天津地区闪电活动与地形因子关系研究

为研究天津地区闪电活动与地形因子的关系,文章采用相关分析、多元线性回归方法,对天津地区2008—2013年闪电定位数据和30m精度的DEM数据(提取海拔、坡向、坡度、坡度变率、地形起伏度)进行分析,结果发现闪电频数与海拔、坡度变率、地形起伏度呈负相关关系,与坡度呈正相关关系,与坡向不相关,闪电电流强度与坡度呈正相关关系,与其他地形因子不相关。     

闽西北将乐县地形景观空间分异性研究

以福建省将乐县为例,研究不同地形因子带来的景观生态效应,为生态保护、区域发展及管理提供新的理论基础.用Arc GIS10.0软件提取将乐县地形因子的景观要素图,用景观/斑块面积、斑块数、平均斑块面积、景观形状指数和连接性指数五个景观指数定量描述三个地形因子组合分别作用下的景观格局信息.结果表明,将乐县的(低山/中山,陡坡)、(阴坡/半阴坡/半阳坡/阳坡,低山/中山)、(斜坡/急坡,坡向)等景观分布广泛,但连接性指数低;(低丘,陡坡/急坡)、(平坡,坡向)、(急坡/险坡,无坡向)分布极少,但景观连接度高.坡度为景观空间镶嵌关键因子,地貌是影响其分布的重要因素,坡向影响较弱.地貌-坡度组合,不同坡度类型受高丘作用明显;坡度-坡向组合,不同坡向类型受平坡和险坡影响大;坡向-地貌组合,不同地貌类型受坡向作用弱.     

皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征及与地形的关系

基于修正的通用土壤流失方程和GIS空间分析方法,定量分析了皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征,讨论了侵蚀强度与海拔、坡度、坡向等因子的关系.基于信息熵模型评价地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性结果表明:(1)皖西大别山区2010年土壤侵蚀总量为1844.30×10~4t,平均侵蚀模数为1415.05t/km~2·a.区域以微度和轻度侵蚀为主,分别占总面积的52.95%和31.99%,侵蚀强度由东南至西北逐渐加剧.(2)坡度和海拔主导着区域内土壤侵蚀强度的空间分布.随着坡度和海拔增加,侵蚀强度不断加剧,强度侵蚀的面积比例增加,微度侵蚀的面积减少;在坡度15-25°区域、海拔200-500m区域的土壤侵蚀总量最大.坡向对土壤侵蚀强度的影响较小,土壤侵蚀强度在东南坡向较其它坡向略强.(3)地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性强弱为:坡度海拔坡向.坡度是安徽省大别山区土壤侵蚀强度的主导因子.     

梅里雪山植被空间格局与环境因子关系分析

 基于GIS和遥感技术,从空间尺度上探讨了梅里雪山地区植被空间分布格局与非地带性的环境因子如地型因子等的相关性.首先,在GIS的帮助下提取研究区的植被图,运用DEM以及TM影像产生6个反映梅里雪山地区森林群落生境特征的环境因子(海拔、坡度、坡向、地型湿度指数、林冠郁闭度、温度),并将矢量格式的植被图斑赋予上述各个环境因子属性,并建立植被空间数据库.最后采用CCA排序方法定量分析不同环境因子与梅里雪山植被空间格局的关系.CCA排序结果表明:①影响梅里雪山地区植被空间分布格局的主要环境因子是地型湿度指数、海拔、林冠郁闭度和温度,其中海拔是植被格局的首要控制因子;②海拔与温度和地型湿度指数呈显著负相关,而海拔与坡向之间的相关性极小;③在梅里雪山地区由DEM产生地型湿度指数不能真实的反映该区域地表水分分布的真实状况,因为该区域的气候尤其是降雨受西南季风和地型垂直气候以及焚风效应的综合影响.     

日本落叶松人工林生境因子筛选与权重确定

通过在日本落叶松人工林分内设置临时标准地,获取了坡向、坡度、海拔、pH值、土层厚度、坡位和平均树高等因子.首先应用逐步回归法筛选出了4个影响显著的生境因子坡向、坡度、海拔和土层厚度;通过层次分析法确定了各显著影响因子的权重,海拔的权重为0.061 6,土层厚度的权重为0.1737,坡度的权重为0.2910,坡向的权重为0.4737;对不同的因子,按其与日本落叶松生长的关系分为不同的水平,按层次分析法排序后的结论为:阴坡排第一位,I级到nl级坡度(5～25.)的平缓斜坡排第二位,半阴坡排第三位,海拔1520～1600m排第16位即最后一位.     

地形因子对人口空间分布影响分析——以黄山市为例

利用黄山市人口统计数据(2000年)及地形数据,就地形因子与人口空间分布的关系进行定量分析.结果表明:海拔、坡度和坡向对人口空间分布都有显著的影响.海拔的影响表现在海拔400m以内人口密度变化显著,海拔400m以上人口密度变化平缓,海拔与人口密度呈混合函数关系.坡度的影响表现在从0°到10°内人口密度显著递减,从10°到40°人口密度递减平缓,呈Inverse函数关系.坡向的影响表现在不同坡向上的人口密度有显著差异.在此基础上,通过建立基于海拔、坡度和坡向的地形因子指数模型,定量分析地形因子对人口分布的影响,结果表明地形指数与人口空间分布呈对数函数关系.     

红松天然林胸径生长的空间异质性及其与地形的关系

【目的】探讨红松天然林胸径生长的空间异质性及其与地形因子的关系,为科学管理经营红松天然林提供借鉴。【方法】通过采用地统计学、方差分析、地理加权回归等方法,对白河林业局的红松天然林胸径生长的空间异质性及其与海拔、坡位、坡向和坡度等地形因子的关系进行了研究。【结果】研究区内红松天然林胸径生长变异系数为0.6,属于中等变异性,其空间变异特征最适合用指数模型来描述,且模型拟合度高; 红松天然林胸径生长在0～4 230 m范围内存在强烈的空间自相关; 运用普通线性回归(OLS)与地理加权回归(GWR)方法建立基于地形因子的红松天然林胸径生长模型,预测结果显示,GWR方法较OLS方法提高了预测精度。【结论】红松天然林胸径生长在一定范围内具有较强空间异质性,且会因地形因子的变化而产生差异,其中海拔、坡向对胸径的生长影响较大。     

地形因子对亚热带针阔混交林树种多样性的影响

【目的】揭示地形因子对亚热带针阔混交林树种多样性的影响,为森林可持续经营管理奠定技术基础。【方法】基于浙江省2009年国家森林资源清查(NFI)数据,选择树种组成多样性指数(I_SCD)、Margalef指数、Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Alatalo均匀度指数、Pielou均匀度指数为树种多样性指标,通过分析各多样性指数在海拔、坡度、坡向、坡位等4个地形因子不同梯度间的变化,并对其进行差异性检验,解译地形因子对树种多样性的影响情况。【结果】I_SCD、Simpson指数、Shannon-Wiener指数以及Pielou均匀度指数在海拔梯度间存在显著差异,I_SCD、Simpson指数以及Shannon-Wiener指数在坡度梯度间存在显著差异,树种多样性指数值在不同坡向间没有显著差异性,Margalef指数与Alatalo均匀度指数在不同坡位间存在显著差异。【结论】亚热带针阔混交林多样性水平较高。海拔和坡度对树种多样性有明显的综合影响效应,对树种数量和分布均匀性影响不大;坡向对针阔混交林的树种数量、分布均匀性及其综合效应均没有明显的影响;坡位影响树种分布的数量、分布均匀度,但对树种多样性的综合效应影响不明显。     

岷江上游植被格局与环境关系的研究

基于1994年岷江上游TM遥感影像分类,结合海拔、坡度和坡向等地形因子及降雨、温度和土壤等气候环境因子,用"3S"技术对岷江上游植被格局及其与环境之间的关系进行分析.结果表明:岷江上游森林、草地和灌丛分布面积比例差异不大,其中针叶林和混交林斑块形状复杂,斑块破碎化程度较高.阔叶林和农田斑块形状简单,斑块破碎度化程度较低;郁闭灌丛和草地的斑块聚集度高,景观连通性较好,混交林斑块聚集度低,景观连通性差;岷江上游植被分布及生长与海拔、温度相关性较高,与降雨无明显的相关性.     

基于小波相干的武夷山NDVI与环境因子的关联性分析

为了揭示武夷山世界遗产地植被覆盖与其影响因素的空间尺度变化规律,利用武夷山世界遗产地2009年的TM遥感影像及DEM、居民地、道路、河流等数据,运用小波相干分析方法研究该地区两条样带上归一化植被指数(NDVI)与高程、坡度、坡向、距最近居民点距离、距最近道路距离以及距最近河流距离等环境因子的相关性.研究表明,NDVI与环境因子的关系随尺度变化,在大中尺度上NDVI与海拔、坡度、坡向显著相关,其中海拔是主导控制因子;海拔600 m以下,NDVI与海拔为正相关,而600 m以上,NDVI与海拔的关系在东南季风的迎风坡为正相关,背风坡为负相关,海拔大于1 200 m的区域为负相关.     

基于RS和GIS技术的森林立地类型分类研究——以河南省商城县国营黄柏山林场为例

以地形图、土壤类型图、SPOT影像和二类调查数据为数据源,分别利用GIS和遥感技术获取了研究地的立地信息,借助于GIS的空间分析功能,对所选海拔、坡度、坡向、土壤厚度、土壤类型和植被盖度7个因子进行了空间叠加,制作了森林立地分类图,得到了森林立地分类数据库,并对各立地类型的面积进行了统计.结果表明:黄柏山林场面积超过50hm2的立地类型有20个类,这些类以低海拔、黄棕壤、高盖度为主;面积稍小的为高海拔、斜缓坡、高盖度为主的立地类型;而中海拔的立地类型面积都较小.     

内蒙古太仆寺旗土地利用景观格局与空间动态特征分析

以位于我国北方农牧交错带的太仆寺旗为研究区,基于1995、2000和2008年3期土地利用现状图并结合太仆寺旗地形图,借助GIS提取太仆寺旗土地利用空间信息,运用景观生态学原理和定量分析方法,对太仆寺旗13a来土地利用数量变化、景观格局和空间动态变化进行分析.结果表明：数量上,林地面积增加,耕地、草地和未利用土地面积减少;景观格局上,耕地、草地和林地形状趋于复杂和不规则;空间变化上,土地利用变化主要表现为大量耕地转变为林地以及耕地、草地和未利用土地之间的相互转变;空间分布上,随着海拔、坡度和坡向的变化,各种土地利用类型的呈规律性分布.相关政策是土地利用变化的主要驱动因素之一.     

岷江上游林农边界效应对植被生物量的影响

边界效应是当前生态学领域的研究热点之一,但对于生物量的边界效应关注很少。生态系统尺度上的边界效应研究,多采用野外样线法获取数据。以岷江上游林农边界为例,对生物量的边界效应进行了分析。通过在野外布设样线获取边界上的生物量数据,同时应用地理信息系统从遥感影像中提取边界上的植被NDVI,运用地面调查数据对NDVI值进行验证的结果表明,用NDVI来反映植被生物量具有可信性。对两种数据进行初步统计分析,并应用移动窗口法对生物量的边界效应进行了定量判定,研究结果表明:1)在林农边界上,林地边缘的生物量低于林地内部的生物量,边界效应范围为60/m到65/m,农田边缘的生物量高于农田内部,边界效应范围为60/m到90/m;2)基于野外数据和基于NDVI的边界效应判定结果基本一致,用NDVI作为生物量的指标进行边界效应分析是可行的;3)在分析生物量的边界效应时,研究范围取200~300 m较为合适,研究粒度取30 m较10 m效果更佳。     

岷江上游花椒地/林地边界土壤水分分布及影响域

在岷江上游干旱河谷区选取典型的花椒地,林地边界,利用TDR仪测定干旱条件下和雨后0-15cm表土层水分体积分数,刻画沿样带梯度土壤水分分布以及不同时段土壤水分变化,同时用移动窗口法判定土壤水分的边界影响域。结果表明,在干旱河谷区土壤水分体积分数较低并沿样带存在明显的变化,从林地到边界到花椒地土壤水分体积分数基本呈“V”字型变化;而在林地和花椒地内部,水分体积分数呈“W”型波动。干旱时土壤水分体积分数日间变化不大,而雨后水分体积分数逐日递减。土壤水分的影响域在雨后可达14m,干旱时为8m。     

基于边缘的面向虚拟视绘制的深度编码算法

深度图由锐边缘包围纹理的匀质区域组成, 因此边缘信息对于虚拟视的绘制至关重要. 由于深度图不同区域的失真会对绘制虚拟视质量产生不同的影响, 提出一种基于边缘的面向虚拟视绘制的深度编码算法. 将深度图划分为边缘区域和平坦区域: 对于边缘区域, 采用全搜索策略, 以提高边缘区域的编码质量; 对于平坦区域, 采用SKIP模式和16×16模式, 以提高编码效率. 除此之外, 在去块滤波中, 提出一种利用纹理图和深度图边缘相似性的可保护深度图片边缘的中值三边滤波器. 实验结果表明, 与JM编码方案相比, 该方法在码率基本不变的前提下, 提高了编码效率和虚拟视绘制的主观质量.     

基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法

农业旱灾是人类面临的最主要自然灾害之一,对我国农业生产影响非常大。土壤含水量是农业干旱监测的重要指标,通过遥感地表温度(LST)与植被指数(NDVI)结合,可以估算土壤湿度,监测农作物旱情。重点研究了LST/NDVI特征空间中干湿边的提取方法,通过14年全国NOAA/AVHRR的8km合成数据集分析发现,在LST/NDVI特征空间中,曲线斜率与实测土壤湿度显著相关(R=0.78,P<0.01),干边的截距和斜率与湿边有比较稳定的关系,但干湿边存在较大的空间和时间变异性。将全国分为6个区,分别确定LST/NDVI特征空间,根据特征空间干湿边参数反演土壤湿度,在土壤湿度分布图和全国耕地分布图基础上,进行旱情分级,得到全国耕地旱情分布图,可以为农业抗旱救灾提供快速宏观的信息服务。     

融合边缘语义信息的单目深度估计

单目深度估计研究是许多视觉任务的基础,从图像中得到边缘清晰,细节丰富的深度图对于后续任务具有重要的作用。针对当前单目深度估计模型中不能深度融合图像语义信息以及不能较好地利用图像对象的边缘信息问题,首先构建了超像素拓扑关系图,使用图神经网络提取局部边缘信息之间的相互关系,得到以超像素为节点的拓扑关系图,其次构建了基于编解码结构的深度估计与语义分割的联合模型,通过优化联合目标函数,使模型能够融合边缘语义信息,从而提高模型提取局部结构信息的能力。通过在NYU-Depth V2 数据集中进行实验验证,结果表明模型能够构建细节丰富边缘清晰的深度图,提高了单目深度视觉估计的质量,与其他模型相比,该模型具有一定的优越性。     

北京山区典型森林土壤的养分空间变异与环境因子的关系

根据北京山区典型森林植被的分布设置采样点,应用典范对应分析(CCA)法,对土壤养分空间变异与环境因子的关系进行分析.结果显示:研究区土壤有机质、氮、钾含量相对丰富,严重缺磷,养分整体表现为中等变异.从CCA排序结果看,环境对养分变异的影响程度及因子数量均随土层深度的增加而减小.0—10cm、10—20cm土层养分的影响因子相似,主要为坡位、海拔、0—20cm土层含水量及容重;20—40cm土层养分的主要影响因子为坡位、海拔、0—40cm土层含水量及容重;40—60cm土层养分的主要影响因子为该土层的pH值.对不同养分指标而言,有机质、全氮和碱解氮的主要影响因子为坡位、土壤含水量、海拔及林分类型;速效钾主要受土壤厚度影响;其它指标受环境因子的影响小.环境因子的定量分离结果显示,其在总体上解释了83.33%的养分变异,其中土壤相关因子解释了50.37%,地形因子解释了7.96%,二者的耦合作用解释了25%.     

拉市海流域景观多样性空间特征分析

将GIS和统计分析相结合,以2010年土地利用类型图为基础,选取了斑块面积等8种景观指标,通过计算景观指标分析了拉市海流域景观多样性的空间分布特征.结果表明:林地作为流域内景观基质,由于人为影响其斑块形状较复杂;耕地分布均匀,聚合度连接度都较高;水域分布空间差异性明显,且多以大斑块团聚分布;草地和建筑用地分布零碎但连接度良好;未利用地集中分布于个别村.研究区内景观类型多样性随海拔升高因人类活动影响减弱而降低.