快速城市化地区土地利用动态变化及城市化空间进程分析

基于多时相TM数据，对上海西南快速城市化地区近10 a来的土地利用变化进行分析研究； 揭示了该区域各类土地利用数量变化的幅度、土地利用变化的空间分布特征、以及城市扩展强度； 计算城市化成熟区中建成区用地面积密度值。通过城市化成熟区和各实验区建成区用地面积密度值的比较，制定“城市化进程指数”，进行城市化空间过程的刻画。     

基于多目标遥感信息处理的城市扩展监测与分析

基于徐州市1994年、2002年和2007年的多时相Landsat TM/ETM+遥感影像,利用建筑用地指数(IBI)提取城市建筑用地信息,通过监督分类获得城市土地覆盖网,由单窗算法反演地表温度.利用多目标遥感信息处理得到的建筑用地分布、土地覆盖图和地表热环境信息,从土地利用结构变化、城市热环境时空演变两个方面分析了徐州市城市扩展动态,表明徐州市建成区面积不断扩大,城市扩展速度进一步加快,土地利用类型相互转换频繁;城市热岛现象显著,热岛分布与城市建筑用地的轮廓基本吻合,建筑用地不断增加是热岛效应加重的主要因素.研究表明,综合土地覆盖分类、专题信息提取和地表参数定量反演的多目标遥感信息处理用于监测分析城市扩展与生态环境响应具有明显的优越性.     

利用多时相雷达数据进行多云多雨地区的土地利用分类研究

光学遥感数据在多云多雨地区应用受到限制,而具有全天候、全天时的雷达数据在该类地区具有广阔的应用前景。本文采用3期ALOS PALSAR雷达数据对广东省东莞市进行土地利用分类研究。研究结果表明,多时相雷达数据相比单时相雷达数据可以提高土地利用分类精度;剔除土地利用变化信息、融合多时相雷达数据、选择合适的解译标志是多时相雷达数据进行土地利用分类的关键步骤。     

基于夜间灯光数据的南京城镇用地提取

针对多时相夜间灯光影像无法直接对比的问题,该文提出了一种基于不变目标进行不同年份不同卫星夜间灯光数据的校正方法。在系统校正多时相夜间灯光数据的基础上,应用支持向量机分类算法提取城镇用地信息,并分析1992—2013年南京城镇扩张动态变化规律。结果表明:该数据校正方法可以有效减少年际夜间灯光影像之间的异常差异,提高不同年份数据间的连续性和可比较性;支持向量机分类算法提取的4个样区城镇用地信息总体精度和Kappa系数平均值分别为88.35%和0.56,能够准确反映区域城镇发展的实际情况;1992—2013年南京城镇经历先缓慢后快速的扩张过程,主城区在1992年城镇基础上往四周扩张,并沿长江及南北交通走廊发展。     

基于GF-1多时相波段组合的武汉市土地利用变化检测

GF-1号卫星是中国自主研发的第一颗高分辨率遥感卫星。为分析该卫星影像数据在土地利用变化检测中的应用,本文以武汉主城区为研究对象,选取该地区2014年5月、2015年4月GF-1号卫星遥感影像,采用分类后比较与多时相波段组合直接分类两种方法分别进行试验,将二者实验结果比较分析。结果表明,多时相波段组合直接分类是一种更为有效的变化检测方法。相比分类后比较该方法不仅检测精度提高了将近17%,土地利用变化检测效果也明显改善。另外,对武汉主城区主要土地利用变化类型进行面积统计分析,对武汉主城区建设具有一定的指导意义。     

城镇扩张遥感动态监测的方法研究

利用遥感技术动态监测城镇扩展己成为一个重要的研究领域和应用方向。本论文基于多源多时相遥感影像和地形数据,以福建漳州市区为示范区,探讨城镇建筑用地扩张遥感动态监测的方法。作者认为基于ASTER影像,综合利用非监督分类、多时相植被指数、城镇建筑用地的地形分布等知识建立分类决策规则,可以有效提取城镇建筑用地信息,准确度不低于90%。同时提出利用城镇建筑用地时空分布知识、多时相植被指数知识,改进TM三指数城镇建筑用地提取方法的思路,最终提取的城镇建筑用地信息满足城镇建筑用地动态变化分析的精度要求。     

耦合随机森林和迁移学习的Quad-PolSAR建设用地提取

提出一种耦合随机森林和迁移学习的多时相建设用地提取方法,借助历史影像提高目标影像的提取精度。首先提取多时相全极化SAR的旋转不变特征,运用随机森林模型提取目标影像建设用地,然后基于迁移学习构建新的随机森林模型提取历史影像建设用地,通过集合运算得到最终的目标影像建设用地。基于南京市2008年和2013年两期RADARSAT-2影像的实验表明建设用地提取的整体精度超过97%,kappa系数超过93%,高出单时相结果约6%。研究区城市化进程较强,表现为建设用地向东南和西南方向的扩张。     

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。     

基于遥感和GIS的南充市顺庆区LUCC动态变化分析

利用遥感、地理信息系统技术方法,精确解译顺庆区2000年与2007年两期Landsat-TM遥感影像,获得该地区土地利用/覆被的矢量图及定量统计数据,综合运用动态指标分析了LUCC特征。研究结果表明：该地区的耕地、林地和建设用地是LUCC的核心类型,三者面积之和超过研究区总面积的90%。7年间土地利用/覆被变化速度较快,耕地面积逐年减少,林地和建设用地面积显著增加,草地、水域则有少许减少。这些分析结果为查明该区土地利用及变化情况,揭示其中存在的问题,相关部门制定国土规划提供了科学依据。     

迁西县土地利用空间变化分析

针对迁西县土地利用的分布特征和空间变化问题,该文运用面向对象的分类方法对迁西县2009、2013和2017年3期遥感影像进行土地利用分类,再运用转移矩阵、变化图谱和信息熵对研究区土地利用类型的数量、空间分布特征和系统结构有序性逐一进行分析。结果表明:2009—2017年,迁西县居民地、工矿用地和其他用地面积增加,林地、耕地、园地和水体面积减少,但是林地和耕地依然是研究区最主要的土地利用类型;林地和耕地的减少主要是由居民地和工矿用地引起的,且林地和耕地之间的互相转化最为频繁;总体来说,迁西县土地利用朝稳中向好的趋势发展。该研究可以为迁西县的土地利用结构调整、土地利用规划和土地的可持续发展提供一定的理论参考。     

兴宾区土地利用变化遥感动态监测研究

针对城市不断发展造成的土地资源开发严重超量及土地利用类型变化信息提取困难的问题,该文以广西壮族自治区来宾市兴宾区为研究区域,在RS和GIS技术支持下,研究利用多时相TM遥感影像进行研究区土地利用信息的提取,并采用土地利用变化幅度、土地利用类型转移矩阵和土地利用动态度变化模型的方法分别对研究区土地利用变化情况进行统计分析,实现土地利用变化的动态研究。该方法的实施,既准确地获取了研究区土地利用程度和变化情况,达到进一步摸清土地使用情况的目的,又有助于管理部门更加有效地规划土地。     

西安市土地利用格局动态演变及其驱动力研究

基于多时相TM/ETM+数据,以RS和GIS技术为支撑,采用监督分类、非监督分类等方法,辅助土地利用动态度和土地利用耗减度等定量指标,分析了西安1995-2010年的土地利用时空动态变化。结果表明,15年间西安市城区土地利用空间格局发生了较大变化,土地利用时空演变以速度加快,强度显著,建设用地急剧扩张,占用大量耕地、林地为主要特征;景观斑块破碎化程度高,不稳定斑块呈现出先分散后集中的特点,土地利用类型的空间稳定性低;经济增长、城市化、人口增长等因素是其主要驱动力。     

黄河三角洲典型地区土地利用变化遥感监测及驱动力分析

黄河三角洲是我国重要的后备土地资源开发利用区,是土地利用、覆被变化研究的热点区域。本文选择黄河三角洲核心区域垦利县为研究区,采用2001、2005、2011和2014年的卫星遥感数据,基于RS和GIS技术,在ENVI软件支持下,利用监督分类方法,提取了研究区各时相土地利用类型面积及分布信息,研究了该区土地利用时空变化特征与规律,并结合研究时段内的自然和社会经济因素,对研究区土地利用变化驱动力进行了分析。研究结果表明:耕地、盐荒地和滩涂是该区土地利用的主要类型;研究时段内,垦利县土地利用发生了显著变化,陆地面积总体增加,耕地、林草地呈现减少趋势。耕地是减少速度最快、减少面积最大的土地利用类型,建设用地、盐荒地、滩涂则处于持续增长状态。气候水文因素是主要的自然驱动力,而人类的开发建设活动是主要人为驱动力。研究结果对于该区的土地资源合理利用及经济社会可持续发展具有积极意义。     

多时相组合分类法在土地利用动态监测中的应用

介绍了土地利用遥感动态监测的基本概念，简述了遥感土地利用变化信息提取等遥感监测方法．重点探讨了多时相组合分类方法的相关技术。对广西2002年和2003年两个时相的MODIS数据．采用多时相直接分类法对土地利用变化状况进行了遥感动态监测。对不同方式波段组合的试验表明。经过差值、比值处理的波段组合具有较差的试验效果(总体精度只有30％～40％)，而经过PCA变换的波段组合则具有相对较好的试验效果(总体精度超过70％)。     

基于决策树分类的滨海滩涂围垦区土地利用变化研究

本文以浙江省上虞市海涂围垦区为研究区,运用基于C4.5算法的决策树分类方法对研究区2001年和2010年两期遥感影像数据进行解译,获取土地利用类型及其变化数据。结果表明,两期影像的总体分类精度和kappa系数均达到了90%以上,分类结果理想。该研究区是典型的农林养殖区,土地利用类型以农用地和养殖场为主,共占研究区总面积的74%以上,其中耕地(水稻田和旱地)、果园、菜地是主要的农用地类型。10年间,各地类间存在耕地转变为建设用地、水稻田转变为养殖场、养殖场转变为水稻田、水体转变为滩涂和滩涂转变为水体等多种转变关系。围垦较早的区域内耕地和建设用地比例较大,土地利用变化主要是由耕地转变为建设用地;围垦较晚的子区内水体较多,养殖场与耕地、滩涂与水体存在相互转变的关系。土壤盐分是造成海涂围垦区土地利用变化的重要驱动力。     

黄河三角洲建设用地与植被覆盖度时空变化及其相关性分析

为了研究黄河三角洲植被与建设用地的关系,利用1985—2010年的专题制图仪(Thematic Mapper,TM)影像,通过归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、增强的指数型建筑用地指数(Enhanced Index Building Land Index,EIBI)、影像对比与Spearman相关分析的方法,对该地区建设用地和植被覆盖度的时空变化进行研究,探讨该地区建设用地对植被覆盖度的影响.结果显示,该地域建设用地与植被覆盖变化明显,城镇建设用地由126.927 km2增加到286.9425 km2;植被覆盖度由42.7％增长到50.8％,两者没有明显相关性.但是建设用地与高植被覆盖区(>50％)、中植被覆盖区(40％～50％)存在明显相关性,建设用地的发展对其造成影响.     

土地利用/覆被特征的碳汇生态价值时空演变研究——以江苏省滨海地区为例

土地覆被/覆被时空演变是陆地生态系统碳储量变化的重要影响因素。以土地利用/覆被变化为驱动,利用InVEST-Carbon模型估算江苏省2000-2015年的碳汇储量,分析了该地区碳汇储量的时空演变规律。研究表明,2000-2015年江苏省滨海地区林地、草地和耕地向城镇建设用地转换显著,显著区主要分布在研究区的北部和中部,草地减少明显,耕地和建设用地增加明显。2000-2015年江苏滨海地区碳汇量减少明显,中部和北部区域碳汇能力减弱显著。基于空间信息技术的碳汇时空演变研究,有效地完成了对陆地生态系统服务功能的评估,为区域生态环境保护、土地规划提供了重要的理论支撑。     

基于转移矩阵的城市土地利用变化分析

本文主要运用土地转移矩阵的方法分析土地利用的变化情况。土地转移矩阵相对于其他分析方法,其科学性及优势性在于矩阵的生成灵活多变,分析的结果不受地物类别、数量限制,同时又可以对多时期的数据进行分析处理。结果表明:2013年至2015年,研究区耕地、水域和草地面积呈减少趋势,而道路用地、房屋用地、附属设施用地和林地面积呈增加趋势。土地利用类型变化主要为草地变化为道路用地和房屋用地上。     

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...     

多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法

综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。