基于RS的闽西山区土地利用/覆盖变化监测及驱动力研究

在研究区以遥感图像为数据源,建立土地利用变化转移矩阵,并用驱动力空间分类的方法,分析驱动力因素.结果表明研究区土地利用变化呈林地、水域和建设用地增加的趋势,耕地呈明显的下降趋势;其主要驱动力为人口增长、城市化建设、区位条件、交通条件及农业产业结构调整等.     

基于RS、GIS的龙口市土地利用动态变化分析

依据1995年和2004年ETM和QuiekBird卫星遥感图像和其它辅助资料,以龙口市为实验区,通过对遥感数据的融合、增强处理,采用分层分类法提取研究区生地利用信息,运用GIS的空间分析和数理统计功能,从空间和时间两个方面分析了龙口市土地利用变化的基本特征,从自然和人文社会两个方面探讨了导致研究区土地利用变化的驱动力,分析结果可为土地可持续利用提供有效的决策支持。     

大都市边缘区土地利用演变研究——以南京市江宁区为例

总结了对于城市边缘区土地利用问题的已有研究,分析了南京市江宁区土地利用的现状问题,通过对江宁区20年来(1985—2005年)土地利用的变化情况,研究城市边缘区土地利用变化规律与特征,揭示了南京大都市边缘区土地利用演变的驱动力和机制.     

黄河三角洲土地利用/覆盖时空变化研究

黄河三角洲是中国土地利用/覆盖变化最为活跃的地区之一,近20年的社会经济发展加速了区域土地利用/覆盖变化.在解译和分析研究区1992、2000、2004和2010年4期遥感影像的基础上,研究了全区域及各区县结构变化特征、土地利用程度、动态变化和引起变化的驱动力.结果表明:1992~2000年研究区以盐碱地为主要土地类型,2004~2010年耕地成为主要土地类型;城镇用地和农村居民点用地面积增长迅速,主要由盐碱地和耕地转变;近20年间黄河三角洲陆地面积和海陆边界处于动态变化过程中,北部沿海地区岸线南移,东部沿海地区岸线东移;区域土地利用程度不断增加.黄河泥沙沉积造陆和海水侵蚀岸线是研究区土地利用/覆盖变化的主要自然驱动力,区域人口增长与经济发展及土地利用政策影响是主要社会经济驱动力.     

基于RS和GIS的徐州市20年间土地利用变化研究

应用RS和GIS技术对徐州市进行土地利用变化监测,对LANGSAT TM/ETM遥感图像进行处理和解译判读,获取反映徐州地区1987年和2006年两个时期土地利用结构变化数据。通过应用土地利用类型转移模型、土地利用动态度模型、土地利用程度综合指数模型及土地利用程度时空演变模型,对徐州地区5区2市3县20年的土地利用和覆盖变化进行了研究,并总结了这种空间演变的驱动力因素。研究表明:20年来徐州地区土地利用类型结构转化明显,其中裸地、耕地面积的减少和林地的增加是研究区总体特征;林地面积的增加,使研究区域空间异质性增强,呈现独立板块增加的趋势和阶段性演化的特征。徐州地区土地利用和覆盖变化是自然条件、政策因素、经济因素、交通因素等多因素综合作用的结果,然而人类活动是这种变化的主导因子。     

2000—2010年成都市土地利用空间格局变化分析

土地利用变化是全球环境变化的主要诱因之一,一直是国内外学者研究的热点.利用遥感和GIS技术,结合数理统计方法,以成都市为研究区,对2000年、2005年和2010年3期TM遥感影像采用面向对象分类方法进行土地利用分类,利用土地利用变化率、转移矩阵、重心等方法分析了成都市土地利用的结构和数量变化,以及空间格局变化特征,并对其驱动力进行分析.结果表明:1)成都市土地利用呈现明显的耕地面积减少、建设用地增加的势态,10年来耕地面积减少83 346.9 hm2;建设用地增加90 854.77 hm2;2)2000—2010年最主要的土地利用转移类型为耕地向建设用地转移,主要分布在成都市主城区与近郊区的交界处,以及各区县县城附近;3)2000—2010年间,各土地利用类型的重心发生了明显的偏移,其中偏移最明显的是建设用地;4)影响成都市土地利用变化的主要驱动力是人口因素和社会经济因素.     

吐鲁番地区土地利用变化及旅游驱动力研究

利用吐鲁番地区2001—2008年土地利用变更调查数据,分别从土地利用数量、土地利用结构两个方面分析了吐鲁番地区土地利用变化特征．结果表明,近8年来,吐鲁番地区未利用土地和耕地减少,林地与居民点及工矿用地迅速增加;土地利用结构信息熵与均衡度总体呈增长态势．结合研究区实际情况,选取旅游总收入和旅游总人次作为LUCC变化的旅游驱动因子,借助线性回归分析方法,建立吐鲁番地区主要土地利用类型的旅游驱动力模型,结果表明,吐鲁番地区旅游业发展对其土地利用变化具有显著影响．建议制定有关土地利用政策时应充分考虑影响土地利用变化的旅游驱动力因子,以更好地促进区域土地资源的可持续利用．     

1996-2002年成都市土地利用变化分析

利用1996-2002年土地利用、社会和经济统计数据,以数理统计与定性分析相结合的方法,对成都市土地利用变化及其驱动力进行了分析,结果表明,成都市土地利用变化显著,土地利用程度变化逐年提高.相关分析表明,导致成都市土地利用变化的主要驱动因素是人文社会因素,其中区域经济发展、人口增长与城市化等是成都市土地利用变化的主要驱动力.     

天津地区土地生态系统多样性演变与驱动力分析

运用景观生态学与统计学方法对天津1987～2006年土地生态系统的动态变化进行研究,分析天津近20年土地生态系统多样性的演变规律及其驱动力.结果显示:20年间,天津地区土地生态系统由相对多样演变为相对简单;土地生态系统变化中影响较大的类型是建设用地、耕地和未利用土地.土地生态系统多样性演变的驱动力为:城镇化进程加快、人...     

基于Google Earth Engine的合肥市土地覆盖变化研究

针对传统的单机处理遥感影像方式难以进行大尺度和长时间序列土地覆盖监测的缺点，文章以合肥市为研究区，借助谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台，利用2000—2020年多景Landsat卫星影像和多种辅助数据，采用随机森林(random forest, RF)算法得到土地覆盖分类图，并对土地覆盖变化(land cover change, LCC)进行驱动力因素分析，基于植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)反演算法进一步得到FVC时空变化。研究结果表明：近20年来研究区土地覆盖时空变化特征十分明显，FVC时空变化呈现减少特征；人口增加和社会经济发展是LCC主要驱动因素。     

基于元胞自动机模型的城市土地利用变化模拟

为了研究城市发展带来的城市土地利用空间格局变化,综合运用元胞自动机、多维驱动力分析和情景分析方法,构建了城市土地利用变化模拟系统。建立了宏观、中观和微观3个尺度上的驱动力量化和耦合作用函数。通过识别驱动力变化与城市空间发展特征的关联性,解决了元胞自动机模型参数的时间效应问题。结合情景分析方法,确定城市不同发展情景下的参数取值,进而对未来城市土地利用变化进行了系统模拟。4种预测情景的用地总量分别为220.32km2、253.28km2、231.52km2、310.52km2。研究结果表明:城市土地利用变化受经济增长、空间管制政策等驱动力影响明显,同心圆、组团式发展模式的用地集约水平较高,沿主要对外交通轴线带扩展模式的用地扩张问题较为突出。     

基于Landsat影像的土地利用/覆盖变化及其驱动因素分析——以南通市区为例

以南通市区为研究区域,利用Landsat系列卫星遥感影像作为数据源,基于ENVI5.3图像分析和ArcGIS 10.2软件解译和提取土地利用变化信息,获取南通市区2003—2018年间6期土地利用/覆盖分类图,并通过珞珈一号夜光遥感影像检验分类的可靠性。在此基础上,利用数理统计和动态度分析的方法,查明各地类面积变化的情况,探求其土地利用类型间的相互转移关系,从而分析南通市区土地利用变化的驱动力。结果表明:2003—2018年,南通市区土地利用类型中,耕地所占面积比重最高且呈下降趋势,而建设用地呈明显的增加态势,其他用地的面积变化较小;交通、人口和产业结构等因素是南通市区土地利用变化的主要驱动力。     

基于SPSS的莆田市土地利用变化及其驱动力分析

以福建省莆田市1995～2005年末土地利用以及相关社会经济因素的统计数据为依据,分析该区土地利用变化的幅度、速度以及土地利用程度的变化．同时利用spss软件的相关分析、主成分分析等功能,分析该区土地利用变化的驱动力     

建瓯市土地利用程度变化及其驱动力分析

利用“土地利用程度变化模型”、GIS软件等来研究建瓯市土地利用的动态变化．并将分析结果用图表形式表示，直观显示了建瓯市从1998—2000年的土地利用变化情况，用相关分析方法探讨建瓯市土地利用程度变化差异的驱动力，并对其今后的发展提出适当的建议．     

湿地动态变化及驱动因素分析——以重庆市北碚区为例

以重庆市北碚区各乡镇的湿地利用类型为研究对象,依据该研究区的社会经济土地数据和湿地利用变更数据,采用单一土地利用动态度模型,综合土地利用动态度模型及土地利用相对变化率模型,对研究区域1999-2007年间各乡镇的湿地利用类型动态变化情况和驱动力因素进行了分析.结果表明:在这8年间北碚区的湿地总体面积在不断的减少,其中以人工湿地减少的最多,特别是灌溉水田和望天田减少的面积占了研究区湿地减少总面积的99%;另外,研究还表明,湿地面积的减少与气温升高和人类活动有直接关系.     

土地利用/覆被变化的驱动力模型研究-以嫩江中上游地区为例

通过遥感手段获取嫩江中上游地区1995年和2000年的土地利用／土地覆被图及其变化图，在GIS支持下，生成两个时段该区的土地利用程度变化图，分析土地利用程度变化的驱动力。选取的自然因子主要为高程（e）、坡度（s）、人口（△l）、农业机械力投入量、土地覆被类型变化区距嫩江干流和居民点的最短距离等，利用空间相关分析筛选出主要影响因子为高程、披度、人口、大牲畜头数。利用空间多元线性回归函数求得本区土地利用程度变化模型△La=11.037-4.512*e-0.298*s 0.292*△p 2.596*△l。     

内蒙古鄂托克旗土地利用变化动态模拟

以内蒙古鄂托克旗为例,选取研究区1990年土地利用数据以及地貌、土壤、土壤 侵蚀、坡度、坡向、温度、降水、道路距离、城镇距离、人口、牲畜等驱动力因素,结合GIS技术与多元Logistic回归分析,确定了对不同土地利用类型空间分布及其变化具有决定作用的驱动因素,并生成相应的土地利用空间分布概率适宜图.在此基础上,采用CLUE-S模型,模拟定量分析了2006年研究区的土地利用空间格局.并用2006年的现状图进行检验,表明模拟取得了较为理想的结果,Kappa值达到0.67.     

基于遥感技术的徐州市建成区扩展变化动态研究

以不同时相的TM图像为主要数据源，基于遥感原理和技术，利用图像处理软件，揭示城市土地利用扩展的空间分异规律，对徐州市建成区扩展的动态变化数据进行了监测；并结合与城市发展相关的历史文献资料、城市统计资料，对徐州历史时期以及1987年以来城市建成区扩展的时空变化进行了系统分析和总结，并讨论了影响城市建成区变化的驱动力的主要因素。     

江苏沿海地区围垦动态与土地利用变化驱动力研究

为研究沿海地区围垦动态以及土地利用变化的主要驱动力,以江苏沿海地区为研究区,基于ENVI 5.3与ArcGIS 10.0平台,以2000年Landsat-7 ETM和2017年Landsat-8 OLI的遥感影像为数据源,采用目视解译的方式提取海岸线,然后用监督分类方法得到江苏沿海地区2000年和2017年的土地利用数据,运用主成分分析法得出该地区土地利用变化的主要驱动因子。结果表明:(a)2000—2017年间江苏沿海地区进行了大规模的围垦,江苏省围垦土地面积107 420.0 hm²,年均围垦面积6 318.8 hm²,全省平均岸线围垦强度为7.11 hm²/(a·km)。(b)连云港市围垦强度最低,大部分耕地、林地与水体转化为城乡、工矿及居民用地;盐城市海岸线长度最长,围垦面积最大,整体利用格局向海岸方向迁移,耕地、未利用土地等面积略有下降;南通市围垦强度最大,林地面积大幅度减小,城镇面积增加。(c)人口增长与社会经济的发展是江苏沿海围垦与土地利用变化的主要驱动力。     

欠发达丘陵区耕地资源变化特征及驱动力分析--以咸宁市咸安区为例

采用成安区1949—2005年的统计数据和2000—2005年的土地利用调查数据，运用定性与定量描述相结合的方法，对咸安区56年间耕地资源变化特征以及驱动力进行分析。研究结果表明：1．56年间成安区耕地面积在不同的年份虽然有增有减，但是以减为主，总体上呈下降趋势。2．耕地面积下降的幅度和速度在不同时期存在显著差别，表现出明显的阶段性。3．形成上述特点的原因在于不同的历史时期咸安区耕地变化的驱动力及其作用强度不同。4．国家政策在增加和保护成安区耕地上也起着决定性的作用。