汪 慶, 董 斌, 李欣陽, 盛書薇, 李 鑫, 楊少文

(安徽農業(yè)大學 理學院, 安徽 合肥 230036)

基于TM影像的升金湖濕地生態(tài)安全研究

汪 慶, 董 斌, 李欣陽, 盛書薇, 李 鑫, 楊少文

(安徽農業(yè)大學 理學院, 安徽 合肥 230036)

[目的] 分析安徽省升金湖濕地景觀格局動態(tài)變化過程,建立升金湖濕地生態(tài)安全(PSR)模型,并探討其驅動力,為進一步開展升金湖濕地保護及其恢復研究提供科學依據(jù)。[方法] 在遙感和GIS技術支持下,用1986,2003,2011年的3期TM影像為基本信息源進行分析。[結果] 景觀格局變化幅度較大,草地和水域面積減幅較顯著;多樣性指數(shù)呈上升趨勢而優(yōu)勢度指數(shù)呈下降趨勢,破碎化程度加劇,斑塊類型呈多樣性發(fā)展;隨著景觀破碎化程度增強,斑塊數(shù)增加,將造成濕地生態(tài)系統(tǒng)片斷化越嚴重,也會影響到濕地的調蓄能力,改變整個濕地的水文情勢,減弱濕地的生態(tài)效益;另外,景觀格局變化下的濕地生態(tài)安全指數(shù)趨于逐年下降狀態(tài),濕地生態(tài)安全形式處于預警狀態(tài),形勢不容樂觀。[結論] 近年來,隨著經濟的發(fā)展，人口數(shù)量的增加，圍墾等活動的加劇,人類活動對研究區(qū)的改造導致了自然濕地面積相對減少,升金湖濕地生態(tài)功能不斷下降,經濟增長和人口增長成為濕地格局變化主要驅動力。

升金湖濕地; 土地利用; 景觀格局; 驅動力; PSR模型; 升金湖

濕地生態(tài)系統(tǒng)是一個生物多樣性豐富和人類賴以生存和發(fā)展的自然景觀[1]。被譽為“地球之腎”、“生命搖籃”、“文明的發(fā)源地”和“物種的基因庫”。因而在世界自然保護區(qū)大綱中，濕地與森林、海洋一起并列為全球三大生態(tài)系統(tǒng)[2]。濕地生態(tài)系統(tǒng)是最具生產力的，最多樣化的生態(tài)系統(tǒng)之一，它為野生動物提供重要的棲息地。但是，快速城市化和飛速的經濟發(fā)展導致濕地嚴重退化[3]。

生態(tài)安全主要研究人與生態(tài)環(huán)境的相互協(xié)調，所以生態(tài)安全評價應從生態(tài)系統(tǒng)與社會經濟的協(xié)調出發(fā)，分析人與自然之間的各種作用機制[4]。目前，國內外針對不同的濕地類型開展了生態(tài)安全研究，1990年美國環(huán)保署(USEPA)啟動了環(huán)境監(jiān)測評價計劃(EMAP)，用于監(jiān)測和評價河流、湖泊濕地的狀態(tài)和趨勢[5]；20世紀90年代英國開展了“河流健康”一系列措施(SERCON)，評價河流濕地的自然價值[6]；21世紀初期，中國長江水利委員會提出了總目標層、系統(tǒng)層、狀態(tài)層和要素層4級構成的健康長江流域評價指標體系。目前國內外學者從生態(tài)服務價值、生態(tài)風險及其生態(tài)環(huán)境影響等方面對濕地生態(tài)安全評價做了大量研究：蔣衛(wèi)國等[7]對洞庭湖濕地生態(tài)系統(tǒng)進行綜合評價研究，高占國等[8]基于多尺度生態(tài)系統(tǒng)對寧波市進行健康綜合評價。Conway TM等[9]研究在城市化下的區(qū)域土地利用政策生態(tài)系統(tǒng)模型，Saroinsong F.等[10]研究了農業(yè)景觀規(guī)劃土地資源信息系統(tǒng)的實際應用。Aiping等[11]運用GIS和FRAGSTAT軟件來計算若爾蓋縣地區(qū)的土地利用/覆蓋變化(LUCC)。

盡管國外理論界對土地利用與生態(tài)安全關系研究相對成熟，但針對景觀尺度上研究自然—經濟—社會因子與生態(tài)系統(tǒng)之間反饋機制的案例較少[12]。本項目選擇升金湖濕地保護區(qū)為研究對象，利用TM遙感影像，在遙感和GIS技術支持下，提取景觀空間數(shù)據(jù)，運用景觀格局指數(shù)、社會經濟因子構建濕地生態(tài)安全模型，將有助于從整體上掌握自然—經濟—社會協(xié)同作用對景觀格局影響，進而了解濕地生態(tài)安全狀況和生態(tài)演變趨勢，構建生態(tài)安全的評價指標體系，并運用層次分析法對升金湖濕地進行生態(tài)安全評價，以期為進一步開展升金湖濕地保護及其恢復研究提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

升金湖國家自然保護區(qū)位于安徽省西南部，長江南岸池州市境內(東經116°55′—117°15′，北緯30°15′—30°30′)。升金湖地區(qū)的區(qū)域面積約33 340 hm2，氣候屬亞熱帶季風氣候，特點是四季分明、光照充足，雨量充沛。多年平均降雨量1 554.4 mm，多年平均氣溫16.14 ℃。

優(yōu)越的地理位置和豐厚的資源使得升金湖成為池州市農業(yè)主產區(qū)和人口集中區(qū)域。近年來，湖區(qū)人民經濟來源主要依賴于濕地資源的利用，特別是湖區(qū)的養(yǎng)殖業(yè)。該區(qū)域受到人為干擾較大，在帶來經濟利益的同時，也造成了一定的環(huán)境問題，尤其對于濕地野生動物的棲息地造成不可預估的影響。

2 材料和方法

2.1 數(shù)據(jù)源的選擇

為分析升金湖濕地格局變化，選擇1986年7月,2003年7月,2011年8月(月平均降雨量分別為173，171和170 mm)3期TM影像，其空間分辨率為30 m。該項目通過Erdas Imagine，GIS，F(xiàn)ragstat等軟件技術支持，利用部分Spot 5高清影像和1∶1萬地形圖比對。

本文按照濕地景觀類型并結合野外實地調查(取樣300個點)，計算景觀格局指數(shù)。根據(jù)2個不同時期的濕地土地利用類型現(xiàn)狀分布計算出不同時期土地利用類相面積所占比率變化(如表1所示)。社會經濟數(shù)據(jù)來源于《池州市統(tǒng)計年鑒》和《安徽省統(tǒng)計年鑒》。

表1 1986，2003和2011年升金湖濕地不同時期的土地利用類型面積所占比率變化 %

從表1可以看出：升金湖保護區(qū)主要土地覆被類型是耕地，占地面積接近40%，其次是水域和林地，建設用地、草地、園地、交通用地和未利用地比重不大。近25 a來，升金湖保護區(qū)各土地利用類型的面積發(fā)生了不同程度的增減變化。表1顯示，1986年，各土地利用類型面積由大到小的排序是：耕地>水域>林地>未利用地>草地>園地>建設用地>交通用地；而到了2003年，各土地利用類型面積由大到小的排序則是：耕地>水域>林地>建設用地>交通用地>未利用地>草地>園地；2011年交通用地超出建設用地，草地降至同期最低。

由此可見，從1986年至今，升金湖保護區(qū)各類土地利用類型面積都發(fā)生了不同程度的消長變化。其中耕地、草地和未利用土地面積減少，林地、園地、交通用地和建設用地面積增加，水域面積變化不大。面積變化最大的是建設用地，最小的是水域。各景觀類型面積變化量由大到小的排序是：建設用地>園地>交通用地>草地>未利用地>林地>耕地>水域。升金湖保護區(qū)建設用地與交通用地的面積急速增加，而草地的銳減對湖區(qū)動植物的棲息地造成了不利的影響。

2.2 景觀指數(shù)類型的選取

景觀格局指數(shù)以高度濃縮信息量來反映景觀格局信息，同時也反映景觀結構組成、景觀格局和空間配置的靜態(tài)量化指標，因此，定量地分析景觀格局是景觀生態(tài)學的一個核心研究內容[12]。根據(jù)本文研究內容，挑選試驗需要的景觀格局指數(shù)定量分析研究區(qū)域的時空動態(tài)變化。選取景觀多樣性指數(shù)、優(yōu)勢度指數(shù)、破碎度指數(shù)、斑塊數(shù)目、斑塊分維數(shù)和香農均勻度指數(shù)，從景觀的角度分析濕地動態(tài)變化及其發(fā)展趨勢。具體景觀指數(shù)的公式、概念及其生態(tài)學意義請參考有關文獻[13-15]。

表2 1986，2003和2011年升金湖濕地地區(qū)景觀格局指數(shù)

從表2可以看出，研究區(qū)域在近25 a間斑塊數(shù)變化和景觀破碎度值變化趨勢完全一致：2011年>2003年>1986年，呈緩慢上升的趨勢。2011年值最高，1986值最低，反映出1986—2011年外界干擾對升金湖濕地景觀格局影響強烈，使2011年斑塊數(shù)和破碎度均最高。隨著景觀破碎化程度增強，斑塊數(shù)增加，將造成濕地生態(tài)系統(tǒng)片斷化越嚴重，也會影響到濕地的調蓄能力，改變整個濕地的水文情勢，減弱濕地的生態(tài)效益。景觀多樣性指數(shù)有所增加，景觀多樣性指數(shù)的不斷變化，使各景觀類型產生鑲嵌、分割、破碎、縮減和損耗等空間過程，從而造成整體景觀格局的異質性越來越高；景觀優(yōu)勢度指數(shù)下降與均勻度指數(shù)的上升表明了水域和耕地被其他景觀類型所替代，造成自然濕地水域面積萎縮，濕地生態(tài)安全形勢不容樂觀。

綜上所述，近25 a的土地利用格局變化明顯，人類活動影響該區(qū)域的土地利用格局。不僅如此，景觀格局變化造成的濕地生態(tài)安全形勢不容忽視，本文基于PSR模型對升金湖區(qū)域生態(tài)安全進行系統(tǒng)研究。通過濕地生態(tài)安全與景觀格局有機結合，分析升金湖濕地土地利用景觀格局變化驅動力。

2.3 濕地生態(tài)安全評價及其驅動力分析

濕地生態(tài)安全是指濕地生態(tài)系統(tǒng)的結構是否受到破壞，其生態(tài)功能是否受到損害。當濕地生態(tài)系統(tǒng)所提供服務的質量或數(shù)量出現(xiàn)異常時，則表明該系統(tǒng)的生態(tài)安全受到了威脅，即處于“生態(tài)不安全”狀態(tài)[16]。研究生態(tài)安全評價指標主要是根據(jù)經濟合作發(fā)展組織(OECD)的PSR系統(tǒng)“壓力—狀態(tài)—響應”。“壓力”指標是指直接施加壓力，根據(jù)環(huán)境因子人類活動，如廢物排放，處理，公路網絡密度，煤炭開采；“狀態(tài)”是指環(huán)境的當前狀態(tài)和未來的發(fā)展趨勢，如污染物濃度，品種?！绊憫笔侵敢幌盗协h(huán)保政策，其中提到的指標部分在環(huán)境治理的過程中不斷演變。運用PSR模型對升金湖進行評價，可以直接有效的反映區(qū)域安全形勢，為升金湖濕地生態(tài)保護提供決策依據(jù)。

2.3.1 濕地安全評價指標選取 基于PSR模型選取適于該項目的19個獨立指標，并通過層次分析法軟件獲得各指標權重用于生態(tài)安全分析(表3)。具體指標的選擇，本文參考關于生態(tài)安全的國內外項目評價方法并征詢了32位專家意見，判斷矩陣一致性數(shù)值為0.012。濕地景觀格局的變化，通過自然—經濟—社會各驅動因子影響，最終建立濕地生態(tài)安全指標體系。

2.3.2 濕地生態(tài)安全綜合評價 標準化指數(shù)：由于不同指標沒有內在定量關系，彼此沒有可比性，有必要將各指標進行標準化處理。該模型使用以下兩種計算方式：

積極的影響指標：對于某些指標的標準化，其值越大將會帶來積極的濕地生態(tài)安全影響。此外，其值越大，會降低生態(tài)風險值。其標準化的方法是：

(1)

式中：Xi——第i指標因子；Xmax——第i指標的最大值；Xmin——第i指標的最小值。下同。

負面的影響指標：其他指標，其值越大將會帶來更大的負面生態(tài)影響，也會提高濕地生態(tài)風險值。其標準化的方法是：

(2)

綜合指標體系：為了定量評估濕地生態(tài)安全綜合指數(shù)(X)，需要建立可行的評判體系。其中X從0～1不同值所代表濕地生態(tài)安全的不同等級。為了便于分析，將X值分5組：0～0.3，0.3～0.5，0.5～0.6，0.6～0.8，0.8～1這5個健康狀態(tài)，“重度預警”、“中度預警”、“預警”、“較安全”、“安全”進行一一對應[17]。

(3)

式中：X——人工合成的濕地生態(tài)安全評價指數(shù)；Yi——每個指標標準化值；Wi——每個標所代表的權重值；n——總項目數(shù)。

濕地生態(tài)安全指數(shù)是濕地環(huán)境指標，從1986—2011年的發(fā)展趨勢可知：升金湖濕地的安全指數(shù)呈下降趨勢，2011年升金湖濕地生態(tài)安全指數(shù)在0.562左右(表4)。這表明該區(qū)人口經濟等社會壓力加大，景觀破碎化加劇，水文調節(jié)能力降低，濕地生態(tài)系統(tǒng)處于預警狀態(tài)。

表3 升金湖濕地生態(tài)安全指標體系

表4 1986，2003和2011年的濕地安全指數(shù)

2.3.3 濕地土地利用景觀格局驅動力分析 驅動力是導致景觀格局變化的根本因素，它是主要由自然—經濟—社會元素共同改變的結果。升金湖與長江一起組成了世界獨特的江—湖復合型濕地，是中國最重要的生態(tài)系統(tǒng)之一。目前，每年隨季風而來的江水、泥沙和營養(yǎng)物質流入湖中，提供了維持濕地高生產力和生物多樣性的物質基礎。然而，隨著當?shù)鼐用駥Y源利用由傳統(tǒng)低強度轉向掠奪式開發(fā)，升金湖濕地水文動力發(fā)生了改變，同時極大地破壞了生態(tài)系統(tǒng)的平衡，資源的可持續(xù)利用面臨嚴重的威脅。升金湖保護區(qū)景觀格局與濕地生態(tài)安全動態(tài)變化與濕地動植物數(shù)量變化有著內在聯(lián)系和反饋關系。從圖1可以看出，白枕鶴的數(shù)量急劇減少，由1993年的700只減少到2013年的2只；白頭鶴數(shù)量波動較大，2003—2008年急劇下降，到2011年底數(shù)量有所回升數(shù)量為494只；東方白鶴數(shù)量經歷先下降后上升的趨勢，2011年底回到正常水平數(shù)量為251只。

本文通過景觀格局指數(shù)解譯并結合PSR模型對研究區(qū)域進行驅動力調查研究，濕地土地利用景觀變化起主要作用的自然、人為驅動力主要表現(xiàn)為以下幾個方面：

圖1 1993-2011年升金湖濕地國家保護水禽數(shù)量統(tǒng)計

(1) 自然驅動力。自然驅動力會引起區(qū)域景觀變化，研究區(qū)的自然干擾因子主要包括年平均溫度和年平均降雨量，其中，年平均降雨量是自然驅動力的主導因子。升金湖濕地位于長江以南，湖區(qū)的水源來自于天然降雨和河流，此外在長江汛期時起著蓄洪的作用。水庫水源主要用于農業(yè)和生活用水，水是維系濕地生態(tài)和土地利用景觀格局的支點。近25 a來升金湖濕地年平均水位變化幅度較明顯，年最高水位為1996年的12 m，年最低水位為2000年的10.2 m，水位直接影響升金湖濕地土地利用景觀格局和野生動物棲息地；年降雨總量變化也有大幅波動，最大值為1996年的210 mm，最低值為2003年的108 mm，降雨量的變化影響到水域、灘涂等濕地土地利用景觀類型的面積，從而影響濕地景觀格局；年平均溫度變化幅度不大，最高氣溫為2003年的17.6 ℃，最低溫度為1986年的16.7 ℃，但總體趨勢緩和對濕地景觀格局的影響不明顯(圖2)。綜上所述，自然驅動力一些影響因子波動不大，偶爾出現(xiàn)極值。如2003年降雨量較平均值偏低而溫度高于略高于平均值，盡管如此，水位較往年沒有下降。

圖2 升金湖濕地主要自然環(huán)境因子變化趨勢

(2) 人為驅動力。人為干擾對升金湖濕地景觀格局變化起決定性作用，其中人為驅動力主要包括經濟發(fā)展、政府政策、人口增長和旅游開發(fā)等因素，經濟發(fā)展是主要驅動因子。經濟驅動力加速該地區(qū)土地利用景觀格局并成為濕地景觀格局變化的主要驅動力因子之一，主要體現(xiàn)在以下幾個方面(圖3)：① 農林牧漁業(yè)總產值從1986年的4 092.9萬元激增到2011年38 224萬元，水產養(yǎng)殖帶來了一系列的生態(tài)環(huán)境的破壞，使得湖區(qū)各區(qū)域水生動植物數(shù)量和棲息地受到限制和影響；② 基本建設投資的增加與工業(yè)總產值的產出明顯提高，1986—2011年，基本建設投資成幾何式的增長，從56.8萬元增至35 278.3萬元，工業(yè)總產值增長近8倍，直接導致二氧化硫、污水排放等一些環(huán)境問題，如二氧化硫從1986年37.38 t增至2011年的53.99 t；③ 糧食產量的增速較快，近25 a間，糧食產量由當初的1.67×104t增至2.29×104t，糧食產量與當?shù)鼗适褂昧砍烧汝P系，當?shù)鼗视?986年的1 678.4 t而2011年總需求則達到2 982.4 t；④ 經濟增長必然會帶來當?shù)厝嗣袷杖朐黾?，人均收入?09元快速增長到6 946元。

盡管地區(qū)經濟發(fā)展對當?shù)鼐用袷杖氲奶岣咂鸬酱龠M作用，但隨著經濟發(fā)展，鐵路、高速公路陸續(xù)在保護區(qū)內建成并通行，對濕地野生動物棲息地影響較明顯，政策實施對于升金湖濕地的景觀格局有著直接影響。早期圍湖造田會加速水體富營養(yǎng)化，后期可能會導致大面積的藍藻爆發(fā)。然而，為了多造農田，1964年國家在升金湖入江口建了黃湓閘，但沒有建魚道，阻隔了長江魚類洄游通道，入湖魚類急劇減少。

圖3 升金湖濕地主要經濟因子變化趨勢

3 結 論

通過對升金湖濕地進行景觀格局結果分析，并由此建立了生態(tài)安全(PSR)模型，得出以下結論：景觀破碎化程度增強，斑塊數(shù)增加，將造成濕地生態(tài)系統(tǒng)片斷化越嚴重，也會影響到濕地的調蓄能力，改變整個濕地的水文情勢，減弱濕地的生態(tài)效益；水域和草地被其他景觀類型所替代，造成自然濕地面積萎縮，對升金湖區(qū)域鳥類等生物棲息地造成破壞，并影響其數(shù)量和生存環(huán)境；升金湖保護區(qū)濕地生態(tài)安全處于預警狀態(tài)，急需恢復措施進行生態(tài)保護和恢復；當?shù)貧夂虻淖兓⒉幻黠@，人口、經濟增長是升金湖濕地土地利用變化的主要驅動力。

獨特的地理位置和資源特點，使得升金湖濕地成為經濟發(fā)展熱點之一。密集的經濟活動，再加上政策和管理的職位空缺，導致大面積濕地被改造，空氣和土壤污染，湖區(qū)生態(tài)環(huán)境惡化有大幅度上升。升金湖具有長江中下游濕地的典型特征，通過研究獲得的系統(tǒng)規(guī)律，對長江中下游濕地的生態(tài)規(guī)劃和保護有著積極的應用意義。本文對遙感影像的解譯，分析時空變化下的景觀格局變化及其驅動力機制，為濕地保護區(qū)區(qū)域規(guī)劃和生態(tài)建設提供直接的科學數(shù)據(jù)。

[1] Holland C C, Honea J E, Gwin S E, et al. Wetland degradation and loss in the rapidly urbanizing area of Portland, Oregon[J]. Wetlands, 1995,15(4):336-345.

[2] 楊永興.國際濕地科學研究的主要特點、進展與展望[J].地理科學進展,2002,21(2):111-120.

[3] Ma C, Zhang G Y, Zhang X C, et al. Application of Markov model in wetland change dynamics in Tianjin coastal area, China[J]. Procedia Environmental Sciences, 2012(13):252-262.

[4] 馬克明,傅伯杰,黎曉亞.區(qū)域生態(tài)安全格局:概念與理論基礎[J].生態(tài)學報,2004,24(4):761-768.

[5] Environment Auency. River habitat survey: 1997 field survey guidance manual incorporating SERCON[R]. Center for Ecology and Hydrology, National Environment Research Council, UK, 1997.

[6] Kleynhans C J. A qualitative procedure for the assessment of the habitat integrity status of the Luvuvhu River: Limpopo system, South Africa[J]. Aquatic Ecosystem Health, 1996,5(1):41-54.

[7] 蔣衛(wèi)國,潘英姿,侯鵬,等.洞庭湖區(qū)濕地生態(tài)系統(tǒng)健康綜合評價[J].地理研究,2009,28(6):1665-1672.

[8] 高占國,朱堅,翁燕波,等.多尺度生態(tài)系統(tǒng)健康綜合評價:以寧波市為例[J].生態(tài)學報,2010,30(7):1706-1717.

[9] Conway T M, Lathrop R G. Modeling the ecological consequences of land-use policies in an urbanizing region[J]. Environmental Management, 2005,35(3):278-291.

[10] Saroinsong F, Harashina K, Arifin H, et al. Practical application of a land resources information system for agricultural landscape planning[J]. Landscape and Urban Planning, 2007,79(1):38-52.

[11] PANG Ai’ping, LI Chunhui, WANG Xuan, et al. Land use/cover change in response to driving forces of Zoige County, China[J]. Procedia Environmental Sciences, 2010(2):1074-1082.

[12] 蔡崇璽,陳燕.生態(tài)安全的研究進展與展望[J].環(huán)境科學與管理,2010,35(2):126-129.

[13] 李秀珍,布仁倉,常禹,等.景觀格局指標對不同景觀格局的反應[J].生態(tài)學報,2004,24(1):123-134.

[14] 梁國付,丁圣彥.河南黃河沿岸地區(qū)景觀格局演變[J].地理學報,2005,60(4):665-672.

[15] 陳志科,呂憲國.兩個時期若爾蓋草原沼澤濕地景觀格局的對比研究[J].濕地科學,2010,8(1):8-14.

[16] Ye Hua, Ma Yan, Dong Limin. Land ecological security assessment for Bai Autonomous Prefecture of Dali based using PSR model: With data in 2009 as Case[J]. Energy Procedia, 2011,5(23):2172-2177.

[17] Montague C L, Ley J A. A possible effect of salinity fluctuations on abundance of benthic vegetation and associated fauna in northeastern Florida Bay[J]. Estuaries, 1993,8(16):707-717.

Research on Wetland Ecological Security of Shengjin Lake Based on TM Images

WANG Qing, DONG Bin, LI Xinyang, SHENG Shuwei, LI Xin, YANG Shaowen

(SchoolofScience,AnhuiAgricultureUnivresity,Hefei,Anhui230036,China)

[Objective] We analyzed the dynamic change of landscape pattern of Shengjin Lake in Anhui Province. Ecological security model was established and the driving forces that influence the landscape pattern change were discussed to provide the scientific basis for protecting and recovering Shengjin lake wetland. [Methods] Based on remote sensing and GIS technology, we used TM images in 1986, 2003 and 2011 to analyze the ecological security. [Results] The land use pattern in Shenjin Lake changed greatly. The area of grassland and water decreased dramatically. The diversity index increased while the dominance index declined. The intensified fragmentation in landscape pattern had significantly influenced the regulation and storage capacity of the wetland resources. In addition, the index of wetland ecological security tended to decline year by year. [Conclusion] Due to human activities, the area of nature wetland is reducing, and ecological function is declining. Growths in economy and population are the main driving forces that influence the dynamic change of landscape pattern in Shengjin Lake wetland.

Shenjin Lake wetland; landuse; landscape pattern; driving force; PSR model; Shengjin Lake

2014-06-10

2014-07-27

安徽省國土資源廳科技項目“升金湖國家自然保護區(qū)土地利用/覆被變化與生態(tài)風險評價研究”(2012-K-24); 安徽省國土資源廳科技項目 (2011-K-23); 安徽省國土資源科技項目(2013-K-10)

汪慶(1987—),男(漢族),安徽省桐城市人,在讀碩士,研究方向為3S技術及應用等。 E-mail:634045291@qq.com。

董斌(1970—),男(漢族),安徽省懷寧市人,博士,教授,碩士生導師,主要從事測繪與3s技術及應用等研究。 E-mail:dbhy123@sina.com。

A

1000-288X(2015)05-0138-06

X87