人类活动对生态环境具有显著影响,大尺度土地利用/覆盖变化（Land Use/Cover Change,LUCC）作为人类活动最直接的表征,能够很好地反映这一过程,因此进行精确而迅速的大尺度土地利用/覆盖分类与提取方法研究尤为关键。全球覆盖产品GlobCover（2005/2006）数据已经具有良好的空间精度和数据准确度,但仍然存在一些分类误差。为提高地表覆被分类精度,本文以GlobCover（2005/2006）的巴西数据为例,以2005年Landsat TM/ETM影像为主要信息源,结合相应地学知识与辅助数据,利用人机交互逐栅格修改方法得到2005年土地利用数据产品。结果表明：通过对GlobCover数据和本次成果数据进行精度评价与对比分析,GlobCover数据巴西地区的总体精度为67.17%,Kappa系数为0.58,改进后产品总体精度为93.39%,Kappa系数为0.91。此外,改进后数据显示巴西常绿阔叶林面积最大,面积比例达45.67%;农地/自然植被镶嵌面积次之,比例为19.19%;封闭灌丛面积最小,比例为12.34%。农地/自然植被镶嵌和灌丛与草地2种地类的修改比例最大,其中混合像元地类比例减少3.54%,灌丛与草地比例增加3.81%。综上,改进方法可以有效地提高土地利用/覆盖分类的效率和精度,为后续大尺度LUCC产品的制作和以LUCC产品为基础的相关研究提供参考。

武汉城市圈是全国首批“两型社会”改革试验区之一,而且是中部崛起战略和长江经济带发展战略的重点区域。为了正确认识武汉城市圈土地利用时空变化特征,以及政策因素对土地利用变化的影响,本文基于2000、2005、2010和2015年4期武汉城市圈土地利用现状数据,结合GIS空间分析、数理统计、单一土地利用动态度、土地利用转移矩阵和综合土地利用动态度方法,对武汉城市圈2000-2015年以及3个5年期土地利用变化的总体特征、转化方向和区域差异特征进行研究,并分析政策因素对土地利用变化的驱动作用。结果表明：① 总体特征上,2000-2015年耕地、草地、林地和未利用地面积持续减少,建设用地和水域面积不断增多。② 变化方向上,2000-2015年以耕地、林地转化为建设用地和水域为主要特征,2000-2005年以耕地向水域和建设用地转化为主,2005-2010年以耕地向建设用地、水域,林地向建设用地转化为主,2010-2015年以耕地、林地和水域向建设用地转化为主。③ 区域时空差异上,综合土地利用动态度最大的区域集中在武汉城市圈的中部;从单一土地利用动态度看,耕地主要分布在武汉城市圈周边地区;建设用地主要集中在武汉城市圈中部;水域集中在武汉城市圈的仙桃市;林地主要在潜江市、云梦县;草地主要为英山县。④ 政策驱动因素分析上,中部崛起、两型社会、长江经济带发展战略等政策对土地利用变化具有重要影响。

湿地是土地资源类型的重要组成部分,湿地景观格局的变化与气候变化、土地利用变化密切相关。为了获取汉江流域湿地资源现状以及变化特征,科学地诊断湿地生存现状和保护湿地资源,本文基于2000、2005和2010年3期遥感卫星监测数据,分析2000-2010年来汉江流域湿地景观变化特征。运用压力-状态-响应模型分别从3个不同的角度搜集影响汉江流域湿地生态健康状况指标因子,并利用层次分析法获取评价指标权重因子,最终基于模糊层次综合分析模型定量评价汉江流域整体及上中下游湿地生态健康状况。研究结果表明：① 10年间汉江流域湿地总面积呈下降趋势,但汉江流域湿地面积随时间推移变化强度逐渐放缓;② 汉江流域湿地生态健康状况具有明显的空间差异,自西北向东南健康状况由健康向脆弱趋势变化,根据模糊层次综合评价模型得出,汉江上游流域湿地生态健康隶属于健康,中游流域湿地生态健康状况隶属于亚健康,下游区域湿地生态健康状况则隶属于脆弱状态,汉江流域湿地整体景观生态健康状况为亚健康。

本文以南水北调中线工程核心水源区淅川县为例,选取2004年TM、2014年GF1号影像等数据,解译获取了淅川县土地利用数据,对2004-2014年淅川县土地利用变化进行定量分析。通过选用区域生态环境质量模型,对研究期内淅川县土地利用变化的生态环境效应进行评估,并采用灰色关联法对导致淅川县生态环境质量变化的驱动因素进行分析。研究结果表明：① 2004-2014年,林地、建设用地和水域面积增加,耕地面积减少。在林地资源演化趋势上,有林地、疏林地、灌木林地和苗圃地与林地资源的整体演化格局一致,而宜林地和无立木林地、未成林造林地呈减少的趋势;② 在空间分布上,林地主要分布在海拔高、坡度较陡的北部山区,耕地和建设用地密集分布于海拔低、相对平缓的东南部地区;③ 2004年和2014年2期生态环境质量均在县域内表现出明显的空间差异,呈现出北高南低的分布趋势。研究期内淅川县区域生态环境质量指数从0.5443上升至0.6039,生态环境质量提高,其中宜林地和无立木林地转化为有林地、退耕还林对区域生态环境改善贡献最大;④ 局部地区生态环境呈负向发展,其中对森林资源采取掠夺式开采和粗放型管理、毁林开地对县域生态环境产生的负面影响最为深刻。⑤ 2004-2014年县域生态环境质量变化主要由政策和居民追求利益最大化的行为所驱动。

三江源生态保护与建设工程实施以来,区域生态环境发生了明显的改善。为了正确认识该地区草地退化恢复的程度及其空间分布特征,本文通过对比分析2004年和2012年2期遥感影像,利用人工解译的手段获取了工程实施后三江源地区退化草地变化态势数据集,并在此基础上分析了退化草地的恢复态势,以及草地退化现状的空间格局特征。结果表明：① 2004-2012年三江源生态工程实施以后,该地区草地退化呈现不同程度的减缓态势,而且局部地区草地状况明显好转;② 三江源地区各县草地退化趋势基本得到控制,退化草地变化以轻微好转和明显好转为主,退化发生和退化加剧现象仅发生在极少数县;③ 2012年三江源退化草地面积比2004年降低了5.78%,其中中度退化草地的面积减少最显著,下降了5.35%。黄河源和长江源草地退化的形势依然比较严峻,玛多县、曲麻莱县、称多县北部和治多县东南部草地退化最明显。三江源生态工程自实施以来,草地恢复态势及现状分析对归纳总结三江源生态保护与建设一期工程的成功经验和基本教训,以及合理指导二期工程的实施具有重要的科学意义。

城市化进程的加快对区域热环境具有重要影响,热环境的改变会引发一系列生态环境问题,科学地评价城市群热环境安全对于城市发展的规划布局和建设舒适的人居环境具有重要意义。本文利用多期MODIS地表温度数据产品,在构建热环境安全等级分级标准的基础上,对长江三角洲城市群热环境安全格局时空变化特征和土地利用变化的影响进行了探讨。结果表明：① 2015年长江三角洲城市群热环境不安全区域多分布于城市建成区及建成区周围,以南京、上海、杭州和宁波等城市形成的“Z”型区域最明显,临界安全区域多分布于郊区,较安全区域集中分布于长江以北平原区域,安全区域则主要分布于杭州及杭州以南山地、丘陵区,太湖大部分区域以及长江三角洲城市群北部区域;② 2005-2015年长江三角洲城市群热环境不安全区域、临界安全区域、较安全区域和安全区域分别呈现扩张、小幅增长、缩减和先缩减后扩张趋势;③ 土地利用结构中建设用地比例过高和林地比例过低是导致热环境安全等级下降的主要原因,其次,建设用地侵占大量耕地也是导致热环境不安全区域扩张的主要原因。

高速公路的快速发展在推动经济发展的同时,也对区域的生态环境产生重要的影响。在地理信息系统的支持下,本研究以北京市高速公路网10 km缓冲区为研究区域,利用缓冲区分析、空间分析、统计分析等方法探讨了高速公路周边土地利用变化对景观格局的影响规律。结果表明：① 北京市高速公路周边的土地利用类型主要以建设用地、耕地、林地为主,土地利用变化以耕地向建设用地转入最为显著;② 空间变化上,各缓冲区内土地利用变化以林地、耕地、建设用地的相互转移为主,随着与高速公路的距离增大,土地利用类型从以耕地、建设用地为主逐渐转变为以林地、耕地为主;③ 2005-2015年,各类景观的景观指数变化差异明显,其中水域的斑块密度与分离度指数变化幅度最大,耕地的形状指数增加最快,建设用地的分离度指数减少最多,这与相应的土地利用变化密切相关;④ 基于土地利用变化,北京市高速公路网对周边景观格局的影响范围约为6 km,其中林地转入建设用地以及建设用地与耕地的相互转移是引起公路周边景观空间变化差异的主要原因。

大都市区增长是当前中国城镇化发展的一种主要模式,如何确定其最佳空间增长形态是新型城镇化关注的重要内容之一。本研究立足于未来“生态城市”建设理念,从自然资源生态敏感性和城市发展适宜性角度构建双重约束条件,利用元胞自动机模型构建了生态空间胁迫下的城市增长过程模拟框架,探讨了边缘性增长、生态性增长与协调性增长3种发展模式,并从建设适宜性、生态安全性与斑块紧凑性等角度构建评价指标对模拟方案进行定量化对比。最后,以长江中游城市群的南昌大都市区进行实例应用,结果表明,协调性空间增长模式能最大程度降低城市建设对生态安全空间的侵蚀,大都市区在制定城市增长边界等空间政策时宜参考此种发展模式,基于生态空间胁迫分析的城市增长过程建模是一种有用的规划决策情景分析工具。

随着经济的快速发展,空气污染已经成为当今重要的环境问题,引起公众的广泛关注,二氧化氮（NO₂）作为主要的空气污染物之一,成为相关研究的重点。通过监测数据发现,二氧化氮质量浓度值的空间分布具有区域性差异,所以对其空间分布模拟,以及形成区域差异的下垫面影响因素分析,具有重要的研究价值。土地利用回归模型（Land-use Regression,LUR）是将统计方法中的回归模型与空间上的土地利用数据、监测数据和其他相关的地理数据结合分析并在地图上显示的方法。本文结合缓冲区分析、叠加分析、Spearman相关性分析、多元回归分析等方法构建土地利用回归模型（Land Use Regression,LUR）,用于识别与NO₂浓度相关的下垫面影响因素,并模拟NO₂质量浓度的空间分布。LUR模型可以模拟出NO₂质量浓度空间分布特征,并针对下垫面影响因素得到以下结论：城乡居住地及工业用地面积增加、污染源的距离减少和道路长度增加会导致NO₂浓度升高;耕地面积、绿地面积和水域面积的增加会导致NO₂浓度减少;NO₂浓度最高的区域主要集中在工业园区;NO₂浓度值从城区到郊区递减,需要通过改变工业区结构和增加绿地面积来减少城区的NO₂浓度。

针对高分辨率遥感数据进行土地利用类型分类时出现的“同谱异物”现象,以及中分辨率遥感数据划分土地利用类型时受空间分辨率限制产生的“混合象元”问题,本文以高分一号数据(GF-1)和Landsat-8数据(OLI)为例,提出了一种协同利用高分辨率遥感数据和中分辨率遥感数据进行土地利用类型模糊分类的方法。首先,利用主成分变换的方法分别对GF-1纹理信息和OLI光谱信息进行压缩和增强,并将增强后的纹理信息和光谱信息进行特征协同;然后,根据各地物类型的光谱、纹理特征,对特征协同数据进行60、80、100共3个尺度的分割;最后,根据地物类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各地物类型的模糊逻辑隶属度函数,实现对影像土地利用类型的模糊分类。实验结果表明,主成分变换的方法有效地将研究区GF-1和OLI数据的光谱、纹理信息压缩、增强,为面向对象分类中分类特征的选取提供了一种思路;同时,本文方法成功划分了研究区土地利用类型,并获得了较高分类精度,总体分类精度达到93.52%,对其它高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据协同分类研究具有一定借鉴意义。