,通过分析相关因子地表反照率、坡度、SOC与石漠化间的关系,提出了适用于流域、县域、省域尺度的喀斯特石漠化信息提取方法体系,具体如下:① 基于流域尺度的石漠化空间分布信息遥感提取技术:可以考虑在流域利用高清影像计算岩石裸露率、植被覆盖度,并基于传统石漠化信息提取的方法进行流域喀斯特石漠化信息提取,精度较高,同时操作方法简单,便于实现。② 基于县域尺度的石漠化空间分布信息遥感提取技术:在进行县域尺度喀斯特石漠化信息提取时,受喀斯特石漠化提取数据量增加的影响,提取过程变得缓慢,提取效率降低。可以考虑使用影像进行监督分类、决策树分类等建立县域尺度土地利用分布图,并用其来剔除不能发生喀斯特石漠化范围以减少计算工作量。同时通过分析流域喀斯特石漠化信息提取结果与地表反照率之间的相关关系,引入地表反照率作为石漠化发生范围的检验和校正,经过精度验证分析,该方法在县域尺度具有较好的适用性,而且便于实现。③ 基于省域尺度的石漠化空间分布信息遥感提取技术:此外,对省域尺度喀斯特石漠化信息快速提取,本文基于县域尺度的石漠化信息提取结果建立了快速提取石漠化的模型,通过对贵州省喀斯特石漠化信息提取和结果验证,发现该方法在大尺度喀斯特石漠化宏观信息提取和监测方面具有处理简单、工作量小、快速高效同时基本满足精度需求等优点。(2)基于上述不同空间尺度喀斯特石漠化信息提取指标因子和方法,本文分别对流域尺度、县域尺度、省域尺度喀斯特石漠化信息进行了提取,其时空分布及演变存在以下特点:① 后寨河流域喀斯特石漠化呈现以下趋势:2005年至2010年后寨河流域喀斯特石漠化程度减轻、未发生变化以及加重的面积占比分别为8.3%、 50.7%、41%, 2005年至2010年后寨河流域喀斯特石漠化程度整体在恶化,在后寨河流域西南部分和中部极少区域喀斯特石漠化程度有所减轻,其余区域基本未发生变化。2010年至2015年后寨河流域喀斯特石漠化程度减轻、未发生变化以及加重的面积占比分别为57.6%、30%、 12.4%,在2010年至2015年后寨河流域喀斯特石漠化程度大部分区域都呈减轻状态,而且喀斯特石漠化程度减轻强度较大,在后寨河南侧大部分区域喀斯特石漠化程度都呈减轻状态,且强度较大。综上所述,在2005年至2015年间,后寨河流域喀斯特石漠化演变因贵州省2008年至2010年开始实施退耕还林还草等喀斯特石漠化综合治理工程而呈现先恶化,后减轻的状态,同时通过对该区域喀斯特石漠化分布与地表反照率、坡度的相关分析发现,地表反照率和坡度可以作为喀斯特石漠化研究的辅助表征因子和驱动因子。② 黔北三县喀斯特石漠化呈现以下趋势:2005年至2010年黔北三县喀斯特石漠化程度减轻、未发生变化、加重的面积占比分别为50.6%、18.9%、30.5%,黔北三县石漠化情况总体上是减轻状态,而且从2005年至2010年黔北三县的重度石漠化减少比较明显,除了在德江县边界部分等存在部分恶化,在思南县东南侧、凤冈县西南侧、德江县北侧等石漠化程度减轻都比较明显;2010年至2015年黔北三县石漠化程度减轻、未发生变化、加重的面积占比分别为33.6%、50.2%、16.4%,在2010年至2015年黔北三县喀斯特石漠化程度大部分区域都呈明显减轻状态,只在德江县中心部分存在石漠化程度加剧,而该区域为德江县人口聚集区,主要为人为活动影响。受贵州省喀斯特石漠化综合治理影响,在研究区域的尺度扩大后,喀斯特石漠化总体的演变趋势表征比较明显,而小区域喀斯特石漠化的时空演变趋势被弱化了,因而亟需对不同空间尺度喀斯特石漠化进行综合研究,以达到对喀斯特石漠化的有针对性的治理。而且通过本文研究发现,在和流域尺度采用同样空间分辨率遥感影像进行喀斯特石漠化信息提取的前提下,流域尺度上喀斯特石漠化的演变空间分布呈现小斑块儿状、区块儿状,县域尺度上喀斯特石漠化石漠化的演变则呈现比较细碎状态。③ 贵州省喀斯特石漠化呈现以下趋势:从2005年至2015年贵州省喀斯特石漠化整体呈现减轻状态,但是也存在一些区域喀斯特石漠化状态加重,主要是贵州省中部和南侧部分小区域。从2005年至2010贵州省喀斯特石漠化程度减轻、未发生变化、加重的面积占比分别为35.6%、38.5%、25.9%,2010年至2015年黔北三县石漠化程度减轻、未发生变化、加重的面积占比分别为36.5%、40.2%、23.3%,可以发现石漠化减轻和未发生变化的面积占比相对县域、流域尺度明显降低,而且通过对比2005年至2010年与2010年至2015年贵州省喀斯特石漠化时空演变发现,虽然喀斯特石漠化总面积在减少,但是存在部分区域石漠化好转后又恶化的情形,这与贵州省人均耕地占有量少,人地矛盾比较突出所造成的,因而对于石漠化的治理,人地矛盾的问题解决十分重要。(3)喀斯特石漠化的关键自然、人为驱动因子对其驱动特征:本文对喀斯特石漠化的关键自然驱动因子、人为活动驱动因子及相关表征因子进行了分析,通过本文研究发现喀斯特石漠化发生区域主要发生于2°— 22°的中等坡度之间、地表反照率为0.12 — 0.21之间,而且随着坡度增加潜在喀斯特石漠化、重度喀斯特石漠化发生率增高,轻度喀斯特石漠化和中度喀斯特石漠化发生率降低,随着地表反照率增加潜在喀斯特石漠化、轻度喀斯特石漠化发生率增高,中度喀斯特石漠化、重度喀斯特石漠化发生率降低。可以发现,喀斯特石漠化的分布与其地表反照率具有一定关系,可以考虑将地表反照率作为喀斯特石漠化提取的表征因子,同时,喀斯特石漠化的驱动因素坡度在喀斯特石漠化的分布上与人为活动协同控制、影响。除此之外,针对喀斯特石漠化的人类活动影响因子,本文选取人口密度和GDP空间数据对其与石漠化间的关系进行了分析,发现人口密度和GDP对于喀斯特石漠化也具有明显的相关关系,受人类活动密度与人类活动强度的影响,喀斯的石漠化的分布呈现明显的地带性。 |
语种 | 中文 |
页码 | 69 |
源URL | [http://ir.gyig.ac.cn/handle/42920512-1/10760] ![]() |
专题 | 地球化学研究所_研究生 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王明明. 喀斯特石漠化空间分布信息遥感提取技术与时空演变[D]. 中国科学院地球化学研究所. 中国科学院大学. 2019. |
入库方式: OAI收割
来源:地球化学研究所
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