摘要：景观格局是景观斑块秩序和规律的具体体现,分析景观格局特征能够在空间结构上推进流域生态保护红线的划定和管控工作,维持可持续发展的底线。基于不同遥感数据源测算的景观格局可能存在计算结果差异,以及对景观格局描述不一致的问题。本文以杞麓湖流域为研究区,选取最新的Sentinel-2、GF-1和Landsat 8卫星遥感影像,基于斑块尺度、类型尺度和景观尺度的7个景观指数,从景观类型分布和整体格局两个方面探讨了杞麓湖流域景观格局现状,并分析不同数据源对景观格局评价结果的异同。结果表明:①杞麓湖流域的景观格局以林地和耕地为基底,零碎分散着建设用地和其他用地;②不同卫星遥感影像对流域景观格局的描述存在差异,影像分辨率与斑块数目、最大斑块指数、形状指数、分离度指数存在显著的正相关关系,而对于测度整体的香农多样性指数、香农均匀度指数、优势度指数的影响相对较小。

摘要：针对当前多数深度学习模型只能对高分辨率遥感影像裁剪图片进行土地利用类型判别的问题,结合VGGNet与Mask R-CNN开展了智能化建设用地目标检测研究。在建立研究区4类土地利用类型遥感影像数据集的基础上,对比了VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度,选取分类效果最优的神经网络模型VGGNet与Mask R-CNN实现建设用地目标检测智能化。结果表明:(1)VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度分别为:97.44%、93.75%和95.13%,且VGG16模型迭代次数最少,训练时间相对较少;(2)Mask R-CNN阈值设置对目标检测精度有重要的影响,当阈值设定为0.3时,VGG16结合Mask R-CNN的联合模型对建设用地检测的标定框精度最高。同时联合模型比单一使用Mask R-CNN模型对建设用地检测有更高的准确率,并且表现出了更强的适应性和鲁棒性。

摘要：杞麓湖流域作为典型高原湖泊流域之一,生态极易遭到破坏。选取高程、坡度、人口密度、道路缓冲区、居民点缓冲区、水域缓冲区来构建生态敏感性评价的指标体系,并结合G1法、变权栅格理论确定各指标权重,进行杞麓湖流域生态敏感性评价和流域生态用地分析。结果表明:①引入变权栅格理论可有效避免因子之间的相关干扰;②高、中、低度敏感区分别占流域总面积的3.66%、71.08%、22.83%,不敏感区占比为2.44%;③93.81%的林地、99.22%的水域以及79.52%的其他用地处在高度敏感区和中度敏感区,63.02%的建设用地和54.79%的耕地处在低度敏感区与不敏感区。开展流域内的生态用地分析,为推动可持续土地资源利用开发和生态环境保护提供了重要依据。

摘要：高分一号卫星是为提升我国高分辨率数据自给率自主发射的卫星,在土地利用监测方面具有重要的应用价值。将GF-1卫星影像与多源数据影像进行对比能够挖掘各数据源在土地利用动态监测方面的差异性。本文以云南省杞麓湖流域为研究区,选取最新的Sentinel-2、GF-1和Landsat 8卫星遥感影像进行土地利用分类,以第二次全国土地利用调查数据为基期数据,结合野外实地调研和土地利用转移矩阵开展土地利用现状和演变分析,得出以下结论:①杞麓湖流域的水域、建设用地、耕地和林地自中心向外呈现出圈层分布的特征,与第二次全国土地调查结果相比,水域、耕地、林地3种类型的自然景观面积减少,而建设用地和其他用地受人类活动的影响,面积大幅增加,变化主要集中在杞麓湖周边的纳古镇和河西镇。②Sentinel-2卫星影像与GF-1卫星影像均具有较高的空间分辨率,二者对土地利用变化评估的结果相近,均优于Landsat 8卫星影像,其中GF-1卫星影像具有较高的应用价值。

摘要：景观格局的时空分异是国土空间结构和功能演变的重要表征,揭示景观时空分异特征及其驱动因子是构建人地关系和谐的国土空间规划格局的基础。研究以云南省杞麓湖流域为例,基于2002年、2010年和2018年三期遥感影像进行土地利用变化分析,采用景观格局指数揭示流域景观的时空分异特征,构建景观破碎化综合指数,结合实地调研成果与地理探测器剖析景观破碎化与自然和人文因子间的耦合关系。结果表明:2002—2018年,杞麓湖流域林地、水体和其他用地面积总量减少,耕地略有增加,建设用地显著增加;流域景观整体呈破碎化发展趋势,且在乡镇水平上时空分异明显;高程、人类活动强度、土地利用类型、坡向和坡度因子对流域内景观破碎化空间分异的解释差异显著,其中高程因子的解释能力最强;此外,驱动因子间的交互作用加剧了景观破碎化的空间分异。