近20年江汉平原耕地种植强度的时空格局

发布时间：2020-11-23 20:13

　　耕地是在人类长期的农业生产活动下形成的一种重要的土地覆盖类型,是我们赖以生存的基础和保障,在农业可持续发展中具有十分重要的作用。目前,我国耕地资源总量不断减少,利用程度不高,耕地资源集约化利用面临着严峻挑战。因此,掌握耕地资源的种植强度及其分布特征,对于提高区域耕地资源的利用效率和优化农作物种植结构来讲十分重要,同时也有利于解决日益严峻的粮食安全问题。本文以江汉平原作为研究区,利用2000-2017年间的MOD13Q1产品中的植被指数NDVI数据,采用S-G滤波法对时间序列NDVI数据进行了拟合重构,并提取了生长季起始期、生长季结束期、生长季长度等三个物候参数。然后运用非监督分类法对重构的时序数据和提取的物候参数进行分类处理,得到了 2000-2017年间江汉平原农作物种植频率和种植强度分布情况,并分析了其时空格局分布特征。同时,通过定义双季种植强度、平均种植强度和总体种植强度等三个指标,分析了近20年间江汉平原耕地种植强度的分布特征,并运用SOM自组织神经网络分析法对三个指标进行非监督聚类分析,得到了江汉平原耕地种植强度的分区情况。主要研究结论如下:(1)近20年间,江汉平原农作物种植总面积呈现减少趋势,其总面积减少了 1000平方公里左右。其中双季农作物种植面积表现为缓慢增加,主要分布在江汉平原中北部地区;单季农作物种植面积表现为缓慢减少,主要分布在江汉平原东部区域。(2)以三年为间隔研究江汉平原农作物种植频率相互转化情况发现,总体上江汉平原单双季农作物种植分布发生转化的区域面积先增加后减少,表明单双季农作物的种植分布由频繁转化变为趋向于集中稳定。同时单季农作物种植转换为双季农作物种植的主要发生地集中在传统的双季农作物种植区,双季农作物种植转换为单季农作物种植的主要发生地则集中在单季农作物种植为主的区域。(3)以行政区划为单位分析江汉平原农作物种植频率分布趋势发现,除枝江市与猇亭区的单双季农作物种植面积均呈现减小的趋势外,其他县市区的单双季农作物种植面积趋势均呈现相反的趋势,即单季农作物种植面积增大的同时双季农作物的种植面积呈现减小的趋势,单季农作物种植面积减小的同时双季农作物种植面积则呈现增大的趋势。其中,传统双季农作物种植区的双季农作物种植面积呈现增大趋势,传统单季农作物种植区的单季农作物种植面积呈现增大趋势。(4)近20年间,总体上江汉平原大部分耕地均为高种植强度,农作物种植频率较大的区域其耕地种植强度较高,农作物种植频率较小的区域其耕地种植强度较低,因此农作物种植活动越频繁,该区域的耕地种植强度越高。
【学位单位】：
【部分图文】：

行政区划图,行政区划图,概况

硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??２研究区概况与数据预处理??２．１研究区概况??２．１．１地理位置??江汉平原位于湖北省中南部，属于长江中下游平原的一部分，是由长江及其最??大干流汉江冲击形成，位于北炜２９°２６＾？３１°１２＇，东经？１１４°５＾ｔ间。江汉平??原面积约２．８２万平方千米，包括当阳市、猇亭区、枝江市、松滋市、荆州区、公安??县、沙市区、江陵县、石首市、监利县、潜江市、天门市、应城市、云梦县、汉川??市、仙桃市、洪湖市等１７个县市区。??

农作物,两熟制,期数,时间序列

本文以时间为横坐标，以植被指数ＮＤＶＩ为纵坐标，形成的时间序列ＮＤＶＩ曲??图可以用来描述植被生长期内的生长与衰落的周期性变化过程。对农作物而言，??季农作物植被指数曲线在年内显示为一个波峰，双季农作物植被指数曲线在年内??成两个波峰。因此，通过Ｓ－Ｇ滤波法对时间序列ＮＤＶＩ曲线进行拟合处理，得到??建的农作物生长曲线，可以有效的实现对研宄区单双季农作物的变化检测。??

植被物候,信息分布,江汉平原,多维数据

３．２种植频率提取??３．２．１主成分分析??主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ?Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ?Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）又称ＰＣＡ变换或主分量分析，??是一种十分有效的数据压缩方法，其操作简单、运行快速，在遥感数据处理中应用??广泛［７７￣７９］。它的核心思想是通过降维的手段去除掉多维数据中的冗余信息，使得原??多维数据的数据量减少的同时具有最小的数据维和最大的信息量。主成分分析的实??现是基于正交变换，其目的是为了重新组合多维数据中的各分量，使重新组合后的??最终结果的前几个分量包含原多维数据绝大部分信息量。通常情况下，主成分分析??的第一个分量能代表所有分量８０％以上的特征信息，前３至４个分量则能包含该多??维数据９５％以上的信息量。??本文将历年的时间序列ＮＤＶＩ数据进行拟合重建，并得到历年的生长季起始期、??生长季结束期、生长季长度三个物候参数。然后利用波段合成将三个物候参数影像??和拟合后的历年２３期ＮＤＶＩ影像合成为一个包含２６个分量的多维数据，再利用主??成分分析工具对该多维数据进行降维，并取包含绝大部分数据特征信息的前４个分??
【相似文献】

相关期刊论文前19条

1 刘兆良;;浅析农作物种植病虫害的防治技术[J];农民致富之友;2019年11期

2 吴荣升;;浅析农作物种植及病虫害防治技术[J];南方农机;2018年07期

3 闫广志;;农作物种植过程中如何应对病虫害的危害[J];农民致富之友;2018年14期

4 吕国红;;试析新形势下的农民农作物种植技能培训[J];农民致富之友;2018年23期

5 张倩莎;;浅谈农作物种植结构的变迁与区域经济的发展[J];中国农业信息;2016年23期

6 席伟峰;;农作物种植中病虫害防治技术应用[J];种子科技;2017年07期

7 雷金银;吴霞;王长军;樊丽琴;;1980-2015年宁夏农作物种植结构时空变化特征分析[J];干旱区资源与环境;2017年12期

8 Charles Batte;寒星;;树木,树新机[J];疯狂英语(初中版);2017年03期

9 朱旭东;;无人机植保效率高[J];农产品市场周刊;2017年13期

10 张荣泉;;清代三贤长寿诀[J];养生月刊;2017年02期

11 潘春辉;;清代河西走廊农作物种植技术考述[J];西北农林科技大学学报(社会科学版);2013年04期

12 王洪芳;;“智”富小屋[J];江淮;2009年08期