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基于高分影像的松嫩低平原地区生态环境问题解析——以黑龙江省肇源县为例
丁宇雪1, 毛龙1, 周向斌2, 初炜钰3     
1. 黑龙江省地质调查研究总院, 哈尔滨 150036;
2. 黑龙江省地质科学研究所, 哈尔滨 150036;
3. 哈尔滨工程大学核科学与技术学院, 哈尔滨 150020
摘要: 基于高分辨率卫星影像数据,利用遥感、GIS技术获取黑龙江省肇源县内自然资源与生态地质环境各因子分布现状数据,其中:耕地2 541.75 km2、林地161.88 km2、草地349.00 km2、河流128.05 km2、湖泊215.80 km2、沼泽109.17 km2、其他水域84.65 km2、建设用地191.25 km2、未利用地329.94 km2; 湿地1 334.54 km2、荒漠化土地775.47 km2。利用地类覆盖率、人均占有量以及景观指数(破碎度指数、平均斑块分形指数、分形维数、多样性指数、均匀度指数)量化分析后,得出两类生态地质环境因子中湿地资源尤其是自然湿地受人类活动干扰程度较大、荒漠化土地受人类活动干扰程度较小的结论。并选取老山村等典型地区进行了多期次遥感动态监测及野外核查,揭示了松嫩低平原典型地区目前存在的湿地退化、土地荒漠化等生态地质环境问题。
关键词: 高分影像    松嫩低平原    自然资源    生态地质环境    问题解析    
Analysis of Eco-Environmental Problems in Songnen Low Plain Based on High-Score Image——A Case Study of Zhaoyuan County of Heilongjiang Province
Ding Yuxue1, Mao Long1, Zhou Xiangbin2, Chu Weiyu3     
1. Heilongjiang Institute of Geological Survey, Harbin 150036, China;
2. Heilongjiang Geological Science Institute, Harbin 150036, China;
3. School of Nuclear Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150020, China
Abstract: This research is based on high resolution satellite image data, remote sensing, and GIS technology. The latest data of natural resources and eco-geological environment factors in Zhaoyuan County of Heilongjiang Province were obtained as follows:cultivated land area 2 541.75 km2, forest land area 161.88 km2, grassland area 349.00 km2, river area 128.05 km2, lake area 215.80 km2, swamp area 109.17 km2, other waters area 84.65 km2, building used land area 191.25 km2, unused land area 329.94 km2, wetland area 1 334.54 km2, and desertification area 775.47 km2. A comprehensive study was carried out through calculating coverage rate, per capita occupancy, and landscape index (patch density, area-weighted mean patch fractal dimension, fractal dimension, Shannon diversity index, and Shannon evenness index). Based on the study result, it is concluded that wetland resources, especially natural wetlands, are more disturbed by human activities, while desertified land is less disturbed by human activities. Through multi-stage remote sensing dynamic monitoring and field verification for the selected Laoshan Village and other typical areas, some ecological and environmental problems are recognized, such as wetland degradation and land desertification in Songnen low plain area.
Key words: high-resolution satellite data    Songnen low plain    natural resources    eco-geological environment    problem analysis    

0 引言

地方经济的飞速发展给人们赖以生存的国土环境带来了巨大的压力,目前自然资源开发利用以及生态环境保护两项看似矛盾的问题,已然成为各级地方政府开展经济建设的前提和工作焦点。肇源县地处松嫩平原腹地,自然资源丰富,地物类型复杂,畜牧业、农业发达,盛产渔业产品,地下还蕴藏着大量的石油和天然气,是黑龙江省主要的生态功能区之一。但是从20世纪50年代至90年代末期的几十年间,人们生态环境保护意识不强,过度的人类工程活动使得该地区土壤结构发生改变,过度放牧致使草原退化、土地沙化、土地盐渍化加重,占用自然湿地为耕地现象也多有发生,使得该区域生态地质环境质量下降,土地沙化、土地盐渍化、湿地退化特征明显。

以往在该地区开展过的自然资源与生态地质环境调查工作不是调查比例尺较小(所利用卫星影像分辨率较低)[1]、涉及区域较广,就是专题因子不全并未达到全覆盖[2],或者是调查研究成果早已缺乏时效性[3]。因此,在该地区利用高分辨率卫星影像开展大比例尺的自然资源与生态环境遥感调查,摸清现状,发现存在问题并提出建议,是开展生态环境保护工作的迫切需要。

本次研究首次基于优于2.5 m的高分辨率卫星影像数据,在肇源县全域开展地物因子全覆盖性的大比例尺自然资源与生态地质环境现状遥感综合调查,并依据景观指数计算结果,判断各因子的人为干扰程度,开展综合研究,提出存在的生态环境问题及对策建议。本次研究充分发挥遥感技术时实、准确、快速、真实的历史重现性等优势,所获取现状数据实用性、可操作性更强,针对典型区域开展的多期影像动态监测结果可靠性、说明性、针对性更高,以期为该地区国土空间管护与治理提供地学数据基础,为促进地方经济建设与保护生态环境的可持续协调发展提供技术支撑。

1 研究区概况

黑龙江省肇源县位于黑龙江省西南部,松嫩两江北岸,哈尔滨、长春、大庆“金三角”中心,涉及国土面积约4 111 km2。地理坐标:123°47′E—125°45′ E,45°23′N—45°59′ N。行政区划隶属于大庆市,所辖8乡、8镇。地貌属于松嫩低平原,为松嫩平原西部草场区的边缘地带,地势低平,无山岭; 水系较为发育,河流有嫩江、松花江和八家河等; 为黑龙江省第一积温带; 农业、畜牧业、渔业发达,是国家重要的商品粮基地[4]; 地下还蕴藏着大量的石油和天然气; 境内公路、水路、铁路三路畅通。详见研究区交通位置图(图 1)。

图 1 研究区交通位置图 Fig. 1 Traffic location map of the study area
2 自然资源与生态地质环境遥感调查 2.1 数据源选择

现状信息提取数据源以高分一号(GF1)、资源三号(ZY3)卫星影像数据为主,数据时相为2017年6—9月。6期动态监测数据源包括:SPOT5(2012年)、高分二号(GF2,2013年)、天慧一号(TH1,2014年)、GF1(2013年、2015年、2016年)、资源一号02C卫星(02C,2015年)、资源三号(ZY3,2016年)、RapidEye2(2013年)等卫星影像数据,影像采集时间均在5—10月。影像空间分辨率均优于2.5 m,云层覆盖率≤5%,影像范围覆盖整个研究区域,覆盖面积约4 111.49 km2

2.2 地物分类

景观分类是景观指数计算的基础[5]。笔者依据《第二次全国土地调查技术规程》[6],结合研究区土地利用实际情况,将研究区域内自然资源因子分为耕地、林地、草地、河流、湖泊、沼泽、其他水域、建设用地和未利用地等9个大类,生态地质环境因子分为湿地和荒漠化土地[2]等2个大类。

2.3 信息提取及野外验证方法

以2017年度高分卫星影像为数据源,基于GIS平台,采用人机交互解译,结合野外实地调查验证、综合研究分析等方法,对黑龙江省肇源县地域内耕地、林地、草地、河流、湖泊、沼泽、其他水域、建设用地和未利用地等9大类全覆盖自然资源因子,湿地和荒漠化土地等2大类生态地质环境因子开展遥感信息提取。

野外实地调查验证采取点、线结合以及重点区域详细调查验证的方式,疑问图斑的野外验证率为100%;共完成9条路线,152个验证点的实地核查。实地调查验证的地物类型包含了以上所有自然资源因子与生态地质环境因子,验证室内信息提取的解译正确率达到了95%以上,并且根据野外验证结果对室内解译成果进行了复核与修正,完全保证了本次解译图斑地物因子类型划分、边界圈取、定位精度的正确性和准确度。

2.4 信息提取结果

信息提取结果显示,研究区内各类自然资源因子与生态地质环境因子分布现状详见图 2图 3。解译图斑周长、面积、数目详见表 1表 2

图 2 研究区自然资源因子分布现状 Fig. 2 Distribution of natural resource factors in the study area
图 3 研究区生态地质环境因子分布现状 Fig. 3 Distribution of eco-geological environmental factors in the study area
表 1 研究区自然资源因子图斑提取结果 Table 1 Information extraction result of natural resources factor in the study area
类型 周长/km 面积/km2 数目
耕地 13 194.78 2 541.75 1 852
林地 3 805.08 161.88 2 438
草地 2 585.19 349.00 417
河流 1 886.50 128.05 255
湖泊 1 240.14 215.80 277
沼泽 1 220.30 109.17 281
其他水域 1 500.35 84.65 476
建设用地 2 393.75 191.25 741
未利用地 2 079.25 329.94 162
合计 29 905.34 4 111.49 6 899
表 2 研究区生态地质环境因子图斑提取结果 Table 2 Information extraction result of eco-geological environment factor in the study area
类型 周长/km 面积/km2 数目
湿地 自然湿地 4 346.94 453.02 813
人工湿地 5 072.27 881.52 1 189
合计 9 419.21 1 334.54 2 002
荒漠化土地 沙质荒漠化 926.45 226.34 60
盐碱质荒漠化 2 847.38 548.64 185
工矿型荒漠化 5.84 0.49 2
合计 3 779.67 775.47 247
3 指数选择与计算

以研究区内各类自然资源因子与生态地质环境因子现状数据为基础,同时收集了该地区最新时段的人口和气候等资料,选取地类覆盖率、人均占有量、破碎度指数、面积加权的平均斑块分形指数、分形维数、多样性指数和均匀度指数[7-10]进行计算,具体计算方法及结果如下。

3.1 基本指数

地类覆盖率  指一个地区地类i面积占土地面积的百分比,是反映该地区地类i面积占有情况或地类i资源丰富程度及实现绿化程度的指标。

式中:Pi为地类i的覆盖率; 地类i即为各自然资源因子或各生态地质环境因子; Ai为地类i的面积; A为区域面积。

人均占有量  用于计算研究区各类自然资源因子和生态地质环境因子的人均量,如人均林地量、人均草地量和人均耕地量等,不仅反映各类自然资源因子和生态地质环境因子与人口的比例关系,还间接反映了各类自然资源因子和生态地质环境因子的人均享有量,以及反映区域生态环境的承载力。

式中:Wi为地类i的人均占有量; R为区域人口数。

基本指数计算结果详见表 3

表 3 研究区各因子基本指数计算结果 Table 3 Calculation results of basic indexes of each factor in the study area
类别 地类覆盖率/% 人均占有量/(km2/万人)
自然资源因子 耕地 61.82 53.42
林地 3.94 3.40
草地 8.49 7.34
河流 3.11 2.69
湖泊 5.25 4.54
沼泽 2.66 2.29
其他水域 2.06 1.78
建设用地 4.65 4.02
未利用地 8.02 6.93
生态地质环境因子 湿地 37.17 32.12
荒漠化土地 18.86 16.30
3.2 景观指数

破碎度指数  本次研究以单位面积上的斑块数量作为景观破碎程度特征的指标,这一指标反映了景观被分割的破碎程度,它与自然资源保护密切相关,一定程度上提示了人类活动对区域的影响程度,比值愈大,破碎化程度愈高。根据这一指数,可以比较不同类型景观的破碎化程度及整个景观的破碎状况,从而可以识别不同景观受干扰的强度。

式中:Ci为地类i的破碎度指数; Ni为地类i的斑块类型数目。

面积加权的平均斑块分形指数  它是反映景观格局总体特征的重要指标,在一定程度上也反映了人类活动对景观格局的影响。一般来说,受人类活动干扰小的自然景观此分形指数值较高,而受人类活动影响大的此分形指数值较低。

式中:Ui为地类i的面积加权的平均斑块分形指数; n为地类i的斑块总数; , 为地类ij斑块的平均分形指数,其中eijaij分别为地类ij斑块的周长、面积。1≤Ui≤2。

分形维数  反映景观缀块镶嵌体几何形状的复杂程度。

式中:Fi为地类i的分形维数; Ei为地类i的斑块周长。Fi值越高,说明该类景观斑块形状越复杂。

多样性指数  采用Shannon多样性指数(Sd),该指数直接反映研究区中景观斑块类型的多少及其所占比例的变化。在景观组成要素不变的情况下,当景观中各类斑块所占的比例差异增大时,景观的多样性指数下降; 反之亦然。此指数计算不包含生态地质环境因子。

式中,m为斑块类型总数。

均匀度指数  本次研究采用Shannon均匀度指数(Se),与Sd相同,Se也是比较不同景观或同一景观不同时期多样性变化的一个有力手段。当Se值较小时,景观受到一种或少数几种优势斑块类型支配; 当Se趋近1时,优势斑块表现出的优势程度低,说明景观中没有明显的优势类型且各拼块斑块类型在景观中均匀分布。此指数计算不包含生态地质环境因子。

式中:0≤Se≤1;Hmax是景观多样性的最大值。

景观指数计算结果详见表 4表 5

表 4 研究区各因子破碎度指数、面积加权的平均斑块分形指数、分形维数 Table 4 Patch density, area-weighted mean patch fractal dimension, fractal dimension of each factor in the study area
类别 Ci/(个/km2) Ui Fi
自然资源因子 耕地 0.73 1.35 2.07
林地 15.06 1.35 2.70
草地 1.16 1.34 2.21
河流 1.99 1.42 2.54
湖泊 1.28 1.25 2.13
沼泽 2.57 1.31 2.44
其他水域 5.62 1.34 2.67
建设用地 3.87 1.30 2.43
未利用地 0.49 1.36 2.16
生态地质环境因子 湿地 1.50 1.30 2.16
荒漠化土地 0.32 1.32 2.06
表 5 研究区自然资源景观Shannon多样性指数及Shannon均匀度指数 Table 5 Shannon's diversity index and Shannon's evenness index of natural resources in the study area
类别 Sd Se
自然资源因子 1.42 0.65
4 综合研究 4.1 各因子分布现状

以上计算结果显示:肇源县内林地资源较为匮乏,不集中连片,多为分散型的排林,破碎度指数最高; 耕地、草地、未利用地的地类覆盖率、人均占有量分别位居自然资源因子的前3位。

由于肇源县地处嫩江与松花江交汇地带,其内水系发育,大小湖泡较多,沟渠发达,还有大量集中连片分布的沼泽,因此其内湿地资源总面积较大。地类覆盖率、人均占有量较高。其中人工湿地面积总计为881.52 km2,占比较大,占湿地总面积的66.05%;人工湿地中又以水田为主,面积为796.09 km2,占人工湿地总面积的90.31%左右。也就是说,湿地中有近60%的面积是水田。

研究区地势低平,属松嫩低平原水循环条件较差的低洼闭流地带,区域内水体转化困难致使盐分多集中于地表,极易造成土地盐渍化[11]。同时,其地下蕴藏丰富的石油资源,采油施工重型机械碾压使土壤结构发生改变,导致草原退化,再加上研究区西北部草场区是黑龙江省重要的商品牛、商品羊基地,畜牧业发达,过度放牧,也会不同程度地加重土地盐碱质荒漠化。另外,研究区内虽然水系较为发育,但是年降雨量仅为350 mm左右,属半干旱区,气候原因易造成河水断流、沙质河床裸露,沙体迁移,导致土地沙化[12]。同盐碱质荒漠化土地一样,石油资源开采,农、牧、渔业开发等人类工程活动,也是加重土地沙质荒漠化的重要因素。因此,研究区内荒漠化土地面积较大,地类覆盖度达到了18.86%,以盐碱质荒漠化土地为主,占比70.75%,其次为沙质荒漠化,占比29.19%。

4.2 存在问题解析

研究区内自然资源因子的Shannon多样性指数为1.42,Shannon均匀度指数仅为0.65,说明研究区景观构成中优势类型较多,且各个斑块类型在景观中分布不均匀。

从各类自然资源的景观指数数据计算结果可以看出:湖泊的面积加权平均斑块分形指数最低,受人类活动影响最大; 沼泽不仅面积加权平均斑块分形指数较低,分形维数、破碎度指数也较大,说明其受人类活动影响程度同样较大。此二者与其他水域、河流、人工湿地共同构成了生态地质环境因子中的湿地资源,导致湿地因子总体的面积加权平均斑块分形指数仅为1.30,与建设用地的指数值为同一级别; 因此可以判断,湖泊、沼泽的人为干扰因素过高导致了湿地整体指数的下降。过大的水田面积占有比例一定程度上说明了湖泊、沼泽人为干扰的主要途径是转变为了水田。

荒漠化土地的破碎度指数、分形维数最低,说明荒漠化土地斑块面积大,几何形状单一; 面积加权平均斑块分形指数中等,说明受人类活动影响不大。因此可以判断研究区内的荒漠化土地大多是连片较规则分布,边缘切割不复杂,说明研究区内的荒漠化土地人为治理效果并不显著。

5 遥感动态监测

为了进一步证明本次调查结果的可靠性,笔者针对2类生态地质环境问题, 选择多处典型地区进行了6期高分影像遥感监测,并开展了相应的野外实地调查与验证,以下将对验证结果进行举例说明。

5.1 自然湿地变化为水田

图 4图 5,对肇源县1处自然湿地(沼泽)近6年来(2012—2017年)的变化情况进行了影像监测分析与野外实地调查验证。监测结果显示,该处自然湿地从2013年起逐渐被开发成水田,5年间其自然湿地(沼泽)变化为水田的总面积达6.40 km2,而且还有近一步增加的趋势。

图 4 肇源县某处自然湿地6期高分影像变化对比图 Fig. 4 Six phases image change of a natural wetland in Zhaoyuan County
图 5 肇源县自然湿地退化野外实地验证 Fig. 5 Field verification of degradation of natural wetland in Zhaoyuan County
5.2 土地荒漠化特征明显

图 6为肇源县1处盐碱质荒漠化土地,对其进行6期影像监测,地物类型、图斑边界、荒漠化程度并无变化,说明土地盐碱质荒漠化没有得到有效恢复治理,土地退化问题、盐碱化特征仍然较为突出。A点北侧为重度盐碱质荒漠化土地,其地表几乎无植被生长,局部零星分布有少量骆驼刺和索索草等耐盐植物,盐碱化地表占该地面积大于50%。A点南侧为轻度盐碱质荒漠化土地,其地表有一定面积的植被生长,有的地段集中连片分布大面积的耕地和草地,其中可见小块盐斑裸地,盐碱化地表占该地面积小于30%。B点南侧为中度盐碱质荒漠化土地,地表有少量植被生长,主要以耐盐植物为主,其内可见大片盐斑裸地,盐碱化地表占该地面积的30%~50%。

图 6 肇源县盐碱质荒漠化土地野外实地验证 Fig. 6 Field verification of saline-alkali desertification land in Zhaoyuan County

图 7为肇源县1处沙质荒漠化土地,对其进行6期影像监测,地物类型及图斑边界并无变化,说明土地沙质荒漠化没有得到有效恢复治理,土地退化问题、沙化特征仍然较为明显。A点北侧为轻度沙质荒漠化土地,原生地表已开始被破坏,出现片状、点状沙地,植被有所退化,风积、风蚀地表形态占该地面积的10%~30%。A点南侧为中度沙质荒漠化土地,原生地表破坏较大,地表植被退化明显,风积、风蚀地表形态占该地面积的30%~50%。

图 7 肇源县沙质荒漠化土地野外实地验证 Fig. 7 Field verification of sandy desertification land in Zhaoyuan County
6 结论与展望

本次研究基于高分辨率卫星影像数据,采取3S技术和野外实地调查验证相结合的方式,辅以景观指数量化分析,对肇源县这一具有代表性的松嫩低平原典型地区进行了生态环境健康状况综合分析,得出如下结论:

1) 研究区内河流、湖泡众多,自然资源丰富,但是自然湿地占用为水田的现象时有发生,导致湿地退化。

2) 研究区特殊的地形、地貎及气候特点,加之人类活动干扰,使其土地荒漠化范围较大,程度较重,近年来人为治理效果不明显,土地功能退化隐患仍然存在。

因此,研究区内生态地质环境健康状况不容乐观,其湿地退化、土地盐碱质荒漠化、土地沙质荒漠化问题仍较为突出,如不及时治理,将会导致其内生态环境退化,进而影响其周边地域的生态地质环境。本次研究仅利用景观指数进行了量化分析,暂未涉及景观生态安全性评价,下步可探索构建景观生态安全模型,进行多期次景观风险变化的对比分析,从而为该地区的生态环境保护提供更加科学合理的数据基础,以便地方政府在大力开发地方产业带动经济建设的同时,控制好整个地域的生态平衡,保持山水林田湖草原始的生态涵养水平,实现真正意义的绿水青山、金山银山。

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http://dx.doi.org/10.13278/j.cnki.jjuese.20190087
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丁宇雪, 毛龙, 周向斌, 初炜钰
Ding Yuxue, Mao Long, Zhou Xiangbin, Chu Weiyu
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Analysis of Eco-Environmental Problems in Songnen Low Plain Based on High-Score Image——A Case Study of Zhaoyuan County of Heilongjiang Province
吉林大学学报(地球科学版), 2020, 50(4): 1240-1248
Journal of Jilin University(Earth Science Edition), 2020, 50(4): 1240-1248.
http://dx.doi.org/10.13278/j.cnki.jjuese.20190087

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收稿日期: 2019-04-15

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