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青海高原东部农业区土地利用遥感分类制图
  • ISSN号:1002-6819
  • 期刊名称:农业工程学报
  • 时间:2012.8.1
  • 页码:225-231
  • 分类:TP79[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S127[农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]中南大学地球科学与信息物理学院中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心,长沙410083
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41171326,40771198)
  • 相关项目:基于多智能体启发式算法的土地利用空间配置模拟研究- - 以长株潭城市群为例
中文摘要:

为有效地监测复杂区域生态环境治理成效,该文以青藏高原与黄土高原过渡地带的青海高原东部农业区为例,研究大范围复杂地区土地利用遥感自动、快速提取方法。首先构建适于研究区土地利用变化分析的分类系统;其次,采用地理分区综合遥感分类法对青海高原东部农业区进行土地利用遥感分类制图。研究结果表明,上述方法适宜大范围复杂地区土地利用信息的有效提取,Kappa系数0.71,较未分区的分类结果高0.12。分类制图结果表明,研究区土地利用结构以农用地为主,其中〉6°~25°的坡耕地占耕地总量的63.33%,应加大这部分坡耕地水土流失的防治。该研究为大范围复杂地区土地利用遥感信息提取提供了有效的方法,为青海高原东部农业区土地资源的科学管理与规划提供了参考。

英文摘要:

In order to effectively monitor ecological effects of the complex area, taking the eastern agricultural area in Qinghai-Tibet Plateau and the Loess Plateau transition zone as case study area, rapid extraction methods of land use information was studied using remote sensing technology in the large complex area. Firstly, according to the study areas characteristics, a classification system for analyzing land use change was designed. Secondly, a comprehensive remote sensing classification method was adopted based on the geographical division in eastern agricultural area of Qinghai plateau. Result showed that the proposed method was suitable for land use information extraction of large complex area, the Kappa coefficient was 0.71 with 0.12 higher than that of the conventional method. The classification mapping indicated that farmland was the main in the structure of land utilization, the proportion of slope farmland from 6° to 25° to total cultivated land was 63.4% and water and soil conservation should be intensified for slope farmland from 6° to 25°. This study provides an effective way for land use remote sensing information extraction in a wide range of complex areas and provides a reference for the scientific management and planning of agricultural land resources in the eastern part of Qinghai Plateau.

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期刊信息
  • 《农业工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业工程学会
  • 主编:朱明
  • 地址:北京朝阳区麦子店街41号
  • 邮编:100125
  • 邮箱:tcsae@tcsae.org
  • 电话:010-59197076 59197077 59197078
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6819
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2047/S
  • 邮发代号:18-57
  • 获奖情况:
  • 百种中国杰出学术期刊,中国精品科技期刊,中国科协精品科技期刊工程项目期刊,RCCSE中国权威学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国食品科技文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:93231