文献类型：期刊文章

作　　者：宋宪强[1] 梁钊雄[1] 周红艺[1] 熊东红[2]

SONG Xianqiang;LIANG Zhaoxiong;ZHOU Hongyi;XIONG Donghong(School of Environmental and Chemical Engineering, Foshan University, Foshan 528000, Guangdong, China;Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China)

机构地区：[1]佛山科学技术学院环境与化学工程学院,广东佛山528000 [2]中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041

出　　处：《山地学报》

基　　金：四川省科技计划项目(2018JY0545)。

年　　份：2021

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：912-921

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、PROQUEST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：耕地撂荒遥感监测是推进撂荒地整治、保障粮食安全的常用手段。遥感影像解译易受到不同地物光谱信息的干扰而影响提取精度,并且难以区分轮休与撂荒。以四川省凉山彝族自治州普格县为研究区域,在分析该地区撂荒地光谱特征及农作物物候特征的基础上,采用基于决策树与时序NDVI变化检测耦合的方法,以Landsat系列数据作为数据源,对区域内2000—2019年的撂荒地进行提取和分析。结果表明:(1)从时间序列特征上看,研究区内撂荒地面积呈现“先增大后减小”的趋势,在2015年撂荒率达到最大值27.94%;空间上主要分布在河流两侧的耕地边缘,呈零散分布状态。(2)撂荒地的分布随高程和坡度的变化呈现一定的规律。在高程方面,撂荒地主要集中在1500~3000 m范围内,其面积占撂荒地总面积的85%左右;在坡度方面,10°~20°范围内撂荒地分布占比60%以上;另外,高程1000~3000 m范围及坡度0°~15°范围的撂荒面积、撂荒率均表现出“先增大后减小”的趋势,在2015年达到最大值,而到2019年则呈小幅下降,与研究区撂荒地总体变化趋势一致。经实地调查和无人机影像验证,本研究方法对撂荒地的提取精度分别达87.14%和90.00%,可靠性较高,可为我国西南山区撂荒地监测及乡村振兴战略实施等提供科技支撑。

关 键 词：撂荒地 遥感监测 决策树 时间序列NDVI  普格县  

分 类 号：K903]