一、洞庭湖的景观动态分析（论文文献综述）
黄春华,吕靖童,王志远,张考,李欣[1]（2021）在《洞庭湖生态经济区城乡建设用地演变特征及驱动因素》文中认为探究城乡建设用地演变特征及其驱动因素对促进国土空间可持续发展具有重要意义。现有研究在政策量化方面往往只关注限制城镇扩张的约束政策,而较少考虑引导城镇发展的驱动政策,且多集中于整体尺度,对区域内部每个单元的差异考虑不足。以洞庭湖生态经济区为例,探究其2000—2020年土地利用类型转移、景观格局演变,借助回归分析和景观扩张指数探究全域和县（市、区）级建设用地演变的主要驱动因素并定量化政策因素对建设用地扩张的驱动作用。结果表明:2000—2020年洞庭湖生态经济区耕地和建设用地景观结构变化明显,建设用地的增长主要以占用耕地为主,其年变化率由1.968%提高到1.973%;景观格局分析表明,建设用地景观优势逐步增强,耕地和林地的破碎化程度上升,水域分布更加集中,整体景观趋向于离散化和复杂化;全域尺度上,社会经济因素对建设用地演变的驱动作用较为明显,每单位距乡镇中心距离增加将使建设用地扩张机会减少到原来的0.615倍,各斑块以邻接扩张式为主,扩张中心小幅南移。县（市、区）尺度上,社会经济、自然与政策因素均表现出地区差异性,交通运输用地显着增加,建设用地增长以交通建设为主。研究结果有助于洞庭湖生态经济区实现"共抓大保护、不搞大开发"目标,为优化国土空间开发保护格局提供引导依据。
周根苗,李新建,王志强,邓正苗,余明峰[2]（2021）在《东洞庭湖湿地景观格局演变及稳定性研究》文中研究指明东洞庭湖是国际上重要的湿地生态系统,在人类活动干扰强烈的背景下,研究湿地对人类活动干扰的响应具有重大意义。在遥感和GIS技术支持下,利用2015—2020年遥感影像获取6期东洞庭湖湿地景观覆盖类型数据,应用景观转移矩阵、景观格局和景观稳定性模型等方法定量分析洞庭湖"专项整治行动"前后东洞庭湖湿地的景观动态特征和稳定性。结果表明:从2015—2020年间,芦苇和湖草地是优势景观,水域和泥滩地构成湿地景观的自然廊道;湖草地和林地面积减少,芦苇地面积增加;东洞庭湖湿地景观格局变化总体呈"U"型变化特征,最大斑块指数、面积加权平均形状指数、斑块密度等景观格局指数呈现先增加后减小趋势;景观稳定性指数呈现出先剧烈下降后趋于平衡的状态,表明该湿地景观经历了由非平衡态到"准"平衡态的过程。以上结果综合反映了"专项整治行动"实施后,东洞庭湖湿地生态系统的恶化趋势得到遏止,并在景观格局总体上呈好转的趋势。本研究为洞庭湖湿地的管理、规划与行动提供了科学依据。
王勇[3]（2021）在《不同景观连通度下洞庭湖浮游植物群落结构特征》文中研究指明
杨伶,邓敏,王金龙,阙华斐[4]（2021）在《近40年来洞庭湖流域土地利用及生态风险时空演变分析》文中研究表明以洞庭湖流域为研究对象,利用1980年、1990年、2000年、2010年和2018年5个时期的土地利用数据,在定量分析近40年流域土地利用动态特征的基础上,从景观生态学视角构建生态风险评价模型,对1980—2018年洞庭湖流域生态风险进行评价,并进一步揭示其时空格局演变特征。结果表明:（1）1980年以来,洞庭湖流域土地利用类型以林地和耕地为主。洞庭湖流域土地利用格局发生较大变化,其显着特征为建设用地不断扩张、林地基本稳定、耕地日益萎缩和水域呈扩大趋势。（2）近40年来,洞庭湖流域生态环境较为良好,以较低和中等生态风险区为主导类型。在1980—1990年、1990—2010年和2010—2018年3个时段内,生态风险呈现增长、缓和、加剧的变化过程,高风险区以洞庭湖湖盆向环洞庭湖平原扩张,洞庭湖区、湘江流域和资水流域生态风险等级明显高于其他地区,而沅水流域、澧水流域和湘江流域的东南部生态风险相对较小。
蔡耀通[5]（2021）在《洞庭湖湿地植被时空变化研究》文中研究说明湿地是地球上最大的“碳库”之一,对区域生态环境及气候十分关键。由于自然和人为因素的综合影响,湿地大面积退化和消失,面临着重大威胁。利用遥感技术完成高精度湿地制图、分析湿地植被时空变化,并探讨其驱动机制,对湿地资源的保护与管理、恢复与重建具有重要意义。本文基于光学和合成孔径雷达遥感影像构建了多时相光谱反射率、植被指数、物候参数和后向散射系数等多特征遥感数据集,提出了面向对象Stacking集成学习算法,并用于洞庭湖湿地植被精细分类。其次,采用STNLFFM（Spatial and Temporal Non-Local Filter-Based Data Fusion Method）时空融合模型,重构2000～2019 年高时空分辨率 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）数据,通过 BFAST（Breaks For Additive Seasonal and Trend）断点检测算法对湿地植被时空变化进行了分析。最后,利用偏相关量化算法定量地探讨了湿地植被时空变化驱动机制。主要研究结论如下:（1）协同使用多源、多时相、多特征遥感数据可显着提高湿地植被分类精度。使用多时相Sentinel-2多光谱数据的湿地植被分类总体精度OA（Overall accuracy）=80.73%,Kappa=0.79。结合30期时序 Sentinel-1后向散射系数和23期融合NDVI数据后,OA和Kappa系数分别提高至90.67%、0.89。利用多时相Sentinel-2光谱数据、植被指数、Sentinel-1后向散射系数、融合NDVI以及物候参数时,湿地植被分类精度最高（OA=91.37%,Kappa=0.90）。（2）本文提出的面向对象Stacking集成学习算法在洞庭湖湿地植被分类的OA和Kappa系数分别为91.37%和0.90,相比基于像元的Stacking方法分别提高了 4.13个百分点和0.04。提出的算法在高异质性湿地的植被分类显着优于随机森林、k最邻近和支持向量机等传统分类方法,具备大尺度湿地植被精细分类的应用潜力。（3）联合STNLFFM时空融合模型与BFAST断点识别算法可以有效分析湿地时空变化格局及其分异特征。通过STNLFFM模型融合Landsat和MODIS影像,生成了 240景30m分辨率NDVI月度产品,并利用BFAST算法进行湿地植被变化检测。湿地植被变化检测在空间和时间尺度的精度分别为82.6%和84.6%。2000～2019年间,洞庭湖湿地50%以上的植被区域至少具有2个突变点,约5%的植被区域发生了 8次突变。（4）利用偏相关量化方法对洞庭湖湿地植被进行了驱动力分析。2000～2019年间,洞庭湖湿地NDVI以0.006a-1速率增加。气候变化是洞庭湖湿地时空变化的主要驱动力,主导了洞庭湖湿地植被退化（59.19%）。其中,太阳辐射对植被的影响大于气温和降水量。人为活动是促进湿地植被恢复的主要因素（58.85%）。
李显良[6]（2020）在《基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究》文中研究指明以系统科学、林学、生态学和森林可持续经营等理论为指导,以环洞庭湖区的森林健康评价为研究对象,从森林健康的内涵入手,利用样地调查数据、森林资源二类调查数据与遥感数据,从典型样地、小班与景观三个尺度开展森林健康评价研究。将云模型首次运用于森林健康评价研究之中,运用熵权法确定各尺度中评价指标权重,丰富了森林健康评价理论与方法。主要研究内容和研究结论如下:（1）构建了不同尺度下的森林健康指标体系。①在研究区内沅江市龙虎山林场、汨罗市桃林林场等十个基本调查单元（林场）内共选取60个典型样地,调查分析了样地中树种类型、胸径、树高等相关指标,从结构性指标与功能性指标等方面进行了典型样地特征分析,选取了多样性指数等10个指标组成典型样地森林健康评价指标体系。②借助森林资源二类调查、遥感监测数据,从结构指标、活力指标、可持续指标和抗干扰性指标等四个方面,通过定性、定量分析后筛选出11个评价指标构成了小班森林健康评价指标体系。③利用森林资源二类调查数据和哨兵2号MSI数据,将环洞庭湖区的森林景观划分为24种类型,并计算了各种类型的景观指数,通过指标筛选,最终构建了由聚集指数等8个指标组成的景观健康评价指标体系。（2）分析了现有森林健康评价方法,在研究相关评价方法的理论与原理的基础上,首次将熵权-云模型法应用于森林健康评价中。运用熵权-云模型法对环洞庭湖区不同尺度下的森林健康进行了评价,得到了如下结果:①60个典型样地的森林健康状况总体较好,处于健康等级1级至V级的样地数分别为7、19、28、6、0个;②通过对等距间隔抽取的4627个小班的评价得知,环洞庭湖区的整体健康水平一般,处于最高健康等级的小班仅有2个,占0.04%;健康等级为Ⅱ级的小班数为2171个,占46.92%;健康等级为Ⅲ级的小班数为964个,占20.83%;健康等级为Ⅳ级与Ⅴ级的小班数为920个与5 70个,分别占比19.88%与12.32%,说明存在严重健康风险的小班不少;③通过对研究区的24种景观类型进行评价,景观层次的森林健康状况总体较好,所有景观类型的健康等级处于中间等级,其中处于Ⅱ至Ⅳ等级的景观分别为5类、15类与4类。（3）为验证云模型法用于森林健康评价的适应性与优势,将基于乘除法原理的多目标规划方法和云模型法的研究区森林健康评价结果分别与单因子最低值和中值予以比较分析。基于乘除法原理的多目标规划评价法的结果趋向于单个因子的最低值,结果过于极端,而云模型法的评价结果则与单因子中值整体相对吻合,证明了云模型法用于森林健康评价的优势。（4）依据三个尺度的评价结果,分别从不同视角提出了研究区森林健康经营措施,为针对性地开展森林经营提供了科学依据。典型样地森林健康评价为维护与提高样地内部整体结构稳定性提供参考,提出了环洞庭湖区的杨树林等典型优势树种及血防林等功能性树种的经营对策;依据小班尺度的森林健康评价结果,有针对性地为各健康等级森林小班经营与管理提出了优化策略;景观尺度的健康评价结果为森林景观规划与景观质量提升提供了科学依据,从研究区的立地水平、景观规划与调整以及景观类型水平等提出了优化措施。本文从典型样地、小班与景观三个尺度评价了研究区的森林健康状况,首次将云模型应用于森林健康评价领域,很好地解决了评价过程中定量指标与定性评价结果间的相互映射问题;熵权法有效解决了指标权重赋值的主观性;多尺度评价有助于多视角掌握森林健康状况,从而为生产经营与生态保护提供科学依据;遥感技术的充分运用,有效弥补了调查数据的不全面性与不及时性,提高了森林健康评价的效率与有效性。
李显良[7]（2020）在《基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究》文中研究说明以系统科学、林学、生态学和森林可持续经营等理论为指导,以环洞庭湖区的森林健康评价为研究对象,从森林健康的内涵入手,利用样地调查数据、森林资源二类调查数据与遥感数据,从典型样地、小班与景观三个尺度开展森林健康评价研究。将云模型首次运用于森林健康评价研究之中,运用熵权法确定各尺度中评价指标权重,丰富了森林健康评价理论与方法。主要研究内容和研究结论如下:（1）构建了不同尺度下的森林健康指标体系。（1）在研究区内沅江市龙虎山林场、汨罗市桃林林场等十个基本调查单元（林场）内共选取60个典型样地,调查分析了样地中树种类型、胸径、树高等相关指标,从结构性指标与功能性指标等方面进行了典型样地特征分析,选取了多样性指数等10个指标组成典型样地森林健康评价指标体系。（2）借助森林资源二类调查、遥感监测数据,从结构、活力性、可持续性和抗干扰性四种属性作为指标,通过定性、定量分析后筛选出11个评价指标构成了小班森林健康评价指标体系。（3）利用森林资源二类调查数据和哨兵2号MSⅠ数据,将环洞庭湖区的森林景观划分为24种类型,并计算了各种类型的景观指数,通过指标筛选,最终构建了由聚集指数等8个指标组成的景观健康指标评价体系。（2）分析了目前的森林健康评价方法,在研究相关评价方法的理论与原理的基础上,首次将熵权-云模型法应用于森林健康评价中。运用熵权-云模型法对环洞庭湖区不同尺度下的森林健康进行了评价,得到了如下结果:（1）60个典型样地的森林健康状况总体较好,处于健康等级Ⅰ级至Ⅴ级的样地数分别为7、19、28、6、0个;（2）通过对等距间隔抽取的4627个小班的评价得知,环洞庭湖区的整体健康水平一般,处于最高健康等级的小班仅有2个,占0.04%;健康等级为Ⅱ级的小班数为2171个,占46.92%;健康等级为Ⅲ级的小班数为964个,占20.83%;健康等级为Ⅳ级与Ⅴ级的小班数为920个与570个,分别占比19.88%与12.32%,说明存在严重健康风险的小班不少;（3）通过对研究区的24种景观类型进行评价,景观层次的森林健康状况总体较好,所有景观类型的健康等级处于中间等级,其中处于Ⅱ至Ⅳ等级的景观分别为5类、15类与4类。（3）为验证云模型法用于森林健康评价的适应性与优势,将基于乘除法原理的多目标规划方法和云模型法的研究区森林健康评价结果分别与单因子最低值和中值予以比较分析。基于乘除法原理的多目标规划评价法的结果趋向于单个因子的最低值,结果过于极端,而云模型法的评价结果则与单因子中值整体相对吻合,证明了云模型法用于森林健康评价的优势。（4）依据三个尺度的评价结果,分别从不同视角提出了研究区森林健康经营措施,为针对性地开展森林经营提供了科学依据。典型样地森林健康评价为维护与提高样地内部整体结构稳定性提供参考,提出了环洞庭湖区的杨树林等典型优势树种及血防林等功能性树种的经营对策;依据小班尺度的森林健康评价结果,有针对性地为各健康等级森林小班经营与管理提出了优化策略;景观尺度的健康评价结果为森林景观规划与景观质量提升提供了科学依据,从研究区的立地水平、景观规划与调整以及景观类型水平等提出了优化措施。本文从典型样地、小班与景观三个尺度评价了研究区的森林健康状况,首次将云模型应用于森林健康评价领域,很好地解决了评价过程中定量指标与定性评价结果间的相互映射问题;熵权法有效解决了指标权重赋值的主观性;多尺度评价有助于多视角掌握森林健康状况,从而为生产经营与生态保护提供科学依据;遥感技术的充分运用,有效弥补了调查数据的不全面性与不及时性,提高了森林健康评价的效率与有效性。
熊鹰,汪敏,袁海平,杜春艳,武海鹏[8]（2020）在《洞庭湖区景观生态风险评价及其时空演化》文中研究表明洞庭湖是长江流域重要的调蓄湖泊,该区生态系统服务极为重要,也是中国重要的农产品提供区域。科学评估洞庭湖区景观生态风险,揭示其时空演化特征,对探究其生态格局形成过程与机理,降低生态风险胁迫具有重要意义。利用1990、2000、2010、2015年4期LandsatTM多光谱遥感影像,分析了1990—2015年洞庭湖区土地利用演变特征;基于景观生态学理论引入景观生态风险评价模型,将研究区划分为1 165个生态风险评价单元,基于GIS和地统计学,构建景观生态风险指数模型,对洞庭湖区土地利用动态变化下的景观生态风险时空分布特征及空间关联格局进行了研究。结果表明:（1）1990—2015年,洞庭湖区各土地利用类型均发生了显着变化,其中建设用地面积增加较大,年均增幅达3.61%,主要由林地和耕地的转入;（2）1990—2015年,洞庭湖区的景观生态风险状况以较低生态风险、中等生态风险为主,其面积占景观总面积的70%以上。但高生态风险区域呈增加趋势,面积占比由1990年的4.95%,增加到2015年的8.70%;与2010年相比,中等风险区面积由46.09%降到2015年的34%,这期间低生态风险区和较低生态风险区的面积明显增加;（3）研究区各时期景观生态风险呈现正的空间相关性,且在空间上趋于集聚。景观生态风险分布与区域地理环境具有较高的耦合性,人类活动的集聚程度与风险的空间集聚程度是对应的。以湖滨地带为核心区和远离湖滨区为两大群体,高值-高值（H-H）风险聚集区主要分布湖滨周边,低值-低值（L-L）风险聚集区主要分布于远离湿地核心区的县市区域。研究结论以期为洞庭湖区生态保护与环境整治,调控生态风险提供参考。
刘慧[9]（2020）在《基于鸟类生境保护的洞庭湖区城镇化研究》文中提出伴随着城镇化的迅速推进过程中的社会经济发展和生活质量提高,一系列的生态环境问题也逐渐凸显。洞庭湖是我国长江流域重要的调蓄湖泊和湿地生态系统,是多种动植物的优良生境和我国较大的鸟类越冬栖息地之一。然而在传统发展模式下,该区域出现了一系列如湿地面积减少、生物多样性降低等的生态环境问题。城镇化是引起土地利用结构变化的重要原因,而栖息地面积缩减及其景观结构变化是生物多样性的最直接的威胁之一,本文选取湖南省洞庭湖区为研究区,以城镇空间扩张以及鸟类栖息地变化为切入点,通过收集研究区1995-2015年以来的Landsat TM/OLI影像、基础地理数字图、鸟类分布点、气候环境因子等数据,就洞庭湖区城镇扩张时空动态、鸟类栖息地适宜性变化及两者间的相关性进行研究,并基于生态优先原则对城镇空间进行规划布局。本文的主要研究成果及结论如下:（1）湖区建设用地面积在1995-2015年间呈持续增长状态,但扩张速率在2005年后逐渐降低,城镇快速扩张区域由各市、县的中心城区范围逐步向县、乡镇区域过渡,在后10年间,乡镇建设用地为增加面积的主要贡献者,交通因素是带动乡镇发展的重要因素。（2）20年间,湖区整体景观破碎度增大,但斑块差异总体减小,景观类型比例渐趋于均衡化,且丰富度有少量增加;随着过程中研究区东、西部林地区域整体破碎度降低,形成了中部农田及周边林地区域的景观蔓延度高值区,但临水的滩地、农田与林地衔接处以及建设用地等这一时间范围内呈现出破碎度增大、斑块类型增加状况。（3）湖区的较适宜和适宜鸟类栖息地面积在20年间分别减少了144.07km2、51.12km2,鸟类生境整体上呈现高适宜性向低适宜性等级、适宜栖息向不适宜栖息状态转化趋势;临近主体湖区部分是适宜程度下降的主要区域,但在后期湖区环境治理的影响下,由南洞庭湖区域开始,栖息地适宜程度的整体情况有所回转。（4）城镇扩张对鸟类栖息地适宜性的影响主要体现在乡镇建设用地的扩张方面,各时期间面积变化量拟合曲线显示,乡镇建设用地面积的变化与生境不适宜区域面积的变化呈正相关,与最适宜区域的变化成负相关;且其与景观格局变化的相关性分析同样显示随着斑块整体破碎化程度增大,研究区不适宜生境面积也随之增加,但结论与具体区域大小及景观类型相关。（5）基于前文中的有关城镇扩张及鸟类栖息地适宜性的相关分析及湖区的开发适宜性评价结果,进行以鸟类栖息地保护为准则的空间分区规划,其结果显示,各市、县的城镇空间划定成果在形态上呈现出了连续的带状空间或多个离散的个体两种不同状态。
鲁宏旺,胡文敏,佘济云,曾文,宋亚斌[10]（2020）在《生态退杨对洞庭湖湿地景观格局变化影响研究》文中研究指明【目的】对比"生态退杨"政策实施前后洞庭湖湿地景观格局变化,综合分析洞庭湖区景观格局总体变化特征,为洞庭湖的景观格局优化提供科学依据。【方法】以2014年、2016年和2018年Landsat-8卫星OLI遥感影像为数据源,利用多尺度分割分类技术方法对3期影像进行解译,结合多源辅助信息数据对解译结果进行修正,构建景观类型面积转移矩阵,并选取多个景观格局指数分析洞庭湖区实施政策前后各湿地景观类型面积变化及洞庭湖区景观格局变化总体特征。【结果】①实施"生态退杨"政策后,洞庭湖区杨树覆盖面积共减少213.761 6 km2。②各湿地景观类型变化趋势各不相同,在2014—2016年和2016—2018年2个阶段:水域景观格局前阶段趋于破碎化,后阶段趋于整体化;防护林滩地面积在前阶段少量减少,在后阶段面积大幅减少,景观格局破碎化程度增强;苔草滩地面积在前阶段增加24.118 1 km2,后阶段减少114.904 3 km2,苔草滩地斑块数量增加、平均斑块面积减小,整体景观格局趋于破碎化;林地面积在两阶段内持续减少,但景观结构较为稳定,破碎化程度降低;农用地面积在2个阶段持续增加,景观格局趋于破碎化;建设用地趋于破碎化,但集约程度较高,聚集成众多较大斑块。③洞庭湖区湿地景观格局变化的总体特征如下:景观斑块聚集程度先减小后增大,景观破碎化程度先增强后降低;湿地景观多样性先上升后下降,景观优势度先下降后上升;景观异质性呈现先下降后上升的趋势;景观格局中斑块的形状:不规则性先增大后减小、复杂程度先增强后减弱。【结论】在洞庭湖湿地实施"生态退杨"政策后,极大地优化了洞庭湖湿地景观格局,也促进了区域内生态环境的改善。
二、洞庭湖的景观动态分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、洞庭湖的景观动态分析（论文提纲范文）
（1）洞庭湖生态经济区城乡建设用地演变特征及驱动因素（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究数据与方法 |
| 2.1 数据来源与处理 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 土地利用变化分析 |
| (1)土地利用年变化率和动态度。 |
| (2)土地利用转移矩阵。 |
| 2.2.2 景观格局动态分析 |
| 2.2.3 驱动力分析 |
| 1)Logistic回归分析 |
| 2)景观扩张指数 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 土地利用变化动态特征 |
| 3.2 景观格局变化特征 |
| 3.2.1 斑块类型水平变化特征 |
| 3.2.2 景观水平变化特征 |
| 3.3 城乡建设用地演变驱动因素分析 |
| 3.3.1 社会经济与自然因素 |
| 3.3.2 政策因素 |
| 4 结论 |
（2）东洞庭湖湿地景观格局演变及稳定性研究（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 数据来源与方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 湿地(植被)景观类型划分 |
| 2.2.2 数据处理技术路线确定 |
| 2. 2.3 数据处理 数据处理过程大致分为以下三个步骤： |
| (1)景观类型转移矩阵建立。 |
| (2)景观格局分析。 |
| (3)景观稳定性模型建立。 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 湿地景观结构变化总体特征 |
| 3.2 湿地景观格局动态变化特征 |
| 3.3 湿地景观稳定性变化特征 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
（4）近40年来洞庭湖流域土地利用及生态风险时空演变分析（论文提纲范文）
| 1 研究区概况与数据来源 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 数据来源及处理 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 土地利用变化度量及分析方法 |
| (1)土地利用转移矩阵 |
| (2)土地利用动态度 |
| 2.2 生态风险评价方法 |
| 2.2.1 生态风险评价单元的划分 |
| 2.2.2 生态风险评价模型的构建 |
| (1)景观干扰度指数 |
| (2)景观脆弱度指数 |
| (3)生态风险指数 |
| 2.2.3 生态风险等级的划分 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 洞庭湖流域土地利用时空格局演变 |
| 3.1.1 近40年洞庭湖流域土地覆被状况 |
| 3.1.2 近40年洞庭湖流域土地利用变化时空格局分析 |
| 3.2 洞庭湖流域生态风险时空格局演变 |
| 3.2.1 洞庭湖流域生态风险空间格局分析 |
| 3.2.2 洞庭湖流域生态风险时间演变分析 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
（5）洞庭湖湿地植被时空变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 湿地遥感监测数据研究进展 |
| 1.3.2 湿地信息提取研究进展 |
| 1.3.3 遥感影像变化检测方法研究进展 |
| 1.3.4 湿地植被时空变化驱动机制研究进展 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究拟解决的关键问题 |
| 1.5.3 主要研究内容 |
| 1.5.4 技术路线 |
| 1.6 论文结构 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理位置 |
| 2.1.2 自然环境条件 |
| 2.1.3 湿地植被动态变化概况 |
| 3 面向对象与集成模型技术下的湿地植被信息提取 |
| 3.1 数据准备 |
| 3.1.1 遥感数据 |
| 3.1.2 辅助数据 |
| 3.1.3 外业数据 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 Sentinel-2 NDVI时间序列与植被物候数据提取 |
| 3.2.2 植被指数与后向散射系数提取 |
| 3.2.3 遥感影像分割 |
| 3.2.4 最优特征组合筛选 |
| 3.2.5 Stacking集成算法 |
| 3.2.6 分类精度评价 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 时序Sentinel-2 NDVI与物候参数 |
| 3.3.2 多时相光谱特征、植被指数及后向散射系数分析 |
| 3.3.3 最优特征组合 |
| 3.3.4 分类结果与精度 |
| 3.3.5 不同特征组合的对湿地分类精度的影响 |
| 3.3.6 单分类器及集成分类器分类结果分析 |
| 3.3.7 面向对象Stacking算法的稳定性分析 |
| 3.3.8 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 湿地植被时空变化检测 |
| 4.1 数据准备 |
| 4.1.1 遥感数据 |
| 4.1.2 辅助数据 |
| 4.1.3 验证数据 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 遥感影像时空融合技术 |
| 4.2.2 BFAST变化检测算法 |
| 4.2.3 精度验证 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 遥感影像时空融合结果 |
| 4.3.2 湿地植被变化检测结果 |
| 4.3.3 变化检测精度验证 |
| 4.3.4 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 湿地植被动态变化及其驱动力分析 |
| 5.1 数据准备 |
| 5.1.1 遥感数据 |
| 5.1.2 气象数据 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 湿地植被时空动态分析 |
| 5.2.2 湿地植被变化驱动力分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 洞庭湖湿地植被时空动态 |
| 5.3.2 气候变化对植被的影响 |
| 5.3.3 人为活动对植被的影响 |
| 5.3.4 气候和人为活动对植被变化的相对贡献 |
| 5.3.5 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（6）基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林健康评价与森林健康经营研究进展 |
| 1.3.2 典型林分健康评价与经营技术研究进展 |
| 1.3.3 森林景观结构与质量提升研究进展 |
| 1.3.4 森林健康评价方法研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理 |
| 2.1.2 森林资源 |
| 2.1.3 社会经济 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 样地调查数据 |
| 2.2.2 二类调查数据 |
| 2.2.3 遥感监测数据 |
| 3 相关理论与方法 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 系统科学中的森林健康理论 |
| 3.1.2 景观生态学 |
| 3.1.3 近自然经营理论 |
| 3.1.4 森林健康与可持续发展 |
| 3.2 熵权法 |
| 3.3 云模型 |
| 3.3.1 云模型的定义 |
| 3.3.2 云模型的性质 |
| 3.3.3 云模型的数字特征 |
| 3.3.4 云的分类及产生过程 |
| 3.4 熵权-云模型综合评价 |
| 3.5 基于乘除法的多目标规划评价 |
| 4 典型样地尺度的森林健康评价 |
| 4.1 典型样地概况 |
| 4.1.1 典型样地确定原则 |
| 4.1.2 典型样地概况 |
| 4.2 样地数据处理 |
| 4.2.1 边缘校正 |
| 4.2.2 林分空间结构单元确定 |
| 4.3 典型样地健康特征分析 |
| 4.3.1 结构指标分析 |
| 4.3.2 功能性指标分析 |
| 4.4 典型样地森林健康评价 |
| 4.4.1 典型样地森林健康指标解释 |
| 4.4.2 基于云模型的典型样地森林健康评价 |
| 4.4.3 评价结果及对比分析 |
| 4.4.4 典型样地森林健康经营措施 |
| 4.5 小结 |
| 5 小班尺度的森林健康评价 |
| 5.1 数据来源与数据处理 |
| 5.2 评价指标体系的建立 |
| 5.2.1 评价指标设计原则 |
| 5.2.2 评价指标构成 |
| 5.2.3 小班尺度指标测度 |
| 5.3 小班尺度森林健康指标筛选 |
| 5.3.1 定性指标筛选 |
| 5.3.2 定量指标筛选 |
| 5.3.3 评价指标体系的确定 |
| 5.4 实证研究 |
| 5.4.1 评价参数选定及标准 |
| 5.4.2 计算指标权重 |
| 5.4.3 计算云模型参数和隶属度 |
| 5.4.4 评价结果分析 |
| 5.4.5 小班健康优化策略 |
| 5.5 小结 |
| 6 景观尺度的森林健康评价 |
| 6.1 森林景观区划 |
| 6.1.1 森林景观区划基本原则 |
| 6.1.2 景观区划的主要因子 |
| 6.1.3 环洞庭湖森林景观区划结果 |
| 6.2 评价指标体系的建立 |
| 6.2.1 评价指标体系内容 |
| 6.2.2 景观尺度指标测度 |
| 6.2.3 景观尺度的健康评价指标计算及分析 |
| 6.2.4 景观尺度的健康评价指标筛选 |
| 6.2.5 景观健康评价指标标准 |
| 6.3 基于景观的森林健康评价 |
| 6.3.1 权重计算 |
| 6.3.2 评价矩阵建立 |
| 6.3.3 评价结果 |
| 6.4 森林景观质量提升策略 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（7）基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林健康评价与森林健康经营研究进展 |
| 1.3.2 典型林分健康评价与经营技术研究进展 |
| 1.3.3 森林景观结构与质量提升研究进展 |
| 1.3.4 森林健康评价方法研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理 |
| 2.1.2 森林资源 |
| 2.1.3 社会经济 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 样地调查数据 |
| 2.2.2 二类调查数据 |
| 2.2.3 遥感监测数据 |
| 3 相关理论与方法 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 系统科学中的森林健康理论 |
| 3.1.2 景观生态学 |
| 3.1.3 近自然经营理论 |
| 3.1.4 森林健康与可持续发展 |
| 3.2 熵权法 |
| 3.3 云模型 |
| 3.3.1 云模型的定义 |
| 3.3.2 云模型的性质 |
| 3.3.3 云模型的数字特征 |
| 3.3.4 云的分类及产生过程 |
| 3.4 熵权-云模型综合评价 |
| 3.5 基于乘除法的多目标规划评价 |
| 4 典型样地尺度的森林健康评价 |
| 4.1 典型样地概况 |
| 4.1.1 典型样地确定原则 |
| 4.1.2 典型样地概况 |
| 4.2 样地数据处理 |
| 4.2.1 边缘校正 |
| 4.2.2 林分空间结构单元确定 |
| 4.3 典型样地健康特征分析 |
| 4.3.1 结构指标分析 |
| 4.3.2 功能性指标分析 |
| 4.4 典型样地森林健康评价 |
| 4.4.1 典型样地森林健康指标解释 |
| 4.4.2 基于云模型的典型样地森林健康评价 |
| 4.4.3 评价结果及对比分析 |
| 4.4.4 典型样地森林健康经营措施 |
| 4.5 小结 |
| 5 小班尺度的森林健康评价 |
| 5.1 数据来源与数据处理 |
| 5.2 评价指标体系的建立 |
| 5.2.1 评价指标设计原则 |
| 5.2.2 评价指标构成 |
| 5.2.3 小班尺度指标测度 |
| 5.3 小班尺度森林健康指标筛选 |
| 5.3.1 定性指标筛选 |
| 5.3.2 定量指标筛选 |
| 5.3.3 评价指标体系的确定 |
| 5.4 实证研究 |
| 5.4.1 评价参数选定及标准 |
| 5.4.2 计算指标权重 |
| 5.4.3 计算云模型参数和隶属度 |
| 5.4.4 评价结果分析 |
| 5.4.5 小班健康优化策略 |
| 5.5 小结 |
| 6 景观尺度的森林健康评价 |
| 6.1 森林景观区划 |
| 6.1.1 森林景观区划基本原则 |
| 6.1.2 景观区划的主要因子 |
| 6.1.3 环洞庭湖森林景观区划结果 |
| 6.2 评价指标体系的建立 |
| 6.2.1 评价指标体系内容 |
| 6.2.2 景观尺度指标测度 |
| 6.2.3 景观尺度的健康评价指标计算及分析 |
| 6.2.4 景观尺度的健康评价指标筛选 |
| 6.2.5 景观健康评价指标标准 |
| 6.3 基于景观的森林健康评价 |
| 6.3.1 权重计算 |
| 6.3.2 评价矩阵建立 |
| 6.3.3 评价结果 |
| 6.4 森林景观质量提升策略 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（8）洞庭湖区景观生态风险评价及其时空演化（论文提纲范文）
| 1 研究区域与数据处理 |
| 1.1 研究区域 |
| 1.2 数据来源与处理 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 生态风险评价模型构建 |
| 2.2 空间自相关计算 |
| 2.2.1 全局空间自相关 |
| 2.2.2 局部空间自相关计算 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 洞庭湖区土地利用类型转变分析 |
| 3.2 洞庭湖区土地利用转移过程分析 |
| 3.3 洞庭湖区景观生态风险时空演变分析 |
| 3.4 景观生态风险空间相关性分析 |
| 3.4.1 全局自相关分析 |
| 3.4.2 局部自相关分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 景观生态风险格局 |
| 4.2 景观生态风险演化驱动因素 |
| 4.3 降低生态风险的建议 |
| 5 结论 |
（9）基于鸟类生境保护的洞庭湖区城镇化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 城镇空间研究综述 |
| 1.3.2 鸟类生境研究综述 |
| 1.3.3 洞庭湖区相关研究综述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 基于CART获取规则的决策树分类 |
| 1.5.2 格网分析 |
| 1.5.3 景观格局分析 |
| 1.5.4 移动窗口法 |
| 1.5.5 MaxENT模型 |
| 1.5.6 技术路线 |
| 第二章 研究区概况与数据源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区位置与范围 |
| 2.1.2 自然环境特征 |
| 2.1.3 社会经济特征 |
| 2.2 数据来源及预处理 |
| 2.2.1 数据来源介绍 |
| 2.2.2 遥感数据预处理 |
| 2.2.3 遥感解译体系建立 |
| 2.2.4 基于CART获取规则的决策树分类 |
| 2.2.5 分类精度评价 |
| 第三章 洞庭湖区城镇扩张及景观格局时空动态分析 |
| 3.1 城镇用地扩张的时间异质性 |
| 3.2 城镇用地扩张的空间异质性 |
| 3.2.1 城区建设用地扩张 |
| 3.2.2 乡镇建设用地扩张 |
| 3.3 洞庭湖区景观格局分析 |
| 3.3.1 景观格局指数选取 |
| 3.3.2 分析幅度的确定 |
| 3.3.3 景观格局时空变化分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 洞庭湖区鸟类生境适宜性变化分析 |
| 4.1 鸟类栖息地预测 |
| 4.2 鸟类栖息地适宜性分析 |
| 4.3 鸟类栖息地适宜性时空变化分析 |
| 4.3.1 栖息地适宜性时间异质性 |
| 4.3.2 栖息地适宜性空间异质性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 城镇扩张对鸟类生境适宜性变化的影响 |
| 5.1 城镇扩张与鸟类栖息地面积变化相关性 |
| 5.1.1 用地类型转移 |
| 5.1.2 面积变化量相关性 |
| 5.2 城镇扩张与鸟类栖息地变化间影响机制分析 |
| 5.2.1 全局变化相关性 |
| 5.2.2 空间变化相关性 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于鸟类生境保护的洞庭湖区城镇空间划定 |
| 6.1 用地开发适宜性评价 |
| 6.1.1 评价指标体系构建 |
| 6.1.2 评价指标层级划分 |
| 6.1.3 用地开发适宜性评价结果 |
| 6.2 洞庭湖区域空间布局规划 |
| 6.3 县级区域空间布局规划 |
| 6.3.1 城区空间布局规划 |
| 6.3.2 县区空间布局规划 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 作者攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（10）生态退杨对洞庭湖湿地景观格局变化影响研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 数据来源及处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 洞庭湖湿地景观类型面积变化及分类结果精度检验 |
| 2.2 洞庭湖各景观类型面积转移变化 |
| 2.3 洞庭湖景观格局动态变化特征 |
| 2.3.1 景观格局指数计算结果 |
| 2.3.2 各景观类型的景观格局变化分析 |
| 2.3.3 景观格局变化总体特征 |
| 3 讨论 |
四、洞庭湖的景观动态分析（论文参考文献）
- [1]洞庭湖生态经济区城乡建设用地演变特征及驱动因素[J]. 黄春华,吕靖童,王志远,张考,李欣. 科学技术与工程, 2021(33)
- [2]东洞庭湖湿地景观格局演变及稳定性研究[J]. 周根苗,李新建,王志强,邓正苗,余明峰. 湖南林业科技, 2021(04)
- [3]不同景观连通度下洞庭湖浮游植物群落结构特征[D]. 王勇. 湖北工业大学, 2021
- [4]近40年来洞庭湖流域土地利用及生态风险时空演变分析[J]. 杨伶,邓敏,王金龙,阙华斐. 生态学报, 2021(10)
- [5]洞庭湖湿地植被时空变化研究[D]. 蔡耀通. 中南林业科技大学, 2021
- [6]基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究[D]. 李显良. 中南林业科技大学, 2020
- [7]基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究[D]. 李显良. 中南林业科技大学, 2020
- [8]洞庭湖区景观生态风险评价及其时空演化[J]. 熊鹰,汪敏,袁海平,杜春艳,武海鹏. 生态环境学报, 2020(07)
- [9]基于鸟类生境保护的洞庭湖区城镇化研究[D]. 刘慧. 南华大学, 2020(01)
- [10]生态退杨对洞庭湖湿地景观格局变化影响研究[J]. 鲁宏旺,胡文敏,佘济云,曾文,宋亚斌. 南京林业大学学报(自然科学版), 2020(03)