武汉市近20年土地利用/覆被变化遥感监测与分析

为探究武汉市土地利用时空变化特征,基于Landsat遥感影像数据,从土地利用动态度、土地利用状态指数两个方面分析了武汉市2000—2019年的土地利用时空变化格局.结果表明:①武汉市水域面积直线下降,下降速度较稳定,平均年缩减率为1.76％;而建设用地面积逐年增加,由市中心向四周呈"辐射式"扩张,增速逐渐减缓;②耕地和林地的状态指数均表现为先增后减的趋势,都在2005—2010年达到峰值0.4左右;建设用地和水域的状态指数变化整体比较稳定,分别在0.2、-0.2处波动变化,这表明建设用地呈扩张的趋势,而水域则呈缩减的趋势.     

武汉市城镇扩张适宜性与景观生态安全格局的时空耦合关系研究

城镇用地扩张与景观生态安全格局之间存在空间上的关联性与冲突性,为探究城镇扩张适宜性与景观生态安全格局的耦合关系,本文以武汉市为例,在2001、2007和2014年3期ETM遥感影像解译的基础上,结合武汉市高程、坡度、全国第二次土地调查与变更调查数据、道路交通网络数据等构建武汉市土地利用时空数据库。从自然环境因素与区位条件因素两大方面构建城镇扩张适宜性评价指标体系,利用GIS空间分析获取武汉市城镇扩张适宜性分布特征,采用最小阻力模型(MCR)构建武汉市景观生态安全格局。从空间分布特征与时间演变特征两个维度研究城镇扩张系统与景观生态系统之间的耦合关系。     

基于地理国情数据的城市扩张和生态格局分析——以武汉市为例

城市扩张是城镇化的主要特征，研究城市扩张规律对城市空间规划、高质量发展提供决策依据。本文以武汉市为研究区，以2015—2018年地理国情监测成果为主要数据源，通过数据整理与提取、计算城市扩张特征指数、提取城市格局变化、计算生态景观指数等处理，对研究区城市扩张和生态格局变化特征进行分析。研究结果表明：2015—2018年间，武汉市从快速扩张阶段逐渐减缓，紧凑度逐渐下降；中心城市扩张主要以种植土地破坏为代价；远城区快速扩张主要以林草面积减少为代价；在生态指数上，各生态景观类型破碎度均有下降，但水域面积保持良好。     

信息要览

武汉市土地登记代理行业健康发展。随着社会主义市场经济体制的建立,土地市场日趋活跃,土地登记代理已成为土地市场中介不可或缺的组成部分。日前,由武汉市土地登记发证中心、武汉市国土资源管理局青山分局、武汉市勘测设计研究院、武汉市规划设计研究院共同完成了武汉钢铁(集团)公司批量土地登记办证工作。在市局统一领导下,市登记中心、青山分局、勘测院等单位与武钢通力协作,本着维护土地登记委托人的合法权益和自愿公平、等价有偿、诚实信用的原则,经过一年的艰苦工作,查清了武钢在青山辖区范围内土地面积为31平方公里,共办证350宗。武…     

扩展邻域元胞自动机模型城市扩张研究

元胞自动机近年来被广泛应用于动态模拟城市扩张,但其邻域类型一般固定于摩尔邻域.文章基于Geo-CA理论,自定义扩展邻域类型,并结合特定地理位置多层次约束性条件构建CA模型,扩展了CA模型的空间建模功能.以武汉市为例,将2000年和2009年TM遥感影像和城市用地数据作为基础,结合武汉市城市规划图、DEM、道路交通图、水域等多层次图像,构成空间数据库,建立武汉市城市扩张扩展邻域CA模型.最后以2009年数据为基础,对武汉市2018年城市用地扩张情况进行预测,为武汉市城镇建设提供参考.     

体现主客观信息的土地定级因素综合集成赋权法研究

应用云模型、特尔斐法、关联分析法研究了土地定级中各影响因素的合理赋权问题，提出了体现主客观信息的土地定级因素综合集成赋权方法，并依据武汉市土地定级指标体系和有关数据，对武汉市土地定级影响因素进行了权重挖掘。     

改进CA-Markov模型的武汉市土地利用变化模拟

针对传统的CA-Markov模型未充分考虑土地利用变化的多因素驱动影响,难免预测精度过低的问题,该文以武汉市为研究区域,采用2005、2010和2015年土地利用现状数据,结合Logistics回归模型,综合考虑土地利用变化多种影响因子,构建了改进的CA-Markov模型,对武汉市2020年土地利用空间格局进行了模拟预测及分析。结果表明:改进的CA-Markov模型可以有效提高土地利用现状预测精度;根据预测结果,武汉市2020年土地利用总体结构仍以耕地为主,2005—2020年耕地面积持续减少,建设用地面积持续增长,增长幅度达到76.36%;耕地转换为建设用地是地类转换的主要模式。预测结果为武汉市的国家空间规划与和谐发展提供了参考。     

武汉市建设用地扩张遥感监测及空间分异分析

为分析武汉市建设用地扩张时空特征,基于1990,2000,2005和2010年获取的Landsat影像数据,利用面向对象分类方法提取建设用地信息;采用城市扩张速度(expansion speed index,ESI)、扩张强度(expansion intensity index,EII)及综合扩张程度指数(expansion degree index,EDI)和标准差椭圆(standard deviational ellipse,SDE)空间分析方法分析该市1990―2010年建设用地扩张时序及空间分异特征。结果表明:武汉市建设用地呈扩张趋势,20 a间扩张了749.9 km~2,前期10 a、中期5 a和后期5 a间扩张面积分别占扩张总面积的19.06%,33.33%和47.61%;3个时段的ESI和EII均呈增大趋势,后期扩张程度尤为剧烈。SDE分析表明,20 a来武汉市建设用地空间分布呈离散趋势,前期局部扩张,中期趋于均衡扩张,这2个时段呈"东北→西南"空间分布格局;后期全局均衡扩张,空间分布不存在方向性。研究结果将有助于武汉市建设用地的理性扩张决策。     

武汉市1991～2013年城市扩张与地表覆盖变化研究

利用1991~2013年间6个时相的武汉市Landsat遥感数据,使用多端元光谱混合分析方法进行混合像元分解,得到各时相的地表覆盖丰度图。根据丰度信息,计算土地变化动态度与土地覆盖变化强度,得到地表覆盖变化情况,分析武汉地区城市扩张与土地转移特征。结果表明,武汉市主城区建设用地源自对城市外围的绿地与内部湖泊地区的侵占,湖泊与绿地面积总体呈下降趋势。     

陆地卫星影像应用于土地利用调查与评价

利用Landsat(TM/ETM)遥感图像,对安徽省土地利用状况进行调查,基本掌握了安徽省各类土地面积与分布特征,对土地资源做出相应评价,对今后的土地利用提出了建议.     

基于GIS的城市空间形态实证研究——以武汉市为例

以武汉市为研究对象,基于武汉多时相航摄影像数据,借助GIS技术和空间分析方法,以城市用地扩展速度和强度指数、分形维数、紧凑度为城市形态指标,实证分析1986～2008年间武汉城市建成区外部形状的变化过程,期望为武汉规划决策的制定以及相关调控措施的研究等提供依据。     

1990-2019年艾丁湖流域城市空间扩展遥感监测

基于卫星遥感影像,监测艾丁湖流域1990-2019年土地覆盖类型变化,并利用多种城市变化监测指数及雷达图方法,揭示以自然流域为研究范围的城市扩展变化过程,并探究其驱动机制。结果表明:(1)1990-2019年,流域内土地类型变化巨大,城市扩展明显,建成区面积扩大了近3倍;(2)流域内城市扩展经历了中速扩张和高速扩张两个阶段;(3)流域内3个主要城市建成区面积分别扩展了约40 km²、60 km²、40 km²,3个城市均在原基础上整体向外扩展,在2000年后托克逊县向西南方向扩展明显,吐鲁番市向西北和东方向扩展更为明显,鄯善县除原西南和东北方向外还增加了西北的扩展方向。自然条件是制约西部干旱地区城市发展的主要因素,同时西部地区的城市扩展受经济和政策因素的影响逐渐增强。     

典型海岸带城市扩张的多源遥感监测与预测——以青岛市为例

本文利用自1995年以来的4期DMSP-OLS、NPP-VIIRS夜光遥感影像与Landsat多光谱遥感影像,分析了青岛市近25年的城市建成区范围、各市区边界形态与扩展趋势,并结合土地利用分类、路网、POI、DEM等多源驱动因子及元胞自动机-马尔可夫（CA-Markov）模型,模拟并预测了2027年青岛市土地利用分类。结果表明,近25年青岛建成区扩展主要以外延式为主,其他城区总体上沿胶州湾方向扩展,四周向青岛主城区汇集,主城区建设用地向西北侧发展。本文验证了夜光遥感在监测与预测典型海岸带城市扩张方面的适用性,为城市化发展进程管理与决策提供了重要依据。     

Characterization and spatial modeling of urban sprawl in the Wuhan Metropolitan Area,China

Urban sprawl has led to environmental problems and large losses of arable land in China. In this study, we monitor and model urban sprawl by means of a combination of remote sensing, geographical information system and spatial statistics. We use time-series data to explore the potential socio-economic driving forces behind urban sprawl, and spatial models in different scenarios to explore the spatio-temporal interactions. The methodology is applied to the city of Wuhan, China, for the period from 1990 to 2013. The results reveal that the built-up land has expanded and has dispersed in urban clusters. Population growth, and economic and transportation development are still the main causes of urban sprawl; however, when they have developed to certain levels, the area affected by construction in urban areas (Jian Cheng Qu (JCQ)) and the area of cultivated land (ACL) tend to be stable. Spatial regression models are shown to be superior to the traditional models. The interaction among districts with the same administrative status is stronger than if one of those neighbors is in the city center and the other in the suburban area. The expansion of urban built-up land is driven by the socio-economic development at the same period, and greatly influenced by its spatio-temporal neighbors. We conclude that the integration of remote sensing, a geographical information system, and spatial statistics offers an excellent opportunity to explore the spatio-temporal variation and interactions among the districts in the sprawling metropolitan areas. Relevant regulations to control the urban sprawl process are suggested accordingly.     

Evaluating the Long-term Urban Expansion of Ranchi Urban Agglomeration,India Using Geospatial Technology

The present study analyzes the built-up expansion of Ranchi urban agglomeration over a period of about 8 decades from 1927–2005. Satellite images and topographical maps were used to evaluate land use dynamics during these periods. Built-up growth of 473.7% during 1927–2005 was primarily at the expense of agricultural land along with reduction of natural water bodies reflects negative impacts of built-up expansion, which increased many folds in recent decades. The built-up growth is also analyzed with reference to population growth, land consumption rate and land transformation. The land loss due to increasing built-up growth of Ranchi were compared with other capital regions and cities along with population increase to provide insight into the possible scenario of built-up expansion in Ranchi urban area.     

An analysis of urban expansion and its associated thermal characteristics using Landsat imagery

There has been an increasing interest in mapping and monitoring urban land use/land cover using remote sensing techniques. However, there still exist quite a number of challenges in deriving urban extent and its expansion density from remote sensing data quantitatively. This study utilized Landsat TM/ETM+ remote sensing data to assess urban expansion and its thermal characteristics with a case study in the city of Changsha, China. We proposed a new approach for quantitatively determining built-up area, its expansion density and their respective relationship with land surface temperature (LST) patterns. An urban expansion metric was also developed using a moving window mechanism to identify urban built-up area and its expansion density based on selected threshold values. The study suggested that urban extent and its expansion density, as well as surface thermal characteristics and patterns could be identified through quantitatively derived remotely sensed indices and LST, which offer meaningful characteristics in quantifying urban expansion density and urban thermal pattern. Results from the case study demonstrated that: (1) the built-up area and urban expansion density have significantly increased in the city of Changsha from 1990 to 2001; and (2) the differences of urban expansion densities correspond to thermal effects, where a high percentage of imperviousness is usually associated with the area covered by high surface temperature.     

一种基于车辆轨迹数据的城市建成区边界识别方法

城市建成区边界是城市土地资源管理和城市扩张管理的重要依据。本文提出了基于出租车轨迹数据，利用多分辨率下规则格网对比分析法及Densi-Graph阈值确定法，来自动提取城市建成区边界的方法。试验采用北京市2008年出租车GPS轨迹点数据，依据该方法模型计算提取城市建成区并进行结果准确度评价，将提取结果与北京市2008年土地覆盖空间分布图进行比对，所提取建成区边界范围与城镇、建设用地区域范围基本相符；将提取结果与中国城市统计年鉴数据进行比对，该年鉴中给定2008年北京市建成区总面积为1 310.94 km²，本文方法提取建成区总面积约为1 077.33 km²，提取准确度约为82.18%，表明本文方法可以获得准确的建成区范围。     

兰州新区土地扩张及驱动力分析

针对新区建设过程中建成区土地快速扩张的问题,该文对建成区土地扩张时空规律及驱动力进行分析,使用不同时期的TM和Landsat 8影像,通过目视解译提取了兰州新区建成区2010、2013、2014和2015年土地扩张信息,并从政策、经济两方面对土地扩张的驱动力进行分析。结果表明:兰州新区建成区土地扩张在2010年7月至2013年12月,扩张强度为36.449%,呈慢速增长;2013年12月—2014年12月,扩张强度为74.546%,呈快速增长;2014年12月至2015年6月,扩张强度为43.614%,呈稳定增长;城市几何中心向东北方向偏移。驱动因子中,政策影响起到引导作用,经济影响起到驱动作用。其中,最大驱动力为招商引资。     

Monitoring Urban Landscape Dynamics Over Delhi (India) Using Remote Sensing (1998–2011) Inputs

Urbanization is increasingly becoming a widespread phenomenon at all scales of development around the globe. Be it developing or developed nations, all are witnessing urbanization at very high pace. In order to study its impacts, various methodologies and techniques are being implemented to measure growth of urban extents over spatial and temporal domains. But urbanization being a very dynamic phenomenon has been facing ambiguities regarding methods to study its dynamism. This paper aims at quantifying urban expansion in Delhi, the capital city of India. The process has been studied using urban land cover pattern derived from Landsat TM/ETM satellite data for two decades (1998–2011). These maps show that built-up increased by 417 ha in first time period (1998–2003) and 6,633 ha during next period (2003–2011) of study. For quantification of metrics for urban expansion, the Urban Landscape Analysis Tool (ULAT) was employed. Land cover mapping was done with accuracy of 92.67 %, 93.3 % and 96 % respectively for years 1998, 2003 and 2011. Three major land covers classes mapped are; (i) built-up, (ii) water and (iii) other or non-built-up. The maps were then utilized to extract degree of urbanization based on spatial density of built-up area consisting of seven classes, (i) Urban built-up, (ii) Suburban built-up,(iii) Rural built-up, (iv) Urbanized open land, (v) Captured open land, (vi) Rural open land and (vii) Water. These classes were demarcated based on the urbanness of cells. Similarly urban footprint maps were generated. The two time maps were compared to qualitatively and quantitatively capture the dynamics of urban expansion in the city. Along with urbanized area and urban footprint maps, the new development areas during the study time periods were also identified. The new development areas consisted of three major categories of developments, (i) infill, (ii) extension and (iii) leapfrog.     

1980—2015年中国建设用地变化研究

土地特别是建设用地的空间格局与演变是城镇研究的热点问题。本文利用1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015年7期的中国土地利用遥感数据，对1980—2015年中国建设用地变化进行了系统性的分析。研究工作主要有：①计算1980—2015年中国的城镇用地、农村居民点、其他建设用地及总建设用地的面积和增长率，从而得到1980—2015年中国的建设用地变化速率。②运用GIS软件中的联合分析工具，得到1980—2015年中国建设用地空间变化格局。③制作土地利用转移矩阵，从而得到1980—2015年中国建设用地结构变化情况。研究表明，中国建设用地整体上表现为持续扩张的态势；东部及沿海地区增长速度较快，青藏高原基本无变化，中部及东北地区增长速度较缓，西北地区有少量增加；增加建设用地以耕地转入为主。