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不同土地覆被下岩溶洞穴滴水的水文特征

中国岩溶 2024年第3期43卷 627-639页

作者：范宏岱胡运迪周忠发胡德勇张宇超黄正周王登超尚运李航贵州师范大学地理与环境科学学院贵州贵阳550025 贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地贵州贵阳550025 贵州省地质矿产勘查开发局一0五地质大队贵州贵阳550018 中国环境科学研究院北京100012 中国科学院地球化学研究所环境地球化学国家重点实验室贵州贵阳550081

土地覆被类型是水循环过程的重要影响因子,为探究不同土地覆被下洞穴滴水的水文特征及其影响因素,文章选取了贵州岩溶区不同土地覆被下的清江洞(土层厚,植被中等)、广顺洞(土层薄,植被好)和石将军洞(土层薄,植被差,顶板厚)3个洞穴,基于... 详细信息

土地覆被类型是水循环过程的重要影响因子,为探究不同土地覆被下洞穴滴水的水文特征及其影响因素,文章选取了贵州岩溶区不同土地覆被下的清江洞(土层厚,植被中等)、广顺洞(土层薄,植被好)和石将军洞(土层薄,植被差,顶板厚)3个洞穴,基于滴水流量、土壤含水量及气象数据进行研究。结果表明:(1)3个洞穴的滴水流量均存在季节性变化规律,滴水在降水输入少的旱季易发生断流;(2)由于土壤的截留和储存作用,使得洞顶土层覆盖厚的清江洞相较于广顺洞和石将军洞在雨季8月到10月期间表现出特有的流量低值现象,且全年土壤含水量的最低值也出现在此时期;(3)3个洞穴滴水流量的年均值为石将军洞(1.185 mL·min^(-1))>清江洞(0.600 mL·min^(-1))>广顺洞(0.236m L·min^(-1)),流量的全年稳定程度为石将军洞>广顺洞>清江洞;(4)植被对洞穴滴水水文特征的影响弱于土壤,土壤发育较好的洞穴(清江洞)比土层薄但植被覆盖高的广顺洞全年更容易断流,另外顶板厚度大的洞穴(石将军洞)全年滴水流量稳定程度最好。综上,洞穴滴水流量除受降水、气温、湿度等气象条件影响外,还受土地覆被、含水层顶板厚度的影响。

关键词：土地覆被滴水水文特征流量土壤含水量

降雨和土地覆被变化对三川河流域水沙的影响分析

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山西水利科技 2024年第1期 60-65页

作者：张敏山西农业大学水土保持科学研究所山西太原030013

黄河流域气候变化和人类活动对流域水沙过程均产生了深刻的影响。该研究以晋西三川河流域为对象,基于1999-2019年实测水文数据和遥感影像,采用M-K法揭示降雨量、径流量与输沙量的变化特征,结合回归分析法阐明降雨和土地覆被变化对径流... 详细信息

黄河流域气候变化和人类活动对流域水沙过程均产生了深刻的影响。该研究以晋西三川河流域为对象,基于1999-2019年实测水文数据和遥感影像,采用M-K法揭示降雨量、径流量与输沙量的变化特征,结合回归分析法阐明降雨和土地覆被变化对径流、输沙的影响。通过研究,可科学认识降雨和土地覆被变化对三川河流域水沙突变的影响,对黄河流域生态保护和高质量发展具有重要意义。

关键词：三川河流域径流输沙降雨土地覆被

土地覆被对岩溶洞穴滴水水文特征的影响 ——基于控制性实验与野外监测研究

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土地覆被对岩溶洞穴滴水水文特征的影响 ——基于控制性实验与野...

作者：范宏岱贵州师范大学

学位级别：硕士

近年来,人类活动所产生的大量CO2等温室气体已经导致了人为的“温室效应”,并对地球表层系统和全球气候产生了直接影响。全球温度的持续上升,导致各种极端天气事件频发,迫切需求科学家对未来气候进行预测并提出相应的应对措施。已有研... 详细信息

近年来,人类活动所产生的大量CO2等温室气体已经导致了人为的“温室效应”,并对地球表层系统和全球气候产生了直接影响。全球温度的持续上升,导致各种极端天气事件频发,迫切需求科学家对未来气候进行预测并提出相应的应对措施。已有研究表明对古气候进行分析与重建可以帮助人们了解过去气候的变化规律,从而对未来气候变化进行预测,因此现代学者主要关注于利用石笋等洞穴沉积物来进行古气候重建以达到对未来气候进行预测的目的。然而洞穴滴水是石笋形成的主要物质基础,其水文特征会对石笋的同位素与微量元素组成产生影响,因此对洞穴滴水的水文特征及其影响因素进行研究具有很强的必要性。已有研究表明不同的土地覆被会对流域以及洞穴滴水的水文特征产生影响,但由于野外流域存在边界不确定性等诸多干扰因素,限制了学者对野外洞穴滴水水文特征影响因素的研究,因此本文采用控制性实验与野外监测相结合的研究方式,以普定沙湾实验场中的5个径流小区（裸岩地、裸土地、耕地、草地、灌木丛地）和野外的3个顶部土地覆被不同的岩溶洞穴（广顺洞、清江洞、石将军洞）作为研究对象,对各径流小区的水循环特征与野外洞穴滴水的水文特征进行对比分析,以求揭示不同土地覆被对于流域水循环特征以及洞穴滴水水文特征的影响。在研究过程中,我们对实验站5个径流小区水体的蒸散率、降水向地下水的入渗率、地下水得到的补给量进行了量化,将不同流域的地下水水位高度、排放量结合当地的降水与温度数据进行了对照,分析了5个径流小区地下水水位高度、排放量的季节性变化规律以及影响因素。对野外3个岩溶洞穴的滴水电导率、滴水饱和指数、滴水流量数据以及洞穴顶部的土壤含水量数据进行了监测,并将这些数据与当地的气象数据进行对照,分析了洞穴滴水电导率、滴水饱和指数、滴水流量、顶部土壤含水量的季节性变化规律以及影响因素,探究了各数据之间存在的联系。研究结果表明:（1）5个径流小区的地下水位存在比较明显的季节性变化规律,与降水响应,总体呈现雨季较高、旱季较低的变化特征;地下水排放量总体呈现雨季波动较大、旱季波动较小的变化特征;径流小区地下水全年总排放量为:裸岩地（2.146 L/min）>灌木丛地（1.582 L/min）>裸土地（1.457 L/min）>耕地（1.360 L/min）>草地（1.193 L/min）。（2）不同的土地覆被会影响流域的水量分配。在气候、含水层厚度等其他条件都相同的情况下,5个径流小区全年地下水接受降水的补给量为:裸岩地（1.122 m）>裸土地（0.773 m）>灌木丛地（0.751m）>耕地（0.593 m）>草地（0.51 m）;降水向地下水的入渗率为:裸岩地（98.4%）>裸土地（67.8%）>灌木丛地（65.8%）>耕地（52%）>草地（44.7%）。因此在不同的土地覆被之下,径流小区降水向地下的入渗率、降水向地下水的补给量以及流域水体的蒸散率都不相同,裸岩地降水向地下水的入渗率以及补给量要远高于有植被与土壤覆盖的其他4个径流小区。另外同样拥有土壤覆盖但植被类型不同的流域受到的蒸散率不同,降水向地下水的入渗率和补给量也存在很大差异。（3）洞穴滴水电导率、饱和指数与外界降水的响应可以在一定程度上侧面反映洞穴对其滴水的调蓄作用。3个洞穴滴水的电导率、饱和指数季节变化各自存在一定特点:广顺洞滴水的电导率与饱和指数不存在比较明显的季节性变化规律,主要呈现出随场次降水降低而在降水少时升高的变化态势;清江洞滴水电导率呈现雨季高、旱季低的变化态势,饱和指数呈现雨季低、旱季高的变化态势;石将军洞滴水电导率与饱和指数呈现雨季高、旱季低的变化态势,全年波动非常平稳。植被覆盖率较低,土层薄且不连续,顶板含水层厚度较小的洞穴对滴水的调蓄作用较弱,其洞穴滴水电导率与饱和指数对于外界降水响应的程度更加明显。（4）清江洞顶部的土壤含水量存在较为明显的季节性变化趋势,总体呈现雨季较高,波动幅度大,旱季较低,波动幅度小的变化态势。雨季降水丰富,所以土壤含水量总体较高,但由于雨季温度高,场次降水间隔时间长,土壤水受到的蒸发作用强,土壤含水量波动幅度较大;旱季虽降水少,但温度低,蒸发作用小,土壤进入储水阶段,使得土壤含水量较少且波动幅度小。（5）洞穴滴水流量存在明显的季节性变化规律,总体呈现雨季高、旱季低的变化态势。除在旱季降水少时存在正常的易断流期之外,在雨季的8月至10月由于温度高、蒸发作用强烈,也存在另一个易断流期,顶部存在厚层土壤的清江洞的滴水流量对这个易断流期最为敏感。3个洞穴滴水流量的年平均值（滴水流量丰富程度）为:石将军洞（1.185m L/min）>清江洞（0.6m L/min）>广顺洞（0.236m L/min）;滴水流量的Cv值为石将军洞（0.072）<广顺洞（0.481）<清江洞（1.264）,滴水流量全年

关键词：控制性实验土地覆被流域水循环滴水水文特征滴速土壤含水量

基于Markov-PLUS模型的乐山市土地覆被多情景模拟研究

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湖北民族大学学报（自然科学版） 2024年第2期42卷 293-300页

作者：吴轩张天翼王玉贵四川师范大学地理与资源科学学院成都610066 西南土地资源评价与监测教育部重点实验室成都610066

针对如何通过预测未来土地利用结构的变化,以解决不合理的土地覆被类型造成的人地矛盾逐渐尖锐,以及生态、经济、社会发展失衡等问题,通过马尔可夫-斑块生成土地利用模拟(Markov-patch-generating land use simulation,Markov-PLUS)模型... 详细信息

针对如何通过预测未来土地利用结构的变化,以解决不合理的土地覆被类型造成的人地矛盾逐渐尖锐,以及生态、经济、社会发展失衡等问题,通过马尔可夫-斑块生成土地利用模拟(Markov-patch-generating land use simulation,Markov-PLUS)模型,以2000、2010、2020年乐山市土地覆被数据为基础,模拟2030年在自然惯性发展、生态保护、耕地保护3种不同情景下土地覆被的数量以及空间格局的变化,并对其转化情况进行分析。结果表明,Markov-PLUS模型模拟精度较高,可以较好地预测未来乐山市不同发展情景下土地覆被的数量以及空间格局的变化。土地覆被在3种情景中都有变化,耕地、草地、灌木地以及湿地面积在3种情景中均下降,水体、人造地表面积均上升,林地在生态保护情景下上升,其余2种情景下降。3种发展情景对比发现:生态保护情景下能较好保护乐山市生态环境;耕地保护情景下需要更严格的政策干预来保护耕地。该研究通过模拟预测不同情景下乐山市未来土地覆被变化,从而为该地区土地利用规划提供可能的参考。

关键词： Markov-PLUS 土地覆被多情景模拟乐山市未来土地利用

多源30 m分辨率土地覆被数据在蒙古高原的一致性分析和精度评价

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地球信息科学学报 2022年第12期24卷 2420-2434页

作者：仝冉杨雅萍陈晓娜河南大学地理与环境学院开封475001 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 国家地球系统科学数据中心中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

蒙古高原土地覆被的变化表征着区域内生态环境的变化,许多环境问题的研究依赖于准确的土地覆被信息。因此,评估当前全球土地覆被数据在区域尺度上的准确性非常重要。本文以蒙古高原为研究区,从构成相似性、类型混淆程度、空间一致性、... 详细信息

蒙古高原土地覆被的变化表征着区域内生态环境的变化,许多环境问题的研究依赖于准确的土地覆被信息。因此,评估当前全球土地覆被数据在区域尺度上的准确性非常重要。本文以蒙古高原为研究区,从构成相似性、类型混淆程度、空间一致性、绝对精度4个方面,分析了GlobeLand30、GLC_FCS30和FROM_GLC 3种30m高分辨率全球土地覆被数据的一致性和准确性。结果表明:(1) 3种土地覆被数据都显示,草地和裸地是蒙古高原的主要土地覆被类型,任意2种数据的面积序列相关系数都优于0.95;(2) 3种土地覆被数据中完全一致的区域占蒙古高原总面积的61.87%,主要集中在土地表面异质性低的区域;(3) GLC_FCS30数据的总体精度(78.33%)最高,GlobeLand30数据的总体精度(76.85%)次之,FROM_GLC数据的总体精度(75.86%)最低;林地、草地、水体和裸地在3种土地覆被数据中的精度较高(75%以上),灌丛、湿地等地类的精度较低(50%以下)。因此,对蒙古高原土地覆被进行全要素研究时,可以综合考虑选择总体精度最高的GLC_FCS30数据。对特定地类研究的用户,可参考3种土地覆被数据的分类精度有针对性的进行选择。本文可为蒙古高原相关研究选择合适的土地覆被数据提供参考。

关键词：蒙古高原土地覆被全球土地覆被数据土地覆被数据空间一致性精度评价一致性分析 30 m分辨率

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缅甸土地覆被遥感制图和空间格局分析

遥感技术与应用 2022年第1期37卷 148-160页

作者：赵辉王泽根雷光斌边金虎李爱农西南石油大学土木工程与测绘学院四川成都610500 西南石油大学地球科学院与技术学院四川成都610500 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041

在“一带一路”倡议框架下,中缅经济走廊逐步从概念转入实质规划建设阶段,了解和掌握缅甸土地覆被的空间格局和分布特征对于合理开发利用资源、制定务实的经济廊道建设规划具有重要的战略意义。利用Landsat-8 OLI遥感影像数据,基于多分... 详细信息

在“一带一路”倡议框架下,中缅经济走廊逐步从概念转入实质规划建设阶段,了解和掌握缅甸土地覆被的空间格局和分布特征对于合理开发利用资源、制定务实的经济廊道建设规划具有重要的战略意义。利用Landsat-8 OLI遥感影像数据,基于多分类器集成的面向对象迭代分类方法(OIC-MCE),生产了缅甸2015年30 m分辨率土地覆被产品(MyanmarLC-2015)。采用Google Earth高分辨率影像获取验证样本用于产品精度验证,验证结果表明:MyanmarLC-2015产品的总体分类精度为89.05%,Kappa系数为0.87,各类别的用户精度和制图精度均超过72%,能够准确地反映缅甸土地覆被类型的空间格局。根据产品统计,林地是缅甸面积最大的土地覆被类型,占国土面积56.15%,以常绿阔叶林为主,占林地面积83.57%。耕地面积次之,占国土面积27.01%。地形因子对缅甸土地覆被类型空间分布格局有显著的影响,随着海拔升高,呈现出按如下顺序的垂直地带性特征:森林湿地、水田、旱地、落叶灌木林、落叶阔叶林、常绿灌木林、常绿阔叶林、常绿针叶林。从植被生产力的角度来看,缅甸东部、东北部和东南部植被NPP最大,中部干旱地区和南部伊洛瓦底江三角洲植被NPP较低。缅甸2015年植被平均净初级生产力中常绿林地类型高于落叶林地,阔叶林的高于灌木林,耕地中旱地生产力高于水田。

关键词：缅甸土地覆被遥感空间格局植被净初级生产力(NPP)

基于IA_UNet模型的陇西黄土高原土地覆被分类

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兰州大学学报（自然科学版） 2023年第3期59卷 295-302页

作者：胡丛慧刘勇侯建西刘东杰刘怡兰州大学资源环境学院兰州730000 河北长风信息技术有限公司石家庄050000

将Landsat 8 OLI中的2~7波段与缨帽变换得到的亮度、绿度、湿度分量结合作为输入数据组合,在注意力U-Net模型基础上引入位置注意力模块与通道注意力模块,得到改进的注意力U-Net(IA_UNet)模型.结果表明, IA_UNet可以有效地优化U-Net语义... 详细信息

将Landsat 8 OLI中的2~7波段与缨帽变换得到的亮度、绿度、湿度分量结合作为输入数据组合,在注意力U-Net模型基础上引入位置注意力模块与通道注意力模块,得到改进的注意力U-Net(IA_UNet)模型.结果表明, IA_UNet可以有效地优化U-Net语义分割模型的土地覆被分类效能,加权交并比和总精度比注意力U-Net、 FCN、 ResNet-FCN、 U-Net、 Deeplab V3+模型分别提高了0.44%~3.23%和0.25%~2.09%;缨帽变换特征分量的引入有利于分类精度的提高,其分类结果中加权交并比、总精度比仅使用Landsat 8 OLI中2~7波段分别提高了1.17%、 0.73%,比缨帽变换三分量组合分别提高了1.92%、 1.31%.

关键词：土地覆被缨帽变换注意力机制陇西黄土高原 Landsat 8 OLI

基于IA＿UNet模型的甘肃陇西黄土高原土地覆被分类研究

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基于IA＿UNet模型的甘肃陇西黄土高原土地覆被分类研究

作者：胡丛慧兰州大学

学位级别：硕士

陇西黄土高原位于中国黄土高原西端,地貌类型以黄土墚峁丘陵沟壑为主,区域内丘陵沟壑纵横交错,地形破碎复杂。受自然地理环境影响,陇西黄土高原大部分地区较干旱,降雨量稀少且分布不均;区域内植被覆盖率低,北部多为荒漠草原,土壤沙化、... 详细信息

陇西黄土高原位于中国黄土高原西端,地貌类型以黄土墚峁丘陵沟壑为主,区域内丘陵沟壑纵横交错,地形破碎复杂。受自然地理环境影响,陇西黄土高原大部分地区较干旱,降雨量稀少且分布不均;区域内植被覆盖率低,北部多为荒漠草原,土壤沙化、荒漠化现象普遍,水土流失严重,生态环境脆弱。土地覆被在生态环境研究、城市规划与管理、水土保持等方面起着至关重要的作用,其变化研究为区域可持续发展提供了重要的参考。在陇西黄土高原生态监测中土地覆被发挥着指导性作用,但由于该区域内地物分布复杂、地形过于破碎、植被季相变化大,传统土地覆被分类方法存在“椒盐”噪声现象或易忽略破碎地物信息等问题,如何有效提高其土地覆被分类中破碎小目标地物以及复杂边界的分类精度一直是一个有待解决的难题。过去5-6年来深度学习语义分割方法的快速发展为这一问题的解决提供了新的途径。本文利用缨帽变换对地物的区分特性以及卷积神经网络在图像分类中的适用性,基于典型陇西黄土高原区域的Landsat数据,提出一种改进的Attention U-Net(IA＿UNet)模型,为陇西黄土高原复杂的土地覆被分类提供了参考,主要成果以及结论如下:(1)本文结合Landsat数据及野外调查数据,构建了陇西黄土高原会宁县、临洮县和渭源县的土地覆被参考数据集。该数据集注重小目标地物的完整性以及陇西黄土高原的复杂边界。(2)构建陇西黄土高原土地覆被语义分割模型。本文以Attention U-Net语义分割模型为基础,引入位置注意力模块与通道注意力模块增强模型对局部特征和全局特征的提取。将本文提出的IA＿UNet模型与Attention U-Net、FCN、Res Net-FCN、U-Net、Deeplab V3+模型的分割结果进行比较,结果表明,IA＿UNet模型获得的总精度、FWIo U和Kappa系数比其余五种模型分别提高了0.25-2.09%、0.44-3.23%和0.01-0.04。研究发现,IA＿UNet模型可有效提取小目标地物和陇西黄土高原复杂的地物边界。(3)验证了缨帽变换特征分量的引入有利于分类精度的提高。在模型输入数据组合方面的实验表明,将Landsat影像波段(蓝、绿、红、近红外、短波红外1和短波红外2波段)与缨帽变换三分量(亮度、绿度、湿度分量)组合作为输入数据能够有效区分易混淆地物。该输入数据组合得到的总精度、FWIo U和Kappa系数分别为82.76%、71.00%和0.68;与单纯使用Landsat影像波段组合相比,总精度、FWIo U、Kappa系数分别提高了0.73%、1.17%、0.01;与缨帽变换三分量组合相比,总精度、FWIo U、Kappa系数分别提高了1.31%、1.92%、0.02。(4)将本文提出的深度学习方法与现有基于像元(FROM-GLC数据集)和基于对象方法(Globe Land30)得到的结果进行比较,结果表明,本文方法对破碎地物的提取更完整,其获得的总精度、FWIo U和Kappa系数相较于传统的基于像元的分类方法分别提高了23.64%、27.8%和0.41,相较于基于对象的分类方法分别提高了9.83%、14.48%和0.2。(5)本文提出的卷积神经网模型具有一定的时间泛化能力,将本文基于2017年数据训练获得的模型迁移到2002、2009、2015及2021年Landsat影像中,得到的土地覆被分类结果总精度、Kappa系数和FWIo U分别达到80-85.74%、0.67-0.79和67.03-75.05%。其中,2015年得到的总精度、Kappa系数和FWIo U均为最高。对会宁县、临洮县和渭源县2002-2021年四期土地覆被分类结果中水体、居住地、耕地、草地及林地面积进行变化分析,结果表明:近20年间居住地、草地及林地面积呈扩张趋势,会宁县三者分别增加32.72 km、1147.53 km、90.37km;临洮县三者分别增加44.67 km、160.11 km、87.16km;渭源县三者分别增加26.64km、52.59 km、146.44km。耕地呈缓慢减少趋势,会宁县、临洮县和渭源县分别减少2640.01 km、292.22 km、223.14km。水体面积无明显变化趋势。20年间会宁县居住地和林地变化幅度较大,分别为5.3%和6.19%;临洮县居住地变化幅度最大,为6.32%;渭源县同样是居住地变化幅度最大,为4.81%。

关键词：语义分割陇西黄土高原土地覆被缨帽变换注意力机制 Landsat

基于Google Earth Engine的祁连山国家公园土地覆被时空变化分析

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基于Google Earth Engine的祁连山国家公园土地覆被时空变化分析

作者：贺泽宇兰州大学

学位级别：硕士

土地覆被数据获取及其时空变化分析是监测各类自然资源和生态环境,掌握区域植被类型分布和研究土地覆被类型转化的重要手段。祁连山国家公园地形复杂、海拔落差大、垂直地带分异规律明显,研究云计算平台以及最优机器学习算法在山地区域... 详细信息

土地覆被数据获取及其时空变化分析是监测各类自然资源和生态环境,掌握区域植被类型分布和研究土地覆被类型转化的重要手段。祁连山国家公园地形复杂、海拔落差大、垂直地带分异规律明显,研究云计算平台以及最优机器学习算法在山地区域进行长时间序列土地覆被分类的准确性,分析不同地物类型的时空变化对于国家公园自然资源管理和可持续发展具有重要指导意义。本文基于Google Earth Engine云计算平台,以祁连山国家公园为研究区,使用多年云量较少的Landsat 5、Landsat 7、Landsat 8、Sentinel-1、Sentinel-2影像及实地样本数据,结合地形、光谱、纹理、缨帽变换和物候特征,比较了随机森林、支持向量机、分类与回归树、梯度提升树四种机器学习方法及Sentinel-2、Landsat 8两种分辨率数据的土地覆被分类精度,最后选择精度、效果最好的随机森林算法完成1990、2000、2010年和2020年祁连山国家公园土地覆被分类,并利用分类后比较法对三十年来的土地覆被进行了变化分析。主要结论如下:(1)祁连山国家公园土地覆被分类结果:对比2020年Landsat 8数据的分类结果,随机森林、支持向量机、分类与回归树、梯度提升树四种算法的总体精度分别为89.7%、78.0%、81.4%、90.1%。随机森林和梯度提升树表现出了较好的分类精度,对比这两者的分类效果后发现随机森林分类算法对于耕地、祁连圆柏、裸地的边界、面积、整体性刻画更加准确,且其作为分类器,参数调整范围更加合理;此外Sentinel-2数据91.6%的分类精度要优于Landsat 8数据的89.7%。(2)分类特征优化:多种特征的组合可以提高土地覆被分类的精度,但同时特征过多也会存在冗余,降低分类精度,本研究利用J-M距离对特征集合进行了优化,使Sentinel-2数据进行土地覆被分类的37个特征降低至24个,分类总体精度从90.3%提升至91.6%,Landsat数据进行分类的35个特征降低至28个,总体精度从88.6%增加至89.7%,并且J-M距离显示海拔、物候特征在易混分地物类别,尤其是不同植被类型中表现出了很好的可分性。(3)基于光谱角距离的样本迁移:利用2020年样本迁移至2010年、2000年、1990年,样本总量分别下降了10.1%、13.7%、18.0%,而分类精度只下降了2.0%、4.2%、6.6%,总体精度分别达到了88.0%、86.0%、83.9%,表明此方法可以实现大面域时间序列样本的获取,同时精度不会受到太大的影响,避免了不同年份样本获取中目视解译、实地考察的繁琐过程,提高了分类效率。(4)祁连山国家公园1990-2020年十年一期的土地覆被时空分布及变化分析:整体上森林、灌丛主要分布于甘肃片区的肃南县、天祝县,而草地在甘肃、青海片区都大量分布,主要位于肃南县、祁连县、天峻县,1990-2020年森林减少了62.2 km2,灌丛增加了440.5 km2,草地则减少了794.7 km2。其中1990-2000年森林的面积减少了84.0 km,主要位于肃南县、天祝县,2000-2010年森林面积增加16.7 km2,主要位于民乐县及肃南县,2010-2020年森林面积增加5.1 km2,增加区域位于天祝县、门源县。灌丛面积在1990-2000年增加较多,2000-2020年基本平稳,草地的面积则呈现出波动的规律,1990年、2010年总面积分别为12858.5 km2、13690.2 km2,而2000年、2020年总面积分别为12363.0 km2、12063.8 km2。植被变化主要为森林、灌丛、草地之间的相互转化,变化区域集中在肃南县、天祝县、门源县。可以发现随着祁连山国家公园生态环境保护措施的大力实施,森林的面积从2000年开始逐渐增加,本次研究的结果为植被保护过程中应该关注的重点区域提供了参考,有助于合理的分配管理资源、制定保护方案。

关键词：土地覆被祁连山国家公园 J-M距离机器学习样本迁移