近20年大同市土地利用_覆盖遥感变化分析_王冬辰

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基于遥感的土地利用变化动态分析

基于遥感的土地利用变化动态分析

基于遥感的土地利用变化动态分析土地是人类生存和发展的重要基础资源,而土地利用的变化则反映了人类活动与自然环境相互作用的结果。

随着科技的不断进步,遥感技术以其宏观、快速、准确和周期性等特点,成为研究土地利用变化的重要手段。

遥感技术通过卫星、飞机等平台搭载的传感器,获取地表的电磁波信息,从而能够对大面积的土地进行监测和分析。

这些信息经过处理和解读,可以为我们提供土地利用类型、面积、分布等详细数据,为研究土地利用变化提供了有力的支持。

在过去的几十年里,全球范围内的土地利用发生了显著的变化。

城市化进程的加速使得大量的耕地和林地被转化为城市建设用地;农业的发展导致了耕地的扩张和集约化利用;而生态保护政策的实施则促进了一些地区的森林和草地的恢复。

这些变化不仅对当地的生态环境产生了影响,也在全球尺度上对气候变化、生物多样性等问题带来了挑战。

以我国为例,东部沿海地区的城市化发展迅速,许多原本的农田和农村地区逐渐被高楼大厦和工业园区所取代。

遥感图像清晰地显示出城市边界的不断扩张,以及城市内部土地利用结构的调整。

在中西部地区,随着基础设施建设的推进和资源开发的进行,土地利用也发生了相应的变化。

例如,大型交通线路的建设可能会导致沿线土地的开发利用,而矿产资源的开采则可能造成土地的破坏和污染。

利用遥感技术进行土地利用变化动态分析,通常需要经过一系列的步骤。

首先是数据的获取,包括选择合适的遥感影像数据源,如Landsat 系列、MODIS 等。

然后是对影像进行预处理,包括辐射校正、几何校正等,以提高影像的质量和准确性。

接下来是土地利用分类,这是一个关键的环节,通常采用基于像元或面向对象的分类方法,将影像中的土地利用类型分为耕地、林地、草地、建设用地等。

在分类的基础上,通过对比不同时期的影像,就可以分析土地利用的变化情况。

在土地利用变化分析中,还需要考虑一些影响因素。

人口增长是推动土地利用变化的重要因素之一,随着人口的增加,对住房、粮食等的需求也相应增加,从而导致土地利用的调整。

基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析

基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析

基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析标题:基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析摘要:近年来,随着遥感技术的迅速发展和应用的广泛推广,遥感数据被广泛应用于土地利用与土地覆盖变化的研究中。

本论文以基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化为研究对象,通过对相关研究文献的综述和分析,总结了遥感技术在土地利用与土地覆盖变化研究中的应用方法和成果,并探讨了存在的问题及未来的发展方向。

本论文旨在促进土地利用与土地覆盖变化研究的发展,为相关研究提供借鉴。

关键词:遥感技术、土地利用、土地覆盖、变化分析引言:土地是人类生存和发展的基础,土地利用与土地覆盖变化对生态环境、社会经济和可持续发展具有重要影响。

因此,研究土地利用与土地覆盖变化对于制定科学合理的土地利用政策具有重要意义。

基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析方法能够全面、快速、准确地获取相关信息,对于土地资源的保护与管理具有重要意义。

一、遥感数据在土地利用与土地覆盖变化分析中的应用方法1. 土地利用与土地覆盖分类方法根据土地利用和土地覆盖的特点,可以采用不同的分类方法。

主要的分类方法包括基于单波段、多波段、特征空间和机器学习等方法。

其中,机器学习方法由于其能够自动化地进行分类,已成为研究的主要方法之一。

2. 遥感影像预处理遥感影像预处理是遥感数据分析的重要环节之一。

主要包括辐射校正、大气校正、几何校正和辐射校正等。

辐射校正是将遥感影像的数字数值转换为地物表面的辐射能力,是实现遥感影像定量化分析的基础。

3. 变化检测方法变化检测是土地利用与土地覆盖变化分析的核心内容之一。

常用的变化检测方法包括基于阈值法、基于统计法、基于特征空间法和基于时间序列分析法等。

其中,基于时间序列分析法由于其能够提取时间序列的信息,已成为研究的主要方法之一。

二、基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析的成果1. 空间格局变化分析基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化研究能够揭示土地利用与土地覆盖的空间分布格局。

基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析

基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析

基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析土地覆盖是地球表面土地被植被、人类活动和自然作用所覆盖的程度,是重要的土地利用信息。

土地覆盖的时空动态变化分析是利用遥感技术获取的信息,对土地利用和土地资源管理具有重要的参考价值。

本文将基于遥感数据,探讨土地覆盖的时空动态变化,分析其影响因素和未来发展趋势。

一、土地覆盖的时空动态变化土地覆盖的时空动态变化是指在一定时间范围内,地球表面不同地区的土地利用类型和覆盖程度发生变化的过程。

这种变化受到自然因素和人类活动的影响,具有不确定性和多样性。

遥感技术可以获取大范围、高分辨率的土地覆盖信息,为时空动态变化的分析提供了有效的手段。

1.1 时空尺度土地覆盖的时空尺度是指研究土地覆盖变化时所采用的时间和空间尺度。

时间尺度反映了土地覆盖变化的时间跨度,可以分为短期和长期尺度;空间尺度反映了土地覆盖变化的研究范围,可以分为局部、区域和全球尺度。

不同的时空尺度对土地覆盖变化的捕捉效果有所不同,需要根据研究目的和数据可用性进行选择。

1.2 方法技术土地覆盖的时空动态变化分析常常利用遥感技术获取土地利用信息,包括光学遥感和雷达遥感。

光学遥感可以获取土地覆盖的光谱信息,反映不同类型的植被和土地利用情况;雷达遥感可以获取土地覆盖的高度和结构信息,反映地表的形态和变化。

结合不同的遥感数据和方法技术,可以更准确地分析土地覆盖的时空动态变化。

1.3 模型方法土地覆盖的时空动态变化分析通常采用模型方法对遥感数据进行处理和分析。

常用的模型包括变化检测模型、时空动态模型和景观格局模型。

变化检测模型可以识别土地覆盖变化的位置和程度;时空动态模型可以模拟土地覆盖的演变过程;景观格局模型可以揭示土地覆盖的空间格局和结构。

这些模型方法可以提高土地覆盖时空动态变化分析的效率和准确性。

二、土地覆盖变化的影响因素土地覆盖变化受到多种因素的影响,包括自然因素和人类活动。

了解这些影响因素对土地覆盖时空动态变化的研究具有重要意义,可以为土地资源的合理利用和保护提供科学依据。

大同市土地退化现状与动态变化研究

大同市土地退化现状与动态变化研究
41 3 0. 2 a。按二级地 类来分 ,其中 :旱作农 田面积为 5 8h 1 3 3 6 .3 a 6 7 1 1h ,占全市耕地 面积 的 8 .5 ,这说明大同市农 24% 业生产的依赖 性和 不稳定性 占有很大 比重 ;水浇地面 积为 7 5 8 2 h 基 本农田面积为 3 8 0 h 。 3 3 .8 a; 700a

维普资讯
第 3 卷第 3 l 期
VO131 N0. . . 3
20 年 6月 06
张砚 琴 ・ 大同市土地退化现状与动态 变化研 究
J ne. O 6 u 2O
耕地 面积 2 4 3 h 49 8. 9 a,小 于或等于 1 5。的耕地面 积为
干旱大陆性气候 ,年蒸 发量 为降 水量的4 7 ,土壤盐分淋 .倍 洗较差 ,加之地面覆盖度低 ,经过强烈蒸发 ,地下水中盐分 随毛细管上升到地表累积 。2 盆地 四周环 山 , () 中间低洼 , 四
周地表水 、 下水都 向盆地 中心汇 流 , 地 加之河流逐年淤高排
3 耕地 数量与质 量情 况动态 变化分析
大 同市土 地 退 化 现 状 与 动 态 变 化研 究
张 砚 琴
(. 1 大间市环境保护研究所 , 山西 大同 0 7 0 ) 306

要:通过对 大同市水土流失现状 与动态 变化 、土地盐渍化和耕地数量 与质量情 况动态 变化、土地沙漠化现状 与动态 变
化的现 状调查来分析 大同市土地退化 的主要成 因以及采取 的环境 保护对 策与建议。 关键词 :土地退 化;动态 变化;对策与建议
3 1 耕地数量变化情况 . 大同市耕地分为坡耕地和平 川地 两个类型 , 据市土地局
提供数 字,大同市 2 0 年耕地总 面积为 4 16 . 0a 02 4 13 8 h ,其中

基于遥感数据的城市土地利用变化分析

基于遥感数据的城市土地利用变化分析

基于遥感数据的城市土地利用变化分析城市化是当今社会发展的必然趋势,城市土地利用变化分析对于城市规划和可持续发展至关重要。

遥感技术作为一种有效的工具,可以提供大范围、高分辨率的土地利用数据,为城市土地利用变化分析提供了重要支持。

本文将介绍基于遥感数据的城市土地利用变化分析的方法和应用,并探讨其在城市规划和可持续发展中的意义。

一、遥感数据的获取和处理1. 遥感影像的获取:遥感影像是通过卫星、航空器等远距离感应方式获取的图像数据,可以提供大范围、高分辨率的土地利用信息。

常用的遥感影像包括多光谱影像、高光谱影像和合成孔径雷达影像。

2. 遥感数据的预处理:遥感数据预处理是为了消除影像中的干扰和噪声,提高数据的质量和可用性。

主要包括辐射校正、几何校正和大气校正等步骤。

3. 遥感影像的分类:土地利用分类是将遥感影像中的像素划分为不同的土地利用类型的过程。

常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。

有监督分类依赖于已知地物的样本训练,而无监督分类则是根据数据相似性进行自动聚类。

二、城市土地利用变化的分析方法1. 土地利用变化矩阵:土地利用变化矩阵是一种常用的分析方法,用来描述不同时间段内土地利用类型的变化情况。

通过对比不同时间点的土地利用数据,可以获取不同类型土地利用的转换关系和转换数量。

2. 空间模式分析:空间模式分析是通过计算土地利用类型的空间分布特征,来研究土地利用变化的空间模式和演化趋势。

常用的空间模式指数包括聚集指数、分散指数和转移矩阵指数等。

3. 基于时间序列的分析:基于时间序列的分析是通过对多期遥感影像的比较,揭示土地利用变化的趋势和规律。

通过分析时间序列中的变化幅度和趋势,可以预测未来的土地利用变化方向。

三、基于遥感数据的城市土地利用变化分析的应用1. 城市规划与用地管理:基于遥感数据的土地利用变化分析可以提供城市规划和用地管理的科学依据。

通过分析土地利用变化,可以评估不同土地利用类型对城市发展的贡献和影响,为城市规划和用地决策提供参考。

2000~2019年山西省植被覆盖度时空变化特征及地形因素分析

2000~2019年山西省植被覆盖度时空变化特征及地形因素分析

2000~2019年山西省植被覆盖度时空变化特征及地形因素分析赵昕;武胜利;贺清智【期刊名称】《甘肃农业大学学报》【年(卷),期】2024(59)2【摘要】【目的】探究山西省植被覆盖度时空变化特征以及地形因子对植被覆盖度的影响,为该地区态环境建设和保护提供依据。

【方法】利用年度NDVI数据、DEM影像,运用像元二分模型法、一元线性回归模型并结合空间叠加分析,研究了2000~2019年山西省植被覆盖度在时间和空间上的动态变化及其与地形因子的关系。

【结果】山西省植被覆盖度在空间分布上表现出自西北向东南呈现出由低到高再到低的趋势,其中植被覆盖度分布面积较高的有阳泉市、长治市和晋城市等,且2000~2019年植被覆盖度改善的面积要大于退化的面积;2000~2019年山西省植被覆盖度整体呈现上升趋势,增长速率为每年0.196%,由低覆盖、中低覆盖和中覆盖向中高覆盖和高覆盖转变;从地形因素来看,植被覆盖度受坡向的影响较小,但受坡度和高程的影响较大,随着坡度和高程的增加,植被覆盖度呈上升趋势。

【结论】2000~2019年植被覆盖度整体表现增加的趋势,植被改善较好。

植被覆盖度变化在坡度、高程地形条件下差异显著,在坡向地形条件下差异不明显。

【总页数】10页(P240-249)【作者】赵昕;武胜利;贺清智【作者单位】新疆师范大学地理科学与旅游学院【正文语种】中文【中图分类】Q918【相关文献】1.基于MODIS数据的山西省六大煤田区植被覆盖度时空变化特征及其驱动力分析2.2000~2020年平昌县植被覆盖度时空变化特征分析3.应用Landsat影像数据分析岷江上游植被覆盖度时空变化及地形分异特征4.植被覆盖度时空变化特征与地形因子关系分析5.2000-2020年昭觉县植被覆盖度时空变化特征分析因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析

基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析

基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析标题:基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析摘要:土地覆盖是研究土地利用的关键要素,对于了解土地资源的变化和评估生态环境的影响具有重要意义。

本论文基于遥感数据,采用时空动态分析方法,对土地覆盖的变化进行研究。

通过对遥感图像的处理和空间分析,分析土地覆盖类型的时空变化规律,以及变化背后的驱动因素。

研究结果表明,土地覆盖在时空上呈现出明显的变化趋势,不同地区的变化特征具有差异性。

而这些变化主要受到自然因素、人为活动和经济发展的影响。

综上所述,本论文基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析具有重要实践和研究价值。

关键词:土地覆盖;时空动态变化;遥感数据;空间分析;驱动因素1. 引言土地覆盖是地表物质的一种表现形式,是研究土地利用及其变化的重要指标。

随着经济的发展和人口的增加,土地资源的利用效率和合理性愈发重要。

通过对土地覆盖的时空动态变化进行分析,可以深入了解土地资源的利用状况,评估生态环境的影响,为土地利用规划和环境保护提供科学依据。

遥感技术具有获取大范围、高时空分辨率的优势,能够快速、全面地获取地表信息。

因此,基于遥感数据进行土地覆盖分析,已成为当前研究的热点领域。

通过遥感数据的处理和分析,可以获得土地覆盖类型的空间分布和时空变化规律,为土地利用规划和土地资源管理提供科学依据。

2. 研究方法2.1 数据获取与处理本研究选取具有代表性的 studyarea 作为研究区域,获取多期的遥感图像数据,并进行预处理。

首先,校正影像,去除大气和拍摄角度的影响。

其次,进行图像融合,获得高空间分辨率的多光谱图像。

最后,进行图像分类,将土地覆盖划分为不同的类别,并生成分类结果图。

2.2 空间分析方法基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析,主要依赖于空间分析方法。

本研究采用主成分分析(PCA)和变化检测方法,分析土地覆盖的主要变化趋势和变化区域。

PCA 分析可以提取土地覆盖的主要特征,即土地覆盖类别的空间分布规律。

基于遥感技术的土地利用变化分析

基于遥感技术的土地利用变化分析

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。

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第7 期
王冬辰等
近 20 年大同市土地利用 / 覆盖遥感变化分析
· 69·
1500m 之间。大同市地处毛乌素沙漠东部, 黄土分布广泛且黄土地貌复杂多变, 作为京津风 永定河上游, 沙源运移通道, 对京津地区的生态环境影响较大 。该区属于温带大陆性季风气候, 气候干寒多风, 年均气 温 6. 4℃ , 温差较大, 降水时间集中在 7 - 9 月份。大同市地貌类型复杂多样, 包括丘陵、 山地、 盆地、 平原、 , 80% , 、 、 , 土石山区等 其中丘陵及土石山区约占总面积的 区内地形坡陡沟深 地质疏松 植被稀少 且煤炭资 源丰富, 露天煤矿较多。气候条件、 地质地貌与人类活动等多重因素, 造成了大同市严重的水土流失。 1. 2 数据源与处理 研究采用美国 USGS 的 LandsatTM / ETM + 遥感影像 L1T 产品, 已经过系统辐射校正和几何精校正 , 误 2002 年、 2009 年以及 2013 年 ) 、 选取 4 个时期 ( 1993 年、 每个时期选取覆盖研 差小于半个像元( < 15m) , 125 - 33 、 124 - 33 的 3 景无云影像, 究区的轨道号为 125 - 32 、 共 12 景影像。 影像成像时间为夏秋季, 该 , 。 , 30mASTER GDEM 。 时期各种植被茂盛 有利于地类解译 此外 采用 作为分类辅助特征 首先对原始影像进行预处理, 包括辐射定标、 大气校正和拼接裁剪, 得到大同市地表反射率值, 再加入 [10 ] 影像的纹理特征及 DEM 特征, 构成该研究区分类的特征空间 。研究参照我国现行土地利用 / 覆盖分类 体系标准, 结合大同市土地覆盖现状, 将研究区土地覆盖类型确定为有林地、 灌木林、 草地、 建设用地、 水 体、 耕地、 人工林、 裸岩、 裸土共 9 种。 分别采用最大似然法、 神经网络、 支持向量机对遥感影像进行分类, 构建多数投票分类器组合三种成 [11 ] 88. 60% 、 员分类器的分类结果, 获得最终分类影像 。 统计得到 4 期影像的分类精度分别为 89. 54% 、 85. 50% 、 85. 91% , 0. 87 、 0. 84 、 0. 84 , 较成员分类器分类精度更高。 kappa 系数分别为 0. 88 、 满足土地利 用 / 覆盖分析的要求。 1. 3 研究方法 从土地利用的数量统计、 变化过程及变化程度方面, 选择土地利用动态度, 土地覆盖转移矩阵及土地 利用程度模型进行定量分析。 1. 3. 1 土地利用动态度 [12 ] 土地利用变化的速度可以用土地利用动态度模型进行定量描述 。 单一土地利用动态度模型主要 反映单一地类土地利用类型面积变化的速率 。其计算公式如下: Ub - Ua 1 ( 2) × × 100% K= Ua T U b 分别为研究区 T 为检测时段, Ua 、 式中: K 代表动态度, 为研究时段内某一土地利用类型的变化率 , 初期和末期时的某一土地类型面积 。 1. 3. 2 土地覆盖转移矩阵 转移矩阵是将土地覆盖转移变化的面积按矩阵形式列出 , 可反映土地覆盖类型由研究初期向研究末 期的转化情况。转移矩阵能定量说明研究期初各土地类型的去向以及研究期末各土地覆盖类型的来源 , 从而更好地了解其时空变化过程 : S11 S12 … S1n S21 S22 … S2n ( 3) S ij = … … … … S n1 S n2 … S nn n 为土地覆盖的种类数, i、 j 分别为研究期初 / 末的土地覆盖类型。 式中: S 代表面积, 表 1 土地利用类型及分级表 1. 3. 3 土地利用程度模型 Table 1 Land use types and the classification 土地利用程度既反映了土地利用中的土地自然 土地分级 土地利用类型 分级指数 属性, 也反映人类因素与自然环境因素的综合效应 。 1 未利用土地级 未利用地或难利用地 将土地利用程度按照土地自然综合体在社会因素影 2 林草水用地级 林地牧草地水域 响下的状态分为若干级, 并赋予分级指数, 得到土地 3 耕地园地 农业用地级 利用程度综合指数及土地利用程度变化率的表达 4 城镇聚落用地级 城镇居民点及交通工矿用地 n [13 ] 式 。 ( 4) 土地利用程度综合指数可表达为 : L j = 100 × ∑A i × C i
文章编号: 1003 - 7578 ( 2015 ) 07 - 068 - 06
近 20 年大同市土地利用 / 覆盖遥感变化分析
1, 2 1, 2 3 1, 2 苏红军 ,谢相建 王冬辰 ,杜培军 , ( 1. 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室, 南京大学, 南京 210023 ; 2. 江苏省地理信息技术重点实验室 , 南京 210023 ; 3. 河海大学地球科学与工程学院, 南京 210098 )
*
利用动态度、 转移 要: 应用多分类器集成方法获取 1993 - 2013 年 4 个时期的土地利用 / 覆盖分类图, 矩阵及土地利用程度变化模型研究大同市近 20 年的土地覆盖时空变化特点 , 结果表明: ( 1 ) 20 年间区域有林 地、 人工林和建设用地面积的增长速度较快 , 灌木、 裸岩、 裸土和草地的面积减少较快 。大同市整体土地覆盖变 提 化反映了耕地林地增加 、 城镇扩展、 灌草地和未利用地不断减少的土地利用变化格局 ; ( 2 ) 大同市土地流失的 来源为灌木林、 草地及未利用地, 地类去向为有林地、 建设用地及农业用地, 未利用地大部分被转化为林 、 草、 农 业用地; ( 3 ) 阳高县、 左云县、 市辖区的土地利用程度最高 , 灵丘县的土地利用程度最低 , 建设用地及农业用地 的增加使得大同市整体土地利用处于发展期 ; ( 4 ) 大同市土地覆盖变化剧烈 , 主要受人口压力、 资源开采及生 态修复政策的影响。建议加强生态恢复功能 , 优化空间开发格局, 并建立持续定期的遥感监测 。 关键词: 土地利用 / 覆盖; 土地利用模型; 变化分析; 大同市 中图分类号: TP79 文献标识码: A
土地覆 盖类型 有林地 灌木林 草 水 耕 裸 裸 地 体 地 岩 土 建设用地 1993 面积( km2 ) 872. 19 3095. 00 1520. 97 486. 04 38. 29 4255. 37 704. 55 2085. 82 1043. 22 百分比( % ) 6. 19 21. 95 10. 79 3. 45 0. 27 30. 18 5. 00 14. 79 7. 40 2002 面积( km2 ) 1021. 65 2918. 86 1093. 58 645. 41 44. 87 4653. 40 773. 00 1940. 76 1009. 92 百分比( % ) 7. 25 20. 7 7. 76 4. 58 0. 32 33 5. 48 13. 76 7. 16 2009 面积( km2 ) 1328. 90 2529. 53 837. 25 719. 13 38. 80 5043. 57 1084. 66 1774. 63 744. 98 百分比( % ) 9. 42 17. 94 5. 94 5. 1 0. 28 35. 77 7. 69 12. 58 5. 28 2013 面积( km2 ) 1384. 35 2308. 29 998. 00 765. 73 75. 38 5434. 17 1067. 04 1482. 91 585. 58 百分比( % ) 9. 82 16. 37 7. 08 5. 43 0. 53 38. 54 7. 57 10. 51 4. 15
i =1
C i 为研究 A i 为研究区内第 i 级土地利用程度分级指数, 式中: L j 为某研究区土地利用程度综合指数 , i , n 。 区内第 级土地利用程度分级面积百分比 为土地利用程度分级数
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ห้องสมุดไป่ตู้





第 29 卷
土地利用程度变化量和变化率可定量地反映该区域土地利用的综合水平及变化趋势 : ΔL b - a = L b - L a = ( ∑A i × C ib - ∑A i × C ia )
第7 期 别的变化具有以下特点:
王冬辰等
近 20 年大同市土地利用 / 覆盖遥感变化分析
· 71·
表 2 四期遥感影像土地覆盖面积统计表 Table 2 Statistics of land cover areas according to four periods of remote sensing images
2
2. 1
结果与分析
土地利用 / 覆盖数量统计分析 对 4 期土地覆盖分类图进行统计, 计算出各地类的面积与百分比( 表 2 、 图 2) 。
图 1 多分类器集成分类结果图 Figure 1 Results of multi - classifier combination
由图 2 和表 2 可以看出, 研究区主要土地覆盖类型为有林地、 灌木林、 耕地和裸岩。20 年间, 土地类
[1 , 2 ]
, 也是自然过程与人文过程交叉最为密 土地利用 / 覆盖变化是国内外地理研究的前沿和热点问题 [3 ] 切的问题, 体现了具体的人地关系 。进行土地利用变化分析, 对于合理开发土地资源, 实现土地资源利 用的可持续发展, 改善区域生态环境, 都具有重要的意义。遥感因其速度快、 时间准、 周期短、 覆盖面大等 特点, 在土地利用 / 覆盖变化的研究中有着不可替代的作用 。目前遥感技术已经在土地利用 / 覆盖变化监 [4 , 5, 6 ] 。 测中取得了广泛的应用 [7 ] 位于黄土高原东北边缘的大同市是京津地区风沙的天然屏障 , 具有重要的生态地理意义 。 该地区 地处水蚀风蚀交错区, 区内水土流失严重, 地表生态环境差异大、 变化快, 所处的晋北风沙区作为京津三大 [8 ] 风沙源之一, 是导致我国北方地区沙尘暴天气的重要原因 。区内煤炭资源丰富, 露天煤矿较多, 剧烈的 人类活动使得该区域内土地利用 / 覆盖变化较大。自然与人为的双重因素, 造成了区内土地利用 / 覆盖变 , 。 , / 化频繁 直接影响了区域生态环境的明显变化 因此 有必要对其土地利用 覆盖状况进行变化分析。 [9 ] 目前国内有关大同地区的土地覆盖变化研究较少 。 李彩霞等 对大同市 1987 年和 2000 年两期 Landsat 影像解译, 结合景观格局动态分析方法, 分析动态变化及景观格局特征。 但所选数据时期较少、 时 间跨度过大, 无法体现 14 年中其间的土地变化情况。 自 2000 年以后少有对晋北地区土地覆盖变化的探 讨, 而 21 世纪之后该地区多次实施产业结构调整与生态修复政策 , 对该地区的土地覆盖变化产生了积极 影响。针对这一问题, 文中利用大同市最近 20 年共 4 期 Landsat 遥感影像, 综合多种土地利用变化模型, 对大同市土地利用 / 覆盖变化进行分析, 以期为该地区的土地资源可持续利用提供科学依据 。
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