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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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作物识别是农情监测的基础,能为农业和灌溉用水管理部门提供重要参考数据。利用单景影像进行作物识别容易出现异物同谱及同物异谱现象,基于多时相影像的作物识别则可结合作物物候特征进行分类,避免该问题。介绍多时相作物识别的两种基本方法,并且对国内外多时相遥感农作物识别研究现状和新进展进行论述。 相似文献
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基于中巴卫星影像的土地利用分类精度评价 总被引：2，自引：0，他引：2
本文对某地区的中巴地球资源一号02星CCD数据进行监督分类,并将影像分类结果进行精度评价,得到了中巴影像分类传统的精度报告。在此基础上,为了使精度可信性更高,提出了一种新的精度评价方法;即在中巴影像分类后结果图上随机抽取其图斑总数的5%,将其与研究地区土地利用数据库结合ArcGIS,进行叠加比较,对抽取出的各图斑类别进行面积对比,在一定程度上评价了中巴影像的分类精度,并对分类结果进行了量化的精度评价,从而丰富了精度评价的内容。从研究结果表明,经过面积对比,可以较精确地看出中巴影像分出的沙地、城市用地及冬小麦的精度比较高,但村庄和有些耕地光谱特征相似难以区分。 相似文献
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利用SPOT-6影像提取新增建设用地的方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着我国城镇化进程的推进,新增建设用地占用耕地不可避免,特别是在城市郊区/近郊区。为加强土地管理,国土部门对土地利用进行年度变更调查监测与核查工作,重点监测各类新增建设用地。SPOT-6影像是一种投入使用时间不长的全新遥感数据源。本文基于SPOT-6影像,结合基期土地利用图,利用SEaTH算法,采用面向对象的方法,研究新增建设用地自动提取算法。首先提取基期的非建设用地图斑,在其约束下对SPOT-6影像进行多尺度分割,以分割得到的新图斑为基本单元,利用光谱、纹理等特征构建土地类型识别知识库,基于SEaTH算法来实现特征优选和特征阈值自动确定,并构建了模糊分类规则,最后将分类结果与基期土地利用数据叠加分析,获取新增建设用地。实验结果表明,应用SPOT-6影像与基期土地利用图,提取新增建设用地的精度达到88%,满足土地利用年度变更调查监测与核查的基本要求。 相似文献