基于定量遥感产品的土地覆盖分类方法研究

准确进行土地覆盖类型提取具有重要的实际应用价值,但是目前常用的分类数据较为单一,通常使用地物反射率数据或植被指数,较少使用定量遥感产品.为此,本文使用反照率等产品评价定量遥感产品在地物分类中的实际应用效果.提取定量遥感产品的年平均值、标准差等特征作为地物分类依据,运用随机森林分类方法建立中国地区土地覆盖分类的自学习模型,与仅用地物反射率和NDVI数据进行分类的结果进行比对.结果显示,定量遥感产品辅助下的随机森林模型宏观尺度土地覆盖分类方法的总体精度为89.8%,Kappa系数为0.86,比仅用反射率和NDVI数据进行土地覆盖分类的总体精度提高了12.9个百分点;通过下降梯度法对分类特征的重要性进行评价,发现叶面积指数和反照率2种定量遥感产品在土地覆盖分类模型中重要性较大.结果表明,定量遥感产品用于土地覆盖类型的信息提取,会提高资源环境要素提取的精度,本文方法可为地物分类提供新的思路.     

宁夏土地荒漠化敏感度时空变化分析

选取土壤、地形、自然环境和社会经济4个方面的数据，采用Logistic回归模型分别对2001和2017年宁夏土地荒漠化敏感度进行了建模分析. 基于模型得到2001和2017年宁夏荒漠化敏感度等级数据。主要结论有:1）采用Logistic回归模型可以有效检测宁夏荒漠化敏感度，2001和2017年的模型准确度分别达到85%和78%；2）宁夏各区域按荒漠化风险等级由低到高排序，依次为北部引黄溉区、南部黄土丘陵区、中部干旱区；3）相比于2001年，2017年宁夏土地荒漠化风险级别总体呈下降趋势，大约有39%的高风险和极高风险区域转化为低风险和中等风险区域，得益于防沙治沙、禁牧封育与生态修复等政策的施行. 研究通过监测宁夏荒漠化易发生区域的动态变化趋势，及时为宁夏荒漠化防治工作布局提供参考信息.