基于国产卫星数据的深圳城市化进程中土地利用/覆盖变化探讨

土地利用/覆盖变化是全球变化中的重要组成部分,城市化进程将导致大规模的土地利用/覆盖变化.文中首先分别对1999年、2006年、2010年的CBERS和HJ-1B数据进行几何校正、拼接裁剪、分类等处理,生成土地利用/覆盖分类图,然后分别计算求得深圳市1999年到2006年和2006年到2010年的土地利用/覆盖变化转移矩阵.在此基础上,研究深圳市从1999年到2010年期间土地利用/覆盖变化的空间过程.结果表明:深圳市在快速城市化进程中发生了大规模的土地利用/覆盖变化,大量的草地、耕地、未利用土地转化为城镇用地,草地和林地之间部分结构相互转化调整.同时,10年来深圳市土地利用/覆盖变化区域差异明显,伴随着宝安和龙岗两区城市化进程加快,关外土地利用/覆盖变化强度逐渐加强,而关内逐渐减弱.在深圳城市化进程中,城镇用地重心呈现出向北部扩展的趋势.     

基于面向对象分类的土地利用信息提取及其时空变化研究

基于面向对象的影像分类技术与土地利用变化模型,选取处于剧烈变化环境下的东江流域为研究对象,对其1980~2008年的土地利用变化特征进行了研究。结果表明:(1)面向对象的遥感分类方法在SPOT5高分辨率遥感影像分类中具有较高的精度(总体精度达87.7%),可以有效避免"椒盐现象"发生;(2)1980~2008年东江流域的土地利用方式和空间格局发生了显著变化。耕地面积急剧减少了2 854.4km2,流失的耕地主要转化为了林地、城镇建设用地;园地面积减少了667km2,流失的园地主要转化为了林地;林地面积增加了1 988.7km2,呈波动变化;草地面积比由4.9%缩减为2.0%;水域面积先减少后增加;城镇用地呈快速增长趋势,年增长率高达186.23%。加强耕地保护和适度限制城镇用地增长对区域可持续发展至关重要。     

基于对象级分类的土地覆盖动态变化及趋势分析

以广东省东莞市2005~2008年SPOT 5遥感影像为主要数据源,采用对象级分类后比较的变化检测技术,从土地覆盖类型的面积总量、相互转移等方面多层次分析了研究区域4 a土地覆盖的变化情况。在此基础上,利用马尔科夫链模型对该区域未来5 a的土地覆盖动态变化及演变趋势进行了分析和预测,为广东省土地覆盖变化研究提供典型案例分析,以达到全面把握研究区土地覆盖变化规律的目标。结果表明:研究区域的土地覆盖变化基本趋势表现为城镇建设用地总量持续增加以及耕地和园林地面积总量减少,其中城镇建设用地和农业耕地变化幅度较大,其他类型土地变化相对稳定。增加的城镇建设用地主要来源于耕地的人为减少,农业垦殖环境将趋于恶化。研究结果可为研究区合理有效地利用土地以促进土地可持续发展、推进城市化进程奠定决策上的技术基础。     

应用IKONOS卫星遥感图像监测南麂列岛土地覆盖状况

采用具有1 m空间分辨率的IKONOS卫星数据,以南麂列岛为例开展了土地覆盖的监测研究。主要论述了几何校正、彩色合成和数据融合等遥感数据处理方法,然后采用监督分类法、阈值法、植被指数法和人机交互法相结合的方法进行了土地覆盖分类,获得了南麂列岛土地覆盖的最新信息。结果表明,南麂列岛土地覆盖以草地和灌木林地等自然属性覆盖为主,占总面积的70%以上,监督分类的总体分类精度为76.31%,Kappa系数为0.71;本次遥感探测所得南麂岛的面积为7.52 km2,海岸线长度为34.64 km,与历史资料相比,面积的相对偏差为1.46%,海岸线的相对偏差为4.56%。     

张掖市土地利用/覆盖变化模拟

土地利用/覆盖变化是全球变化的主要原因,也是与可持续发展密切相关的课题。土地利用/覆盖变化模拟是预测未来土地利用/覆盖变化的重要方法。将国际上先进的CLUE-S模型应用到位于黑河中上游的张掖市,模拟该地区的土地利用/覆盖变化。模拟时段为2001～2020年。模型中将土地利用类型分为:①耕地;②林地;③草地;④水域;⑤城镇用地;⑥未利用地。用回归分析的方法,选择了对该地区土地利用/覆盖变化有重要贡献的7种驱动因子,分别为:与城市的距离、与河流的距离、与道路的距离、人口密度、海拔、坡度、坡向。模拟结果显示:到2020年,林地、草地、水域和城镇用地面积增加,耕地,未利用地面减少。     

京津风沙源治理工程区LUCC及土壤风蚀强度动态遥感监测研究

以遥感手段监测京津风沙源治理工程区土地利用/覆盖变化及土壤风蚀强度,分析了工程区LUCC及土壤风蚀时空格局特征及关系。结果表明:工程实施前后,LUCC及土壤风蚀强度差异明显。近30a,LUCC过程主要表现了由耕地开垦向生态退耕还林、草转变,伴随生态恢复和沙化有效抑制态势;耕地总体表现出先增加后减少态势,耕地面积1990～2000年增加面积是2000～2015年减少面积的1.9倍;林地总体呈增加态势;2000～2015年耕地转化为林地和草地面积分别为446.1km2和1 129.3km2,西部最为明显;建设用地面积扩张明显;未利用地呈减少趋势,转换类型以沙地向草地转化为主,面积为1 493.1km2。京津风沙源治理工程区土壤风蚀侵蚀模数整体呈下降趋势,生态工程实施后改善趋势明显(P0.01);总体上,东部、南部地区以高覆盖、中覆盖草地类型为主的地区土壤风蚀量小;浑善达克沙地治理区土壤风蚀量较大,但总体呈减少趋势。不同土地利用/覆盖类型对土壤风蚀强度影响较大,土壤风蚀模数依次为沙地低覆盖度草地中覆盖度草地旱地灌木林水田高覆盖度草地其他林地疏林地有林地;低覆盖度向高覆盖度草地类型转化有效抑制土壤风蚀量(减少66.12%),植被覆盖度的增加有效降低土壤风蚀模数;沙地周边区域,高/中覆盖度向低覆盖度草地类型转换过程中,土壤风蚀量呈增加(58.26%)态势,草地转化为沙地、旱地土壤风蚀量增加。     

吴哥遗产地土地利用/土地覆盖变化遥感分析

吴哥窟是柬埔寨的象征,近年来深受严重的环境问题的困扰。利用长时间序列卫星影像,采用最大似然分类方法,提取吴哥遗产本体及周边区域近30年土地利用/土地覆盖及变化信息,并基于转换矩阵方法分析各土地类型变化规律,最后利用野外地面实测数据对分类精度进行了验证。研究表明:基于光学影像的吴哥遗产地土地利用/土地覆盖分类精度可达81.4%;遗产地周边建设用地增加迅猛;林地面积大量减少,主要转化为农业用地及草地;农业用地显著增加,来源于裸地及林地;水体和湿地变化较少;导致吴哥土地类型变化的主要驱动因素是旅游业带来的资源过度开发、森林大量砍伐,吴哥遗产的原真性、完整性和蕴含的历史与文化价值也正遭受极大威胁。     

辽河口国家级自然保护区湿地时空演变遥感评估

以1980年、1990年、2000年、2010年和2020年Landsat遥感影像作为数据源,结合野外实测数据和Google Earth的高分影像,采用面向对象的决策树分类方法,得到1980～2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖变化情况。结合土地利用转移矩阵、景观格局分析法以及等扇方位分析法,研究近40 a辽河口国家级自然保护区内的人工类型用地时空动态演变特征。结果表明：1980～2020年间,研究区内自然湿地减少了270.12 km2,主要转化为耕地、油井、建设用地及交通用地等人工土地覆盖类型。由于受人类活动干扰较大,研究区内景观趋于破碎化、均衡化,景观异质性降低。近40 a来,研究区内人工土地覆盖类型主要沿北西北方向扩张。国家政策和经济发展对辽河口湿地的演变过程影响极大,农田开垦、城镇建设、油田开发和海水养殖等人类活动是自然湿地演变的主要驱动力。     

基于遥感的内蒙古地级市土地覆盖结构时空变化特征分析

城市土地覆盖结构对城市生态服务功能和人居环境质量产生重要的影响。采用2000～2015年Landsat TM并协同高分辨率遥感影像,利用线性光谱混合模型获取内蒙古12个地级市每5 a土地覆盖结构信息,监测并分析城市扩张时空动态、土地覆盖结构及扩张类型差异特征。研究结果表明:2000～2015年,内蒙古12个地级市土地覆盖结构总体变化较快,城市面积扩张278.93km~2。相比较而言,2010～2015年城市面积扩张比例是前两个时间段(2000～2005年和2005～2010年)的1.61倍与1.91倍。2010年以来变化最为剧烈,城市不透水地表扩张尤为明显,城市植被呈现不同程度增加态势。城市扩张经历了3个阶段,即城市内部填充—城市内部填充—城市外延扩张型为主的变化过程,其中包头市和呼伦贝尔属于内部填充型城市。内蒙古地级市土地覆盖结构变化及差异特征与人口增长和社会经济发展有密切的关系。     

基于遥感的干旱区典型绿洲LUCC研究

以干旱区典型的条带状且末绿洲为例,采用1973年MSS、1991年TM、2001年和2008年ETM+遥感影像为数据源,结合野外考察数据,选择适宜的分类指标体系,对遥感图像进行了监督分类,并获得了研究区土地利用/覆盖转移矩阵。 研究结果表明:近35 a 来耕地面积一直呈现出增加的趋势,增加了105.32 km²,耕地面积的增加量主要是由草地和林地的转化而来,是增加最快的土地利用类型;林地和草地面积一直呈逐渐减少的趋势,其中减少最多的土地类型是林地,减少了69.459 km²,林地面积的减少是由于林地转移草地、水体和耕地的比例超过草地转移林地的比例所致;草地面积减少了63.093 km²,主要是由一部分草地转移耕地、未利用地而引起;水域面积总体上有增加趋势,增加了22.073 km²,主要由草地和未利用地转移水体而引起;未利用地变化幅度不大,有缓慢增加的趋势,增加5.093 km²。     

3种IGBP分类系统的土地覆盖数据在韩江流域的对比分析

土地覆盖是陆面过程模型、生态水文模型的重要输入,对模拟结果影响较大。针对基于IGBP分类系统的土地覆盖数据IGBP DISCover、MODIS和MICLCover,以韩江流域为研究区域,分析了3种数据土地覆盖空间分布,通过人工判读样地Google卫星影像对其精度进行了评价。结果表明:IGBP DISCover土地覆盖类型少,空间变异性小,而MODIS和MICLCover类型多,空间变异性大;从大类看,3种数据土地覆盖空间分布较吻合;3种数据林地划分存在明显差异,其中MICLCover林地成分较好地反映了流域实际情况;MODIS和MICLCover耕地面积与流域实际相符,IGBP DISCover耕地面积明显偏大;3种数据建设用地、裸地、湿地和水域的面积较实际小,说明1km的空间分辨率过粗,不能细致反映流域中面积较小或较分散的土地覆盖,尤其是IGBP DISCover数据。Google卫星影像样地检验表明,MICLCover精度明显高于IGBP DISCover和MODIS,IGBP DISCover的主要错误是将许多其他土地覆盖划分为耕地,而MODIS的主要错误是将许多其他土地覆盖划分为草地。     

采用决策树分类技术对北京市土地覆盖现状进行研究

以TM1～7多波段影像为数据源,采用决策树分类技术对北京市土地覆盖现状进行研究。探讨如何使用决策树方法逐层区分草地、林地、水体、裸地、居民地和道路等基本地物类型,并进一步研究了如何区分城市裸地与乡村裸地的方法,分类精度达到93.3%。研究表明,决策树分类法有诸多优势,如:相对简单、明确、分类结构直观。     

基于POLSAR极化散射特征与光学归一化指数的农村居民点用地提取

准确提取农村居民点用地规模及分布,对合理利用土地资源、改善农村生态环境及促进城市化发展具有重要意义。根据农村居民点用地的POLSAR散射特性及光谱特征,提出一种基于POLSAR极化散射特征与光学归一化差异指数的农村居民点用地提取方法,并结合实验分析了POLSAR极化相关系数在区分农村居民点用地与林地的不适用性。所述方法可有效解决单一数据源在农村居民点用地提取中裸地(光学数据)、林地(POLSAR数据)与农村居民点用地混分的问题,精确提取农村居民点用地(用户精度为91.7%,制图精度为95.2%,总体精度为95.9%)。相比基于POLSAR极化目标分解的H/α/Wishart迭代分类,该方法用户精度提高了34.9%,制图精度提高了14.4%,总体精度提高了16.2%;相比基于归一化植被指数和归一化建筑指数的监督分类,本文的用户精度提高了24.3%。     

ALOS影像数据土地覆盖分类及景观特征研究

通过马氏距离法、最大似然法、支持向量机三种途径对土地覆盖进行分类,以混淆矩阵对分类结果做精度评价,结果显示,最大似然法和支持向量机分类有较好的效果。以最大似然法为例,通过引入归一化植被指数（NDVI）、基于灰度共生矩阵的纹理特征等进行不同特征组合的分类,探讨其对分类的影响。研究表明,NDVI、对比度、均值参与分类后,对分类精度都有不同程度的提高,而三者与原始波段的结合分类精度最高。基于分类结果做景观格局定量分析。结果表明,研究区景观类型较为丰富,以耕地为主导,再加上城镇和农村聚落用地,约占到整个研究区的82%,表明景观所受的人类活动干扰和压力很大、生态风险高。因此,必须强化黑河中游绿洲荒漠区的土地利用规划和管理,适当约束耕地和聚落用地的扩张,提高土地利用效率;要加强生态保护和建设,提高景观的抗干扰能力。     

哈尔滨城乡梯度建设用地结构变化及不透水面遥感监测分析

在快速城镇化背景下,客观掌握城市扩张进程中的城乡建设用地及内部不透水面变化特征,有利于优化大都市城乡用地结构及空间融合发展。基于城乡建设用地及不透水面遥感监测数据集,应用空间分析模型,对哈尔滨2000~2015年城乡建设用地规模、结构及内部不透水面时空演变特征进行分析,探究城市扩张格局、区位差异、建设用地利用强度及城乡之间的差异。结果表明：①2000年以来城乡建设用地快速扩张了158.32 km²,年变化率和动态度均呈先增大后减小趋势;从城市核心区至远郊区方向其扩张规模依次增大,建设重点不断向城市周边推移,呈现出较明显的空间异质性;②城镇建设用地和独立工矿用地面积及占比逐年增加,扩张来源均以耕地为主;农村居民点占比降低了13.14%,城乡建设用地结构特征发生了较明显变化;③2000~2015年城乡建设用地内部不透水面面积和比例分别增加了145.32 km²和10.04%,城镇建设用地利用强度已达到较高水平,农村居民点用地利用强度快速提高,城市和农村之间的差距不断缩小;自城市核心区至远郊区方向不透水面比例不断降低,可利用潜力越大,不透水面面积增量、比例增量、比例增长率及扩张强度大体呈增加趋势,不透水面与城乡建设用地规模变化趋势相近,可在一定程度上揭示城市扩张轨迹。     

基于时序遥感数据的福州市耕地非农化特征及驱动因子分析

耕地是粮食生产的基本载体,及时准确地获取耕地非农化信息,对于耕地资源管理和政策实施具有重要意义。为探究福州市近30 a耕地非农化变化规律,基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）和随机森林方法,利用多时相Landsat遥感影像提取了福州市1989、2000、2010和2019年耕地空间分布信息,并在此基础上利用土地转移矩阵、网格单元法和地理探测器等方法,分析了福州市耕地非农化的重要特征及其驱动因子。结果表明：(1)基于GEE平台的随机森林方法可有效提取南方多云多雨地区的耕地信息,土地利用分类总体精度高于90%,Kappa系数大于0.85;(2)福州市耕地空间分布不均匀,呈现东多西少,耕地面积随时间推移不断减少,耕地非农化呈现“快—慢—平”的特征。耕地非农化主要发生在高程100 m和坡度10°以下区域,耕地非农化类型主要为园林地和建设用地,其中西部地区主要为园林地,中东部地区为建设用地;(3)耕地非农化是由自然和社会因素共同驱动的结果,自然因素是耕地非农化的先决条件,城镇化增长率与人口数量增长率是导致耕地非农化主要驱动因素,其中城镇化增长率和第一产业比重增长率是...     

基于高分辨率遥感影像的土地覆盖信息提取

高空间分辨率遥感影像使得土地覆盖和土地利用信息的提取成为可能。以高分辨率遥感影像数据IKONOS为主要数据源,以多尺度分割与基于模糊逻辑分类的面向对象影像分析方法为主要技术,自动提取株洲市城乡结合部的土地覆盖和土地利用信息。达到了提取郊区丘陵地带林地信息和城市建筑、道路等土地覆盖信息的目的,而且精度高,速度快。结果表明利用该方法对复杂的城乡结合部信息获取是可行的。     

基于GeoSOS-FLUS模型的乌鲁木齐主城区扩张情景模拟分析

乌鲁木齐市作为新疆首府、“一带一路”中的中亚区域经济中心,其土地资源的合理利用、城市形态的健康发展则显得尤为重要。本研究首先基于乌鲁木齐主城区1990～2018年遥感影像解译出的土地利用分类对其土地利用时空演变情况加以分析,1990～2018年乌鲁木齐主城区急剧扩张,2010年以来交通网络铺设完善,主城区快速扩张,周遭耕地、林地、草地等萎缩95.12 km²、6.49 km²、52.37 km²,重心呈现出向东与向北扩张趋势,主城区农用与绿化面积萎缩,无法兼顾经济与生态效益协调可持续发展。接着,遴选自然与社会经济等影响主城区扩张的驱动因素,结合乌鲁木齐主城区扩张历史特点设计第一产业优先、第二三产业优先、生态优先情景,利用Geo SOS-FLUS模型对不同情景下的主城区扩张情景进行模拟预测,研究发现第二三产业优先情景下建设用地明显增加1 142.94 km²;生态优先情景下生态效益高的林地、草地、水域面积显著增加281.59、651.38、7.29 km²;第一产业优先情景下,建...     

基于迭代CART算法分层分类的土地覆盖遥感分类

土地覆盖遥感分类是土地利用变化监测及其空间格局分析的重要技术手段。为了进一步提高土地覆盖遥感分类精度,提出一种基于迭代CART算法分层分类的新技术体系。首先,根据类别光谱可分性分析,确定分层分类方法的类别提取顺序依次为水体、植被、裸地和建设用地。然后,在此分类顺序下,分别确定各类别的图像分割参数和分类特征集。最后,在对象尺度上,将CART算法迭代引入分层分类过程,不断选取训练样本进行CART算法的迭代分类依次提取前3个类别,将剩余部分直接划分为建设用地。实验结果证明:该方法可以明显减轻裸地和建设用地的混分现象,获得较高精度的土地覆盖分类结果,总体精度85.76%,Kappa系数0.72。相比于SVM、CART两种单次分类方法,总体精度和Kappa系数分别提升了10.67%～16.5%和0.15～0.21。同时,该方法能够灵活调整某个类别的分类精度并具有很强的扩展性,可以为其他涉及图像分类的遥感应用领域提供方法参考。     

近20年来腾格里沙漠南缘土地利用/土地覆盖变化及其成因探讨——以甘肃省古浪县冰草湾地区为例

以甘肃省古浪县冰草湾地区1991、2000和2009年3期Landsat TM影像为数据源,采用基于对象的影像分类方法提取研究区各时期的土地利用/土地覆盖信息,在此基础上分析了研究区土地利用结构变化、土地利用类型转换关系和导致土地利用变化的驱动力因素。结果表明:采用基于对象的影像分类方法精度较高,可以达到准确提取土地利用/土地覆盖信息的目的;1991~2009年,冰草湾地区农田和居民用地的面积持续增加,并向沙漠和盐碱地方向扩张,呈现"人进沙退"的格局;2000~2009年各种土地利用类型之间的相互转换速度明显低于1991~2000年,土地利用状况呈现趋于稳定的趋势。造成土地利用/土地覆盖变化的主要驱动力是引黄灌溉和生态移民工程的实施。