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基于Sentinel-2 MSI与Sentinel-1 SAR相结合的黄土高原西部撂荒地提取——以青海民和县为例

自然资源遥感 2022年第4期34卷 144-154页

作者：张昊高小红史飞飞李润祥青海师范大学地理科学学院西宁810008 青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室西宁810008 青海省自然地理与环境过程重点实验室西宁810008 高原科学与可持续发展研究院西宁810008

青海东部农业区地处黄土高原向青藏高原的过渡地带,黄土丘陵地貌类型多样、地形起伏大、破碎。随着近几十年来城市化进程的加快,农村可用劳动力缺失导致土地撂荒现象日益严重,因此掌握东部农业区撂荒地分布状况,对保护耕地与生态用地至... 详细信息

青海东部农业区地处黄土高原向青藏高原的过渡地带,黄土丘陵地貌类型多样、地形起伏大、破碎。随着近几十年来城市化进程的加快,农村可用劳动力缺失导致土地撂荒现象日益严重,因此掌握东部农业区撂荒地分布状况,对保护耕地与生态用地至关重要。本研究基于GEE云平台,以青海民和县为案例,依据农作物的物候特征,选取种植期和成熟期2季的Sentinel-2 MSI与Sentinel-1 SAR卫星影像为主要数据源,以DEM为辅助,结合光谱、地形、极化与缨帽特征,采用随机森林方法对研究区2018—2020年土地覆被进行自动分类,获取了研究区3 a的土地覆被数据,在此基础上借助撂荒地判断规则建立决策树提取撂荒地并进行验证。研究结果表明:2018年、2019年及2020年土地覆被总体分类精度分别为86.93%,87.36%和88.54%;2020年民和县撂荒地面积为43.17 km 2,占总面积的2.28%;撂荒地主要分布在海拔为2200~2600 m范围、坡度为6°~25°范围、坡向为阴坡的区域。Sentinel-1 SAR影像极化特征结合到Sentinel-2 MSI多季相数据中,能够有效提高黄土丘陵地形区土地覆被分类精度,获得较为准确的撂荒地信息。该研究为类似地形区域进行撂荒地提取提供了方法参考和借鉴。

关键词：撂荒地 Sentinel-1/2 多季相随机森林黄土高原西部民和县

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基于决策融合的SPOT-6影像土地覆被分类研究

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地球信息科学学报 2021年第5期23卷 928-937页

作者：李宏达高小红汤敏青海师范大学地理科学学院西宁810008 高原科学与可持续发展研究院西宁810008 青海省自然地理与环境过程重点实验室西宁810008 青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室西宁810008

多分类器决策融合方法在提高遥感影像分类的准确性和可靠性方面已表现出了巨大潜力,但这一过程中对所有像元多次分类会产生巨大的时间代价,为改善这一问题,本文提出了主分类器的概念。在青海湟水流域确定2个试验区,对7种常用的分类器进... 详细信息

多分类器决策融合方法在提高遥感影像分类的准确性和可靠性方面已表现出了巨大潜力,但这一过程中对所有像元多次分类会产生巨大的时间代价,为改善这一问题,本文提出了主分类器的概念。在青海湟水流域确定2个试验区,对7种常用的分类器进行评估,排除精度较低的3种分类器后,选择支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)、随机森林(Random Forest,RF)和梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)4种不同的分类器,建立决策规则共同对SPOT-6影像分类。为提高分类效率,以精度最高的GBDT作为主分类器对影像分类后,仅对结果中可信度不高的像元使用多分类器共同决策。研究结果表明,2个区域内主分类器独立完成分类的像元分别占38.10%和65.26%,错分率为1.57%和2.18%;多分类器共同决策的区域,相比GBDT的分类结果,总体精度分别高出2.49%和3.66%。整体上看,决策融合使2个区域的总体分类精度分别提高了1.18%和1.09%,能够有效减少分类结果中的"椒盐噪声",精度更加均衡。相比现有的决策融合方法,主分类器的使用在保证分类精度的同时有利于分类效率的提高及分类结果保持良好的一致性。

关键词：决策融合多分类器主分类器机器学习 GBDT 土地覆被分类 SPOT-6 湟水流域

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地理研学课程思政获得感的内涵、生成及提升

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中学地理教学参考 2024年第7期 77-80页

作者：王睿陈宗颜青海师范大学地理科学学院青海西宁青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室青海西宁青海省自然地理与环境过程重点实验室青海西宁

文章梳理了地理研学课程思政获得感的内涵,构建了“供需对接—有效参与—预期满足—认同内化—践行固化”的生成逻辑,总结了“优化教育主体课程思政供给、提升学习主体感知践行质量、形成课程思政同向同行合力”的提升思路,对地理研学... 详细信息

文章梳理了地理研学课程思政获得感的内涵,构建了“供需对接—有效参与—预期满足—认同内化—践行固化”的生成逻辑,总结了“优化教育主体课程思政供给、提升学习主体感知践行质量、形成课程思政同向同行合力”的提升思路,对地理研学旅行及其课程思政教育的纵深研究与实践进行了探索。

关键词：地理研学课程思政课程思政获得感

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青海湖沙柳河流域土壤水氢氧稳定同位素组成与土壤贮水量关系

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中国沙漠 2022年第6期42卷 153-164页

作者：侯瑶芳曹生奎曹广超王志刚王有财康利刚青海师范大学地理科学学院/青海省自然地理与环境过程重点实验室/青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室/青海省人民政府-北京师范大学高原科学与可持续发展研究院青海西宁810008

氢氧稳定同位素技术和土壤贮水量是探究区域土壤水分特征的有效手段。基于青海湖沙柳河流域土壤水氢氧稳定同位素组成(δ2H和δ^(18)O)和土壤贮水量数据,分析其在流域的空间分布特征,探讨土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量之间的相... 详细信息

氢氧稳定同位素技术和土壤贮水量是探究区域土壤水分特征的有效手段。基于青海湖沙柳河流域土壤水氢氧稳定同位素组成(δ2H和δ^(18)O)和土壤贮水量数据,分析其在流域的空间分布特征,探讨土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量之间的相关性。结果表明:(1)沙柳河流域土壤水δ^(18)O值从西北向东南呈现富集—贫化—富集的趋势;土壤水d-excess值在流域南部最低,在流域东北部支流上游地区最高。(2)土壤贮水量在流域空间分布上表现为北高南低的趋势。(3)土壤水δ^(18)O值、d-excess值与土壤贮水量间存在分段线性关系。当0—30 cm各土层土壤贮水量≤30 mm时,各土层土壤贮水量与土壤水δ^(18)O值分别显著负相关、与d-excess值显著正相关。青海湖沙柳河流域自然地理环境和植被特征的空间差异导致其土壤水氢氧稳定同位素组成和土壤贮水量表现出明显的空间变异性。温度变化对土壤水氢氧稳定同位素组成与土壤贮水量之间的相关性影响是通过其对土壤蒸发作用的影响来实现的。

关键词：土壤水氢氧稳定同位素组成土壤贮水量青海湖沙柳河流域

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基于百度指数的青海省A级旅游景区网络关注度研究

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内蒙古科技与经济 2024年第13期 61-66页

作者：龙雯唐仲霞青海师范大学地理科学学院青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室青海省自然地理与环境过程重点实验室青海师范大学经济管理学院青海西宁810008

旅游网络关注度是旅游者的行为习惯和需求状况在互联网上的直观表现,文章通过百度指数获取2018—2022年青海省A级旅游景区网络关注度的信息,计算季节性强度指数和地理集中指数来分析网络关注度的时空特征。结果表明:在时间分布上,青海省... 详细信息

旅游网络关注度是旅游者的行为习惯和需求状况在互联网上的直观表现,文章通过百度指数获取2018—2022年青海省A级旅游景区网络关注度的信息,计算季节性强度指数和地理集中指数来分析网络关注度的时空特征。结果表明:在时间分布上,青海省A级旅游景区的网络关注度在7月都出现了大幅度的波动,青海湖景区和茶卡盐湖景区季节变化最明显;在空间分布上,青海省居民关注度最高,其次为临近的甘肃、四川、陕西等省份,经济发达、交通便利的北京,以及广东、浙江等沿海省份。

关键词：网络关注度百度指数青海

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基于双树复小波分解的Boosting集成学习土地覆被分类研究

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遥感技术与应用 2022年第2期37卷 354-367页

作者：李润祥高小红汤敏青海师范大学地理科学学院青海西宁810008 青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室青海西宁810008 青海省自然地理与环境过程重点实验室青海西宁810008 高原科学与可持续发展研究院青海西宁810008

近年来,集成学习(Ensemble Learning,EL)分类方法成为土地覆被分类的研究热点,尤其是Boosting集成分类方法具有分类精度高、泛化能力强,在土地覆被分类中得到了显著的应用。但是,Boosting集成分类方法对噪声很敏感,如果训练样本含有噪声... 详细信息

近年来,集成学习(Ensemble Learning,EL)分类方法成为土地覆被分类的研究热点,尤其是Boosting集成分类方法具有分类精度高、泛化能力强,在土地覆被分类中得到了显著的应用。但是,Boosting集成分类方法对噪声很敏感,如果训练样本含有噪声时,Boosting算法可能会失效,这是该方法的局限性。为了解决Boosting集成方法在土地覆被分类中存在的问题,有效克服噪声的影响,减少分类结果中的“椒盐”现象和提高分类精度,提出了基于双树复小波分解的Boosting集成学习分类方法。该方法对影像的光谱波段进行一层双树复小波分解,降低图像的噪声,将分解后的各波段作为Boosting集成学习的输入,得到最终的分类结果。实验先后比较了GBDT、XGBoost、LightGBM 3种Boosting集成学习算法在SPOT 6和Sentinel-2A影像上的分类效果。结果表明:①在SPOT 6影像上,3种Boosting集成算法总体分类精度均高于90%;DTCWTLightGBM分类总体精度最高,达到94.73%,Kappa系数为0.93,比LightGBM总体精度提高了1.1%,Kappa系数提高了0.01;LightGBM分类总体精度比XGBoost分类总体精度提高了1.99%,Kappa系数提高了0.03,比GBDT分类总体精度提高了2.9%,Kappa系数提高了0.04;②在Sentinel-2A影像上,DTCWT-LightGBM分类总体精度最高,达到93.25%,Kappa系数为0.91,比LightGBM分类总体精度提高了1.53%,Kappa系数提高了0.01;LightGBM分类总体精度比XGBoost分类总体精度提高了1.14%,Kappa系数提高了0.02,比GBDT分类总体精度提高了2.53%,Kappa系数提高了0.03;③基于双树复小波分解的Boosting集成学习分类方法,降低了影像的噪音,减少了分类结果中存在的“椒盐”现象,区域一致性更强,提高了分类精度。

关键词：双树复小波分解 Boosting集成学习 GBDT XGBoost LightGBM

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2000-2020年青藏高原土地利用时空动态变化研究

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青海科技 2023年第3期30卷 31-43页

作者：毛宇昕戎战磊蒋刚青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室西宁810008 青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室西宁810008

土地利用/覆盖变化是反映区域生态环境是否健康的重要指标之一。本研究以青藏高原为例,基于2000-2020年的GlobeLand30数据集,使用土地利用转移矩阵及动态度等方法揭示了区域土地利用/覆盖的空间分布格局的动态变化。研究表明:(1)青藏高... 详细信息

土地利用/覆盖变化是反映区域生态环境是否健康的重要指标之一。本研究以青藏高原为例,基于2000-2020年的GlobeLand30数据集,使用土地利用转移矩阵及动态度等方法揭示了区域土地利用/覆盖的空间分布格局的动态变化。研究表明:(1)青藏高原区域内草地分布最广,其次是裸地、林地,2000年分别为59.52%、23.61%和9.05%;2010年依次为57.87%、24.59%和8.99%;2020年则为54.67%、26.67%和9.19%。(2)2000-2020年,湿地、水体、人造地表、裸地及冰川和永久性积雪的分布面积增加,其中湿地、水体和冰川的增长比例依次约为36.18%、24.79%、32.07%;人造地表与裸地的增长比例为242.86%、12.97%;而草地的面积呈下降趋势,下降百分比为8.15%。(3)土地覆盖类型中人造地表的动态度属于快速变化型,其余类型都属于极缓慢变化型。(4)2000-2020年间,耕地主要转换成草地(742.31 km^(2))、林地(374.92 km^(2))和人造地表(636.85 km^(2));灌木地约6128.03 km^(2)转换成了草地,1128.74 km^(2)转换成了林地。表明生态保护政策的实施对青藏高原草地和林地的恢复具有明显的推动作用。该研究对生态修复和促进区域的可持续发展具有重要意义。

关键词：土地利用/覆盖转移矩阵时空变化青藏高原 GlobeLand30

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黄河上游梯级水库N2O溶存浓度、扩散通量时空特征及其生物与非生物影响因素

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盐湖研究 2024年

作者：黄山吴艺毛旭锋金鑫金彦香杜凯唐文家于红妍肖锋季海川青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室青海省自然地理与环境过程重点实验室青海师范大学地理科学学院青海省生态环境厅青海祁连山国家公园青海服务保障中心青海省林业和草原局

水库是氧化亚氮（N2O）排放的重要场所，近年来其排放量急剧增加。但N2O在梯级水库中的排放和微生物基础研究相对缺乏。于2023年5月（枯水期）和8月（丰水期）使用顶空平衡一气相色谱和扩散模型法对黄河上游10座梯级水库N2O溶存浓度和... 详细信息

水库是氧化亚氮（N2O）排放的重要场所，近年来其排放量急剧增加。但N2O在梯级水库中的排放和微生物基础研究相对缺乏。于2023年5月（枯水期）和8月（丰水期）使用顶空平衡一气相色谱和扩散模型法对黄河上游10座梯级水库N2O溶存浓度和扩散通量进行研究，采用Illumina高通量测序分析沉积物nirS型反硝化细菌群落特征，利用Pearson相关性探究N2O溶存浓度、扩散通量对生物/非生物因素的响应。结果表明，（1）黄河梯级水库N2O溶存浓度（7.87～35.68 nmol/L）和扩散通量(156.53-610.31 nmol/（m2·h）)存在显著的时空差异（p <0.05），表现为大气N2O的源。（2）沉积物nirS型反硝化细菌相对丰度前3的菌属分别为副球菌属（Paracoccus,0.90%～10.94%）、罗河杆菌属（Rhodanobacter,0.01%～7.75%）和假单胞菌属（Pseudomonas,0～20.24%）。不同水文时期群落组成差异不显著（p> 0.05）。（3）脱氯单胞菌属（Dechloromonas）、固氮弓菌属（Azoarcus）和Sulfuritalea是参与黄河梯级水库N2O产生的关键菌属。水温、溶解氧、电导率、风速和alpha多样性是影响黄河梯级水库N2O溶存浓度和扩散通量的关键因素。

关键词：青藏高原 N O nirS 反硝化细菌沉积物

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永登县苦水镇大路村滑坡发育特征及稳定性评价

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科学技术与工程 2023年第6期23卷 2300-2307页

作者：许泰鄂崇毅蒋兴波郜云峰付利钊陇东学院新能源学院庆阳745000 青海师范大学青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室西宁810008 青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室西宁810008 高原科学与可持续发展研究院西宁810008 甘肃省地质环境监测院兰州730050 河北省第一测绘院石家庄050031

黄土滑坡在中国西北地区广泛发育,隐蔽性深、影响范围广、破坏性强是其典型的特点,不仅威胁着人民群众的生命财产安全,而且制约着当地经济的高质量发展。因此,正确认识黄土滑坡的发育特征与形成机理,开展滑坡稳定性评价对于黄土脆弱区... 详细信息

黄土滑坡在中国西北地区广泛发育,隐蔽性深、影响范围广、破坏性强是其典型的特点,不仅威胁着人民群众的生命财产安全,而且制约着当地经济的高质量发展。因此,正确认识黄土滑坡的发育特征与形成机理,开展滑坡稳定性评价对于黄土脆弱区地质灾害的预防预警、防灾减灾规划以及重大工程建设尤为重要。以苦水镇大路村1社滑坡为研究对象,通过地面调查、钻探、浅井勘探等多种手段,查明滑坡的形态、发育、变形等基本特征及岩土体物理力学性质,最后采用定性和定量计算相结合的方法评价稳定性状态,并圈定其危险区域。结果显示,大路村1社滑坡存在基本稳定和不稳定两种状态,其中在自重工况下处于基本稳定,但当在自重和地震叠加、自重和暴雨饱和叠加工况下均处于不稳定状态,易产生失稳下滑。滑坡一旦失稳,其覆盖范围将介于0.004~0.007 km^(2),这可能造成大量财产损失和人员伤亡,危害程度较大。研究结果丰富了新时期黄土滑坡灾害形成机理,为永登县在实现乡村振兴战略过程中地质灾害的治理工作提供科学依据。

关键词：滑坡特征影响因素稳定性大路村滑坡永登县

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冻融凹陷对瓦颜山河源湿地土壤微生物群落结构的影响

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基因组学与应用生物学 2023年第2期42卷 204-216页

作者：车子涵陈克龙杜岩功杨紫唯王霞青海师范大学生命科学学院西宁810008 青海省自然地理与环境过程重点实验室西宁810008 青海师范大学青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室西宁810008 高原科学与可持续发展研究院西宁810008 中国科学院西北高原生物研究所西宁810008

青藏高原土壤微生物对气候变化敏感度较高,冻融凹陷显著影响土壤微生物多样性及碳氮代谢等过程。以青藏高原瓦颜山河源湿地表层土壤为研究对象,采用宏基因组测序手段,探究冻融凹陷对土壤微生物组成、多样性及代谢通路的影响。结果表明,... 详细信息

青藏高原土壤微生物对气候变化敏感度较高,冻融凹陷显著影响土壤微生物多样性及碳氮代谢等过程。以青藏高原瓦颜山河源湿地表层土壤为研究对象,采用宏基因组测序手段,探究冻融凹陷对土壤微生物组成、多样性及代谢通路的影响。结果表明,冻融凹陷对土壤优势菌群的门类无显著性影响,细菌优势门为变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、浮霉菌门(Planctomycetes)、拟杆菌门(Bacteroidetes),真菌优势门为子囊菌门(Ascomycota)。冻融凹陷显著降低了变形菌门的相对丰度,提高了放线菌门和子囊菌门的相对丰度。冻融凹陷显著影响土壤微生物α多样性指数,其Chao1指数、Richness指数显著高于自然对照的,表明冻融凹陷显著提高了土壤微生物的丰富度;Shannon指数显著升高,Simpson指数降低,表明冻融凹陷提高了土壤微生物的多样性。冻融凹陷显著增加了氨基酸代谢、碳代谢等代谢通路的基因数量,减少了双组分系统和群体感应等通路的基因数量。

关键词：土壤微生物瓦颜山河源湿地冻融凹陷代谢通路青藏高原

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