城市边缘区耕地变化的发展预测分析研究

以广州市海珠区为试验研究区，采用灰色预测模型和基于时间序列的最小二乘法模型预测。运用定性量相结合的方法来研究所选定区域的土地利用变化情况，包括土地利用现状特点，土地利用变化特征（变化范围和变化量），变化过程，从而预测未来土地利用的动向。通过对一特定区域的土地利用变化研究。为城市土地利用的研究提供一种有效的方法。并为城市土地利用规划，城市规划及土地管理部门等提出合理性，科学性建议，对实际工作有其指导意义。     

基于MAPINFO的地籍管理系统探讨

为了让土地管理部门或用户能够第一时间掌握土地变化信息,了解土地变化趋势。作者在MapInfo环境下建立地籍管理系统,该系统是利用MapInfo作为开发平台,利用MapBasic作为集成开发语言,建立起来的一个地籍管理系统。本系统主要开发了图斑查询、面积查询、区域统计功能,这些功能基本上能够足用户的查询需要。     

城市土地集约利用宏观评价的设计与实现

为了指导城市增量土地的开发方向,需要从宏观角度对城市内部各个不同区域进行全面评价,以确定城市存量土地的利用潜力及分布,为土地管理部门调控城市新增建设用地数量提供依据.通过国土资源部首批试点城市项目在福州市的研究,该文对福州市的土地集约利用现状进行了调查,从宏观层次上初步评价了福州市的城市土地集约利用状况.     

新发展灌区土地适宜性评价探讨

土地适宜性评价是评定土地对于水利开发是否适宜以及适宜的程度,它是进行土地利用决策,科学地编制土地利用规划的基本依据。通过对土地的自然、经济属性的综合判定,阐明土地属性所具有的生产潜力,以及对农、林、牧等各业的适宜性、限制因子其程度差异的评定。通过评价客观的反应区域土地适宜于农、果、林等各业生产的土地资源及利用不合理的土地资源的数量、质量及其分布,从而为区域土地利用结构和布局的调整、土地利用规划分区等提供科学依据。     

农村土地变更调查信息系统建与研究

土地变更调查是地籍管理部门的一项重要日常工作，农村土地变更调查信息系统的应用为实现土地利用现状图与土地利用属性数据库的实时同步更新，保持地籍数据的现势性，加快地籍管理的信息化，智能化将起到积极的作用，同时也为地籍管理部门及时掌握农村土地的宏观动态变化，合理的进行土地规划工作的供了决策依据。     

城镇土地定级的理论方法初探

城镇土地是人类高度利用改造自然的产物，通过城镇土地定级，能够揭示土地质量差异，对城镇土地有偿使用及合理利用具有重要意义。本文探讨了城镇土地定级的理论基础；改进了城镇土地级别确定的一般方法，主要体央这取定级因素方面；在采用多综合评价时，选择了区域城镇外部作为定级因素。这种方法被应用到重庆合川市的土地评价中，经过有关部门的实际检验，证明定级成果较为理想。     

测绘技术在土地管理中的应用

随着国民经济的快速发展和土地供需矛盾的深化,国家提供土地数量、质量和利用的准确信息已成为各级国土部门的重中之重。测绘技术在土地管理中得到了广泛而深入的应用。利用现代测绘技术管理土地资源,可以提高土地管理质量,保证土地资源的合理科学利用。该文主要分析了测绘技术在土地管理中的应用。     

区域土地节约和集约利用评价方法探讨——以福州市为例

区域土地节约和集约利用评价是一个复杂的系统工程，文章在界定土地节约和集约利用内涵的基础上，以市域为评价单元，分3个层次构建区域土地节约和集约利用评价指标体系，采用多因素综合评价的的方法，对区域土地节约和集约利用评价进行了方法探讨。     

土地测绘的信息化及开发管理的探讨

随着国民经济的发展和城市化进程的加深,城市土地资源也日渐紧缺,为了更好地利用和开发土地资源,土地管理部门对土地资源的设计和规划需要把关于土地情况的资料结合起来,并在土地开发管理的过程中做好土地绘测的基础工作.而土地绘测的信息化让土地管理部门对土地实现了更好的开发和管理,因此,本文在简要论述信息化土地测绘技术对土地开发管理的作用的基础上,进一步论述了土地开发管理过程中对土地测绘技术的要求以及信息化绘测技术于土地开发管理中的运用.     

山东省城市化进程中的土地资源利用区域差异研究

分析了山东省城市化进程及土地资源利用现状，通过分析城市化进程中土地资源利用问题的区域差异，为各区域在城市化进程及土地利用方面协调发展提出了建议和对策．     

农村土地变更调查信息系统的构建与研究

土地变更调查是地籍管理部门的一项重要的日常工作 .农村土地变更调查信息系统的应用为实现土地利用现状图与土地利用属性数据库的实时同步更新 ,保持地籍数据的现势性 ,加快地籍管理的信息化、智能化将起到积极的作用 ,同时也为地籍管理部门及时掌握农村土地的宏观动态变化 ,合理的进行土地规划工作提供了决策依据 .     

重庆市乡镇企业土地利用集约度评价——以九龙坡区白市驿镇海龙村为例

研究目的:构建乡镇企业土地集约利用评价模型,寻求缓解乡镇企业发展过程中建设用地指标紧张、土地过度利用等现实矛盾的途径,实现海龙村乡镇企业的健康可持续发展.研究方法:资料分析和数学模型法.研究结果;通过数据分析得出了该村乡镇企业经历了土地的低度利用、适度利用、集约利用和过度利用四个阶段;该村乡镇企业土地利用集约化程度较高,但存在过度利用的风险.研究结论:提出了有助于提高乡镇企业土地利用集约水平的三大措施,即内部调整优化措施、外部拓展优化措施和产业升级优化措施.     

基于GIS和人工神经网络预测土地利用变化

土地利用变化预测是土地管理工作中的重要课题。随着社会的发展与进步，土地资源的合理和有效利用变得越来越重要。进行土地利用变化预测时，数据采集和综合分析是重要的工作。介绍了基于地理信息系统(Geographic Information Systems，GIS)技术建立的土地转换模型(LandTransformation Model，LTM)在经过人工神经网络(Artificial Neural Netwoks，ANNs)技术的分析后对土地利用变化预测的基本原理。这种方法充分结合了GIS的空间分析功能和ANNs的信息处理功能，在综合分析影响土地利用变化因素后可以得出较为准确的结论。利用GIS和ANNs技术进行土地利用变化预测不但可以充分利用原有的历史数据，得到清楚的预报因子，还可以综合相关因素分析后得出新的空间数据层作为ANNs的输入数据，通过ANNs的近似人脑的分析能力很好的预测未来土地利用的发展趋势，有利于土地管理和城市规划部门合理安置和有效利用土地资源。     

基于GIS的土壤侵蚀与土地利用关系研究

以福建省延平区为例,在地理信息系统软件ＡＲＣ／ＩＮＦＯ的支持下探讨土壤侵蚀与土地利用的关系。研究结果表明,不同土地利用类型的土壤侵蚀程度差异显著,各种土地利用类型土壤侵蚀率的顺序为：园地〉耕地〉林地〉草地,尤其是林地中的疏林地、园地中的茶园和耕地中的旱地土壤侵蚀程度尤为严重。文中还提出土地利用与水土保持相结合的具体对策,以实现土地资源可持续利用的目标。     

重庆市主城区土地利用变化空间分异研究

本文选取重庆市主城区1988---2007年3个时期(1988、2001、2007年)的TM、中巴遥感影像资料,将研究区划分为11个区,从土地利用变化和土地利用综合程度变化等方面分析了研究区土地利用空间分异特征,并对土地利用变化驱动因子进行剖析.结果表明:1988-2007年土地利用结构变化总趋势为建设用地、林地面积增...     

基于熵权法的河南省村镇建设用地集约节约利用评价

运用熵权法对河南省各地市的村镇建设用地集约节约用地水平进行评价,揭示出全省现状村镇建设用地集约节约利用的空间分异特征,进而为村镇建设用地潜力挖掘与释放提供支撑.     

基于Patch-Dynamics模式的土地覆被变化预测——以北京市为例

利用北京市土地利用变化数据建立了Patch-dynamics 动力模型.模拟结果表明了在不同的时间尺度上耕地所占比例都持续下降,城镇建设用地、林地所占比例继续上升.由于该模式考虑了模拟对象的变化过程以及不同土地利用类型之间的相互影响,其模拟结果比一般的简单动力模型模拟效果好.通过与实际情况的比较检验,用1996年数据对2001年的模拟结果与实际差别不大,误差在0～0.05之间,对于面积较小地类的模拟误差较小,说明这个方法可以用来对未来的土地利用变化状况进行模拟、预测.然而,这个模型只适应于十年尺度的预测,模拟时间越长,误差越大.在此基础上,提出协调土地利用矛盾,维持一定规模的城市绿色空间,实现首都城市定位目标的建议.     

基于GIS和熵值法的农用地利用效率评价

以广西县（市）为评价单元,构建涵盖农用地综合效益、单项农用地效率、农用地利用程度和农用地投入程度4个层面17个指标的评价指标体系,采用熵值法确定指标权重,运用GIS技术把广西各县（市）农用地利用效率划分为五个级别,对各个级别的区域农用地利用效率进行客观综合评价。重点分析各个级别农用地利用效率的区域差异及产生差异的原因,...     

河南省土地利用变化空间分布特征研究

土地利用变化的研究是生态环境变化研究的重要基础,也是调控人类行为的科学决策依据.以河南省为研究区,在ArcGIS技术支持下,利用幅度变化模型和马尔科夫模型,对河南省1988—2008年20年间的土地利用动态变化进行分析,从不同角度揭示了土地利用变化及其空间分布特征.结果表明:①河南省耕地面积在不断减少,建设用地面积持续增加,土地利用结构动态变化正由温和型向加速变化型转变;②在各类土地类型转换中,耕地是参与转换比率最小的类型,主要原因就是耕地为河南的主要利用类型,占据了总面积的65%左右;③未利用地类型虽然面积及其比例均最小,但却是变化最为激烈的土地利用类型.     

基于大数据的城市土地利用分类研究——以西宁市为例

以西宁市为例，基于宜出行和兴趣点（points of interest，POI）2类常用大数据以及最大似然、支持向量机和神经网络3种常用分类方法，开展了城市土地利用分类研究．通过对比不同数据与方法组合下的城市土地利用分类精度，确定了提取城市土地利用信息的最优数据组合方式和分类方法．并基于分类结果对西宁市的城市土地利用格局进行了分析．结果显示，基于POI和宜出行数据的神经网络分类方法获取的研究区城市土地利用信息精度最高，总体精度为71.25%，Kappa系数为0.62．主要原因在于综合POI和宜出行可以更加充分地反映不同土地利用类型的特征，而神经网络可以有效综合多源大数据的信息．因此，基于多源大数据和神经网络为快速有效地获取城市土地利用信息提供了有效途径，具有较大的应用潜力．