文献综述
——课题：空间异质性最小图斑构建研究
1.空间异质性内涵界定及研究进展
空间异质性是指生态学过程和格局在空间分布上的不均匀性及其复杂性，一般可以理解为是空间缀块性和梯度的总和。《景观生态学》一书中指出：景观空间异质性是指在一个景观系统中景观要素类型、组合及属性在空间上的变异性。其中，属性可以是具有生态学意义的任何变量，或者是类型变量（如植被类型、土壤类型），或者是数值型变量（如动物分布密度、植物生物量、热能、水分、温度等）；变异性包括不均质性和复杂性。景观空间异质性包含两方面的含义：1.景观各组成要素及其属性的不均质性和复杂性；2.景观大多数是由结构和功能不同的低层次的异质性斑块所构成的镶嵌体（张娜，2014）。
地物分布具有高度的复杂性和空间异质性，难以定量描述其内在规律。遥感观测为理解和识别地物分布规律提供了基础数据和技术支持，特别是高空间分辨率遥感影像中更为精细的空间特征和结构信息为地物特征的提取和类型识别提供了更为详实充分的依据（高焕霖，2020）。近几年，空间异质性被广泛应用于各个领域的研究。史超逸等（2019）通过气象遥感、土地利用、数据统计、调查实验将景观格局、生态系统过程、生态系统服务三者结合，在不同尺度上观察构型异质性和景观异质性对生态系统服务的影响。王鑫等（2019）通过计算地形因子、土壤物理性质和化学性质对群落功能性状的相对解释率，辨析影响草地群落功能性状空间异质性的主导因子。祁志等（2020）研究了沟坡侵蚀对黑土坡耕地土壤养分造成的显著空间差异及导致的作物产量差异。高焕霖（2020）根据遥感影像的灰度特征，通过综合异质核指数和方向异质性指数来探究空间异质性算法，从而实现基于遥感影像典型景观类型特征的提取。颜金彪等人2020年提出了一种集空间相关与空间异质性于一体的反距离加权插值算法模型。Yuguo Qian等（2020）对SPOT6图像进行分段以生成第一级的大型对象，然后使用基于规则的分类和视觉解释对这些对象进行分类，综合考虑生态系统类型（第1级），城市功能区（第2级）和土地覆盖要素（第3级），在第一层的基础上，通过在第一层上覆盖从OpenStreetMap修改的块的矢量层来对第二层进行分段，并使用建筑物属性对第二层中的功能区进行分类。在第二级的基础上，继续对第三级的小物体进行了分割，并在监督分类下对土地覆盖要素进行了分类，制定了新的三级分类方案，绘制地图并量化城市景观的分层空间异质性。在分类过程中，上层的分类结果为下层的分类提供了信息，这被称为自上而下的反馈方法（Xiuyuan Zhang et al.2018）。Lin Chu等（2020）通过调查土壤侵蚀的空间异质性并基于中国水土流失方程（CSLE）和地理检测器方法定量确定了三峡库区中土壤侵蚀的决定因素——土地利用类型和坡度以及植被覆盖率和坡度的组合。Yaolin Liu等（2021）将土壤和土地利用类型用作分类变量，而土地利用百分比用作连续变量。普通克里格法、回归克里格法和基于地理检测器的分层普通克里格法用作GD–SRK的参考提出了一种基于地理检测器的分层回归克里格（GD-SRK）策略，该策略可有效地指导分层并绘制具有高度空间异质性的土壤有机碳含量。其结果表明，土壤有机碳的空间异质性归因于土壤类型和土地利用类型的差异。
2.图斑内涵界定及研究进展
图斑是以1：10000地形图作为工作底图，将地貌、土地利用类型基本相同，水土流失类型基本一致的土地单元（地块）分为一类，以其为基础调查单元，然后将单元勾绘到地形图上而成的斑块。（图上最小图斑面积不小于0.5cm，实地面积0.5km；最大不超过50cm，实地面积50km）图像分割或者矢量图套合，将整个影像划分成若干个小的区域，这样的区域一般叫做图斑或者像斑。或者是单一地类地块，以及本行政界线，土地权属界线或线状地物分割的单一地类地块称为图斑。地类调绘时，地形图上最小图斑面积：居民地4mm2，耕地6mm2，其他地类15mm2。基础地理信息主要是指通用性最强，共享需求最大，几乎为所有与地理信息有关的行业采用作为统一的空间定位和进行空间分析的基础地理单元，主要由自然地理信息中的地貌、水系、植被以及社会地理信息中的居民地、交通、境界、特殊地物、地名等要素构成，此外还有用于地理信息定位的地理坐标系格网，并且其具体内容也与所采用的地图比例尺有关，随着比例尺的增大，基础地理信息的覆盖面应更加广泛。“基本空间单元”在《地理信息系统名词》第二版中的释义是“在任何给定的主题上具有同构特征的基本单元，是地理信息系统空间分析和信息收集、处理、应用中确定的最小空间单位”。基本地理单元是指地理环境条件基本一致的空间单元,其内部要素分布的一致性显著,与相邻单元地理特征存在明显的差异，基本地理单元数据是建立在地理信息系统数据和技术基础上的专题数据（王红等，2004）。
基于空间管理，林业部门已经建立了基于“林班”“小班”的森林资源管理体系，实施森林经营活动和生产管理工作。“小班”是指最基本的经营单位，森林资源清查、统计和管理的最基本单位，是根据经营要求和林学特征，在林班内划出不同的林分地段。而国土部门也建立了以“地块”为基础的土地管理体系， 开展土地利用调查、土地出让、土地登记和土地评价等工作。王红等（2004）从建立形成基础的地理空间制图控制框架、有效协调空间地理各要素有序表达、为公众提供最基础的地形种类与分布数据等角度出发，提出了“国家基本地理单元”的概念，即内部地理环境条件基本相同而与周边地理单元明显不一致的空间单元。从空间尺度分类层面，鲁学军等（2005）应用等级理论、系统论、控制论方法，提出了一套区域地理系统单元等级圆锥理论，将区域地理系统单元划分为地理最小结构单元、地理基本功能单元、地理景观单元、地理景观类型单元与地理景观类型组合单元等，分别满足实现地理学“最小空间粒度划分”“基本空间过程分析”“空间过程共轭分析”“类型划分”与“类型间相互作用”的研究应用。尹栗（2009）通过设定最小面积和缓冲区宽度阈值，接着依次进行buffer分析的聚合操作、最小-最大原则的融合操作、合并叠加图层、夸大图形轮廓、重新组织拓扑关系、基于规则的人工辅助，在1：1万到1：5万土地利用植被要素图斑研究方面，将与抽象思维有关的数值计算和逻辑推理问题以人机交互的形式完成了图斑的综合。韦燕燕（2012）通过分别分析SPOT-5、IKONOS、Quick Bird三种遥感源对高分辨率遥感数据最小上图图斑面积进行研究得到了更为精细的上图图斑面积。Jaime Diacute;az-Pacheco等（2013）通过三个时间段的土地利用连续地图集分别与前一时段图集相叠加，通过专家解译，再将制图信息与城市土地使用信息相关联，创建了详细的马德里地区的土地利用矢量图。黄庭刚（2017）通过对土地利用图斑的变化检测，将多尺度图斑数据以及有意义的对象结果作为实验的数据基础，基于改进的BOVW模型提取图斑的纹理直方图，同时提取各波段灰度级统计直方图作为图斑的光谱直方图，二者融合生成了纹理-光谱联合直方图。尤西霞（2017）从自动化综合出发，针对图斑融合算法，提出邻近关系分析模型和骨架线优化算法，并优化融合流程提高融合的效率和结果的准确性，分模式提出边界处缝补技术，从而保证综合后数据空间一致性和拓扑完整性。骆剑承等（2020）在“分区-分层-分级”地理分析思想指导下提出了使用“地理图斑”的核心概念进行有序组织，并借鉴“粒化-重组-关联”的大数据计算思维，从“空间-时间-属性”协同的视角出发，发展了由“分区分层感知-时间协同反演-多粒度决策”3个基础模型构建而成的地理图斑智能计算模型。
3.水土保持相关空间单元研究进展
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