Models for analyzing the driving force of cultivated land supply change

This paper focuses on a series of quantitative analysis models, such as grey relational analysis model, hierarchical cluster analysis model, principal component analysis model, linear regression model and elastic coefficient model. These models are used to analyze the comprehensive function and effect of driving forces systemically, including analysis on features, analysis for differentiating the primary and the secondary, analysis on comprehensive effects, analysis of elasticity, analysis of prediction. The primary and characteristic factors can be extracted by analysis of features and analysis for differentiating the primary and the secondary. Analysis on prediction and elasticity can predict the area of cultivated land in the future and find out which factors exert great influence on the cultivated land supply.     

土地利用图中线状要素综合的质量评价

作为土地利用图综合的一个重要组成部分,线状要素综合质量的好坏对于有效提高自动制图综合的正确率具有重要意义。本文基于模糊综合评判理论对土地利用图中线状要素的综合进行了质量评价。首先,基于制图综合约束,确定评价指标体系,组成评价因素集;其次,在确定评判集和权重集的基础上,建立线状要素综合质量评价模型;最后,利用试验验证了评价方法的有效性。该研究为客观评价土地利用图中线状要素的综合质量提供了新的思路。     

基于BP神经网络的遥感影像分类研究

BP神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型。本文采用Landsat TM遥感图像作为数据源,以山西省定襄县为研究区,通过主成分分析方法来压缩输入数据,并结合NDVI和纹理特征来建立BP神经网络的土地利用分类模型,将分类结果与基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明:该方法总精度达到了80.50%,分别比基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类提高了18.89%和6.23%,能够有效地解决地物光谱混淆、分类精度不高等问题。     

基于时空分析的贫困丘陵山区耕地变化机理研究

在地理信息系统技术的支持下 ,利用耕地面积变化时间序列模型、耕地动态度模型、耕地重心变化模型等 ,对湖北省咸宁市耕地的时间变化和空间变化特征进行了定量的研究 ,并应用主成分分析法 ,选择 2 3个因素对其驱动因子进行了相关分析。结果表明 ,耕地变化主要受经济因子、人口、房地产政策及耕地开发强度的影响     

GIS支持下滑坡灾害空间预测方法研究

滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面。基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等。本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度、坡向、地表曲率、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统作为评价因子,探讨运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)获取与管理滑坡灾害信息,以及热带雨林地区湿热环境下滑坡空间预测的方法。支持向量机(SVM)和逻辑(Logistic)回归模型分别应用于滑坡空间预测,结果显示平均预测精度分别为95.9%和86.2%,SVM法具有较高的描述精度,值得推荐;同时,基于SVM模型的滑坡空间预测受样本影响较小,预测结果相对比较稳定,这对于滑坡灾害区域评价与预测的快速实现具有实际意义。     

基于UML的农用地估价信息系统建模与实现

根据农用地估价的基本原理和方法,以ComGIS为系统开发平台,利用UML技术,从系统整体设计入手,提出了采用多层次用例描述法建立农用地估价信息系统(ALEIS)用例模型的过程,在此基础上介绍了ALEIS设计、编码与测试,最后提出了ALEIS的特点与发展趋势。在农用地估价信息系统开发过程中,利用UML对系统进行建模分析能够取得较好的效果。     

不同农村居民点整理模式下的耕地潜力评价模型

设计了农村居民点整理复耕流程,划分了农村居民点城镇化、内部改造与迁村并点3种整理模式,统筹区域农户意愿与经济条件两大影响因子,分标准定量评价不同整理模式下的现实整理潜力。综合考虑坡度、耕作半径、耕地连片度、居耕比等影响因子,以GIS空间分析为平台,构建了不同农村居民点整理模式下的耕地潜力评价模型。     

陇中黄土高原地区耕地变化趋势及驱动力研究

本文结合1995～2005年陇中地区耕地统计资料,对该区耕地资源利用与变化的基本特征、耕地数量变化的基本过程进行研究,应用主成分分析法对近10年耕地变化的驱动因子进行定量分析。结果表明:①对耕地面积变化的总趋势预测显示,未来耕地面积会逐渐减少;②经济增长与社会发展和农业科技进步是耕地面积变化的主要宏观驱动因子,耕地减少在发生时间上和经济的快速增长基本同步,在空间分布上与地区经济发展速度水平相一致。     

基于GIS的县级耕地质量等别年度更新评价中更新数据包提取

以勉县为例讲述了新一轮耕地质量等别年度更新评价工作中更新数据包的提取,此次工作是以2013年度为基期,结合以往的农用地分等工作经验,利用GIS空间分析技术,采用叠加法提取更新数据包,全面更新耕地质量等别。     

High‐resolution national land use scenarios under a shrinking population in Japan

In sharp contrast with the global trend in population growth, certain developed countries are expected to experience rapid national population declines. Considering future land use scenarios that include depopulation is necessary to evaluate changes in ecosystem services that affect human well‐being and to facilitate comprehensive strategies for balancing rural and urban development. In this study, we applied a population‐projection‐assimilated predictive land use modeling (PPAP‐LM) approach, in which a spatially explicit population projection was incorporated as a predictor in a land use model. To analyze the effects of future population distributions on land use, we developed models for five land use types and generated projections for two scenarios (centralization and decentralization) under a shrinking population in Japan during 2015–2050. Our results suggested that population centralization promotes the compaction of built‐up areas and the expansion of forest and wastelands, while population decentralization contributes to the maintenance of a mixture of forest and cultivated land.     

土地利用变化模拟模型及应用研究进展

元胞自动机CA(Cellular Automata)和多智能体ABM(Agent-Based Model)模型是土地利用格局和演化模拟的主流方法,两者在模拟自然因素影响和人文驱动机制方面具有突出优势,为LUCC研究提供了重要的工具。当前,ABM无论在模型构建还是应用研究方面,CA和ABM均取得了显著进展。论文从数据基础、模拟尺度、CA转换规则挖掘、ABM行为规则定义、CA和ABM的耦合4个方面梳理土地利用模拟模型和方法的研究进展。并总结这些模型在虚拟城市模拟与理论验证、真实城市模拟与规划预测以及多类用地模拟与辅助决策等方面的应用。最后,总结土地利用模拟模型在精细模拟和全球变化研究方面存在的局限性,认为未来发展将主要集中于解决从2维模型向3维模型发展、大数据与规则精细挖掘以及大尺度模拟与知识迁移等问题。     

基于RS和PRA的横山县耕地质量综合评价研究

为了解该县目前的耕地质量现状及其发展趋势,为当地的耕地资源保护提供参考撰写此文。采用PRA技术进行农户调查,得到农户普遍关注的耕地质量因素有坡度、灌溉条件、土壤质地、产量、肥料投入、作物长势、沙化和水蚀程度,将这些因素通过基于遥感数据的SVMI、MSAVI、SARP等指标反映出来,构建耕地质量评价指标体系;基于压力——状态——响应模型(PSR),借助地理信息系统(GIS)构建生产压力指数、耕地状态指数以及农户行为指数,从不同角度分别描述耕地质量,并进行耕地质量综合评价。结果显示,当地将近70%的耕地质量现状较差,并且其中大部分耕地面临巨大的退化危险;60%以上的耕地其社会经济条件和管理行为是不可持续的。最后,针对不同等级耕地提出了政策建议。     

区域群发性滑坡灾害概率预报系统

根据覆盖浙江全部陆地区域数年降雨量数据,在同时期内有明确日期、位置记录的609处滑坡(泥石流)灾害数据,通过对地质、土壤、土地利用类型、人文等资料的综合分析,研制了集GIS与ANN于一体的区域群发性滑坡灾害概率预报系统(LAPS)。该系统可以通过宽带网络与气象、水文观测等有关部门相连接,在雨季根据雨量观测站的实时观测数据和降雨预报,对全省区域范围内滑坡灾害发生概率进行快速评价,实现对灾害发生的空间范围、强度及其分布概率的实时预警预报,具有维护方便、操作简单、可视化强等特点,可以作为其它滑坡易发地区的预报系统原型。     

崇阳县耕地后备资源土地适宜性评价

耕地后备资源是耕地的重要补充来源,是保障粮食安全的重要资源。由于不同类型的耕地后备资源所具有的自然景观和土壤性质等条件不同,其评价过程中的侧重点也不同。因此,本文基于现有的耕地后备资源评价方法和模型,在国家级耕地后备资源评价项目基础上,依据不同类型耕地后备资源对开垦或复垦的不同要求,对每一类耕地后备资源分别设置一套独立的权重体系,并分别划分土地适宜性等级,以期为崇阳县耕地后备资源的合理开发提供科学客观的指导。     

近20年哈尔滨市呼兰区土地利用覆盖变化及驱动分析

本文基于哈尔滨市呼兰区1998—2018年Landsat TM影像数据和社会经济数据,通过ENVI、ArcMap等软件,采用监督分类、土地利用变化模型、典型相关分析法等方法,科学系统地分析了1998—2010、2010—2018、1998—2018年3个不同时段的土地利用覆盖变化特征,并对土地利用覆盖变化驱动因素进行了分析。结果表明,哈尔滨市呼兰区20年间呈居民地和水域面积增加、耕地变化不大、林草不断减少的土地利用覆盖变化格局,且前8年的变化速度和幅度大于后12年。该区土地利用覆盖变化的影响因素包括自然环境因素、社会经济因素及人口因素。     

Extracting urban water bodies from high-resolution radar images: Measuring the urban surface morphology to control for radar’s double-bounce effect

Satellite remote sensing is an effective method for extracting water bodies on a large scale. Radar imagery, such as synthetic aperture radar (SAR) imagery, can penetrate clouds and provide opportunities for water body identification when in situ observations are difficult to obtain because of severe weather conditions. However, when using SAR images in urban areas to extract water bodies, the radar’s double-bounce effect results in complicated backscatter patterns of water near urban features such as buildings due to the side-looking properties of SAR sensors and the vertical urban structures. Therefore, the objective of this study is to propose a reliable urban water extraction framework for SAR images that integrates urban surface morphological features for controlling radar’s multiple bounces. Statistical (logistic regression) and machine-learning (random forest) models were used to explore how radar’s double-bounce effect influences the prediction performance of urban water extraction. Our findings indicate that when extracting urban water bodies, urban water’s backscatter values could be significantly interfered by the neighboring building density above a threshold height that contributes to radar’s multiple bounces. Without model calibration, our framework incorporating urban surface morphology demonstrates high prediction ability with an Area Under the Curve (AUC) of 0.914 and with 97.0% of urban water cells correctly identified by testing in another city sharing similar urban forms. In summary, our study provides a better understanding of the role of the urban surface morphology in the double-bounce effect in SAR images, specifically for differentiating urban water and land, thereby improving the accuracy of urban water extraction and enhancing the feasibility of further applications of SAR imagery under complex urban landscapes.     

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。     

基于人工蜂群CA模型的南京市土地利用变化模拟与预测

以南京市为例,构建人工蜂群元胞自动机（CA_ABC）模型,对2000—2007年的土地利用变化进行模拟以实现CA_ABC模型的校正,并以2007—2015年的土地利用变化为案例,验证该模型的有效性。模拟结果总体精度（OA）2007年为87.79%,2015年为80.61%;模拟结果的品质因数（FOM）2007年为21.23%,2015年为19.25%。基于CA_ABC模型和马尔可夫链预测未来城市土地总量,对南京市2025和2035年的土地利用格局进行了预测,对城市扩张和生态用地被侵占现象进行分析。模型预测结果表明,未来20年的城市扩张主要以牺牲耕地和林地为代价,2025和2035年80%的城市扩张面积来源于对耕地面积的侵占,17%的城市面积扩张是由2015年的林地转换得到的。研究表明,准确模拟、预测未来城市格局及评估城市扩张能够对生态用地侵占,以及为决策者合理规划城市、推动城市可持续发展提供帮助。     

黑龙江省耕地非农化的空间格局与重心曲线分析

为了揭示耕地非农化的空间格局与重心曲线,为耕地资源保护和利用政策制定提供决策支撑,该文以黑龙江省1980、1990、2000、2010、2015年土地利用数据为基础,运用GIS空间分析方法,引入重心模型分析黑龙江省耕地非农化的空间格局及重心曲线。研究结果表明:1980—2015年黑龙江省耕地非农化发展不平衡,4个时期耕地非农化面积呈波动增长的趋势;耕地非农化等级空间分布特征明显,等级较高的城市集中分布在西部地区;耕地非农化速度等级的重心曲线在空间分布上,具有从中心向边缘延伸的特点;耕地非农化围绕中心地区进行,其空间扩散路径在图形上呈现出一个回旋状。     

改进的GA-BP神经网络模型在财产犯罪预测中的应用

发现犯罪时空分布规律并预测犯罪发生,是提高警务策略有效预防、控制犯罪的重要方法。在分析财产犯罪时空规律的基础上,利用BP神经网络模型自动学习训练各因子与财产犯罪的非线性关系,建立了财产犯罪预测模型。针对BP神经网络模型易陷入局部最优和模型不稳定的缺陷,提出了利用遗传算法（GA）选择各因子最优的初始化权重和参数,并以此作为BP神经网络模型的初始化权重矩阵,通过对历史数据的学习及训练建立了改进后的GA-BP神经网络模型。利用某市2007~2012年财产犯罪、人口、GDP、土地利用等35个综合影响因子数据,对改进前后的模型进行了预测对比试验。结果表明,改进后的GA-BP神经网络模型成功克服了BP模型的缺陷,收敛迭代最小次数从117次改进到8次;10次计算收敛迭代次数最大误差从370次提高到5次;模型预测精度（RMES）从0.043 0提高到0.019 95。