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基于Kriging空间分析法的农用地定级指数模型研究被引量：1: 2010年; 利用安平县农用地定级评估工作中的定级成果和样点地价数据,采用Kriging空间分析法对农用地定级指数模型进行了研究。结果表明,样点地价在空间上并不是完全随机或完全独立分布的,样点存在多尺度随机误差,利用Kriging空间分析方法构建的样点地价随机误差模型,逐级消除了样点随机误差,揭示了农用地地价的空间分布规律,建立的农用地定级指数地价评估模型为农用地地价评估技术路线提出了一条新的地学方法;以安平县农用地定级估价工作为例,成功构建了定级指数地价模型,丰富了现有农用地估价理论与方法,为空间分析在农用地定级估价中的应用进行了一次初步尝试。; 王京涛王瑞珍栗静; 关键词：农用地估价

河北省县域农田生态系统供给功能的健康评价被引量：6: 2012年; 引入"生态系统服务功能"理论,构建县域农田生态系统供给功能健康评价指标——农田生产力稳定系数,该指标被定义为:一定时期内(若干年),县域自然生态系统第一性生产力波动系数与县域农田生态系统第一性生产力波动系数的平均比值;并构建了评价指标与人类福利指标(用县域人均耕地纯收入表征)关系模型,作为评价指标的阈值判定方法。通过河北省136个县的实证研究表明,农田生产力稳定系数对农田生产力稳定性和农田生产力高低具有综合性指示作用;人类社会对生态系统反馈影响的忍受界限对评价指标阈值的确定非常关键;1991—2000年和2001—2009年两个阶段中,河北省县域农田生产力稳定系数整体呈上升趋势,空间格局较为一致,农田生产力稳定系数较低、农田供给功能健康状况较差的县域集中分布在冀北生态脆弱地区;农田生态系统供给功能健康状况与县域贫困状况形成紧密的空间耦合关系。; 白琳红王卫张玉; 关键词：农田生态系统

基于ASTER GDEM数据的青藏高原东部山区地形起伏度分析被引量：34: 2012年; 以青藏高原东部山区为研究区,基于高空间分辨率的ASTER GDEM数据,通过AML语言编程调用ArcGIS中用于邻域分析的focal函数,计算不同邻域尺度单元下地形起伏度。研究表明:邻域尺度单元大小对地形起伏度计算至关重要,起伏度值先随邻域尺度单元面积增大而快速增大,当邻域尺度单元面积达一定阈值后,其增大速度开始减缓并趋于平稳,且在增速减慢过程中存在一明显拐点,即最佳邻域尺度单元。通过高差显著性变化检验法,确定最佳邻域尺度单元为5.0625km2,据此制作地形起伏度分级图,发现研究区自西北向东南地形起伏度逐步增加,地势以中度起伏(200～500m)为主。; 张学儒官冬杰牟凤云陈春; 关键词：地形起伏度 ASTER

CLUE-S模型原理与结构及其应用进展被引量：48: 2010年; 空间模型是土地利用/土地覆被变化研究的重要内容和方法,CLUE-S模型是这类模型中应用较多的一种。该文分析了CLUE-S模型的运行原理和结构组成,指出:CLUE-S模型运用系统论的方法处理不同土地利用类型间的竞争关系,在综合考虑诸多限制因素和转换规则的前提下,通过反复迭代运算,把土地利用变化类型逐步分配到一定的空间单元中,将模拟结果精确直观地反映到空间位置,是一个较好的土地利用变化空间模拟模型。在此基础上,系统阐述了模型5个组成模块的机理结构和6个参数文件的特征,并对参数内涵和设置规则进行了介绍。最后概述了CLUE-S模型在国内外的应用进展,分析了CLUE-S模型的应用前景和领域及模型的不足之处。; 王丽艳张学儒张华王卫; 关键词：CLUE-S模型

基于RS与GIS的城乡居民点空间格局变化分析被引量：1: 2012年; 以1988、2000和2005年3期的Landsat TM影像和统计数据作为数据源,运用3S技术及景观生态学的理论与方法,以石家庄市平原地区各市(县)城乡居民点为研究对象,分析了1988—2005年间研究区居民点空间格局动态变化。结果表明,近20年来,石家庄市平原地区城乡居民点规模呈逐年增长趋势,各级居民点面积整体增长71.4%。空间格局上,城市居民点边界的破碎程度较大;建制镇居民点个数及规模受行政区划影响增长迅速;农村居民点个数呈逐年减小趋势,但规模扩大。各市(县)农村居民点边界规则,平均邻近距离均有所减小,呈现集中、密集的特点。; 张玉陈佳飞白琳红王卫

基于MODIS数据的河北平原土壤湿度遥感反演研究: 本文以河北平原为研究区,应用空间分辨率为1km的MODIS1B数据和实测土壤湿度数据,在ENVI4.6技术平台支撑下,利用交互式IDL语言编程统一预处理遥感影像,获得表观热惯量模型和植被供水指数模型所需的各种地表参数,采...; 许玉兰; 关键词：MODIS 土壤湿度河北平原; 文献传递

唐山海岸带土地利用格局的情景模拟被引量：33: 2009年; 本文以唐山海岸带为研究区,基于2000年和2005年TM遥感影像,运用3S技术,通过人机交互目视解译提取了精度较高的两期该区土地利用/土地覆被数据。以2000年土地利用数据为基期,选取距农村居民点距离、距城镇距离、距道路距离、距河流距离、距海岸线距离、地下水埋深、土壤类型、成因地貌、工程地质条件9个自然和社会经济因素作为驱动因素,运用CLUE-S模型模拟了2005年的土地利用类型空间格局,并用2005年的实际解译数据加以验证。结果表明:正确模拟比例达88.95%,Kappa指数为0.8711。说明CLUE-S模型能够较准确地模拟小尺度海岸带地区的土地利用/土地覆被变化。在此基础上又分别模拟了自然增长、土地结构优化、经济发展、生态保护4种情景方案下2015年研究区的土地利用格局。结果表明:在不同情景方案下的土地利用/土地覆被格局存在显著的空间差异,对该区域制定合理的土地管理政策有着指导意义。; 张学儒王卫P.H.Verburg徐中春; 关键词：CLUE-S模型情景模拟

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