昆明绿色空间解译和物种适生区分布预测

昆明绿色空间的研究方法

 

1)将研究区域的绿色空间进行解译，识别出植被覆盖率较高的区域。

2)通过MaxEnt模型基于关键物种分布数据对关键物种适生区进行识别，同时分析影响物种分布的环境因子。



3)使用InVEST模型对生境质量进行评估。4)将绿色空间、关键物种适生区、生境质量分布进行叠加，分析出昆明市中心城区生物多样性分布格局与分布规律。研究框架如图2所示。

 

2.1绿色空间解译

 

研究基于哨兵2号卫星遥感影像对中心城区绿色空间进行解译[31]。首先，将L1C级别的卫星遥感影像进行大气校正，得到L2A级别的遥感影像。通过红外波段与近红外波段计算出NDVI(归一化植被指数)，选取95%置信区间，计算FCV(植被覆盖率)，根据城市绿色空间相关定义[32]结合研究区实际情况，将植被覆盖率大于0.6的区域提取为绿色空间，计算公式如下：式中，NDVI为归一化植被指数；NIR为近红外波段像素值；RED为红波段像素值；NDVImin为归一化植被指数最小值；NDVImax为归一化植被指数最大值。

 

2.2关键物种适生区分布预测

 

采用MaxEnt3.4.4对昆明市中心城区关键物种潜在分布热点进行预测，最大熵模型是一种从不完全信息进行预测或推断的通用方法，通过利用物种已有分布数据和相关环境变量来进行预测[33]。将关键物种分布数据(.csv文件)和环境数据(表1，19个生物气候数据、坡度、坡向、海拔、距河流、水体距离及NDVI数据转换为.asc文件)，导入软件。随机选择25%的数据作为测试数据，验证方法为Bootstrap。重复次数为10次，迭代次数为1000次[34]。

利用刀切法(Jackknife)来检测环境因子的重要性[20]。并使用受试工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估模型预测的准确度，0.75