利用遥感和地理信息系统对湟水河流域近二十年的景观进行定量分析外文翻译资料

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利用遥感和地理信息系统对湟水河流域近二十年的景观进行定量分析

Huan YU1, a, Rong-xiang DU1, b,*, He-ping TAO2, Bin-tao LIU2 and Bo KONG2

1College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, Sichuan, China;

2Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, Sichuan, China;

a yuhuan0622@126.com, b1162571057@qq.com

摘要 - 景观格局变化将导致不同土地单元之间的能量、物质和养分的流动与变化，并导致生态分区过程和功能的变化。作为青海省的政治、经济、文化和交通中心，湟水河流域景观结构在高强度人为干扰下发生了显著变化，区域环境影响明显。本文利用遥感和地理信息系统技术，获得了湟水流域主要土地利用类型的动态变化过程，在类级和景观层面上计算了10种景观格局指数，从1990〜2010年土壤、农田、沼泽地、草地、工业用地和人居环境的情况，分析了湖泊、河流、森林和裸露的景观变化。结果表明：景观格局指数与土地利用变化面积密切相关; 2000年至2005年期间景观发生了明显变化; 2000年前后，区域景观格局演变特征表现出显著差异，区域内收集的经济数据也证实了这一趋势。 2000年后，在政府政策的大力支持下，湟水流域生态环境得到了不断发展，特别是草地覆盖和水资源。

关键词 - 湟水河流域;景观格局;景观指数;土地利用

第一章 引言

土地利用和土地覆盖变化（LUCC）是社会与环境之间相互作用的结果[1-3]。 LUCC作为全球环境变化重要的组成部分和主要驱动因素之一，LUCC一方面引起景观结构的巨大变化，另一方面影响着景观的养分循环和能量流动，对区域生物多样性和生态过程产生深远影响[4-8]。 分析区域土地利用和景观格局动态变化对生态系统的影响，为促进区域经济与环境协调发展提供了科学依据[9-12]。

湟水流域作为青海省的政治、经济、文化和交通中心，交通条件良好，自然景观和人工景观众多。 青海省近三分之二的人口与最多的工农业集中在这一地区。 湟水流域在全省社会经济发展中占有重要地位，具有广阔的发展前景。 然而干旱、缺水、水土流失和严重的水污染，不仅制约了社会经济的进一步发展，还对生态环境保护提出了更高的要求。 在研究领域，社会经济的加速发展与自然生态环境的恶化之间的矛盾尤为明显。 迫切需要先进的科学方法来支持生态环境保护和经济与环境的协调发展。

本文的目的：

（a）利用遥感和地理信息系统技术分析湟水流域的景观变化和生态响应。

（b）为区域可持续发展研究提供新的接口、思路和方法，并为区域可持续发展提供重大决策支持。

第二章 研究区域

湟水河作为黄河上游最大的支流，位于青藏高原和黄土高原的交错带（图1）。 流域总面积32900平方公里，海拔1600~4800米[13]。 该地区属干旱，半干旱大陆性气候，四季变化明显。 多年平均气温0.6~7.9℃，降水量360~540mm（大部分在5~9个月），蒸发量1100~1800mm。 日照时数为2480~2920，无霜期为68~184天[14]。 该地区地形复杂，，以黄土丘陵沟壑区为主，水土流失严重[15]。

特别是自工业革命开始以来，人类社会的快速发展加剧了各种人类活动，从而对土地利用/土地覆盖（LULC）产生了持续而重要的影响。 由于多样化的人类活动，保护可持续土地利用和量化LULC变化，自然和半自然栖息地面临越来越大的压力。

地球观测（EO）一直是确定土地覆盖空间分布的有吸引力的途径，为划定土地覆盖类别的范围以及以定量方式在不同尺度上进行时间土地覆盖变化分析提供了有价值的信息。空间传感器的快速发展使得在不同的观测尺度上准确地获得土地覆盖信息变得越来越可行。近年来EO技术的进步也导致了高光谱EO传感器的推出。这些高光谱系统通过记录来自表面的反射能量并在从可见光到电磁波谱的短波红外部分的许多窄连续光谱带中表示它们来获取关于陆地表面的光谱特征的信息。这为他们提供了广泛的应用，需要在地面物体之间进行高细节辨别。如今，高光谱遥感图像的使用确实被认为是最重要的EO数据源之一，并且被用于各种应用，包括土地覆盖分类。地球观测（EO）一直是确定土地覆盖空间分布的有吸引力的途径，为划定土地覆盖类别的范围以及以定量方式在不同尺度上进行时间土地覆盖变化分析提供了有价值的信息。空间传感器的快速发展使得在不同的观测尺度上准确地获得土地覆盖信息变得越来越可行。近年来EO技术的进步也导致了高光谱EO传感器的推出。这些高光谱系统通过记录来自表面的反射能量并在从可见光到电磁波谱的短波红外部分的许多窄连续光谱带中表示它们来获取关于陆地表面的光谱特征的信息。这为他们提供了广泛的应用，需要在地面物体之间进行高细节辨别。如今，高光谱遥感图像的使用确实被认为是最重要的EO数据源之一，并且被用于各种应用，包括土地覆盖分类。土地覆盖测绘是遥感的主要和广泛研究的应用之一。使用太空生物数据生成专题地图通常通过进行分类和高级数字图像分析来执行。在过去的几十年中，已经致力于开发复杂的技术，旨在提高从卫星图像中提取土地覆盖信息的准确性。 EO数据现在也越来越多地与地理信息系统（GIS）相结合。这种集成为数据捕获，存储，组合测量提供了一个优秀的框架，用于分析和提取空间信息，以更可靠和一致的方式支持决策。许多研究已经证明，在GIS环境中计算的EO技术与景观变化指标的整合具有分析，监测和保护自然资源的巨大潜力。景观变化概念将植被覆盖作为斑块的马赛克，具有独特的地形，物种组成，干扰梯度。它还关注于诸如补丁大小，补丁形状，补丁隔离，碎片和补丁等参数。人为活动或自然灾害可能破坏景观的整体结构，因此景观和类级度量分析对于评估土地覆盖的碎片化和变化非常可靠。空间度量算法量化表示地理区域上的土地覆盖块的空间排列的景观模式。 FRAGSTATS软件在实现和估算方面具有很大的优势。它应用于GIS环境中，因此可以与多个卫星图像一起使用，以进行LULC变化检测研究。

Hyperion EO-1是地球观测器-1（EO-1）平台上的卫星高光谱传感器，于2000年底在NASA的新千年计划下发射。该仪器以30米空间分辨率和242个光谱带（70英寸）提供高光谱图像。可见/近红外和短波红外172）。来自该传感器的数据的可用性为利用LULC专题制图和变化检测相关研究中的此类数据进行遥感研究创造了独特的机会。到目前为止，它用于此目的的研究使用了许多不同复杂程度的分类技术。但是，据我们所知，Hyperion分类特别是高级分类器（如支持向量机（SVM））与FRAGSATS等软件包的空间度量协同使用？目前尚未在高光谱EO LULC变化检测相关研究的背景下研究主成分分析（PCA）。尽管今天要求具体评估新一代的能力，但复杂的EO传感器结合了LULC动态测绘的现代技术及其当前的高要求和决定性的重要性。可以理解的是，考虑到LULC对这些地区的土地退化和荒漠化等其他物理现象的变化动态，这样的研究对地中海地区也具有重要意义和兴趣。实际上，在这样的案例研究中，结果可以为使用高光谱EO数据理解景观和补丁指标的能力提供最重要的贡献，从而有可能提高我们对地中海土地覆盖变化动态的理解。这也可以为政策决策和成功的景观管理提供有效的工具

图1.研究区域的位置

第三章 数据和方法

本研究采用NASA(美国国家航空航天局)Landsat5 TM/Landsat7 ETM多光谱遥感图像。对覆盖研究区域的1990年、1995年、2000年、2005年、2010年的遥感影像进行预处理，包括辐射校正、正射校正、几何校正和图像增强，然后根据研究区域的边界进行裁剪拼接。通过基于Landsat TM/ETM图像的人机交互解译，获得了研究区五期土地利用动态观测数据。区域景观类型分为:湖泊、河流、森林、裸地、农田、沼泽、草地、工业用地和人居用地。然后利用Fragstats 4.2软件计算景观指数，为景观时空演化分析提供了数据库。

在考虑研究对象的基础上，选择了等级指标和景观指标作为代表生态效应的主要指标在考虑研究对象的基础上，选择了等级指标和景观指标作为代表生态效应的主要指标。我们在类尺度指数中选择了以下指标:类面积(CA)、景观百分比(land)、最大斑块指数(LPI)、斑块数量(NP)、斑块密度(PD)和景观形状指数(LSI)。在景观尺度指数中，我们选择了以下指标:穿插并置指数(IJI)、聚集指数(AI)、边缘密度(ED)、景观形态指数(LSI)。每个索引的具体含义和算法请查看软件Fragstats 4.2帮助文件。

第四章 结果和分析

• 1. 土地利用状况

通过Landsat TM/ETM影像解译，获得研究区1990 - 2010年土地利用动态观测数据，建立了农田、森林、草地、河流、湖泊、沼泽、人居、工业用地、裸地9种景观类型。根据各时段的土地利用数据，计算景观类型面积如表1所示。

表1 1990 - 2010年湟水流域景观类型面积(KM2)

统计结果表明:湟水河流域以草地、农田和森林为主要景观类型，三种景观类型占流域总面积的85%以上，草地和农田为主要变化类型。近20年来，湿地面积占流域总面积的比例为5%，且略有下降；裸露土壤面积占总面积的7.2%，下降缓

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