基于遥感技术的石河子垦区农用地变化分析

针对具有明显区域特征的石河子垦区,基于Landsat TM图像设计了石河子垦区农用地变化遥感监测技术路线。通过实地调查和以2000年、2008年2时段TM影像为基础开展的研究区农用地遥感监测研究,探讨了垦区农用地变化遥感监测中分类系统的拟定、信息提取与表达、线状地物的扣除及变化数据的分析处理等关键技术环节,并全面分析了研究区土地利用的变化特征和利用程度,阐明了研究区土地利用变化的区域特点。结果表明,基于Landsat TM图像的石河子垦区农用地变化遥感监测研究效果较好。     

榆林地区土地利用／覆盖时空变化及其对生态脆弱性的影响

利用Landsat ETM+遥感影像数据和最大似然分类方法完成了陕西榆林地区2010年土地利用/覆盖分类,并结合1985、1995和2000年的土地利用数据,分析了研究区土地覆盖的时空变化及其对生态脆弱性的影响。结果表明,1985—2010年研究区土地利用/覆盖与景观格局变化所引起的生态脆弱性的空间差异增大。从时间上,研究区林地面积增加,耕地和草地减少,生态保护措施改善了当地土地覆盖状况;未利用土地和建设用地增加,土地退化现象依然存在,城市化进程不断加剧。从空间上,研究区东南部林地面积增加,土地利用/覆盖结构得到很大改善,而西北部地区矿产资源开发和城市化进程的加剧,导致未利用土地、建设用地增加。景观格局以1995年为转折点,整体景观格局得到了明显的改善。     

基于Landsat影像的面向对象土地利用分类——以下辽河平原为例

基于Landsat OLI影像运用支持向量机和随机森林分类方法进行下辽河平原地区面向对象土地利用分类,同时探讨DEM因素对分类精度的影响.结果表明:(1)研究区随机森林分类的总体精度和Kappa系数优于支持向量机分类的结果,同时参考DEM因素有助于提高分类精度,总体精度最高为91.80%.(2)研究区支持向量机分类方法下水田和建设用地的分类精度较高;而旱地、林地、水域和未利用地更适用于随机森林分类方法.DEM因素对于水田、旱地、水域及未利用地的分类精度有提升作用,而对林地的分类精度有一定的削减.(3) 2015年研究区土地利用以耕地为主,其次是建设用地和林地,水域、未利用地和草地的面积相对较少.中等分辨率遥感影像的面向对象土地利用分类的适用性较好,可为区域土地利用信息提取提供参考.     

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。     

鄂西生态文化旅游圈生态足迹动态分析

在对Landsat TM影像进行监督分类得到土地利用利用现状数据的基础上,利用生态足迹模型,通过对湖北省鄂西生态文化旅游圈8个市(区)2000年、2007年、2012年三个年份的生态消费量和承载量进行了计算,分析数据得出2000-2012年鄂西圈生态变化的整体趋势.研究表明,生态足迹与GDP相关系数为0.775,呈显著正相关;与人口的相关系数为0.937,为高度正相关;鄂西圈各市(区)的GDP与人口的相关系数为0.733,也呈显著正相关.因此可以推测鄂西圈各市(区)产业模式主要为劳动密集型、资源消耗型,这将不利于区域的可持续发展.同时,鄂西圈各市生态足迹大体呈逐年增长趋势,而生态承载力各年基本保持不变状态.且鄂西圈各个市(区)均呈生态赤字,生态压力大,并且有赤字逐年加大的情况.     

基于高分遥感影像的城市精细土地分类研究

以湖北省咸宁市咸安区为研究区,选取2015年的Landsat遥感影像作为主要数据源,采用最大似然法对遥感图像进行土地利用一级分类,通过ArcGIS对城市一级地类进行定量分析,依托空间分析功能结合一级各类用地的空间布局,探讨基于高分影像的土地利用精细分类.实验采用混淆矩阵法来验证分类结果的精度,结果表明,总精度为93.7%.该分类方法能够有效提高城市土地精细分类精度和准确度.     

基于IDRISI CA-Markov模型的闵行区土地利用变化及预测

以上海市拓展区-闵行区作为研究对象,利用2000、2005、2010年Landsat TM遥感数据,计算了闵行区三大功能区2000~2005年、2005~2010年土地利用变化矩阵,分析了闵行区10年来三区土地利用变化幅度、速度和转移方向,采用CA-Markov模型预测闵行区土地利用变化趋势.结果表明:闵行三大功能区土地时空变迁差异性大,实质上都是农地转为非农地的过程,原因为所处的城市化阶段各不同.     

基于IDRISI CA-Markov模型的闵行区土地利用变化及预测

以上海市拓展区-闵行区作为研究对象,利用2000、2005、2010年Landsat TM遥感数据,计算了闵行区三大功能区2000～2005年、2005～2010年土地利用变化矩阵,分析了闵行区10年来三区土地利用变化幅度、速度和转移方向,采用CA-Markov模型预测闵行区土地利用变化趋势。结果表明：闵行三大功能区土地时空变迁差异性大,实质上都是农地转为非农地的过程,原因为所处的城市化阶段各不同。     

基于Landsat卫星影像的纳雍县土地利用变化研究

本文以贵州省纳雍县为研究区,以1997年、2006年和2015年的Landsat遥感影像为数据源,利用RS与GIS手段获取研究区土地利用分类图与土地利用转移概率矩阵,建立Markov模型模拟纳雍县未来土地利用类型的演化趋势。结果表明:未来9 a研究区内的耕地、未利用地面积呈现逐年减少的趋势,建设用地不断扩张,林地面积持续较大面积的增加,而水域面积基本没有变化。基于此,建议提高现有建设用地的利用,同时加强对耕地的保护,实现土地资源的合理利用。     

河西走廊土地利用格局及影响因子研究——以张掖绿洲为例

利用2000年Landsat 5的4、3、2(RGB)波段合成影像解译结果,采用中国科学院资源环境数据库中的全国1∶10万土地资源利用分类系统,基于GIS(arcview 3.2a)对河西走廊中段的张掖绿洲的土地利用格局进行了研究。并运用典型相关分析方法对张掖绿洲土地利用格局及其影响因子进行了统计分析,诊断出各影响因子对该区土地利用格局形成的贡献作用太小,同时运用典型相关系数和冗余度分析,检验了分析结果。     

黑河流域1988—2000年土地利用/覆被变化研究

利用1988年和2000年Landsat 5的4、3、2（RGB）波段合成影像解译结果,采用中国科学院资源环境数据库中的全国1∶10万土地资源利用分类系统,基于GIS（ArcView 3.2a）对黑河流域近12年来土地利用/覆被变化（LUCC）进行了研究。结果表明：（1） 土地利用结构变化表现出耕地、林地和城镇用地明显增加,草地和水域减少的趋势,反映出区域城镇化进程加快和生态环境恶化的趋势;（2） LUCC的区域差异显著：上游地区水域在减少,草地和未利用地大量增加,林地和城镇用地变化不大;中游地区耕地、城镇用地大量增加,草地急剧减少;下游地区水域面积大量减少,草场严重退化,未利用地大量增加,生态环境遭到严重破坏。最后,对研究区LUCC的原因和土地持续利用途径进行了讨论。     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

基于最大似然和支持向量机方法的遥感影像地物分类精度评估与比较研究

遥感影像的监督分类算法在环境监测、地质调查等领域均有重要应用。本文利用最大似然(ML)分类器和支持向量机(SVM)分类器对土地利用和地表覆盖问题中地物类型的提取和识别进行研究,系统分析两种不同分类方法对地物分类结果的影响。通过选取Landsat LT5和LE7卫星遥感影像数据及定义训练样本,对比分析利用ML和SVM分类器的分类成果精度,其中Landsat LT5和ML、SVM组合的分类精度分别达94.64%和94.98%,而Landsat LE7和ML、SVM组合的分类精度则分别达97.63%和99.29%。研究表明,对于LT5影像,ML和SVM两种分类器的精度相当,而对于LE7影像,SVM分类器的精度明显高于ML分类器。     

黄河下游滩区河南段土地利用类型的时空变化特征

分析黄河下游滩区土地利用类型的时空变化特征，可为黄河流域生态保护和高质量发展战略提供可靠的数据支撑和依据.以黄河下游滩区河南段为研究区，基于Landsat、Sentinel-2遥感影像数据，利用支持向量机算法、转移矩阵、变异系数对2000—2020年研究区土地利用类型的时空变化特征进行了分析.结果表明：(1)2000—2020年研究区内土地利用类型的空间分布相对集中，空间自然连通性大，但是部分区域存在斑块现象.2000—2020年研究区时空变化较大的土地利用类型是滩涂和水面.研究区土地利用类型变化较大的区域主要集中在新乡市原阳县以及郑州周边区域的滩区.2005—2015年期间，研究区土地利用类型的空间分布格局变化最大.(2)研究区的主要土地利用类型为耕地，其面积占研究区总面积的60%左右，其次为水面、滩涂、建设用地、园地及林地.研究期内，研究区各土地利用类型的面积均处于动态变化之中，变化幅度较大的为耕地、水面和滩涂，且这3种土地利用类型的面积之间存在此消彼长的关系.(3)总体来看，研究期内研究区的土地利用程度呈增加的趋势，2020年研究区的土地利用程度最高，为78.49%.在时间序列上...     

基于RS和GIS的柴达木盆地绿洲区土地利用变化研究

本文利用1987年和2000年覆盖柴达木盆地东部香日德绿洲区的Landsat TM遥感影像,在图像解译的基础上对香日德绿洲进行基于GIS的土地利用变化遥感动态监测,获取香日德绿洲区土地利用、土地沙漠化等环境动态信息,并在GIS的支持下,结合实地调查与区域社会经济统计资料进行绿洲区土地利用的动态变化分析,为本区农业资源开发,土地沙漠化防治提供科学依据,为政府部门在绿洲的异地扶贫工程顺利进行提供技术支持.     

基于OLI影像土地覆盖类型解译的最佳波段选取研究——以南昌市为例

为研究Landsat8_OLI影像在土地覆盖分类中的最佳波段组合,以南昌市为研究区域,首先对各波段的基本信息进行统计,然后根据OIF指数筛选出排名靠前的几种波段组合,再根据研究区典型地物波普曲线得到南昌市土地覆盖类型解译的最佳波段组合。研究表明,基于OIF指数和研究区典型地物波普曲线最终确定南昌市土地覆盖分类目视解译的最佳波段组合为B5-6-7,其结果可用于南昌市土地利用变化目视判读和计算机分类识别。     

基于3s技术的2000年以来贵州省林地资源动态变化分析

林地作为陆地上最大的生态系统,是地球表面一种重要的植被类型,对维持全球生态平衡具有不可替代的作用.选取Landsat TM/ETM卫星影像数据,利用面向对象分类方法提取出贵州省2000、2008以及2015年三期林地资源数据,分析其在空间和时间上的变化规律.     

基于GF-1与Landsat卫星数据的青海省湖泊遥感调查及其动态变化分析

以RS和GIS技术为基础,利用2014年GF-1卫星数据解译提取青海省湖泊信息,建立湖泊空间数据库;并与2000年Landsat ETM+数据调查结果进行对比,从时间和空间上分析青海省2000—2014年湖泊个数及其面积动态变化.结果表明,青海省湖泊扩张趋势明显;空间分布上湖泊变化明显的区域集中在可可西里盆地内陆区、长江流域区.造成湖泊不断扩大的驱动因素主要是全球气候暖化和区域性气候变化.     

漓江上游水源林地区植被净初级生产力的时空变化

为了定量评估漓江上游水源林地区植被的恢复状况,在森林叶面积指数、生物量等观测数据的基础上,提出多植被指数和地形因素输入神经网络估算山区复杂地形森林叶面积指数方法,修正BEPS模型参数,利用模型和Landsat卫星时序数据估算年净初级生产力NPP,并分析时空变化规律.结果表明,2000～2016年研究区植被NPP整体保持...     

雁鸣湖自然保护区土地利用与景观格局变化研究

以雁鸣湖自然保护区为研究区域,以Landsat遥感影像为基础分析2000年、2005年、2010年和2015年土地利用类型空间分布,通过对遥感影像解译得出景观演变趋势并进行分析.与2000年相比,2015年湿地景观比例上升,非湿地面积占研究区总面积比例下降;各景观变化幅度明显不同,其中林地、高覆盖度草地、水库坑塘、居民点和沼泽地明显增加,灌木林及中覆盖度草地减少;研究时段内研究区景观类型丰富度下降,破碎化程度降低,各景观类型发展呈不均衡化趋势;研究区景观优势度趋于稳定,大斑块向小斑块分裂,斑块离散程度和形状复杂程度有所增加.