旅游开发背景下漓江流域土地利用变化及生态效应研究

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作者：胡金龙

出版社：企业管理出版社

本类榜单：经济

分类：经济 > 各部门经济

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图文详情

ISBN：9787516422229
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：224
出版时间：2020-10-01
条形码：9787516422229 ; 978-7-5164-2222-9

本书特色

适读人群：生态学、地理学、环境科学、土地资源管理、旅游管理等领域的科研工作者及高校教师本书以世界知名旅游目的地—漓江流域为研究对象，在景观生态学、流域生态学、环境科学等相关学科理论支撑下，按照“格局—过程—效应”的研究思路，在 3S 技术支持下，利用多个时相的遥感影像数据，研究了漓江流域 1973—2013年间土地利用演化特征及驱动机制，探讨了土地利用变化与旅游业发展的相互关系，从格网单元和镇区等不同尺度，分析土地利用变化对漓江流域生态系统服务的价值和生态风险时空分异的影响，提出了漓江流域生态可持续发展对策，研究成果为漓江流域区域生态环境建设提供技术支持和科学依据。

内容简介

本书按照“格局—过程—效应”的研究思路，在3S技术的支持下，利用多个时相的遥感影像，结合野外调查，分析漓江流域1973—2013年土地利用演化特征及驱动机制；结合漓江流域旅游发展相关指标，分析40年来漓江流域土地利用变化与旅游业发展的相互关系；基于格网单元和镇区等不同尺度，综合运用地统计和空间统计分析方法（空间自相关），结合DEM数据，从水平和垂直空间深入分析土地利用变化对漓江流域生态系统服务价值和生态风险时空分异的影响，提出漓江流域生态可持续发展对策。本书研究运用了面向区域生态系统服务功能和生态风险及其驱动因素研究的空间格网方法，并结合空间自相关分析和DEM数据，多维度深入揭示漓江流域生态系统服务和生态风险的空间分布规律。本书研究使生态系统服务和生态风险评价动态化，评价结果图纸化，研究结果更直观、更具有实际意义，为实现土地资源可持续利用、旅游开发及环境管理之间的协调发展提供了决策依据。

节选

3.4.3　遥感影像解译在相同的条件（如光照、地形、气温等）下，同一类地物具有相同或者相似的光谱和空间信息特征，不同的地物有不同的光谱和空间信息特征。将相关图像中的所有像素根据像元性质的不同分为若干类的过程就是遥感图像分类，它是用计算机对遥感图像上的属性进行识别和分类的过程，其目的是从图像上识别实际地物，提取地物信息，把图像中相似的像元或区域划为一类，其结果是将图像空间划分为若干个子区域，一种地物代表一个区域。遥感影像分类方法主要有非监督分类、监督分类及专家分类系统三种。非监督分类是指对分类过程不施加任何先验知识，仅凭像元的光谱特征，运用迭代自组织数据分析算法，把一组像素按照相似性划为若干类别。监督分类与非监督分类不同，监督分类是在对已有遥感图像上的地物有先验经验的基础上进行的，即要从图像上选取所要区分的各类地物的样本，建立模板再进行自动识别。专家分类系统是模式识别和人工智能的产物。首先利用某一领域内专家的知识和经验建立知识库；其次依据分类目标提出假设，并制定支持假设的规则、条件和变量；*后运用知识库进行自动分类。监督分类的判别规则可以分为无变量和有变量两种。无变量包括特征空间、平行六面体；有变量包括*大似然、*小距离和马氏距离。非参数规则和参数规则可以同时在这两种方法里使用。综合考虑不同分类方法的优缺点，结合漓江流域实际情况以及获取的研究区的数据情况，本研究选用*大似然法监督分类和非监督分类相结合的方法对漓江流域的土地利用类型进行解译。进行计算机自动模式识别时，需要以目视判读的成果作为训练样本。建立判读标志是整个判读工作的基础环节，是确保后续计算机解译质量的关键。本研究根据野外调查勾绘的图斑数据，确定影像与实地的对应关系，建立典型地物的判读标志（见表 3-6） 3.4.4　分类后处理利用 ERDAS 9.2 中的聚类分析和去除分析模块将小于 4 个像元的小图斑进行地类归并，通过分类重编码将多分地类合并。结合野外调研相片、土地利用现状图、土地变化的访谈记录以及 Google Earth 影像等资料，对分类后的影像进行目视人工修正和检验，尤其注意调整山体阴影和水体的错分，对未能解译出来的交通用地和溪流，可以依据大比例尺的交通图和水系分布图进行补充完善，以提高解译结果的精度。 3.4.5　分类精度评价图像分类精度评价是分类过程中不可或缺的组成部分。为了保证数据的质量，我们对分类的结果进行了精度评价，以判断分类的结果是否能满足后续评价的要求。精度评价的主要指标有反映各类别被正确分类的像元数，与被评价图像上相应类别总像元数比值的用户精度，还有反映各类别被正确分类的像元数与参照图像上相应类别总像元数比值的制图精度，以及分类的结果与地面所对应区域的实际类型相一致概率的总体分类精度，和更能客观评价分类质量的 Kappa 系数。本研究利用 ERDAS 9.2 中的 Accuracy Assessment 模块进行精度评估，采用随机采样的方式，在 4 期土地利用分类图中各产生 600 个随机点，结合土地利用现状图、现场调研数据等资料，把随机点分别与其实际类型进行比对，输入各随机点的实际类别，生成分类精度报告。经精度评估，1973 年、1986 年、2000 年、2013 年的总体分类精度分别为 86.17%、86.83%、87.33%、89.67%，满足研究需求。"

作者简介

胡金龙，山东诸城人，园林植物与观赏园艺博士，桂林理工大学旅游与风景园林学院副教授、硕士生导师。2019年至2020年美国北卡罗来纳大学夏洛特分校访问学者，2018年入选广西高等学校千名中青年骨干教师计划。近年来主持国家自然科学基金1项、广西自科基金1项、广西教育厅项目3项，参与国级课题7项、省部级课题6项。主持《恭城县三庙两馆、红岩村景区创4A规划编制》、《十里平坦景区创3A规划设计》、《永福县凤山公园总体规划》、《逍遥楼东西巷旅游总体规划》等风景旅游规划项目10余项。发表学术论文二十余篇。目前主要从事风景园林相关教学与研究，主要研究方向包括风景旅游规划设计、景观生态规划等。

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