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徐州市土地利用CLUE-S模型变化模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
对徐州市1987年、1994年和2000年3期遥感影像图进行分析,利用面向对象的思想,采用多尺度分割法对影像进行分类,通过遥感影像的光谱特征,确定分类目标,获取该区过去13年间的土地利用/覆被时空变化特征。运用CLUE-S模型以1994年土地利用数据模拟了2000年的土地利用空间变化状况,并通过2000年实际遥感影像分类数据加以验证,结果计算出Kappa指数为0.846,达到精度要求,实例证明CLUE-S模型较好地模拟了徐州市的土地利用/覆被变化。最后运用CLUE-S模型以6年为1个时空尺度模拟该区未来12年的自然状态和生态保护状态下的土地利用/覆被变化特征。 相似文献
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基于最小累积阻力模型的长吉生态安全格局构建 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2019,(11)
为了缓解城市快速扩张背景下产生的生态保护与土地开发之间的矛盾、保证区域生态安全稳定,构建城市生态安全格局显得尤为重要。首先基于景观生态学理论,以土壤数据、土地利用现状数据和遥感数据为数据源,选取反映自然生态状况和人类活动影响的两大类生态风险指数,利用GIS空间分析、RS技术以及景观结构分析软件FragStats对长吉联合都市区进行了生态安全风险评价;然后从生物多样性保护、水源涵养、土壤保持以及气候调节等方面对区域生态系统服务功能的重要性进行定性评价;再以生态安全风险评价结果为阻力面,根据生态服务功能重要性结果确定生态源地;最后利用最小累积阻力模型,划定了林地、湿地、草地、水系4类核心生态空间,构建了"三带两区、五脉连江、林田相间"的区域生态安全格局。研究结果为长春市生态环境建设提供了切实可行的科学指导。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(3)
利用多期土地利用遥感数据,分析南水北调东线江苏受水区2000—2010年间土地利用变化情况;采用CAMarkov模型对2010—2020年间该区土地利用情况的演变规律进行模拟;同时构建基于"压力-状态-响应"(pressure-state-response,PSR)模型的土地利用生态安全评价指标体系,综合评价受水区不同时期土地利用生态安全状况。结果表明:1)受水区土地利用类型以耕地为主,研究期间林地和水域面积有所扩大,大量耕地转变为城乡建设用地;2)基于CA-Markov模型对研究区2010年土地利用格局的模拟结果与实际进行对比分析,模拟正确的栅格数达到了99.1%,Kappa系数达到0.99,能够较好地反映受水区土地利用格局变化趋势;3)土地利用生态安全评价结果显示2000年、2010年和2020年土地生态安全指数分别为0.51,0.68和0.73,分别达到预警、敏感和良好等级,受水区的人口、资源环境及社会经济开始协调发展,整体呈现好转趋势。 相似文献
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以生态显著的巢湖流域中的巢湖市作为研究对象,基于巢湖市近10年内的2006、2013、2016年的高分辨率遥感影像数据,采用土地利用分类方法进行像元分类,基于土地利用转移矩阵对土地利用转型空间及时间尺度进行定量和定性的分析评价,并采用生态变化响应模型系统定性研究了2006—2016年间巢湖市区域土地利用转型变化过程以及对区域生态环境质量的响应变化规律。 相似文献
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以松滋市2000年和2010年Landsat TM影像为基础,利用CA-Markov模型并引入土地利用总体规划限制因素,预测松滋市2020年土地利用情况。构建土地利用生态风险指数,运用4 km×4 km的网格模型采样,采用普通克里金插值法进行插值,引入密度分割法进行归一化等级划分,利用GIS工具进行空间叠加分析并制作土地利用生态风险分级图,实现土地利用变化生态风险动态评价,揭示生态风险变化趋势。模拟预测及评价结果显示:1松滋市2000~2020年土地利用结构发生较大变化,耕地、水域和未利用地面积减少,林地和建设用地面积增加。2土地利用生态风险呈逐步升高趋势,由2000年的21.95升高到2020年的88.53,分布以中部及南部较高,西部及东北部较低。32000~2020年分级结果主要以低风险、较低风险及次中风险为主,特高风险区域逐渐增多,生态风险等级以中心城区为中心呈圈层分布,且距离越远生态风险等级越低。 相似文献
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基于指数分析法的西安市土地利用变化及驱动力研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2000和2007年2期TM遥感影像,利用指数分析法,分别提取出归一化差异建筑指数(NDBI)、修正归一化差异水体指数(MNDWI)和归一化差异植被指数(NDVI)3种指数模型,分别代表西安市的3种最主要的土地利用类型--建筑用地、水体和植被.采用神经网络分类器进行监督分类,借助ERDAS Imagine 9.0、ENVI、ArcGIS 9.2和Matlab等软件平台,计算出西安市土地利用类型的动态转移矩阵,构建了土地利用变化动态度指数模型,定量分析西安市土地利用的时空变化.依据研究区土地利用变化的结果分析,变化的驱动力因子主要是人口增长、经济增长和政策变动. 相似文献
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多时相遥感数据在四川省茂县景观生态安全格局评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以Landsat系列遥感数据为基础数据源,基于"压力-状态-响应"模型和景观生态学理论,采用层次分析法构建茂县景观生态安全评价指标体系,利用综合指数法分别获取研究区2000年、2007年、2015年的景观生态安全综合指数值;并结合景观生态安全系统分级标准用ArcGIS软件将四川省茂县的景观生态安全状况,定量分析出危险级、风险级、敏感级、良好级、安全级5个等级;再利用转移矩阵剖析2000—2015年期间四川省茂县景观生态安全动态变化过程。研究表明:茂县生态安全状况之间的转换平稳,且转换面积和比重保持在一定的范围。该研究思路与研究结果可为四川省茂县区域宏观规划及山区地貌景观有效评估提供参考与借鉴。 相似文献
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济南作为山东省省会城市,在城市发展与土地利用变化方面应做到合理监测。本文以山东省济南市为研究对象,对济南市的土地遥感影像图进行分类。利用2005年和2016年济南市区Landsat遥感影像为基础数据,结合济南市矢量边界文件,对济南市的遥感影像图进行处理,通过目视解译,建立合理的训练样本,再结合野外调查的结果,制作济南市的土地利用分类图,根据分类结果对济南市土地利用变化进行分析与评价,为今后的济南市土地利用提供科学的依据和合理的建议[1]。 相似文献
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本文以广安市为研究区，主要依据遥感数据源，以公里网格为评价单元，基于理想点模型，从生态本底、生态结构、生态效益及生态胁迫4个准则层14个评价指标构建评价指标体系。首先应用德尔菲法（主观法）和熵权法（客观法）相结合的方法计算各评价指标权重值。然后根据以理想点模型计算的结果对土地生态质量进行等级划分，并提取了土地生态质量的主控因子，根据热点模型对土地生态质量的空间分异规律与主控因子之间的关系进行了分析，对广安市2000、2005、2010、2015年的土地生态质量进行了综合评价。最后为土地整治部门提出了有效的土地生态质量监管建议。 相似文献
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"5·12"地震及其次生灾害对汶川县的生态环境造成了极大的影响,为掌握汶川县灾区重建情况,同时,满足生态转移支付绩效评价支撑服务的要求,本文基于2001、2007、2013年3期Landsat遥感影像,采用影像分类与处理技术,监测并分析评价汶川县12年来自然地表覆盖类型变化和生态环境质量。 相似文献
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利用主成分分析法耦合4个生态评价指标(绿度、湿度、干度和热度)构建遥感生态指数(RSEI),对干旱区绿洲城市武威市凉州区2000年~2016年的生态环境质量进行评价。结果表明:基于主成分分析的遥感生态指数能客观定量揭示区域生态变化,RSEI均值由从0.447提高到0.458,整体提高了2.46%;武威市凉州区生态环境质量整体稍有改善但变化不大,生态环境质量等级由中等向两极化发展,东北荒漠区大面积开垦耕地使得生态环境有所改善,中部地区城市扩展和新区建设使生态环境质量下降,西南部山区受人为扰动少,生态状况基本不变。 相似文献
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采用遥感技术对矿区生态环境进行监测与评价,对矿区生态环境的保护和可持续发展具有重要意义。本文首先提出了一种遥感生态指数（RSEI）改进方案,除了采用原模型的绿度指标、湿度指标、热度指标及干度指标4个生态指标外,引入植被净初级生产力（NPP）指标,并对矿区生态环境进行各单生态指标评价分析,然后采用改进后的遥感生态指数,对神府矿区2000—2016年的生态环境变化进行综合评价。评价结果表明,2000—2016年,神府矿区的遥感生态指数呈整体升高趋势,RSEI增幅约为0.1/10 a,大部分区域植被生产力逐渐增强,生态环境得到恢复,生态环境质量逐渐提升。 相似文献
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山水林田湖草生态保护修复是保障国家生态安全的重要举措,科学合理的生态保护修复项目监测和绩效评价方法,有助于保障生态保护修复工程的顺利实施和生态保护修复成果的可持续发展。本研究采用文献综述和案例分析相结合的方法,论述了遥感技术在山水林田湖草生态保护修复项目监测和绩效评价中的具体应用。从关注区域生态系统格局和质量两方面出发,选择遥感数据获取的土地覆盖类型、植被长势、水质参数作为评价指标,整体实现了山水林田湖草各生态要素的监测;从维护和提升区域生态系统服务出发,选择水源涵养、水土保持、生态系统承载力等指标,论述了遥感数据在辅助山水林田湖草生态保护修复项目绩效评价中的作用。最后指出积极探索新的遥感数据挖掘方法,并结合遥感技术与传统的调查方法,有望形成更客观、更快速且具备可执行性的山水林田湖草生态保护修复项目监测及绩效评价体系。 相似文献
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近年来,由于区域人口的增加和社会经济的快速发展,西安市的土地利用类型发生了明显变化。土地利用分类可为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术为土地利用分类提供了有效的工具。本文以西安市2016年Landsat-8卫星的OLI多光谱数据为基础资料,参考国家土地利用分类标准和西安市土地利用现状,将西安市的土地类型分为建设用地、裸地、水体、草地、耕地、林地6类,采用监督分类中常用的最大似然分类法和决策树分类方法对研究数据进行解译,利用总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类精度加以评价,并结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析。 相似文献