工业化区域撂荒耕地空间格局演变及影响因素分析

F301.2; 该文以箱包产业发展迅速的河北省高碑店市为研究区,基于1999－2001年、2007－2009年、2015－2017年间18期Landsat TM/OLI数据,采用CART决策树分类方法提取出研究区的撂荒耕地范围并分析其空间格局变化及影响因素.研究表明:1)对CART决策树分类结果进行精度验证,18期影像的分类精度介于87.5%～96.4%之间,可以满足本研究的精度要求.2)高碑店市耕地撂荒类型以季节性(春季)撂荒为主,并且季节性撂荒和常年撂荒的耕地面积均呈现出逐渐减少的趋势.3)耕地撂荒的主要形式由大规模集中式撂荒向小规模分散式撂荒转变.4)农村工业发展是导致耕地撂荒的主要驱动...

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Published in农业工程学报 Vol. 35; no. 15; pp. 246 - 255
Main Authors 张天柱, 张凤荣, 黄敬文, 李超, 张佰林
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 自然资源部农用地质量与监控重点实验室,北京 100193%天津工业大学经济与管理学院,天津,300387 01.08.2019
中国农业大学土地科学与技术学院,北京 100193
Subjects
abandonment of arable land
CART decision tree
CART决策树
耕地撂荒
remote sensing
遥感
rural areas
classification
农村
分类
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Summary:F301.2; 该文以箱包产业发展迅速的河北省高碑店市为研究区,基于1999－2001年、2007－2009年、2015－2017年间18期Landsat TM/OLI数据,采用CART决策树分类方法提取出研究区的撂荒耕地范围并分析其空间格局变化及影响因素.研究表明:1)对CART决策树分类结果进行精度验证,18期影像的分类精度介于87.5%～96.4%之间,可以满足本研究的精度要求.2)高碑店市耕地撂荒类型以季节性(春季)撂荒为主,并且季节性撂荒和常年撂荒的耕地面积均呈现出逐渐减少的趋势.3)耕地撂荒的主要形式由大规模集中式撂荒向小规模分散式撂荒转变.4)农村工业发展是导致耕地撂荒的主要驱动因素,距离产业中心越近的地区其耕地撂荒率越高;交通条件及耕作半径也在一定程度上影响耕地撂荒,但其影响程度逐年减弱;作物收益水平差距导致耕地撂荒呈现出季节性差异,而耕地流转能有效抑制当地耕地撂荒现象.该研究结果能为全国其他类似地区的撂荒耕地研究提供参考,并对制定保障国家粮食安全以及促进区域可持续发展的相关政策提供依据.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2019.15.031