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城市用地与人口的异速增长和相关经验研究 总被引:16,自引:5,他引:16
由于城市土地利用变化涉及的因素多,使获取动态研究研究所需的资料十分困难,所以,用少数几个主要因素定量地表达其变化就显得十分重要。从前人的成果,即以人口表示的城市位序-规模法则和建成区面积表示的位序-规模法则出发,绽绎出城市的用地规模和人口数量呈异速增长。这意味着,如果把整个城市看成是一个生命有机体,那么作为反映城市特征的城市用地规模和城市人口这两个重要变量,就是城市这个有机体的两个器官,他们的增长率是成比例的。还通过这个关系建立了城市建成区面积与市场人口和经济发展水平的数学模式。对我国部分城市的经验研究在一定程度上分别证明了这两经验关系。 相似文献
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以辽宁省沈阳市为研究对象,以该地区1995年、2000年、2005年以及2016年不同时相的遥感影像为信息源。首先,利用ENVI影像处理软件进行数据预处理;然后,对沈阳地区土地类型进行MLC监督分类并评定分类精度;最后,采用分类后对比的方法并通过Arc GIS软件对沈阳建成区扩展情况进行研究。 相似文献
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夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数(human settlement index, HSI)、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数(vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI)及支持向量机(support vector machine, SVM)监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS(suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite)夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示:本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数(vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI)的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明:3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。 相似文献
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郑州城市空间扩展特征及其驱动因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以遥感与GIS为技术支撑,对郑州市1976-2004年城市建成区面积进行了动态监测,并对郑州28 a来城市空间扩展特征和驱动因素进行了分析。结果表明,郑州市建成区从1976-2004年面积增加了5.81倍,平均每年扩展10.75 km^2。其扩展占用的土地利用类型主要是耕地,其次为农村居民点和其他建设用地,还有一些林地、水库和沼泽地。社会经济因素是建成区扩展的内在推动力,经济发展、政策和规划等是建成区扩展的主要驱动力。通过郑州建成区遥感监测,了解城市空间扩展规律,对正确处理城市扩展与占用土地的关系具有重要意义。 相似文献
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改革开放以来,珠三角地区的工业迅速发展,村镇土地利用快速非农化,其中以东莞、中山、佛山3市最为典型。论文以3市为案例,探讨2010年来珠三角村镇建成区空间型态。研究数据主要包括广东省2015年土地利用现状数据和2009—2015年间3市的土地利用数据。首先,通过斑块密度、空间离散度、空间均匀度、平均斑块面积、分形维数、景观破碎度、缓冲区分析、Moran's I指数这8个指标,分析建设用地的空间形态特征。其次,分析工业用地与非工业建设用地、建设用地与交通道路的空间分布关系,比较并总结3市的村镇建成区空间类型。最后,基于灰色关联分析法,探讨影响空间类型的产业发展因素。研究发现,东莞村镇建设用地呈现高度破碎均匀分布型,佛山呈现团状离散型,中山介于二者之间,为中度碎化分散型;3市的产业发展能较大程度上影响其形成不同的建成区空间型态。未来,基于产业经济作为村镇建成区空间特征变化的主因,珠三角可以结合粤港澳大湾区规划建设,通过调整产业结构、布局以及交通和土地利用,优化村镇空间布局。 相似文献
6.
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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以大连金普新区建成区为研究实验对象,对2013 2018年的新区建成区的8个方向面积及变化情况进行统计,分析建成区重心指数变化、发展态势和建成区扩展强度,并以金州新区为例,计算该建成区各地表覆盖类型在8个方向的相对变化率.得出新区建成区范围不断扩张,重心指数不断变化;各建成区均在不同方向的扩张强度持续增加;金州新区内各地表覆盖类型在东北方向的变化最为显著.本次研究可以清晰地掌握城市发展的脉络,进一步引导新区建成区健康平稳发展. 相似文献
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本文主要利用珞珈一号夜间灯光数据和高分遥感影像数据,提出了一种对研究区按建成区高层区、建成区低层区和非建成区住房进行空置率分区块估算的方法,采用夜晚实地记录的方法对估算结果进行精度检验,并通过LISA聚集图分析其空间聚集情况。表明结果:①研究区整体住房空置率为17.88%,均方根误差为0.14,其中非建成区的住房空置率整体上要高于建成区,而满置率却低于建成区;②研究区住房空置率呈高高集聚和低低集聚两种空间集聚特征,为进一步大范围了解农村地区住房情况及整体的空间分布规律提供了参考。 相似文献
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夜光遥感影像数据可有效反映城市空间格局变化。本文基于1992—2012年的DSMP-OLS夜光遥感影像和2018年的珞珈一号遥感影像,利用分层阈值法提取粤港澳大湾区内各城市建成区;通过计算平均灯光强度、平均灯光增长速率、城市建成区面积、城市建成区增长速率、城市重心、城市重心偏移距离等一系列指数,揭示区内各城市的空间格局演变过程。研究结果表明:①1992—2018年,粤港澳大湾区的城市规模大幅增长,沿珠江口两侧形成了以澳门、广州、深圳和香港为核心的倒“U”形城市群,并呈辐射状向周边扩张。②以珠江口为界,粤港澳大湾区东部各个城市的发展水平整体高于西部各个城市,广州、深圳、香港等核心城市发展水平明显高于江门、肇庆、惠州等外围城市。③1992—2018年,粤港澳大湾区建成区的增长速率由小变大,最后逐渐趋于稳定,2002—2007年是城市扩张最迅猛时期。④1992—2018年,粤港澳大湾区的各城市重心迁移方式表现为3种类型:持续向区域中心迁移;持续向相邻城市邻接区迁移;持续向海洋方向迁移。大部分城市的重心迁移方向呈“震荡”特征。 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