重视土地利用与土地覆被研究

本报讯（记者孙国瑞）8月23日，中国土地学会与国土资源部土地利用重点实验室在京联合举办“LUCC研究与土地  (本文共1页) 阅读全文>>

西北农林科技大学

西安—咸阳地区土地覆被时空变化及驱动因子研究

土地利用与土地覆被变化是影响资源和环境的一个重要因素。在人口密度较大的中国,城市化过程中引起的农村用地向城市用地的转变受到广泛的关注。在中国西北部生态脆弱地区,土地利用方式的转变和环境问题的相关度更为敏感。本文选用在进行一体化建设的西安-咸阳地区作为典型区域,选取1988年、1995年、2006年三期陆地卫星(Landsat)遥感数据作为基础,结合利用社会经济数据,以土地利用/覆被变化检测、城市化过程及景观格局分析、驱动机制研究为主线,进行了西安-咸阳地区城市化过程中土地利用/覆被时空变化研究。三期的数据精度分别为94.92%,95.70%,92.19%。研究结果表明：(1)1988年到2006年18年间,西安-咸阳地区出现了快速的城市化过程,耕地大面积流失,建设用地大幅度增加,土地利用/覆被发生了相当大的变化。在1988-2006的近20年间,该地区出现了快速城市化过程,导致土地利用/覆被发生了巨大变化,其中城市用地快速增加,...  (本文共109页) 本文目录 | 阅读全文>>

福建师范大学

平谭岛土地利用/土地覆被信息图谱分析研究

当今全球环境变化日趋激烈,在众多研究领域的热点和前沿问题中,土地利用／覆被变化的研究逐渐成为越来越多的学者关注。改革开放以来,随着我国经济的快速发展,城市化进程不断加快,人口数量不断增多,人类活动促使土地利用与土地覆被格局发生巨大的变化,经济发展与生态环境之间的重重矛盾也越来越突出,逐渐对经济发展产生严重的负作用,因此以研究不同区域的土地利用／覆被变化及其生态环境效应逐渐成为地理学以及环境学重点问题之-本文是以景观生态学理论、土地利用变化理论、地学信息图谱理论为基础,以福州市平潭岛为研究区,采用2003年、2009年和2011年三个时段的遥感影像和土地利用现状等数据资料为基础数据,用ARCGIS9.3软件进行遥感影像解译,并建立各个时期土地利用类型信息图,从而构建平潭岛土地利用数据库,以此构建土地利用／覆被演变信息图谱和各个时段的马尔科夫转移矩阵。在此基础上对平潭岛2003年至2011年8年间的土地利用变化进行研究,得出2003...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

云南师范大学

基于RS与GIS的南涧县土地覆被监测研究

随着全球环境变化的发展,我国对土地利用变化监测的需求与日俱增。以往采用中低分辨率国外卫星数据开展基于像素的土地覆被信息提取,分类精度不高;部分面向对象的土地利用信息提取局限于实验区开展研究,基于基本行政单元的土地利用遥感信息提取工程化应用不足。针对以往研究存在的局限性,本文主要采用国外卫星数据及国产卫星数据相结合的方式,选取2000年的ETM+和2014年GF-1号2期遥感数据为主要数据源,以南涧县县级行政区域为研究区,探索面向对象的土地覆被信息提取方法,并将其推广应用于县域土地覆被变化信息提取研究中。本文研究主要取得了以下成果:(1)本文以南涧县作为研究区,采用ETM+、GF-1号卫星遥感数据,借助ESP工具算法开展了面向对象的土地覆被最优分割尺度、形状因子和紧致度因子实验,最后确定南涧县面向对象技术方法指标体系为:ETM+影像最优分割尺度为20,GF-1号最优分割尺度为40,形状因子和紧致度因子参数均为0.4和0.6。(2)...  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>

辽宁工程技术大学

黔西南土地覆被与石漠化空间格局研究

人类通过利用与土地有关的自然资源进行生产生活,改变了地球陆地表层的覆被现状,喀斯特地区人地矛盾尖锐,不合理的土地利用方式将会导致水土流失,大面积岩石裸露,引起石漠化或者加剧石漠化程度,从而形成特定的土地覆被与石漠化的空间分布格局。根据贵州省石漠化的典型区域—黔西南地区石漠化类型多样、分布广泛,且土地覆被类型复杂的特点,采用遥感(Remote Sensing,RS)影像处理与地理信息系统(Geographic Information System,GIS)相结合的方法,获取土地覆被与石漠化的关系。论文首先以易康(eCognition)软件为平台,采用面向对象分类方法进行遥感影像处理。按照国家科技基础条件平台——地球系统科学数据共享平台制定的分类体系标准,选取最优尺度参数进行多尺度分割,采用最邻近方法提取黔西南1:10万比例尺的2015年土地覆被信息。利用kappa系数与混淆矩阵算法评价分类结果。其次,基于GIS平台,利用GIS空间...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国矿业大学（北京）

多源土地覆被遥感信息融合及数据重构研究

针对当前土地覆被遥感数据存在的问题及现有融合算法的不足提出了基于Dempster-Shafer理论和贝叶斯最大熵（Bayesian Maximum Entropy，BME）理论的多源土地覆被遥感数据融合及重构框架。研究首先评价了四种土地覆被遥感数据在国家及区域尺度的类别精度及混淆特征，构建了多源数据的空间一致性及类别均质性图谱。研究提出了基于LCCS分类体系和最小距离向量计算土地覆被遥感数据及MODIS LAI针对目标分类体系的基本概率函数的计算方法，实现了Dempster-Shafer理论框架下多源土地覆被遥感数据及辅助信息融合，并从多角度对融合结果进行了评价。针对典型研究区域，对比分析了指示克里金与贝叶斯最大熵模型在宏观及微观尺度的数据重构结果，挖掘了预测位置邻域内已知点个数对于预测精度及预测时间的定量影响，分析了在软数据精度较低情况下贝叶斯最大熵模型联合使用硬数据及软数据相对于单独使用硬数据进行数据重构的结果。  (本文共147页) 本文目录 | 阅读全文>>