土地利用变化驱动力及趋势分析——以琼海市为例

海岸带土地利用变化频繁,而这些变化受自然及社会经济发展等因素制约。以琼海市为研究区,分别对2006、2010、2014年的Landsat影像采取支持向量机的分类方法提取土地利用信息,主成分分析法进行土地利用变化驱动力分析,马尔可夫模型预测土地利用趋势。结果表明:土地利用变化主要驱动力为人口增长、经济发展和产业结构调整,预测出2018和2020年的用地数量和结构。研究成果能为土地利用布局调整和优化等提供基础数据。     

准噶尔盆地不同土地利用类型地表反照率研究

研究准噶尔盆地不同土地利用类型地表反照率特征,为揭示在区域尺度上不同土地利用类型对气候变化的生物地球物理机制提供科学依据。选取2000—2018年遥感反演地表反照率数据及2000年、2010年和2018年3期土地利用数据,运用统计学方法分析准噶尔盆地不同土地利用类型在短波(0.3～2.5μm)、近红外(0.76～3.0μm)、可见光(0.35～0.76μm)地表反照率的时空变化特征及其年际变化趋势。研究结果表明:不同土地利用类型在不同波段的地表反照率具有明显的差异特征,除了二级土地利用类型湖泊和水库坑塘外,其他一级和二级土地利用类型的地表反照率均满足近红外短波可见光这一特征; 2010—2018年3个波段的不同土地利用类型地表反照率年际变化趋势,在整体上稍显著于2000—2010年,且在2010—2018年间短波波段的一级土地利用类型均通过了0.05的显著性检验;准噶尔盆地18 a来土地利用类型地表反照率年际变化速率呈微弱的增长趋势,年际速率变化较小,整体保持稳定。研究结果将为研究区地表分光辐射及能量平衡研究奠定基础。     

土地利用/覆盖变化的遥感分析

以安徽省阜阳市城区(颍州区、颍东区、颍泉区)为研究对象,基于2007、2012年Landsat-7ETM+影像和2018年Landsat-8影像,使用遥感图像处理平台(Environment for Visualizing Images,ENVI)软件对阜阳市城区2007—2018年土地利用/覆盖变化做具体定量分析研究.根据三期土地利用类型的数据,分析各个土地利用类型的发展趋势以及各种土地利用产生变化的主要原因,为阜阳市城市规划和环境建设提供了一定的依据.结果表明,11 a间随着阜阳市经济的快速发展和城市化水平不断提高,研究区各土地类型面积发生了很大变化.建设用地面积变化448.27 km2,增幅543.57％,耕地面积变化597.52 km2减幅34.74％,裸地面积变化26.00 km2,减幅80.68％,这与研究区经济和社会的快速发展密切相关.受到环保政策和环境意识的影响,林地面积增加85.00 km2,增幅97.58％,水域面积变化84.35 km2,增幅201.39％.     

土地利用变化对植被净初级生产力影响研究

针对土地利用变化对植被净初级生产力(NPP)影响尚不明确的问题，该文利用MODIS、MERRA-2和Globeland 30地表覆盖等数据，基于CASA模型估算京津冀地区2000-2020年NPP,从土地利用类型面积和景观格局两方面共同探讨土地利用变化对区域NPP变化的影响。结果表明：耕地面积减小，但NPP增加，森林、草地面积增加，NPP相应增长，2000—2010年、2010—2020年植被土地利用类型面积变化对NPP变化的贡献率分别为18%、34%;景观异质性、破碎程度和连通性变化对NPP变化的影响呈增强趋势；2000—2010年，景观破碎化程度、聚集度、连通性以及森林和草地面积变化对NPP变化影响较强；2010—2020年，景观异质性以及森林和草地面积变化对NPP变化影响起主导作用。成果可为优化京津冀地区土地利用结构、提升区域固碳能力提供数据支撑。     

珠海市近20年土地利用及景观格局变化分析

在土地利用变化分析基础上引入景观格局指数,基于2000、2010和2020年三期土地利用覆盖数据分析珠海市2000—2020年土地利用和景观格局变化。结果表明：2000年以来珠海市不透水面用地面积增加显著,年均增速达6.85%,农田和林地为土地转出面积最多的用地类型;农田破碎程度进一步加大,不透水面空间分布呈集中趋势,整体景观格局趋于丰富。     

长江流域土地利用/覆盖变化驱动力及影响综述

长江流域是中国生态和社会经济的重要组成部分,土地利用/覆盖状态正经历着快速的变化。随着遥感技术、物联网、社交媒体的发展,可以获得海量的、多维度的土地利用/覆盖相关数据,围绕长江流域土地利用变化过程、驱动因素和生态响应的研究大量涌现,对长江流域的发展规划和生态保护提供了一定的决策依据。首先梳理了当前长江流域土地利用/覆盖变化相关研究,然后从土地利用/覆盖变化的驱动机制和生态效应两个方面阐述了研究方法和结论,最后从土地利用/覆盖产品差异、驱动因素区域性、生态环境变化过程的复杂性和生态服务价值评估的综合性方面讨论了现有研究面临的困难和挑战,以及未来研究可能的发展方向。     

基于多时像TM/ETM+影像的兖州市土地利用/覆盖变化

本文利用多时相Landsat TM/ETM+影像分析了兖州市1998年和2002年的土地利用/覆盖变化。综合考虑波段间相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合进行图像解译,并在此基础上运用最大似然分类器(MLC)和支持向量机(SVM)的分类方法对遥感影像进行分类。进而利用SVM分类结果进行土地利用遥感动态监测,获取兖州市土地利用/覆盖变化信息,并与社会经济统计资料的统计结果进行比较。最后提取TM/ETM+影像的RDVI,基于线性混合像元分解模型分析了植被覆盖的变化。结果表明,基于多时相TM/ETM+影像分析的土地利用/覆盖变化与实际统计数据较吻合,适合动态监测土地利用变化,且精度较高。     

赣州市土地利用动态变化及其驱动因子分析

将赣州市作为研究对象,选取2000、2004、2010、2014和2017年5期Landsat遥感影像,利用RS和GIS技术,采用人机交互解译辅助实地考察方式提取赣州市2000—2017年土地利用类型图并分析土地利用变化特征;结合2000—2017年赣州市社会经济影响指标,运用主成分分析法分析得到赣州市土地利用变化的驱...     

张家界市武陵源区土地利用/土地覆盖变化分析

土地利用与土地覆盖变化(LUCC)已成为全球变化研究中的核心问题.本文利用以卫星遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)等技术和方法为支撑,通过面向对象的分类提取方法得到的1996～2005年张家界市武陵源区的土地利用数据,分析了该地区土地利用/覆盖的时空变化规律与机制,揭示了导致该变化发生的自然、人文驱动因素,并且提出了应对包括自然因素、经济社会发展的土地利用/土地覆盖变化对策,为该地区的土地利用规划提供了合理的参考依据.     

基于地理国情监测的土地利用/覆盖时空演变分析——以榆次区为例

地理国情监测为我们探索土地利用时空变化提供了重要的数据基础。本文基于榆次区地理国情监测数据、遥感影像和部分调查数据,对研究区2016—2018年土地利用变化过程进行定量化综合研究,并在GIS支持下,生成了研究区土地利用扩张和收缩图,从扩张和收缩两个方面揭示了研究区2年间土地利用覆盖类型的空间变化规律,为研究区土地资源可持续利用提供相应的决策支持,对地理国情监测在LUCC研究中的应用进行了有益探索。     

Land Use/Cover Change Detection of Tiruchirapalli City, India, Using Integrated Remote Sensing and GIS Tools

The rapid growth of urban population in India is a cause of concern among country??s urban and town planners for efficient urban planning. The drastic growth of urban areas has resulted in sharp land use and land cover changes. In recent years, the significance of spatial data technologies, especially the application of remotely sensed data and geographical information systems (GIS) has been widely used. The present study investigates the urban growth of Tiruchirapalli city, Tamilnadu using IRS satellite data for the years 1989, 1992, 1995, 1998, 2001, 2004, 2007, and 2010. The eight satellite images are enhanced using convolution spatial enhancement method with Kernel (7?×?7) edge enhance function. Supervised classification method is used to classify the urban land use and land cover. The GIS is used to prepare the different layers belonging to various land uses identified from remotely sensed data. The analysis of the results show the drastic increase of built up area and reduced green cover within the city boundary limit.     

清水河流域1978-2010年土地利用变化时空特征

通过对1978年、1998年和2010年3期遥感影像目视解译获得3期土地利用数据,分析清水河流域1978－2010年土地利用变化时空特征。研究表明：清水河流域1978－2010年期间,农用地、难利用地面积持续减少,林地、建设用地面积持续增加,草地面积先有所减少后增多,除林地以外其它土地类型变化幅度后期都较前期大;流域土地利用转移方向主要是农用地转为低、中、高覆盖度草地、林地和建设用地,中覆盖度草地转为低、高覆盖度草地和林地,低覆盖度草地转为中、高覆盖度草地、林地。结果表明,近年来清水河流域水土保持措施效果明显。     

肥城市土地利用变化及驱动力分析

以肥城市为研究对象,利用最大似然监督分类法对肥城市1994年、2002年的landsat TM和2017年的landsat OLI遥感影像进行土地利用分类,依据土地利用动态度、土地利用转移矩阵对肥城市土地利用变化进行分析。实验表明:近23年来,肥城市土地利用变化明显,其中建设用地面积增加54.22 km^2,林草地面积增加80.87 km^2,耕地面积减少107.02 km^2、水体面积减少17.28 km^2;同时表明在经济驱动、政策引导以及人为因素的影响下肥城市土地利用程度会进一步加深。     

Modeling for Prediction of Land Cover Changes Based on Bio-physical and Human Factors in Zagros Mountains, Iran

The rapid population growth and ongoing development activities has resulted in natural resources demolition. However, the dynamics of the natural resources in relation to different biophysical and socio-economic factors are still remains poorly understood. The present study investigates the basic natural resources i.e. forest, rangeland and surface water bodies’ status using satellite data for the years 1990, 1998, and 2006, and their change detection in relation to biophysical and socio-economic factors. Monitoring land-use/cover change detection using remotely sensed data has been a well recognized technique. The analysis of change detection revealed eleven important land cover changes, which occurred during the past 16 years (1990–2006) in the region. The rate of land cover change was observed to vary across the sub periods and a general decline of forest cover and increase in rangelands and water bodies was observed. Logistic regression model was employed to analyze the relationship between changes and explanatory factors. The land cover change results and logistic models developed in this study are useful in supporting natural resources management efforts and provide useful information for managers/policy makers in formulation of sustainable management strategies for the region.     

基于土地利用变化模拟的生态风险动态评价

以松滋市2000年和2010年Landsat TM影像为基础,利用CA-Markov模型并引入土地利用总体规划限制因素,预测松滋市2020年土地利用情况。构建土地利用生态风险指数,运用4 km×4 km的网格模型采样,采用普通克里金插值法进行插值,引入密度分割法进行归一化等级划分,利用GIS工具进行空间叠加分析并制作土地利用生态风险分级图,实现土地利用变化生态风险动态评价,揭示生态风险变化趋势。模拟预测及评价结果显示:1松滋市2000~2020年土地利用结构发生较大变化,耕地、水域和未利用地面积减少,林地和建设用地面积增加。2土地利用生态风险呈逐步升高趋势,由2000年的21.95升高到2020年的88.53,分布以中部及南部较高,西部及东北部较低。32000~2020年分级结果主要以低风险、较低风险及次中风险为主,特高风险区域逐渐增多,生态风险等级以中心城区为中心呈圈层分布,且距离越远生态风险等级越低。     

Multiple intra-urban land use simulations and driving factors analysis: a case study in Huicheng,China

Simulations of intra-urban land use changes have gradually attracted more attention as these approaches are extremely helpful in regard to decision making and policy formulation. While prior studies mostly focused on methods of developing intra-urban level simulations, very little research has been conducted explain the factors driving intra-urban land use change. Urban planners are highly concerned with how inner-city structures are formed and how they function. Here, to simulate multiple intra-urban land use changes and to identify the contribution of different driving factors, we developed a random forests (RF) algorithm-based cellular automata (CA) simulation model. In this study, the model applied diverse categories of spatial variables, including traffic location factors, environmental factors, public services, and population density, as the driving factors to enhance our understanding of the dynamics of internal urban land use. The CA model was tested using data from the Huicheng district of Huizhou city in the Guangdong province of China. The Model was validated using actual historical land use data from 2000 to 2010. By applying the validated model, multiple intra-urban land use maps were simulated for 2015. Simultaneously, spatial variable importance measures (VIMs) were calculated by using the out-of-bag (OOB) error estimation approach of the RF algorithm. Based on the calculation results, we assessed and analysed the significance of each intra-urban land use driver for this region. This study provides urban planners and relevant scholars with detailed and targeted information that can aid in the formulation of specific planning strategies for different intra-urban land uses and support the future evolution of this area.     

建国以来无锡市区土地利用变化及存在问题的遥感分析与研究

本文通过对建国后三个时期遥感资料的解译,结合城市发展的社会、经济等信息资料,对无锡市区土地利用变化作了分析,论述了城市用地规模、结构、布局的发展演变特征和郊区土地使用变化特点,并就合理利用土地资源的若干问题作了探讨。     

城市热岛空间格局及其变化的图形信息特征分析

热岛效应是城市化进程中产生的特有环境问题。基于Landsat TM/ETM+（1989、2001、2007、2013年）遥感影像完成哈尔滨地面亮温定量反演、标准化和等级划分等处理,并分析城市热岛空间分布特征和时空演变规律。基于地学信息图谱理论,定量分析24 a间热岛效应图谱信息变化特征,探究城市热岛格局的时空演变进程和形成机制,揭示城市化进程与热岛效应之间的响应关系。结果表明,随着哈尔滨城市化进程加速,4级热岛效应呈递增趋势,面积比例分别为4.36%、5.69%、6.29%和7.12%,主要分布在道外区和铁路沿线地带;植被和水体区域的地面温度较低,其边缘温度更低;反复变化型面积最大,后期变化型面积最小,面积比例分别为33.30%和7.30%。地学信息图谱分析可为城市热岛效应随城市化演变趋势提供准确、丰富的信息,对全面分析城市热岛的形成和发展具有重要的意义。     

逻辑回归元胞自动机模型的鸡西市城市扩张分析及预测

城市的快速扩张导致人地矛盾激化,土地利用效率下降.分析并预测城市发展状态,可以实现土地资源的合理配置,为城市发展提供合理规划.本文以鸡西市市辖区为例,利用Logistic-CA模型进行城市扩张模拟及趋势特征分析.结果表明:1)鸡西市在2005—2015年间城市处于低速扩张阶段,土地利用效率较低,城市发展较为分散;2)通...     

Satellite based study of land transformation in Ludhiana District, Punjab

This study reveals the temporal changes in the land use/land cover of district Ludhiana from the years 1970 to 2001 and reports on the change that has occurred in land use/land cover as a result of change in cropping pattern. The changes were analysed through the data obtained from statistical abstract 1969–70, False Colour Composite (FCC) of IRS-IC LISS-III satellite data of March 2001 and ground truth. There has been a decrease in agricultural land by 2100 ha. but still it occupies 83.76% of the total geographical area (TGA). The wasteland shows a declining trend whereas forest cover has increased from 1.07 to 2.71% of TGA. Area under non-agricultural uses has increased from 10.13 to 12.50% of TGA. There has also been a great change in the cropping pattern of the district. Crops such as groundnut, gram and cotton have nearly disappeared and wheat and rice dominate the region. This change has substantially resulted in the decrease of area under wastelands.