鄱阳湖地区沙地时空演变及对气候变化的响应

发布时间：2023-09-03 20:10

　　荒漠化是直接影响人类福祉的全球环境主要威胁之一。中国是世界上受荒漠化影响最严重的国家之一。湿润区的土地沙化作为一种特殊的荒漠化现象,对区域生态具有重要影响。鄱阳湖是我国第一大淡水湖,鄱阳湖及其周边湿地具有重要的生态功能。对鄱阳湖地区近几十年土地沙地进行定量分析,可以明确沙地的时空演变规律,为鄱阳湖区生态保护,沙漠化潜在威胁的预防和治理提供基础数据和理论上的支持,促进生态环境和经济发展的和谐发展。本研究选择鄱阳湖地区近40年丰水期和枯水期的Landsat遥感图像,比较了不同机器学习方法在研究区土地覆盖分类中的实现精度,并基于随机森林方法实现了研究期土地覆盖的遥感图像分类。在此基础上通过土地覆盖动态度和转移矩阵方法,定量分析了土地覆盖时空变化;结合稳定沙地的面积和重心迁移模型,分析了其时空演变趋势;利用景观格局指数方法,分析了主要沙地周边景观格局变化。最后,结合气候数据,基于相关分析和一元线性回归方法,探讨了近40年稳定沙地面积与各气候要素的相关性,探讨沙地面积变化对气候变化的响应,得出以下结论:(1)丰水期和枯水期土地覆盖发生变化面积分别为3801.31km²和54...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景和研究意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 沙化遥感识别与监测
        1.2.2 遥感图像机器学习分类
        1.2.3 鄱阳湖遥感与沙地研究
        1.2.4 沙化影响因素研究
        1.2.5 研究评述
    1.3 研究设计
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
2 研究区与数据
    2.1 研究区概况
    2.2 多源数据
        2.2.1 Landsat数据
        2.2.2 FROM-GLC10数据
        2.2.3 气候数据
    2.3 遥感图像预处理
        2.3.1 MSS图像预处理
        2.3.2 图像云识别
        2.3.3 图像变换
3 基于机器学习方法的土地覆盖分类
    3.1 分类样本选择
        3.1.1 FROM-GLC10数据预处理
        3.1.2 样本选择
    3.2 机器学习分类方法
        3.2.1 机器学习与遥感图像分类
        3.2.2 决策树(DT)算法
        3.2.3 支持向量机(SVM)算法
        3.2.4 随机森林(RF)算法
        3.2.5 基于Python语言的机器学习算法实现
    3.3 精度评价与算法比较
        3.3.1 精度评价指标
        3.3.2 机器学习算法比较
4 鄱阳湖地区沙地时空演变分析
    4.1 沙地时间动态变化
        4.1.1 面积和比例构成的时间变化
        4.1.2 类型转移分析
        4.1.3 土地利用动态度分析
    4.2 沙地空间格局变化
        4.2.1 整体空间分布特征
        4.2.2 空间转换分析
    4.3 稳定沙地时空变化分析
        4.3.1 主要沙地的空间分布
        4.3.2 稳定沙地的分布和时间变化
        4.3.3 稳定沙地的重心迁移分析
    4.4 主要沙地周边景观格局变化分析
        4.4.1 景观格局指数选择
        4.4.2 景观水平的景观格局演变特征
        4.4.3 类别水平的景观格局演变特征
        4.4.4 景观格局分析小结
5 沙地格局变化与气候变化的关系
    5.1 分析方法
        5.1.1 相关分析
        5.1.2 一元线性回归分析
    5.2 气候变化分析
        5.2.1 气温变化分析
        5.2.2 降水变化分析
        5.2.3 风速变化分析
    5.3 沙地格局变化对气候变化的响应
        5.3.1 稳定沙地变化与气候的相关性分析
        5.3.2 丰水期沙地变化与气候的相关性分析
        5.3.3 枯水期沙地变化与气候的相关性分析
6 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 不足与展望
致谢
在攻读学位期间取得的科研成果
参考文献



本文编号：3845704