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東北地理所實(shí)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(diǎn)擊量：3837

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(jī)制、科學(xué)量化所產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)。

　　【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(fù)雜高強(qiáng)度的人類活動使城市景觀劇烈變化，但當(dāng)前學(xué)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(dǎo)致城市景觀演變的驅(qū)動機(jī)制及其產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)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(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所城市森林與濕地學(xué)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(xué)信息、提升影像空間分辨率，結(jié)合植被物候、地表光學(xué)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)?；谥鹉昃坝^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(jī)制、科學(xué)量化所產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)。
 
　　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(dá)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(diǎn)，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(fēng)速減緩相關(guān)，導(dǎo)致市區(qū)細(xì)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(jìn)會會員項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、吉林省科技發(fā)展項(xiàng)目的資助。
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