一、基于遥感、GIS的内蒙古沙漠和沙质荒漠化研究（论文文献综述）
刘思源[1]（2021）在《陕北农牧交错带沙地农业利用规模的水资源调控研究》文中指出陕北农牧交错带位于毛乌素沙地东向黄土高原的过渡地带,该地区农牧业交错演替,具有明显的交错过渡性、生态环境脆弱性和水资源紧缺性。当前陕北农牧交错带沙地治理和利用已具规模且不断扩大、农业用水量持续增长。若仍保持现有无序扩张的趋势,当开发规模超过水资源支持能力,将对当地生态环境造成威胁,对经济发展造成影响。因此,协调研究区内资源开发与生态保护间的关系对于实现地区农业经济的可持续发展具有决定意义。本文针对陕北农牧交错带沙地农业利用过程中存在的水资源贫乏、生态环境脆弱等问题,明确了水资源对区域经济发展与生态保护的关键作用,开展了水资源模拟预测;以水资源对沙地农业开发的支持能力为约束,建立沙地农业利用的水资源调控模型,并采用改进的NSGA-Ⅱ多目标优化算法,探索水资源调控下的沙地农业利用的适宜规模,为交错带的资源可持续利用、生态环境良性提升、经济社会稳固发展提供支持。论文主要的研究成果如下:（1）基于VAR模型分析了水资源对交错带农业发展的动态影响,明确了水资源在沙地农业发展中的关键作用。选取了交错带农业发展过程中紧密相关的水资源、农业经济、土地利用及生态环境等多方面指标进行相关性分析,依据典型指标建立了多变量VAR模型,采用脉冲响应和方差分解法定量地分析了水资源对交错带农业发展过程的动态影响,结果表明水资源综合占比在总用水量、农业用水量、农林牧渔总产值、沙地面积及生态服务价值等指标中贡献度分别为94.44%、90.93%、58.86%、86.39%、70.93%,说明水资源在交错带农业发展中扮演着关键性资源的角色,是主要影响因素和资源动力。（2）基于TOPMODEL模型和WAS模型联合模拟了交错带自然社会二元水循环,对未来交错带水资源可利用量进行预测。利用TOPMODEL模型开展基于DEM的径流过程模拟,采用启发式分割算法进行历史径流资料的突变点分析,确定1979年为突变点所在年份,划分1980-2000年为率定期,2001-2018为验证期,率定期和验证期模型的效率用WAS模型对交错带供水情况进行预测,得到交错带在北京气候模式BCC-CSM1.1下RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种降雨情景的2025年可供水量分别为15.14亿m3、14.46亿m3 和 14.70 亿 m3,2030 年分别为 18.84 亿 m3、18.45 亿 m3 和 18.72 亿 m3。（3）构建了沙地农业利用的水资源调控模型,并设置了多元调控情景。根据沙地农业可用水量的区间量化原理,明确了用水上限,获得了 2018年和2025年交错带沙地农业可用水量分别为 19113 万 m3、17880.5 万 m3,2030 年 RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5 降雨情景下分别为25571.6万m3、23928.8万m3、26390.8万m3。基于Markov模型对交错带土地利用类型进行预测,2025、2030年沙地农业利用的可开发沙地规模分别为2992.41km2和2763.72km2。从水资源条件、节水措施及农作物种植结构三个角度设置调控情景,包括降雨情景（3种）、节水情景（3种）、种植情景（7种）,共形成63种方案集。（4）采用基于正交试验设计思想和ε占优机制的oε策略改进的NSGA-Ⅱ算法,求解了水资源调控模型。以沙地农业利用规模最大为原则,选取了 15种推荐方案,各方案下榆阳区和神木县可开发规模占未利用沙地比例最低,2018年、2025年和2030年中最大占比分别为（18.57%,4.08%）、（7.06%,28.6%）、（5.01%,0%）;占比最高的区域为府谷县和定边县,分别为（100%,31.24%）、（100%,47.82%）、（100%,100%）,交错带2018年、2025年和2030年中可开发规模最大占比分别为24.54%、14.71%、29.99%。总体来看,交错带沙地农业利用规模在空间分布上呈现出东西部高中间低的状态。结果表明,在大量依靠引调水工程的前提下,交错带在各情境下水资源仍无法支撑未利用沙地的完全开发,水资源分布不均且形势紧张。（5）利用水土资源匹配指数法研究了交错带水土资源空间匹配格局变化。交错带沙地农业水土资源匹配指数主要分布范围是[53.07,122.14],沙地农业可用水量与利用规模呈现出不匹配状态。在空间分布上,榆阳区和神木县匹配系数始终<0,呈现出地多水少、沙地农业可用水量不足现象;府谷县2018、2025、2030年指数范围分别在[1.77,1.98]、[3.36,5.84]、[-0.39,1.71],沙地农业可用水量与开发规模保持在均衡范围内,水土资源匹配状况最优;交错带水土资源匹配格局呈现出从东北部地多水少向西南部水多地少过渡,基本与沙地农业利用规模空间分布情况相印证。沙地农业发展的不均衡导致各县区水土资源匹配格局呈现出空间差异性,节水效率的提升有助于提升水土资源匹配程度,高效的农业灌溉管理措施仍是改善交错带水土资源匹配格局的有效途径。
刘小玉[2]（2018）在《基于遥感技术的土地荒漠化动态研究 ——以内蒙古自治区为例》文中研究说明随着经济的迅猛发展,在自然和人为的共同影响下,土地荒漠化问题日益加深,已严重影响和威胁到人类正常的生产生活和赖以生存的环境。内蒙古自治区是我国受其影响较重省份之一,为了从根本防沙治沙,改变自治区的生态环境,我们应该对荒漠化的发生、发展有科学准确的认识,把握土地荒漠化时间和空间上的动态变化特征,为其综合治理提供科学理论依据。内蒙古自治区荒漠化土地分广泛,类型多、面积广、程度大,其中以沙质荒漠化为主,程度较重,水蚀和盐碱质荒漠化也不容乐观;自治区土地荒漠化在19752000年内呈现出恶化态势;而20002016年出现逆转;阿拉善高原、鄂尔多斯高原、内蒙古东部高原、松辽平原是内蒙古自治区荒漠化土地分布最集中的地方。为了探讨研究我国内蒙古自治区土地荒漠化近40年来分布情况、变化状况和变化规律,本文以研究区1975年、2000年、2016年三期遥感卫星数据为数据源,利用遥感技术对图像进行解译,得出自治区土地荒漠化分布区域和面积等数据;并以此为数据基础,结合动态度分析、景观格局分析法等方法进行时间上的土地荒漠化面积变化情况分析,同时在空间上针对几个有代表性的重点区分析荒漠化的分布情况;根据区内地质条件、气候条件和人类活动情况,结合荒漠化的变化,尝试性探讨了内蒙古自治区土地荒漠化的影响机制和应采取的治理措施。
李秀明[3]（2016）在《基于RS和GIS的磴口县生态环境研究》文中研究表明生态环境问题,已成为影响社会经济发展和人民生活质量的突出问题。生态环境建设首次被写入国家的“十三五”发展规划纲要,成为国家发展的重要任务。在前人研究成果的基础上,本文基于TM遥感数据、气象数据、统计年鉴数据,利用ENVI与GIS技术及相关模型,对研究区近60年气象变化特征,1986年、1994年、2002年和2011年四个时段的土地利用/土地覆盖变化情况、荒漠化动态变化、以及所反映的生态环境进行了详细的研究,并对相应的驱动力机制以及生态环境未来发展趋势进行了预测分析。主要研究成果与创新认识包括:1.对研究区近60年气象变化特征进行了分析。本文选取了巴彦淖尔市气象局磴口气象站有气象记录以来（19542014年）的气象数据资料,运用滑动平均值、累积距平值、线性倾向预测等现代气象学统计方法,对区内近60年气象变化特征进行了分析,并与全自治区气象变化进行了对比分析。2.揭示了研究区土地利用/土地覆盖变化特征及相互转化规律。本文通过ENVI软件对遥感影像进行了监督分类统计,利用土地利用/土地覆盖动态分析模型,首次对研究区近25年来土地利用变化特点和规律进行了定量化分析,得出研究区土地利用/土地覆盖分布及变化特征;通过GIS软件对解译遥感影像的叠加处理、分类统计,得出各土地利用类型之间相互转化规律。3.分析了研究区荒漠化分布特征及演化规律。通过遥感解译的像元二分法、影像叠加分析以及相关模型,对研究区1986至2011年荒漠化特征与演化规律进行了统计分析。研究表明区内荒漠化问题非常严重,在四个年份的数据中,极度荒漠化类型占比都达到了70%以上。4.预测了未来十年研究区土地利用/土地覆盖类型及荒漠化的发展趋势。利用研究区内土地利用/土地覆盖类型转化规律以及通过对荒漠化数据进行曲线拟合分析,对研究区内土地利用/土地覆盖和荒漠化未来十年的发展演变趋势进行了预测。5.对研究区土地利用/土地覆盖类型与荒漠化的驱动因子进行了定量分析。运用皮尔逊相关、典型相关分析等模型,运用SPSS软件对研究区内不同土地利用/土地覆盖类型、不同荒漠化程度的驱动力因子进行了定量化分析研究。
李金亚[4]（2014）在《科尔沁沙地草原沙化时空变化特征遥感监测及驱动力分析》文中研究指明荒漠化被认为是当今人类面临的最严重的环境与社会问题之一。我国是受荒漠化影响最严重的国家之一，且荒漠化多发生于发展落后、气候环境恶劣的草原区。作为人口众多、耕地资源有限的国家，如何管理和利用好所拥有的全球面积第二大的草地资源，对中国来说有着格外重要的意义。近年来，面对日益严重的荒漠化进程和草地退化形势，国家及各级政府实施了一系列的生态保护及恢复工程，这些政策、工程的实施效果如何以及是否需要调整等问题，迫切需要准确、及时地掌握我国各地区的荒漠化发展变化过程，尤其是治理工程实施前后荒漠化的发展变化差异。对荒漠化进行监测的前提和基础是建立科学、可操作的荒漠化评价体系，但是，目前的荒漠化评价体系仍然存在目的不明确、指标间信息交叉冗余，且多为定性或间接性指标，特别是针对草原沙化的评价指标体系过少，忽略草原类型差异以及基于遥感技术的指标体系发展不足等。本研究的主要目的就是，在充分收集、分析、总结前人研究成果的基础上，对目前常用的荒漠化评价指标进行应用、对比、分析，在野外考察的基础上，对各指标的草原沙化信息提取能力进行评价。在此基础上，以科尔沁沙地为例，结合研究区草原类型等特征，建立适合于研究区的草原沙化遥感监测评价体系。并以此为基础，对覆盖研究区的1985年、1992年、2001年以及2013年四期Landsat TM/ETM+/OLI影像进行草原沙化等信息提取，深入分析科尔沁沙地草原沙化自上世纪80年代以来的变化特征，并对其驱动因素进行定性和定量分析，主要研究内容和结果如下：1．其他土地覆盖类型的提取及掩膜从土地利用/土地覆盖变化角度对草原沙化进行研究，能够在获取草原沙化信息的同时，得出沙地的转入来源及转出方向，有利于分析草原沙化过程，研究其驱动因素。在对草原沙化信息提取之前，首先基于各种植被指数、穗帽变换、光谱混合分析、决策树等方法，对研究区其他主要土地覆盖类型进行分层识别、提取、掩膜，在有效提高地物提取精度的同时，有利于突出研究重点，减少草原沙化信息提取的复杂性，提高解译精度。2．草原沙化遥感监测指标的挑选及评价体系的建立对目前常用的基于植被盖度的荒漠化评价指标进行应用，并与裸沙面积百分比指标进行对比、分析，发现，基于植被盖度的荒漠化评价指标容易高估草原沙化程度较轻或未沙化区域，且高估程度与土壤面积百分比呈正比关系，总体精度仅59.38%，而基于裸沙面积百分比的草原沙化评价则可有效避免这种问题，总体精度达80.99%，两种指标只是在土壤面积百分比越接近0的区域才趋于一致。本研究以裸沙面积百分比为主要评价指标，结合前人研究成果及研究区沙化特征，建立了科尔沁沙地草原沙化遥感监测评价体系，并以像元分解法作为获取裸沙面积百分比的主要方法。3．科尔沁沙地草原沙化特征科尔沁沙地西南部集中了科尔沁主要中、重度沙化草地，行政区划上涉及翁牛特旗、奈曼旗、库伦旗、敖汉旗。特别是翁牛特旗五分地镇-乌兰镇以东、西拉木伦河以南以及教来河以西，三线构成的三角地带聚集了科尔沁沙地的大部分中、重度草原沙化草地，特别是重度沙化草地。轻度、中度及重度沙化草地分别占研究区总面积的9%、4%及3%，三者面积之和约占研究区总面积的16%，在研究时段内，轻、中、重三级沙化草地及沙化草地总面积均呈先增后减的变化趋势；轻度、中度沙化草地变化拐点在1992年，重度沙化草地及沙化草地总面积变化拐点在2001年。总体上，科尔沁草原沙化状况呈现先发展后逆转的趋势，19851992年间为发展（重度沙化草地面积年增长率达5.91%），19922013年间为逆转，且逆转速度在20012013年间最快（重度沙化草地面积年减少率在19922001年为0.51%，在20012013年为2.92%），时空变化上，翁牛特旗东北部、奈曼旗以及库伦旗北部是草原沙化动态变化最为活跃的区域；4．驱动力上，本文研究时段内，科尔沁沙地暖干化趋势明显，且科尔沁沙地年内降水分布极其不均，冬春两季风大水少，所以气候背景上不利于草地沙化的逆转。人为因素上，人口、耕地面积及牲畜数量不断增长，特别是20022011年间，耕地面积、有效灌溉面积及牲畜存栏量增长迅速，但是，经本文监测显示，科尔沁沙地1992年2001年，已呈现逆转趋势，特别是在20012013年间，逆转面积及逆转速率均较大，说明一些生态保护及恢复政策的实施有效地促进了草原植被恢复及草地沙化逆转。另外，经因子分析可知，在19872000时段内，人为干扰是研究区草原沙化发生发展的主要因子，而在20012012年，自然因素和人为因素对草原沙化影响相近，人为因素中，耕地面积的增加是主要影响因素。
吴见[5]（2012）在《沙漠化现状定量评价遥感信息模型研究》文中进行了进一步梳理沙漠化属于全球性环境恶化现象,国家需要及时准确地掌握其动态以便进行科学防治。但遥感技术在沙漠化监测与评价方面存在很多问题,例如评价指标选取不恰当、权重不客观、指标反演精度低等,至今仍缺乏一套被广泛认同的实用的定量评价指标体系。不同的地区和地物类型主导因子或许相同,但各因子对沙漠化的影响程度一定有差异。目前国内还没有以地物类型为基础的沙漠化遥感定量评价研究报道,如何从地物类型的角度对沙漠化进行遥感定量评价?解决这一问题将有助于认识土地退化过程的机制和成因等内容,有利于建立沙漠化评价指标体系。本论文以京津风沙源治理工程区为例,分别探讨了多光谱和高光谱遥感对干旱半干旱区土地沙漠化进行评价的具体方法,得到的主要结果归纳如下：1.提出将线性光谱混合分解模型、植被指数和专家知识相结合的地物信息分层次提取模型,实现了地物信息高精度分层次提取。2.筛选出区分树种信息的多光谱遥感指标,并引用改进的SVM算法提取了退耕还林地树种信息。结果表明,该方法平均精度较传统方法提高9.2%,对快速评价工程质量有重要意义。3.将纹理、空间信息融入到高光谱影像地物信息提取中。通过反射率光谱分析,结合纹理特征对地物信息进行提取,并采用基于空间信息的方法进一步对植被类型进行分类,平均分类精度较最大似然法提高17.8%。分析了高光谱遥感树种分类可行性,选取差异较大的波段及光谱特征参量,引用改进的BP神经网络模型完成林地树种信息提取。4.建立了基于地物类型的沙漠化评价遥感指标体系,明确了“基准”的确定方法,在分析大量实测数据的基础上提出了一种新的指标权重计算方法。经过验证,本文模型较传统模型的评价精度提高,评价结果更接近土地沙漠化的真实状况。5.提出了利用高分辨率卫星影像修正线性光谱混合分解模型分解的TM影像的植被分量,建立提取干旱半干旱地区植被覆盖度的模型。结果表明,该模型不仅提供了更纯的植被光谱信息,而且降低了对土壤背景的敏感度,更适合于中等分辨率卫星影像量化干旱半干旱地区植被覆盖度。6.利用高光谱遥感数据对森林蓄积量进行预测研究,确定了与蓄积量之间相关系数达到极显着水平的19个特征参数；比较了目前流行的多种高光谱植被盖度提取方法,结果表明基于一阶微分的PLSR模型效果最好。7.提出了通过高光谱影像分解剔除植被光谱干扰,从而更合理地预测土壤含水量的具体方法；分析了最小噪声变换回归模型和主成分回归模型预测土壤含沙量的能力。
孟翔冲[6]（2012）在《蒙古国沙质荒漠化对中国北方沙质荒漠化影响研究》文中认为土地荒漠化作为威胁人类生存和发展的十大环境问题之一，具有区域尺度与全球尺度的环境效应，是全球变化研究中一项重要的研究内容，其造成的环境恶化和经济贫困是制约全球经济发展和影响社会稳定的重要因素。荒漠化不仅会对当地生态环境造成破坏，甚至会对远离数千公里的地区产生影响。蒙古国是世界上第二大内陆国家，其90%的土地位于干旱、半干旱气候带，是亚洲荒漠化现象最严重的国家之一。而中国北方农牧交错带是我国沙质荒漠化土地分布面积最广、程度最高的地区，与蒙古国戈壁荒漠区相接壤，其发生、发展与治理都有着相互的联系。我国的“三北”防护林工程、退耕还林还草等环境保护措施逐渐显现成效，北方沙尘天气的逐年减少，荒漠化土地面积的减少都离不开人民的努力。虽然我国荒漠化现象逐渐好转，但与我国相邻的蒙古国荒漠化现状如何，是否对我国产生影响是我们未来要考虑的问题，因此本研究探讨了蒙古国沙质荒漠化对我国北方荒漠化的影响关系。本文以1990年的TM数据、2000年的ETM数据以及2007年的CBERS数据为主要的影像数据源，通过人机交互解译的方式提取蒙古国荒漠化信息，并根据解译数据掌握沙质荒漠化在蒙古国的分布情况，同时运用GIS手段对蒙古国沙质荒漠化的时空动态变化、转移矩阵、动态度、变化强度等进行分析，并结合我国北方农牧交错带沙质荒漠化的三期解译数据变化情况、当地的沙尘暴天气分布规律以及气候地形等要素来探明境外荒漠化对我国荒漠化影响的重要性。通过研究本文得到以下结论：1、蒙古国沙质荒漠化主要分布在除蒙古国北部山区外的广袤戈壁及基岩山区低洼地带，由西向东呈弧形分布，多以重度的沙漠化类型为主。其总体面积由1990年的76080.13km2减少到2000年的75951.68km2，随后又增加到2007年的79587.45km2总体上呈恶化趋势。2、通过对蒙古国沙质荒漠化土地类型的动态度计算可以看出，轻度、中度、极重度类型的沙质荒漠化均为加剧恶化，其中极重度由于分布面积少仅占总面积的4.78%，是变化速度最快的，而占沙化土地42.05%的重度沙化土地虽然逐年增加，但已经出现增加减缓的态势。但蒙古国内泥漠的面积迅速增加，为当地环境敲响警钟。3、通过转移矩阵的分析，大部分的荒漠化面积是稳定的，以重度沙化最为稳定，轻度和中度沙化与潜在沙化土地转化较为显着，1990年到2000年间，虽然总体上荒漠化面积有所减少，但通过转移矩阵可以看出，类型间转化上荒漠化土地仍向恶化加强发展。在2000年到2007年虽然面积有所增加，但在程度上有减弱的趋势。4、在蒙古国沙化变化强度上来看，主要集中在蒙古国南部戈壁荒漠地带及东南部戈壁区，其变化强度区与沙尘暴活跃区相一致。5、对蒙古国沙化重心迁移变化可知，除重度沙化重心外，沙化类型重心主要分布在蒙古国南部隔壁区域。总体上蒙古国沙质荒漠化的重心是向内陆回退的，这说明蒙古国内陆荒漠化有所加剧。6、我国北方农牧交错带沙质荒漠化主要分布研究区4个沙漠区的边缘地带以及6个沙地区域。荒漠化面积由1975年的245882.96km2，增加至2000年的270419.82km2，随后经过治理荒漠化面积约为2007年的240853.25km2。荒漠化呈现好转的态势。7、每年春季都是我国北方沙尘天气高发的季节，这些沙尘天气绝大多数是由蒙古气旋所控制，分两路夹带着蒙古国的沙土进入我国。一路在蒙古国东南部起沙，影响我国华北大部分地区，另一路在蒙古国西部及南部戈壁荒漠起沙，影响我国西北华北地区。8、蒙古国荒漠化的分布走势主要受地形控制，呈西北向东南发展，同时与沙尘暴的路径相一致，尤其蒙古国中、南部地区是我国沙尘天气的主要境外沙源地，常年通过大风天气向我国输送沙土。而研究区荒漠化的变化及沙尘天气的变化都与该地区年降雨有着负相关关系，而温度则关系不大。人为治理是我国北方沙质荒漠化减少的主要因素，可见蒙古国荒漠化对我国北方荒漠化是有影响的，但远不及治理的影响强，但仍需要我们去加强境外环境的改善，这样我国的区域生态环境才会有所改善。
李诚志[7]（2012）在《新疆土地沙漠化监测与预警研究》文中进行了进一步梳理沙漠化是当前世界上最严重的土地退化问题之一，对沙漠化的监测与预警是沙漠化防治的基础，研究意义重大。由于沙漠化的成因复杂，相关观测数据的匮乏，迄今为止对沙漠化的监测还不充分，而对沙漠化的预警才刚刚开始，值得进一步深入研究。本文针对沙漠化监测与预警的研究主题，从沙漠化监测与预警的基本理论出发，运用先进的技术手段，构建沙漠监测与沙漠化预警模式。以新疆作为研究区，对新疆的沙漠化进行了长期的监测与预警研究。得出的主要结论如下：（1）通过对沙漠化内涵的整理，沙漠监测指标的归纳、总结与帅选，沙漠程度分级体系的对比，以及沙漠化预警的方法与模式的比较研究，初步形成沙漠化监测与预警理论体系。（2）研制了一套全自动风沙监测仪器，实现了沙通量、风速、风向、温度数据的自动采集与远距离的数据传输，实现了沙漠化风沙活动的远距离自动监测、自动存储、自动分析。（3）选取沙漠、固定沙丘、戈壁、草地、森林、耕地六种典型地类，对MODISNDVI数据监测沙漠化的可行性进行了研究，其结果表明：低植被盖度的NDVI数据各月份、各年份的稳定性都很高，而高植被盖度的NDVI因月份、年份的不同而存在差异，不能满足监测沙漠化变化的要求。进而对49月份的最大NDVI进行合成，并对其稳定性进行分析发现，该数据比较稳定，满足沙漠化监测要求。（4）以49月份的合成最大MODIS NDVI数据，以流动沙地、半流动沙地、固定沙地、平沙地、盐碱地、戈壁作为新疆沙漠化监测范围，利用像元二分模型反演植被覆盖度，构建新疆沙漠化的常规年度监测模式，实现了沙漠化年度监测。（5）利用灰色GM（1,1）预测模型，结合GIS栅格运算功能，创建了栅格灰色GM（1,1）预测模型，并对沙漠化变化的关键性因子NDVI进行了预测，其预测结果显示：该模型预测的总精度在5%以内，并利用此模型对新疆2012、2013、2014、2015、2020年的NDVI进行了预测。（6）创建了沙漠化栅格累加预警模型，并利用沙漠化监测与预测的结果对新疆2012、2013、2014、2015、2020年的沙漠化状态进行预警，结果发现南疆沙漠化的警情大于北疆，其中沙漠化警情最大是塔里木河中游，特别是英巴扎到恰拉段，另外在乌鲁木齐市的达坂城区，乌伦古湖的西北侧和西南侧，车儿臣河中游，策勒县、于田县北侧，且末县西部，麦盖提县西部，巴楚县西部均出现不同程度的沙漠化警情。（7）在沙漠化累加预警模型的基础上，以人类自身为视角，考虑沙漠化致灾因子、土地产值，创建了沙漠化损失风险预警模型。并对新疆的沙漠化损失风险进行预警，其结果显示：沙漠化损失风险预警确定的警情比沙漠化状态预警更加偏向于人类活动，更适合于沙漠化治理与防治。（8）运用GIS技术、WEBGIS技术和.NET技术构建了新疆沙漠化监测与预警系统，实现了新疆沙漠化监测与预警的自动化，并将其监测与预警的结果进行网络发布，实现了研究成果共享。
朱金峰[8]（2011）在《巴丹吉林沙漠边缘地区近20年土地沙漠化遥感监测研究》文中提出巴丹吉林沙漠是世界第三大、中国第二大沙漠,地处中亚干旱与半干旱气候中心,是我国北方沙尘暴发生的最主要沙源地之一。近半个世纪以来,在西风环流、冬夏季风特别是冬季风、气候变化与人类活动影响下,巴丹吉林沙漠流动沙丘不断扩张,其边缘地区土地沙漠化发生发展十分活跃,且与其东南部的腾格里沙漠、东部的乌兰布和沙漠形成“握手”之势,直接影响了内蒙古额济纳旗、阿拉善右旗、甘肃省民勤县、高台县、临泽县等地区的人民生活与社会发展。本研究以地球系统科学思想为指导,以巴丹吉林沙漠边缘地区土地沙漠化时空变化为研究对象,以近20a的卫星遥感资料、气象观测资料、社会经济资料等为分析基础,结合实地调查与试验研究,在分析了沙漠化土地地物光谱特征、对比探讨了土地沙漠化遥感监测不同方法的适用性、精确性的基础上,对巴丹吉林沙漠边缘地区土地沙漠化现状及近20a来沙漠化土地时空变化特征、土地沙漠化与气候变化和人类活动相互作用关系进行了多学科交叉综合研究。旨在建立基于遥感的及时迅速的土地沙漠化监测体系,为沙漠化防治提供对策建议,促进区域自然、生态环境、人类活动可持续发展。主要研究结果和结论有以下几点：（1）野外光谱测量数据显示,沙面反射率在350-760nm可见光区段持续增加,760-1000nm较平稳,之后呈波浪式变化；在350-1050nm,沙面反射率表现出随着颜色加深粒度增大而逐渐增大的基本趋势；随着植被覆盖度减小,其地表反射率在可见光波段350-700nm逐渐减小,在近红外波段700-1050nm逐渐增大；在近红外波段700-1050nm区间,土地沙漠化程度越严重,其地表反射率越大,植被通过其在近红外波段的波谱特征响应了其在地表景观层面上对沙漠化程度的指示作用。（2）对试验区1、2各分类方法的总体精度和Kappa系数分析表明,特征空间法在两个试验区中的总体精度和kappa系数均最大,其中在试验区2其总体分类精度达到76.99%,kappa系数达到0.6825；对各方法误差来源分析表明,各类别地表景观的复杂性、异质性和破碎性,以及不同程度沙漠化土地之间的差异性小、对比度低,是导致分类精度降低的主要因素；针对具体监测区域和不同的监测任务,各方法的适用性有所不同,各种基于植被指数、植被盖度的分类方法在植被覆盖较好的半干旱、半湿润地区的分类效果好,且适合高精度、系统、综合的沙漠化监测任务。（3） 2010年巴丹吉林沙漠边缘地区土地沙漠化程度从沙漠边界到其外围区域逐渐减小,其中以极重度沙漠化和重度沙漠化土地为主,中度沙漠化土地较少,轻度沙漠化土地分布最少；1990至2000年,巴丹吉林沙漠边缘地区沙漠化土地整体上表现出增长趋势,沙漠化土地的蔓延与沙漠化程度的加重并存；2000至2010年,巴丹吉林沙漠边缘地区沙漠化土地整体上表现出减少趋势,沙漠化土地的逆转程度大于扩展程度；对巴丹吉林沙漠边缘地区的气候资料和人类活动分析表明,自然环境因素是沙漠化正逆过程时空变化的环境背景,人为因素对研究区沙漠化的正逆过程起到加剧和减缓作用。
魏婷婷[9]（2011）在《青海共和盆地荒漠化评价与景观动态研究》文中研究表明荒漠化是全球性的环境问题,是当前国内外的研究热点之一。我国是世界上受荒漠化危害严重的国家之一,荒漠化的发生与发展已给我国荒漠化地区的生态环境、社会经济以及人民生活造成严重的危害。青海共和盆地是我国西部荒漠化比较严重地区之一。荒漠化不仅表现为植被结构和功能的退化,也伴随着土壤的退化。本研究在植被数量分类的基础上,对不同退化梯度的植物群落特征与土壤特征进行了分析,确定了研究区荒漠化评价指标。在此基础上,建立了研究区的景观分类系统,并对1977、1987、2000、2005年四期遥感影像进行遥感解译与景观制图,分析了各时期的景观格局及动态,最后进行了研究区荒漠化驱动因素的分析。主要结论如下:（1）共和盆地植物群落物种组成以禾本科、菊科、藜科和豆科植物为主。研究区植物群落物种组成,以多年生草本最多,其次是一、二年生草本,灌木、半灌木最少;按照水分生态型分类,旱生植物最多,其次是中生植物。（2）研究区草地分为五种类型:有明显沙化特征的中度退化（群落Ⅰ）、无明显沙化特征的中度退化（群落Ⅱ）、有明显沙化特征的轻度退化（群落Ⅲ）、无明显沙化特征的轻度退化（群落Ⅳ）、未退化草地（群落Ⅴ）。分析了有明显沙化特征的中度退化草地到未退化草地五种草地类型的植被特征和土壤特征。从群落Ⅰ到群落Ⅴ,各指标并不是单一的增减。群落结构从简单趋于复杂,再到简单。群落盖度逐渐增加。群落地上、地下、总生物量,群落Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ逐渐增加,到群落Ⅴ有所回落。土壤0-20cm、20-40cm土壤中有机质和全氮含量的变化趋势从高到低,依次为群落Ⅴ、Ⅳ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅰ。并提出了研究区荒漠化评价的指标体系。指标体系包括植被指标和土壤指标两类,植被指标包括盖度、生物量;土壤指标包括有机质含量、物理性粘粒含量。（3）在植物群落分析及荒漠化分级的基础上,提出一套适应于干旱、半干旱地区风蚀荒漠化土地的景观分类系统。并对1977、1987、2000、2005四期影像进行了景观制图。采用景观格局分析方法,研究了1977年以来共和盆地的景观动态,结果表明,研究区流动沙地不断蔓延,草地向退化方向发展,退化草地面积不断扩大。景观破碎化,异质性程度提高。研究了不同时期各景观要素类型斑块变化规律及各景观要素类型间相互转换的规律。发现各景观要素在相互转移过程中活跃度不同;研究区景观要素的转化发展主要模式是:未退化草地→无明显沙化特征的轻度退化草地→无明显沙化特征的中度退化草地→有明显沙化特征的退化草地→流动沙地。这为研究区科学高效的实施生态治理提供了依据。（4）流动沙地2000-2005年间的扩展速度比前两个时段都要快,有明显沙化特征的退化草地2000-2005年间的扩展速度比前一个时段有所降低;无明显沙化特征的中度退化草地和无明显沙化特征的轻度退化草地扩展速度一直在下降,在2000-2005年间变为负值;而未退化草地面积减少的速度也在不断下降。说明尽管近些年采取了退牧还草、围栏封育等生态治理措施,但是共和盆地荒漠化扩展的态势虽然有所减缓,但并未从根本上扭转。本研究表明,要想从根本上扭转共和盆地荒漠化扩展的态势,必须加大生态治理的力度,而且要加强对流动沙地的治理。（5）分析了共和盆地荒漠化的成因,认为,在几十年的时间尺度上,荒漠化的扩张是气候和人为因素的双重叠加的结果,人为因素贡献率高。这为干旱、半干旱地区制定合理的土地利用规划提供了科学依据。
成军锋[10]（2010）在《乌兰布和沙漠及周边地区土地利用与土地覆盖变化研究》文中研究指明土地荒漠化是是全球最突出的生态环境问题之一,直接影响了36亿ha的土地,占干旱区土地面积的70%,它作为极其严重的环境和社会经济问题困扰着世界,威胁着人类的生存和发展。我国沙漠化土地主要分布在北方干旱、半干旱和部分半湿润地区,从东北到西北形成一条不连续的弧形分布带。乌兰布和沙漠及周边地区位于我国北方农牧交错带的西部,是我国北方土地荒漠化较严重的地区之一,其自然环境具有典型的过渡性和脆弱性。草原文化与农耕文化的长期融合形成了草地与沙地交错的自然景观和农牧交错、蒙汉杂居的人文景观,因而成为土地利用变化研究的典型区域。本研究选用1985年、1995年、2000年、2004年4个夏季植物长势较好时期的Landsat TM影像影像图,同时收集1984-2005年的自然、社会经济数据,利用ERDAS IMAGE、ArcView GIS、Arcview、SPSS等软件,对研究区的土地利用／土地覆盖格局、动态、变化机制进行分析,结果如下：（1）依据干燥指数、地貌、土壤、植被、水文地质、风沙运动等自然因素和人类活动及行政区划将研究区分为4个亚区,分别是河套平原区、鄂尔多斯高原区、银川平原区和阿拉善高原区,分别代表不同的生态环境类型。（2）在整个研究区内,草地和未利用土地共同组成基质,两者占总面积的85%以上。通过景观格局指数的变化分析发现,1985-2004年,斑块整合,形状变得复杂,各斑块面积差异减小。对于不同的亚区,土地利用格局有所差异：绿洲景观,如河套平原区和银川平原区,由于自然条件和人为因素的限制,耕地、草地是基质,景观破碎度大,平均斑块面积小,差异也小,形状规则；而作为荒漠化的地区,受气候的影响,鄂尔多斯高原区的基质是草地,阿拉善高原区的基质是未利用土地,两个地区的景观异质性程度下降,斑块形状趋于简单,景观愈来愈由少数斑块类型控制,其中未利用土地不但总面积在增加,而且斑块越来越大,这对沙漠化治理越来越不利。（3）在整个研究区,耕地、林地、城乡工矿居民用地和未利用土地增加,草地、水域减少,在三个时间段,各种土地利用类型变化的趋势不同。从单一土地利用动态度和综合土地利用动态度来看,整个研究区的变化率远远小于分区的变化率,说明在整个研究区,土地利用变化很小,而在局部地区变化很大,这一方面反映了,未利用土地,尤其是荒漠化的日益严重与自然因素的恶化有关,另一方面也反映了在短期内,局部的人类活动对土地利用频繁而强烈的影响。从转化方向上看,耕地、林地、工矿用地和未利用土地向草地的转化反映了荒漠化地区的退耕还林还草工作的开展取得了初步成效,但同时草地向未利用土地的大量转化,也反映出了该地区局部荒漠化的加剧,荒漠化防治工作任重而道远。在绿洲地区,盐碱地增加,土地盐碱化程度加重,并且来源于滩地、戈壁和耕地的转化,这是绿洲建设中一个不容忽视的问题。（4）通过对阿拉善地区荒漠化的主因子分析,可以看出,影响当地荒漠化的因素主要是自然因素与人为因素的综合作用。自然因素包括气候、土壤等。人为因素包括人口过度增长、过度垦荒、过度放牧、水资源的不合理利用、决策失误等。干旱荒漠地区由于恶劣的自然条件,荒漠化自我逆转的可能性很小,必须采取有力的措施才能得以治理。（5）以鄂尔多斯南部为例,对近期荒漠化动态进行研究发现,从1991-2004年,无荒漠化面积基本保持不变,重度荒漠化面积大幅减少,斑块复杂性降低,轻度和中度荒漠化增加,同时不同荒漠化程度的斑块转化频繁,研究区的荒漠化程度在减弱,荒漠化程度处于中度荒漠化。影响研究区植被覆盖度变化的主要原因有：一是自然因素,研究表明降雨量的增加有利于植被的恢复,且存在滞后效应。二是人为因素,荒漠化防治措施的实施对该地区生态环境的改善起到积极的影响。在半干旱地区,水分、植被较干旱地区稍好,如果消除人为干扰,有自我逆转的可能,但具有反复性。
二、基于遥感、GIS的内蒙古沙漠和沙质荒漠化研究（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、基于遥感、GIS的内蒙古沙漠和沙质荒漠化研究（论文提纲范文）
（1）陕北农牧交错带沙地农业利用规模的水资源调控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 水文模型研究进展 |
| 1.3.2 自然系统多变量互馈关系研究进展 |
| 1.3.3 水资源调控的思想演变与方法进展 |
| 1.4 问题提出及思考 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 1.6 研究方案和技术路线 |
| 1.6.1 研究方案 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 研究区范围及概况 |
| 2.1 陕北农牧交错带范围界定 |
| 2.2 自然地理概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 土壤植被 |
| 2.2.3 自然资源 |
| 2.3 社会经济现状 |
| 2.4 水资源开发利用现状 |
| 2.4.1 水资源分布情况 |
| 2.4.2 水资源开发利用情况 |
| 2.5 荒漠化特征及治理历程 |
| 2.5.1 荒漠化现状及特征 |
| 2.5.2 荒漠化动态演进 |
| 2.5.3 水土流失现状 |
| 2.6 区位特殊性及重要意义 |
| 2.6.1 交错性与过渡性 |
| 2.6.2 水土资源紧缺性 |
| 2.6.3 生态环境脆弱性 |
| 2.6.4 区位特殊性 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 水资源对交错带农业发展影响分析 |
| 3.1 VAR模型介绍 |
| 3.2 指标选取及相关性分析 |
| 3.3 VAR模型的构建与检验 |
| 3.3.1 序列平稳性检验 |
| 3.3.2 Johansen协整检验 |
| 3.3.3 模型参数估计 |
| 3.3.4 模型检验 |
| 3.4 脉冲响应 |
| 3.5 方差分解 |
| 3.6 水资源对交错带农业发展影响分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于TOPMODEL和 WAS模型的交错带水资源预测 |
| 4.1 模型基本原理 |
| 4.1.1 TOPMODEL模型 |
| 4.1.2 WAS模型 |
| 4.2 子流域单元划分 |
| 4.3 TOPMODEL模型构建及校验 |
| 4.3.1 下垫面参数提取 |
| 4.3.2 模拟效果及模型参数校验 |
| 4.4 WAS模型构建与模拟验证 |
| 4.4.1 拓扑关系 |
| 4.4.2 数据基础 |
| 4.4.3 模拟验证 |
| 4.5 基于TOPMODEL和 WAS模型的水资源预测 |
| 4.5.1 规划年气候情景模式 |
| 4.5.2 规划年水资源量预测 |
| 4.6 本章小节 |
| 5 沙地农业利用的水资源调控模型构建 |
| 5.1 水资源调控模型的理论基础 |
| 5.1.1 模型框架 |
| 5.1.2 模型原理 |
| 5.2 可用水量区间量化分析 |
| 5.2.1 可用水量区间量化 |
| 5.2.2 可用水量上限分析 |
| 5.2.3 传统行业需水预测 |
| 5.2.4 沙地农业可用水量潜力分析 |
| 5.3 可开发沙地规模预测 |
| 5.3.1 土地利用现状及其结构分析 |
| 5.3.2 土地利用遥感监测动态演变 |
| 5.3.3 土地利用空间转移变化分析 |
| 5.3.4 基于Markov模型的土地利用类型预测 |
| 5.4 调控情景设置 |
| 5.4.1 多元情景分析 |
| 5.4.2 调控情景设置 |
| 5.5 水资源调控模型构建 |
| 5.5.1 目标函数 |
| 5.5.2 约束条件 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 沙地农业利用适宜规模及空间格局变化 |
| 6.1 基于正交?占优策略改进的NSGA-Ⅱ算法 |
| 6.1.1 正交设计初始化种群 |
| 6.1.2 ε占优策略 |
| 6.1.3 NSGA-Ⅱ算法 |
| 6.1.4 模型求解流程 |
| 6.2 沙地农业利用适宜规模分析 |
| 6.2.1 各县区适宜规模分析 |
| 6.2.2 交错带适宜规模分析 |
| 6.3 沙地农业利用规模的空间分布 |
| 6.4 沙地农业利用的水资源配置方案 |
| 6.5 水土资源空间匹配格局变化 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（2）基于遥感技术的土地荒漠化动态研究 ——以内蒙古自治区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 遥感数据处理 |
| 2.1 遥感数据选择获取 |
| 2.2 遥感数据处理 |
| 2.2.1 遥感影像几何校正 |
| 2.2.2 遥感数据辐射校正 |
| 2.2.3 遥感数据大气校正 |
| 2.2.4 遥感数据融合 |
| 2.2.5 遥感数据镶嵌 |
| 2.2.6 遥感影像增强 |
| 2.3 荒漠化土地遥感信息提取 |
| 2.3.1 荒漠化分类分级标准 |
| 2.3.2 荒漠化解译标志 |
| 2.3.3 人机交互解译方法 |
| 2.4 野外调查与验证 |
| 2.5 数据统计分析 |
| 第三章 内蒙古荒漠化现状与动态分析 |
| 3.1 荒漠化现状分析 |
| 3.2 荒漠化面积变化分析 |
| 3.3 景观格局分析 |
| 3.3.1 景观格局指数 |
| 3.3.2 景观格局指数计算及分析 |
| 3.4 内蒙古荒漠化重点发生地区变化特征 |
| 3.4.1 阿拉善高原荒漠化区 |
| 3.4.2 鄂尔多斯高原荒漠化区 |
| 3.4.3 内蒙古东部高原荒漠化区 |
| 3.4.4 松辽平原荒漠化区 |
| 第四章 土地荒漠化影响机制分析 |
| 4.1 地质因素对土地荒漠化的影响 |
| 4.2 气候条件对土地荒漠化的影响 |
| 4.3 人类活动对土地荒漠化的影响 |
| 4.3.1 不合理的农牧活动影响 |
| 4.3.2 矿产资源开发的影响 |
| 4.3.3 经济政策影响 |
| 第五章 土地荒漠化防治建议 |
| 5.1 合理利用水资源 |
| 5.2 调整农牧业结构,加强草场的改良 |
| 5.3 严禁滥垦土地,加强退耕还林、退牧还草工程 |
| 5.4 生物措施与工程措施相结合 |
| 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于RS和GIS的磴口县生态环境研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 基础理论与技术方法综述 |
| 1.2.1 遥感技术与定量遥感反演 |
| 1.2.2 土地利用/土地覆盖变化研究概述 |
| 1.2.3 荒漠化研究概述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线与研究方法 |
| 1.3.3 数据来源与软件系统 |
| 1.3.4 研究工作量与主要创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 气候 |
| 2.1.2 水文 |
| 2.1.3 土壤 |
| 2.1.4 植被 |
| 2.2 地质与地貌 |
| 2.2.1 区域地质 |
| 2.2.2 地貌 |
| 2.3 社会经济概况 |
| 2.3.1 历史文化 |
| 2.3.2 社会经济 |
| 2.4 主要生态环境问题 |
| 2.4.1 荒漠化 |
| 2.4.2 盐碱化 |
| 2.4.3 草地退化 |
| 2.4.4 水土流失 |
| 2.4.5 可利用水资源减少 |
| 第三章 磴口地区气象特征分析 |
| 3.1 资料来源与研究方法 |
| 3.1.1 资料来源 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 气温的变化特征 |
| 3.2.1 气温的年际变化特征 |
| 3.2.2 气温的季节变化特征 |
| 3.2.3 气温的周期性变化特征 |
| 3.3 降水量的变化特征 |
| 3.3.1 降水量的年际变化特征及变化趋势 |
| 3.3.2 降水的季节变化特征及变化趋势 |
| 3.3.3 降水量≥10mm的天数变化特征及趋势 |
| 3.3.4 降水的周期变化 |
| 3.4 蒸发量的变化特征 |
| 3.4.1 蒸发量的年际变化特征 |
| 3.4.2 蒸发量的季节变化特征 |
| 3.4.3 蒸发量的周期变化特征 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 磴口土地利用/土地覆盖变化研究 |
| 4.1 磴口土地利用/土地覆盖变化的动态监测 |
| 4.1.1 土地利用/土地覆盖时间尺度和空间尺度的选择 |
| 4.1.2 土地利用/土地覆盖分类系统 |
| 4.1.3 解译标识的建立与精度检验 |
| 4.1.4 分类后处理及土地利用类型制图 |
| 4.2 土地利用/土地覆盖时空动态变化分析模型 |
| 4.2.1 土地利用/土地覆盖变化速度模型 |
| 4.2.2 土地利用/土地覆盖程度变化模型 |
| 4.2.3 土地利用/土地覆盖利用类型转移矩阵分析模型 |
| 4.3 磴口土地利用/土地覆盖时空动态变化特征演变分析 |
| 4.3.1 磴口土地利用/土地覆盖总体变化特征分析 |
| 4.3.2 磴口土地利用/土地覆盖变化程度变化速率分析 |
| 4.3.3 磴口土地利用/土地覆盖类型空间转化分析 |
| 4.3.4 磴口土地利用/土地覆盖趋势预测 |
| 4.4 磴口土地利用/土地覆盖变化驱动力分析 |
| 4.4.1 研究方法 |
| 4.4.2 驱动机制分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 磴口土地荒漠化研究 |
| 5.1 荒漠化评价指标体系的建立 |
| 5.1.1 荒漠化程度等级的划分 |
| 5.1.2 荒漠化评价指标选取的原则 |
| 5.2 荒漠化的评价方法 |
| 5.2.1 荒漠化评价指标的获取 |
| 5.2.2 荒漠化评价模型 |
| 5.3 磴口荒漠化评价结果与分析 |
| 5.3.1 磴口荒漠化评价结果 |
| 5.3.2 磴口荒漠化动态变化分析 |
| 5.3.3 磴口荒漠化趋势分析 |
| 5.4 磴口荒漠化驱动力分析 |
| 5.4.1 研究方法 |
| 5.4.2 驱动机制分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）科尔沁沙地草原沙化时空变化特征遥感监测及驱动力分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 表目录 |
| 图目录 |
| 英文缩略表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 荒漠化的概念及其演变 |
| 1.2.2 荒漠化的评价指标发展 |
| 1.2.3 荒漠化评价方法研究进展 |
| 1.2.4 荒漠化评价中仍然存在的问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法和技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然状况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 水资源 |
| 2.1.5 土壤 |
| 2.1.6 植被 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.2.1 人口与民族 |
| 2.2.2 社会经济状况 |
| 第三章 数据收集及其预处理 |
| 3.1 遥感数据的收集及其预处理 |
| 3.1.1 数据源的选择 |
| 3.1.2 遥感数据预处理 |
| 3.2 其他辅助资料的收集及其预处理 |
| 第四章 草原沙化指标的选取及分类体系的建立 |
| 4.1 科尔沁草原沙化遥感解译标志的建立 |
| 4.1.1 野外考察 |
| 4.1.2 建立解译标志 |
| 4.2 科尔沁草原沙化遥感监测评价体系的建立 |
| 4.2.1 草原沙化评价指标的选择 |
| 4.2.2 科尔沁沙地草原沙化分类系统及评价体系的建立 |
| 第五章 草原沙化遥感监测方法研究 |
| 5.1 非草地类别的提取及掩膜 |
| 5.1.1 耕地的提取 |
| 5.1.2 林地的提取 |
| 5.1.3 水体的提取 |
| 5.1.4 盐渍化的提取 |
| 5.1.5 掩膜 |
| 5.2 基于裸沙面积百分比的草原沙化信息提取 |
| 5.2.1 LSMM 简介 |
| 5.2.2 LSMM 端元的选取 |
| 5.2.3 LSMM 技术流程 |
| 5.2.4 LSMM 分类结果 |
| 5.2.5 LSMM 精度评价 |
| 5.3 基于植被盖度的草原沙化信息提取 |
| 5.4 对比分析与总结 |
| 第六章 科尔沁沙地草原沙化时空动态变化特征 |
| 6.1 科尔沁沙地总体状况分析 |
| 6.1.1 空间分布特征 |
| 6.1.2 面积统计特征 |
| 6.1.3 空间动态变化特征 |
| 6.1.4 转移矩阵 |
| 6.2 典型旗县草原沙化动态变化分析 |
| 6.2.1 奈曼旗草原沙化状况分析 |
| 6.2.2 翁牛特旗草原沙化状况分析 |
| 6.2.3 科尔沁左翼后旗草原沙化状况分析 |
| 6.2.4 彰武县、康平县草原沙化状况分析 |
| 6.2.5 通榆县、双辽县草原沙化状况分析 |
| 6.2.6 总结 |
| 第七章 科尔沁沙地典型区草原沙化驱动力分析 |
| 7.1 科尔沁沙地的形成时期 |
| 7.2 科尔沁沙地草原沙化的自然成因 |
| 7.2.1 物质基础 |
| 7.2.2 气候变化 |
| 7.3 科尔沁沙地草原沙化的人为因素 |
| 7.3.1 人口增长及草地开垦 |
| 7.3.2 过渡放牧 |
| 7.3.3 政策因素 |
| 7.4 主要影响因素定量分析 |
| 7.5 小结及讨论 |
| 第八章 结论及讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）沙漠化现状定量评价遥感信息模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 沙漠化定量遥感信息提取研究进展 |
| 1.1.1 沙漠化遥感信息提取技术 |
| 1.1.2 沙漠化遥感监测指标定量反演技术 |
| 1.2 沙漠化定量遥感评价研究进展 |
| 1.2.1 沙漠化评价类型及指标体系 |
| 1.2.2 沙漠化遥感定量评价技术 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文构成 |
| 2 研究区数据资料及预处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 京津风沙源治理工程区总体概况 |
| 2.1.2 试验样区概况 |
| 2.2 遥感数据选择与预处理 |
| 2.2.1 数据选择 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 3 基于知识的多光谱遥感信息提取模型研究 |
| 3.1 影像数据选取 |
| 3.2 地物分类体系 |
| 3.3 基于知识的地物分层次提取模型 |
| 3.3.1 地物光谱特征分析 |
| 3.3.2 线性光谱混合分解模型 |
| 3.3.3 分类规则构建及图像分类 |
| 3.3.4 精度评价 |
| 3.4 基于改进SVM算法的退耕地树种信息提取模型 |
| 3.4.1 不同树种光谱信息差异分析 |
| 3.4.2 基于改进SVM算法的树种信息提取 |
| 3.4.3 精度评价 |
| 3.5 结论 |
| 4 沙漠化现状定量评价多光谱遥感信息模型研究 |
| 4.1 野外调查 |
| 4.2 评价指标选取 |
| 4.3 沙漠化评价“基准”的确定 |
| 4.4 指标权重的确定 |
| 4.5 评价方法 |
| 4.6 多光谱遥感评价因子定量化 |
| 4.6.1 改进光谱混合分析模型植被盖度信息提取 |
| 4.6.2 基于LSMM的裸沙占地百分比信息提取 |
| 4.6.3 基于光谱特征参数的植被生物量估算回归模型 |
| 4.6.4 基于热惯量法的上壤含水量反演模型 |
| 4.6.5 氧化铁指标 |
| 4.6.6 土壤质地信息提取 |
| 4.7 沙漠化定量评价遥感信息模型的建立 |
| 4.8 精度评价 |
| 4.9 结论 |
| 5 基于多特征的高光谱遥感信息提取模型研究 |
| 5.1 影像数据选取 |
| 5.2 地物分类体系 |
| 5.3 基于多特征的地物分层次提取模型 |
| 5.3.1 地物反射率光谱分析 |
| 5.3.2 地物纹理特征提取 |
| 5.3.3 基于空间信息的植被分类模型 |
| 5.3.4 精度评价 |
| 5.4 基于改进BP神经网络模型的树种信息提取技术 |
| 5.4.1 树种光谱分析 |
| 5.4.2 改进BP神经网络模型 |
| 5.4.3 精度评价 |
| 5.5 结论 |
| 6 沙漠化现状定量评价高光谱遥感信息模型研究 |
| 6.1 野外调查 |
| 6.2 评价指标选取 |
| 6.3 评价方法 |
| 6.4 高光谱遥感评价因子定量化 |
| 6.4.1 最优植被盖度估测模型选取及植被盖度信息提取 |
| 6.4.2 基于高光谱特征参数的森林蓄积量遥感估算模型 |
| 6.4.3 基于植被光谱信息剔除的土壤含水量预测模型 |
| 6.4.4 基于MNF和PC回归的土壤含沙量估测模型 |
| 6.4.5 氧化铁指标 |
| 6.4.6 土壤质地信息提取 |
| 6.5 沙漠化定量评价遥感信息模型的建立 |
| 6.6 精度评价 |
| 6.7 结论 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 讨论及展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（6）蒙古国沙质荒漠化对中国北方沙质荒漠化影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和课题来源 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 课题来源 |
| 1.2 荒漠化的概念和分类 |
| 1.2.1 荒漠化的含义 |
| 1.2.2 荒漠化的主要类型 |
| 1.2.3 荒漠化的原因 |
| 1.2.4 荒漠化的危害 |
| 1.3 国内外的研究进展 |
| 1.3.1 荒漠化现状 |
| 1.3.2 国外研究进展 |
| 1.3.3 国内研究进展 |
| 1.4 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容与方法 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 第2章 研究区概况和数据源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然环境概况 |
| 2.1.3 社会经济 |
| 2.2 数据源 |
| 2.2.1 数据源的选择 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.2.3 遥感信息专题因子提取 |
| 2.2.4 其他数据获取 |
| 第3章 蒙古国沙质荒漠化变化研究 |
| 3.1 沙质荒漠化分布现状 |
| 3.2 沙质荒漠化变化规律研究 |
| 3.3.1 沙质荒漠化面积变化 |
| 3.3.2 动态度 |
| 3.3.3 转移矩阵 |
| 3.3.4 空间动态变化强度 |
| 3.3.5 重心迁移 |
| 第4章 研究区自然环境因子变化分析 |
| 4.1 气候因子分析 |
| 4.1.1 气候资料来源与预处理 |
| 4.1.2 气候因子的空间插值方法 |
| 4.1.3 气候变化的统计分析方法 |
| 4.2 气候变化趋势 |
| 4.2.1 气温年变化 |
| 4.2.2 降水年变化 |
| 4.2.3 干旱指数 |
| 4.3 地形因子分析 |
| 第5章 蒙古国荒漠化与中国北方荒漠化的响应关系 |
| 5.1 中国北方农牧交错带荒漠化现状 |
| 5.2 蒙古国荒漠化是北方沙尘暴天气的主要沙源 |
| 5.2.1 沙尘暴天气及其传输的主要路径 |
| 5.2.2 蒙古气旋 |
| 5.2.3 主要沙源地 |
| 5.3 中国沙尘暴气候分析 |
| 5.3.1 我国北方春季沙尘年均分布情况 |
| 5.3.2 我国北方沙尘暴年际变化趋势 |
| 5.4 综合分析 |
| 第6章 结论与思考 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 思考 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）新疆土地沙漠化监测与预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 沙漠化含义 |
| 1.2.2 沙漠化成因 |
| 1.2.3 沙漠化监测研究进展 |
| 1.2.4 沙漠化预警研究进展 |
| 1.3 关键科学问题 |
| 1.4 研究的内容和方法 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 主要研究方法 |
| 1.5 论文技术路线及框架 |
| 1.5.1 技术路线 |
| 1.5.2 论文总体框架 |
| 1.6 小结 第二章 沙漠化监测预警的基本理论 |
| 2.1 沙漠化内涵 |
| 2.2 沙漠化的监测 |
| 2.2.1 监测指标 |
| 2.2.2 监测方式 |
| 2.3 沙漠化分级 |
| 2.4 沙漠化预警 |
| 2.4.1 预警分类 |
| 2.4.2 预警方法 |
| 2.4.3 预警模型 |
| 2.5 小结 第三章 研究区概况 |
| 3.1 地理位置 |
| 3.2 地形、地貌 |
| 3.3 土壤、植被 |
| 3.3.1 土壤类型 |
| 3.3.2 植被类型 |
| 3.4 气候、水文 |
| 3.4.1 气候 |
| 3.4.2 水文 |
| 3.5 社会经济 |
| 3.6 沙漠化概况 |
| 3.6.1 新疆沙漠化程度 |
| 3.6.2 新疆沙漠化主要形式 |
| 3.6.3 沙漠化发生的主要区域 |
| 3.7 本章小结 第四章 新疆土地沙漠化监测 |
| 4.1 风沙活动的远距离自动监测 |
| 4.1.1 自动集沙仪的研制 |
| 4.1.2 传感器选择与采集器设计 |
| 4.1.3 数据的远距离传输、存储和发布 |
| 4.2 土壤水分监测 |
| 4.2.1 研究区概况 |
| 4.2.2 研究方法 |
| 4.2.3 结果与分析 |
| 4.3 土地沙漠化遥感监测 |
| 4.3.1 MODIS 数据简介 |
| 4.3.2 NDVI 监测沙漠化的可行性分析 |
| 4.3.3 基于 MODIS 的新疆沙漠化监测 |
| 4.4 小结 第五章 新疆土地沙漠化预警 |
| 5.1 沙漠化预警理论框架与模型构建 |
| 5.1.1 沙漠化预警的理论框架 |
| 5.1.2 沙漠化累加预警模型的构建 |
| 5.2 沙漠化状态的预测与预警 |
| 5.2.1 灰色预测的基本原理 |
| 5.2.2 基于栅格的 NDVI 预测 |
| 5.2.3 沙漠化状态的预测与警度 |
| 5.3 沙漠化的损失风险预警 |
| 5.3.1 沙漠化损失风险 |
| 5.3.2 沙漠化损失风险预警模型 |
| 5.3.3 沙漠化损失风险预警 |
| 5.4 小结 第六章 沙漠化预警的实现与发布 |
| 6.1 系统需求分析及功能设计 |
| 6.2 数据库建设 |
| 6.3 预警模型实现 |
| 6.4 预警信息网络发布 |
| 6.5 本章小结 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.1.1 论文的主要结论 |
| 7.1.2 论文的创新点 |
| 7.2 研究展望 参考文献 图索引 表索引 博士期间发表的论文与参与的课题 致谢 |
（8）巴丹吉林沙漠边缘地区近20年土地沙漠化遥感监测研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 Abstract 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题依据 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题依据 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 沙漠化概念 |
| 1.2.2 沙漠化土地分级 |
| 1.2.3 沙漠化遥感监测方法 |
| 1.3 研究目的、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 第二章 数据资料与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据资料 |
| 2.2.1 野外调查试验数据 |
| 2.2.3 遥感数据 |
| 2.2.4 其他数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 野外典型区调查与试验 |
| 2.3.2 遥感影像预处理 |
| 2.3.3 沙漠化遥感监测定量指标反演 第三章 沙漠化土地光谱特征 |
| 3.1 试验方法与数据获取 |
| 3.1.1 野外光谱测量 |
| 3.1.2 数据预处理 |
| 3.2 沙漠化土地光谱特征分析 |
| 3.2.1 沙漠化土地光谱机理 |
| 3.2.2 沙面光谱特征 |
| 3.2.3 不同植被覆盖度沙漠化土地光谱特征 |
| 3.3 沙漠化土地光谱响应机制 |
| 3.4 小结 第四章 沙漠化遥感监测方法对比分析 |
| 4.1 数据及处理 |
| 4.1.1 野外调查 |
| 4.1.2 影像预处理 |
| 4.1.3 地表参量求解 |
| 4.2 信息提取 |
| 4.2.1 监督分类法 |
| 4.2.2 决策树分类法 |
| 4.2.3 沙漠化指数法 |
| 4.2.4 特征空间法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 精度评价 |
| 4.3.2 对比分析 |
| 4.4 小结 第五章 近20年沙漠化时空变化及驱动力 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.1.1 监测范围确定 |
| 5.1.2 遥感数据及其预处理 |
| 5.1.3 沙漠化土地信息提取 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 土地沙漠化现状及空间分布 |
| 5.2.2 沙漠化土地时空动态变化 |
| 5.3 沙漠化时空变化驱动力 |
| 5.3.1 自然因素 |
| 5.3.2 人为因素 |
| 5.4 小结 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新 |
| 6.3 问题与展望 参考文献 图表目录 在学期间的研究成果 致谢 |
（9）青海共和盆地荒漠化评价与景观动态研究（论文提纲范文）
| 摘要 ABSTRACT 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 荒漠化评价研究进展 |
| 1.2.1 荒漠化的概念 |
| 1.2.2 国外荒漠化研究进展 |
| 1.2.3 国内荒漠化研究进展 |
| 1.2.4 荒漠化评价基本问题的探讨 |
| 1.2.5 荒漠化评价中存在的主要问题 |
| 1.3 景观生态学的基本原理与研究进展 |
| 1.3.1 景观异质性 |
| 1.3.2 景观格局 |
| 1.3.3 等级理论 |
| 1.3.4 尺度 |
| 1.3.5 干扰 |
| 1.3.6 景观格局与生态过程 |
| 1.3.7 景观动态研究进展 |
| 1.3.8 干旱、半干旱区的景观动态研究 |
| 1.4 青海共和盆地研究现状 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 关键科学问题 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候 |
| 2.1.3 土壤 |
| 2.1.4 植被 |
| 2.1.5 水文 |
| 2.1.6 沙地的形成 |
| 2.2 社会经济概况 第三章 研究方法 |
| 3.1 野外调查 |
| 3.1.1 样方设置 |
| 3.1.2 植物群落调查方法 |
| 3.1.3 植被生物量调查 |
| 3.1.4 土壤调查及土壤样品处理 |
| 3.2 植被与土壤数据处理 |
| 3.3 遥感数据处理 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 数据处理 |
| 3.4 景观格局分析 |
| 3.4.1 景观组成结构及变化 |
| 3.4.2 景观格局指数选取 |
| 3.5 社会经济数据收集与分析 第四章 共和盆地植物群落物种组成与数量分类 |
| 4.1 植物群落的物种组成 |
| 4.1.1 科、属、种组成 |
| 4.1.2 物种的生活型组成 |
| 4.1.3 物种的水分生态型组成 |
| 4.2 植物群落的数量分类 |
| 4.2.1 重要值的计算 |
| 4.2.2 植物群落基本特征 |
| 4.2.3 分类结果验证 |
| 4.3 小结 第五章 共和盆地荒漠化评价 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 植被退化梯度分析 |
| 5.2.1 不同退化梯度的植物群落 |
| 5.2.3 不同类型群落植被特征 |
| 5.2.4 不同退化梯度群落的土壤理化性质分析 |
| 5.3 荒漠化评价指标 |
| 5.3.1 荒漠化评价指标间的相关性分析 |
| 5.3.2 荒漠化评价指标的因子分析 |
| 5.3.3 荒漠化评价指标体系 |
| 5.4 小结 第六章 共和盆地景观分类与制图 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 景观分类系统 |
| 6.2.1 景观分类的原则 |
| 6.2.2 景观分类系统的建立 |
| 6.2.3 景观要素类型的基本特征 |
| 6.3 解译标志的建立 |
| 6.4 景观制图 |
| 6.5 小结 第七章 共和盆地荒漠化景观动态分析 |
| 7.1 共和盆地景观动态 |
| 7.1.1 景观要素类型面积变化 |
| 7.1.2 景观格局变化 |
| 7.2 共和盆地草地景观动态分析 |
| 7.3 景观要素的时空动态分析 |
| 7.4 荒漠化发展状况分析 |
| 7.5 小结 第八章 共和盆地荒漠化成因分析 |
| 8.1 自然因素对荒漠化扩张的影响 |
| 8.2 社会经济因素对荒漠化扩张的影响 |
| 8.3 荒漠化影响因子主成分分析 |
| 8.4 当地发展生产的建议 |
| 8.5 小结 第九章 结论与讨论 |
| 9.1 主要研究结论 |
| 9.1.1 植物群落特征 |
| 9.1.2 景观动态 |
| 9.1.3 景观格局和景观过程 |
| 9.1.4 荒漠化的原因 |
| 9.2 问题与讨论 参考文献 附录 在读期间参与的科研项目 发表的学术论文与研究成果 致谢 |
（10）乌兰布和沙漠及周边地区土地利用与土地覆盖变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 相关概念 |
| 1.1.1 荒漠与荒漠化 |
| 1.1.2 土地利用与土地覆盖 |
| 1.2 土地利用与土地覆盖变化研究综述 |
| 1.2.1 国外LUCC研究现状 |
| 1.2.2 国内LUCC研究现状 |
| 1.2.3 目前LUCC研究存在的问题 |
| 1.3 研究背景、意义、内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究背景及意义 |
| 1.3.2 研究内容和方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 研究区概况与生态区划 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然环境 |
| 2.1.3 社会经济状况 |
| 2.2 研究区生态区划 |
| 2.2.1 生态区划概述 |
| 2.2.2 生态分区的目的与原则 |
| 2.2.3 生态分区的方法与结果 |
| 2.2.4 各分区的主要特点 |
| 3 研究区土地利用与土地覆盖格局分析 |
| 3.1 土地利用/土地覆盖数据的分类方案 |
| 3.2 景观格局指数的计算 |
| 3.3 景观格局分析 |
| 3.3.1 整个研究区域 |
| 3.3.2 河套平原区 |
| 3.3.3 鄂尔多斯高原区 |
| 3.3.4 银川平原区 |
| 3.3.5 阿拉善高原区 |
| 3.4 土地利用格局的地区差异 |
| 3.4.1 景观破碎化指数 |
| 3.4.2 斑块形状类指数 |
| 3.4.3 多样性类指数 |
| 3.5 小结 |
| 4 研究区土地利用与土地覆盖变化动态分析 |
| 4.1 河套平原区 |
| 4.1.1 土地利用总体变化 |
| 4.1.2 土地利用变化速率 |
| 4.1.3 土地利用类型变化的方向 |
| 4.2 鄂尔多斯高原区 |
| 4.2.1 土地利用总体变化 |
| 4.2.2 土地利用类型的动态度变化 |
| 4.2.3 土地利用类型转化的方向 |
| 4.3 银川平原区 |
| 4.3.1 土地利用总体变化 |
| 4.3.2 土地利用类型的动态度变化 |
| 4.3.3 土地利用类型转化的方向 |
| 4.4 阿拉善高原区 |
| 4.4.1 土地利用总体变化 |
| 4.4.2 土地利用类型的动态度变化 |
| 4.4.3 土地利用类型转化的方向 |
| 4.5 整个研究区土地利用动态变化 |
| 4.5.1 土地利用总体变化 |
| 4.5.2 土地利用类型的动态度变化 |
| 4.5.3 土地利用类型转化的方向 |
| 4.6 小结 |
| 5 研究区植被覆盖度的动态变化 |
| 5.1 数据来源及处理 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.3 植被覆盖度变化的影响因子 |
| 5.3.1 自然因素 |
| 5.3.2 人为因素 |
| 5.4 小结 |
| 6 研究区土地利用与土地覆盖变化的驱动力分析 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.2 结果分析 |
| 6.3 研究区荒漠化因素分析 |
| 6.3.1 自然因素 |
| 6.3.2 人为因素 |
| 6.4 防治荒漠化发生发展的主要对策 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 建议 |
| 7.2.1 研究方法 |
| 7.2.2 防治荒漠化发生发展的主要对策 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
四、基于遥感、GIS的内蒙古沙漠和沙质荒漠化研究（论文参考文献）
- [1]陕北农牧交错带沙地农业利用规模的水资源调控研究[D]. 刘思源. 西安理工大学, 2021
- [2]基于遥感技术的土地荒漠化动态研究 ——以内蒙古自治区为例[D]. 刘小玉. 长安大学, 2018(01)
- [3]基于RS和GIS的磴口县生态环境研究[D]. 李秀明. 中国地质大学(北京), 2016(04)
- [4]科尔沁沙地草原沙化时空变化特征遥感监测及驱动力分析[D]. 李金亚. 中国农业科学院, 2014(10)
- [5]沙漠化现状定量评价遥感信息模型研究[D]. 吴见. 北京林业大学, 2012(09)
- [6]蒙古国沙质荒漠化对中国北方沙质荒漠化影响研究[D]. 孟翔冲. 吉林大学, 2012(09)
- [7]新疆土地沙漠化监测与预警研究[D]. 李诚志. 新疆大学, 2012(11)
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- [9]青海共和盆地荒漠化评价与景观动态研究[D]. 魏婷婷. 中国林业科学研究院, 2011(03)
- [10]乌兰布和沙漠及周边地区土地利用与土地覆盖变化研究[D]. 成军锋. 北京林业大学, 2010(09)