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和美乡村发展水平评价及其影响因素研究——以甘肃省1230个乡镇为例

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地理科学进展 2024年第7期43卷 1389-1402页

作者：尹君锋宋长青石晶张学斌高培超北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心北京100875 西北师范大学地理与环境科学学院兰州730070

和美乡村是乡村振兴发展到新历史阶段的必然指向,明晰和美乡村发展空间分异特征及其影响因素,有助于探索乡村可持续发展新路径。论文基于和美乡村概念多角度深入解析,探究和美乡村与乡村振兴两者内在逻辑,构建“要素—过程—目标—机制... 详细信息

和美乡村是乡村振兴发展到新历史阶段的必然指向,明晰和美乡村发展空间分异特征及其影响因素,有助于探索乡村可持续发展新路径。论文基于和美乡村概念多角度深入解析,探究和美乡村与乡村振兴两者内在逻辑,构建“要素—过程—目标—机制”的和美乡村分析框架,以甘肃省1230个乡镇单元为研究区,从和美乡村建设内涵出发构建综合评价指标体系,分析和美乡村基础发展水平,采用参数最优地理探测器研究影响和美乡村发展的主导因素。结果表明:①2020年和美乡村发展水平相对较低,乡镇之间发展水平差距较大。不同分维度间发展水平也存在差异,其中产业发达指数最高,其次为环境优美指数,村庄富裕指数最低。另外,不同地区和美乡村发展水平也存在较大空间差异。②乡镇尺度和美乡村发展水平存在较为明显的空间集聚现象,高发展水平地区对邻近乡镇的和美乡村发展水平提升具有正向影响。和美乡村发展热点区在河西地区张掖市、酒泉市及甘南州部分县域形成集聚,冷点区主要集中分布在天水市、平凉市、定西市、白银市以及陇南市等地。③和美乡村发展水平是多因素综合作用的结果,乡村交通发展条件对提升和美乡村建设水平具有明显促进作用,乡村基础设施建设对和美乡村发展水平提升具有重要影响作用。根植于自然地理基础的经济社会条件是和美乡村发展的“驱动性重要条件”,自然地理条件约束下的交通发展条件是和美乡村发展的“导向性基础条件”。

关键词：乡村建设和美乡村乡镇尺度甘肃省

耦合视角下甘肃省县域乡村“三生”功能协调度的时空跃迁特征与影响因素

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地理研究 2024年第4期43卷 874-892页

作者：尹君锋宋长青石培基高培超张学斌冯浩源北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心北京100875 西北师范大学地理与环境科学学院兰州730070

探究乡村“三生”功能协同发展水平,揭示其演化进程中耦合协同关系的时空跃迁特征及影响因素,将有利于优化乡村地域功能空间格局及开创新时代乡村发展新局面。基于1998—2020年甘肃省86个县域研究单元,构建乡村生产-生活-生态功能综合... 详细信息

探究乡村“三生”功能协同发展水平,揭示其演化进程中耦合协同关系的时空跃迁特征及影响因素,将有利于优化乡村地域功能空间格局及开创新时代乡村发展新局面。基于1998—2020年甘肃省86个县域研究单元,构建乡村生产-生活-生态功能综合评价指标体系,运用耦合协调度模型、LISA时间路径、LISA时空跃迁及参数最优地理探测器等方法,探究县域乡村“三生”功能耦合协调发展水平、时空跃迁特征及影响因素。结果表明:(1)县域乡村“三生”功能耦合协调度总体上呈现出不断增长的发展态势,逐步向良性、有序方向不断迈进,但耦合协调度数值整体较低且发展速度相对较为缓慢。2013年后耦合协调状态由严重失调状态转为基本失调状态的县域比例快速增加。(2)整体来看,全省中间区域县域乡村“三生”功能耦合协调度的局部空间结构更加具有稳定性,而陇东南地区和酒泉市县域空间结构更加具有动态性。LISA时间路径弯曲度呈现西北地区向东南地区增大趋势。各县域研究单元耦合协调度的局部空间关联格局保持较为稳定,其时空跃迁具有相对较强的路径锁定。(3)经济发展对耦合协调度提升具有重要影响作用,城镇辐射对耦合协调度的提升具有明显促进作用。经济发展与其他因子的共同作用直接影响到耦合协调度的提升,根植于自然本底条件的其他诸如社会经济条件与区位交通条件等因素是作用于乡村“三生”功能耦合协调发展的驱动性重要条件。

关键词：乡村“三生”功能耦合视角时空跃迁特征影响因素甘肃省

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植被最大光能利用率的模拟方法对比评估

遥感学报 2024年第3期28卷 649-660页

作者：赵涔良朱文泉谢志英北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心北京100875

光能利用率模型是一种基于遥感数据估算植被生产力的参数模型,其核心参数最大光能利用率(LUE_(max))在早期模型中被认为是一个适用于所有植被类型的固定值,而从MODIS-LUE模型开始则成为一个依植被类型而变化的参数,直至近年来被认为需... 详细信息

光能利用率模型是一种基于遥感数据估算植被生产力的参数模型,其核心参数最大光能利用率(LUE_(max))在早期模型中被认为是一个适用于所有植被类型的固定值,而从MODIS-LUE模型开始则成为一个依植被类型而变化的参数,直至近年来被认为需要进一步根据植被的物候及生理状态而进行实时调整。相较于基于静态LUE_(max)参数估算的植被生产力,尽管目前基于季节性动态LUE_(max)参数估算的植被生产力都显示出更高的精度,但这些研究结果大多局限于特定的植被类型或空间范围,而在更广泛的植被类型和区域的适用性以及不同的动态LUE_(max)参数在地域间的适用性差异等问题尚不明确。因此,本文针对目前已有的3种典型动态LUE_(max)参数模拟方法 (基于叶绿素遥感指数、基于LAI季节调节因子、马尔可夫链蒙特卡洛模拟),通过采用相同的生产力估算与评估数据集(FLUXNET 2015数据集)和模型结构(MODIS-LUE模型结构)对该3种方法进行了对比分析。结果显示,不同的动态LUE_(max)参数在各植被类型上的季节性变化特征有明显差异,总体上呈现出单峰、“U”型和水平波动3种特征。相比于原静态LUE_(max)参数,基于各动态LUE_(max)参数估算的总初级生产力(GPP)精度均有一定的提升,但是依赖于特定的动态LUE_(max)参数模拟方法,其中的马尔可夫链蒙特卡洛方法对LUE_(max)参数有着较好的模拟效果,并且其GPP的估算精度在全植被类型的所有时段都不低于基于原静态LUE_(max)参数的结果 (相比静态参数的GPP结果,RMSE总体降低了10.9 g/(m^(2)·月),以碳计),尤其在郁闭灌丛、落叶针叶林以及常绿阔叶林上的提升效果十分明显。本文研究结果可为植被生产力光能利用率模型的不确定性分析以及发展新的模型提供依据。

关键词：遥感植被生产力总初级生产力光能利用率模型最大光能利用率参数评估

面向乡村振兴的农村居民点用地结构与功能互动研究框架

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农业工程学报 2024年第8期40卷 232-244页

作者：田亚亚姜广辉邢玉琦周涛吴思多北京师范大学地理科学学部自然资源学院北京100875 地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学北京100875

农村居民点用地结构与功能互动是由农村居民点系统内外部环境变化导致的用地结构与功能动态交互及平衡重塑过程,对促进乡村内部空间有序发展、助力乡村振兴至关重要。该研究综述了有关农村居民点用地结构与功能的研究内容、主题与进展;... 详细信息

农村居民点用地结构与功能互动是由农村居民点系统内外部环境变化导致的用地结构与功能动态交互及平衡重塑过程,对促进乡村内部空间有序发展、助力乡村振兴至关重要。该研究综述了有关农村居民点用地结构与功能的研究内容、主题与进展;建立了以“过程-机理-效应-调控”为主线的农村居民点用地结构与功能互动研究框架。主要结论如下:1)现有研究针对农村居民点用地结构与功能特征、演变、驱动机理及优化开展了大量工作,初步建立了两者的静态对应关系,但用地结构与功能互动过程不清、联动机制尚未形成,服务于土地调整实践的用地结构与功能适配机制尚不明确。2)农村居民点用地结构与功能互动研究体系应涵盖用地结构与功能互动过程、互动机理、互动效应及用地结构与功能配置优化等内容。3)在促进乡村可持续发展与乡村振兴的目标趋向下,未来应以振兴乡村生产功能、强化乡村乡土文化功能及统筹“村-乡镇-县域”各层级功能为重点探索用地结构与功能配置方案;实践层面上通过创新农村居民点用地混合利用形式,探索用地结构与功能适配型乡村空间重构模式促进用地结构与功能协调与适配。

关键词：农村居民点用地结构功能互动研究框架

地表生态类型BRDF形状约束的针阔混交林植被聚集指数估算

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遥感学报 2024年第4期28卷 995-1009页

作者：谢蕊焦子锑董亚冬崔磊尹思阳张小宁常雅轩郭静北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875 北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 中国科学院空天信息创新研究院北京100101

聚集指数CI(Clumping Index)是植被冠层的一个重要结构参数,对植被冠层的辐射截获,以及全球碳、水循环的研究均有重要作用。现有星载CI产品的估算主要是基于CI-NDHD(Normalized Difference between Hotspot and Dark spot)线性模型方法... 详细信息

聚集指数CI(Clumping Index)是植被冠层的一个重要结构参数,对植被冠层的辐射截获,以及全球碳、水循环的研究均有重要作用。现有星载CI产品的估算主要是基于CI-NDHD(Normalized Difference between Hotspot and Dark spot)线性模型方法,由于针叶林和阔叶林在叶片尺度上存在聚集层级的差异,该模型对它们分别采用了不同的模型系数。但是,该模型对中粗分辨率的针阔混交林像元通常采用阔叶林的CI反演系数,因此,理论上会导致该类型CI的高估。为此,本文提出了一种动态选取混交林像元端元CI组分的方法,以改进针阔混交林植被聚集指数的估算精度。首先,通过国际地圈—生物圈计划(IGBP)的地表类型和描述二向性反射分布函数BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)特征的地表各向异性平整指数AFX(Anisotropic Flat Index)进行双重约束,逐像元地计算端元CI值;然后,结合高分辨率的土地覆盖分类数据确定端元在像元中的面积比例,并估算MODIS针阔混交林像元的聚集指数MFCI(Mixed Forest CI);最后,将方法应用于研究区MODIS数据的MFCI估算,并通过地面实测数据进行精度评价。结果表明:目前的MODIS产品算法高估了针阔混交林像元的CI值,而MFCI估算方法在CI-NDHD算法的基础上,可以较显著地改善该类型聚集指数的估算精度,当针叶林树种成数达到60%时,精度改善可达28.03%,其中,改进结果的均方根误差(RMSE)和偏差(Bias)各降低约84%和175%。研究表明,MFCI方法对针阔混合像元的端元组分的变化敏感,在高分辨率地表分类已知的条件下,MFCI方法为针阔混交林CI产品生产和精度提高提供了可行的解决方案。

关键词：遥感聚集指数混交林 MODIS AFX NDHD MFCI

基于多源遥感数据的数字林场信息提取与系统构建

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遥感学报 2024年第5期28卷 1281-1294页

作者：谢东辉李益周坤张智祥金霖阎广建穆西晗李文航冯功耀北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室北京100875 中国科学院空天信息创新研究院北京100094

数字林业是林业现代化的基础。本研究以河北省塞罕坝机械林场为研究区,利用遥感科学与技术,基于机载数据(激光雷达、高分辨率CCD影像和高光谱影像),研究单木分割和单木分类方法,实现了机载飞行区域270 km2范围内所有单木的信息(位置、... 详细信息

数字林业是林业现代化的基础。本研究以河北省塞罕坝机械林场为研究区,利用遥感科学与技术,基于机载数据(激光雷达、高分辨率CCD影像和高光谱影像),研究单木分割和单木分类方法,实现了机载飞行区域270 km2范围内所有单木的信息(位置、树高、冠幅、树种等)提取。结合地面样方调查数据,单木分割匹配精度可以达到0.6以上,研究区内4种典型树种单木分类精度均能达到97%以上。基于地基激光雷达扫描数据,研究以单木为单位,通过枝干重建和叶片添加,实现单木三维模型重建和场景重建。该方法有利于从器官(枝干、叶片)—单木—区域多尺度分析森林结构特征。在此基础上,本研究探索了以单木为基础的林业数字化方法,并结合WebGIS技术开发了数字林业系统,初步实现了在研究区内单棵树为单位的数据存储、管理、查询、分析和可视化等功能,为后续的森林精准化经营管理和决策规划提供重要的基础数据和系统支持。

关键词：遥感数字林业激光雷达高光谱单木分割分类三维重建

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迁移深度卷积神经网络模型秋粮作物泛化识别

遥感学报 2024年第3期28卷 661-676页

作者：张凤张锦水段雅鸣杨志北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875 青海师范大学高原科学与可持续发展研究院西宁810016

深度卷积神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)具有“端到端”、高效提取多尺度语义特征的优点,被广泛应用于遥感农作物识别中,取得了重要的进展。但深度学习模型需要大量标签样本,获取费时费力、成本高,限制了其广泛使... 详细信息

深度卷积神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)具有“端到端”、高效提取多尺度语义特征的优点,被广泛应用于遥感农作物识别中,取得了重要的进展。但深度学习模型需要大量标签样本,获取费时费力、成本高,限制了其广泛使用。本文基于模型迁移学习策略,将美国农业部统计署作物数据层CDL(Cropland Data Layer)作为作物标签数据,利用伊利诺伊州和印第安州的作物生长季Landsat OLI卫星影像训练2016年—2019年4个单年份模型和2016年—2017年、2016年—2018年两个多年份的U-net模型,将模型直接在美国3个测试区和中国黑龙江省黑河市的2016年—2020年迁移泛化分类。研究结果表明:1)基于CDL训练的U-net模型能够在美国本土推广应用,美国3个测试区的2016年—2020年的时间泛化总体精度在80%以上,玉米识别精度高于大豆,说明了模型在空间上具有很好的迁移能力。(2)对于黑河市秋粮,多年玉米识别总体精度平均高出大豆3%,原因是玉米种植地块更为规整、种植规模更大,单年份秋粮识别总体精度69%—79%,但多年份模型要优于单年份模型,这可能是随标签样本数量增多提升了训练样本的代表性,将中国与美国秋粮种植的差异通过样本数量的增加得以弥补,模型迁移到中国黑河区域的精度均低于美国本土,这是由于洲际间气候、作物物候、种植农业景观等差异导致遥感特征不一致,导致模型泛化能力降低。

关键词：遥感迁移学习 CDL 时空泛化大豆玉米

时-空-谱融合自动纯化生成样本的农作物遥感分类

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农业工程学报 2024年第10期40卷 157-167页

作者：刘修宇张锦水吴俊旭申克建北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875 农业农村部大数据发展中心北京100125

准确及时地获取农作物种植面积是粮食估产的重要基础,对稳定市场和粮食安全至关重要。随着卫星遥感技术的发展和农作物识别算法的成熟,遥感在农业领域得到了广泛深入的应用,但农作物自动化识别普遍受到缺乏足够代表性训练样本数据的制... 详细信息

准确及时地获取农作物种植面积是粮食估产的重要基础,对稳定市场和粮食安全至关重要。随着卫星遥感技术的发展和农作物识别算法的成熟,遥感在农业领域得到了广泛深入的应用,但农作物自动化识别普遍受到缺乏足够代表性训练样本数据的制约。该研究提出了一种多阶段样本纯化策略,综合考虑时间、空间、光谱和物候信息,基于历史作物空间分布图和当季遥感影像自动生成高质量的训练样本,以支持农作物的自动化识别。利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云平台及Sentinel-2数据,采用随机森林算法对浙江省两个地区的水稻进行自动化识别。研究结果表明,该方法能够利用历史专题数据和当季遥感影像生成最新且充足的训练样本,样本点精度高达98.5%。样本点数量和影像特征对分类结果影响的定量分析结果表明,作物识别的精度超过96%,Kappa系数超过0.93。此外,所提算法对含有误差的历史分类数据表现出较好的鲁棒性。研究结果可为区域级农作物识别提供一种可靠的样本自动化生成方法,在大尺度自动化作物制图中具有广泛的应用潜力。

关键词：遥感农作物分类随机森林样本自动生成 Sentinel-2

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东北典型黑土区小流域黑土层厚度及影响因素

水土保持学报 2024年第4期38卷 346-353,361页

作者：刘若轩王志强谭玉萍北京师范大学地理科学学部地理学院北京100875 北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

[目的]为掌握典型黑土区小流域黑土层厚度现状及其空间变化格局,实现小流域黑土层厚度动态监测。[方法]研究选择典型黑土区黑龙江省嫩江市鹤山农场小流域,以100 m间距均匀布设样点,用土钻采集由地表到母质的原状土剖面土样,判断黑土层厚... 详细信息

[目的]为掌握典型黑土区小流域黑土层厚度现状及其空间变化格局,实现小流域黑土层厚度动态监测。[方法]研究选择典型黑土区黑龙江省嫩江市鹤山农场小流域,以100 m间距均匀布设样点,用土钻采集由地表到母质的原状土剖面土样,判断黑土层厚度,同时基于无人机航拍影像提取地形、土地利用等数据,分析小流域黑土层厚度及其影响因素。[结果]在小流域295个样点中,黑土层厚度变化于0—160 cm,平均44.1 cm,“破皮黄”(黑土层厚度≤20 cm)占17.63%,薄层(60 cm)占20.34%;厚层黑土主要分布在小流域的坡底、沟道附近和其他地形平缓部位,薄层黑土主要分布在陡坡和砂砾质母质区域,其他区域以中层黑土为主;地形位置指数、曲率、坡度等地形参数与黑土层厚度存在显著的相关性;耕地黑土层厚度显著低于草地和林地。[结论]黑土层厚度在小流域内存在显著的空间异质性,这主要受地形、土壤母质和土地利用的影响。研究结果可作为代表区域黑土层厚度动态监测的基础之一,同时可为小流域水土保持措施制定提供数据支撑。

关键词：东北黑土区小流域地形黑土黑土层厚度