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本文利用自1995年以来的4期DMSP-OLS、NPP-VIIRS夜光遥感影像与Landsat多光谱遥感影像,分析了青岛市近25年的城市建成区范围、各市区边界形态与扩展趋势,并结合土地利用分类、路网、POI、DEM等多源驱动因子及元胞自动机-马尔可夫（CA-Markov）模型,模拟并预测了2027年青岛市土地利用分类。结果表明,近25年青岛建成区扩展主要以外延式为主,其他城区总体上沿胶州湾方向扩展,四周向青岛主城区汇集,主城区建设用地向西北侧发展。本文验证了夜光遥感在监测与预测典型海岸带城市扩张方面的适用性,为城市化发展进程管理与决策提供了重要依据。 相似文献
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近年城市化迅猛发展对土地资源的可持续发展形成了制约,为了能够有效平衡城市建成区和社会发展的关系,本文利用ArcGIS从沈阳市两期影像数据入手,联合统计数据进行城市扩展分析,提取出扩张强度指标、城市重心坐标、城市紧凑度指标、城市用地分形维数等一些指标,并利用灰色关联模型确定影像建设用地规模的主要因素,分析沈阳市建成区扩张规律,利用土地利用模型(MLU)预测得到沈阳市建设用地规模将在2084年到达极限,从而为政府决策和城市发展提供科学的依据。 相似文献
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改进CA-Markov模型的武汉市土地利用变化模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
《测绘科学》2020,(6)
针对传统的CA-Markov模型未充分考虑土地利用变化的多因素驱动影响,难免预测精度过低的问题,该文以武汉市为研究区域,采用2005、2010和2015年土地利用现状数据,结合Logistics回归模型,综合考虑土地利用变化多种影响因子,构建了改进的CA-Markov模型,对武汉市2020年土地利用空间格局进行了模拟预测及分析。结果表明:改进的CA-Markov模型可以有效提高土地利用现状预测精度;根据预测结果,武汉市2020年土地利用总体结构仍以耕地为主,2005—2020年耕地面积持续减少,建设用地面积持续增长,增长幅度达到76.36%;耕地转换为建设用地是地类转换的主要模式。预测结果为武汉市的国家空间规划与和谐发展提供了参考。 相似文献
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基于CA-Markov模型的秦淮河流域土地覆盖格局模拟预测 总被引：2，自引：0，他引：2
以秦淮河流域为研究区,以2006和2009年ETM+图像土地覆盖分类结果为输入数据,采用CA-Markov模型,模拟预测研究区未来的土地覆盖格局。在模型建立过程中,通过Markov模型求出转移概率矩阵和转移面积矩阵,确定CA模型转换规则,限制CA模型迭代次数。利用CA-Markov模型模拟预测研究区2012和2018年土地覆盖格局,并采用2012年实际土地覆盖分类结果验证预测精度,得到2012年各土地覆盖类型栅格数预测误差均小于等于6.5%,空间位置预测精度达到76.5%。预测结果表明,2018年研究区水田比例将降为33.3%,不透水面比例将达31.1%,其中多数水田转变成为不透水面,南京城区、禄口镇、句容市、溧水县等城镇地区的不透水面明显扩张。该方法可以对秦淮河流域的土地覆盖动态监测以及可持续发展提供依据。 相似文献
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为了在土地利用空间格局演化模拟的基础上,为未来城市土地利用规划及管理提供更为科学合理的决策依据,本文以北京市海淀区1996年、2002年及2008年3期土地利用数据为数据源,重点采用元胞自动机复合模型CA-Markov模型与多标准评价方法相结合的手段,构建元胞转移数量规则及空间位置转化规则,并分别构造3种不同大小的元胞邻域集合,进行土地利用格局的模拟及预测。试验中2008年土地利用模拟结果与实际土地利用数据Kappa系数高达0.856 1,表明CA-Markov模型结合多标准评价方法的模拟手段可行性较高,同时元胞邻域空间大小对模拟结果的精度有明显的影响。土地利用结构数据及模拟预测结果表明城市集约化现象明显,建设用地迅速扩张,占用大量耕地、园地用地,因此迫切需要促进城市土地利用的可持续发展。 相似文献
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基于DMSP/OLS数据的南京市建成区扩展研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以南京市为研究区,先利用一元二次回归模型对2000~2010年的灯光数据影像进行预处理,利用突变检测法计算各年份提取城市建成区的阈值,并基于该阈值分割南京市2000~2010年的城市建成区;然后运用最大似然法分类2000年、2005年和2010年的TM影像得到南京市建成区,并勾绘出城市建成区的范围;再对2000~2005年和2005~2010年提取的城市建成区扩展结果进行空间对比,以验证突变检测法的准确性;最后将南京市2000~2010年的城市建成区进行叠加,并结合实际分析了城市内部建成区的扩展情况。 相似文献
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目前,城市建成区用地规模受社会、经济、城市环境和政策等多因素影响,传统统计方法已经难以准确预测城市用地规模,从多因素的角度研究城市用地是合理的。BP神经网络法和多元回归分析法都是顾及多个因素的统计方法。以郑州市1984—2005年相关统计数据为样本数据,用BP神经网络法、多元回归分析法、灰色系统GM(1,1)法和Logistic法建立预测模型,对2006年和2007年建成区规模进行模拟预测。预测结果表明,顾及多个因素的预测方法预测精度较高,其中BP神经网络法优于多元回归分析法。 相似文献
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大城市居住用地扩展特征及驱动力分析——以南京市中心城区(长江以南)为例 总被引：1，自引：0，他引：1
针对城市建成区的空间异质性不能反映城市居住空间结构的问题,该文选取南京市中心城区(长江以南)2001—2007年的新增居住用地,从扩展方位和强度两方面分析空间扩展特征,以直方图和Logistic回归模型揭示主导驱动因素。结果表明东北、东南、西南方向是新增居住用地的3个主要扩展方向,分别对应仙林新市区、东山新市区和河西新城区;居住用地扩展是多种驱动因素共同作用的结果,人口和经济驱动因素对郊区居住用地增加影响显著,对主城区影响有限,自然和政策驱动因素中反映政府政策的政府建设用地规划区是最重要的主导驱动因素,其次为与小学的距离,最后为与地铁站点的距离。 相似文献
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本文基于“类NPP-VIIRS”夜光遥感数据集,采用改进的统计数据比较法提取中原城市群建成区,利用重心迁移指标和典型景观格局指标,分析中原城市群建成区2002—2020年的时空变化特征。研究表明:①中原城市群建成区扩张强度先快后慢,整体呈下降趋势;建成区重心在经历多次偏移后最终指向东南方向,但一直位于郑州大都市区范围内。②中原城市群发展迅速,建成区总面积在2002—2020年增加了1.429倍;在2011—2012年出现大量新兴城镇;2014年之后趋于稳定,城镇之间的联系越来越紧密。③中原城市群建成区空间格局复杂度逐年上升,破碎程度总体降低,郑州大都市区建成区扩张速度明显快于中原城市群整体建成区扩张速度。 相似文献
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珞珈一号夜间灯光影像在建设用地提取中的应用:以武汉市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
城市建设用地能够反映城市建设发展在地域空间上的分布形态,是规划主管部门监测城市建设和扩张的关键指标。2018-06-02发射的珞珈一号卫星可提供130 m分辨率的夜间灯光数据,在城市建设用地的提取方面具有较大潜力。首先整合珞珈一号夜间灯光影像与Landsat 8多光谱影像以及网络地图兴趣点数据;然后分别采用人类居住合成指数和阈值法对武汉市进行建设用地提取;最后与可见光红外成像辐射仪(visible infrared imager radiometer suite,VIIRS)夜间灯光影像采用相应方法得到的结果进行对比。结果发现,珞珈一号影像与Landsat影像整合后采用人类居住合成指数的方法提取的建设用地最准确,其Kappa系数为0.769;VIIRS与Landsat 8影像整合后采用相同方法得到的建设用地,其Kappa系数为0.702;夜间灯光影像与兴趣点数据结合进行建设用地提取的精度有所下降,兴趣点数据分别与珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像结合得到的建设用地,其Kappa系数分别为0.618、0.574;珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像采用简单阈值法进行建设用地提取,其Kappa系数分别为0.503、0.482。该实验结果表明,珞珈一号夜间灯光影像数据具有更高的空间分辨率和更加丰富的空间细节,是进行城市建设用地提取的理想数据源。 相似文献
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城市建成区边界是城市土地资源管理和城市扩张管理的重要依据。本文提出了基于出租车轨迹数据，利用多分辨率下规则格网对比分析法及Densi-Graph阈值确定法，来自动提取城市建成区边界的方法。试验采用北京市2008年出租车GPS轨迹点数据，依据该方法模型计算提取城市建成区并进行结果准确度评价，将提取结果与北京市2008年土地覆盖空间分布图进行比对，所提取建成区边界范围与城镇、建设用地区域范围基本相符；将提取结果与中国城市统计年鉴数据进行比对，该年鉴中给定2008年北京市建成区总面积为1 310.94 km2，本文方法提取建成区总面积约为1 077.33 km2，提取准确度约为82.18%，表明本文方法可以获得准确的建成区范围。 相似文献
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赣榆县作为东部沿海城市城镇化发展尤为突出。本文选取1987年、2000年和2009年3期Landsat TM/ETM遥感影像作为主要数据源,利用ArcGIS软件数字化功能对城镇建成区进行提取,并将3期提取结果进行叠加分析,通过城镇扩展面积比重、城镇扩展指数、城镇用地扩展强度指数、城市紧凑度指数和城市用地分形维数模型对城镇扩展动态特征进行分析。 相似文献
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Ansar Khan Soumendu Chatterjee Hashem Akbari Saad Saleem Bhatti Apurba Dinda Chandana Mitra 《国际地球制图》2019,34(5):504-527
The extraction of urban built-up areas is an important aspect of urban planning and understanding the complex drivers and biophysical mechanism of urban climate processes. However, built-up area extraction using Landsat data is a challenging task due to spatio-temporal dynamics and spatially intermixed nature of Land Use and Land Cover (LULC) in the cities of the developing countries, particularly in tropics. In the light of advantages and drawbacks of the Normalized Difference Built-up Index (NDBI) and Built-up Area Extraction Method (BAEM), a new and simple method i.e. Step-wise Land-class Elimination Approach (SLEA) is proposed for rapid and accurate mapping of urban built-up areas without depending exclusively on the band specific normalized indices, in order to pursue a more generalized approach. It combines the use of a single band layer, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image and another binary image obtained through Logit model. Based on the spectral designation of the satellite image in use, a particular band is chosen for identification of water pixels. The Double-window Flexible Pace Search (DFPS) approach is employed for finding the optimum threshold value that segments the selected band image into water and non-water categories. The water pixels are then eliminated from the original image. The vegetation pixels are similarly identified using the NDVI image and eliminated. The residual pixels left after elimination of water and vegetation categories belong either to the built-up areas or to bare land categories. Logit model is used for separation of the built-up areas from bare lands. The effectiveness of this method was tested through the mapping of built-up areas of the Kolkata Metropolitan Area (KMA), India from Thematic Mapper (TM) images of 2000, 2005 and 2010, and Operational Land Imager (OLI) image of 2015. Results of the proposed SLEA were 95.33% accurate on the whole, while those derived by the NDBI and BAEM approaches returned an overall accuracy of 83.67% and 89.33%, respectively. Comparisons of the results obtained using this method with those obtained from NDBI and BAEM approaches demonstrate that the proposed approach is quite reliable. The SLEA generates new patterns of evidence and hypotheses for built-up areas extraction research, providing an integral link with statistical science and encouraging trans-disciplinary collaborations to build robust knowledge and problem solving capacity in urban areas. It also brings landscape architecture, urban and regional planning, landscape and ecological engineering, and other practice-oriented fields to bear together in processes for identifying problems and analyzing, synthesizng, and evaluating desirable alternatives for urban change. This method produced very accurate results in a more efficient manner compared to the earlier built-up area extraction approaches for the landscape and urban planning. 相似文献
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The creation of an accurate simulation of future urban growth is considered one of the most important challenges in urban studies that involve spatial modeling. The purpose of this study is to improve the simulation capability of an integrated CA-Markov Chain (CA-MC) model using CA-MC based on the Analytical Hierarchy Process (AHP) and CA-MC based on Frequency Ratio (FR), both applied in Seremban, Malaysia, as well as to compare the performance and accuracy between the traditional and hybrid models. Various physical, socio-economic, utilities, and environmental criteria were used as predictors, including elevation, slope, soil texture, population density, distance to commercial area, distance to educational area, distance to residential area, distance to industrial area, distance to roads, distance to highway, distance to railway, distance to power line, distance to stream, and land cover. For calibration, three models were applied to simulate urban growth trends in 2010; the actual data of 2010 were used for model validation utilizing the Relative Operating Characteristic (ROC) and Kappa coefficient methods Consequently, future urban growth maps of 2020 and 2030 were created. The validation findings confirm that the integration of the CA-MC model with the FR model and employing the significant driving force of urban growth in the simulation process have resulted in the improved simulation capability of the CA-MC model. This study has provided a novel approach for improving the CA-MC model based on FR, which will provide powerful support to planners and decision-makers in the development of future sustainable urban planning. 相似文献
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为满足城市环境评价、城市规划监测、城市水循环评价对城市不透水层检测的需求,本文以国产高分卫星多光谱数据为研究基础,提出了一种新颖的基于规则的高分辨率多光谱影像不透水层提取方法,该方法利用归一化指数模型,融合对象统计特征,制定综合判定规则,可有效提升城市区域不透水层的提取精度。同时利用国产卫星数据,选择了典型的10个城市进行实验验证,取得了良好的效果。该方法可广泛应用于城市外轮廓提取、城市环境评估、城市扩展评估等研究领域。 相似文献
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以河南省为研究区,利用2000—2018年夜间灯光数据、NDVI数据和VANUI数据提取城市建成区.在建成区面积和灯光强度两个方面的变化进行论述,利用景观指数对河南省城市景观进行定量分析,采用主成分分析法对河南省建成区扩张驱动力进行分析.结果表明,河南省建成区面积从1937 km2增加到5155 km2;灯光强度从75... 相似文献