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荆耀栋: 作品数：37 被引量：219H指数：9; 供职机构：山西农业大学资源环境学院更多>>; 发文基金：国土资源公益性行业科研专项国家自然科学基金山西省软科学研究计划更多>>; 相关领域：农业科学天文地球自动化与计算机技术生物学更多>>

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吕梁山地区植被物候变化及对气候的响应被引量：5: 2021年; 吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明:(1)植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。(2)区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。(3)区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。; 王贝贝周淑琴荆耀栋宋晓静; 关键词：植被物候气候响应

吕梁山植被时空分布规律及地形差异影响被引量：6: 2021年; 基于2000—2018年MODIS NDVI数据,应用均值法、趋势分析法揭示吕梁山植被的时空变化特征,探究地形因子对植被变化的影响。结果表明,2000—2018年吕梁山年均归一化植被指数(NDVI)整体呈增加趋势。全区99.77%的植被覆盖稳定趋向良好转化,其中吕梁山脉中段NDVI较高,晋西、晋西北NDVI较低。地形差异在不同程度上对NDVI的空间分布产生影响,高程在1250~2400 m时,NDVI随海拔升高而增大,高程大于2400 m时,NDVI随海拔升高而减小;坡度以35°为界,坡度<35°时,NDVI均值随坡度增加而增大;阴坡的NDVI高于其他坡向且差异明显,平地的NDVI最小。; 宋晓静周淑琴荆耀栋王贝贝; 关键词：地形因子

新农科背景下遥感地学分析课程混合式教学效果探究: 2025年; 新农科是以现代农业需求为导向,融合信息技术、生物技术、环境科学等领域,对传统农业科学进行创新改造的学科体系。而遥感技术通过精准数据分析提高农业生产效率和资源利用率,正是新农科的重要组成部分。在此背景下,该研究通过调查问卷探讨遥感地学分析课程的混合式教学效果,评估学生在知识掌握、实践能力提升和学习满意度方面的表现。结果表明,混合式教学模式不仅提高学生对遥感技术的理解与应用能力,还增强其自主学习能力,且学生对该模式表现出较高的满意度。该研究为新农科背景下课程教学改革提供有益参考。; 刘立文段永红秦明星荆耀栋刘奋武; 关键词：混合式教学教学效果问卷调查

基于组件式GIS的土地利用分区系统设计与实现——以忻州市为例被引量：6: 2011年; 土地利用分区对于统筹区域协调发展具有重要意义,而快速进行土地利用分区则依赖于土地利用分区信息系统。基于可视化编程语言Visual Basic(VB)和GIS组件MapObjects(MO),开发了土地利用分区系统。将GIS技术与数据库技术、数学模型相结合,通过开发层次聚类分区模块和主导因素分区模块,实现了视图、查询统计以及土地利用分区、空间分析等功能,满足了不同分区层面上的要求,并以忻州市为实例进行了验证。该土地利用分区系统能够实现土地利用分区的快速计算及结果的可视化表达,不仅能满足土地管理人员的多层次要求,而且便于操作使用,为区域土地协调利用与管理提供了有力支持。; 陈丽郭青霞荆耀栋车爱平; 关键词：VISUAL

地理信息系统(GIS)组成原理其发展的趋势被引量：9: 2005年; 地理信息系统(G IS)作为一种日趋完善新型科学,具有广泛的适用性和其高速的发展趋势。文章从G IS定义、组成、原理及主要应用作了简要介绍,着重对G IS发展的趋势、“4S”、虚拟环境技术结合、三维G IS和时空G IS、开放G IS、综合性G IS进行论述。; 吴焱惠军赵直荆耀栋; 关键词：地理信息系统

基于多尺度EGLSN地理空间的区域施肥方法研究——以山西省为例: 2016年; 传统的测土配方施肥是根据土壤试验数据与土壤养分空间变异情况在一定的区间内给出区域施肥量,不同的空间尺度下环境因素对施肥区间分布有着不同程度的影响。为了揭示地理空间范围对施肥区间的影响规律,以地处黄土高原的山西省为研究区,借鉴景观生态学＂尺度-过程＂原理,利用统计方法建立生态气候、地貌景观、利用措施、土壤条件、养分管理（EGLSN）五个地理空间尺度。通过在研究区设置了Z1-Z5五个样区地理空间,统计各尺度地理空间内土壤调查点上产量分布信息,以养分变化与平衡模型计算施肥区间。同时开发了多尺度区域施肥系统,可在任意不同尺度地理空间上计算该区域的施肥区间,与各样区所在或临近县域审定配方比较表明：多尺度施肥区间基本涵盖了当地审定配方的区间,该方法可对不同尺度地理空间的施肥管理与规划提供定量化依据。; 张迁迁毕如田荆耀栋朱洪芬曹毅; 关键词：多尺度地理空间

基于组件式GIS的城市警用地理信息系统的设计与实现被引量：2: 2010年; 采用Microsoft Visual C++9.0作为开发工具,以SuperMap SDX+为数据引擎,针对晋城市警务工作的需要,建立了基于组件式GIS的城市警用地理信息系统。; 陈潇郭青霞荆耀栋刘庚; 关键词：警用地理信息系统组件式GIS 警务工作

地籍测量在线学习满意度研究: 2023年; 研究以地籍测量课程为例,采用主成分分析、地理探测器以及多元线性回归模型对其在线学习满意度量表进行分析。结果表明:在线学习满意度量表Alpha系数达到0.992,KMO值为0.863且通过显著性检验。同时根据主成分分析结果可将满意度影响因素概括为教育教学质量与自我效能、学习动机、任务价值以及网络学习4个维度,其中任务价值在地理探测器和多元线性回归模型中表现出最高解释力和预测力,教育教学质量与自我效能次之,学习动力和网络学习2个维度在解释力和预测中存在显著差异,且学习动力在预测中可由其余3个主成分代替。在此基础上,对量表项目进行重新归类化简,并提出对在线学习的几点建议,以期为开展在线学习教学活动提供理论支持。; 贺鹏毕如田韩慧菲荆耀栋王婧姝; 关键词：地籍测量主成分分析多元线性回归

毛乌素沙地植被空间自相关分布模式及变化特征被引量：9: 2015年; 针对SPOT-VEG NDVI数据,利用空间统计学和经典统计学方法,分析毛乌素沙地1998—2013年的植被空间自相关分布模式、功能特征、发展趋势及气象因素的影响.结果表明(1)近16a榆林市植被NDVI空间自相关显著,存在1个低值和3个高值集聚区.低值集聚在西北风沙区,核心为低-低型,低-高型依附于外;高值集聚在东南部植被较好的3个热点区,核心为高-高型,高-低型依附在外.核心区面积较大,外围缓冲区面积较小.(2)低-低型NDVI变化分退化(1998—1999)、恢复(1999—2002)、稳定(2002—2007)和反复退化(2007—2013)4个阶段.高-高型NDVI分退化(1998—1999)、恢复(1999—2003)、稳定(2003—2007)、发展(2007—2013)4个阶段.(3)16年间低-低型NDVI介于0.2—0.4,高-高型介于0.3—0.7,1999年前急速下降,随后波动上升,速率分别为0.80%/a和1.86%/a.(4)低-低型和低-高型NDVI稳定性较强,面积变化较小;高-高型和高-低型反之.(5)16年间榆林市低-低型集聚区内NDVI值介于0.2—0.3之间的像元频数与年降雨量在0.05水平上显著相关,相关性为0.50.研究结果可为揭示沙地植被空间分布与变化特征、植被修复与建设提供良好的理论和方法参考.; 周淑琴荆耀栋张青峰吴发启; 关键词：荒漠化防治植被覆盖空间自相关毛乌素沙地

基于自然-经济-景观多源体系的吕梁山土地生态风险评价: 2022年; 生态风险评价是山水林田湖草沙生命共同体安全研究的基础。当前不合理的资源开发和低效土地利用导致植被退化、生态系统服务功能弱化、区域生态风险加剧,生命共同体保护和建设面临新挑战。以吕梁山2000年、2010年和2018年3期土地利用动态监测数据为数据源,在ArcGIS、Fragstats及R的支持下构建自然-经济-景观多源评价体系,基于5 km×5 km格网核算19年以来区域植被退化趋势、生态系统服务价值、生态风险指数的时空分异特征及相关性,评价全域生态风险并提出保护建议。结果表明,吕梁山植被覆盖整体增加,植被变化具有显著性,显著区面积占比达84.94%。2000—2010年生态系统服务价值从507.803×10^(8)元增至507.874×10^(8)元,增幅较小,2010—2018年降至499.761×10^(8)元,共减少1.597%,林地、草地、耕地为主要贡献类型。景观生态风险整体呈上升趋势。风险指数与生态系统服务价值成负相关,聚集趋势有所增强。研究旨在为吕梁山更好发挥生态屏障作用,提高该地区风险预警和管控能力提供参考。; 宋晓静周淑琴王勇荆耀栋刘立文王贝贝; 关键词：植被退化生态系统服务价值生态风险

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