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为了充分利用日益增多的多时态土地利用/覆被矢量数据，依据不同属性全方位挖掘提取其中隐含的要素变化转移信息，进而为土地资源科学管理与统筹规划提供技术支持和决策依据，首先提出了广义转移矩阵的概念，并进行了形式化定义，然后设计了一种基于矢量数据的广义转移矩阵自动计算生成方法，详细阐述了数据预处理、匹配关系建立、要素变化检测、矩阵设置与生成4个实施步骤中涉及的主要问题及解决策略。试验结果表明:所提方法能够大幅提高转移矩阵矢量化计算生成的准确度和灵活性，有效克服人工手动处理计算效率低、周期长、易出错、难检查的不足，以及常用栅格化计算方法精度低、结果单一、不能准确全面反映土地利用/覆盖要素在不同属性上的变化转移情况的局限。 相似文献
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基于土地利用调查数据,利用ArcGIS软件的空间分析功能制作土地利用转移矩阵、变化图谱,计算土地利用强度等指数分析银川市三区2009-2018的土地利用时空变化特征.结果表明2009-2018年,研究区耕地减少最多,城镇村及工矿用地面积增长明显;土地利用空间变化方向呈东西-南北走向;土地利用变化模式以稳定型为主;城镇村... 相似文献
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威海的城市发展是滨海城市的代表,利用Landsat MSS/TM/OLI影像采用面向对象SVM分类技术提取了威海市1985—2015年7期的土地利用类型,并基于土地利用分类结果计算了土地利用动态度和土地利用的协方差矩阵.结合当地经济发展,分析土地利用的时空变化特征,研究结果表明:1)面向对象的SVM分类方法精度较高.2)近30年威海市的土地利用变化较大.3)土地利用类型的变化与经济发展密切相关,不同的土地利用类型的变化与经济发展的相关性不一样. 相似文献
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李明 《测绘与空间地理信息》2018,(6):79-82
南北钦防城市群作为西部地区经济发展的重要增长极,在我国沿海经济发展格局中占有重要地位.为了正确认知南北钦防城市群土地利用变化的时空演化特征,本文采用1990、2000和2013年3期土地利用分类数据,通过分类统计、GIS空间分析方法,土地利用转移矩阵与土地利用动态度分析了1990—2013年土地利用数量变化、转移方向以及土地利用动态度区域差异特征. 相似文献
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为探讨抚顺矿区土地利用/覆盖变化及驱动力,该文以1989-2019年6期Landsat系列遥感影像为数据源,设计支持向量机(SVM)多分类器进行土地利用/覆盖分类,通过土地利用/覆盖格局分析、动态度分析和转移矩阵分析,探究类型结构的变化规律,并运用主成分分析法,揭示其主要驱动力.研究表明:1989-2019年,抚顺矿区土地利用/覆盖发生了明显的变化.在整体结构中,土地利用/覆盖类型以建设用地和耕地为主;土地利用/覆盖变化呈现出采矿用地和林地减少,建设用地和水域增加,耕地先增加后减少的趋势;采矿用地和建设用地的动态度分别在[-4％,1％]和[0,3％]内,表明采矿用地和建设用地变化较为显著.根据转移矩阵可知,采矿用地主要向耕地和林地转移,同时耕地和林地被建设用地占用.利用主成分分析方法对选取的12个驱动因子进行定量分析,得出主要驱动力为人口城镇化、经济发展水平的提升和原煤产量的降低. 相似文献
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土地利用变化研究有助于区域可持续发展和生态平衡的维持。基于RS和GIS软件平台,对吉林地区近10年来的土地利用类型进行解译,计算10年内土地利用的动态度和转移矩阵,分析不同土地利用类型的变化、转移及空间分布规律。结果表明:居民地和旱田面积呈增加趋势,水体和林地面积趋于稳定,水田面积大幅度减少;居民地增加最显著的位置集中在吉林市及其周围地区,而旱田和林地变化主要集中在离居民地较近的山坡处。 相似文献
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为了加强兰州市对土地类型和土地利用变化的监测,本文在ENVI和ArcGIS平台上,基于最大似然分类法,利用Landsat TM和ETM+卫星遥感影像实现了兰州市的土地利用分类,然后据此生成地物类别转移矩阵。最后对1999~2011年的土地利用/土地覆盖从范围和转变的类型进行了时空上的动态分析。 相似文献
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基于Markov-CA的土地利用/土地覆盖变化动态模型研究 总被引：7，自引：1，他引：7
分析了基于Markov-CA的土地利用/土地覆盖变化动态模型,并利用两期TM数据进行了Markov-CA模型应用试验研究. 相似文献
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以城镇扩展为核心内容的城市土地利用/土地覆盖变化已经成为目前国内土地利用/土地覆盖变化(LUCC)研究的热点.基于某地2002年至2007年土地利用数据,提取城镇用地信息,利用全局和局部空间关联模型,分析了区域城镇扩展的空间分布特征,得出了相关研究成果. 相似文献
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地表覆盖的高效变化检测在地理国情监测中具有重要意义。本文针对当前地表覆盖检测人工目视解译方法效率低，以及软件自动解译错检率、漏检率较高的特点和现状，提出了一种基于联合特征的地表覆盖类型自动变化检测方法。该方法通过对比7种不同的特征联合方案，确立了联合灰度共生矩阵、灰度直方图、光谱统计特征、对象特征的最优组合形式，并设计支持向量机高维度分类器进行分类。试验结果表明，在浙江省复杂地表覆盖分布情况下，基于分辨率优于1 m的国产高分卫星影像，该方法对房屋建筑区、建筑工地等人工构筑物类型变化检测的正确率达到85%以上，对耕地、草地等植被类型也能取得较好的检测效果。 相似文献
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单一时相遥感数据土地利用与覆盖变化自动检测方法 总被引：14，自引：0，他引：14
针对基期(用于该研究的前一时期数据)T1仅拥有土地利用和覆盖图件(矢量格式)而另一期T2拥有遥感数据的情况,构建了基于知识引导的土地利用和覆盖变化自动检测技术与方法。T1时期土地利用与覆盖与T2期遥感数据在配准叠加情况下,以T1完整的土地利用与覆盖类型图斑为单元构建土地各类别遥感数据知识库,然后以图斑单元或以像素为单位计算遥感影像特征统计量,通过与知识库相关数据的比较与匹配自动检测出变化并识别出相应的土地利用与覆盖类别。文章最后通过试验验证了该方法的有效性。 相似文献
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土地利用变化模拟模型及应用研究进展 总被引：9，自引：0，他引：9
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。 相似文献
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论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架 总被引：7，自引：1，他引：7
利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。 相似文献
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通过遥感影像与基准年数据对比获得变化信息是目前地表覆盖数据增量更新的主要变化数据来源,但现有方法不能直接更新地表覆盖矢量数据。本文设计了一种包含变化对象的空间位置和类型信息的地表覆盖增量数据模型,发展了一种引入面/面二维交细分类型的地表覆盖矢量数据增量更新方法。该方法首先采用基于目标整体交、差结果的欧拉数的E-WID层次拓扑关系模型区,分析了地表覆盖矢量数据更新中的14种二维交细分拓扑关系类型;然后根据这些二维交细分类型,设计了9条自动更新处理规则。最后开发了一套基于根据二维交细分类型处理规则的地表覆盖数据增量更新原型系统,并用实际数据验证了其正确性。 相似文献
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Liegang Xia Jiancheng Luo Weihong Wang Zhanfeng Shen 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2014,42(3):505-515
This paper proposes an automatic framework for land cover classification. In majority of published work by various researchers so far, most of the methods need manually mark the label of land cover types. In the proposed framework, all the information, like land cover types and their features, is defined as prior knowledge achieved from land use maps, topographic data, texture data, vegetation’s growth cycle and field data. The land cover classification is treated as an automatically supervised learning procedure, which can be divided into automatic sample selection and fuzzy supervised classification. Once a series of features were extracted from multi-source datasets, spectral matching method is used to determine the degrees of membership of auto-selected pixels, which indicates the probability of the pixel to be distinguished as a specific land cover type. In order to make full use of this probability, a fuzzy support vector machine (SVM) classification method is used to handle samples with membership degrees. This method is applied to Landsat Thematic Mapper (TM) data of two areas located in Northern China. The automatic classification results are compared with visual interpretation. Experimental results show that the proposed method classifies the remote sensing data with a competitive and stable accuracy, and demonstrate that an objective land cover classification result is achievable by combining several advanced machine learning methods. 相似文献