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東北地理所實現(xiàn)長時間序列-高時空分辨率城市景觀動態(tài)遙感監(jiān)測
2020年08月18日 09:12:32 來源:東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所 點擊量:3839

基于逐年景觀動態(tài),研究人員確定了景觀動態(tài)突變年,并結(jié)合年鑒數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù),揭示城市景觀動態(tài)的驅(qū)動機制、科學量化所產(chǎn)生的生態(tài)效應。

  【化工儀器網(wǎng) 科技前沿】占約3%的城市地表供養(yǎng)了55%的人類生活,復雜高強度的人類活動使城市景觀劇烈變化,但當前學術(shù)界缺少長時間連續(xù)序列-高時空分辨率城市景觀動態(tài)數(shù)據(jù),導致城市景觀演變的驅(qū)動機制及其產(chǎn)生的生態(tài)效應尚不明確,這制約了城市居民福祉提升和城市可持續(xù)發(fā)展。
 
  中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所城市森林與濕地學科組研究人員基于Google Earth Engine(GEE)云平臺,針對城市景觀首次開發(fā)了Landsat影像的銳化方法,保留原始光學信息、提升影像空間分辨率,結(jié)合植被物候、地表光學信息、方差大法,提出了城市景觀多級決策分類體系(MDR),探明了2000-2019年長春市15m空間分辨率的逐年景觀動態(tài)。基于逐年景觀動態(tài),研究人員確定了景觀動態(tài)突變年,并結(jié)合年鑒數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù),揭示城市景觀動態(tài)的驅(qū)動機制、科學量化所產(chǎn)生的生態(tài)效應。
 
  結(jié)果表明:(1)該研究提出的城市景觀多級分類方法精度較高,可達92%,MDR分類體系具有可用性與普適性。經(jīng)測試,其可在較高精度下(超過0.85±0.01)繪制世界上大城市景觀覆被圖;(2)2000年至2019年間,長春市景觀動態(tài)以建成區(qū)增加(34.0×103 ha至47.5×103 ha)、耕地減少(22.0×103 ha至5.7×103 ha)為主,城市綠地面積持續(xù)增加。2009年是土地動態(tài)的轉(zhuǎn)折點,2009年之后,建成區(qū)增速由每年2.24%減至每年1.30%、耕地流失的速度由每年9.19%減至每年5.29%、綠地增速由每年2.66%減至每年0.43%;(3)20年來,盡管建成區(qū)不斷增加,但城市綠地和建成區(qū)的比例維持在40%左右。GDP增長、人口流動、工業(yè)發(fā)展推動城市景觀變化,而建成區(qū)比例增長、綠地比例增長與市區(qū)風速減緩相關(guān),導致市區(qū)細顆粒物增長。
 
  該研究由東北地理所副研究員任志彬、博士生董禹麟、博士生付堯等完成,研究員何興元為論文通訊作者,相關(guān)成果發(fā)表在Remote Sensing上。該研究得到中科院青年促進會會員項目、國家自然科學基金項目、吉林省科技發(fā)展項目的資助。
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