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1.
基于CA-Markov模型的土地利用格局变化研究 总被引：22，自引：0，他引：22
以广州市1990年、2000年TM影像为数据源，通过分析宽块和景观两个层次的格局指数变化，研究了20世纪90年代广州市土地利用格局的时空特征。利用马尔柯夫模型和元胞自动机模型，对广州市2010年土地利用空间格局进行了预测。 相似文献
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基于CLUE-S模型的南京市土地利用变化模拟 总被引：3，自引：0，他引：3
本文以南京市为研究区,以南京市1986年的土地利用现状图为基础,分析研究区概况并根据数据的可获取性,选取13类土地利用变化驱动因素,利用逻辑斯蒂回归分析求解土地利用变化驱动因素作用系数矩阵。在此基础上运行CLUE-S模型,对南京市1996年的土地利用空间格局进行模拟。将模拟结果与南京市1996年土地利用现状图与进行对比,结果较为理想,模拟正确率达88.57%,KAPPA指数0.86。这说明CLUE-S模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力,对土地利用预测、规划具有重要的指导作用。 相似文献
3.
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
4.
在城市土地利用认知基础上,本文将ECA-GIS模型的时空数据模型应用于城市土地利用演变模拟中,论述了ECA-GIS模型在模拟土地利用时空演变上的规则,并设计了基于ECA-GIS模型的城市土地利用演化模型,研究了ECA-GIS模型在土地利用演变上的模拟方法和过程。 相似文献
5.
分析了近27 a青海省海西州巴音河流域土地利用时空变化,可为流域生态环境保护、土地利用方式优化和尕海国家湿地公园建设提供依据。在野外考察基本土地利用类型基础上,利用1990年、2000年、2010年和2017年Landsat卫星影像使用随机森林分类方法获取4期土地利用现状信息,通过运用转移矩阵、重心迁移模型定量计算,从面积变化、类型转化和空间格局变化三方面研究该流域土地利用变化时空特征,应用主成分分析方法定量确定了驱动因素。结果表明：在研究时间段内,林地、水域、草地面积先减少后增加;建设用地面积持续增加,耕地面积先增加后减少;耕地、建设用地、水域重心迁移明显,耕地、建设用地重心向西南方移动,水域重心向东北方移动。人类活动是流域土地利用变化最主要的原因,近年来温度升高和降水量的增加也是土地利用类型发生变化的重要因素。 相似文献
6.
随着愈加快速的土地资源开发,土地利用时空变化研究已全面启动,本文结合ArcObjects组件、Access数据库和VC 工具开发了一个土地利用时空分析系统,实现了土地利用空间数据建库、地图查询分析、土地利用时空模型解算等功能。为土地利用时空研究提供功能集成的数据运算与图形处理平台,也为土地利用规划的制定及其修编等工作提供了技术支持。 相似文献
7.
在遥感技术与GIS挂术的支持下,对南昌市城区15年来土地利用的时间动态特征和空间动态特征进行了定量分析。具体表现为通过数学建模,利用土地利用动态度模型、土地利用开发度模型、土地利用耗减度模型等对土地利用时空特征进行了分析。研究结果表明:南昌市城区的土地利用格局分布越来越均匀,斑块间的面积差异在逐渐缩小,某一土地利用类型占优势的状况逐渐减小,土地利用受人类影响程度越来越大。而且还揭示出土地利用类型中除耕地面积大量减少、建设用地面积大量增加外,其他土地利用类型均有不同程度的变化。 相似文献
8.
为准确分析功能区土地时空演变情况,需准确区分土地时空变化的相关特征,本文设计了功能区土地时空变化特征提取模型。首先采用全极化分解和灰度共生矩阵,对SAR图像中反映功能区土地时空变化的、不同地物的各类散射特征和纹理特征进行分类。然后确定最佳加权全极化特征组合,将该组合输入随机森林模型,完成最终图像中地物分类。最后以湖南省某市生态功能区土地时空变化特征为例,实现功能区土地时空变化特征分类提取。测试结果表明,该模型采用加权全极化特征组合,可准确描述地物分布情况,保证地物的可靠分类,能实现较好的提取效果。 相似文献
9.
《国土资源遥感》2021,(3)
时空数据融合能够有效提高高空间分辨率遥感数据的时间分辨率,但是目前广泛使用的时空自适应反射率融合模型在突变区域的预测效果不佳。针对这一问题,提出一种基于分层策略的时空融合模型(hierarchical spatial-temporal fusion model,H-STFM)。该模型首先根据相邻时刻低空间分辨率数据的反射率差值,将待预测的目标像元分为物候变化像元和突变像元;然后对物候变化像元进行线性回归预测,对突变像元进行加权滤波预测;最后将物候变化和突变区域的预测结果利用优化的时间加权函数融合生成最后预测图像。以两组中分辨率遥感数据MODIS和Landsat图像为基础数据进行实验对H-STFM模型进行了定性与定量评价。结果表明,提出模型的实验结果在方差误差与相对无量纲全局误差方面表现明显优于时空自适应融合模型。 相似文献
10.
土地利用/覆盖变化是目前研究全球及区域环境的一个重要领域,在城镇化加速的今天,城镇的土地利用格局也发生了飞速的变化。本文通过其一研究区内的Landsat TM遥感影像进行处理,获取了2007~2016年10个时相土地利用/覆盖信息,通过不同的预测模型对监测到的数据进行处理及比较,根据相应的最优预测方法预测了2017~2019年南昌市各土地类型的数据,由此研究并探讨了南昌市土地利用/覆盖的时空格局变化。 相似文献