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。     

结合高分遥感和多源数据的高原湖泊流域土地利用分析

高分一号卫星是为提升我国高分辨率数据自给率自主发射的卫星,在土地利用监测方面具有重要的应用价值。将GF-1卫星影像与多源数据影像进行对比能够挖掘各数据源在土地利用动态监测方面的差异性。本文以云南省杞麓湖流域为研究区,选取最新的Sentinel-2、GF-1和Landsat 8卫星遥感影像进行土地利用分类,以第二次全国土地利用调查数据为基期数据,结合野外实地调研和土地利用转移矩阵开展土地利用现状和演变分析,得出以下结论：①杞麓湖流域的水域、建设用地、耕地和林地自中心向外呈现出圈层分布的特征,与第二次全国土地调查结果相比,水域、耕地、林地3种类型的自然景观面积减少,而建设用地和其他用地受人类活动的影响,面积大幅增加,变化主要集中在杞麓湖周边的纳古镇和河西镇。②Sentinel-2卫星影像与GF-1卫星影像均具有较高的空间分辨率,二者对土地利用变化评估的结果相近,均优于Landsat 8卫星影像,其中GF-1卫星影像具有较高的应用价值。     

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.     

基于Landsat8 OLI影像的铜陵市土地利用变化分析

遥感影像分类技术能够快速获取土地利用信息。以铜陵市2015年的Landsat8OLI遥感影像,以及1998年的土地利用图、政区图为数据源,经过配准、辐射校正、几何校正等预处理,利用监督分类和专家分类法对影像进行分类,并对分类结果进行精度分析,选用精度较高的分类结果;利用ArcGIS对1998—2015年的土地利用变化情况进行统计和分析,并对土地变化趋势的分析结果进行验证。研究结果表明,由于城市化的推进,1998—2015年铜陵市水体总面积变化较大,林地面积有较大增长,建设用地面积稳定增加,而裸地面积大幅度减少。研究结果可为铜陵市的可持续性发展和土地的有效管理提供理论基础和依据。     

Landsat系列影像支持下的凤阳县石英砂矿区土地利用动态监测

利用1991—2015年间Landsat系列遥感影像,基于SVM方法获取凤阳县石英砂矿区土地利用信息,并通过GIS空间分析功能研究矿区土地利用类型的时空变化特征和规律。结果表明:(1)SVM方法对Landsat系列影像分类具有较高精度,且提取效率快,省时省力。(2)25年来,凤阳县石英砂矿区土地利用方式和空间格局发生了显著变化。工矿用地面积增加速度最快,主要由草地和林地转化而来;建筑用地面积持续增加,为侵占耕地、草地和水域所得;水域总面积变化量不大,呈现先减后增的趋势;草地面积急剧减少,净减量最大,主要转化为林地、耕地和工矿用地;耕地和林地面积先增后减,但林地净增加,而耕地被废弃、闲置或被建筑用地扩张占用,流失的耕地多分布在乡镇(村庄)、河流周边。(3)工矿用地和建筑用地面积变化呈正相关增加,对植被和水域的侵占逐年增加,矿区土地系统的质量朝着变差的方向发展。     

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。     

抚顺矿区1989-2019年土地利用/覆盖变化分析

为探讨抚顺矿区土地利用/覆盖变化及驱动力,该文以1989-2019年6期Landsat系列遥感影像为数据源,设计支持向量机(SVM)多分类器进行土地利用/覆盖分类,通过土地利用/覆盖格局分析、动态度分析和转移矩阵分析,探究类型结构的变化规律,并运用主成分分析法,揭示其主要驱动力.研究表明:1989-2019年,抚顺矿区土地利用/覆盖发生了明显的变化.在整体结构中,土地利用/覆盖类型以建设用地和耕地为主;土地利用/覆盖变化呈现出采矿用地和林地减少,建设用地和水域增加,耕地先增加后减少的趋势;采矿用地和建设用地的动态度分别在[-4％,1％]和[0,3％]内,表明采矿用地和建设用地变化较为显著.根据转移矩阵可知,采矿用地主要向耕地和林地转移,同时耕地和林地被建设用地占用.利用主成分分析方法对选取的12个驱动因子进行定量分析,得出主要驱动力为人口城镇化、经济发展水平的提升和原煤产量的降低.     

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TM遥感影像的淮安市土地利用变化分析

随着社会的快速发展,人类活动的日益频繁,地球表面发生了翻天覆地的变化。遥感技术以其独特的优势成为土地利用调查和变化研究的重要技术手段。本文以淮安市1995年和2006年的TM遥感影像为主要数据,依据土地利用类型的光谱特征,采用NDVI,NDWI,NDBI和非监督分类方法分别提取耕地、林地、草地、水体和建筑用地类型,并对提取结果从结构和变化角度进行分析。结果证明:1)依据地物光谱特征,采用不同模型分别提取土地利用类型的方法切实可行;2)淮安市是一个以农用地为主、水资源丰富、城镇化水平较低的地区;在1995~2006年间,耕地、水域和草地分布呈减少的趋势,林地和建筑用地呈不断增加的趋势。     

ETM和SPOT融合影像制作土地利用分类图

以辽阳地区为试验区,采用ETM多波段和SPOT全色遥感影像为主要信息源。利用遥感图像处理软件ERDAS对影像进行几何配准、图像增强等一系列处理。利用HIS变换和主成分分析法进行影像融合试验,对比分析融合结果,融合后影像同时具有多光谱和高分辨率的特性,提高了影像解译度。参考国家分类标准,选取农村、水体、旱地、林地、菜地、城市和水田七大类进行分类试验。采用监督分类的方法对主成分变换融合后的影像进行土地利用分类。最后,在ArcGIS软件中进行矢量化处理,制作土地利用分类图。使用该方法制作的辽阳地区土地利用分类图,可以满足一般用户对土地利用分类图的要求。     

秦皇岛市北戴河区土地利用景观格局变化研究

以2010年和2014年两期遥感影像为数据源,综合利用RS技术、GIS技术和景观生态学方法,对北戴河区2010~2014年的土地利用景观格局变化进行了分析。结果表明,北戴河区景观类型以建设用地、林地为主;2010~2014年建设用地面积增加,耕地、林地、草地、未利用地面积减少;2010~2014年北戴河区景观斑块数量和密度增加,平均斑块面积减小,景观破碎化程度有所增加,景观Shannon多样性指数和均匀度指数下降,异质性程度有所降低。     

我国光伏用地遥感监测分类体系和解译标志建立方法研究

本文论述了我国光伏用地遥感监测分类体系和解译标志的建立情况.结合影像上表现的土地利用地类特征和光伏用地特征,建立了光伏用地遥感监测分类体系包括戈壁光伏用地、草地光伏用地、耕地光伏用地、大棚光伏用地、水面光伏用地、屋顶、厂房光伏用地、非典型光伏用地,其解译标志多数分布规则、纹理特征明显,其占用的土地利用类型多样,依据其类型不同光谱、色调、纹理特征不同.最后对目前所建立的光伏用地遥感监测分类体系和解译标志存在的问题进行了讨论.     

基于RS的泰安市土地利用动态变化研究

土地利用遥感动态监测能够快速提取土地利用变化信息,更新土地利用现状图,对于土地资源合理利用、科学管理具有重要的意义。本文以泰安市为例,利用2006年、2010年两期TM影像数据,在遥感处理软件ERDAS IMAGINE和ENVI的支持下,通过几何校正、图像重采样、影像裁剪、监督分类、动态矩阵分析等遥感技术对泰安市土地利用状况动态变化进行了研究。研究结果表明:耕地的面积大量减少,减少的面积最大,是其他用地面积增加的主要来源,建筑用地数量显著增加,但同时林地和草地数量也有所增加,所以不会因为环境问题影响到居民的正常生活。研究结果可为泰安市的可持续发展和有效管理提供理论基础和依据。     

基于RS技术的土地利用动态变化监测研究

为掌握并有效监测土地利用,以绵阳市遥感影像、地形图、土地资源分布图为基础资料,利用ERDAS软件对2000和2005年两期影像进行校正、配准、融合等处理,土地利用分类精度从84.5%提高到92.3%。结果表明:耕地、牧草地、水域面积减少,但减幅不大;居民点及工矿用地、交通用地增加较快;未利用土地大幅减少。可见绵阳市在城市高速发展过程中的土地利用正在日趋合理化。     

四川省江油市2004～2020年土地利用动态分析及预测

基于2004、2010、2015年Landsat-5 TM、Landset-80LI遥感影像土地利用现状解译数据,分析了江油市近11年土地利用动态变化;同时,利用元胞自动机-马尔科夫(CA-Markov)模型,模拟预测了2020年江油市土地利用空间分布格局.结果表明,2004 ～ 2015年期间,江油市耕地、草地、水域面积总体减少,建设用地和林地面积总体呈增加趋势.2015 ～2020年期间,江油市土地利用变化较快,与上一个五年相比,建设用地、耕地和草地面积将有所增加,林地面积有所减少,水域面积基本不变;建设用地从原有基础往外围耕地扩张,耕地面积则主要由林地转入.     

基于GIS的岷江上游流域土地利用／覆被变化研究

以岷江上游流域为对象,选取3期9景TM/+ETM遥感影像,通过多步骤最大似然监督分类、变化检测,结合空间动态分析测算模型,分析近20年土地利用/覆被变化情况。结果表明:从整个流域分析,林地面积减少,主要转化为未利用地、建设用地和耕地;未利用地在前8年以每年3.7%、后8年以每年0.4%的速度增加;建设用地在1994—2002年以每年34%的速度增加,到2002—2010年增长速度减缓;耕地总面积减少54 431hm2;从县域分析,1994—2002年间,松潘和黑水县大面积林地转为未利用地;2002—2010年间,松潘县未利用地转为林地和建设用地,茂县和汶川县未利用地面积大幅增加。该研究结论不仅为国土资源管理部门优化土地利用结构提供依据,亦为当地政府实现生态资源可持续发展提供数据支撑。     

高分遥感在隧道地表环境监测中的应用

以重庆大学城隧道建设中与营运后的两期高分遥感影像为例,通过人机交互式遥感解译,提取各期影像的地表覆盖分类信息,在此基础上对生态环境中的林地、耕地、地表水以及其他用地的动态变化情况以及相关环境指数作详细分析,从而获得隧道建设过程中的地表环境变化情况。为验证该应用方法的可推广性,选取碧鸡关隧道建设前后3个不同时期的高分遥感影像,成功分析出该隧道在修建过程中的地表环境动态变化情况。     

基于遥感影像的土地利用分类研究

土地利用信息对于土地利用的动态监测、非点源污染物的迁移、生态环境保护规划和决策都有重要意义。以河南境内的丹江口水库汇水区2007年9月份的TM影像为数据源,结合遥感图像处理软件,利用监督分类方法对该区域的土地利用进行分类,最后利用ArcGIS软件对提取的土地利用信息制作出土地利用专题图。     

京津冀地区土地利用及典型城市景观格局分析

利用京津冀地区2000年、2007年的TM影像和2013年的高分一号影像,采用监督分类并结合目视解译方法,对其整体的土地利用情况和北京、天津、石家庄、唐山4个典型城市的景观变化作定量分析。结果显示,近13 a来,京津冀地区的耕地数量在持续减少;城镇工矿用地面积在不断增加,其转入来源主要有耕地、林地等;林地、水体的年变化率出现先增加后减少的趋势,而草地、未利用地、盐田的变化趋势与之相反。在城市景观格局中,由于城市不同、发展类型不同,斑块数量、斑块密度变化各异,多样性指数、周长面积分维数和分离指数随时间变化逐渐上升,表明近13 a来京津冀城市景观的破碎度上升、斑块形状的复杂性增加。     

基于RS和GIS技术环境星影像的武汉市土地分类方法的研究

主要用遥感软件ENVI和ARCGIS软件对环境星数据影像进行几何校正和配准,提取出研究区武汉市区和江夏区遥感影像,用ENVI软件进行监督分类,分类后在ARCGIS软件中进行拓扑处理,消除小图斑。以GoogleEarth数据作为验证数据。采用人机交互式解译方法进行土地分类。按照全国土地分类标准分为五类:林地、耕地、未利用地、城乡居民工矿用地、水域,得到研究区的土地分类结果。