基于CLUE-S模型的长沙市望城区土地利用变化预测

针对长沙市望城区未来土地利用在类型数量和空间分布上的变化预测问题,在该区2009～2012年期间土地利用/覆盖现状图的基础上,提出了通过Markov链模型预测类型数量、利用CLUE-S模型预测空间分布的土地利用变化预测方法。在综合影响该区土地利用变化的地形、距离驱动因子的基础上,利用CLUE-S模型预测了研究区2012年和2020年的土地利用空间分布状况。实验表明,2012年土地利用预测结果得到了较高的Kappa系数和ROC值,间接证明了2020年的预测结果具有一定的可信度,对该区土地资源优化配置具有一定的参考价值和借鉴意义。     

基于CA-Markov模型的长吉示范区土地利用格局多情景预测研究

吉林省长吉产业创新发展示范区位于我国东北地区的地理中心,是实施新一轮东北振兴和吉林省融入国家“一带一路”倡议的重要地区,该区土地利用变化对于生态环境变化及区域经济、社会发展有重要影响。本研究以Landsat TM/OLI和ZY-3遥感影像为数据源,获取长吉示范区1990年、2000年、2010年和2015年土地利用数据,分析示范区土地利用动态趋势,并利用CA-Markov模型预测了自然发展和生态规划两种情景下的2040年土地利用格局。结果表明,1990~2015年期间,约有288.14km^2的林地转化为耕地,同时有200.29km^2的耕地转化为建设用地。自然发展型情景预测结果显示,到2040年,长吉示范区森林面积将继续萎缩,湿地、耕地损失严重,建设用地显著扩张。生态规划型情景预测结果表明,如采取积极的生态保护和恢复措施,到2040年,示范区森林面积将恢复至910.17km^2,湿地将得到有效恢复,优质农耕区得到保护,同时保证了区域城镇化的发展。通过本研究中不同土地利用发展情境的模拟,可为示范区土地规划、生态保护和区域可持续发展提供决策依据。     

山阴县城乡结合部土地利用基于马尔柯夫模型的变化预测

根据1996-2005年山阴县城乡结合部各类土地利用数据,以及各年土地类型转移数据得到年均转移概率,并以此建立马尔柯夫预测模型,对2006-2010年的土地利用变化趋势进行模拟预测.结果显示,在政策基本不变的前提下,未来5年研究区内的园地面积仍将不断的增加;耕地和林地的面积将有所减少,其主要的去向还将是伴随城市化发展而进行的建设用地的扩张;而在研究区内未利用地的变化幅度不是很大,因此,在未来土地利用规划中应特别注意城乡结合部未利用土地的复垦,增加城市发展的后备力量.     

长沙市土地利用变化及其相关因素分析

以长沙市2002～2006年土地变更数据为基础,采用年均土地利用动态度、变化强度指数对长沙市2002～2006年5年的土地利用结构时空变化进行了研究,并分析了影响长沙市土地利用结构变化的因素,并在此基础上提出相关的建议.     

黄河源区20多年来土地覆盖/利用变化的遥感分析

通过土地专题遥感信息提取方法的研究,采用分层剔除手段和掩膜技术实现了黄河源区土地覆盖/土地利用变化的多时相信息自动提取与高精度定量化。结果表明,源区20多年来沼泽湿地急剧减少,重度荒漠化土地以6.03％的年速率递增,至2000年时已增至1976年的4.44倍,沙漠面积由1976年的约60km~2扩展至2000年的140km~2。     

龙口市土地利用变化分析与预测

基于多时相TM影像的解译数据,运用RS,GIS和马尔科夫模型,分析山东省龙口市近20年的土地利用变化过程,揭示该地区土地利用类型的时空变化特征,预测未来一段时间的变化趋势。研究成果可以为城市的发展和规划提供决策依据。     

基于地理国情监测框架下长沙市望城区地理空间分析

利用望城区2013年LANDSAT8卫星遥感数据,反演了望城区地表温度;并结合望城区地理国情普查成果数据进行动态分析,结果表明望城区地理国情普查地表覆盖数据与利用LANDSAT8反演的地表温度之间有很好的相关性。该研究成果对于动态监测城镇土地利用变化,优化土地资源配置具有一定的参考意义。     

CA-Markov与LCM模型的黄河三角洲湿地变化模拟比较

为了了解黄河三角洲湿地景观类型演变最优模拟模型以及景观的变化趋势,本文采用1996、2006、2016年3期黄河三角洲分类影像,分别利用CA-Markov、LCM、2种模型叠加开展变化模拟。研究发现：① 在相同驱动力因子影响下,空间模拟上LCM比CA-Markov好,数量模拟上,CA-Markov比LCM更贴合,对于变化较大研究区,综合2种模型优势来模拟该湿地变化最佳;② 对于较强的人为、自然灾害干扰,会对模拟精度有影响。在LCM模型中,驱动力相同情况下,生成适宜性图像的转移子模型数量越多,模拟精度越高。对于CA-Markov模型,比例误差系数适宜的设置对数量模拟的精度也有提升;③ 在保持2006-2016年的变化趋势下,综合2种模型模拟的2026年自然湿地面积1252.69 km ²,人工湿地面积1265.00 km ²,非湿地面积924.51 km ²。从2026年黄河三角洲模拟的结果可看出,自然、非湿地的面积减少,人工湿地大量的增加并不断向浅海区域扩张。通过对黄河三角洲湿地变化进行预测分析,可为湿地资源的合理有效利用与管理等提供科学依据。     

基于RS/GIS的东营市土地利用及景观格局变化研究

该研究利用遥感技术（RS）和地理信息技术（GIS）结合景观生态学理论和方法,以东营市1992年、2000年及2010年TM遥感影像为基础,分析了东营市近20年间的土地利用及景观格局变化。经对比分析发现,东营市土地利用年动态变化在2000—2010年间较为显著,景观水平的变化趋势表现为优势度、稳定性增加而多样性、均匀性遭到破坏。     

哈尔滨市土地利用变化研究

土地利用变化是全球变化研究的热点之一。目前的土地利用变化研究主要集中在三个方面,即土地利用变化的驱动力研究、土地利用的动态变化分析、土地利用与土地覆盖变化的区域与全球模型。而我国土地利用变化的研究主要集中在两个方面,一是土地利用变化的动态过程及其驱动力机制,二是土地利用变化对生态环境的影响。     

基于GIS的土地利用生态保护度评价——以长沙市为例

土地利用生态保护度评价是对土地资源需要保护的优先级别进行评价。以长沙市为例,利用GIS技术的空间分析和数据管理功能,采用栅格数据作为主要数据源,针对研究区域主要土地利用和生态保护问题,建立土地利用生态保护度评价模型,实现土地利用生态保护度评价,评价结果为统筹区域土地利用提供决策支持。     

基于Agent和CA的城市土地利用变化研究

分析了元胞自动机在土地利用变化研究的基础上,将Agent引进元胞自动机模型中,在元胞自动机模拟土地利用变化自然性、连续性规律的基础上,将Agent的人为性、不确定性加入到模型模拟中,对CA模型中以随机数体现的不确定性通过Agent给予地理意义的解释,并以城市郊区--樟木头镇为例,对1988-1993年间城市用地变化进行了模拟研究,得到了良好的模拟精度,模拟结果符合土地利用变化的自然性、人文性特征。     

基于遥感的盐城市土地利用变化及其驱动力分析

基于遥感与地理信息系统技术,对Landsat TM影像进行解译,获得了盐城市2000年和2009年的土地利用分类结果。同时,采用美国国防气象卫星数据和盐城市统计年鉴数据,对土地利用变化驱动力进行了分析。分析表明:①2000~2009年间,盐城市的土地利用类型发生了重大的变化,综合变化率为0.75,并且滩涂湿地变化率最高为-8.23,其次是水域为-5.17,林草地为3.27,建筑用地为2.24,耕地为0.69。②耕地主要转化为建筑用地,转化面积达349.806 km2,其次为水域;建筑用地面积增加了近100 km2,主要由耕地、水域和滩涂湿地转化而来;林草地主要转化为耕地,转化面积的增加主要是由滩涂湿地转化而来;水域主要转化为耕地;滩涂湿地主要转化为耕地,转化面积为144.59 km2。③2000~2009年间,盐城市土地利用变化主要受到城市化水平的提高,人口、经济的进一步增长以及国家的方针和地方的政策等多方面因素的共同影响。④研究揭示了盐城市近10年间土地利用变化特征及其驱动力,为该地区的进一步合理开发利用土地提供一定的参考依据。     

基于改进全卷积神经网络模型的土地覆盖分类方法研究

遥感卫星数据是地球表面信息的重要来源,但利用传统的遥感分类方法进行土地覆盖分类局限性大、过程繁琐、解译精度依赖专家经验,而深度学习方法可以自适应地提取地物更多深层次的特征信息,适用于高分辨率遥感影像的土地覆盖分类。文中对高分辨率影像中水体、交通运输、建筑、耕地、草地、林地、裸土等进行高精度分类,结合遥感多地物分类的特点,以DeepLabV3+模型为基础,作出了以下改进：(1)骨干网络的改进,使用ResNeSt代替ResNet作为骨干网络;(2)空洞空间金字塔池化模块的改进,首先在并联的每个分支的前一层增加一个空洞率相对较小的空洞卷积,其次在分支后层加入串联的空洞率逐渐减小的空洞卷积层。使用土地覆盖样本库和自制样本库进行模型训练、测试。结果表明,改进模型在2个数据集的精度和时间效率均明显优于原始DeepLabV3+模型：土地覆盖样本库总体精度达到88.08%,自制样本库总体精度达到85.22%,较原始DeepLabV3+模型分别提升了1.35%和3.4%,时间效率每epoch减少0.39 h。改进模型能够为数据量以每日TB级增加的高分影像提供更加快速精确的土地覆盖分类结果。     

基于决策树的蓬莱市土地覆盖信息提取

以蓬莱市为研究区,对TM影像经过预处理后,进行典型地物的光谱分析。在此基础上,运用决策树分类法,选取影像的光谱特征值、NDWI值、NDVI值、K—T变换信息和DEM值等数据作为测试变量,选择适当阈值设定判别规则,建立决策树模型进行土地利用覆盖信息提取并做出精度评价。将其提取精度与监督分类结果精度进行比较,结果表明其分类精度有很大提高,尤其在研究区是丘陵地形的情况下,DEM数据的使用使林地、果园的可分性大大加强。     

北京市土地利用动态变化及其预测

土地利用是人类经济活动在地理空间的集中体现。基于GIS的北京市土地利用遥感信息的叠置分析,发现北京市土地利用近15年来变化比较剧烈;以2000年的土地利用为基态,建立Markov模型,对北京市未来土地利用变化进行了预测分析,发现与国务院的要求还有很大差距,建议采取得力措施,加强土地利用管理,有效保护耕地。     

基于ISO元数据扩展模型的土地覆盖遥感分类体系框架研究

由于研究主题和应用目的的不同,国内外已经存在和正在产生着越来越多的遥感数据源的土地覆盖分类体系。这不仅使得分类体系缺乏可扩展性与互操作性,而且使得不同分类体系的土地覆盖数据难以对比、交换和集成。本文借鉴ISO 19115地理信息元数据的扩展经验,设计了基于ISO元数据扩展模型的土地覆盖分类体系框架,并研究其动态扩展方法。提出一种包括核心分类、全集分类和专题应用分类的三层土地覆盖可扩展分类体系框架。其中,核心分类是从国内外主要的土地利用/覆盖分类系统中抽取的共性分类元素;全集分类收集全部可能的土地覆盖分类元素;专题应用分类通过对核心分类的继承,和对全集分类的裁剪和扩展生成。该分类框架将为土地利用/覆盖的研究和应用提供一种科学的、可比的动态分类扩展模型和方法。     

山西省土地覆盖时空变化特征及其驱动因子分析

以遥感与GIS为技术支撑,对山西省20世纪80年代到2005年的土地覆盖进行了动态监测,并分析了土地覆盖的变化特征及其驱动因子;监测表明,山西省土地覆盖时空变化特征:(1)变化数量:城镇建设用地和农村聚落面积增加显著,草地有所增加;旱地和水浇地减少明显,森林和河湖滩地略有减少。(2)变化速度:城镇建设用地增速迅猛,沼泽和农村聚落面积增速较快;河湖滩地减少速度最快,其次,是旱地和水浇地减少速度较快。(3)空间转换:以农田和聚落之间的转换为主,另外城镇建设用地的增加包括其扩展融入的农村聚落等;典型草地的增加主要来自旱地;灌丛减少主要是转变成典型草地,其次是转变成灌丛草地;河湖滩地减少主要是变为内陆水体,再是转变成水浇地。驱动力分析表明,区域自然因素相对稳定,对土地覆盖变化的影响较小,人口、经济、农业结构调整、政策和交通等是山西省土地覆盖变化的主要驱动力。山西省土地覆盖变化的总体特征与区域经济发展、产业布局及其工业化、城市化演变的特征基本一致。     

基于土地利用现状变化的湿地公园保护影响分析

<正>湿地公园是指以保护湿地生态系统、合理利用湿地资源、开展湿地宣传教育和科学研究为目的,按照有关规定予以保护和管理的特定区域。杭州西溪国家湿地公园是集城市湿地、农耕湿地、文化湿地于一体的国家级湿地公园,位于杭州市区西部城区之中,面积10.38平方千米,