基于决策树与NDVI时序变化检测的撂荒耕地的地形特征研究——以重庆市巫山县为例OA北大核心CSTPCD
[目的]揭示山区撂荒耕地的地形特征,为区域土地资源管理和农业可持续发展提供科学参考,[方法]以重庆市巫山县为研究区域,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台上的Landsat TM/ETM+/OLI和Sentinel-2数据,采用决策树与时间序列NDVI变化检测法,对2017—2021年研究区的撂荒地信息进行提取和分析。[结果](1)从时间序列特征上看,研究区内撂荒地面积整体呈上升趋势,2017—2021年的增加量为2123.50 hm^(2),增长率为19.61%,区间内曲线形态上表现为“W”字形特征。空间上撂荒地呈全局分散,局部集中特征,主要沿着水系走向分布,显著集中于河流两侧,周边被坡耕地围绕。(2)研究区内撂荒地在不同的高程带和坡度带分布不同。撂荒地主要集中于高程1000 m以下和坡度5°~20°范围内。高程1500 m以下的区域,撂荒地面积和撂荒率表现“先增后减”的规律,2019年达到最高点;高程1500 m以上的区域,撂荒地面积和撂荒率随着时间的变化呈现“先减后增”的规律,在2020年达到了最低值。(3)撂荒地在不同地形位等级下的分布指数表现为持续减少型,地形梯度1级、2级的分布指数大于1,为撂荒地的优势区。[结论]决策树与NDVI时序变化检测法结合能够精准识别撂荒地,识别精度为83.59%。
夏玉松;周启刚;李辉;张晓媛;陈芳焱;
重庆工商大学环境与资源学院,重庆400067重庆工商大学公共管理学院,重庆400067 生态环境空间信息数据挖掘与大数据集成重庆市重点实验室,重庆401320重庆财经学院公共管理学院,重庆401320生态环境空间信息数据挖掘与大数据集成重庆市重点实验室,重庆401320 重庆财经学院讯飞人工智能学院,重庆402160
环境科学
撂荒耕地决策树NDVI时间序列遥感重庆市巫山县
《水土保持通报》 2024 (004)
P.383-393 / 11
国家社会科学基金项目“西南粮食主产区生态安全屏障构建及实现路径研究”(22XJY006);重庆市自科基金项目(cstc2020jcyj-msxmX0582)。
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