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森林生态系统是地表最为重要的组成要素, 其景观格局变化监测对于全球变化研究、生物多样性保护、环境管理等具有重要意义。目前景观格局动态分析以单一景观指数为代表的多时相遥感时序分析方法存在 “一值多形” 和“割裂格局与过程”的局限性。因此，需要采用某种可行的方法综合多角度景观指数，利用遥感时间序列分析方法对景观格局进行有效度量和解释，以充分挖掘森林景观长期空间格局动态过程，进而揭示人-地关系在某地域空间上的作用强度与作用模式。针对上述科学问题，我院李裕硕士在导师刘美玲副教授指导下，选取了森林景观格局变化显著的山西省作为实验区，收集了1987 -2018年的Landsat遥感影像数据，首先采用了随机森林分类算法对实验区的土地利用类型进行了分类，并计算了四个森林景观指数；然后利用自组织映射网络(SOM)和k-means算法识别出各年份的森林景观格局类型；最后采用MK-检验分析了森林景观格局类型的时序变化。研究取得的新认识如下： 1. 选取的聚集度指数、最大斑块指数、斑块密度和形状指数等4个景观指数，不仅减少数据冗余，且能较好地刻画森林景观格局特征。综合考虑多个景观指数的森林景观格局描述方法可有效避免景观指数的“一值多型”问题（图1）。 2. 结合自组织映射网络和K-均值算法，将上述4个景观指数作为模型的输入数据，识别了山西省的三种异质性森林景观格局类型，即严重破碎化格局(severely fragmentized pattern (SFP))、不完全破碎化格局(incompletely fragmentized pattern (IFP))和相对完整性格局(relatively intact pattern (RIP))。通过迭代计算景观指数的分布对景观格局进行综合性度量，克服了多个景观指数难以对复杂景观格局描述的不足（图2和图3）。 3. 山西省具备相对完整性景观格局（RIP）的森林稳定性最强，严重破碎化格局（SFP）的森林容易在变化过程中消失，不完全破碎化格局(IFP)的森林存在着最大的可变性但很少在变化过程中退化为非森林覆盖区（图4和图5）。景观格局和变化过程是相互制约的，景观格局的类型对其变化过程有着较大的影响。 景观动态格局刻画是生态学关注的焦点，该研究成果对于景观指数的选取、景观格局与变化过程关系的探究、森林景观格局的扰动与恢复等科学问题都有重要的参考意义，为山西省生态安全、人居环境健康和区域可持续发展研究提供科学支持。 图1：景观指数的MK检验结果空间分布：a)聚集度指数；b)最大斑块指数；c)斑块密度；d)形状指数 图2：SOM输出的二维平面图(图例上标记各个指数的最小值、中值和最大值) 图3：不同景观格局类型下森林景观指数的对比 图4： 不同时期森林景观格局之间的条件转移概率 图5： 山西省森林景观格局变化 (a)变化次数，(b)变化持续时间，(c)变化开始时间，(d)变化模式 该项研究成果发表在遥感国际权威刊物《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2021》。 引用格式：Li, Y., M. Liu, X. Liu, W. Yang & W. Wang. 2021. Characterising three decades of evolution of forest spatial pattern in a major coal-energy province in northern China using annual Landsat time series. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 95(2021)102254. [IF 2021=4.650]
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发表于 2021-6-22 08:47:15
