1990—2015年湖北省林地遙感制圖與時空變化分析

陳斌, 楊頂田, 徐尚昭*, 周陽陽, 王宏志, 方穎穎

1990—2015年湖北省林地遙感制圖與時空變化分析

陳斌1,2, 楊頂田3, 徐尚昭1,2*, 周陽陽1,2, 王宏志4, 方穎穎1,2

4. 核工業二九〇研究所, 廣東省環境保護核輻射追蹤研究重點實驗室, 韶關 512029 2. 廣東省放射性生態環境保護工程技術研究中心, 韶關 512029 3. 中國科學院南海海洋研究所，廣東省海洋遙感重點實驗室，廣州 510301 華中師范大學城市與環境科學學院，武漢 430079

林地作為一種重要森林生態資源, 在區域發展和生態環境保護中發揮了重要的基礎性作用。研究基于湖北省1990—2015年(1990、1995、2000、2005、2010和2015年)6期土地利用遙感基礎調查數據、DEM和氣象(氣溫和降水)數據, 借助變化率分析方法和GIS空間分析法, 完成了研究區林地遙感制圖分析, 并對研究區近25年間林地時空變化特征及驅動因素進行深入探討。研究表明：近25年間湖北省林地面積總體呈現出先上升后下降的趨勢, 其中1990—1995年林地面積增加顯著, 增加幅度為641.14 km2; 2000—2005年林地面減少顯著, 減少762.96 km2; 1990—2015年林地類型主要以有林地、灌木林地和其他林地為主, 三者占林地總面積的95%以上; 研究區林地在空間上分布較不均勻, 鄂西北、西南為林地的主要集中分布區, 而在江漢平原、武漢市、荊州市及江門市分布較少, 整體呈零星狀分布; 林地變化活躍區集中在高程500—1000 m、坡度5—15 °、氣溫17—18 ℃、降水1000—1200 mm的區域。在驅動因素上, 自然地理要素的垂直地帶性規律影響和制約林地的空間分布態勢, 而國家政策方針、經濟因素和人類活動等因素成為影響林地分布的短期驅動因素。本研究能為湖北省林地制圖、生態環境保護和綜合評價提供科學依據和理論參考。

林地; 生態環境; 遙感制圖; 時空變化; 驅動因素

0 前言

林地作為一種重要的森林生態資源, 在生物多樣性保護、氣候調節、生態修復以及防風固沙等方面發揮著重要作用[1-3]。林地資源的豐度還會間接影響到社會經濟發展和自然資源承載力水平, 借助遙感技術開展林業資源動態變化監測已成為林業調查的重要手段, 也是進行林業生態資源估算的最有效工具。

當前, 國內外學者基于衛星遙感影像開展林業資源調查和變化監測的研究并不少見。如, 王金亮等[4]對三峽庫區20年間林地利用變化進行研究; 楊朝俊等[5]基于GIS技術, 對退耕還林工程區林地動態變化進行了遙感監測研究; 甘淑等[6]基于NDVI數據, 對瀾滄江流域山區林地覆蓋變化進行了監測研究; 楊伯鋼等[7]基于1999、2002和2005年三期TM遙感影像, 對北京市林地進行了動態監測研究; 孫燕等[8]利用1986年土地利用數據和2000年TM遙感數據對鹽源縣林地進行了制圖分析; 任沖等[9]利用1988—2015年5期Landsat TM/OLI遙感影像, 對天水市近30年林地動態變化進行了監測研究; 龐國錦等[10]基于1978—2007年間4期Landsat MSS、TM/ETM遙感數據, 對河西走廊的林地變化進行了監測, 并揭示了不同林地類型變化的特征和影響因素。從數據源上來看, 現有研究多以Landsat TM單一數據源或Landsat MSS/TM/OLI和MODIS-NDVI等多源數據為主[11, 12]。從研究方法上來看, 多以支持向量機和最大似然分類提取方法為主[13, 14]。從研究尺度上來看, 現有研究多以小范圍和短時間序列的區域性林地遙感監測研究為主, 對林地動態變化監測研究也多集中在2010年前后[15-17]。從研究對象上來看, 研究區域主要集中在三峽庫區[18]、黃土丘陵區[19, 20]、秦嶺山地[21]、流域周邊[6]為主, 而對中國中部重要的林業生態保護省份湖北省開展長時序和系統性林地遙感監測研究尚較缺乏。

湖北省地處長江中下游, 氣候溫暖濕潤, 森林資源豐富, 是全國重要的林業資源大省和林業生態保護區, 其轄區內神農架林區更被譽為“世界國家地質公園”。湖北省林地總面積800余萬公頃, 占全省土地面積的40%以上。近年來, 隨著人類活動影響, 林地資源遭受破壞嚴重, 盡管國家于2002年開始在全國范圍內實施“退耕還林”保護工程, 但林地由于自身生長周期長的特殊性, 使得林地恢復進程緩慢。

基于上述分析, 本文基于湖北省1990—2015年(1990、1995、2000、2005、2010和2015)6期土地利用遙感監測數據, 結合研究區高程、坡度、氣溫和降水等數據, 采用變化率分析法及相關分析法, 對湖北省1990—2015年近25年間林地時空變化特征進行了分析, 并進一步揭示了林地變化的驅動因素, 以期能為湖北省林地遙感制圖、生態環境保護和綜合評價提供科學依據和理論參考。

1 研究區概況

湖北省(29°01′53″N—33°6′47″N, 108°21′42″E—116°07′50″E)位于中國大陸中部偏南, 東臨安徽, 西接重慶、南連江西湖南、北通河南陜西。東西跨度740 km, 南北跨度470 km, 全省總面積約為18.59× 104km2, 占全國總面積的1.94%。湖北省地勢呈現中部低平, 東、西環山, 地貌類型主要以平原為主, 其中山地、平原和丘陵占比約為14: 6: 5。湖北素有“千湖之省”之稱, 其轄區內河流湖泊眾多, 除長江、漢江外, 還擁有大小天然湖泊755個, 且主要分布在江漢平原地區, 其中洪湖、梁子湖和長湖水面面積均在100 km2以上。湖北省地處亞熱帶, 屬于典型的亞熱帶季風濕潤性氣候, 除高山地區外, 大部分以亞熱帶季風性濕潤氣候為主, 光熱充足、降水充沛、雨熱同季, 無霜期較長, 全年平均氣溫在14—18 ℃, 年均降水量800—1600 mm, 無霜期在230—300天之間。湖北省作為全國重要的林業生態保護區, 其境內神農架林區更是擁有“國家級自然保護區”和“國家濕地公園”之稱, 但由于近年來人類活動影響, 使得湖北省林地資源過度開采, 自然生態環境遭受破壞, 這些問題迫切使得湖北省需加大對林地資源的保護力度。

2 數據源和研究方法

2.1 數據來源和預處理

本研究選取數據有: 湖北省1990—2015年6期土地利用遙感監測矢量數據、氣象數據和DEM數據, 其中土地利用數據和氣象數據均來源于中國科學院資源環境數據中心(http://www.resdc.cn/)。土地利用數據是以Landsat TM/ETM/OLI數據為基礎, 通過人機交互解譯而得到(目視解譯結合支持向量機等分類方法), 其中耕地和城鄉、工礦、居民用地平均分類精度達到85%以上, 其他土地利用類型平均分類精度均在75%以上[22]。氣象數據主要包括氣溫和降水, 它是通過氣象站點日觀測數據, 借助GIS空間插值處理生成, 空間分辨率為1000 m。DEM來源于“地理空間數據云平臺”(https://www. gscloud.cn/), 分辨率為30 m。為便于后續研究中林地與地形和氣象因子進行空間疊加分析, 對土地利用矢量數據進行柵格轉換, 將柵格轉換空間分辨率設置為30 m。

2.2 研究方法

2.2.1 林地類型劃分方法

本文參考劉紀遠[22]劃分的全國土地利用分類數據庫標準, 根據研究區實際情況, 將林地劃分為有林地、灌木林、疏林地和其他林地等4類(表1)。本研究中林地數據是基于Landsat TM/ETM/OLI數據為基礎數據, 通過人機交互解譯而得到。

圖1 研究區位置

Figure 1 Location of study area

表1 林地分類系統

2.2.2 自然因子等級劃分方法

基于研究區DEM數據, 利用ArcGIS空間分析方法提取坡度柵格數據, 并根據地形及氣候因子分布特征對柵格數據進行等級劃分, 將地形(高程、坡度)和氣候(氣溫、降水)等驅動因子分別劃分成5個等級(表2), 等級越高, 表示相應的自然因子取值范圍或區間越大。

2.2.3 不同類型林地變化分析

本研究采用最小二乘法計算湖北省不同類型林地的變化率, 變化率能直觀反映出連續時間段內林地增加或者減少幅度, 它是不同類型林地面積變化的量化指標, 具體計算公式如下:

式中,為研究時間間隔;S為第年某一類型林地面積(＝1, 2, 3…);為該類型林地在時間序列上的變化斜率, 當＞0, 表明林地年變化速率呈增大趨勢, 數值越大, 增加趨勢越明顯, 當＜0時, 表明該林地變化率呈下降趨勢, 值越小, 減少趨勢越明顯。

土地利用轉移矩陣可以用來表征不同類型用地之間的轉移方向和轉化量, 它能直觀反映出土地利用變化的結構特征和轉移方向[23]。本文利用土地轉移矩陣計算得到1990—2015年湖北省不同類型林地之間的轉移方向和轉化量。具體計算公式如下:

式中,S表示研究區第類林地向第類林地轉化的面積;表示前一時段林地類型;表示后一時段林地類型;為林地類型數量。

3 結果與分析

3.1 1990—2015年林地空間分布制圖

利用ArcGIS軟件對湖北省6期林地數據進行空間制圖分析(圖2)。湖北省林地面積整體呈現西部高于東部、東部高于中部, 林地主要集中分布在鄂西南、西北地區, 如: 恩施土家族自治區、宜昌市、神農架林區和十堰市林地分布較為集中, 東北和東南雖有分布, 但總體相對分散。江漢平原的武漢市、荊州市和天門市等地林地分布較少, 整體呈零星狀分布。由于鄂西南、西北多以山地為主, 人類活動強度小且分散, 故林地多呈現集中分布, 而江漢平原地勢低平, 城市人口集中、人類活動強度大, 故林地分布總體較少。

3.2 1990—2015年林地結構與面積變化

利用最小二乘法計算得到湖北省1990—2015年林地變化率及各時段林地面積統計結果(圖3、表4)。由圖3可知, 除1990—1995年其他林地變化率小于0, 其余三個時段內其他林地變化率均在10%以上, 其中2005—2010年其他林地變化率達到34.05%; 有林地在2010—2015年變化率最大為1.98%; 灌木林和疏林地在1990—1995年變化率達到最大, 分別為1.25%、0.98%。從各類型林地面積變化上來看, 1990—2015年湖北省林地類型主要以有林地、灌木林地和其他林地為主, 三者占林地總面積的95%以上。有林地面積呈現增加—減小—增加態勢, 總體呈增加態勢, 其中2010—2015年面積增加明顯, 為811.46 km2, 2005—2010年面積下降最為明顯, 為374.99 km2; 灌木林面積總體呈現下降趨勢, 其中1995—2000年下降幅度最大, 為296.47 km2; 疏林地面積呈現先增加后減小態勢, 其中1990—1995年增加最明顯, 為292.89 km2, 1995—2000年下降幅度最大, 為339.84 km2; 其他林地面積一直呈現增加態勢, 其中2005—2010年面積增加明顯, 達到了205.80 km2。

表2 自然因子等級區間劃分

圖2 1990—2015年湖北省林地空間分布圖

Figure 2 The spatial distribution of forestland in Hubei Province from 1990 to 2015

3.3 1990—2015年林地轉移類型變化分析

湖北省近25年間林地類型轉化存在顯著差異, 為進一步分析林地內部轉移方向和轉化量, 對各類型林地進行轉移矩陣分析(表4、表5)。由統計結果可知, 1990—2015年, 除其他林地—其他林地轉移矩陣概率低于90%, 其他4種類型自身轉移矩陣概率均在95%以上。非林地—非林地轉移矩陣概率最高, 達到了98.64%, 其次為有林地和灌木林, 轉移概率分別為97.37%和97.17%。而在林地轉出類型中, 疏林地—非林地轉移面積最多, 為877.32 km2, 其次為有林地—非林地, 面積為613.77 km2, 而其他林地—疏林地轉移面積最少, 僅為8.62 km2。總體來看, 1990—2015年湖北省林地—非林地轉化面積大于非林地—林地轉移面積。除其他林地—非林地轉移面積低于非林地—其他林地, 其他三種類型(有林地、灌木林和疏林地)林地向非林地轉移面積均高于非林地—林地轉移面積。因此, 當地林業主管部門應加大對林地的保護力度, 嚴格管控林地向非林地類型轉化。

圖3 1990—2015年湖北不同林地面積變化率

Figure 3 The change rate of different forestland area variation in Hubei Province from 1990 to 2015

表3 1990—2015年不同林地類型面積統計(km2)

3.4 1990—2015年林地時空變化及驅動因素分析

林地的時空差異變化是自然和人為雙重因素共同驅動下的結果。自然因素是林地在空間分布呈現差異性的主導因素, 自然地理要素的垂直地帶性規律影響和制約林地的時空變化。為進一步揭示1990—2015年湖北省林地時空變化的驅動機制, 本研究通過GIS空間疊加分析方法, 將林地柵格數據同研究區高程、坡度、平均氣溫和降水數據進行分區統計, 得到林地分布與自然要素的空間關系圖(圖4)。由圖4可知, 林地在不同等級高程和坡度上的面積占比呈現出較高的一致性, 總體隨高程和坡度先增加后減小。在高程500—1000 m、坡度5—15°區間內林地面積最大, 分別為27293.79 km2、28008.35 km2; 在氣溫17—18℃、降水1000—1200 mm區間內林地面積最大, 分別為34061.34 km2、31292.52 km2。總體來看, 湖北省林地主要集中分布在高程1500 m以下、坡度小于15—35°、氣溫17—18 ℃和降水量1600 mm以下的區域。

從高程上看, 1990—1995年林地面積增加的93.63%均發生在高程1000 m以下區域, 1995—2000年林地面積減少的90.39%均發生在高程1000 m以下區域, 2010—2015年林地面積減少的98.91%均發生在高程1500 m以下區域。從坡度上看, 1990—1995年林地面積增加的78.50%均發生在坡度25°以下區域, 1995—2000年林地面積減少的91.45%均發生在坡度35°以下區域。從氣溫上看, 1990—1995年林地面積增加的82.85%均發生在氣溫18 ℃以下區域, 2000—2005年林地面積減少的99.22%均發生在氣溫17℃以上區域。從降水分布上看, 1990—1995年林地面積增加的77.61%均發生在降水1400 mm以下區域, 1995—2000年林地面積減少的84.50%均發生在降水1400 mm以下區域, 2005—2010年林地面積增加的58.77%均發生在降水1200 mm以上區域。

林地的時空變化不僅受到自然因素的影響和制約, 人為因素也已經成為影響林地時空分布的重要驅動因子。1990—2015年間湖北省林地資源變化是自然因素和人為雙重因素共同驅動下的結果。地方和國家性方針政策在短期內會對林地的動態變化起著決定性作用, 如: 《湖北省林地管理條例》于1997年8月開始實施, 國家自1999 年開始在湖北、四川等省區試點實施的退耕還林工程, 2007年湖北省政府開始貫徹落實“退耕還林”政策。這些方針政策在一定時間內會對資源起著積極的保護作用, 但由于林地生長需要一定時間期限, 盡管退耕還林政策開始試點實施, 2000—2005林地總面積仍在下降, 但減少幅度明顯下降, 直到2015年國家退耕還林政策和研究區林地保護才取得初步成效, 2000—2015林地面積共增加521.79 km2。

表4 1990—2015年湖北省林地變化轉移矩陣(km2)

表5 1990—2015年湖北省5期林地變化轉移矩陣(km2)

圖4 林地分布與自然要素空間關系

Figure 4 The spatial relationship among forest distribution and natural factors

總之, 林地的時空分布特征是自然和人為雙重因素共同控制下的結果, 單一自然因素, 如高程、坡度、氣溫和降水等變化對林地面積變化的影響不能起到決定性作用。低海拔地區林地受人類活動影響, 總體分布較為分散, 高海拔和坡度地區, 雖然林地受人為因素影響較小, 但由于受到自然地理要素的垂直地帶性(氣溫和降水)和水土流失等因素制約, 使得林地在空間分布上呈現出較大的差異性。

4 討論與結論

林地面積和類型之間的相互轉化, 不僅能夠從側面反映出所在區域氣溫和降水的變化特征, 也能直觀反映出研究區的生態環境狀況。本研究結合多時相土地利用遙感監測數據、DEM、氣溫及降水數據, 對湖北省近25年間林地變化的時空特征進行了遙感監測研究, 并進一步揭示了研究區林地變化的驅動因素。主要研究結論如下:

(1)湖北省林地在空間分布較不均勻, 鄂西北、西南成為林地的主要集中分布區, 而在江漢平原、武漢市、荊州市及江門市則分布較少, 呈零星狀分布。

(2)近25年間湖北省林地面積總體呈現出先上升后下降的態勢, 其中1990—1995年林地面積增加幅度最大, 達到了641.14 km2; 2000—2005年林地面減少顯著, 減少762.96 km2; 1990—2015年林地類型主要以有林地、灌木林地和其他林地為主, 三者占林地總面積的95%以上。

(3)從不同類型林地轉移方向上來看, 研究區1990—2005年轉出類型中, 疏林地—非林地轉移面積最多, 達到了877.32 km2, 其次為有林地—非林地, 面積為613.77 km2, 其他林地—疏林地轉移面積最少, 為8.62 km2。這表明湖北省林地資源持續向非林地類型轉化, 政府應加大林地保護力度, 嚴禁非法采林。

(4)林地變化活躍區集中在高程500—1000 m、坡度5—15°、氣溫17—18℃及降水1000—1200 mm的區域。在驅動因素上, 自然地理要素的垂直地帶性決定了湖北省林地的總體分布態勢, 而國家政策方針、經濟因素和人為因素成為影響林地分布的短期驅動因素。

本研究結合湖北省1990—2015年土地利用遙感監測數據, 完成了湖北省近25年間林地時空變化制圖分析, 并結合地形和氣象數據對林地變化的驅動因素進行了探討。但僅從自然地理因素視角定量探討林地變化特征仍然不夠全面, 如何在此基礎上加入統計年鑒數據中的社會經濟指標要素, 對林地變化的驅動因素開展綜合性和交叉性分析, 將是今后林地變化研究的重要方向。

[1] 唐守正. 中國森林資源及其對環境的影響[J]. 生物學通報, 1998(11): 4–8.

[2] 黃麟, 祝萍, 肖桐, 等. 近35年三北防護林體系建設工程的防風固沙效應[J]. 地理科學, 2018, 38(4): 600–609.

[3] 韓永偉, 拓學森, 高吉喜, 等. 黑河下游重要生態功能區植被防風固沙功能及其價值初步評估[J]. 自然資源學報, 2011, 26(1): 58–65.

[4] 王金亮, 邵景安, 李陽兵. 近20a三峽庫區農林地利用變化圖譜特征分析[J]. 自然資源學報, 2015, 30(2): 235–247.

[5] 楊朝俊, 胡庭興, 劉波, 等. 基于GIS的退耕還林工程區林地動態變化遙感監測研究[J]. 遙感信息, 2006(1): 38–40.

[6] 甘淑, 何大明, 袁希平. NDVI在瀾滄江流域山區林地覆蓋遙感監測中的應用研究[J]. 林業科學, 2001(4): 134–136.

[7] 楊伯鋼, 董明, 祝曉坤, 等. 基于遙感影像的北京林地動態監測應用研究[J]. 北京林業大學學報, 2008, 30(S1): 105–107.

[8] 孫燕, 周萬村, 江曉波. 遙感及GIS技術支持下林地動態變化圖的編制及林地資源動態變化研究——以四川省鹽源縣為例[J]. 山地學報, 2001(S1): 142–147.

[9] 任沖, 鞠洪波, 張懷清, 等. 天水市近30年林地動態變化遙感監測研究[J]. 林業科學研究, 2017, 30(1): 25–33.

[10] 龐國錦, 董曉峰, 宋翔, 等. “三北”防護林建設以來河西走廊林地變化的遙感監測[J]. 中國沙漠, 2012, 32(2): 539–544.

[11] 劉曉娜, 封志明, 姜魯光, 等. 西雙版納橡膠林地的遙感識別與數字制圖[J]. 資源科學, 2012, 34(9): 1769–1780.

[12] 張嵩, 馬保東, 陳玉騰, 等. 融合遙感影像光譜和紋理特征的礦區林地信息變化監測[J]. 地理與地理信息科學, 2017, 33(6): 44–49.

[13] ZISIS I, MANAKOS I, STATHAKI T, et al. Discrimination of vegetation height categories with passive satellite sensor imagery using texture analysis[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations＆Remote Sensing, 2015, 8(4): 1442–1455.

[14] FENG Q, LIU J, GONG J. UAV Remote sensing for urban vegetation mapping-using random forest and texture analysis[J]. Remote Sensing, 2015, 7(1): 1074–1094.

[15] 顏長珍, 王一謀, 馮毓蓀, 等. 應用遙感與地理信息系統技術對寧夏林地資源的宏觀研究[J]. 資源科學, 2001(2): 81–84.

[16] 楊存建, 張洋, 程曦冉, 等. 基于遙感和GIS的20世紀90年代后半期四川林地動態變化[J]. 生態學報, 2006(12): 4113–4119.

[17] 徐新良, 劉紀遠, 莊大方, 等. 中國林地資源時空動態特征及驅動力分析[J]. 北京林業大學學報, 2004(1): 41–46.

[18] 何彥然, 彭道黎, 李云霄, 等. 基于不同抽樣方案的三峽庫區林地面積遙感監測研究[J]. 中南林業科技大學學報, 2015, 35(7): 50–56.

[19] 韓新輝, 佟小剛, 楊改河, 等. 黃土丘陵區不同退耕還林地土壤有機碳庫差異分析[J]. 農業工程學報, 2012, 28(12): 223–229.

[20] 張曉霞, 楊宗儒, 查同剛, 等. 晉西黃土區退耕還林22年后林地土壤物理性質的變化[J]. 生態學報, 2017, 37(2): 416–424.

[21] 郭少壯, 白紅英, 孟清, 等. 秦嶺地區林地與草地景觀格局變化及其驅動因素[J]. 生態學報, 2020, 40(1): 130–140.

[22] 劉紀遠, 張增祥, 莊大方, 等. 20世紀90年代中國土地利用變化時空特征及其成因分析[J]. 地理研究, 2003(1): 1–12.

[23] 陳斌, 王宏志, 徐新良, 等. 武漢市主城區用地結構遙感監測及動態變化[J]. 地球信息科學學報, 2019, 21(2): 293–303.

Analysis of spatial and temporal changes and attribution discrimination of forestland in Hubei Province from 1990 to 2015

CHEN Bin1,2, YANG Dingtian3, XU Shangzhao1,2*, ZHOU Yangyang1,2, WANG Hongzhi4, Fang Yingying1,2

1. Research Institute No.290, CNNC, Guangdong Provincial Key Laboratory of Environmental Protection and Nuclear Radiation Tracking Research, Shaoguan 512029, China 2. Guangdong Provincial Engineering Technology Research Center of Radioactive Eco-environmental Protection, Shaoguan 512029, China 3. South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Guangdong Key Laboratory of Ocean Remote Sensing, Guangzhou 510301, China 4. College of Urban and Environment Science, Central China Normal University, Wuhan 430079, China

As an important forest ecological resource, woodland has played an important fundamental role in regional development and ecological environmental protection. This article was based on Hubei Province’s 1990-2015 (1990, 1995, 2000, 2005, 2010 and 2015) six-phase land-use remote sensing basic survey data, DEM and meteorological (temperature and precipitation) data, with the help of change rate analysis methods and GIS spatial analysis Method, the remote sensing mapping analysis of the forest land in the study area was completed, and the spatial-temporal change characteristics and driving factors of the forest land in the nearly 25a of the study area were discussed in depth. Research shows that the area of forest land in Hubei Province has shown an upward trend and then decreased in the past 25 years. Among them, the forest land area increased significantly from 1990 to 1995, with an increase of 641.14 km2. The forest land area decreased significantly from 2000 to 2005, a decrease of 762.96 km2. The types of woodland in 2015 were mainly woodland, shrubbery land and other woodlands, which accounted for more than 95% of the total forest land area. The spatial distribution of forest land in Hubei Province is relatively uneven. Forest land is mainly distributed in the northwest and southwestern Hubei, while Wuhan, Jingzhou, and Jiangmen in the Jianghan Plain are less distributed, showing sporadic distribution. The active areas of woodland change are concentrated in areas with an elevation of 500-1000 m, a slope of 5-15 °, temperature of 17-18℃, and precipitation of 1000-1200 mm. In the analysis of driving factors, the vertical zonality of natural geographical factors affects and restricts the overall distribution of forest land, and national policies and guidelines, economic factors, and human factors become short-term driving factors that affect the distribution of forest land. This research can provide scientific basis and theoretical reference for forest land mapping, ecological environment protection and comprehensive evaluation in Hubei Province.

forestland; ecosystem; remote sensing mapping; spatio-temporal variation; driving factors

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.06.015

TP75; TP79

A

1008-8873(2021)06-125-08

陳斌, 楊頂田, 徐尚昭,等. 1990—2015年湖北省林地遙感制圖與時空變化分析[J]. 生態科學, 2021, 40(6): 125–132.

CHEN Bin, YANG Dingtian, XU Shangzhao, et al. Analysis of spatial and temporal changes and attribution discrimination of forestland in Hubei Province from 1990 to 2015[J]. Ecological Science, 2021, 40(6): 125–132.

2020-05-02;

2020-06-10

廣東省海洋遙感重點實驗室(中國科學院南海海洋研究所)基金資助項目(2017B030301005-LORS2009); 中核集團核工業二九〇研究所科研創新項目(202003, 202004)

陳斌(1992—), 男, 安徽桐城人, 工程師, 研究方向土地利用/土地覆被變化與城市環境遙感監測研究, E-mail: giscb@foxmail.com

通信作者：徐尚昭，男，高級工程師，主要從事GIS應用及國土空間規劃研究, E-mail: cnnc290cy@126.com