Disaggregation of LST over India: comparative analysis of different vegetation indices

The non-availability of high-spatial-resolution thermal data from satellites on a consistent basis led to the development of different models for sharpening coarse-spatial-resolution thermal data. Thermal sharpening models that are based on the relationship between land-surface temperature (LST) and a vegetation index (VI) such as the normalized difference vegetation index (NDVI) or fraction vegetation cover (FVC) have gained much attention due to their simplicity, physical basis, and operational capability. However, there are hardly any studies in the literature examining comprehensively various VIs apart from NDVI and FVC, which may be better suited for thermal sharpening over agricultural and natural landscapes. The aim of this study is to compare the relative performance of five different VIs, namely NDVI, FVC, the normalized difference water index (NDWI), soil adjusted vegetation index (SAVI), and modified soil adjusted vegetation index (MSAVI), for thermal sharpening using the DisTrad thermal sharpening model over agricultural and natural landscapes in India. Multi-temporal LST data from Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensors obtained over two different agro-climatic grids in India were disaggregated from 960 m to 120 m spatial resolution. The sharpened LST was compared with the reference LST estimated from the Landsat data at 120 m spatial resolution. In addition to this, MODIS LST was disaggregated from 960 m to 480 m and compared with ground measurements at five sites in India. It was found that NDVI and FVC performed better only under wet conditions, whereas under drier conditions, the performance of NDWI was superior to other indices and produced accurate results. SAVI and MSAVI always produced poorer results compared with NDVI/FVC and NDWI for wet and dry cases, respectively.

Análisis espacial y multitemporal de la cobertura y uso del suelo con base en imágenes de satélites en la subcuenca Río Dipilto, Nueva Segovia, Nicaragua (1993, 2000, 2011)

La cuantificación del cambio de uso del suelo presenta aún altos niveles de incertidumbre, lo que repercute por ejemplo en la estimación de las emisiones de CO 2 . En este estudio se desarrollaron métodos, basados en imágenes de satélite y trabajo de campo, para estimar la tasa de cambio de la cobertura y uso del suelo, y las emisiones de CO 2 en la subcuenca río Dipilto, Nueva Segovia. La superficie de los tipos de vegetación se determinó con imágenes Landsat. Se utilizaron datos de carbono de nueve parcelas de muestreo en bosque de pino que fueron correlacionadas, para establecer un modelo de regresión lineal con el objetivo de estimar el Stock de Carbono. La sobreposición y algebra de mapas se utilizó para el escenario de emisiones de CO 2 . El análisis con imágenes de los años 1993, 2000 y 2011 reveló que durante es tos 18 años la velocidad a la que se perdieron los bosques latifoliados cerrado fue variable. Durante los primeros 7 años (1993 a 2000) se registró un aumento de 99.95 ha , que corresponde a una tasa de deforestación de - 1.45 % anual. Durante los últimos once años (2000 a 2011) esta cantidad cambió totalmente, ya que se eliminaron 331.76 h a , que corresponde a una tasa de deforestación anual de 3.41 %. Finalmente considerando el periodo de análisis, se transformaron más de 232.01 h a por año, correspondiente a u na tasa de deforestación anual de 1.55 %. La imagen de 2011 demostró que las reservas o Stock de C oscila entre 40 - 150 t/ha. Este intervalo de valores fue estimado por un modelo de regresión con razonable ajuste (R2 = 0.73 ), cuyas variables independientes fueron la reflectancia de las distintas bandas como índices de vegetación e infrarrojo cercano. Las pérdidas de C se estimaron en intervalos 1 - 191 t/h a en 20.76% del área. El 32.85% del área se mantuvo estable y 46.39% ganancias de 1 - 210 t/ha. La combinación de imágenes de resolución espacial media como son las de la serie Landsat para definir trayectorias de cambio de la cobertura del suelo, es una opción viable para la solución de interrogantes relacionadas con el cambio climático, tales como la estimación de las emisiones de CO 2 derivadas del cambio de uso del suelo.

NOAA Coastal Change Analysis Program (C-CAP): Guidance for Regional Implementation

EXECUTIVE SUMMARY: The Coastal Change Analysis Programl (C-CAP) is developing a nationally standardized database on landcover and habitat change in the coastal regions of the United States. C-CAP is part of the Estuarine Habitat Program (EHP) of NOAA's Coastal Ocean Program (COP). C-CAP inventories coastal submersed habitats, wetland habitats, and adjacent uplands and monitors changes in these habitats on a one- to five-year cycle. This type of information and frequency of detection are required to improve scientific understanding of the linkages of coastal and submersed wetland habitats with adjacent uplands and with the distribution, abundance, and health of living marine resources. The monitoring cycle will vary according to the rate and magnitude of change in each geographic region. Satellite imagery (primarily Landsat Thematic Mapper), aerial photography, and field data are interpreted, classified, analyzed, and integrated with other digital data in a geographic information system (GIS). The resulting landcover change databases are disseminated in digital form for use by anyone wishing to conduct geographic analysis in the completed regions. C-CAP spatial information on coastal change will be input to EHP conceptual and predictive models to support coastal resource policy planning and analysis. CCAP products will include 1) spatially registered digital databases and images, 2) tabular summaries by state, county, and hydrologic unit, and 3) documentation. Aggregations to larger areas (representing habitats, wildlife refuges, or management districts) will be provided on a case-by-case basis. Ongoing C-CAP research will continue to explore techniques for remote determination of biomass, productivity, and functional status of wetlands and will evaluate new technologies (e.g. remote sensor systems, global positioning systems, image processing algorithms) as they become available. Selected hardcopy land-cover change maps will be produced at local (1:24,000) to regional scales (1:500,000) for distribution. Digital land-cover change data will be provided to users for the cost of reproduction. Much of the guidance contained in this document was developed through a series of professional workshops and interagency meetings that focused on a) coastal wetlands and uplands; b) coastal submersed habitat including aquatic beds; c) user needs; d) regional issues; e) classification schemes; f) change detection techniques; and g) data quality. Invited participants included technical and regional experts and representatives of key State and Federal organizations. Coastal habitat managers and researchers were given an opportunity for review and comment. This document summarizes C-CAP protocols and procedures that are to be used by scientists throughout the United States to develop consistent and reliable coastal change information for input to the C-CAP nationwide database. It also provides useful guidelines for contributors working on related projects. It is considered a working document subject to periodic review and revision.(PDF file contains 104 pages.)

Procesamiento de Imágenes Satelitales Multiespectrales

En este proyecto se ha realizado el procesamiento de una imagen satelital multiespectral de México concretamente centrada en la región del Lago de Chapala. Este proceso tiene como objetivo la distinción de tierra y agua mediante un proceso semi-automático utilizando distintos software o herramientas informáticas. Dentro del proyecto podemos destacar ciertas fases u operaciones como el preprocesado realizado a la imagen satelital donde se han aplicado una serie de transformaciones, la aplicación de técnicas de clasificación supervisada mediante la realización de entrenamiento y testeo con regiones de interés extraídas de la imagen satelital para la obtención de clasificadores o la aplicación de estos clasificadores en la binarización de la imagen, obteniendo una imagen binaria donde un valor representa agua y otro tierra. También podemos destacar el empleo de índices de agua y vegetación como una herramienta fundamental en la detección y en el análisis de cuerpos de agua. Éstos han marcado la calidad de los resultados obtenidos en el proyecto.

A utilização de tecnologias digitais de geoprocessamento na identificação de unidades de paisagem na bacia hidrográfica do rio Iguaçu-Sarapuí (RJ)

A Bacia do Rio Iguaçu-Sarapuí integra a região hidrográfica da Baía de Guanabara. Sua área de drenagem, com cerca de 726 km2, corresponde a aproximadamente 20% do total da área de contribuição à Baía, da ordem de 4600 km2 . Os municípios abrangidos pela bacia do Rio Iguaçu são: Nova Iguaçu, Duque de Caxias, Belford Roxo, São João de Meriti, Nilópolis, Mesquita e uma pequena parte do município do Rio de Janeiro. O presente trabalho tem como objetivo utilizar metodologias destinadas à identificação das unidades de paisagem na Bacia Hidrográfica do Rio Iguaçu, baseado nos conceitos de Paisagem Integrada e utilizando como suporte tecnologias digitais de geoprocessamento. Para o desenvolvimento desta pesquisa foram utilizados dados de diferentes fontes e órgãos governamentais de planejamento que trate desta temática. Os dados ao qual o texto se refere são: bases cartográficas em diferentes escalas de abordagem, Imagens Sensoriais Landsat 7, relatórios e diagnóstico da área em estudo. A identificação das unidades de paisagem na bacia do Rio Iguaçu-Sarapuí é feita a partir da delimitação das unidades de relevo e informações sobre o uso do solo, aspectos geológicos e pedológicos. O trabalho foi baseado no apoio das tecnologias digitais de geoprocessamento que permite uma melhor correlação entre diferentes tipos de informações tanto dos aspectos físicos, geológicos como também das ações antrópicas, classificando-as quanto ao grau de intervenção. O resultado do trabalho nesta região foi a elaboração de um diagnóstico ambiental das limitações e susceptibilidade ao desenvolvimento de determinadas atividades distribuindo-as espacialmente na bacia. A utilização de um Sistema de Informação Geográfica, em especial o Arc Gis 9.2 teve uma importância relevante na elaboração da pesquisa. Uma vez que este sistema trabalha com grandes volumes de informações e na análise integrada de objetos complexos, além de permitir a elaboração de um banco de dados espacial no próprio projeto. O que o diferencia dos demais Sistema de Informação Geográfica, tornando-o uma ferramenta eficiente na gestão integrada dos recursos naturais.

Segmentação e classificação de imagens destinadas ao mapeamento digital do Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO)

Na perspectiva ambiental, o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) é o Parque Nacional mais pesquisado no Brasil e configura-se como uma importante Unidade de Conservação inserida no estado do Rio de Janeiro, devido à sua importância ambiental para o estado. Localizado em quatro municípios da região serrana: Teresópolis, Petrópolis, Magé e Guapimirim foi constatado que essa área tem passado por alguns problemas, relativamente recentes, de ocupação desordenada devido à expansão urbana em sua vizinhança caracterizada por pressão antrópica. Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível ilustrar o processo de ocupação humana por meio de documentos cartográficos. Além de estes processos possibilitarem a geração de mapas de uso da Terra e cobertura vegetal, com o intuito de auxiliar e dar fomento à execução de atividades, o mapeamento digital configura-se numa importante ferramenta para a análise ambiental, contribuindo para o posterior zoneamento da área de estudo. Adotaram-se classes temáticas de uso e ocupação da Terra com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais trabalhadas. São elas: afloramento rochoso, área urbana, agricultura e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar e explorar as funcionalidades das ferramentas SPRING e DEFINIENS e resultados foram comparados a partir do uso de imagens LANDSAT, CBERS, SPOT e IKONOS chegando-se a resultados de que no sistema SPRING, os melhores parâmetros a serem escolhidos foram similaridade 10 e área 400. Já para o sistema DEFINIENS, constatou-se que o processo de segmentação multinível permitiu o alcance de resultados mais rápidos, do ponto de vista computacional, do que o processo de segmentação único utilizado normalmente entre os sistemas de processamento de imagens digitais como o SPRING. Já sob a ótica do processo de classificação de imagens, a pesquisa constituiu em avaliar este mecanismo por meio de dois indicadores: o de exatidão/acurácia e o índice Kappa. Neste sentido, observaram-se tendências de melhores resultados no sistema SPRING.

Caracterização espaço-temporal de plumas de sedimentos por sensoriamento remoto: um estudo de caso na foz do rio Paraíba do Sul.

Sedimentos em suspensão representam um dos principais fatores que afetam a qualidade dos sistemas aquáticos no mundo; influenciam os processos geomórficos de construção da paisagem e podem indicar problemas de erosão e perda de solo na bacia hidrográfica contribuinte. O seu monitoramento espacial e temporal é fundamental nas atividades de gestão ambiental de áreas costeiras. Nesse sentido, a hipótese básica desta pesquisa é que o padrão espacial e temporal de plumas de sedimentos costeiras associado ao regime hidrológico do rio pode ser caracterizado a partir de imagens orbitais de média resolução espacial. Para comprová-la, elegeu-se a foz do rio Paraíba do Sul como área de estudo para definição e teste metodológico, e formulou-se como principal objetivo mapear qualitativamente a pluma costeira deste rio a partir de imagens Landsat 5 e CBERS-2, ao longo do período compreendido entre 1985 e 2007. As datas avaliadas foram criteriosamente definidas através de três estratégias de análise, totalizando cinqüenta imagens. Pesquisa bibliográfica e avaliação da resposta espectral da feição de interesse nas imagens selecionadas consistiram nas etapas principais da definição da metodologia. As plumas foram então identificadas, mapeadas e extraídas; posteriormente, suas características espaciais e temporais foram analisadas por intermédio de sistemas de informação geográfica e avaliadas em conjunto com dados históricos de vazão. Os resultados indicam que a banda do vermelho forneceu uma melhor discriminação interna da pluma, sendo, portanto, utilizada como base para as análises realizadas neste trabalho. Com exceção do procedimento de correção atmosférica, a metodologia proposta consiste na utilização de técnicas simples de processamento digital de imagens, baseadas na integração de técnicas semi-automáticas e de análise visual. A avaliação do padrão dos sedimentos e dos mapas temáticos qualitativos de concentração de sedimentos em suspensão indica a forte diferenciação existente entre cenários representativos de épocas de cheia e seca do rio. Análises espaciais do comportamento da pluma contribuem ainda para um maior conhecimento do espaço geográfico, fornecendo subsídios aos mais variados setores do planejamento e gestão ambiental.

Interpretação de imagens multitemporais de sensoriamento remoto.

Estudos multitemporais de dados de sensoriamento remoto dedicam-se ao mapeamento temático de uso da terra em diferentes instâncias de tempo com o objetivo de identificar as mudanças ocorridas em uma região em determinado período. Em sua maioria, os trabalhos de classificação automática supervisionada de imagens de sensoriamento remoto não utilizam um modelo de transformação temporal no processo de classificação. Pesquisas realizadas na última década abriram um importante precedente ao comprovarem que a utilização de um modelo de conhecimento sobre a dinâmica da região (modelo de transformação temporal), baseado em Cadeias de Markov Fuzzy (CMF), possibilita resultados superiores aos produzidos pelos classificadores supervisionados monotemporais. Desta forma, o presente trabalho enfoca um dos aspectos desta abordagem pouco investigados: a combinação de CMF de intervalos de tempo curtos para classificar imagens de períodos longos. A área de estudo utilizada nos experimentos é um remanescente florestal situado no município de Londrina-PR e que abrange todo o limite do Parque Estadual Mata dos Godoy. Como dados de entrada, são utilizadas cinco imagens do satélite Landsat 5 TM com intervalo temporal de cinco anos. De uma forma geral, verificou-se, a partir dos resultados experimentais, que o uso das Cadeias de Markov Fuzzy contribuiu significativamente para a melhoria do desempenho do processo de classificação automática em imagens orbitais multitemporais, quando comparado com uma classificação monotemporal. Ainda, pôde-se observar que as classificações com base em matrizes estimadas para períodos curtos sempre apresentaram resultados superiores aos das classificações com base em matrizes estimadas para períodos longos. Também, que a superioridade da estimação direta frente à extrapolação se reduz com o aumento da distância temporal. Os resultados do presente trabalho poderão servir de motivação para a criação de sistemas automáticos de classificação de imagens multitemporais. O potencial de sua aplicação se justifica pela aceleração do processo de monitoramento do uso e cobertura da terra, considerando a melhoria obtida frente a classificações supervisionadas tradicionais.

Transformações socioespaciais em Angra dos Reis e Parati (RJ) de 1960/70 a 2010

Esta pesquisa tem como objetivo analisar as transformações socioespaciais ocorridas em Angra dos Reis e Parati no período que compreende os anos de 1960/70 a 2010. Para isso, discutiu-se o conceito de espaço geográfico considerando obras dos autores Milton Santos, Doreen Massey e Roberto Lobato Corrêa, buscando identificar as concepções destes sobre o conceito em questão e de que maneira as transformações ocorrem nos espaços, alterando sua forma e conteúdo de maneira singular e diversa. A possibilidade do acontecer diferente, da não linearidade dos espaços no tempo e de que a multiplicidade abre caminho para inúmeros arranjos diferenciados, permitem concluir que os espaços são diferentes, ainda que considerado todo o movimento globalizante do qual fazem parte. Para analisar as transformações, utilizou-se imagens de satélite (Landsat 2 e 5) dos anos de 1977, 1990 e 2010 a fim de gerar mapas de onde foi possível verificar a expansão das áreas urbanas. Em conjunto, trabalhou-se com dados econômicos e populacionais de censos produzidos pelo IBGE, dados da EMATER e outros utilizados na elaboração de quadros e tabelas sobre a estrutura socioeconômica dos municípios. Foram selecionadas fotografias antigas fornecidas pelo IPHAN, IBGE e outras fontes para ilustrar as transformações apresentadas. Trabalhou-se com as interações espaciais e os fluxos, apontados por Roberto Lobato Corrêa e Milton Santos, respectivamente, para entender como as organizações espaciais de cada município vão se modificando, na medida em que as interações também se transformam. Por meio de um resgate histórico, retrocedendo um pouco no tempo para o século XIX, buscou-se compreender como o ouro, o café, a ferrovia e o porto explicam, em parte, essa dinâmica diferenciada de transformação. E no decorrer das décadas do século XX, foram identificados os principais elementos que originaram as mudanças analisadas no período escolhido, sendo as usinas nucleares, o estaleiro naval, a rodovia BR-101, o turismo e o terminal de petróleo da Petrobrás. Ao falar da expansão urbana discutiu-se sobre o espaço rural e a sua hibridização, assumindo novas configurações com a incorporação de valores, formas, comportamentos e práticas urbanas.

Elementos basicos de teledetecção. Possibilidades da sua aplicação na investigação pesqueira em Moçambique

Mozambique has a large Exclusive Economic Zone (EEZ). Satellite remote sensing combined with ground observation would help in the research undertaken for fisheries purposes. NOAA could be applied for sea surface temperature mapping of the open sea water as the thermal gradient is high enough here. Coastal zone dynamics would be remotely sensed by visible passive radiance, since colour contrast is here the relevant pattern. Landsat/MSS seems to be economically advantageous for this purpose. This knowledge would contribute to locate the areas adequate for the concentration of fisheries resources.

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

Mapeamento digital de áreas suscetíveis a escorregamento na parte continental do município de Angra dos Reis, RJ.

O presente trabalho tem como objetivo analisar a classificação resultante do emprego da Avaliação de Multicritérios, utilizando a técnica AHP (Analytic Hierarchy Process), em ambiente SIG, para o mapeamento de áreas suscetíveis à escorregamento no município de Angra dos Reis. O estudo exigiu duas imagens Landsat 7 TM, obtidas respectivamente em 14/08/2006 e 17/06/2005. O produto gerado será comparado com os dados já existentes disponibilizados pela Defesa Civil do município, servindo de auxílio às ações no processo de gestão territorial, dando suporte ao planejamento e execução de projetos ambientais e de engenharia e apoio a tomadas de decisões governamentais, evitando novos desastres como os ocorridos em 31/12/2009 e 01/01/2010.

西藏米拉卡黑白仰鼻猴的栖息地变化

黑白仰鼻猴(Rhinopithecus bietz)分布在我国金沙汀和澜沧江之间的横断山脉的一个狭小区域内(26°14'N-29°20'N,99°15'E-99°37'E),海拔分布范围2600(南部)-4200m(北部);目前大约有15群,约1700只.本文所研究的西藏米拉卡猴群分布在我国西藏藏族自治区芒康县的南部,数量约50只.基于野外调查和过去的报道,此地的暗针叶林和针阔叶混交林是猴群的适宜栖息地,而由于人口数量增加所导致的夏季牧场和农田面积不断扩增正在逐渐侵蚀着这里的暗针叶林.为了评估该猴群的柄息地现状、变化趋势和变化原因,我们通过野外调查工作,利用GIS和RS技术,分别解译了当地过去5年(1986-2006年)冬季的Landsat TM卫星影像,并对解译结果进行了分析和计算,得到了该猴群栖息地的主要结果有:1)2006年暗针叶林面积是13600hm2,夏季牧场面积是4900hm2,农田面积是3300hm2;2)在过去20年(1986-2006年),暗针叶林面积减少了15.5%(2500hm2),牧场面积增加了58.1%(1 800hm2),农田面积增加了17.8%(500hm2);3)暗针叶林的斑块数量增加了75.6%,平均斑块面积下降了51.8%(从1986年的15.3hm2到2006年的7.4hm2),最大斑块指数下降了54.7%;景观丰富度并没有变化,但Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数分别增加了4.0%;4)暗针叶林面积变化与当地的人口数量呈显著负相关(r=-1.000),而夏季牧场和农田面积分别和当地人口呈显著正相关(r=1.000).表明黑白仰鼻猴米拉卡猴群栖息地的丧失和破碎化程度较为严重;栖息地丧失和破碎化是当地传统生产方式和人口增长共同作用的结果.

A hierarchical approach coupled with coarse DEM information for improving the efficiency and accuracy of forest mapping over very rugged terrains

Forest mapping over mountainous terrains is difficult because of high relief Although digital elevation models (DEMs) are often useful to improve mapping accuracy, high quality DEMs are seldom available over large areas, especially in developing countries

Land-cover changes in an urban lake watershed in a mega-city, Central China

Urbanization can exert a profound influence on land covers and landscape characteristics. In this study, we characterize the impact of urbanization on land cover and lacustrine landscape and their consequences in a large urban lake watershed, Donghu Lake watershed (the largest urban lake in China), Central China, by using Landsat TM satellite images of three periods of 1987, 1993 and 1999 and ground-based information. We grouped the land covers into six categories: water body, vegetable land, forested land, shrub-grass land, open area and urban land, and calculated patch-related landscape indices to analyze the effects of urbanization on landscape features. We overlaid the land cover maps of the three periods to track the land cover change processes. The results indicated that urban land continuously expanded from 9.1% of the total watershed area in 1987, to 19.4% in 1993, and to 29.6% in 1999. The vegetable land increased from 7.0% in 1987, 11.9% in 1993, to 13.9% in 1999 to sustain the demands of vegetable for increased urban population. Concurrently, continuous reduction of other land cover types occurred between 1987 and 1999: water body decreased from 30.4% to 23.8%, and forested land from 33.6% to 24.3%. We found that the expansion of urban land has at least in part caused a decrease in relatively wild habitats, such as urban forest and lake water area. These alterations had resulted in significant negative environmental consequences, including decline of lakes, deterioration of water and air quality, and loss of biodiversity.