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基于ＤＥＭ数据分析黔西北自然保护地森林空间分布特征与地形因子关系以贵州毕节国家森林公园为例王宇翔１㊀单绍朋２(１.毕节市七星关区林业局ꎬ贵州毕节５５１７００ꎻ２.毕节市林业局ꎬ贵州毕节５５１７００)[摘㊀要]㊀以２０２１年林草生态综合监测的小班数据为基准提取贵州毕节国家森林公园范围内森林区划小班作为研究区ꎬ结合数字高程模型(ＤＥＭ)通过ＡｒｃＭａｐ１０.８获取高程㊁坡度和坡向ꎬ对研究区不同高程级㊁坡度级及坡向级的森林类型进行分析ꎬ探讨以研究区为代表的黔西北自然保护地森林空间分布特征与地形因子之间的关系ꎬ对自然保护地的保护利用规划具有重要意义ꎮ结果表明:研究区森林总面积３６９０.５５ｈｍ２ꎬ在１５０１~２１００ｍ密集分布ꎬ占整体的９６.６６％ꎻ而在６ʎ~２５ʎ地段占７２.７０％ꎻ在半阳坡㊁半阴坡占５３.５９％ꎬ分别超过了２５％ꎮ[关键词]㊀ＤＥＭꎻ自然保护地ꎻ森林类型ꎻ地形因子中图分类号:Ｓ７１８.５㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００９－３３０３(２０２４)０２－００３７－０４ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＦｏｒｅｓｔＳｐａｔｉａｌＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄＴｏｐｏｇｒａｐｈｉｃＦａｃｔｏｒｓｉｎＮｏｒｔｈｗｅｓｔＧｕｉｚｈｏｕＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅＢａｓｅｄｏｎＤＥＭＤａｔａＴａｋｉｎｇＢｉｊｉｅＮａｔｉｏｎａｌＦｏｒｅｓｔＰａｒｋｉｎＧｕｉｚｈｏｕａｓａｎＥｘａｍｐｌｅＷａｎｇＹｕｘｉａｎｇ１㊀ＳｈａｎＳｈａｏｐｅｎｇ２(１.ＱｉｘｉｎｇｇｕａｎＤｉｓｔｒｉｃｔＦｏｒｅｓｔｒｙＢｕｒｅａｕꎬＢｉｊｉｅ５５１７００ꎬＧｕｉｚｈｏｕꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＢｉｊｉｅＦｏｒｅｓｔｒｙＢｕｒｅａｕꎬＢｉｊｉｅ５５１７００ꎬＧｕｉｚｈｏｕꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｕｂｃｌａｓｓｄａｔａｏｆｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｆｏｒｅｓｔａｎｄｇｒａｓｓｅｃｏｌｏｇｙｉｎ２０２１ꎬｓｕｂｃｌａｓｓｅｓｏｆｆｏｒｅｓｔｚｏｎｉｎｇｉｎＢｉｊｉｅＮａｔｉｏｎａｌＦｏｒｅｓｔＰａｒｋｉｎＧｕｉｚｈｏｕＰｒｏｖｉｎｃｅｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄａｓｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ.Ｔｈｅｅｌｅｖａｔｉｏｎꎬｓｌｏｐｅａｎｄｓｌｏｐｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｗｅｒｅｏｂ￣ｔａｉｎｅｄｂｙＡｒｃＭａｐ１０.８ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｅｌｅｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ(ＤＥＭ)ꎬａｎｄｔｈｅｆｏｒｅｓｔｔｙｐｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｌｅｖａｔｉｏｎꎬｓｌｏｐｅａｎｄｓｌｏｐｅｌｅｖｅｌｓｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ.Ｉｔｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｆｏｒｅｓｔｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ￣ｔｉｃｓａｎｄｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅｐｒｏｔｅｃｔｅｄａｒｅａｓｏｆｎｏｒｔｈｗｅｓｔＧｕｉｚｈｏｕ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｔｏｔａｌｆｏｒｅｓｔａｒｅａｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｗａｓ３６９０.５５ｈｍ２ꎬｗｈｉｃｈｗａｓｄｅｎｓｅｌｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｉｎ１５０１~２１００ｍꎬａｃｃｏｕｎｔｉｎｇｆｏｒ９６.６６％ｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅ.Ｉｎｔｈｅ６ʎ~２５ʎｓｅｃｔｉｏｎꎬ７２.７０％ꎻＩｎｔｈｅｓｅｍｉ－ｐｏｓｉｔｉｖｅｓｌｏｐｅꎬｓｅｍｉ－ｎｅｇａｔｉｖｅｓｌｏｐｅａｃｃｏｕｎｔｅｄｆｏｒ５３.５９％ꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｍｏｒｅｔｈａｎ２５％.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＤＥＭꎻｎａｔｕｒａｌｒｅｓｅｒｖｅｓꎻｆｏｒｅｓｔｔｙｐｅｓꎻｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃｆａｃｔｏｒｓ.自然保护地对重要的自然生态系统㊁自然遗迹㊁自然景观及其所承载的自然资源㊁生态功能和文化价值实施长期保护[１]ꎬ守护着自然生态㊁保育自然资源ꎬ保护生物多样性及景观多样性ꎬ承载着建设美丽中国的重要使命ꎬ自然保护地建设对于提升生态系统多样性㊁稳定性持续性具有极其重大意义ꎮ有关研究[２－８]通过数字高程模型(ＤＥＭ)从群落[５－６]㊁种群[７]㊁小班或树种等不同尺度对地形因子驱动森林资源分布特征进行分析ꎬ表明地形因子对森林分布特征的关联性和研究方法的可行性ꎮ该文以贵州毕节国家森林公园范围内森林区划小班为研究区ꎬ选取高程㊁坡度和坡向等地形因子ꎬ探讨以研究区为代表的黔西北自然保护地森林空间分布特征与地形因子之间的关系ꎬ以期为自然保护地保护利用规划提供参考ꎮ１㊀研究区概况贵州毕节国家森林公园是黔西北最重要的自然保护地ꎬ始建于２００５年ꎬ总面积４１３３ｈｍ２ꎬ海拔范围约为１４００~２２００ｍꎬ由拱拢坪(１０４ʎ５８ᶄ３８ᵡ~１０５ʎ２３ᶄ４６ᵡＥꎬ２７ʎ０５ᶄ０３ᵡ~２７ʎ２１ᶄ１４ᵡＮ)㊁白马山(１０５ʎ２３ᶄ４６ᵡ~１０５ʎ２６ᶄ４８ᵡＥꎬ２７ʎ１７ᶄ５３ᵡ~２７ʎ２１ᶄ１４ᵡＮ)和乌箐岭(１０５ʎ１７ᶄ３３ᵡ~１０５ʎ２０ᶄ２４ᵡＥꎬ２７ʎ０５ᶄ０３ᵡ~２７ʎ０８ᶄ２５ᵡＮ)三个景区组成ꎬ位于长江上游ꎬ乌江干流云冲河流域ꎬ贵州高原斜坡过渡地带ꎬ属中亚热带季风湿润气候区ꎬ森林风景资源丰富多样ꎬ是典型的山地自然公园ꎮ收稿日期:２０２３－０３－２８２㊀材料与方法２.１㊀材料及其来源ＤＥＭ(高程数字模型)源于地理空间数据云官网(ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｇｓｃｌｏｕｄ.ｃｎ/)ＧＤＥＭＶ３版数据ꎬ分辨率３０ｍꎬ该数据可通过ＡｒｃＧＩＳ１０.８特定工具获取高程㊁坡度和坡向信息[４]ꎮ林草生态综合监测是按照«自然资源调查监测体系构建总方案»以第三次全国国土调查数据为统一的基础数据ꎬ融合林草湿地以及国家公园为主体的自然保护地体系等监测数据ꎬ构建涵盖各类林草生态系统状况信息的综合监测评价体系ꎬ旨在掌握林草资源的种类㊁数量㊁质量㊁结构和动态ꎮ该文选取２０２１年林草生态综合监测成果数据库中针叶林㊁阔叶林㊁针阔混交林㊁竹林和灌木林的区划小班数据作为本案例研究区范围ꎬ如图２所示ꎮ２.２㊀研究方法及ＡｒｃＧＩＳ１０.８操作流程图根据«国家林草生态综合监测评价技术规程»(国家林业和草原局２０２１.６)ꎬ研究区以高山地貌(１４４４~２２０５ｍ)为主ꎬ本文结合研究区实际将高程细分为<１５００ｍ㊁１５０１~１７００ｍ㊁１７０１~１９００ｍ㊁１９０１~２１００ｍ㊁>２１００ｍꎻ并采用该规程的坡度㊁坡向分级方式ꎬ将坡度划分为ɤ５ʎ㊁６ʎ~１５ʎ㊁１６ʎ~２５ʎ㊁２６ʎ~３５ʎ和>３５ʎꎬ坡向划分为无坡向㊁阳坡(南坡㊁西南坡)㊁半阳坡(西坡㊁东南坡)㊁阴坡(北坡㊁东北坡)和半阴坡(东坡㊁西北坡)等四个主坡向和九个方向[２－３]ꎬ综合有关文献[２－８]的方法运用ＡｒｃＧＩＳ１０.８工具按流程操作(图１)ꎬ提取高程㊁坡度和坡向并进行分级ꎬ逐项统计㊁分析讨论不同森林分布与地形因子关系ꎮ㊀㊀㊀图１㊀ＡｒｃＧＩＳ１０.８操作流程图㊀㊀㊀图２㊀研究区位置范围及森林分布图３㊀结果３.１㊀不同高程级森林空间分布拱拢坪㊁乌箐景区高程值较大ꎬ最高处出现在乌箐岭景区(图ａ１㊁图ａ３)ꎬ白马山景区相对较低(图ａ２)ꎻ各森林类型在不同高程均有分布ꎬ１５０１~２１００ｍ内森林分布密集ꎬ占整体的９６.６６％ꎬ其中针叶林占４７.５１％㊁阔叶林占３５.９１％㊁针阔混交林占１.７８％㊁灌丛林占１１.４４％㊁竹林占０.０２％ꎮ(表１)ꎮ表１㊀不同森林类型高程分级统计森林类型高程分级ɤ１５００ｍ１５０１~１７００ｍ１７０１~１９００ｍ１９０１~２１００ｍ>２１００ｍ针叶林面积/ｈｍ２２３.６８５６９.５５１７.７２６６６.３２１９.３７占比％０.６４１５.４３１４.０３１８.０５０.５２阔叶林面积/ｈｍ２２０.９１５５６.８１２９１.２６４７７.１２４６.４３占比％０.５７１５.０９７.８９１２.９３１.２６针阔混交林面积/ｈｍ２４.４９１０.７３３５.２３２０.０３０占比％０.１２０.２９０.９５０.５４０竹林面积/ｈｍ２００.１５００.７９０占比％００００.０２０灌丛林面积/ｈｍ２７.５７５７.３８１８３.５４１８１.４９０.０３占比％０.２１１.５５４.９７４.９２０３.２㊀不同坡度级森林空间分布白马山㊁乌箐景区(图ｂ２㊁图ｂ３)坡度起伏大ꎻ拱拢坪景区整体较为缓和ꎬ仅北部坡度较大且以灌丛为主(图２㊁图ｂ１)ꎻ各森林类型在不同坡度级均有分布ꎬ６ʎ~２５ʎ地段占整体的７２.７０％ꎬ从大到小依次为:针叶林>阔叶林>灌丛林>针阔混交林>竹林(表２)ꎮ表２㊀不同森林类型坡度分级统计森林类型坡度分级ɤ５ʎ６ʎ~１５ʎ１６ʎ~２５ʎ２６ʎ~３５ʎ>３５ʎ针叶林面积/ｈｍ２１５０.９１５０１.８３９３２.７６１７５.８２３５.２７占比％４.０９１３.６２５.２７４.７６０.９６阔叶林面积/ｈｍ２４４.１５３８６.２５５５３.５５３１３.２７９５.３１占比％１.２１０.４７１５８.４９２.５８针阔混交林面积/ｈｍ２３.７７３１.６４２４.３８.８１.９７占比％０.１０.８６０.６６０.２４０.０５竹林面积/ｈｍ２０.０７０.８２０.０５００占比％００.０２０００灌丛林面积/ｈｍ２１５.５８１３３.２１１５５.４３８２.７２４３.０７占比％０.４２３.６１４.２１２.２４１.１７３.３㊀不同坡向级森林空间分布各坡向均有森林分布(图ｃ１㊁图ｃ２㊁图ｃ３)ꎬ其占比从大到小依次为:半阳坡>半阴坡>阳坡>阴坡ꎬ在半阳坡㊁半阴坡的森林分布占比均分别超过２５％ꎬ阳坡次之㊁阴坡最少(表３)ꎮ表３㊀不同森林类型主坡向分级统计森林类型坡向分级无坡向阳坡半阳坡阴坡半阴坡针叶林面积/ｈｍ２０５７１.５２５４２.４２２８１.９２４００.７３占比％０１５.４９１４.７７.６４１０.８６阔叶林面积/ｈｍ２０２３６.８９３３９.１３４１２.３２４０４.１９占比％０６.４２９.１９１１.１７１０.９５针阔混交林面积/ｈｍ２０１９.９２４.５８１０.２３１５.７７占比％００.５４０.６７０.２８０.４３竹林面积/ｈｍ２００.１２０.１３０.６７０.０２占比％００００.０２０灌丛林面积/ｈｍ２０８１.１５１０８.０５９８.２５１４２.５６占比％０２.２２.９３２.６６３.８６４㊀分析与结论该文对研究区不同高程级㊁坡度级和坡向级的森林空间分布情况进行了系统分析ꎮ研究发现:研究区森林总面积３６９０.５５ｈｍ２ꎬ在１５０１~２１００ｍ高程区间森林密集分布ꎬ面积占整体的９６.６６％ꎬ乌箐岭景区南端高程最大ꎬ此处阔叶林主干一般较为粗短ꎬ或与冬季常受低温和凝冻抑制树木的垂直生长有关ꎮ在６ʎ~２５ʎ地段森林面积占整体的７２.７０％ꎬ坡度较大地段多分布灌丛ꎬ可能与土壤厚度和水分条件有关ꎮ在半阳坡㊁半阴坡占５３.５９％ꎬ分别超过了２５％ꎬ高于阴坡和阳坡ꎬ更有利于森林生长ꎬ表明森林分布模式或与水分蒸发和养分流动相对平衡有关ꎮ研究还发现ꎬ研究区针阔混交林分布较少ꎬ削弱了自然保护地的生物多样性和森林生态系统稳定性ꎮ在自然环境中ꎬ森林空间分布由其生物学特性㊁种内外关系以及环境因子等多方面因素共同决定的ꎮ地形因子作为重要的生态因子之一ꎬ往往通过影响光照㊁水分㊁温度㊁风力㊁土壤和生物等其他环境因子ꎬ进而综合作用于森林分布ꎮ此外ꎬ人为干预因素也能影响和决定森林空间分布ꎬ比如ꎬ研究区针叶林起源于早期ꎬ为解决木料紧缺而进行飞播造林ꎬ并在设立国有林场和自然保护地后采取严格的保护措施ꎬ为针叶林生长和分布创造了条件ꎮ综上ꎬ科学分析自然保护地内包括地形在内的多个生态因素ꎬ以明确主导自然保护地森林生长分布的因素ꎬ对于评估自然保护地森林立地质量㊁生态系统稳定性ꎬ持续发挥生态系统各项功能至关重要ꎬ可作为自然保护地优化整合㊁保护规划参考依据ꎮ参考文献[１]陈绾月.对自然保护地功能区划制度的反思与重构[Ｃ]//中国法学会环境资源法学研究会ꎬ海南大学.新时代环境资源法新发展 自然保护地法律问题研究:中国法学会环境资源法学研究会２０１９年年会论文集(中).西安:西安建筑科技大学ꎬ２０１９:１４. [２]吴胜义ꎬ张方圆ꎬ王飞ꎬ等.基于ＤＥＭ数据分析川西云杉林与高山柏林空间分布特征 以石渠县为例[Ｊ].西北林学院学报ꎬ２０２２ꎬ３７(３):１３３－１３８.[３]陈贤干.福建省森林公园落界 一张图 与景观空间格局分析[Ｊ].林业勘察设计ꎬ２０１７ꎬ３７(２):１４－１９ꎬ２３. [４]陈晨ꎬ陈永刚ꎬ徐文兵ꎬ等.基于ＤＥＭ的小班坡度自动提取算法及其验证[Ｊ].西南林业大学学报ꎬ２０１９ꎬ３９(４):８３－８８. [５]刘玉平ꎬ刘贵峰ꎬ达福白乙拉ꎬ等.地形因子对大青沟自然保护区不同森林群落叶性状的影响[Ｊ].林业科学ꎬ２０１７ꎬ５３(３):１５４－１６２.[６]秦随涛ꎬ龙翠玲ꎬ吴邦利.地形部位对贵州茂兰喀斯特森林群落结构及物种多样性的影响[Ｊ].北京林业大学学报ꎬ２０１８ꎬ４０(７):１８－２６.[７]赵阳ꎬ杨萌萌ꎬ刘锦乾ꎬ等.冶力关林区紫果云杉天然林种群结构特征[Ｊ].西北林学院学报ꎬ２０２０ꎬ３５(４):３７－４４. [８]张坤ꎬ肖燕ꎬ何振芳ꎬ等.基于ＳＲＴＭＤＥＭ的祁连山自然保护区地形特征研究[Ｊ].干旱区地理ꎬ２０２０ꎬ４３(６):１５５９－１５６６.。
基于多源遥感数据的景观格局及预测研究赵永华;贾夏;刘建朝;刘耿【摘要】以TM、中巴资源卫星和环境与灾害监测预报小卫星等遥感影像为数据源,利用ENVI 4.7、ARCGIS 9.2、IDRISI 15等软件,研究了西安市辖区的景观特征与空间格局,预测了未来的景观变化,提出了景观格局预测的数据转化和多距离空间分析的精简步骤.结果表明:研究区的景观本底是一个由林地和耕地构成的复合景观基质,建设用地在研究时段内呈现持续增加趋势,且2004-2011年间的增加量高于2000-2004年间的增加量；林地面积略有降低,林地和草地总面积略呈增长趋势,水域和未利用地面积变化较小.研究时段内的景观破碎化程度在降低,林地景观的连通性增强了,耕地的降低了.各景观类型在所设定的最大预期研究尺度下均呈现显著的聚集空间格局；各年和各景观类型之间的聚集、随机和离散的临界阈值差别相对比较大；水域和未利用地的空间聚集强度明显高于耕地、林地、草地和城乡建设用地；耕地和草地空间分布存在一个异质性最大的特征尺度,且均出现了聚集分布、随机分布和离散分布3种分布格局,以2011年最为明显.利用景观指数法和多距离空间聚类分析方法研究景观格局特征的效果要比单一的景观指数法较理想.CA-Markov 模型模拟的结果基本能够反映未来的景观格局状况.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2013(033)008【总页数】9页(P2556-2564)【关键词】景观格局;多距离空间分析;预测;CA-Markov模型【作者】赵永华;贾夏;刘建朝;刘耿【作者单位】长安大学地球科学与资源学院,西安710054;长安大学环境科学与工程学院,西安710054;长安大学地球科学与资源学院,西安710054;长安大学地球科学与资源学院,西安710054【正文语种】中文景观格局变化是景观异质性的外在表现［1-2］，其目的是解释景观格局与生态过程之间的关系［3-4］，推理出景观变化的原因并预测发展趋势［5］。
遥感技术下的城市景观格局分析摘要：景观格局主要就是景观结构，从广义方面来讲是景观组成单元的类型、数量与空间配置，属于地表景观动态变化较快的部分，因此，目前在城市景观研究中主要分析城市景观格局，按照景观格局的动态化变化实现景观生态学的研究和分析工作的目的。
当前在城市景观格局研究中主要应用遥感技术，可以全面分析景观格局指数、动态变化情况，获取到景观格局的重要参数，高度浓缩景观格局信息，将组成结构、空间配置情况等全面反映出来，为景观结构的衡量和分析提供准确依据。
关键词：遥感技术；城市景观格局；应用城市景观格局的研究和分析工作中采用遥感技术，能够通过景观指数分析方式，将RS与GIS技术融入其中，配合景观生态学的理论，全面分析城市景观格局的演变情况，可以为城市规划工作与生态环境建设工作的实施提供重要参考依据。
下文就将西安市作为研究对象，分析遥感技术在城市景观格局中的应用，提出几点应用观点。
1研究区域分析西安市位置在我国的西北地区东部区域，在黄河流域中部关中盆地，地势具有东南部偏高、西北部偏低的特点，难免和秦岭相依附，有山前洪积台地、河谷冲积平原的地形，在此次研究中，主要分析莲湖区、未央区和碑林区的城市景观格局，提出遥感技术的应用观点。
2遥感技术在城市景观格局中的应用研究2.1应用方式本次研究中选择西安市的城市景观格局，通过遥感技术开展分析工作，研究遥感技术的应用特点与情况。
具体为：2.1.1合理划分景观的类型具体的遥感影像分类还有景观格局分析工作中，城市景观类型的划分属于基础部分，如果在各个领域中没有统一的景观理念，就无法设置统一性的景观分类原则。
按照我国的土地利用分类标准还有西安市的实际情况，可以将城市景观的类型分成：（1）建筑用地类型。
此类景观中含有居民居住点元素、道路元素、广场元素、建筑元素、商业区元素等等。
（2）林地类型。
此类景观中含有山区乔木元素、灌木元素、城市森林元素。
（3）水域类型。
其中含有城市之内的大型水域、郊区的湖泊元素、河流元素等水体景观。
2020年第6期辽宁林业科技Journal of Liaoning Forestry Science&Technology2020N q6基于遥感数据的常州市土地利用变化及景观格局分析武文昊(辽宁省林业调查规划监测院，辽宁沈阳110122)摘要：为了解常州市景观格局的动态变化，以Landsat图像为数据源，运用3S技术、转移矩阵及土地利用动态度等方法结合景观格局指数，分析常州市1988-2014年土地利用变化、土地利用动态度及景观格局变化的趋势。
结果表明：常州市耕地面积大幅减少，26年间共减少1171.5km2,居民点及工矿用地增加面积最大，为690km2,交通用地增幅最大为405%,并且综合土地利用动态度也不断增大。
耕地面积最大，分布最广泛，耕地斑块百分比最大，是研究区的景观基质；交通用地的景观分维数值最大，斑块形状和边缘较简单，呈廊道景观。
但各景观类型受干扰程度较大，斑块数量不断增多、面积逐渐变小，由此斑块形状趋于复杂，景观破碎化程度呈现增加趋势，景观结构也变得更加丰富和复杂。
关键词：常州市；景观格局分析；土地利用；土地利用动态度中图分类号：F301文献标识码:A景观通常指一组互相作用的生态系统在空间上的镶嵌组合［l-2］o景观格局一般指空间格局,即景观的空间结构特征,包括景观组成单元的类型、数目以及空间分布与配置［3］，景观格局变化是景观异质性的外在表现［4-5］，其目的是解释景观格局与生态过程之间的联系［1］，在景观结构构成方面,景观主要包括基质、斑块、廊道三大要素。
景观格局分析，主要是利用景观指数，来探讨景观在宏观空间上的异质性，通过景观格局分析间接实现对生态过程的研究。
景观空间格局、景观功能和景观动态是景观生态学研究的核心内容⑺，对景观格局进行定量化分析，则是研究格局与过程相互联系的基础，也是研究景观动态和景观功能的关键［2］o研究常州市的景观格局变化，可以更好地解决常州市生态环境的现状，了解演替过程，从而提高常州市生态环境质量。
基于遥感影像研究商洛市植被变化王艳丽（安徽理工大学空间信息与测绘工程学院，安徽淮南232000）摘要：本文以商洛市两期3景Landsat影像为数据源，利用Arc GIS10.2计算归一化差值植被指数，采用差值法对商洛市及其各县2007—2017年植被覆盖度进行研究，并分析植被变化的原因。
结果表明：2007年商洛市植被覆盖以低植被覆盖为主，所占面积为5122.65km2，所占比例为26%；2017年植被覆盖以中高植被覆盖为主，所占面积为10945.37km2，所占比例为55.14%；2000—2017年商洛市植被退化面积比改善面积少4408.50km2，所占比例为22.21%，植被整体趋于改善；2000—2017年商洛市各县植被覆盖呈明显的地域分异特征，商南县改善面积达1829.67km2，植被覆盖情况良好，柞水县退化面积达1080.19km2，植被退化严重，其余各县情况稳定。
关键词：Landsat；NDVI；植被覆盖度；商洛市中图分类号：S181文献标识码：A DOI：10.19754/j.nyyjs.20210330037由于技术限制，早期国外学者在研究植被时多采用简单测量。
Dymond等采取地面点采样法估算了植被覆盖度［1］;随着遥感技术的发展，大区域监测植被变化也逐渐衍生出新的方法；Purevdor等认为，大区域监测植被变化的方法包括混合模型法、覆盖度-辐射关系模型、植被指数法［2］。
国内学者对各个省植被覆盖度进行了时空变化研究。
杨静雅等以GIS为平台，通过差值法计算新疆和静县4个不同时期植被覆盖度，并分析其变化特征［3］;陈楠等建立像元二分模型研究新疆开都河流域植被覆盖度时空变化⑷;刘玉安等选取差值法分析淮河上游流域植被覆盖度的变化规律［5］;王永锋等、喻素芳等以NDVI为基础，研究NDVI随时间的变化趋势，进而研究广西植被变化规律［6,7］。
陕西省植被变化已经有学者做过相关方面的研究。
合肥市森林景观格局动态分析的开题报告一、研究背景和意义森林是生态系统中最重要的组成部分之一，对于维护水源、土壤、气候和生物多样性等方面具有重要的影响。
森林景观格局是评价森林生态系统景观特征的关键参数之一，研究森林景观格局对于森林可持续经营和生态保护具有重要的意义。
近年来，随着人类活动的不断加剧，森林生态环境面临着越来越严重的威胁，因此开展森林景观格局动态分析，既有助于提高人们对森林生态环境保护的意识，也有助于更好地指导森林生态系统的管理与保护。
二、研究内容和目标本研究拟以合肥市为研究对象，利用遥感和GIS技术，从时间和空间两个维度入手，对合肥市森林景观格局的动态变化进行研究和分析，重点研究以下内容：1.合肥市森林景观格局的现状及分布特征，包括森林类型、景观面积、分布密度等。
2.合肥市森林景观格局的动态变化趋势，以近十年为时间跨度，分析森林景观格局的变化趋势、影响因素等。
3.评价合肥市森林景观格局对于生态系统的影响和生态服务功能的变化，包括水土保持、水源涵养、气候调节、生物多样性等方面。
三、研究方法和技术路线本研究采用遥感和GIS技术，结合统计学和时空分析方法，具体技术路线如下：1.利用遥感数据获取合肥市森林景观格局信息。
2.根据森林分类系统对合肥市森林类型进行分类，计算景观指标，并绘制森林景观格局图。
3.利用GIS软件对森林景观格局的空间分布特征进行分析，并采用统计学方法进行景观变化趋势的分析。
4.通过生态价值评价模型，评价森林景观格局的生态功能，包括水土保持、水源涵养、气候调节、生物多样性等方面。
5.分析森林景观格局变化的影响因素和管理措施。
四、研究预期成果1. 建立合肥市森林景观格局的时空模型，获取其空间分布和变化趋势。
2. 分析合肥市森林景观格局对生态系统的影响和生态服务功能的变化，为合肥市森林生态系统的可持续经营和管理提供科学依据。
3. 提出合肥市森林景观格局的管理建议，为合肥市森林生态系统可持续管理提供参考。
基于LANDIS-Ⅱ的陕西黄龙山森林景观演变动态模拟高小莉;赵鹏祥;郝红科;杨延征【摘要】应用空间直观景观模型LANDIS-Ⅱ模拟了陕西黄龙山森林景观在不考虑风、火、病虫害及采伐等干扰因素前提下300a(2004-2304年)的自然演替进行动态,采用景观格局统计软件APACK计算了林区内优势树种所占的面积百分比以及反映物种分布格局的聚集度指数,分析了各个树种在模拟的时间尺度上龄级组成的变化趋势.结果表明:油松是针叶树中的优势种,辽东栎是阔叶树中的优势种;在演替后期油松取代辽东栎成为所占面积比例最大的优势树种;油松和辽东栎的相对聚集度较其它几类树种小;随着模拟年代的推进,树种年龄结构发生显著变化,呈现出复杂多样的异龄林空间分布格局.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)002【总页数】9页(P254-262)【关键词】LANDIS-Ⅱ;森林景观;自然演替;模拟【作者】高小莉;赵鹏祥;郝红科;杨延征【作者单位】西北农林科技大学,杨凌712100;西北农林科技大学,杨凌712100;西北农林科技大学,杨凌712100;西北农林科技大学,杨凌712100【正文语种】中文森林作为地球上可再生自然资源及陆地生态系统的主体，在人类的生存环境中起着不可替代的作用。
对森林景观格局及其动态变化进行研究，不仅可以了解林区景观现状和获知森林资源变化，还可以预测未来走势，有效保护森林资源，合理规划林区发展[1]。
黄龙山林区横亘黄洛两河之间，是关中与陕北小文化区的边缘地带，具有独特的地理位置和历史文化氛围，同时也是是陕西黄土高原森林分布最集中、野生动植物资源最丰富的地区，是庇护陕北黄土高原南部与渭北高原和关中平原的主要生态屏障[2]。
该林区作为关中平原、洛河下游流域的绿色屏障的重要组成部分，其森林生态功能能否良好发挥将直接影响葫芦河流域、洛河下游、关中平原乃至黄河中下游地区的国土生态安全[3]。
基于黄龙山林区如此重要的生态地位，研究林区森林景观的动态变化有助于了解和把握森林资源变化的原因，从而可以通过人为地调整来使森林资源的数量、分布和格局更加趋于合理，使得黄龙山林区在黄土高原上发挥更好的生态效益。
基于遥感的土地利用动态变化分析土地是人类生存和发展的基础，其利用方式的变化对于社会经济发展、生态环境保护等方面都具有重要的影响。
遥感技术作为一种高效、快速、大范围获取地表信息的手段，为土地利用动态变化的研究提供了有力的支持。
遥感技术通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，能够获取不同波段的电磁波信息，这些信息经过处理和分析，可以生成反映土地利用状况的图像和数据。
与传统的土地调查方法相比，遥感技术具有覆盖范围广、获取信息快、成本相对较低等优势。
在进行基于遥感的土地利用动态变化分析时，首先需要获取多时相的遥感影像数据。
这些影像数据可以来自不同的卫星，如 Landsat 系列、SPOT 系列等。
获取影像后，需要对其进行预处理，包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以消除影像中的误差和干扰，提高数据的质量和可用性。
接下来就是土地利用分类。
这是一个关键的步骤，通常采用监督分类或非监督分类的方法。
监督分类需要事先选择一些具有代表性的样本区域，并确定其对应的土地利用类型，然后利用这些样本对整个影像进行分类。
非监督分类则是根据影像中像元的光谱特征，自动将其聚类为不同的类别，然后再根据实际情况对这些类别进行定义和调整。
在分类完成后，通过对比不同时期的土地利用分类结果，就可以分析出土地利用的动态变化情况。
例如，可以计算出各类土地利用类型的面积变化、空间转移情况等。
同时，还可以结合地理信息系统（GIS）技术，对土地利用变化的空间格局进行分析，了解其在不同区域的分布特点和变化趋势。
土地利用动态变化的驱动因素是多方面的。
人口增长、经济发展、政策法规、技术进步等都可能导致土地利用方式的改变。
例如，随着人口的增加，城市建设用地往往会不断扩张，占用周边的耕地和林地；经济的快速发展可能促使一些地区将农业用地转变为工业用地或商业用地；国家出台的生态保护政策可能会推动退耕还林、还草等工程的实施，从而改变土地利用结构。
土地利用动态变化会带来一系列的影响。
