基于国产卫星数据的深圳城市化进程中土地利用/覆盖变化探讨

土地利用/覆盖变化是全球变化中的重要组成部分,城市化进程将导致大规模的土地利用/覆盖变化.文中首先分别对1999年、2006年、2010年的CBERS和HJ-1B数据进行几何校正、拼接裁剪、分类等处理,生成土地利用/覆盖分类图,然后分别计算求得深圳市1999年到2006年和2006年到2010年的土地利用/覆盖变化转移矩阵.在此基础上,研究深圳市从1999年到2010年期间土地利用/覆盖变化的空间过程.结果表明:深圳市在快速城市化进程中发生了大规模的土地利用/覆盖变化,大量的草地、耕地、未利用土地转化为城镇用地,草地和林地之间部分结构相互转化调整.同时,10年来深圳市土地利用/覆盖变化区域差异明显,伴随着宝安和龙岗两区城市化进程加快,关外土地利用/覆盖变化强度逐渐加强,而关内逐渐减弱.在深圳城市化进程中,城镇用地重心呈现出向北部扩展的趋势.     

基于面向对象分类的土地利用信息提取及其时空变化研究

基于面向对象的影像分类技术与土地利用变化模型,选取处于剧烈变化环境下的东江流域为研究对象,对其1980~2008年的土地利用变化特征进行了研究。结果表明:(1)面向对象的遥感分类方法在SPOT5高分辨率遥感影像分类中具有较高的精度(总体精度达87.7%),可以有效避免"椒盐现象"发生;(2)1980~2008年东江流域的土地利用方式和空间格局发生了显著变化。耕地面积急剧减少了2 854.4km2,流失的耕地主要转化为了林地、城镇建设用地;园地面积减少了667km2,流失的园地主要转化为了林地;林地面积增加了1 988.7km2,呈波动变化;草地面积比由4.9%缩减为2.0%;水域面积先减少后增加;城镇用地呈快速增长趋势,年增长率高达186.23%。加强耕地保护和适度限制城镇用地增长对区域可持续发展至关重要。     

利用Landsat影像构建河西绿洲土地利用信息图谱——以张掖市甘州区为例

基于地学信息图谱理论,结合GIS和RS技术,利用河西绿洲甘州区1975年、1987年、1999年和2009年四期Landsat影像作为土地利用信息提取的基础空间数据,构建了一系列土地利用信息图谱,通过图谱来分析研究区的土地利用时空变化规律。结果表明:1975年～2009年河西绿洲甘州区的土地利用发生了显著变化,耕地、建设用地和未利用地呈现出持续的增加态势,其中耕地主要来源于草地、林地和未利用地的转化;林地、草地和水域面积呈减小趋势,主要表现为草地退化、开垦为耕地。     

基于遥感与GIS的青海湖地区土地利用变化及其对生态环境影响的研究

根据1986年和2000年TM影像资料,运用遥感信息解译与地理信息系统技术,结合数理统计知识,分析了青海湖地区1986~2000年土地利用类型在数量与空间结构上的变化以及土地利用变化对青海湖地区生态环境产生的影响。土地类型转换结果分析表明:耕地、水域和城乡居住建设用地分别增加了5 930.82 hm²、2 218.75 hm²和382.68 hm²。而林地、草地和未利用土地分别减少了7 542.64 hm²、894.34 hm²和95.28 hm²。在减少的7 542.64 hm²草地面积中,有6266.56 hm²草地被开垦成耕地,601.40hm²草地净转换为沙地。     

干旱区流域土地利用覆被空间转型模拟及热点探测——以黑河流域中游为例

基于黑河中游地区1987、2001、2016年的利用/覆被变化数据,在遥感技术的支持下,利用马尔科夫转移矩阵及土地利用动态测算模型,模拟1987～2001、2001～2016年间黑河中游地区土地利用转型的主要方向及空间分布特征,探测研究期土地利用/覆被变化的热点区域,分析相关驱动因素,并针对发展瓶颈提出相应的对策建议。结果表明:黑河中游地区的生态用地持续减小,而人类活动用地逐渐增加;土地利用变化剧烈的区域主要集中在河流两侧,转型类型主要是水域转为草地,草地转为耕地,未利用地转为建设用地;研究区土地利用转型变化呈现出显著的空间差异,且后期扩张频率及范围明显高于前期;从乡镇尺度来看,土地利用活跃的热点区域主要集中于张掖绿洲综合利用区,但前期热点区域分散、范围小、强度轻,没有形成明显的集中效益,而后期土地利用集约程度显著提高,局部地区呈现出程度深、集约度高的开发趋势。     

基于遥感的干旱区典型绿洲LUCC研究

以干旱区典型的条带状且末绿洲为例,采用1973年MSS、1991年TM、2001年和2008年ETM+遥感影像为数据源,结合野外考察数据,选择适宜的分类指标体系,对遥感图像进行了监督分类,并获得了研究区土地利用/覆盖转移矩阵。 研究结果表明:近35 a 来耕地面积一直呈现出增加的趋势,增加了105.32 km²,耕地面积的增加量主要是由草地和林地的转化而来,是增加最快的土地利用类型;林地和草地面积一直呈逐渐减少的趋势,其中减少最多的土地类型是林地,减少了69.459 km²,林地面积的减少是由于林地转移草地、水体和耕地的比例超过草地转移林地的比例所致;草地面积减少了63.093 km²,主要是由一部分草地转移耕地、未利用地而引起;水域面积总体上有增加趋势,增加了22.073 km²,主要由草地和未利用地转移水体而引起;未利用地变化幅度不大,有缓慢增加的趋势,增加5.093 km²。     

北京市土地利用变化对地表温度的影响分析

运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,对北京1995年至2005年的土地利用时空变化特征进行了分析,并分析了土地利用变化对区域内地表温度的影响。北京在1995年至2000年的土地利用变化较小,随后五年城镇面积大量扩张,占用了大量的耕地和林地。北京地表温度等级较高的区域在数量上呈逐年增加的趋势,同时在空间分布上呈现从分散向城市中心集中的趋势。构建了TVX空间研究土地利用变化对地表温度的影响,计算了不同土地利用类型转变为建设用地的变化向量长度,并选取未变化的土地利用类型的平均温度作为控制点,消除不确定性因素,分析得出变化向量的幅度依次是:有林地>水域>其他林地>灌木林地>草地>耕地,由此可以看出,林地和水域对缓解地表热环境作用较强,在城市规划中,要尽量保护林地和水域。     

基于缓冲区分析的土地利用程度空间分布规律——以福州市马尾区为例

土地利用程度的研究多停留于单一环境影响因子,且缺少定量化研究。引入不同土地利用类型与空间概念,探讨土地利用程度的空间分布规律。以福州市马尾为研究区,选取Landsat-8OLI影像为数据源,利用决策树分类法解译土地利用类型,建立缓冲区并辅以区域统计与空间自相关的方法分析土地利用程度与林地、耕地、水域、未利用地、建设用地的空间分布关系。结果表明:(1)研究区综合指数处于0～400之间,区内土地利用程度大部分处于中等水平,且土地利用程度较高的区域都集中在河流沿岸;(2)研究区内建设用地与林地对土地利用程度综合指数的影响最大;(3)土地利用程度综合指数平均数值分别在林地、水域的200m处达到最大,应设立缓冲带避免用地的破坏;(4)耕地的土地利用程度热点区域与林地的冷点区域较为分散;(5)水域周围400～500m与600～800m、耕地周围500～600m、未利用地周围200～800m处综合指数数值减小速率相对较高且为土地利用程度的"冷点"区域,对此距离应重点监控。该研究可以为科学管理土地提供有效的依据,为城市规划提供理性指导。     

基于缓冲区分析的土地利用程度空间分布规律———以福州市马尾区为例

土地利用程度的研究多停留于单一环境影响因子,且缺少定量化研究。引入不同土地利用类型与空间概念,探讨土地利用程度的空间分布规律。以福州市马尾为研究区,选取Landsat-8 OLI影像为数据源,利用决策树分类法解译土地利用类型,建立缓冲区并辅以区域统计与空间自相关的方法分析土地利用程度与林地、耕地、水域、未利用地、建设用地的空间分布关系。结果表明:(1)研究区综合指数处于0~400之间,区内土地利用程度大部分处于中等水平,且土地利用程度较高的区域都集中在河流沿岸;(2)研究区内建设用地与林地对土地利用程度综合指数的影响最大;(3)土地利用程度综合指数平均数值分别在林地、水域的200 m处达到最大,应设立缓 冲带避免用地的破坏;(4)耕地的土地利用程度热点区域与林地的冷点区域较为分散;(5)水域周围400~500 m与600~800 m、耕地周围500~600 m、未利用地周围200~800 m处综合指数数值减小速率相对较高且为土地利用程度的“冷点”区域,对此距离应重点监控。该研究可以为科学管理土地提供有效的依据,为城市规划提供理性指导。     

京津风沙源治理工程区LUCC及土壤风蚀强度动态遥感监测研究

以遥感手段监测京津风沙源治理工程区土地利用/覆盖变化及土壤风蚀强度,分析了工程区LUCC及土壤风蚀时空格局特征及关系。结果表明:工程实施前后,LUCC及土壤风蚀强度差异明显。近30a,LUCC过程主要表现了由耕地开垦向生态退耕还林、草转变,伴随生态恢复和沙化有效抑制态势;耕地总体表现出先增加后减少态势,耕地面积1990～2000年增加面积是2000～2015年减少面积的1.9倍;林地总体呈增加态势;2000～2015年耕地转化为林地和草地面积分别为446.1km2和1 129.3km2,西部最为明显;建设用地面积扩张明显;未利用地呈减少趋势,转换类型以沙地向草地转化为主,面积为1 493.1km2。京津风沙源治理工程区土壤风蚀侵蚀模数整体呈下降趋势,生态工程实施后改善趋势明显(P0.01);总体上,东部、南部地区以高覆盖、中覆盖草地类型为主的地区土壤风蚀量小;浑善达克沙地治理区土壤风蚀量较大,但总体呈减少趋势。不同土地利用/覆盖类型对土壤风蚀强度影响较大,土壤风蚀模数依次为沙地低覆盖度草地中覆盖度草地旱地灌木林水田高覆盖度草地其他林地疏林地有林地;低覆盖度向高覆盖度草地类型转化有效抑制土壤风蚀量(减少66.12%),植被覆盖度的增加有效降低土壤风蚀模数;沙地周边区域,高/中覆盖度向低覆盖度草地类型转换过程中,土壤风蚀量呈增加(58.26%)态势,草地转化为沙地、旱地土壤风蚀量增加。     

Land Change Patterns and Driving Mechanism in Beijing since 1990 based on GEE Platform

Land-cover and land-use dynamics is a key component for global change,and it is a significant form of the impact of human activities on physical environment.Basing Google Earth Engine platform and Classification And Regression Tree method,selected seven types of cultivated land,forest,grassland,wetland,water body,artificial surface and bare land as classification system,the paper used Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI images to interpret the land\|cover and land\|use since 1990 of Beijing.Simultaneously,the paper analyzed and summarized the character of land\|use changing and driving force.The results show that：(1) GEE has outstanding advantages in remote sensing data analysis and processing at regional scales.(2) The CART method has high accuracy of remote sensing classification,and the overall accuracy of validation of 6 land cover products is above 93%.The spatial consistency of 2010 products and GlobeLand30\|2010 data showed that the spatial consistency ratios of woodland,water body and cultivated land were 84.28%,74.75%and 73.56% respectively.The spatial consistency of the distribution is 74.0%.(3) The main land types in Beijing were cultivated land,woodland and artificial surface,and the area accounted for about 90%.During the period from 1990 to 2016,the artificial surface and woodland area increased,and the cultivated land and water were shrinking.The artificial surface area increase of 1 371 km²,and cultivated land shrinkage 40%;On Beijing plain area,artificial surface by the circle of “spread pie” expansion trend to “blossom everywhere” expansion trend;The expansion of the artificial surface is mainly achieved through the encroachment of cultivated land.We constructed a multidimensional stepwise linear equation model to analyze the driving force of land type change,indicated that rapid population growth,rapid economic development,government\|related policies and other socio\|economic development factors jointly drive the Beijing land-cover/land-use evolution process.     

基于Landsat TM 数据的若尔盖县LUCC 时空特征研究

若尔盖县是世界著名若尔盖湿地的主要组成部分, 是青藏高原高寒生态系统的典型代表。基于1989 年、1997 年和2004 年3 期Landsat TM 影像的土地利用ö土地覆被分类结果, 运用地理信息系统空间分析方法和数理统计学方法, 深入分析了四川省若尔盖县近15 年来各土地利用/覆被类型尤其是草地和沼泽的数量和空间变化特征。结果表明: ①研究区主要土地利用与土地覆被类型为草地、沼泽、林地和裸地, 其中草地与沼泽面积逐步减少, 而裸地面积成倍增长。②通过建立研究区LU CC 幅度、LU CC 数量和空间变化模型以及趋势与状态指数模型, 很好的表现了研究区LU CC 的时空特征。从整个区域来看, 前期综合LU CC 趋势和状态指数为0. 37, 处于准平衡状态;后期小于前期, 为0. 23, 处于平衡状态, 整个时段其指数为0. 35, 为准平衡状态, 呈现双向转换态势。③定位分析了研究区LU CC 情况, 发现区域草地和沼泽退化相当严重, 而且前后两期退化区在空间上有所转移。     

基于GEE平台的海岛地表覆盖提取及变化监测—以苏拉威西岛为例

随着海洋在国家政治、经济、资源等方面重要性的提升,对海岛开发利用、管理和保护等具有重要意义的海岛地表覆盖研究逐渐受到关注。针对传统的大范围地表覆盖提取速度慢、效率低的问题,基于Google Earth Engine（GEE）地学大数据平台,以作为生态重点保护区的印度尼西亚的苏拉威西岛为研究区,开展海岛地表覆盖提取及变化监测研究。基于GEE平台对Landsat TM/OLI遥感影像进行辐射校正、影像去云、镶嵌裁剪等预处理,构建海岛地表覆盖分类体系（包括人造地表、裸地、水体、湿地、草地、林地、耕地7个类别）,采用随机森林（Random Forest, RF）算法提取2000~2018年苏拉威西岛地表覆盖信息,并从结构及类型变化、时空变化、动态变化3个角度分析苏拉威西岛地表覆盖的变化特征及变化驱动因素。研究表明：GEE在对海岛进行影像处理和地表覆盖信息提取方面具有处理数据量大、效率高的优势。随机森林分类精度较高,研究区2000年、2015年和2018年分类总体精度分别为91%、88%、85%,Kappa系数分别为0.89、0.86、0.82。变化监测研究发现苏拉威西岛的主要地类为林地和耕地,两者占整个海岛地表面积的85%以上。在2000~2018年期间受移民计划以及禁止非法砍伐政策的影响, 林地面积呈先减（减少7 982.29 km²）后增（增加9 079.17 km²）的态势,耕地面积不断萎缩（共减少14 267.35 km²）且主要流向林地、草地和人造地表。人造地表的变化最为活跃且其面积显著增加,主要驱动力为人口的迁移以及经济的发展。研究结果为生态型海岛的土地资源合理开发及应用、生态环境的保护、气候与环境变化等研究奠定了基础。     

山地地表覆被野外采样系统研究及应用

野外样点数据是土地覆被遥感制图中训练样本和精度检验样本的重要来源.在山区地表覆被野外样点采集过程中,受采样距离以及河流、地形等的阻挡,大量样点难以直接到达,影响了山地地表覆被野外样点的代表性.为了获取高质量的山区地表覆被野外样点,研发一款高精度、远距离、不接触、自动化采样的山地地表覆被信息野外采样系统显得十分必要.以移动式客户端为工作平台,基于Android操作系统和ArcGISAPIforAndroid设计了一套山地地表覆被野外采样系统.该系统提供了单点和双点交会采样两种模式,用户可以根据地表覆被距离选择不同模式自动化获取采样地物的地理坐标、地表覆被类型信息、图像信息和用户定制的其他属性信息.经野外实地验证,该系统可以获取肉眼可辨的不同距离的山地地表覆被样点,提高了地表覆被野外采样效率.获取的可见远距离地表覆被目标的坐标距离误差在３０m以内,满足３０m尺度土地覆被产品生产对样点定位精度的要求.     

The Spatial Transformation and Hotspot Detection of Land Use and Cover in Arid Basin：A Case of the Middle Reaches of Heihe River

Based on the data of land use/cover change in the middle reaches of the Heihe River in 1987,2001 and 2016,with the support of remote sensing technology,the Markov transfer matrix and land use dynamic estimation model were used to simulate the land use transformation direction and spatial distribution characteristics,detect hotspots of land use/cover change,analyze the relevant driving factors,and propose the countermeasures for development bottlenecks during the study period in the middle reaches of the Heihe River between 1987~2001 and 2001~2016.Its main findings are as follows：the main changes of land use in the middle reaches of Heihe River as the land of human activities gradually increasing,the ecological land decreasing continuously.The areas with sharp changes in land use are mainly concentrated on both sides of the river,the types of transformation are mainly in the conversion of waters into grassland,grassland into cultivated land,and the unused land to construction land;The scope of land use transformation in the study area have obvious spatial differences,the frequency and expansion are significantly higher than the previous period;as a whole,the hot region are located in the oasis area of agriculture in Zhangye,but the early hot region is more dispersed,small,no benefit,the later is concentrated,and has more central tendency in the larger space.     

基于多波段组合技术的土地利用/覆盖信息提取研究

针对不同土地利用类型,选取最佳解译波段组合.在此基础上,提出分层提取的方法,并用此法对土地利用/覆盖信息进行了解译,同时进行了精度评价.结果表明：TM1,4,5组合为解译居民点和水域的最佳波段组合,TM3,4,5组合为解译耕地、林地和草地的最佳波段组合;与非监督分类及监督分类相比,监督分类和非监督分类结合分层提取的总体分类精度分别从25.3%、71.6%提高到85.5%.     

Spatiotemporal Pattern of Urban-rural Aradient Land Cover Changes and Their Impact on Urban Heat Island in Xi′an City Since the 21st Century

Rapid urban expansion had a significant impact in land use/cover change along urban-rural gradient, and the increase of impervious construction land and the reduction of vegetation cover had induced and aggravated the urban heat island effect. Studying the impact of urban-rural gradient land cover change on urban heat island effect was significant for urban planning and construction, improving the comfort of human settlements and enhancing the function of urban ecological services. The surface temperature of Xi'an city was retrieved by mono-window algorithm based on Landsat images, and the thermal field intensity map was obtained by calculating the thermal field variation index, and the gradient land cover changes in urban and rural areas were analyzed with land use data. The results showed that: ①The urban heat island effect in Xi'an showed a trend of first increasing and then decreasing from 2000 to 2015. In 2000, the extremely strong heat island effect area accounted for 10.58% of the research area, and gradually increased to 16.14% in 2011, and then decreased to 9.00% in 2015. ②From 2000 to 2015, the area of construction land increased 412.76 km² and the intensity of extremely strong heat island expanded year by year with the expansion of urban built-up areas. ③About 70% of the non-heat island effect areas were located on farmland and forest land, and the proportion of water area in the non-heat island effect was increasing year by year from 31% to 47%, which showed that the increase of vegetation and water area could effectively alleviate the urban heat island effect.     

太湖湖滨敏感区的土地利用遥感分类研究

近年来太湖流域水体污染日趋严重,土地利用是重要的环境变化影响因子,对太湖湖滨敏感区土地利用分类研究具有重要意义。研究基于2010年ALOS多光谱遥感影像,以太湖流域上游的武进港、直湖港流域为研究区,根据研究区实际状况和研究目的,建立太湖流域上游湖滨敏感区的土地利用/土地覆被分类系统,并用于该地区的面向对象遥感分类,研究通过影像的多尺度分割,获得不同层次的影像对象,在不同层次设置对应的分类规则,以充分利用影像中地物的光谱、纹理和不同层对象相互关系等信息,从而提高分类效果。研究表明:在面向对象多尺度影像分割的基础上,基于决策树建立多个分类规则的分类方法,能够有效提取建设用地、道路、水体等几类信息,分类总体精度达到88.00%;同时,该地区主要土地利用类型如耕地、农村居民点和城镇居民点的分类精度也较高,这也表明该分类方法对整个太湖流域以及其他平原河网地区的土地利用相关研究具有一定的实用价值。