基于业务数据库变化捕获的土地利用变化发现技术

针对我国现有的土地利用变化发现技术模式存在的弊端,提出了业务驱动的土地利用变化发现机制,研究了该机制的技术实现方法,提出了通过捕获土地管理业务信息系统数据库变化来发现土地利用变化的技术,基于Oracle GoldenGate进行了技术实施,开展了试点应用。结果表明,该技术可以及时有效地发现土地利用变化信息,可驱动日常性野外实地核查和土地利用数据变更。     

基于遥感与GIS技术的土地利用时空特征研究

为了研究土地利用、土地覆盖的时空变化，本文在遥感技术与GIS技术的支持下，对土地利用的的时间动态特征和空间动态特征进行了定量分析。具体表现为通过数学建模，以湖北省为例，对湖北省近五年来的土地利用类型、土地利用程度、耕地状况、森林植被覆盖、城市扩展、水域湖泊状况等时空特征进行了动态分析，同时对湖北省土地利用变化的驱动机制进行了分析，为定性定量研究我国的土地利用、土地覆盖的时空演变提供了一种思路与方法。     

论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架

利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。     

基于测绘地理信息更新的土地利用变化动态发现

随着城市人口增长、城镇化趋势扩大、可利用资源急剧减少,动态地掌握城市土地利用现状变化,是有效利用城市的土地资源、加强土地资源监管的重要基础,土地利用现状的调查是最基础的土地资源调查.本文通过分析上海土地利用调查现状和测绘地理信息资源情况,基于测绘地理信息更新机制,结合"多测合一"、季度卫星影像、基础测绘、细化调查等测绘...     

土地利用优化配置建模研究进展与展望

土地利用优化配置是解决土地资源供需矛盾、协调社会经济发展与生态保护的重要技术手段,也是土地资源可持续利用需要解决的关键问题之一。随着空间模拟和智能优化技术的发展,土地利用优化的理论基础和方法体系也在不断更新。在文献计量的基础上,系统总结了国内外土地利用优化配置的驱动理论和方法,重点分析了空间模拟优化模型和智能寻优模型在土地利用优化配置建模应用中的进展和存在的问题,对土地利用优化配置未来的发展和面临的挑战进行了讨论和展望,提出自然与人文过程的耦合驱动、多模型的空间化协同、大数据知识挖掘方法的嵌入和数字孪生技术的支撑,应是土地利用优化配置领域下一阶段的研究方向。     

长汀县土地利用总体规划修编中土地利用驱动机制研究

本文将长汀县为研究区域,通过定性的方法,对长汀县土地利用变化进行深入地分析,探寻土地利用变化规律和其变化驱动因素.结合社会经济方面的资料,提取长汀县土地利用变化驱动因子指标,采用定量分析的方法分析土地利用变化驱动力,建立土地利用变化驱动模型,揭示该研究区域土地利用变化与驱动力的关系,进而指导现实决策.     

基于Markov-CA的土地利用变化预测研究

综合集成土地利用变化模型,提出基于Markov（马尔柯夫）模型和CA（元胞自动机）模型土地利用变化预测模式并对其进行实证研究。研究结果是：从1987年到2013年,皇甫川流域土地利用格局变化的总体态势是：城镇用地、林地、耕地和灌丛的面积逐渐增加,其增加速率依次减小;水体、草地、沙地和裸砒砂岩面积逐渐减小,其中水体缩减的幅度最大。     

长株潭城市群核心区域土地利用/覆盖变化驱动机制定量研究

采用Logistic回归分析法,以长株潭城市群核心区域为研究区域,结合由遥感与GIS方法得到的地形与社会空间数据,在7个空间尺度上构建建设用地、耕地、林地变化的驱动力模型,探讨土地利用/覆盖变化的尺度效应,并在最佳模拟尺度上定性定量分析区域土地利用/覆盖变化的驱动机制。结果表明:不同尺度模型的拟合优度差异明显,呈现波动变化趋势;当模拟尺度为180 m×180 m时,建设用地、耕地和林地的拟合优度均达到最高。对建设用地变化有重要影响的解释变量是到主要道路的距离、到市区环线的距离、到各级政府的距离;对耕地变化有重要影响的解释变量是高程、到市区环线的距离;对林地变化有重要影响的解释变量是到主要道路的距离、到各级政府的距离、到市区环线的距离。     

单一时相遥感数据土地利用与覆盖变化自动检测方法

针对基期(用于该研究的前一时期数据)T1仅拥有土地利用和覆盖图件(矢量格式)而另一期T2拥有遥感数据的情况,构建了基于知识引导的土地利用和覆盖变化自动检测技术与方法。T1时期土地利用与覆盖与T2期遥感数据在配准叠加情况下,以T1完整的土地利用与覆盖类型图斑为单元构建土地各类别遥感数据知识库,然后以图斑单元或以像素为单位计算遥感影像特征统计量,通过与知识库相关数据的比较与匹配自动检测出变化并识别出相应的土地利用与覆盖类别。文章最后通过试验验证了该方法的有效性。     

基于DEM的广东省山区土地利用变化分析

土地利用/覆盖变化研究是全球环境变化与可持续发展研究的热点和前沿领域。近年来,随着广东省经济发展迅速,土地利用在受珠江三角洲地区辐射影响的广东山区也发生了较大的变化。在DEM的基础上,分析1993~2003年来广东省山区韶关市的土地利用变化与高程、坡度和坡向的关系。研究结果表明,1993~2003年来广东省山区韶关市的土地利用变化在高程、坡度和坡向有很大差异,这些因素对该地区的土地利用有着重要的影响。为促进该地区的土地可持续利用,需进一步因地制宜,结合高程、坡度和坡向等影响因素优化土地利用类型和改善地表覆盖。     

基于RS技术的城市土地利用变化研究

本文利用1999年、2008年和2017年共三期LANDSAT数据影像,采用最大似然法对其进行监督分类,并利用混淆矩阵对分类结果进行精度评判,利用监督分类结果制作研究区域土地利用分类图,对该地区土地利用数量、程度及多样性变化等情况进行综合分析,得到其土地利用类型的整体变化规律,并从多个角度分析土地利用类型变化原因,提出...     

基于遥感数据的哈尔滨土地利用/覆被变化研究

以哈尔滨市为例,基于Landsat数据,利用遥感技术和GIS技术对2000和2015年的遥感影像数据进行解译分类,通过对分类结果的统计分析,定量研究哈尔滨市15年间的土地利用变化过程,结果显示:哈尔滨市土地综合利用程度较高,区域内耕地面积减少;相反,城市建成区面积大幅增加,区域内绿地面积逐年减少,应注意生态环境维护保持。     

基于支持向量机的土地利用变化模拟模型

以湖北省为例,选取5大类7个耕地,利用变化驱动力因子,将1986~2000年的数据作为样本训练数据,2001~2004年的数据作为测试数据,与耕地变化进行基于支持向量机的回归模拟,用遗传算法对参数进行优化,并与BP、RFB神经网络模型进行了对比。模拟结果精度分析显示,SVM模型较BP神经网络模型理想,与RFB神经网络接近。并运用该模型对湖北省2010年的耕地利用变化进行了预测,结果合理。研究表明,SVM模型有较强的自学习、自适应能力,在土地利用变化模拟中有着广泛的应用前景。     

基于TM影像的北京城乡结合部土地利用变化分析

利用遥感分类技术能够快速获取土地利用变化信息。基于1996年和2006年两时相的北京城乡结合部地区TM卫星影像数据,采用监督分类和分类后处理方法,对研究区10年间的土地利用变化情况进行了详细分析,得到如下结论:10年间北京城南地区城乡结合部的各种土地利用类型之间相互转化,并以耕地,林地和建设用地相互转化最为显著;耕地和大范围水域面积较大幅度减少,城市居民点及工矿用地和未利用土地面积大幅度地增加,城乡结合部的范围在10年间从北向南进行了大范围地移动。     

空间数据库技术在土地利用变更调查中的应用

土地利用变更调查是国土资源部为掌握全国土地现状的一项基础工作,本文介绍了空间数据库技术在土地利用变更调查工作中的变更数据提取、数据库更新、数据统计的应用研究,具有一定的实用性。     

基于CLUE-S模型的深圳海岸带土地利用变化模拟

以深圳海岸带为研究区,基于1996、2005、2011年遥感影像得到研究区土地利用历史数据,选取自然、社会统计数据作为驱动因素,利用CLUE-S模型分别从不同时间尺度和空间尺度对研究区2005、2011年的土地利用分布予以模拟,并对模拟结果分别从类别和景观水平予以精度评价。从类别水平角度,选择ROC曲线对各地类的Logistic回归拟合精度进行评价;从景观水平角度,选取Kappa指数对模拟效果予以评估,以验证所选驱动因子的合理性。结果表明:在研究区范围内,CLUE-S模型的类别精度随着空间分辨率的改变而有所差异,100 m分辨率为本研究模拟的最佳尺度,各地类的ROC值均高于0.7;随着模拟时间的缩短模拟精度有所增加;东海岸由于受到人类影响较小,模拟效果整体相对较好。总体而言,CLUE-S模型适用于研究区土地利用模拟,所选驱动力因子能够对研究区土地利用变化予以较好的解释。     

基于FLUS模型的土地利用变化模拟与预测方法研究

模拟和预测土地利用演变过程是规划者把握城市扩张趋势,从而确定更合理的城市用地布局的重要途径之一,对指导国土空间规划具有重要意义.研究基于CA原理改进的FLUS模型,通过耦合GeoSOS-FLUS及ArcGIS软件,从2011年土地利用数据中获取元胞转换概率,模拟了2018年土地利用变化情况.模拟精度较高,证明选取的模拟...     

应用MODIS数据对陕西地区土地利用/覆盖变化的监测

应用MODIS数据监测陕西地区土地利用/覆盖变化。主要内容是利用陕西省MODIS影像辅助以ETM＋等数据进行最大似然法监督分类,根据分类的结果得到各个土地利用类型面积,然后与统计资料对比,进行土地利用/土地覆盖动态监测分析。     

光谱与纹理信息复合的土地利用/覆盖变化动态监测研究

及时、准确地动态监测地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用是非常重要的,并为决策的制定奠定基础。传统卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可分为光谱直接比较法和分类比较法两大类,但两类方法多以光谱信息为基础来提取土地利用变化信息,而忽略纹理等空间信息。本研究中,基于变化向量分析方法,将光谱与纹理两种信息复合计算变化强度,并采用支持向量机法提取变化/非变化信息,通过监督分类确定变化区域内的土地利用/覆盖类型的转移方向,完成土地利用/覆盖动态监测。最后,利用两期TM数据,对海淀区1997—2004年进行土地利用/覆盖变化动态监测,以验证该方法。该方法较分类后比较法在一定程度上减少误差积累,降低了错误类型转化,提取的变化信息总精度达到93.1%,Kappa为0.862,比利用光谱信息双窗口变步长的变化向量分析方法提取出土地利用/覆盖变化信息的精度有一定的提高(总体精度为90.2%,Kappa为0.804)。纹理信息与光谱信息复合,能够更大拉开变化/非变化信息之间的距离,有利于动态变化信息的提取,是该方法能够有效提取变化信息的关键所在。     

采用图像差值法提取土地利用变化信息方法—以攀枝花仁和区为例

在遥感、地理信息系统和全球定位系统技术综合应用于山区土地资源动态监测领域的研究工作中，探讨采用以图像差值法为主，分类后比较法为辅提取土地利用信息的基本思路和方法，提出采用定量统计分析的方法来选择合适的差值计算波段和相应的变化阈值。在数据分析过程中，GPS测量数据发挥了重要作用。