土地利用结构分形特征动态分析

通过解译徐州市矿区1990年、2000年、2010年3期TM影像,获取土地利用类型、面积、斑块数等属性数据。利用Fragstats软件,计算3个时期各地类的分形维数和稳定性指数。在分析3个时期土地利用数量变化的基础上,研究分形维数与稳定性指数的动态变化特征,从不同地类的空间形态的变化上定量探讨徐州矿区20 a土地利用的演变。结果表明,1990~2000年,徐州矿区空间形态趋于简单,稳定性上升;2000年是一个转折点,1990年相对于2000年,5类地物分维数降低,稳定性上升;2010年相较于2000年,特别是建成区与耕地这2类地物分形维数上升,稳定性下降幅度较大。在城市化驱动下,经济发展,城市扩张,生态保护是区域土地利用分形特征与结构稳定变化的主要驱动因素。     

银川市三区土地利用时空变化研究

基于土地利用调查数据,利用ArcGIS软件的空间分析功能制作土地利用转移矩阵、变化图谱,计算土地利用强度等指数分析银川市三区2009-2018的土地利用时空变化特征.结果表明2009-2018年,研究区耕地减少最多,城镇村及工矿用地面积增长明显;土地利用空间变化方向呈东西-南北走向;土地利用变化模式以稳定型为主;城镇村...     

基于土地利用变化和空间统计学的区域生态风险分析——以武汉市为例

基于2000年、2005年TM影像获取的土地利用信息,以武汉市为研究区域,根据其土地利用结构特征,以GIS技术为数据分析平台,构造了综合性生态风险指数。同时利用空间分析方法对生态风险指数进行了变量空间化,通过对生态风险指数采样结果进行半变异函数分析和空间插值,编制了武汉生态风险程度分布图,以分析解释研究区的生态风险空间分布特征和形成机理。结果显示:2000年、2005年研究区生态风险水平分为3个层次,广大的植被和水域集中分布区域属于低生态风险区,城市建成区和靠近城市建成区边缘形成中度生态风险和生态风险相对较高的分布区域。5 a内各个等级分布的空间也发生了一定程度的变化。     

基于DEM的地形高度与土地利用空间格局的关系——以韶关市大塘镇为例

地形高度是影响土地利用空间格局分布的影响因素之一,本文以韶关市大塘镇为研究区,基于研究区的DEM和土地利用现状图,利用GIS提取研究区的地形高程及土地利用信息,并将各地形高度与土地利用图进行叠加分析,研究地形高度与土地利用空间格局的关系。研究结果表明:1随着高程增加,各土地利用类型的面积及占土地总面积的比例都呈下降趋势;2土地利用类型占该该类土地利用的比重均在第一级高程或第二级高程达到最大值,随高程增加,分布比重逐渐下降;3低高程区域土地利用较为破碎,高高程区域土地利用较为集中,以林地为主。     

基于分形Voronoi图的城市空间分布特征数据挖掘——以山西省为例

本文引入以城市中心性强度为权重的加权Voronoi图,结合城市空间分布特征与周长—面积分形维数,研究了山西省地级市2009—2013年城镇发展的稳定性和均衡性,探究城市空间分布特征的时空数据挖掘;提出基于中心性强度为尺度的分形维数,尝试探究山西省地级市中心性强度的分形特征,分析山西省中心性强度的变化。研究表明:山西省2009—2013年各地级市间影响范围差距有减小的趋势,空间影响范围呈现上下波动的态势,山西省东部城镇发展趋势较好,西部城镇发展态势较弱,由周长—面积分形维数可得:2009—2013年山西省整体发展态势较不稳定;本文提出的基于中心性强度为尺度的分形维数主要处于1到2之间。     

基于Landsat TM/ETM+影像的面状水体特征研究——以巢湖流域面状水体为例

通过对研究区2001年10月和2007年1月Lnadsat TM/ETM+的遥感影像进行光谱特征分析,利用归一化差异水体指数(NDWI)、阈值法和谱间关系法提取研究区面状水体形态信息,在此基础上,利用分形几何理论计算不同时相巢湖流域研究区影像的各小流域面状水体的分形维数.结果表明,巢湖流域研究区各小流域面状水体明显具有分形特征,2007年各小流域面状水体的分维值相应都比2001年各小流域面状水体分维值有所降低.说明整个流域的面状水体的稳定性增大.反映了研究区人类工农业生产活动开始注重与周围地理环境的和谐发展.     

基于遥感的石家庄市土地利用及其景观格局变化研究

基于石家庄市1993年TM、2000年ETM+和2007年TM这3个时相的遥感影像,获取不同时期的土地利用信息,分析了石家庄市土地利用的时空变化,并借助FRAGSTATS软件进行景观格局变化研究。研究结果表明,土地利用变化的总趋势是耕地减少,水域和建筑用地增加,土地利用综合程度指数略有下降,研究区整体的斑块数和斑块密度先增加后减少,多样性指数、均匀度指数和形状指数增加,最大斑块指数减小。     

基于GIS的厦门市土地利用复合特征演变分析

基于GIS技术,以厦门市2000—2020年土地利用类型数据为数据源,进行土地利用空间演变动态分析,构建土地利用程度指数以及土地利用多样性指数,分析厦门市2000—2020年土地利用演变特征及其驱动机制。结果表明：厦门市2000—2020建设用地迅速增加,主要由耕地转换而来;结合空间结构、土地利用程度变化分析表明厦门市南部区域较北部发展更好,土地利用综合程度指数较高,人文经济发展程度高。     

三峡库区近30年土地利用时空变化特征分析

利用三峡库区1975年、1987年、1995年、2000年和2005年的遥感影像数据,提取各期土地利用图。以各期土地利用图为基础图件,利用G IS技术,分析了三峡库区各期土地利用类型的数量、空间分布及变化趋势,分析表明库区的耕地、林地和草地都在减少,库区近30年建设用地和河流水面的增加最为明显。同时引入土地利用变化的景观特征指数、土地利用变化速度、土地利用程度指数来总结三峡库区近30年来土地利用变化的主要时空变化特征。采用多种特征指数相结合的研究方法,有利于了解三峡库区土地利用变化的特征,可以进一步指导库区的土地利用规划,为库区的生态环境保护提供参考。     

基于GIS、RS的野鸭湖及周边湿地资源动态变化分形研究

介绍了分形几何学理论及其特点。首先,基于GIS、RS技术,利用多源遥感影像融合技术和GIS叠置对比分析功能、人机交互解译,得出北京市野鸭湖湿地自然保护区及周边区域在1998年、2000年和2002年湿地资源现状;再利用方正智慧软件统计出各类型湿地图斑的周长和面积,并求出面积、周长的对数,根据二维欧氏空间分形维计算模型,计算出各类型湿地资源的分形维数值和稳定性指数;最后,根据分行维数和稳定性指数的物理意义,揭示了野鸭湖地区湿地资源的动态变化情况。研究表明,沼泽和湖泊是该区域湿地环境的主体,也是最脆弱的湿地要素;湿地资源分形维数(D)和稳定性指数(SK)可以为湿地环境评价、湿地资源的合理利用与可持续发展提供决策依据。     

北京环线建设驱动的土地利用变化遥感检测与分析

近年来,北京市的环线建设大大改进了北京的交通状况,促进了环线周边的商业发展和房地产开发的繁荣,同时也带来了环线周边地区的土地利用的变更。在“科技奥运”科技攻关项目和在研自然科学基金项目的支撑下,选择了1988,1994,2001和2003年5—6月份的TM数据,在影像经过几何校正和辐射归一化校正后对其应用高精度的自组织神经网络分类和利用高分辨率的航空照片验证;在分类数据和变更信息的基础上,采用了空间自相关分析模型、频率指数模型和潜力模型分别对北京各种用地类型的频率指数和建设用地的Moran系数和Geary系数,以及城市增长的潜力指她进行计算。一系列计算显示了环线驱动的北京市土地利用变化情况。结果表明:在环线建设的驱动下,北京市的建设用地围绕环线呈快速增长趋势;绿地面积在四环、五环的环线一带也呈增加趋势;城市增长潜力从四环到六环呈逐渐增大趋势。     

冲击指标应用于保安林地人为冲击之研究

保安林分布遍及全台湾省，但在自然与社会环境的变迁下，民众对土地资源需求日益迫切，区外保安林常遭非法使用，因此如何有效地订定经营决策，为经营者应注视之问题。本研究以垦丁公园辖区之区外保安林为研究范围，利用1993与2001年SPOT卫星遥测影像为材料，并用监督性分类法中之最大概似法进行影像分类，建立都市、森林、农耕地等3种土地利用类型，分类结果提供监测1993至2001年间保安林之土地变迁。此外保安林地受人为之冲击评估乃采用分类之结果与地理信息系统之空间分析技术，配合保安林地之开发地成长率、农耕地开垦率及保安林地受人为潜在开发率等冲击指标，评估垦丁公园境内各编号保安林所受到的人为冲击。研究结果显示，共有8处保安林所受之冲击最为严重，值得管理者加以重视。     

Research on the influence of site factors on the expansion of construction land in the Pearl River Delta,China: By using GIS and remote sensing

Landsat TM images of the Pearl River Delta taken in 1988, 1998 and 2006 are used to explore the site factors that influence the construction land expansion in this study. Several site factors, including landscape types and the distances to roads, coastlines, or city centers, had significant impacts on the expansion of construction land, influencing the direction, scale and intensity of the expansion. The site factors serve as important natural and spatial indicators of the preferable locales for construction land expansion, describing tendencies to expand to locations in suburbs, plains and areas near roads or coastlines.     

结合空间分析的面向对象无人机影像土地利用分类

利用高分辨遥感影像进行土地利用分类,为农村土地利用动态监测及土地综合整治快速地提供基础地理空间数据。以高分辨无人机影像为数据源,研究利用面向对象多尺度分割技术结合GIS空间分析对影像进行土地利用分类。根据对象内同质性高、对象间异质性高的准则,引入加权局部方差与空间自相关指数构建全局最优分割非监督评价指数,然后利用最邻近分类器对影像进行分类。实验结果表明,该方法减少人工目视确定最优分割尺度的主观性,能够避免某些地物不能被有效归类的现象,在单一尺度下获得较高的分类精度。     

A spatial panel ordered-response model with application to the analysis of urban land-use development intensity patterns

This paper proposes and estimates a spatial panel ordered-response probit model with temporal autoregressive error terms to analyze changes in urban land development intensity levels over time. Such a model structure maintains a close linkage between the land owner’s decision (unobserved to the analyst) and the land development intensity level (observed by the analyst) and accommodates spatial interactions between land owners that lead to spatial spillover effects. In addition, the model structure incorporates spatial heterogeneity as well as spatial heteroscedasticity. The resulting model is estimated using a composite marginal likelihood (CML) approach that does not require any simulation machinery and that can be applied to data sets of any size. A simulation exercise indicates that the CML approach recovers the model parameters very well, even in the presence of high spatial and temporal dependence. In addition, the simulation results demonstrate that ignoring spatial dependency and spatial heterogeneity when both are actually present will lead to bias in parameter estimation. A demonstration exercise applies the proposed model to examine urban land development intensity levels using parcel-level data from Austin, Texas.     

Spatiotemporal analysis of land use/cover changes in Nanchang area,China

Based on remote sensing and Geographic Information System techniques, multi-temporal Landsat data were used to monitor land use/cover changes (LUCC) in the Nanchang area during 1989–2010. Quantitative and spatiotemporal indicators derived from the transition matrix for overall changes, intensity analysis for inter-category transitions, and spatiotemporal analysis of intra-category variations were constructed to analyze the spatiotemporal LUCC evolution. The study results show that urban and industrial land rapidly and continually expanded. The spatial extent of rural settlements shrunk while their distribution density increased. Cultivated land showed a tendency of spatially continuous loss and fragmented distribution, whereas the spatial pattern of forest tended to concentrate. The extents of ponds and reservoirs remained stable, but spatial changes were obvious. Rivers and bottomlands decreased significantly and tended toward fragmentation. The overall LUCC pattern showed that construction land rapidly sprawled while cultivated land decreased substantially, indicating an accelerating stage of urbanization and industrialization. Although rigid land requirements for urbanization had to be satisfied, land development and consolidation across forests and water body areas, as well as adjustment of agricultural structure, laid the foundation for a transition toward intensive land use in the Nanchang area.     

新疆克拉玛依市商业地价空间分布规律研究

城市地价是一个具有时空性质的多维概念,在空间分布上具有较强的关联性和特殊性。但目前对城市地价空间分布规律方面的研究相对较少,还没有形成系统性的理论与方法依据,本文以克拉玛依市2007年土地调查商业用地数据和地价动态监测数据为依据,以ARCGIS软件为平台,采用地统计学的方法,对克拉玛依市商业用地价格的空间分布进行了研究。研究表明:地统计学的理论与方法对城市地价空间分布进行研究具有独特的优越性;城市商业用地地价的分布在空间上既有连续性,也存在变异性,受区域整体趋势的影响明显高于小范围的变异性,属于强空间自相关;商业用地地价分布整体呈现圈层结构,交通道路对地价的空间分布具有重要影响。     

A Patch‐based Cellular Automaton for Simulating Land‐use Changes at Fine Spatial Resolution

While cellular automata have become popular tools for modeling land‐use changes, there is a lack of studies reporting their application at very fine spatial resolutions (e.g. 5 m resolution). Traditional cell‐based CA do not generate reliable results at such resolutions because single cells might only represent components of land‐use entities (i.e. houses or parks in urban residential areas), while recently proposed entity‐based CA models usually ignore the internal heterogeneity of the entities. This article describes a patch‐based CA model designed to deal with this problem by integrating cell and object concepts. A patch is defined as a collection of adjacent cells that might have different attributes, but that represent a single land‐use entity. In this model, a transition probability map was calculated at each cell location for each land‐use transition using a weight of evidence method; then, land‐use changes were simulated by employing a patch‐based procedure based on the probability maps. This CA model, along with a traditional cell‐based model were tested in the eastern part of the Elbow River watershed in southern Alberta, Canada, an area that is under considerable pressure for land development due to its proximity to the fast growing city of Calgary. The simulation results for the two models were compared to historical data using visual comparison, K_simulation indices, and landscape metrics. The results reveal that the patch‐based CA model generates more compact and realistic land‐use patterns than the traditional cell‐based CA. The K_simulation values indicate that the land‐use maps obtained with the patch‐based CA are in higher agreement with the historical data than those created by the cell‐based model, particularly regarding the location of change. The landscape metrics reveal that the patch‐based model is able to adequately capture the land‐use dynamics as observed in the historical data, while the cell‐based CA is not able to provide a similar interpretation. The patch‐based approach proposed in this study appears to be a simple and valuable solution to take into account the internal heterogeneity of land‐use classes at fine spatial resolutions and simulate their transitions over time.     

陆地表层覆盖变化对地表反照率影响的四国对比

陆表覆盖变化影响地表特征从而改变地表能量平衡是理解人类活动对全球气候变化影响的关键环节。选择国际气候谈判主要国家的美国、印度和巴西作为中国的对比国，对比分析不同国别、不同气候带典型陆表覆盖类型的地表反照率时空差异，进而模拟开垦和城市化等陆表覆盖变化对反照率的影响差异。结果表明：(1) 2000年—2015年，中国、美国的地表反照率年际变化存在明显的气候带空间分异特征，中国干旱半干旱区和美国中低纬湿润区表现出降低趋势，而中国亚热带湿润和美国高纬与中部干旱区则表现出明显的升高趋势，印度的地表反照率年际变化呈微弱下降趋势，而巴西为微弱上升趋势。(2)无雪覆盖时，耕地、林地、草地和人造地表反照率具有夏高、冬低的时间变化特征，干旱半干旱区反照率明显高于湿润区。4种类型的国别差异体现在，中国亚热带湿润区地表反照率均以上升为主，干旱半干旱区则相反；美国除耕地在干旱区呈较强的升高趋势外，其余类型基本为降低趋势；印度均表现为降低趋势；巴西则表现为略微升高趋势。(3)与无雪覆盖相比，有雪覆盖时不同陆表覆盖类型地表反照率均有所提高，林地提高幅度最小，约0.06—0.26，耕地提高最大，约为0.17—0.38，且中国林地反照率提高幅度略高于美国。(4)原陆表覆盖为林地时，开垦和城镇化均导致地表反照率升高，且干旱区升高幅度高于湿润区，湿润区的升高幅度随纬度降低而减弱；为草地时，开垦主要在巴西、印度和中、美亚热带湿润区引起地表反照率升高。而城镇化引起的反照率变化则受到原有地表覆盖、季节和气候背景影响存在较复杂的国别和气候带差异。     

Measures of spatio-temporal accuracy for time series land cover data

Remote sensing is a useful tool for monitoring changes in land cover over time. The accuracy of such time-series analyses has hitherto only been assessed using confusion matrices. The matrix allows global measures of user, producer and overall accuracies to be generated, but lacks consideration of any spatial aspects of accuracy. It is well known that land cover errors are typically spatially auto-correlated and can have a distinct spatial distribution. As yet little work has considered the temporal dimension and investigated the persistence or errors in both geographic and temporal dimensions. Spatio-temporal errors can have a profound impact on both change detection and on environmental monitoring and modelling activities using land cover data. This study investigated methods for describing the spatio-temporal characteristics of classification accuracy. Annual thematic maps were created using a random forest classification of MODIS data over the Jakarta metropolitan areas for the period of 2001–2013. A logistic geographically weighted model was used to estimate annual spatial measures of user, producer and overall accuracies. A principal component analysis was then used to extract summaries of the multi-temporal accuracy. The results showed how the spatial distribution of user and producer accuracy varied over space and time, and overall spatial variance was confirmed by the principal component analysis. The results indicated that areas of homogeneous land cover were mapped with relatively high accuracy and low variability, and areas of mixed land cover with the opposite characteristics. A multi-temporal spatial approach to accuracy is shown to provide more informative measures of accuracy, allowing map producers and users to evaluate time series thematic maps more comprehensively than a standard confusion matrix approach. The need to identify suitable properties for a temporal kernel are discussed.