论文部分内容阅读
土地沙漠化是影响全球生态环境最重要的问题之一,沙漠化土地的持续扩张,已经成为人类经济社会发展的重要阻碍因素。我国是世界上受沙漠化影响最严重的国家之一,不断扩张的沙漠化土地已经波及我国北方干旱、半干旱和半湿润地区的大范围面积。根据沙漠化地区的遥感影像,利用沙漠化提取指标,可以快速提取沙漠化时空分布和沙漠化程度信息,并结合沙漠化发展影响因子进行分析,能够对沙漠化未来发展趋势进行精确模拟,从而为沙漠化治理和土地资源合理规划提供一定的决策支持。本文利用沙漠化信息提取指标,使用决策树分类方法,提取了神木县不同时期的土地沙漠化分布情况,分析了研究区内沙漠化空间分布特征、沙漠化时空变化和沙漠化发展影响因素等,使用CA-Markov模型对研究区未来土地沙漠化进行模拟预测,对研究区沙漠化预警、沙漠化治理、改善生态环境等提供决策支持,具有重要的科学价值和实际意义。本文主要结论有以下几点：(1)神木县土地沙漠化比较严重。根据解译得到的2014年沙漠化分布图,神木县沙漠化土地面积为3791.63kmn2,占土地总面积的52.35%,主要以轻度沙漠化和中度沙漠化土地为主；沙漠化土地主要分布在县域西北部地区,且中度和重度沙漠化在中西部地区有加重的趋势。(2)近十余年来,神木县沙漠化土地总面积呈逐年下降趋势,沙漠化土地面积共减少141.62km2。沙漠化变化的趋势由轻度沙漠化面积减少速度较快转变为轻度和中度减少速度放缓,而重度沙漠化面积有所增加的局面,这表明沙漠化土地治理难度进一步加大。(3)利用MSAVI、NDWI、土壤亮度和纹理特征等沙漠化指标建立决策树,进行沙漠化遥感信息的提取,其总体分类精度均达80%左右,Kappa系数在0.75以上,表明沙漠化信息自动提取是可行的。(4)通过模型预测的2020年神木县沙漠化土地面积有所增加,其中重度沙漠化增加的速度较快,说明在未来发展中,重度沙漠化土地面积增加的可能性较大,需要引起足够重视。