基于CA-Markov模型的秦淮河流域土地覆盖格局模拟预测

以秦淮河流域为研究区,以2006和2009年ETM+图像土地覆盖分类结果为输入数据,采用CA-Markov模型,模拟预测研究区未来的土地覆盖格局。在模型建立过程中,通过Markov模型求出转移概率矩阵和转移面积矩阵,确定CA模型转换规则,限制CA模型迭代次数。利用CA-Markov模型模拟预测研究区2012和2018年土地覆盖格局,并采用2012年实际土地覆盖分类结果验证预测精度,得到2012年各土地覆盖类型栅格数预测误差均小于等于6.5%,空间位置预测精度达到76.5%。预测结果表明,2018年研究区水田比例将降为33.3%,不透水面比例将达31.1%,其中多数水田转变成为不透水面,南京城区、禄口镇、句容市、溧水县等城镇地区的不透水面明显扩张。该方法可以对秦淮河流域的土地覆盖动态监测以及可持续发展提供依据。     

高分一号卫星数据在土地覆盖动态监测中的应用研究

通过研究哈尔滨经济和社会条件,对高分一号卫星数据进行数据检查、筛选、预处理并对研究区域土地覆盖信息进行分类,提取哈尔滨市区域2013~2014年土地覆盖变化信息。利用此应用案例,结合地理国情监测的特点进一步分析高分一号卫星数据的适用性;同时将高分一号卫星数据与同级国外卫星数据比较,研究国产高分数据在地理国情监测中的可行性。实验研究表明,高分一号卫星数据能够满足人们快速掌握各种土地覆盖信息的需求和对土地覆盖变化的动态监测需求。     

渝西地区多时期地表覆盖遥感信息提取

近年来,随着遥感技术的不断发展,利用遥感技术开展土地覆盖信息的提取工作已经变得越来越普遍。本文主要利用遥感技术进行土地覆盖信息的提取,为后续土地信息的分析调查提供了有利的数据。此次研究选取了渝西地区作为研究区,使用TM／ETM遥感图像作为基础数据。在提取覆盖信息之前,首先,采用遥感图像处理技术,对研究区进行了图像预处理;接着,对研究区四种地类进行采样处理,利用得到的采样数据,对研究区的遥感图像进行了光谱分析;最后,进行监督分类得到覆盖信息的明显特征,可以看出建筑用地在明显增多。并对分类结果进行精度评价,得到最后结论,可以看出每一时期的总分类精度都在85％以上,符合分类要求。     

永定客家土楼世界遗产地土地覆盖与生态变化遥感评价

以世界文化遗产客家土楼所在地福建省龙岩市永定区及其规划保护区(湖高区)为研究区,选取1988年、1996年、2002年、2009年和2014年5期Landsat系列卫星影像,应用多分类器集成及新型遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI)获取研究区5个时期土地覆盖分类图及RSEI图,采用分类后变化检测方法获得研究区土地覆盖及生态环境变化情况。结果表明:(1)1988—2014年26 a间研究区土地覆盖变化明显,林地、灌木/草地、建设用地面积快速增长,耕地、退化地、开垦地面积大幅减少;(2)RSEI适合用于土楼遗产地生态环境评价;(3)2个研究区的生态质量1988—1996年间均下降,其后均呈逐年上升趋势;(4)从土地覆盖与生态环境的关系来看,生态质量变好区域位于坡耕地、原有中高海拔退化地及开垦地转化为林草地区域;变差区域集中在林草地转化为耕地、退化地和开垦地区域以及城镇周边扩展区域。     

用SPOT-VGT数据制作中国2000年度土地覆盖数据

土地覆盖是自然环境与人类活动相互作用的中心,准确而现势性强的土地覆盖数据是科学研究、资源管理和环境监测等应用的基础资料。该研究作为欧盟联合研究中心2000年全球土地覆盖计划(GLC2000)的一部分,利用2000年的1km空间分辨率的SPOT-4VGTS10数据与DEM、积温和降水等通过AHP方法合成的自然因子数据,采用FAO的土地覆盖分类系统(LCCS),通过非监督分类方法制作中国2000年的土地覆盖图。研究结果表明,在HANTS方法去云处理的基础上,结合气候分区,利用一年内每10天最大值合成的NDVI时间序列自然因子数据集可对除干旱区外大部分地区进行很好的分类,对干旱区则采用8月下旬的VGT原始数据取代NDVI数据参加分类,可达到较好的分类结果。     

俄罗斯外贝加尔中东部金矿床的地球动力学环境

1 前言 外贝加尔是一巨大的地区,位于贝加尔湖以东。在19世纪中叶前就已知道外贝加尔中东部赋存有金矿床。这些矿床现已开采了100多年,但它们的已知矿石储量只占俄罗斯全部金资源量的10％左右。 研究区内的金矿床位于蒙古-鄂霍次克褶皱带内及其邻区。37年前,便已识别出该褶皱带含有中古生代-早中生代褶皱海相沉积岩,以及分布广泛的晚古生代-早中生代     

大运河北京段地表覆盖变化与景观格局演变

及时评估地表覆盖变化下景观格局演变特征,对于促进运河生态廊道建设和保障生态安全具有重要指导意义.本文以大运河北京段遗产监测区为例,分析了研究区2015—2020年的地表覆盖变化和景观格局动态特征.结果表明:(1)房屋建筑、构筑物、种植土地面积持续降低;林草覆盖、水域、铁路与道路面积持续增长.(2)人工堆掘地的破碎化程度不断增加、受人类活动影响越来越大;种植土地不断趋于成片化分布;裸露地表的分散程度急剧增加;水域景观格局稳定.(3)地表覆盖变化和景观格局演变特征与部分施行政策的预期效果基本一致.     

江北新区土地覆被景观格局变化及驱动力因素分析

基于2016～2018年基础性地理国情监测数据,利用ArcGIS和Fragstats软件提取研究区土地覆被变化信息,对其景观格局动态变化进行研究.结果表明:① 近3年来,研究区土地覆被类型以种植土地、林草覆盖和房屋建筑(区)为主,种植土地面积逐年减少,人工堆掘地扩张显著;② 研究区的土地覆被动态变化2017～2018年...     

基于植被分区的多特征遥感智能分类

为了有效地提取大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息,以位居青藏高原与黄土高原过渡地带的青海东部地区为研究区,研究基于蚁群智能优化算法(ant colony intelligent optimization algorithm,ACIOA)的土地利用/土地覆盖遥感智能分类。首先选用TM图像、DEM、坡度和坡向数据作为分类的特征波段;然后利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区;最后利用ACIOA算法进行分类规则挖掘,并依据分类规则进行土地利用/覆盖信息的提取。研究表明,基于植被分区的多特征蚁群智能分类的总体精度为88.85%,Kappa=0.86,优于传统的遥感图像分类方法,为大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息提取提供了有效的方法。     

全球2000年—2015年30 m分辨率逐年土地覆盖制图

高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中,较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据,而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型,难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助Google Earth Engine平台,利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本,结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法,研制了一套2000年—2015年全球30 m分辨率的逐年土地覆盖变化数据集AGLC-2000-2015（Annual Global Land Cover 2000-2015）。基于AGLC-2000-2015数据集,本文选择性分析了3个典型区域（中国珠江三角洲地区、青藏高原色林错湖区和亚马逊热带雨林区）的土地覆盖年际变化。结果显示,AGLC-2000-2015数据集达到了较高的精度水平：基准年份产品（AGLC-2015）的总体精度（OA）为76.10%,Kappa系数为0.72,显著优于现有30 m分辨率的全球土地覆盖产品Globeland 30（OA = 63.49%,Kappa = 0.58）、FROM-GLC（OA = 61.41%,Kappa = 0.55）和GLC-FCS30（OA = 63.46%,Kappa = 0.57）;年际间分类模型的总体精度和Kappa系数分别为84.10%和0.81,在各大洲的平均总体精度均超过80.00%,表明该模型在全球多类别土地覆盖分类中表现良好。3个典型区域的土地覆盖变化分析显示,中国珠江三角洲地区城市扩张趋势明显（195.96 km²/a）,其增量主要来源于耕地（84.88%）;青藏高原色林错湖泊对于气候变暖响应明显,湖区面积呈扩大趋势（17.95 km²/a）,湖面北岸扩张最为明显;亚马逊热带雨林南部区域毁林造田趋势明显,15 a间森林面积减少46356.53 km²,其中大部分转化为农田（39621.29 km²）。上述结果表明：AGLC-2000-2015数据集能够有效反映全球陆地区域在30 m空间分辨率下的地表覆盖分布及年际间的动态演化,为地表陆面过程研究和相关应用提供可靠的数据支撑。     

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。     

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。     

基于Google Earth Engine与多源遥感数据的土地覆盖变化监测

快速准确地获取一个地区的土地覆盖变化信息,可为该地区的社会经济发展、生态环境建设、国土空间规划等提供重要支撑.以广东省为研究区,以Google Earth Engine(GEE)云平台为支撑,以Sentinel-1/2和Landsat7/8数据为遥感数据源,结合多源时序影像和DSM影像,利用机器学习分类方法进行了土地覆盖类型快速监测.     

喀什市城市植被及其覆盖度研究

针对国内外对城市植被及其覆盖度方面的研究不够深入的现状,该文以喀什市1990年、2000年及2010年3期Landsat TM/ETM+遥感影像为数据源,结合归一化植被指数(NDVI)与植被覆盖度估算方法,对喀什市植被覆盖区土地类型、面积变化等方面进行研究。结果表明:1990年至2010年,高覆盖区所占比例由1990年到2000年逐步增加,2010年稍有减少;中高覆盖区面积出现先减小后增加的变化趋势;中覆盖区面积逐年增加;低覆盖区呈先减小后增加的趋势;极低覆盖区变化最慢,2010年比1990年稍有增加。     

基于WebGIS的城市土地集约评价系统研究

目前,城市土地集约利用系统方面的研究较少,且多采用C/S架构、数据人工录入以及固定指标体系的方式进行评价。本文采用数据动态提取技术,通过对城镇地籍数据库的监听,动态提取评价指标中的土地类数据;采用空间离散化技术,将社会经济类数据进行全域覆盖,形成动态的、全覆盖的集约评价数据库,并在此基础上,实现了宏观、中观、微观三种尺度的集约评价,开发成都市城市土地集约评价系统。     

MODIS土地覆盖分类的尺度不确定性研究

以空间异质性较强的枯水期鄱阳湖为研究区,以搭载于同一卫星平台、具有同一观测时间和较高空间分辨率的ASTER数据为参照,分析研究了MODIS数据在土地覆盖分类中由空间尺度带来的不确定性。首先基于MODIS三角权重函数,建立了从ASTER到MODIS的尺度转换方法;然后对不同空间分辨率的数据进行土地覆盖分类,并基于误差矩阵和线性模型分析了MODIS土地覆盖分类结果的误差来源。结果表明,空间分辨率和光谱分辨率与成像方式这两类因素对MODIS与ASTER分类结果差异的贡献比例约为(6.6—11.2):2;MODIS像元尺度对研究区水体的分类不确定性影响较低,而对森林的不确定性影响可达63%。由此可见,在基于MODIS数据的土地覆盖分类研究中,空间尺度所产生的不确定性是比较显著的。这些研究结果对于土地覆盖分类及变化检测、尺度效应和景观生态学不确定性研究,有积极的参考意义。     

满洲里:俄国人仿佛回到故乡

从地图上看,满洲里位于雄鸡头后的边缘地带,是祖国东北的西大门,它的东南是内蒙古的呼伦湖,北与俄赤塔州外贝加尔斯克区接壤,国境线长54公里。从地图上看,满洲里位于雄鸡头后的边缘地带,是祖国东北的西大门,它的东南是内蒙古的呼伦湖,北与俄赤塔州外贝加尔斯克区接壤,国境线长54公里。1901年,沙俄修筑了     

基于遥感技术的汪清县森林资源动态监测研究与实践

以吉林省汪清县为研究区,根据地理国情普查成果应用及监测工作通知要求,探讨了遥感技术在汪清县森林资源监测应用上的主要内容和方法。利用吉林省地理国情普查、基础测绘成果数据,结合Landsat、SPOT、ALOS等卫星影像数据,进行汪清县土地覆盖信息提取及动态监测、森林类型提取及动态监测、植被覆盖度提取及动态监测、森林参数模型反演及动态监测、驱动因子选取等内容进行了详细地说明,同时,针对汪清县森林资源各项的动态变化情况进行了驱动力分析。     

煤田火区特征的土地覆盖分类方法 ——以乌达煤田火区为例

土地覆盖变化是土地分析与评价和生态环境变化预测的重要科学基础, 通过精确的土地覆盖分类方法 获取高精度的土地覆盖图是研究煤田火区生态环境变化的必要手段。本文以最大似然法、光谱角度法、面向对象 分类法和基于复合分区的分层分类法进行乌达煤田火区土地覆盖分类的方法研究。研究结果表明, 基于复合分区的 分层分类方法分类精度较高, 总体分类精度为92.97%, kappa 系数为0.9155。该方法通过基于地表热辐射特征、热 异常状况、地貌类型, 以及对生态系统扰动状况等的划分, 减少了地物信息的混淆度, 即通过提     

基于1∶50000西部无图区土地覆盖分类应用研究

土地覆盖/土地利用（LC/LU）调查已经成为开展土地利用动态变化预测、自然灾害防治及土地利用规划、土地管理和环境保护的一项关键的基础性工作,受到广泛关注和重视。随着遥感技术和各种地学分析模型的发展和成熟,利用遥感技术获得的影像数据对区域的LC/LU情况进行土地覆盖分类和监测,成为一种最为迅速可靠和理想有效的手段。本文综合论述了遥感地学智能图解模型支持下的LC/LU分类,并以西部测图工程1∶50 000无图区塔里木东部地区为试验对象,采用多平台遥感数据和辅助地理信息软件,进行了LC/LU遥感应用分类研究。