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Dynamic Evolution of NDVI in Qinling Mountains from 2000 to 2019

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Asian Agricultural Research 2021年第4期13卷 24-25页

作者： liangyan yang Lei SHI Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co. LtdXi an 710075China Institute of Land Engineering and Technology Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co.Ltd.Xi an 710021China Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering Ministry of Natural ResourcesXi an 710021China Shaanxi Provincial Land Consolidation Engineering Technology Research Center Xi an 710075China

[Objectives]To investigate the dynamic evolution of vegetation index in Qinling Mountains from 2000 to 2019.[Methods]Based on MODIS13 NDVI data,the regularity of dynamics of vegetation index in Qinling Mountains from 2000 to 2019 was analyzed using maximum value composite method and trend analysis method.[Results]The NDVI in Qinling Mountains was in the range of 0.799-0.863 during *** showed a slow upward trend overall,and the growth rate was 0.033/(10 a).The area with declined NDVI accounted for 4.111%of the study *** was distributed in the surrounding areas of cities,and was manly affected by the process of *** improved area accounted for 36.224%of the study *** was widely distributed in Qinling Mountains,and was mainly affected by natural factors and national policies.[Conclusions]This study provides a basis for the protection of ecological environment and the sustainable development and utilization of resources in Qinling Mountains.

关键词： Qinling Mountains Vegetation index Maximum value composite Trend analysis

Discussion on Soil Sampling Technology Based on the Experience of Yuanzegou Small Watershed

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Asian Agricultural Research 2022年第3期14卷 36-37页

作者： Tingting MENG liangyan yang Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co. Ltd.Xi'an 710075China Institute of Land Engineering and Technology Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co.Ltd.Xi'an 710075China Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering Ministry of Natural ResourcesXi'an 710075China Shaanxi Engineering Research Center of Land Consolidation Xi'an 710075China

Based on the experience of soil sampling in Yuanzegou small watershed,several matters needing attention in soil field sampling are *** paper focuses on the layout of sampling points,soil sample collection,soil sample preparation and matters needing attention about potential factors in soil field sampling,with a view to providing reference for undergraduates,master students or non-subject experimenters who are about to carry out experiments in this discipline.

关键词： Soil science Field sampling Matters needing attention

基于SVR的旱区稀疏植被覆盖下土壤水分遥感反演

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地球信息科学学报 2019年第8期21卷 1275-1283页

作者：王雅婷孔金玲杨亮彦李健锋张文博长安大学地球科学与资源学院西安710054 长安大学地质工程与测绘学院西安710054

中国西北半干旱区降水稀少、蒸散强烈,土壤水分作为重要的生态因子,影响着土壤-大气界面的能量平衡。支持向量回归模型具有估算精度高、可处理非线性问题、泛化能力强等优点,近年来被应用于土壤水分反演研究中,但已有模型极少考虑地表... 详细信息

中国西北半干旱区降水稀少、蒸散强烈,土壤水分作为重要的生态因子,影响着土壤-大气界面的能量平衡。支持向量回归模型具有估算精度高、可处理非线性问题、泛化能力强等优点,近年来被应用于土壤水分反演研究中,但已有模型极少考虑地表粗糙度因素的影响,导致反演精度受到一定限制。因此,本文以内蒙古乌审旗为研究区,采用水云模型去除地表稀疏植被覆盖的影响,提取全极化Radarsat-2 SAR影像裸土后向散射系数(σsoil^0),并利用AIEM模型和Oh模型建立后向散射系数数据库,采用LUT法模拟地表有效粗糙度参数,构建基于支持向量回归的土壤水分反演模型,并系统地对比分析了不同极化方式的后向散射系数作为数据源的土壤水分反演结果。研究结果表明:不考虑粗糙度参数的单数据源作为模型参数时,同极化数据反演结果比交叉极化具有更高的反演精度;当模型参数为考虑粗糙度的多源数据时,不同极化数据的反演精度均有所提高,其中数据源为σvv^0和粗糙度参数时,反演结果最好(R^2=0.917,MAE=3.980%,RMSE=5.187%)。研究结果可为旱区稀疏植被覆盖地表土壤水分的遥感监测提供技术支持。

关键词： SVR Radarsat-2 AIEM模型有效粗糙度参数土壤水分反演西北半干旱区内蒙古乌审旗稀疏植被

治沟造地背景下延安市土地利用与生态系统服务价值变化

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生态科学 2023年第5期42卷 57-65页

作者：王晶杨亮彦孔辉刘思琪陕西省土地工程建设集团有限责任公司陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司自然资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室陕西省土地整治工程技术研究中心自然资源部土地工程技术创新中心西安710075 西安理工大学水利水电学院西安710048

治沟造地是延安市实施的一项增加耕地面积、保障粮食安全、保护生态环境的重大生态环境治理工程。研究治沟造地工程背景下延安市土地利用及生态系统服务价值变化,对科学评价治沟造地工程生态效益及黄土高原生态保护和高质量发展具有重... 详细信息

治沟造地是延安市实施的一项增加耕地面积、保障粮食安全、保护生态环境的重大生态环境治理工程。研究治沟造地工程背景下延安市土地利用及生态系统服务价值变化,对科学评价治沟造地工程生态效益及黄土高原生态保护和高质量发展具有重要意义。基于2010、2018年Landsat TM/OLI遥感影像,运用单位面积价值当量因子法,定量分析了延安市2010—2018年土地利用及生态系统服务价值变化特征。结果表明:延安市主要土地利用类型为草地、林地和耕地,研究期内延安市土地利用类型变化主要为三者互相转化,变化幅度不大,维持在比较稳定的状态;延安市生态系统服务价值从2010年的955.91亿元增加到2018年的958.56亿元,增幅为0.28%,草地和林地为生态系统服务价值贡献最大;疏林地、高覆盖草地和水域是生态系统服务价值变化的主要贡献因子和敏感因子;延安市各项生态系统服务功能中,调节服务是最重要的功能,其中气候调节价值最大,研究时段所有单项生态系统服务价值变化幅度均小于1%。

关键词：土地利用生态系统服务价值治沟造地延安市

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陕西卤泊滩盐渍地生态环境遥感监测研究

西部大开发（土地开发工程研究） 2019年第12期 1-5页

作者：杨亮彦程杰陕西省土地工程建设集团有限责任公司陕西西安710075 陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司陕西西安710021 自然资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室陕西西安710021

针对土壤盐渍化地区难以进行信息有效提取和动态监测的问题,本研究构建了改进后的土壤盐渍化生态指数(MSSEI)。利用主成分分析方法,获取卤泊滩1994~2015年的生态环境状况指标。结果表明,在卤泊滩盐渍化区,湿度指数和植被指数对研究区生... 详细信息

针对土壤盐渍化地区难以进行信息有效提取和动态监测的问题,本研究构建了改进后的土壤盐渍化生态指数(MSSEI)。利用主成分分析方法,获取卤泊滩1994~2015年的生态环境状况指标。结果表明,在卤泊滩盐渍化区,湿度指数和植被指数对研究区生态环境起正面的贡献;而土壤盐度—建筑指数和地表反照率对卤泊滩生态环境起负面影响;卤泊滩土壤盐渍化生态指数MSSEI 1994~2003年均值从0.607下降到0.572;2003~2015年均值从0.572上升到0.673。因此,通过对卤泊滩土壤盐渍化的综合治理,其生态环境质量呈现逐渐好转的趋势。

关键词：卤泊滩土壤盐渍化生态环境

生物有机肥施用量对土壤有机碳组分及酶活性的影响

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北方园艺 2022年第17期 86-91页

作者：孟婷婷杨亮彦孔辉刘金宝陕西省土地工程建设集团有限责任公司陕西西安710075 陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司陕西西安710075 自然资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室陕西西安710075

以塿土为试材,采用室内盆栽培养方法,设置0(T0)、10 g·kg^(-1)(T1)、20 g·kg^(-1)(T2)、30 g·kg^(-1)(T3)、40 g·kg^(-1)(T4)5个生物有机肥施用水平,研究了生物有机肥施用量对土壤有机碳(SOC)、溶解性有机碳(DOC)、易氧化性有机碳(R... 详细信息

以塿土为试材,采用室内盆栽培养方法,设置0(T0)、10 g·kg^(-1)(T1)、20 g·kg^(-1)(T2)、30 g·kg^(-1)(T3)、40 g·kg^(-1)(T4)5个生物有机肥施用水平,研究了生物有机肥施用量对土壤有机碳(SOC)、溶解性有机碳(DOC)、易氧化性有机碳(ROC)、微生物生物量碳(MBC)含量及过氧化氢酶、蔗糖酶活性的影响,以期为陕西关中塿土区生物有机肥的施用提供参考依据。结果表明:生物有机肥可显著增加SOC、DOC、ROC、MBC含量及过氧化氢酶、蔗糖酶的活性。在整个培养期内,SOC含量随着时间的延长而降低,DOC、ROC、MBC及蔗糖酶和过氧化氢酶活性随着时间的延长而增加。Pearson相关分析表明,除蔗糖酶外,有机碳组分间及有机碳组分与过氧化氢酶呈极显著正相关关系。生物有机肥的施用提高了塿土有机碳活性组分含量和酶活性,但各组分的最大值对施用量的反映不同。

关键词：生物有机肥有机碳组分酶活性施用量 Pearson相关分析

基于MODIS数据的延安市近20年植被时空动态研究

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西部大开发（土地开发工程研究） 2020年第3期5卷 64-70页

作者：杨亮彦孟婷婷陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司陕西西安710021 陕西省土地工程建设集团有限责任公司陕西西安710075 自然资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室陕西西安710021 陕西省土地整治工程技术研究中心陕西西安710075

基于MOD13A1数据,分析延安市近20年植被时空动态变化特征,探明影响植被指数变化的因素。利用最大值合成法获取延安市各年NDVI空间分布图,通过趋势线分析法获取植被指数的动态变化,结合气象数据分析降水与气温对植被指数的影响。结果表明... 详细信息

基于MOD13A1数据,分析延安市近20年植被时空动态变化特征,探明影响植被指数变化的因素。利用最大值合成法获取延安市各年NDVI空间分布图,通过趋势线分析法获取植被指数的动态变化,结合气象数据分析降水与气温对植被指数的影响。结果表明:延安市2000~2019年植被指数在0.54~0.75之间,其空间分布呈现南高北低的特征,与延安市土地利用类型分布相符,在时间分布上,呈现显著上升趋势,整体上升速率为0.095/10 a;2000~2019年,延安市79.83%的区域植被呈改善的趋势,主要分布在延安市北部和东部的黄土梁峁、沟壑区,退化的区域占延安市的0.34%,主要分布在延安市城区及县级城市的城郊区域,呈点状和条带状分布;2000~2012年,人类活动是决定植被指数状况的主导因素,2013~2019年影响延安植被生长的主要因素是水热条件。综上所述,延安市植被指数呈现上升趋势,国家政策退耕还林还草工程取得了巨大成就,改善了延安市整体的生态环境。

关键词：延安市植被指数时空动态变化趋势线分析法

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毛乌素沙地蒸散发时空分布及影响因素分析

中国农业科技导报 2022年第10期24卷 169-178页

作者：杨亮彦黎雅楠范鸿建王雅婷陕西省土地工程建设集团有限责任公司西安710075 陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司西安710021 山东省城乡规划设计研究院有限公司济南250013

毛乌素沙地存在水资源短缺和生态环境脆弱的问题,探究其蒸散发时空格局可为区域水资源开发利用和生态环境保护提供依据。基于2000-2019年MOD16数据分析毛乌素沙地蒸散发(evapotranspiration,ET)年际变化及其空间分布特征,选取气象数据... 详细信息

毛乌素沙地存在水资源短缺和生态环境脆弱的问题,探究其蒸散发时空格局可为区域水资源开发利用和生态环境保护提供依据。基于2000-2019年MOD16数据分析毛乌素沙地蒸散发(evapotranspiration,ET)年际变化及其空间分布特征,选取气象数据、植被指数和土地利用/土地覆盖数据,通过趋势和相关系数分析其对ET的影响。结果表明:毛乌素沙地ET在空间上表现出显著的区域差异性,整体呈西北低、东南高的分布规律,2000-2019年的均值为258.8 mm;2000-2019年毛乌素沙地ET呈快速上升趋势,平均变化速率为6.87 mm·a^(-1);ET与降水量相关系数为0.74,与气温无明显相关性,不同土地利用/覆被的ET存在明显差异性;ET与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)空间分布和年际变化曲线一致,二者全区域决定系数为0.6288。在降水量、土地利用/覆被、NDVI等因素共同影响下,2000-2019年毛乌素沙地ET明显增加,其中降水量是毛乌素沙地气候条件的主要因素,NDVI是影响同一时期ET的重要因素。该研究为毛乌素沙地生态水源涵养与保护提供理论基础和科学依据,对研究区落实水资源管理制度和生态环境保护政策具有重要的指导意义。

关键词：毛乌素沙地蒸散发时空分布影响因素气候条件

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洪水淹没范围快速提取模型研究

灌溉排水学报 2021年第S1期40卷 26-32页

作者：李健锋张宗科魏显虎杨亮彦叶虎平陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司西安710021 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院中国-斯里兰卡水技术研究与示范联合中心北京100085 陕西省土地工程建设集团有限责任公司西安710075

【目的】洪水灾害是威胁人类生存和经济发展的十大自然灾害之一,为快速准确地获取洪水淹没范围,有力支持洪水灾情评估、救援以及资源调配。【方法】本文基于Google Earth Engine云平台,以斯里兰卡中东部为水体提取研究区,从目视判读与... 详细信息

【目的】洪水灾害是威胁人类生存和经济发展的十大自然灾害之一,为快速准确地获取洪水淹没范围,有力支持洪水灾情评估、救援以及资源调配。【方法】本文基于Google Earth Engine云平台,以斯里兰卡中东部为水体提取研究区,从目视判读与定量分析2个角度对比分析了大津法(OTSU)-阈值模型提取Sentinel-1影像水体和OTSU-归一化水体指数(NDWI)模型提取Sentinel-2影像水体的精度;结合地形建模后的山体阴影掩膜数据,构建了基于Google Earth Engine和Sentinel-1/2影像的洪水淹没范围快速提取模型,并应用于2017年5月斯里兰卡马塔拉区和2020年7月鄱阳湖区的特大洪灾分析。【结果】经过分析发现有云区域Sentinel-1影像的提取精度明显高于Sentinel-2影像,能有效地避免云和云阴影对水体提取结果的影响;无云区域Sentinel-2影像的提取结果较好,能比较准确地提取出水体的边界;2种影像均存在山体阴影误分为水体的现象。本文提出的模型在2个研究区内均可以有效地识别出洪水淹没范围,马塔拉区的提取结果与IWMI发布的存在高度的一致性,鄱阳湖区的灾情分析结果与江西省国防科技信息和卫星应用中心发布的洪灾信息一致。【结论】该模型效率高、可行性强、时间成本低,有效地避免了耗时的影像下载以及预处理操作,能近实时地进行洪水淹没范围测绘,可广泛应用于洪灾应急监测。

关键词： Google Earth Engine 洪水灾害 Sentinel-1/2 快速提取 OTSU