Effects of Coffee Management on Deforestation Rates and Forest Integrity

Knowledge about how forest margins are utilized can be crucial for a general understanding of changes in forest cover, forest structure, and biodiversity across landscapes. We studied forest‐agriculture transitions in southwestern Ethiopia and hypothesized that the presence of coffee (Coffea arabica)decreases deforestation rates because of coffee's importance to local economies and its widespread occurrence in forests and forest margins. Using satellite images and elevation data, we compared changes in forest cover over 37 years (1973–2010) across elevations in 2 forest‐agriculture mosaic landscapes (1100 km² around Bonga and 3000 km² in Goma‐Gera). In the field in the Bonga area, we determined coffee cover and forest structure in 40 forest margins that differed in time since deforestation. Both the absolute and relative deforestation rates were lower at coffee‐growing elevations compared with at higher elevations (?10/20% vs. ?40/50% comparing relative rates at 1800 m asl and 2300–2500 m asl, respectively). Within the coffee‐growing elevation, the proportion of sites with high coffee cover (>20%) was significantly higher in stable margins (42% of sites that had been in the same location for the entire period) than in recently changed margins (0% of sites where expansion of annual crops had changed the margin). Disturbance level and forest structure did not differ between sites with 30% or 3% coffee. However, a growing body of literature on gradients of coffee management in Ethiopia reports coffee's negative effects on abundances of forest‐specialist species. Even if the presence of coffee slows down the conversion of forest to annual‐crop agriculture, there is a risk that an intensification of coffee management will still threaten forest biodiversity, including the genetic diversity of wild coffee. Conservation policy for Ethiopian forests thus needs to develop strategies that acknowledge that forests without coffee production may have higher deforestation risks than forests with coffee production and that forests with coffee production often have lower biodiversity value. Efectos de la Administración Cafetalera sobre las Tasas de Deforestación y la Integridad de los Bosques     

基于遥感和GIS的青藏铁路生态累积效应研究

采用遥感和GIS技术,通过生态系统功能偏离累积指数、景观格局干扰累积指数、植被退化指数、生态阻隔累积指数和区域生态累积效应指数研究青藏铁路建设和运营对沿线生态系统的累积影响.结果表明,铁路建设和运营对沿线0～1 km直接影响区的生态服务功能、景观格局、植被覆盖和生态流均造成一定的累积影响,但以景观格局和生态流受到的影响最大,且对拉萨至唐古拉段的影响大于唐古拉至格尔木段,主要表现为对农田、草地、河流湿地和荒漠生态系统的影响.从铁路沿线＞1～5和＞5～10 km范围的间接或协同累积影响来看,拉萨至唐古拉段明显高于唐古拉至格尔木段.铁路建设运营对＞1～5 km范围的农田、荒漠和河流湿地生态系统仍存在一定负面影响,且以农田生态系统受到的负面累积影响最大,主要表现为拉萨和格尔木城市扩张对农田生态系统的干扰和占用.     

应用遥感技术确定钉螺生态环境分布区的研究

根据血吸虫病的中间宿主钉螺的生态环境在遥感图象上显示的综合信息,揭示出它们之间的相关规律.通过试验,首次建立了系统的钉螺生态环境区的判译标志,将遥感技术用于医学领域.西昌试验区吻合率为83.4％—100％;成都平原试验区吻合率大于90％,三峡新区达86％.     

黄河口毛蚶生境区与资源的遥感信息解译研究

作者借助于卫星CCT数据进行了人-机对话式信息比值处理,获取了河口区高浓度的悬浮泥沙涡旋水体信息,并与现场考察资料相对证,发现其有规律的出现与输移。为此,结合毛蚶的生活习性,确认黄河入海泥沙扩散对黄河口及其邻近水域毛蚶的资源分布有直接的影响。预测了未来20年内研究区毛蚶场的扩大趋势及其范围。     

塔里木盆地北缘盐渍地遥感调查及成因分析——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例

土壤盐渍化严重威胁着干旱区绿洲的稳定与可持续发展，因此监测盐渍地的分布范围和程度以及分析其成因有着重要的意义。以塔里木盆地北缘盐渍地普遍发育区域渭干河-库车河三角洲绿洲为例，利用TM遥感影像，在野外调查的基础上，采用监督分类中的波谱角度分类法进行了盐渍地调查研究。该方法对盐渍地的提取精度可达到92％左右，是干旱区盐渍地监测的一种有效方法。在此基础上分析了渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍地的分布范围与程度，并结合气候、地貌、水文、人类活动等因素，对盐渍化成因进行了讨论。结果表明：干旱荒漠气候是形成盐渍地的前提条件，母岩和母质含盐是形成盐渍地的物质基础，地表水和地下水的补给是形成盐渍地的动力，人为因素是形成灌区次生盐渍地的重要条件。     

面向防洪救灾的人口空间分布模拟——以大安市为例

人是最重要的受灾体，准确的人口空间模拟是衡量洪涝灾情和实施防灾救灾的重要依据。利用遥感数据模拟人口空间分布需解决两大难题：（1）居民地类型、面积、位置的精确获取；（2）居民地类型、面积与人口数量的关系。基于地理意义和数学意义，对经典的城市人口一面积异速生长模型进行了扩展，导出了城乡人口一面积统一模型；并以大安市为例，建立了居民地分类体系，以1：5万地形图为辅助数据，利用ETM影像提取居民地信息，在上述模型的基础上建立了人口分布的反演模型，模拟人口的空间分布。通过精度评价，进一步证明了基于遥感数据的人口统计数据空间化的研究思路是切实可行的。     

Remote sensing-based neural network mapping of tsunami damage in Aceh, Indonesia

In addition to the loss of human life, the tsunami event of 26 December 2004 caused extensive damage to coastal areas. The scale of the disaster was such that remote sensing may be the only way to determine its effects on the landscape. This paper presents the results of a neural network-based mapping of part of the region of Aceh, Sumatra. Before-and-after satellite imagery, combined with a novel neural network methodology, enabled a characterisation of landscape change. The neural network technique used a threshold of acceptance for identification, in combination with a bootstrapped identification method for identifying problem pixels. Map analysis allowed identification of urban areas that were inaccessible by road, and which aid agencies could therefore only reach by air or sea. The methods used provide a rapid and effective mapping ability and would be a useful tool for aid agencies, insurance underwriters and environmental monitoring.     

基于层次分析（AHP）的山东林火风险区划研究

利用RS和GIS构建山东森林火险区划模型,模型采取4类指标:第一类是森林火灾发生和蔓延的气象条件,选用代表干湿状态的多年近地面平均气温和近地面空气比湿;第二类是森林燃烧物质基础,林火行为主体的森林植被类型和植被覆盖度;第三类是高程、坡度和坡向等森林火灾发生和蔓延的地形条件;第四类是距居民点距离、距道路距离和人口素质(农民纯收入指数)等火源条件。分析2001-2010年10年间各类指标因子与火点分布关系,利用层次分析法(AHP)确定火险因子权重构建了山东林火风险区划,用2011-2012年火烧迹地信息进行验证,其中火点落在大于或高于三级占到了95%以上。     

SWDC数字航空摄影仪在特大地震灾害中的应用

我国是一个自然灾害频发的国家,汶川大地震产生的巨大破坏将国家减灾救灾的战略需求提到了更高的地位.利用国产SWDC数字航空摄影仪等航空遥感平台,在灾前预警、灾中应急和灾后重建等不同阶段获取及时、准确、有效的灾害数据,是减灾救灾的重要组成内容.阐述了SWDC在灾中应急与灾后详评估中采用的技术方案,并于2008年5月16日、18日、21日三次获取了北川、平武、安县和青川等县市的航空遥感影像,制作了北川县地质灾害分布图、灾区公路损毁分布图等图件.在此基础上,对SWDC的数据快速获取能力和高精度的灾害详评估进行了着重论述.最后,分析了灾害应急航空遥感数据处理的现状,对各种处理手段进行了对比分析,并对航空遥感的未来发展进行了展望.     

基于遥感参数特征空间的福建省干旱监测

归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)是描述地表特征的两个重要参数,通过新型的MODIS卫星数据反演得到NDVI和LST,采用基于NDVI-IST特征空间的条件植被温度指数(VTCI)模型,对2001-2002年福建省发生的严重秋冬春连续干旱灾害进行了监测验证,并利用气象观测数据对VTCI模型临测结果进行了分析.研究结果表明:VTCI模型能够真实地反映地表水分供应状况,能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,VTCI值越小表示干旱灾害越严重.当旬的VTCI平均值与前一旬的降水量有着较高的相关性,利用VTCI模型能够近实时进行干旱监测,具有较高的业务化应用前景.