CN108875002B - 一种基于遥感与gis的荒漠生态系统红色名录评估方法 - Google Patents

一种基于遥感与gis的荒漠生态系统红色名录评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108875002B
CN108875002B CN201810614707.XA CN201810614707A CN108875002B CN 108875002 B CN108875002 B CN 108875002B CN 201810614707 A CN201810614707 A CN 201810614707A CN 108875002 B CN108875002 B CN 108875002B
Authority
CN
China
Prior art keywords
ecosystem
desert
desert ecosystem
evaluation
directory
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810614707.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN108875002A (zh
Inventor
单楠
周可新
唐夫凯
潘扬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Institute of Environmental Sciences MEE
Original Assignee
Nanjing Institute of Environmental Sciences MEE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Institute of Environmental Sciences MEE filed Critical Nanjing Institute of Environmental Sciences MEE
Priority to CN201810614707.XA priority Critical patent/CN108875002B/zh
Publication of CN108875002A publication Critical patent/CN108875002A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108875002B publication Critical patent/CN108875002B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/217—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques
    • G06F18/2193—Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques based on specific statistical tests

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录评估方法，属于生物多样性保护技术领域。包括以下步骤：(a)构建荒漠生态系统分类体系；(b)划分荒漠生态系统评价植被群系；(c)建立荒漠生态系统受威胁等级评估标准；(d)计算荒漠生态系统受威胁评估指标；(e)划分荒漠生态系统受威胁等级；(f)构建荒漠生态系统红色名录。本发明的方法实现了荒漠生态系统红色名录受威胁等级的快速评估，将名录与生境斑块退化的空间信息相结合，可为大范围生态系统的保护与管理提供依据，克服了现有生态系统红色名录划分过程中生态系统分类难以统一、评估基本单元难以确定、生态系统变化过程量化指标缺乏、宏观尺度上难以实现批量评价等问题。

Description

一种基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录评估方法
技术领域
本发明属于生物多样性保护技术领域，涉及一种基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法。
背景技术
生物多样性是生命系统的物质基础，可直接为人类和其他生物提供生存空间，并通过生态功能的发挥，为生物提供适宜的栖息环境及各种服务。然而，由于气候变化及人为活动的加剧，全球生物多样性在不断丧失。生物多样性评估是制定保护措施的前提，传统的生物多样性评估主要关注物种多样性，存在着对生物多样性的代表性不足，不能及时反应生态系统多样性的变化等缺点。将生态系统作为整体进行保护可以更有效的保证自然生态-人类社会的协调发展。因此，迫切需要评估和识别珍稀生态系统的现状和动态。
生态系统红色名录主要收录生态系统的受威胁现状信息，通过选取一些指标对生态系统物种多样性和服务功能等进行评价，进而量化生态系统的受威胁程度，并将其分为若干等级。评估结果可被用于如下方面：1)监测生态系统状态，确定保护优先级；2)针对性地开展受威胁生态系统的保护和修复；3)指导土地利用规划和国民经济规划的制定；4)评估生物多样性保护和生态系统管理措施的效果等。
国际自然保护联盟(IUCN)在全球尺度已开始了生态系统红色名录编制的相关研究，澳大利亚、芬兰、新西兰等国也开始了对本国生态系统濒危级别的研究。我国近年来也开始了相关内容的研究。陈国科和马克平(2012)对辽河三角洲滨海地区的芦苇湿地、草地、翅碱蓬盐化草甸和丘陵灌丛4个生态系统的受威胁等级进行了评估。(陈国科,马克平.生态系统受威胁等级的评估标准和方法[J].生物多样性,2012,20(1):66-75.)欧阳志云(2014)完成了全国生态系统十年服务功能及变化状况，分析了2000至2010年生态系统格局、质量与功能等变化状况，积累的大量生态系统实测数据。(欧阳志云,王桥,郑华,等.全国生态环境十年变化(2000-2010年)遥感调查评估[J].中国科学院院刊,2014,1(4):462-466.)朱超(2015)结合国内生态系统评价的现状，提出了在我国开展生态系统红色名录研究的可行建议。(朱超,方颖,周可新,等.生态系统红色名录-一种新的生物多样性保护工具[J].生态学报,2015,35(9):2826-2836.)谭剑波(2017)回顾了生态系统红色名录的发展过程，归纳了IUCN生态系统红色名录评估方案中指标的含义和评估过程，论述了利用遥感和生态模型可能提供的解决方案。然而，目前我国生态系统受威胁等级评估过程中普遍存在以下问题：1)生态系统分类难以统一；2)评估的基本单元难以确定；3)缺少生态系统变化过程的量化指标；4)等级和标准的阈值难以量化，不同评估方案采用的指标和阈值也存在着差异；5)缺乏完整的生态系统评价方案。
荒漠生态系统是指分布于干旱地区，以超旱生的小乔木、灌木和半灌木占优势的生物群落与其周围环境所组成的综合体。由于水分缺乏，植被稀疏，甚至有大片裸露土地，植物种类单调，生物生产量很低，能量流动和物质循环缓慢。中国的荒漠区占国土面积1/5以上，荒漠生态系统较之其他类型的生态系统更易崩溃。因此，需要一种大尺度、快速的荒漠生态系统红色名录的评估方法。
基于GIS或遥感技术的评价方法目前已有公布的申请案，如中国专利申请号CN201210439612.1，公开日为2013.03.20的申请案公开了一种基于地理信息系统的农业鼠害暴发风险指数评价方法。基于生境越适宜的地方是鼠害暴发风险越高的地方的假设，筛选影响目标鼠种生境的因子，利用地理信息系统，评价农业区域不同地点农业鼠害的暴发风险，建立鼠害预测的初步模型，鼠害暴发风险图还能为鼠害的生态管理提供有益参考，同时，通过最终获得校正后的ORI模型能够评价不同因素在鼠害暴发风险中的作用。然而该申请案的方法存在以下缺陷：其主要用于特定事件的空间风险评估，不涉及长时间序列下评价单元的动态变化情况计算，且评估过程中不涉及分类、尺度、变化过程等量化指标。
如中国专利申请号CN201410201081.1，公开日为2014.05.13的申请案公开了一种基于遥感技术的湿地生态系统健康综合评价方法，并对湿地生态提出保护对策。首先，基于多期遥感数据，结合人机交互的湿地信息提取方法，对遥感影像提取斑块面积、斑块数等湿地信息指标，对杭州西溪湿地景观格局变化进行定量分析；其次，在近10年湿地景观格局变化结果基础上，对西溪湿地生态健康系统进行评价得到综合评价指数；最后，对评价结果分析，提出一种基于遥感技术的湿地生态系统健康综合评价方法。然而该申请案的方法存在以下缺陷：其主要用于区域湿地健康评价，遥感解译的地类分类方式仍按照土地利用地类划分，并未按照生态系统的分类体系；仅计算了景观指数时段的变化，未能将生态系统长时间动态变化指标列入评估体系；此外，生态系统的健康评估指标均为景观指数且阈值主观性较强。
目前，基于遥感与地理信息系统技术结合的评价方法也受到了越来越多的关注。如中国专利申请号CN200710130861.1，公开日为2010.11.24的申请案公开了一种利用地理信息系统与遥感技术进行生态功能区划的方法。其步骤为：第一步、获取评价指标信息图层；第二步、利用GIS软件对各个评价指标进行定量分析评价；第三步、区域生态功能综合评价，第四步、生态功能分区。其是在生态功能区划中，加入景观评价指标。利用RS获取实时的地理信息数据，利用GIS软件的空间分析与数据处理能力计算输出评价指标的属性值，利用VBA编程在Excel中批量计算出评价值并分类，最后利用GIS软件作出生态功能区划结果。然而该申请案的方法存在以下缺陷：其利用遥感获取区域地理信息数据，用GIS软件批量计算评价值，最终用于生态功能范围的界定，不涉及广域生态系统分类体系、评估单元划分、动态变化计算、指标参数计算等内容。
中国专利申请号CN201310125372.2，公开日为2013.07.17的申请案公开了一种基于遥感与GIS相结合的水禽栖息地适宜性评价方法，本发明涉及湿地生态环境评价与保护技术。本发明是要提供一种高效的水禽栖息地适宜性评价方法。一、原始遥感与地理基础数据的获取与预处理；二、分析水禽栖息地与环境之间的关系；三、分析各湿地水禽栖息地适宜性评价指标对水禽栖息地的影响程度，根据层次分析法确定各湿地水禽栖息地适宜性评价指标权重；四、通过空间分析技术，得到水禽栖息地适宜性评价指标值，并按照等级划分；五、采用GIS空间分析与叠加技术，得到最终的水禽栖息地适宜性的空间分布；六、获取水禽巢址以及停歇地的精确位置，对水禽栖息地适宜性评价结果进行验证。然而该申请案的方法存在以下缺陷：其主要用于水禽栖息地的适宜性评价，不涉及生态系统的相关内容，在评价的方法上采用了原始遥感与地理基础数据作为评价的基础数据，采用了层次分析法确定了评价指标权重，不涉及评估单元的划分、动态变化计算、指标参数计算等内容。
因此，基于现有技术的缺陷，亟需发明一种新的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的快速评估方法。
发明内容
1.要解决的问题
针对现有生态系统红色名录划分过程中的生态系统分类难以统一、评估的基本单元难以确定、生态系统变化过程的量化指标缺乏、宏观尺度上难以实现快速批量评价等问题，本发明旨在提高一种新的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的快速评估方法。
2.技术方案
为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
本发明提供了一种基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，包括以下步骤：
1)针对荒漠生态系统红色名录的需求，在荒漠生态系统纲的基础上，按照生态系统目、生态系统科、生态系统属、生态系统丛进行4级分类，构建荒漠生态系统分类体系。
2)将分布于干旱与半干旱区、植被盖度低于4％的土地列为荒漠生态系统红色名录的评价范围。收集或下载评价范围的20年内的两期中分辨率遥感影像数据，利用ENVI软件对所述的遥感影像数据进行几何校正、大气纠正、数据融合处理，采用监督分类方法按照荒漠生态系统的分类体系进行目、科类别的影像分类。
3)利用GIS工具，剔除无植被荒漠生态系统，对照1：100万中国植被类型图，结合地面调查数据，进行属、丛类别的分类，提取构建荒漠生态系统红色名录的基础评估单元，按照群系类型对荒漠生态系统进行分类编码，划分不同的荒漠生态系统评价植被群系。
4)建立荒漠生态系统红色名录评估标准，确定次级标准及其阈值，荒漠生态系统红色名录评估标准表如表1所示。
表1荒漠生态系统红色名录评估标准表
Figure BDA0001696599380000041
5)采用变化矢量分析模型(CVA)对两期数据进行年度变化分析，并生成荒漠生态数据。变化分析包括2个步骤：变化区域提取、变化区域分类。
6)生态系统演变是长时间变化的过程，以50年为变化步长，利用绝对变化率模型(proportional rate of decline，PRD)，将生态系统变化的时间外推到50年，统计长时间序列下不同荒漠生态系统群系类型面积变化情况。
Figure BDA0001696599380000042
式中，Areat和yeart分别表示时间t对应的面积和年份。
7)利用GIS技术，分别构建1)群系生境分布范围(EOO，extent of occurrence)，计算生态系统所有生境组成的最小外接凸多边形；2)群系生境占有面积(AOO，area ofoccupancy)，生态系统占据的面积大小，采用这两个参数量化生态系统的分布范围；3)统计生态系统群系斑块个数；最后，按照基于评价因子的最大风险原则，划分荒漠生态系统受威胁等级。
8)选出荒漠生态系统受威胁等级评价中受威胁类别为易危、濒危、极危的生态系统，与GIS中的荒漠生态系统地理空间数据库进行连接，建立空间对应关系，该步骤采用ArcGIS软件中Table Join合并关联方式，将所述的荒漠生态系统与GIS中的荒漠生态系统地理空间数据库构建表连接。划分出不同威胁类别下生态系统一一对应的空间分布区位及分布范围。
9)按照编码、名称、分布范围、分布区域、受威胁等级对上述生态系统进行归纳，结合专家判定与意见，构建荒漠生态系统红色名录。
3.有益效果
相比于现有技术，本发明的有益效果为：
(1)本发明的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，利用遥感与GIS技术可实现大范围荒漠生态系统红色名录的快速建立，将荒漠生态系统红色名录与各生境斑块退化的空间信息相结合，以期为大范围生态系统的保护与管理提供依据，有利于统计我国荒漠生态系统的基本状况，提高生态系统稳定性。
(2)本发明的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，提供了生态系统变化过程的量化指标。采用全过程定量化分析，定量过程采用规范的计算机操作运算，减少了普通区划方法中的主观失误，最终能够生成客观的生态功能评价结果，得到客观合理的区划结论。
(3)本发明的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，利用遥感手段获取宏观、长时段荒漠生态系统红色名录评估数据，完成精细生态系统制图，然后利用GIS的空间分析与数据处理能力构建评估标准、计算评估群系生境分布范围、生成评价结果、对应空间信息，评估方法简单易操作并且结果直观，易于在我国生物多样性保护工作中推广应用。
(4)本发明的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，构建了完整的生态系统分类体系，在荒漠生态系统纲的基础上，按照生态系统目、生态系统科、生态系统属、生态系统丛，4级分类构建了荒漠生态系统分类体系。将长时间生态系统的动态面积变化作为受威胁等级的重要指标进行评价。最终将遥感提取的分类、变化结果与GIS空间分析技术相结合，完成了大尺度长时间序列的生态系统受威胁等级评价与红色名录的提出。
(5)本发明的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，利用遥感与GIS技术构建荒漠生态系统红色名录的评估方法，不仅可以实现宏观尺度上大范围荒漠生态系统受威胁状况的识别，节省了人力、物力和财力，同时，将构建出的荒漠生态系统红色名录与各生境斑块退化的空间信息相配对，可综合指导区域生物多样性保护措施，方便科学管理和决策。
附图说明
图1为荒漠生态系统红色名录评估方法的流程图；
图2为构建的荒漠生态系统红色名录的基础评估单元示例；
图3为群系生境分布范围与群系生境占有面积的计算示意图；
图4为我国荒漠生态系统受威胁等级划分。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步进行描述。
实施例1
本实施例公开了以我国荒漠生态系统为例的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，荒漠生态系统红色名录评估方法的流程图如图1所示，具体包括以下步骤：
(1)针对荒漠生态系统红色名录的需求，构建荒漠生态系统分类体系。共划分为2个目、16个科、50个属、113个丛。荒漠生态系统分类体系表见表2。
表2荒漠生态系统红色名录分类体系表
Figure BDA0001696599380000061
Figure BDA0001696599380000071
Figure BDA0001696599380000081
(2)将分布于干旱与半干旱区、植被盖度低于4％的土地列为荒漠生态系统红色名录的评价范围。运用GIS软件ArcGIS，构建地理空间数据库，根据研究区范围设定统一的投影与地理坐标系。在中国科学院数据云平台中下载研究区的Landsat TM数据，以2016年为基准年分别下载2006、2016年两个时间段的遥感影像。利用ENVI软件对遥感影像数据进行几何校正、图像融合、图像镶嵌与裁剪处理、大气校正后，结合地面调查数据采用监督分类方法按照荒漠生态系统的分类体系进行影像分类。
(3)结合GIS工具，提取有植被荒漠生态系统，对照1：100万中国植被类型图，提取构建荒漠生态系统红色名录的基础评估单元，按照群系类型对荒漠生态系统进行分类编码，划分不同的荒漠生态系统植被群系。该步骤中，采用ArcGIS软件中的投影与坐标转换工具将荒漠生态系统红色名录的基础评估单元按照统一的投影与地理坐标系进行投影与坐标转换。本实施例中荒漠生态系统红色名录的基础评估单元如图2所示。
(4)建立荒漠生态系统红色名录评估标准，确定次级标准及其阈值，本实施例中荒漠生态系统红色名录评估标准表如表3所示。
表3荒漠生态系统红色名录评估标准表
Figure BDA0001696599380000091
(5)提取荒漠生态系统对象，在此基础上两期数据进行十年变化分析，首先采用变化矢量分析模型(CVA)对两期数据进行年度变化分析，并生成荒漠生态数据。变化分析包括2个步骤：变化区域提取、变化区域分类。具体方法如下：取各波段变化的欧几里德距离视为变化的判据，按土地覆被类型统计变化矢量的均值与标准差，判别每个对象CVj(x,y)与变化矢量的统计值进行对比、判别，提取土地覆被变化。
Figure BDA0001696599380000092
R、S分别表示二景影像，r、s表示波段，n：波段号
Figure BDA0001696599380000101
ΔV表示二景影像的变化矢量
Figure BDA0001696599380000102
|ΔV|表示二景影像的变化矢量幅度
Figure BDA0001696599380000103
Figure BDA0001696599380000104
表示变化的土地覆被j类均值，σj表示变化的土地覆被j类标准差，aj表示土地覆被j类修正系数，取值为0～1.5。
再利用绝对变化率模型(proportional rate of decline，PRD)将生态系统变化的时间外推到50年，统计长时间序列下荒漠生态系统群系类型面积变化情况。
Figure BDA0001696599380000105
式中，Areat和yeart分别表示时间t对应的面积和年份。
(6)利用GIS技术划分出荒漠生态系统受威胁等级，该过程包括以下步骤：
a)利用IUCN开发的EOO Calculator工具批量计算荒漠生态系统红色名录的基础评估单元群系生境分布范围(EOO，extent of occurrence)；
本实施例中，群系生境分布范围(EOO)的计算示意图如图3所示，以沙冬青荒漠生态系统为例。该指标主要表征生态系统传播风险的能力。
b)利用ArcGIS中的Calculate geometry工具计算荒漠生态系统红色名录的基础评估单元群系生境占有面积(AOO，area of occupancy)，该指标主要表征适宜生境的大小；
c)根据如表2所示的荒漠生态系统红色名录评估标准，首先进行生态系统面积变化标准判别，分析生态系统群系50年面积下降情况，≥80％为极危生态系统，≥50％为濒危生态系统，≥30％为易危生态系统。其次进行生态系统分布范围标准判别，分别统计生态系统群系分布范围，EOO范围≤100km2为极危生态系统，≤5000km2为濒危生态系统，≤20000km2为易危生态系统；统计生态系统群系占有面积，AOO≤10km2为极危生态系统，≤500km2为濒危生态系统，≤2000km2为易危生态系统；统计生态系统群系斑块个数(10×10km)，≤2为极危生态系统，≤20为濒危生态系统，≤50为易危生态系统；
综合上述3个因子，根据最大风险原则划分出荒漠生态系统受威胁等级。本实施例中荒漠生态系统受威胁等级图如图4所示。
(7)选出荒漠生态系统受威胁等级评价中受威胁类别为易危、濒危、极危的生态系统，在Excel中建立荒漠生态系统红色名录。采用ArcGIS软件中Table Join合并关联方式，将Excel中荒漠生态系统红色名录编码与GIS中的荒漠生态系统地理空间数据库构建表连接，使荒漠生态系统红色名录与各生境斑块退化的空间信息建立对应关系。
最终划分出中国荒漠生态系统待保护植被群系32种，生产划分结果空间分布图如图4所示。其中，极危荒漠生态系统类型2种，濒危荒漠生态系统类型19种，易危荒漠生态系统类型11种。中国荒漠生态系统红色名录见表4。
表4中国荒漠生态系统红色名录
Figure BDA0001696599380000111
Figure BDA0001696599380000121
Figure BDA0001696599380000131
Figure BDA0001696599380000141
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的流程并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，包括以下步骤：
(a)构建荒漠生态系统分类体系；
(b)划分荒漠生态系统评价植被群系：列出荒漠生态系统红色名录评价范围，收集和下载评价范围内的中分辨率遥感影像数据，结合中国植被图(1：100万)提取荒漠生态系统评价对象；依据荒漠生态系统分类体系，构建荒漠生态系统红色名录基础评估单元，划分荒漠生态系统植被群系；该步骤中将采用投影与坐标转换工具将所述的基础评估单元按照统一的投影与地理坐标系进行投影与坐标转换；
(c)建立荒漠生态系统红色名录受威胁等级评估标准；
(d)荒漠生态系统红色名录评估指标计算：对步骤( b)所述的遥感影像数据采用变化矢量分析模型进行分析，统计不同荒漠生态系统群系类型及面积的多年变化情况；基于GIS工具统计不同荒漠生态系统群系类型的分布范围情况；
(e)划分荒漠生态系统受威胁等级：根据步骤(c)所述的荒漠生态系统受威胁等级评估标准，将步骤(d)不同荒漠生态系统群系类型的分布范围情况进行等级划分，划分荒漠生态系统受威胁等级；
(f)构建荒漠生态系统红色名录：选出荒漠生态系统受威胁等级评价中受威胁类别为易危、濒危、极危的生态系统，与GIS中的荒漠生态系统地理空间数据库进行连接，建立空间对应关系；按照编码、名称、分布范围、分布区域、受威胁等级对生态系统进行归纳，结合专家判定与意见，构建荒漠生态系统红色名录。
2.根据权利要求1所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述步骤(d)统计不同荒漠生态系统群系类型的分布范围情况所依据的指标包括分布范围、占有面积、斑块个数。
3.根据权利要求1或2所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述步骤( c)中建立荒漠生态系统红色名录受威胁等级评估标准步骤如下：根据生态系统面积变化与生态系统分布范围情况确定次级标准及其阈值。
4.根据权利要求3所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述的生态系统面积变化情况包括50年内面积下降及分布范围，所述的生态系统分布范围包括占有面积及斑块个数。
5.根据权利要求1或2所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述步骤(d)中还包括变化率模型分析步骤：利用所述的变化率模型将生态系统变化的时间外推至50年，计算长时间序列下面积变化。
6.根据权利要求5所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述步骤(d)中变化矢量分析模型分析包括变化区域提取和变化区域分类。
7.根据权利要求1或2所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述步骤(b)中的投影与坐标转换工具为ArcGIS软件。
8.根据权利要求7所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述步骤(a)中，荒漠生态系统分类体系按照生态系统目、生态系统科、生态系统属、生态系统丛4级分类进行构建。
9.根据权利要求1或2所述的基于遥感与GIS的荒漠生态系统红色名录的评估方法，其特征在于：所述步骤(f)中采用ArcGIS软件中Table Join合并关联方式，将所述的荒漠生态系统与GIS中的荒漠生态系统地理空间数据库构建表连接。
CN201810614707.XA 2018-06-14 2018-06-14 一种基于遥感与gis的荒漠生态系统红色名录评估方法 Active CN108875002B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810614707.XA CN108875002B (zh) 2018-06-14 2018-06-14 一种基于遥感与gis的荒漠生态系统红色名录评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810614707.XA CN108875002B (zh) 2018-06-14 2018-06-14 一种基于遥感与gis的荒漠生态系统红色名录评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108875002A CN108875002A (zh) 2018-11-23
CN108875002B true CN108875002B (zh) 2021-08-17

Family

ID=64338966

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810614707.XA Active CN108875002B (zh) 2018-06-14 2018-06-14 一种基于遥感与gis的荒漠生态系统红色名录评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108875002B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112116223A (zh) * 2020-09-02 2020-12-22 上海亚远景信息科技有限公司 研发过程能力改进的差距评估技术
WO2022063839A1 (de) 2020-09-22 2022-03-31 Swiss Reinsurance Company Ltd. Überwachungs- und risikoindexmesssystem basierend auf gemessenen ökosystemleistungen in abhängigkeit von sektor-bezogenen wirtschaftsleistungen, und entsprechendes verfahren
CN112418632B (zh) * 2020-11-16 2023-10-10 广州市城市规划勘测设计研究院 一种生态修复关键区域识别方法及系统
CN112308753A (zh) * 2020-11-24 2021-02-02 中国科学院东北地理与农业生态研究所 基于生态参量的生态系统属性组分组成结构描述方法
CN112561722A (zh) * 2020-12-24 2021-03-26 滨州学院 一种生态系统属性组分组成结构时间演变量化分析方法
CN114022780A (zh) * 2021-10-28 2022-02-08 生态环境部卫星环境应用中心 基于grace重力卫星的区域改进水源涵养功能评估方法
CN116433447B (zh) * 2023-06-12 2023-08-18 水利部牧区水利科学研究所 一种基于群落构建机制的荒漠植被恢复物种配置方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104574345A (zh) * 2013-10-21 2015-04-29 中国科学院地理科学与资源研究所 一种基于对称理论的土地利用/覆被变化矢量图中假变化检测方法
CN105184427A (zh) * 2015-10-23 2015-12-23 石河子大学 一种对农田生态环境进行预警的方法及装置
US9386108B1 (en) * 2012-05-16 2016-07-05 Mitchell Waite Automated rare species and new species discovery alerts via crowdsourcing
CN106844688A (zh) * 2017-01-23 2017-06-13 环境保护部南京环境科学研究所 基于空间叠加和gap分析的植物生境保护红线划定方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103413017A (zh) * 2013-05-16 2013-11-27 北京师范大学 一种基于gis的濒危野生动物栖息地适宜性判识的方法
US9635044B2 (en) * 2014-06-02 2017-04-25 Bastille Networks, Inc. Electromagnetic persona generation based on radio frequency fingerprints
CN104118561B (zh) * 2014-07-07 2021-06-22 北京师范大学 一种基于无人机技术的大型濒危野生动物监测的方法
CN106294289B (zh) * 2016-08-25 2018-11-30 环境保护部南京环境科学研究所 一种保护动物的生态红线划定方法
CN106599601A (zh) * 2016-12-29 2017-04-26 中国科学院遥感与数字地球研究所 生态系统脆弱性遥感评估方法和系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9386108B1 (en) * 2012-05-16 2016-07-05 Mitchell Waite Automated rare species and new species discovery alerts via crowdsourcing
CN104574345A (zh) * 2013-10-21 2015-04-29 中国科学院地理科学与资源研究所 一种基于对称理论的土地利用/覆被变化矢量图中假变化检测方法
CN105184427A (zh) * 2015-10-23 2015-12-23 石河子大学 一种对农田生态环境进行预警的方法及装置
CN106844688A (zh) * 2017-01-23 2017-06-13 环境保护部南京环境科学研究所 基于空间叠加和gap分析的植物生境保护红线划定方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《IUCN生态系统红色名录研究进展》;谭剑波等;《生物多样性》;20170515;第25卷(第5期);第455-458页 *
基于MODIS NDVI时间序列的植被覆盖变化特征研究;王红说等;《浙江大学学报(农业与生命科学版)》;20090115;第35卷(第1期);第105-109页 *
生态系统红色名录——一种新的生物多样性保护工具;朱超等;《生态学报》;20150531;第35卷(第9期);第2826-2836页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108875002A (zh) 2018-11-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108875002B (zh) 一种基于遥感与gis的荒漠生态系统红色名录评估方法
Chi et al. Evaluating landscape ecological sensitivity of an estuarine island based on landscape pattern across temporal and spatial scales
Ramachandra et al. Spatio-temporal dynamics along the terrain gradient of diverse landscape
CN113837673A (zh) 一种陆地生态系统固碳功能的生态保护红线划定方法
CN115983522B (zh) 一种乡村生境质量评估及预测方法
Ai et al. Analyzing the spatial patterns and drivers of ecosystem services in rapidly urbanizing Taihu Lake Basin of China
CN113205441B (zh) 国土空间规划环境影响监测方法及装置
CN117634729A (zh) 一种自然资源监测中重点水源区的生态脆弱性评价方法
Guo et al. Remote Sensing Monitoring and Ecological Risk Assessment of Landscape Patterning in the Agro‐Pastoral Ecotone of Northeast China
CN116384829A (zh) 生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质
CN116109031A (zh) 一种考虑生态服务价值的可再生能源选址方法
Hou et al. Assessment of urban ecosystem condition and ecosystem services in Shenzhen based on the MAES analysis framework
Stehman et al. Designing a multi-objective, multi-support accuracy assessment of the 2001 National Land Cover Data (NLCD 2001) of the conterminous United States
CN114219284A (zh) 一种林草碳汇和剩余物资源潜力评估方法
Shifaw et al. Farmland dynamics in Pingtan, China: understanding its transition, landscape structure and driving factors
Liu et al. Projection of the potential distribution of suitable habitats for Siberian crane (Grus leucogeranus) in the middle and lower reaches of the Yangtze River basin
CN113269403B (zh) 一种支持生境双向变化的景观连通度获取方法及系统
Manlike et al. Monitoring and analysing grassland ecosystem service values in response to grassland area changes–an example from northwest China
CN115860487A (zh) 基于植被稳定性风险指数评估当地植被变化风险的方法
Andrade et al. Climate Change Projections of Dry and Wet Events in Iberia Based on the WASP-Index. Climate 2021, 9, 94
Baddianaah et al. Mapping the spatio-temporal land use land cover trends in the Guinea Savannah artisanal and small-scale mining (galamsey) landscape of Ghana
Pérez-Cutillas et al. Long-term hydroclimatic projections and climate change scenarios at regional scale in Morocco
Legesse Agricultural drought assessment using remote sensing and GIS techniques
Zhang et al. Ecological Suitability Evaluation of Traditional Village Locations in Jiangxi Province Based on Multi-Model Integration Using Artificial Intelligence
Liu et al. Estimation of maize yield incorporating the synergistic effect of climatic and land use change: A case study of Jilin, China

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 210042 No. 8, Chiang Wang Temple Street, Xuanwu District, Nanjing, Jiangsu.

Applicant after: Nanjing Institute of Environmental Science, Ministry of Ecological Environment

Address before: 210042 No. 8, Chiang Wang Temple Street, Xuanwu District, Nanjing, Jiangsu.

Applicant before: Ministry of Environmental Protection, Nanjing Environment Science Institute

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant