雁鸣湖自然保护区土地利用与景观格局变化研究
6页1、雁鸣湖自然保护区土地利用与景观格局变化研究简要:摘 要: 以雁鸣湖自然保护区为研究区域,以 Landsat 遥感影像为根底分析 2000 年、2022 年、2022 年和 2022 年土地利用类型空间分布,通过对遥感影像解译得出景观演变趋势并进行分析. 与 2000 年相摘 要: 以雁鸣湖自然保护区为研究区域,以 Landsat 遥感影像为根底分析 2000 年、2022 年、2022 年和 2022 年土地利用类型空间分布,通过对遥感影像解译得出景观演变趋势并进行分析. 与 2000 年相比,2022 年湿地景观比例上升,非湿地面积占研究区总面积比例下降; 各景观变化幅度明显不同,其中林地、高覆盖度草地、水库坑塘、居民点和沼泽地明显增加,灌木林及中覆盖度草地减少; 研究时段内研究区景观类型丰富度下降,破碎化程度降低,各景观类型开展呈不均衡化趋势; 研究区景观优势度趋于稳定,大斑块向小斑块分裂,斑块离散程度和形状复杂程度有所增加.关键词: 雁鸣湖自然保护区; 土地利用变化; 景观指数刘家福; 申琳; 纪明秀; 祝悦; 白淑夏 吉林师范大学学报(自然科学版) 2022-01-07湿地作为
2、自然界重要的生态系统,其综合功能不可替代. 湿地科学早期开展较为缓慢,近现代以来开展逐渐加快. 2000 年以来,其研究领域扩大,成为重点学科和研究领域. 我国自参加?湿地公约?后,积极响应湿地保护等工作,为全球湿地保护和合理利用湿地作出了重要奉献1. 雁鸣湖自然保护区湿地类型丰富,沼泽、湖泊、河流及水库等均属于湿地,参照我国目前湿地调查监测所采用的湿地分类系统,结合实际情况,科学分析研究区景观分布2-5. 遥感可大面积同步观测,数据综合性、可比性强,且机械收集地物信息,能一定程度上防止对观测地物的人为主观干扰,运用遥感进行土地利用研究,不仅可以获得较高的实用价值,还能节省人力物力,获得较高的经济价值. 本文利用四期遥感影像数据提取研究区景观信息,分析其景观格局分布特征及景观转移的规律和驱动力,得出研究区景观的变化情况及演变规律,分析湿地景观动态变化主要影响因素6-9,为雁鸣湖自然保护区可持续开展提供有力支持.1 研究区概况雁鸣湖自然保护区地处吉林和黑龙江两省的交界,地理位置为 128110E 至 1284530E,433920N 至 435128N,东西隔 45 km,南北隔 24
3、km. 研究区地处温带季风气候带,年平均气温 4. 3 ,无霜期约 120 d. 保护区冬季寒冷,春秋较短,夏季气温较高,降水量充分,主要集中在 78 月.2 数据处理与研究方法 2. 1 数据获取与处理采用 Landsat-TM/ETM 遥感影像解译,选取 2000 年、2022 年、2022 年和 2022 年四期影像数据,主要采用 eCognition 软件自动分类及人机结合的目视解译方法,在季相方面控制云量在 10% 以内,数据主要选择 69 月无云图像. 数据以 1995 年和 1996 年几何精校正后的遥感图像作为根底,位置为两个像元左右. 标准假彩色合成方法是整景和分县图像采用统一标准,其纠正后的图像均保存为 Geotiff 格式,利用 ERDAS IMAGINE 软件的 Image Geometric Correction 模块完成数据校正中的几何精校正.2. 2 研究方法从景观类型角度定量分析土地利用变化,以生态学的角度进行分析与研究. 景观格局指数可以反映景观格局变化特点,由于指数繁多,选择时需结合研究区自然环境状况和社会经济状况,简洁、高效地选取符合研究区实情的景
4、观格局指数. 为充分表达景观的生态意义,本文选取多样性指数( SHDI) 、均匀度数( SHEI) 、斑块内聚力指数( COHESION) 、连接度数( CONNECT) 、蔓延度( CONTAG) 、聚合度( AI) 、斑块密度( PD) 、别离度( DIVISION) ,这几种景观格局指数对景观格局进行定量分析10.3 结果与分析 3. 1 雁鸣湖自然保护区土地利用变化利用 ArcGIS 对研究区遥感影像解译,得到图 2,由解译结果( 图 2) 分析计算得到表 1.由解译结果( 图 2 和表 1) 分析,20002022 年研究区旱地面积同比增加 0. 371 km2 ,林地面积下降到 279. 194 km2 ,灌木林面积减少至 27. 412 km2 ,中覆盖度草地面积减少至 12. 795 km2 ,居民点面积为 3. 956 km2 ; 湿地面积为 52. 849 km2 ,其中沼泽占比最大,其次为河渠、湖泊,面积分别为 24. 545 km2 、 7. 023 km2 和 6. 599 km2 ; 水库坑塘面积为 4. 715 km2 ,较 2000 年增大 0. 012
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