中国北方耕地变化检测及变化类型识别方法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 李科为 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 石玉麟 ; 许尔琪 |
| 关键词 | 耕地 变化检测 物候信息 变化类型与格局 遥感云计算 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 自然地理学 |
| 英文摘要 | 准确、及时的耕地变化及变化类型信息对于耕地动态监测、粮食安全和区域可持续发展具有重要意义。遥感技术能够高效、快速获取耕地的生长特征及物候信息，是大区域范围识别耕地变化和耕地空间分布的重要手段。然而，现有变化检测算法侧重于通过预测值和观测值的物候轨迹偏差来确认变化的发生，容易忽略时间序列中的细微变化，导致其对变化幅度较小的耕地变化提取不足，对处于土地覆被变化过渡期的变化时间检测不准确。此外，耕地变化受到自然要素和人为活动的共同影响，不同作物类别、种植制度和气候环境下的耕地具有复杂的光谱特征和时间特征，难以从环境噪声和伪变化中有效区分耕地变化。最后，已有土地覆被产品的耕地定义中未明确区分大田作物和多年生作物，不利于农业生产管理、生态系统服务评估以及相关政策制定。 针对以上问题，本研究聚焦中国北方地区，基于Google Earth Engine云计算平台获取全部可用的Landsat系列和Sentinel系列遥感影像，提出了基于多时段物候相似性和稳定性的大区域范围长时序耕地变化检测方法，生成中国北方地区长时间序列耕地变化数据集，阐明中国北方地区耕地变化特征；结合变化数据集，基于多源土地覆被数据融合、多年生木本农作物的物候提取规则和训练样本迁移，实现耕地产品快速更新，刻画耕地时空格局；基于Sentinel数据协同和分时段分层分类的耕地变化类型识别方法，获取不同耕地变化类型的时空分布格局，重点刻画撂荒、退耕还林还草和农业结构调整间的差异。本论文具体开展研究如下： （1）耦合多时段物候相似性和稳定性的变化检测算法和年度分布数据生成了中国北方地区的耕地变化，使用多时段谐波拟合轨迹的标准化相对变化向量放大了耕地的物候差异。通过分层随机抽样的样本点对变化检测的精度进行验证，结果表明总体精度可以达到0.8，相较于CCDC算法提高约11.0%，有效提高了对变化幅度较小和频繁变化的耕地变化识别，同时提高了土地覆被过渡期变化检测时间的及时性。 （2）基于时序一致性分析、耕地变化数据集和年度耕地产品生成的更新产品改善了已有产品在混合像元和典型地物光谱混淆区域的制图精度，减轻了已有耕地产品过解译的情况，更好地刻画了多年生木本农作物和耕地变化区域耕地的空间分布格局，尤其是在实施大规模退耕还林还草和农业结构调整的区域，实现了与国土资源调查结果更好的相关性。 （3）基于高精度长时间序列耕地产品，反映出中国北方变化耕地的空间格局总体表现为城市周边缩减、向干旱区扩张的趋势。1992-2023年间我国北方地区耕地减少的速率逐渐放缓，表明严格的耕地保护政策取得一定成效。2000年前新增耕地主要位于东北区的三江平原和松嫩平原，而2005年后新增耕地主要位于内蒙古东部地区以及西北干旱区。黄淮海区的耕地减少面积呈现上升趋势，建设用地扩张和园地面积增加是耕地减少的驱动因素之一。更新产品强调了西北干旱区、黄土高原区和黄淮海区园地扩张导致的耕地减少，以及黄土高原区高标准梯田建设带来的耕地增加。 （4）基于Sentinel数据协同，结合耕地变化数据集和分时段土地覆被分类，设计分层识别框架描述了中国北方地区不同耕地变化类型的时空格局。研究发现退耕还林还草、城市化占用耕地、农业结构调整和撂荒是中国北方地区耕地减少的主要原因，其中因农业结构调整而出现园地扩张主要分布在陕西省、山东省、山西省、甘肃省和新疆自治区。建议未来应针对区域差异提出相应的耕地保护政策，兼顾粮食安全、农民经济效益和区域生态效益。 本研究为大区域耕地变化检测、长时序耕地产品快速更新、大田作物和多年生作物的区分以及耕地变化类型识别提供了参考，提高了变化检测的精度，并降低了年度耕地产品更新的复杂性。此外，本研究生成的耕地变化数据集为耕地保护政策制定、农田生态系统碳收支和国家粮食安全提供了基础数据支撑。 |
| 学科主题 | 自然地理学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 114 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217304]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李科为. 中国北方耕地变化检测及变化类型识别方法研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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