基于遥感与GIS的县级土地利用的时空变化分析
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基于遥感影像的土地利用变化时空特征分析土地利用变化是指土地在一定时期内由一种利用方式变为另一种利用方式的过程。
遥感影像是通过卫星或航空器等遥感手段获取的地球表面的图像数据,可以用来研究地表的土地利用变化。
本文将基于遥感影像的土地利用变化时空特征进行分析。
首先,我们需要获取用于分析的遥感影像数据。
遥感影像数据包括多光谱影像和辅助数据,如高程数据和植被指数等。
这些数据可以从国家遥感中心或相关研究机构获取。
接下来,我们需要对遥感影像进行预处理。
预处理包括大气校正、辐射定标、几何校正等步骤,以确保影像的准确性和可比性。
预处理后的影像数据可以得到目标区域在不同时间点上的土地利用信息。
然后,我们将进行土地利用分类。
土地利用分类是将遥感影像中的像元划分到不同的土地利用类型中。
常用的土地利用分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于混合像元的分类等。
通过进行分类,我们可以得到目标区域在不同时间点上各个土地利用类型的分布情况。
完成土地利用分类后,我们可以进行土地利用变化分析。
土地利用变化分析通过对不同时间点上的分类结果进行比较,来研究土地利用的变化情况。
常用的土地利用变化分析方法包括转移矩阵分析、变化向量分析和斑块变化分析等。
这些方法可以帮助我们定量分析土地利用的变化程度和空间分布特征。
在进行土地利用变化分析的过程中,我们还可以考虑一些影响土地利用变化的因素。
如人口增长、经济发展、政策调整和自然环境变化等。
通过对这些因素的分析,我们可以更好地理解土地利用变化的驱动机制。
最后,我们可以根据土地利用变化的时空特征提出相关的政策建议。
比如,针对城市扩张导致的农田减少的问题,可以提倡节约用地和合理用地的原则,保护农田资源。
或者针对湖泊面积减少的问题,可以加强湖泊保护和水资源管理等。
综上所述,基于遥感影像的土地利用变化时空特征分析可以帮助我们深入了解土地利用的变化规律和影响因素。
通过这种分析,我们可以为土地利用规划和资源管理等方面提供科学依据和政策建议。
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析1. 引言1.1 研究背景县域土地利用变化是在县域范围内土地利用类型和空间格局发生变化的现象,受自然、经济、政策等多方面因素的影响。
随着城市化进程的加快和经济社会发展的不断推进,县域土地利用变化已成为当前研究领域的热点问题。
通过对县域土地利用变化进行深入分析,可以揭示土地资源的合理利用和保护,为地方政府制定土地管理政策提供科学依据。
县域土地利用变化还对生态环境、农业生产、城乡结构等方面产生深远影响,因此对其进行研究具有重要意义。
研究背景部分需要概述县域土地利用变化的研究现状和存在的问题,提出研究的重要性和必要性。
当前,基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术的县域土地利用变化分析方法日益成熟,已成为研究该领域的主流方法之一。
这些技术可以有效获取和处理大量的土地利用数据,提高分析的准确性和效率,为土地利用规划和管理提供强有力的支持。
通过运用RS和GIS技术对县域土地利用变化进行分析,不仅可以揭示土地利用变化的特征和趋势,还可以为制定可持续发展的土地管理政策提供科学参考。
1.2 研究意义县域土地利用变化是一个与经济社会发展息息相关的重要问题。
随着城市化进程的加快和农村土地利用方式的不断调整,县域土地利用也发生了很大的变化。
深入研究县域土地利用变化的意义重大。
县域土地资源是农业、工业和城市建设的重要基础,研究土地利用变化可以为农业发展、城市规划和工业布局提供科学依据。
随着全球气候变化和资源环境压力的加大,土地利用变化已经成为影响到可持续发展的重要因素,研究县域土地利用变化可以为生态环境保护和资源合理利用提供技术支撑。
县域土地利用变化还直接关系到农民的经济收入和生活质量,因此研究土地利用变化对于优化资源配置、促进农村经济发展具有重要意义。
对县域土地利用变化进行深入研究,不仅具有重要的理论意义,也具有重要的实践意义。
1.3 研究目的本研究旨在通过综合运用遥感和地理信息系统技术,深入分析县域土地利用变化的特点及规律,探讨其影响因素和未来发展趋势,为地方政府制定土地利用规划和可持续发展提供科学依据。
基于遥感技术的土地利用变化分析遥感技术是一种通过卫星、飞机、无人机等远距离获取地表信息的技术手段。
利用遥感技术,可以实现对土地利用变化进行准确、高效的分析。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用变化分析的方法和应用。
一、遥感技术在土地利用变化分析中的应用遥感技术通过获取地表影像,可以获取大范围的土地利用信息,包括农田、城市、森林、湖泊等地表类型的变化。
与传统的地面调查相比,遥感技术具有获取大范围数据、高时间分辨率、低成本的优势,能够为土地规划、资源管理、生态环境保护等领域提供重要支持。
二、土地利用变化分析的方法1. 影像分类法影像分类是指将遥感影像中的像元划分为不同的类别,如农田、林地、水体等。
影像分类可以通过人工解译、监督分类和无监督分类等方法实现。
通过对多个时段的影像进行分类,可以得到不同时间点的土地利用类型分布。
2. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,近年来在土地利用变化分析中得到广泛应用。
深度学习方法能够通过对大量影像数据的训练,自动获取地物特征,并准确地进行土地利用类型分类。
相比传统的方法,深度学习能够更好地应对复杂的景观变化。
三、基于遥感技术的土地利用变化分析案例1. 城市扩张的变化分析随着城市化进程的加快,城市用地的需求不断增长。
利用遥感技术,可以对城市的扩张进行动态跟踪和分析。
通过对连续时期的遥感影像进行分类,可以获取不同时间点城市用地的面积、空间分布等信息,为城市规划提供参考依据。
2. 生态环境变化的监测生态环境是人类生存和发展的重要基础。
利用遥感技术,可以对森林、湿地等自然生态系统的变化进行监测。
通过对遥感影像的分类分析,可以获取不同时间点生态系统的植被覆盖情况、湿地面积变化等信息,为生态环境保护和管理提供科学依据。
3. 农田利用变化的研究农田是粮食生产的重要基地,农业发展与粮食安全息息相关。
利用遥感技术,可以对农田的面积变化、土地利用类型的变动进行分析。
通过对多期遥感影像的比对,可以了解不同时间段农田面积的增减变化情况,为农业决策提供参考。
基于遥感影像的土地利用类型时空变化分析近年来,随着遥感技术的飞速发展和应用,已经成为土地利用研究中的热点问题。
土地利用类型的时空变化对环境保护、农业发展、城市规划等方面都具有重要意义,因此深入分析土地利用类型的时空变化规律对于有效管理和可持续利用土地资源具有重要意义。
首先,我国土地资源丰富,但也面临着土地资源过度开发利用、土地利用方式不合理等问题。
基于遥感影像的土地利用类型时空变化分析可以帮助我们及时了解土地利用现状和发展趋势,为制定合理的土地利用提供科学依据。
例如,通过对不同时期土地利用类型的遥感影像进行对比分析,可以发现土地利用类型的变化趋势,及时调整农田、林地、草地等土地利用结构,提高土地资源利用效益。
其次,基于遥感影像的土地利用类型时空变化分析还可以帮助我们深入了解土地利用类型的空间分布特征。
通过遥感技术可以获取较大范围内的土地利用信息,对不同地区土地利用类型的分布情况进行分析,揭示土地资源的利用状况及存在的问题。
例如,通过对城市扩张过程中土地利用类型的时空变化进行监测,可以及时掌握城市用地扩张的方向和速度,为城市规划提供科学依据。
此外,基于遥感影像的土地利用类型时空变化分析还可以帮助我们探讨土地利用变化与人类活动、气候变化等因素之间的关系。
土地利用类型的变化往往受到多种因素的影响,包括人类活动、气候变化、自然灾害等。
通过对这些因素之间的关系进行深入研究,可以更好地理解土地利用类型的变化规律,为土地资源的保护和可持续利用提供决策支持。
梳理一下本文的重点,我们可以发现,基于遥感影像的土地利用类型时空变化分析是一项重要的研究工作,具有广阔的应用前景。
通过深入分析土地利用类型的时空变化规律,可以为有效管理和可持续利用土地资源提供科学依据,促进土地资源的合理利用和保护。
希望未来在这一领域的研究能够取得更多的突破,为我国土地资源管理和保护工作做出更大的贡献。
基于遥感技术的土地利用时空变化分析近年来,随着城市化进程的不断加速,土地利用的时空变化成为了一个备受关注的问题。
土地利用时空变化的分析可以为城市规划、资源管理以及环境保护等方面的决策提供重要依据。
而遥感技术作为一种获取大范围地表信息的手段,被广泛应用于土地利用时空变化的研究中。
首先,遥感技术可以提供土地利用的空间分布信息。
通过遥感影像的获取和处理,可以获取到土地利用类型的分布图像。
利用遥感图像解译的方法,可以判断不同地区的土地利用类型,如耕地、建设用地、林地等。
通过这些空间分布信息,我们可以直观地了解土地利用类型在不同区域的分布情况,为决策提供参考。
其次,遥感技术可以实现土地利用的时序变化分析。
通过获取不同时间点的遥感影像,可以对土地利用的时序变化进行监测和分析。
例如,可以比较过去几年的遥感影像,观察土地利用类型的变化趋势。
这样的时序变化分析有助于我们了解土地利用的发展情况,以及确定土地利用策略的调整方向。
此外,遥感技术还可以提供土地利用的定量指标。
通过遥感影像的处理,可以获取到土地利用的面积、边界等信息。
通过对这些定量指标的分析,可以计算土地利用的变化速率、扩张方向等。
这些定量指标可以为土地利用的管理和调查提供依据,帮助我们更好地了解土地资源的利用情况。
在遥感技术的基础上,还可以结合地理信息系统(GIS)技术对土地利用的时空变化进行空间分析。
通过将遥感影像的信息导入到GIS软件中,并结合土地详细信息的数据,可以实现土地利用类型的叠加分析和空间关系的探索。
这样的空间分析可以进一步深化对土地利用时空变化的认识,为土地规划和管理提供更全面的参考意见。
然而,基于遥感技术的土地利用时空变化分析也面临一些挑战。
首先,遥感影像的获取需要大量的时间和经费。
同时,遥感影像的分辨率也会对土地利用的细节分析产生影响。
其次,土地利用时空变化的分析需要大量的数据处理和计算,对分析人员的技术水平要求较高。
此外,土地利用时空变化的分析还需要结合地面调查等实地工作,以保证研究的准确性和可靠性。
基于遥感影像的右玉县土地利用变化分析与研究随着社会经济的快速发展和人口的持续增长,土地利用变化成为了当前社会面临的重要问题之一。
作为土地资源利用的重要手段,遥感技术在土地利用变化研究中具有不可替代的作用。
本文以中国山西省右玉县为研究对象,利用遥感影像数据,对右玉县的土地利用变化进行了深入分析和研究,旨在为当地土地资源的科学利用和管理提供科学依据。
一、研究背景右玉县位于山西省中部,地处黄土高原腹地,是典型的半湿润大陆性季风气候区,地貌复杂,土地利用结构多样。
近年来,右玉县随着工业化和城镇化进程的加快,土地利用呈现出明显的变化趋势,耕地面积减少,建设用地增加,森林草原减少等问题日益凸显。
针对右玉县的土地利用变化进行深入分析和研究,对于保护当地土地资源、推动可持续发展具有重要意义。
二、研究方法1.遥感影像获取选取了右玉县2000年、2008年和2016年的Landsat遥感影像数据,以及2016年的高分辨率遥感影像数据,以支持土地利用现状、动态变化的监测和分析。
2.数据预处理通过遥感影像预处理,包括大气校正、几何校正、影像配准等处理,确保了后续土地利用分类和变化分析的数据质量。
3.土地利用分类采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等机器学习算法,对遥感影像进行监督分类,获得了右玉县不同年份的土地利用类型图斑。
4.土地利用变化分析通过比较2000年、2008年和2016年土地利用数据,利用地理信息系统(GIS)技术进行土地利用变化的空间分布分析和数量统计,进一步揭示了土地利用变化的时空特征。
5.土地利用变化原因分析结合右玉县的自然地理和人文因素,分析土地利用变化的原因,例如城镇化、工业化、农业现代化等方面的影响。
三、研究结果通过土地利用分类和变化分析,得出了以下研究成果:1.右玉县2000年、2008年和2016年的土地利用类型变化明显,耕地面积减少,建设用地增加,森林草原减少等变化现象十分突出。
2.土地利用变化的空间分布具有明显的区域差异性,城镇化和工业化带动了右玉县东部和南部的土地利用变化较为显著,而西部和北部变化相对较小。
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析基于遥感(Remote Sensing, RS)和地理信息系统(Geographic Information System, GIS)的县域土地利用变化分析是指通过使用遥感技术获取的卫星图像数据和GIS分析方法,来研究特定地区(如县域)土地利用的演变过程和特征的方法。
土地利用变化分析是一个重要的研究领域,可以帮助政府和研究机构更好地了解土地利用动态变化的趋势和原因,为土地规划和资源管理提供科学依据。
下面将介绍基于RS和GIS的县域土地利用变化分析的方法和意义。
基于RS和GIS的县域土地利用变化分析需要获取历年来的卫星图像数据,这些数据可以帮助研究者观察到不同时期土地利用类型的变化。
遥感技术可以提供高分辨率的空间图像数据,使得我们可以对土地利用类型进行准确的识别和分类。
通过对卫星图像数据进行预处理和分类,可以得到不同时间段的土地利用类型图。
然后,可以使用GIS技术对这些土地利用类型图进行叠加分析,计算不同类型土地的面积和比例等指标,比较不同时间段之间的差异和变化趋势。
进一步,可以将县域内的土地利用类型与人口统计数据或经济发展数据等进行关联分析,来探讨土地利用变化的驱动因素。
通过分析不同因素对土地利用变化的影响程度,可以为决策者提供科学的土地规划和资源管理建议。
1. 了解土地利用演变过程:通过分析不同时间段的土地利用数据,可以了解土地利用演变的过程和特征,帮助研究者了解土地利用变化背后的规律和原因。
2. 制定合理的土地规划政策:通过分析土地利用变化,政府和规划部门可以制定更加合理的土地利用规划政策,促进土地资源的合理利用和可持续发展。
3. 辅助资源管理和环境保护:土地利用变化分析可以帮助研究者了解土地资源的状况和变化趋势,有利于合理利用土地资源和保护环境。
4. 提供数据支持和科学依据:基于RS和GIS的土地利用变化分析可以提供准确的土地利用数据和相关指标,为决策者提供科学的依据和数据支持,以做出合理的决策。
基于遥感影像的土地利用类型时空变化分析1.引言遥感技术的发展使得土地利用类型时空变化分析成为可能。
土地利用类型的变化对于环境管理、城市规划和农业发展等领域具有重要意义。
本文旨在基于遥感影像,通过对土地利用类型的时空变化进行深入研究,为相关领域的决策制定提供科学依据。
2.遥感影像在土地利用类型分析中的应用2.1遥感技术概述2.1.1遥感概念和原理遥感是指利用卫星、飞机、无人机等载体从高空或者远距离获取地球表面信息的一种技术。
其原理主要是通过传感器接收来自地球表面的电磁波,将其转换为数字信号,进而获取地表特征信息。
2.1.2遥感数据源和处理方法遥感数据源主要包括光学遥感数据、雷达遥感数据、热红外遥感数据等。
处理方法主要包括图像预处理、图像增强、图像分类和信息提取等。
2.2遥感影像在土地利用类型分析中的优势2.2.1 多光谱遥感影像与土地覆盖分类多光谱遥感影像可以提供不同波段的光谱信息,通过分析这些信息,可以对土地覆盖进行分类。
例如,根据不同地物的反射光谱特性,可以将土地覆盖分为森林、水域、农田等不同类型。
2.2.2 高光谱遥感影像与细粒度土地分类高光谱遥感影像具有极高的光谱分辨率,可以实现细粒度土地分类。
通过对高光谱遥感影像进行光谱特征分析,可以精确地识别出不同地物的类型和分布。
3.土地利用类型时空变化分析方法3.1土地利用分类系统设计与建立3.1.1概述不同分类系统及其适应性比较在土地利用类型分类系统中,常见的有LUCC(土地利用/覆盖分类)和LC(土地覆盖)等。
不同分类系统具有各自的优缺点和适应范围,需要根据研究目的和区域特点选择合适的分类系统。
3.2土地利用类型时间空间变化分析通过遥感影像的时序变化,可以分析土地利用类型的时空变化。
主要包括以下步骤:1)数据预处理:对遥感影像进行辐射定标、大气校正和地理校正等预处理。
2)图像配准:将不同时间段的遥感影像进行配准,以便进行后续分析。
3)土地利用类型分类:采用分类算法(如支持向量机、决策树等)对遥感影像进行分类,得到土地利用类型地图。
基于遥感影像的右玉县土地利用变化分析与研究1. 引言1.1 研究背景右玉县位于山西省中部,地处黄土高原腹地,是典型的农业县。
随着经济建设的不断发展,土地利用变化问题逐渐凸显。
传统的调查方法费时费力,且结果局限于小范围,无法全面反映土地利用变化的情况。
借助遥感技术进行土地利用变化研究成为一种必然选择。
本研究旨在利用遥感技术对右玉县的土地利用变化进行分析与研究,探讨其变化趋势、影响因素和驱动机制,为科学地规划土地利用、促进农业发展和生态环境保护提供参考和支持。
1.2 研究目的本研究旨在通过分析右玉县土地利用变化的现状和趋势,揭示土地利用变化的影响因素、监测方法、时空格局以及驱动机制,为合理规划和管理土地资源提供科学依据。
具体目的包括:1. 分析遥感技术在土地利用变化研究中的应用,探讨其在右玉县的实际应用效果;2. 探究右玉县土地利用变化的影响因素,包括自然因素和人为因素,为土地管理和规划提供参考;3. 研究右玉县土地利用类型变化的遥感监测方法,提出适合右玉县的土地利用变化监测模型;4. 分析右玉县土地利用变化的时空格局,揭示土地利用变化的空间分布规律和变化趋势;5. 探讨右玉县土地利用变化的驱动机制,揭示土地利用变化背后的原因和机制,为未来土地利用规划提供参考依据。
1.3 研究意义土地利用变化是地球环境变化的重要体现之一,对于地区经济发展、生态环境保护和社会稳定具有重要意义。
对右玉县土地利用变化进行深入研究,可以为政府制定合理的土地利用规划和政策提供科学依据,有助于实现土地资源的可持续利用和保护。
通过遥感技术对土地利用变化进行监测与分析,不仅可以提高研究效率,还可以获取大范围、全面、实时的数据,为相关研究提供了更为客观的依据。
对右玉县土地利用变化的研究不仅可以促进农村经济的发展,还可以为生态环境保护提供科学依据,实现经济、社会和生态效益的统一。
对右玉县土地利用变化进行系统研究,具有重要的理论和实践意义。
基于遥感影像的右玉县土地利用变化分析与研究【摘要】本文利用卫星遥感技术对右玉县土地利用变化进行分析与研究。
通过对土地利用现状、变化特征、主要影响因素等方面的分析,提出了相应的土地利用规划建议。
研究发现,右玉县土地利用受到多种因素影响,包括人口增长、经济发展、政策调整等。
在未来研究中,可以结合更多数据来源,深入探讨土地利用变化的机制,并将研究成果应用于土地资源管理和规划,为当地可持续发展提供支撑。
本研究具有重要的理论和应用意义,对于指导地方政府制定土地利用政策具有积极意义。
【关键词】遥感影像、右玉县、土地利用变化、分析、研究、应用、现状、特征、因素、规划建议、结论、展望、应用前景1. 引言1.1 研究背景右玉县位于山西省西北部,是一个以农业为主要产业的县城。
近年来,随着经济的快速发展和人口的不断增加,右玉县的土地利用发生了较大的变化。
土地利用变化不仅直接影响着县域内的生态环境和资源利用,还对当地的经济社会发展产生深远影响。
随着卫星遥感技术的不断发展,遥感影像已经成为了研究土地利用变化的重要数据来源。
通过分析遥感影像,可以清晰地反映出土地利用类型的变化和空间分布特征,为土地利用规划和资源管理提供科学依据。
本文拟通过对右玉县的遥感影像数据进行分析,研究右玉县土地利用的变化情况,并探讨影响土地利用变化的主要因素。
通过深入研究右玉县土地利用变化的规律,可以为县域内土地资源的合理利用和保护提供科学依据,有助于实现县域经济社会的可持续发展。
1.2 研究目的研究的目的是通过对右玉县土地利用变化的分析与研究,深入了解该地区土地利用的现状和变化特征,探讨影响土地利用变化的主要因素,并提出合理的土地利用规划建议。
通过卫星遥感技术的应用,可以快速获取大范围的土地利用信息,提高数据的时空分辨率和精度,为研究土地利用变化提供可靠的数据支持。
本研究旨在为右玉县的土地资源管理和土地利用规划提供科学依据,促进该地区可持续发展,保护生态环境,提高土地资源利用效率,推动经济社会的健康发展。
文章编号:049420911(2003)0320016203中图分类号:P208 文献标识码:B基于遥感与GIS 的县级土地利用的时空变化分析赵书河,冯学智,都金康(南京大学城市资源系,江苏南京210093)Spatio 2temporal Changes Analysis of Land Use at County Level B asedon RS and GISZHAO Shu 2he ,FEN G Xue 2zhi ,DU Jin 2kang摘要:以江宁区为典型区,选取1996、1999年两期的遥感资料对县级土地利用时空变化进行研究。
通过与高空间分辨率遥感数据SPIN 22融合处理后,采用分层分类法对研究区土地利用进行分类,发现从1996~1999年耕地面积呈明显减少趋势。
其原因主要是由于城镇经济开发区的迅速扩张;农作物进行了较大结构调整,林地转化为园地、菜地,农田转化为鱼池等。
最后对江宁区土地利用变化进行驱动力分析,分析结果可为土地可持续利用提供有效的决策支持。
关键词:高分辨率遥感;苏南丘陵区;土地利用 收稿日期:2002209226作者简介:赵书河(19712),男,山东利津人,讲师,博士生,主要从事3S 方面的应用与研究。
一、引 言土地利用/覆盖特征信息对于环境管理和理解是必需的,土地利用/覆盖特征目标的提取与精确识别是一个非常重要的过程,特别是在农业规划和水资源管理中。
遥感技术具有提取多尺度的土地利用/覆盖特征信息的潜力[1,2]。
利用遥感与GIS 研究区域土地利用/土地覆盖的变化,揭示其空间变化规律,建立起其变化的驱动力模型,已经成为当前国际上开展土地利用/土地覆盖研究的最新趋势[3]。
有关土地利用与土地覆盖变化研究的视野目前正不断地转向自然与社会经济相结合,由全球变化不断地转向有针对性的区域变化。
而区域的土地利用与土地覆盖变化研究的过程中,区域的规模尺度则是一个十分关键的问题[4]。
一般而言,大尺度规模往往有利于揭示土地利用及其变化与各因子之间相互作用关系的总体趋势,但存在着过多的综合;而中小尺度有利于对小范围内土地利用的特征、影响因素及过程进行准确的描述。
我国地域辽阔,土地资源的利用方式、区域土地利用结构、土地利用程度具有明显的区域特点[5,6]。
选择较小空间范围的典型地区进行空间差异性和对比研究,是深入分析土地利用/土地覆盖时空变化规律、驱动力及资源环境效应的有效手段。
近几年对地观测技术迅速发展以及高分辨率商业小卫星的发展,我们可以获得多时相、多平台、多分辨率的遥感数据。
特别是高空间分辨率遥感数据的获得,为准确研究小范围内的土地利用特征、空间结构变化提供了便利。
本文利用1996~1999年的TM ,SPO T 24遥感资料,通过与高空间分辨率遥感数据SPIN 22融合处理后,结合土地详查数据和社会经济统计数据,采用分层分类法对江宁区进行了土地利用分类,从时空方面分析了江宁区土地利用变化情况。
最后进行了江宁区土地利用变化的驱动力分析,可为江宁区土地可持续利用提供决策支持。
二、研究区及数据1.研究区概况江宁区位于江苏省西南部,长江下游南岸,秦淮河与长江交汇处,紧傍历史名城南京。
地理坐标位于东经118°31′~119°04′,北纬31°38′~32°13′。
区内山丘起伏,形成丘陵岗地和冲积扇,山上树木森森,岗岭之间,垄田交错,属典型的江南低山丘陵区,古老的秦淮河从南至北纵贯全境,低丘湖泊、水库、塘坝及平原的鱼池分布广泛,水系密布。
2.基本数据遥感资料为研究区1999年8月份的SPO T 24数据一景,1996年8月份的TM 数据一景,1999年8月份的SPIN 22数据一景。
其中SPO T 24数据包括全色波段(10m )和多光谱波段(4个波段20m ),TM 数据为Band 4、3、2合成的假彩色合成图像(30m )。
SPIN 22数据为全色卫星遥感影像(2m )。
其他辅助资料为江宁区1∶10万地形图(198061 测 绘 通 报 2003年 第3期年版),江宁区1∶10万土地利用图(1996年),江宁区行政区划图等基本图件,江宁区社会经济调查统计资料以及土地资源详查数据(1996年),用以辅助进行遥感资料的纠正及分类处理。
3.数据预处理对数字图像进行必要的拉伸和增强处理,已提高图像的可判读性。
用1∶10万地形图对数字图像作几何精校正,采用一阶多项式转换,共选取了25个地面控制点,在误差小于0.5个像元的条件下,用双线性内插法对图像进行20m重采样,得到几何精纠正后的图像。
三、江宁区土地利用分类1.与SPIN22融合处理采用主成分分析方法对SPO T24多光谱数据与SPIN22高分辨率数据进行融合分析,首先,把SPO T24图像相对于SPIN22图像的分辨率利用双线性内插方法进行重采样,即采样成2m分辨率,然后将SPIN22数据与采样后的SPO T24的4、2、1波段做主成分分析,得到融合图像。
融合后图像不但提高了空间分辨率,同时又保持了原有的光谱信息。
从图像上,我们可以看到,横跨秦淮河的桥梁比较清晰,田埂依稀可见。
通过不同的颜色,可以判别作物的不同长势。
表明处理后的图像比原图像清晰地表示了各种各样的表面特征,特别是可以容易地从图像提取线性结构特征。
因此,融合后的图像将有助于提高土地利用分类精度。
2.土地利用分类结合本研究区的特点,土地利用分类试验采用了一级分类,即耕地、林地、园地、水域、居民地(包括城镇用地、农村居民点、工矿用地等)、交通用地、未利用土地等7大类。
利用1996年和1999年两期遥感资料,采用分层分类方法对遥感数据进行专题信息提取,实现土地利用/土地覆盖的分类。
分层分类方法是从某一类地物的光谱、空间、时间特征分析入手,找到反映这些特征的典型波段,采取适合此类地物的信息提取方法进行专题信息提取。
当一种地物成功提取后,通过图像处理方法,将其从原始图像中去除,以避免它对其他地物提取的影响,从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。
这样在每层处理时,目标明确,只针对一类目标进行提取,问题相对简单,提高了每一类目标的提取精度,从而提高了最终结果的精度。
另外,在特征分析时,结合与SPIN22融合后的图像数据(2m),可清晰地获取地物细微结构信息,解决遥感图像的某些波段存在的异物同谱和同物异谱现象,用以提高分类精度。
利用上述方法进行了研究区两期的土地利用分类试验,分类结果如表1所示。
表1 1996~1999年江宁区土地利用分类情况hm21996年1999年1996~1999年变化耕地78082.2675427.46-2654.80-3.4%林地25199.9424848.61-351.33-1.39%园地2544.102920.62376.5214.80%居民地20012.7122328.552315.8411.57%水域21050.2520759.62-290.63-1.38%交通用地3086.753565.95479.2015.52%未利用土地7309.537434.73125.20 1.71%合计157285.54157285.55 四、试验结果分析1.土地利用结构变化分析(1)数量变化从表1中可看出:从1996~1999年耕地减少2654.80hm2,减幅为3.4%;林地减少351.33hm2,减幅为1.39%;园地增加376.52hm2,增幅为14.80%;居民地增加2315.84hm2,增幅为11.57%;水域增加290.63hm2,增幅为1.38%;交通用地增加479.20hm2,增幅为15.52%;未利用土地增加125.20hm2,增幅为1.71%。
可见城镇、农村居民点和工矿用地扩展较快以及农业结构调整较大,尤其是城镇、农村居民点用地增加幅度较大。
(2)空间变化土地利用空间变化过程表现为耕地面积显著减少,向建设用地转化,特别是向城镇、农村居民点和工矿用地转化;城镇、工矿和交通用地迅速增加;林地和园地的转化主要是由于农业内部的结构调整,但趋势是林地向园地转化;未利用土地面积的增加主要是由于工矿废弃地增加,因而使未利用土地面积增加。
2.土地利用变化驱动力分析(1)城镇快速扩展由于人口增加、人均居住条件的改善、城市化的发展,城镇用地急剧增加,从而成为江宁区土地利用变化的主要因素。
1994年江宁区被列为省级经济开发区,实行优惠的开发区政策。
房地产业的发展促使城镇用地急剧扩大,房地产投资逐年增加。
加之南京市几所高校在江宁设立江宁校区,已初步形成江宁高校新区。
因此,城镇用地的快速扩展成为712003年 第3期 测 绘 通 报 江宁区用地增长的主要因素。
(2)农业结构调整近几年,随着苏南乡镇经济的快速增长,江宁区农业结构调整较大。
农用地结构调整中耕地(主要为旱地)多变更为园地,以果园为主;另有部分转变为鱼池。
而农业非耕地变更为耕地较少。
另外,部分林地转化为园地、菜地。
因此,经济利益的驱动和缺乏对农户自主经营的调控,使得农用地结构调整无序,耕地大量减少。
(3)农村居民点和工矿建设用地增加较快农村人口增长较少,但农村居民点占地却增加较大,农村人均居住占地面积由130m2增加到190m2。
因此,农村居住用地增加较快。
另外,随着江宁区内矿产资源开发力度加大,使得工矿用地增加较快。
五、结 论1.通过高分辨率遥感数据SPIN22与多光谱数据SPO T24进行融合处理,可明显地表达出地表信息的纹理信息结构,有利于土地利用分类,提高分类精度。
2.江宁区土地利用结构变化较大,耕地面积显著减少,减幅为3.4%,主要向建设用地转化;城镇、工矿和交通用地迅速增加,增幅较大,均在10%以上;林地减幅为1.39%;园地增幅为14.80%;未利用土地增幅为1.71%。
可见城镇、农村居民点和建设用地扩展较快以及农业结构调整较大,从而导致耕地面积明显减少。
3.城镇用地扩张是用地变化的主要因素。
人口和经济的快速增长,使城市占地大量增加,从而引起了土地利用结构的急剧变化,大量耕地转化为工矿建设用地、城镇用地。
另外,农村居民点占用地也呈增长趋势,人均占用面积增幅较大。
因此必须注重城镇用地节约,同时加强对农村居民点用地的管理。
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