长江中下游地区冬闲田地理分布数据

doi:10.11821/dlxb2014S017

地理学报 ›› 2014, Vol. 69 ›› Issue (s1): 86-89.doi: 10.11821/dlxb2014S017

长江中下游地区冬闲田地理分布数据

徐新良¹, 翟孟源², 刘洛^{3, 4}

1. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101;
2. 南京农业大学资源与环境科学学院, 南京 100095;
3. 中国科学院新疆生态与地理研究所, 乌鲁木齐 830011;
4. 中国科学院大学, 北京 100049

收稿日期:2014-03-17 修回日期:2014-06-20 出版日期:2014-12-26 发布日期:2020-04-07

Dataset of winter fallow land in middle and lower reaches of Yangtze River (2007-2008)

SUN Wei¹, GUO Chunxia^{1, 2}, ZHU Yunqiang¹

1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China;
2. University of Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China

Received:2014-03-17 Revised:2014-06-20 Published:2014-12-26 Online:2020-04-07
Supported by:
National Key Project of Scientific and Technical Supporting Programs, No.2013BAC03B01

摘要/Abstract

摘要： 近20年以来,随着中国经济结构的调整和农村劳动力的转移,部分地区冬闲田的面积呈明显增长态势。长江中下游地区冬闲田地理分布数据 (WFL_MLYR) 是利用长时间序列SPOT NDVI数据,结合研究区耕地空间分布和农作物在出苗期和成熟期NDVI变化特征,基于NDVI动态阈值法提取的。该数据包括长江中下游地区2007年农作物收获时间、2008年农作物播种时间以及2007-2008年冬闲田闲置时间。该数据是掌握中国区域农业生产活动状况,挖掘农业生产潜力,科学、合理及高效利用冬闲田资源,保证农业可持续发展的重要参考数据和基础性数据。

关键词: 长江中下游地区, 冬闲田, 遥感监测

Abstract: The dataset of soil potential productivity of Hunan province of China is produced at 1km resolution based on progressively calculating models and the data of climate, soil and terrain by using GIS (Geographic Information System) technology. The aim of this study is to get the pixel based soil potential productivity data in 1km resolution from the table based statistical data in administrative regions and polygon based in administrative county boundary GIS data. The dataset includes data about the photosynthetic potential productivity, light and temperature potential productivity, climatic potential productivity and soil potential productivity. The data also covers temperature correction coefficients, moisture correction coefficients and soil correction coefficients. The geographic distribution of predicting soil potential productivity coincides with the one of actual crop productivity.

Key words: Hunan province, photosynthetic potential productivity, light and temperature potential productivity, climate potential productivity, soil potential productivity

徐新良, 翟孟源, 刘洛. 长江中下游地区冬闲田地理分布数据[J]. 地理学报, 2014, 69(s1): 86-89.

SUN Wei, GUO Chunxia, ZHU Yunqiang. Dataset of winter fallow land in middle and lower reaches of Yangtze River (2007-2008)[J]. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(s1): 86-89.

参考文献

[1] 翟孟源, 徐新良, 姜小三. 我国长江中下游农业区冬闲田的遥感监测分析. 地球信息科学学报, 2012, (3): 389-397.
[2] 李正国, 唐华俊, 杨鹏等. 基于时序植被指数的华北地区作物物候期/种植制度的时空格局特征. 生态学报, 2009, 29(11): 6216-6226.
[3] 徐新良, 苏富岩, 庄大方等. 2008年南方冰雪过程对生态环境影响的遥感监测: 以湖南省资兴市为例. 地球信息科学学报, 2009, 11(2): 237-243.
[4] 郑大玮, 李茂松, 霍治国. 2008年南方低温冰雪灾害对农业的影响及对策. 防灾科技学院学报, 2008, 10(2): 1-4.
[5] Fan J L, Wu B F.A methodology for retrieving cropping index from NDVI profile. Journal of Remote Sensing, 2004, 8(6): 6282636.
[6] 江东, 王乃斌, 杨小唤等. NDVI曲线与农作物长势的时序互动规律. 生态学报, 2002, 22(2): 247-252.
[7] 张峰, 吴炳方. 区域作物生长过程的遥感提取方法. 遥感学报, 2004, 8(6): 515-527.
[8] 熊勤学, 黄敬峰. 利用NDVI指数时序特征监测秋收作物种植面积. 农业工程学报, 2009, 25(1): 144-148.
[9] Pieter S A Becka, Clement Atzbergerb, Kjell Arild Høgdacet al. Improved monitoring of vegetation dynamics at very high latitudes: A new method using MODIS NDVI. Remote Sensing of Environment, 2006, 100: 321-334.
[10] Heumann B W, Seaquist J W, Eklundh L et al. AVHRR derived phenological change in the Sahel and Soudan Africa,1982-2005. Remote Sensing of Environment, 2007, 108: 385-392.
[11] Piao S, Fang J, Zhou L et al. Variations in satellite-derived phenology in China's temperate vegetation. Global Change Biology, 2006, 12: 672-685.
[12] 王宏, 李晓兵, 李霞等. 基于NOAA NDVI和MSAVI研究中国北方植被生长季变化. 生态学报, 2007, 27(2): 504-515.
[13] 李正国, 唐华俊, 杨鹏等. 基于时序植被指数的东北地区耕地生长季特征识别与应用研究. 北京大学学报: 自然科学版, 2011, 47(5): 882-892.
[14] Jonsson P, Eklundh L.Seasonality extraction by function fitting to time-series of satellite sensor data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2002, 40: 1824-1932.
[15] 于信芳, 庄大方. 基于MODIS-NDVI数据的东北森林物候期监测. 资源科学, 2006, 28(4): 111-117.
[16] 杨小唤, 张香平, 江东. 基于MODIS时序NDVI特征值提取多作物播种面积的方法. 资源科学, 2004, 26(6): 17-22.
[17] SPOT-4 VEGETATION data, the Flemish Institute for Technological Research (VITO), http://www.vgt.vito.be/.

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Dataset of winter fallow land in middle and lower reaches of Yangtze River (2007-2008)

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[1]	王晓茹, 唐志光, 王建, 王欣, 魏俊锋. 基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测[J]. 地理学报, 2020, 75(3): 470-484.
[2]	王靓, 徐新良, 刘洛. 青藏高原草地退化类型空间分布数据集[J]. 地理学报, 2014, 69(s1): 61-64.
[3]	李强子, 闫娜娜, 张飞飞, 常胜, 吴炳方. 2010年春季西南地区干旱遥感监测及其影响评估[J]. 地理学报, 2010, 65(7): 771-780.
[4]	李爱敏,韩致文,许健,马绍休,黄翠华. 21世纪初科尔沁沙地沙漠化土地变化趋势[J]. 地理学报, 2006, 61(9): 976-984.
[5]	高清竹, 李玉娥, 林而达, 江村旺扎, 万运帆, 熊伟, 王宝山, 李文福. 藏北地区草地退化的时空分布特征[J]. 地理学报, 2005, 60(6): 965-973.
[6]	甘淑,张军,张佩芳. 澜沧江流域山区土地覆盖多级遥感分类方法研究[J]. 地理学报, 1999, 54(s1): 133-138.
[7]	杨达源. 晚更新世冰期最盛时长江中下游地区的古环境[J]. 地理学报, 1986, 41(4): 302-310.