导读:本文包含了土地利用与土地覆盖论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:土地利用,土地,遥感,植被,序列,叶城县,天山。
土地利用与土地覆盖论文文献综述
欧健滨,罗文斐,刘畅[1](2019)在《多源数据结合的高分一号土地利用/覆盖分类方法研究》一文中研究指出基于多时相的GF-1数据获取NDVI时序变化、NDWI和MNDVI等指数图像数据,辅以Landsat8卫星OLI影像和数字高程模型(DEM)数据,得到了不同地物在光谱、时相和形状等方面的特征;通过分析各种地物类型在这些特征上的差异和变化规律,总结出不同地物的特征提取规则,构建了一种基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法,并以广州市为实验区,运用该方法、最大似然法和最小距离法进行了土地利用/覆盖分类及其精度评价.结果显示:基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法的总体精度为85.86%(部分地物分类精度达到95%以上),与最大似然法及最小距离法相比,其总体精度分别提高了4.62%和12.24%,说明该方法能够更好地发挥GF-1遥感数据在土地利用/覆盖分类中的实际应用潜力,且有效提高了各种土地利用/覆盖地物类别的分类精度.(本文来源于《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期)
宁婷,杜世勋,荣月静,王伟,李超[2](2019)在《基于地表覆盖/土地利用数据的沁河源区生态保护红线边界处理》一文中研究指出边界处理是指借助地理信息系统软件,将生态保护红线从栅格形式的生态评估结果落实到具有明确边界的地块上,也称为红线的"落图"过程,是生态保护红线划定的重要流程,也是红线精准落地和有效管控的必要条件。本文以沁河源区为例,利用地理信息系统软件,基于地表覆盖、土地利用两种数据分别对生态功能极重要区红线进行落图。结果表明:两种数据均适用于红线边界处理,并且联合应用时处理结果更佳;沁河源区生态功能极重要区栅格面积为877.87 km~2,联合应用两种数据处理后的红线矢量面积为877.73 km~2,占研究区总面积的64.51%;研究结果可为生态功能重要区域生态保护红线边界的优化、调整提供参考。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年10期)
图尔荪阿依·如孜,阿里木江·卡斯木,米尔古丽·苏力坦[3](2019)在《干旱区叶城县土地利用/覆盖时空变化分析》一文中研究指出土地利用/覆盖变化研究是当今全球变化研究的热点之一。文章从干旱区叶城县2000、2005、2010、2015年4个时期的Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像数据中提取2000—2015年的叶城县土地利用变化信息,借助RS与GIS,采用土地利用动态变化、转移矩阵以及景观格局指数等方法得出研究区的土地利用变化及驱动力因素,探讨其变化规律。结果表明:(1)2000—2015年,研究区域的总面积为13032.88 km~2,土地利用/土地覆盖特征主要表现为交通用地、建设用地与绿地的面积一直保持增长趋势,而水域和未利用地的面积呈缩小趋势。(2)利用转移矩阵可知该区域城市建设用地面积主要来自于绿地和未利用地。(3)从破碎度来讲,未利用地、水域和绿地相较于交通用地和建设用地的程度要低,斑块密度减少,伴随景观异质性也降低。在人为因素和自然因素的作用下形成该区域15年的建设用地面积增加,水域面积减少。(本文来源于《新疆师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期)
侯婉,侯西勇[4](2019)在《全球海岸带多源土地利用/覆盖遥感分类产品一致性分析》一文中研究指出多源土地利用/覆盖分类产品是陆地表层过程研究不可或缺的重要基础数据,而其一致性分析则是产品应用的前提和基础。本文基于类型面积偏差、类型面积相关、误差矩阵和类型空间混淆等方法,从面积一致性和空间一致性两方面分析了5种土地利用/覆盖分类产品(MCD12Q1-2010、GlobCover2009、CCI-LC2010、FROM-GLC2010和GlobeLand30-2010)在全球海岸带区域的一致性。结果表明:①各产品土地利用/覆盖类型的空间分布总体上表现出较强的一致性,但在细节上存在大面积不一致现象;②各产品对全球海岸带土地利用/覆盖构成的描述基本一致,即以水体为主,林地和未利用地次之,耕地、草地和灌木地较少,湿地和人造地表相对最少,但在细节上存在面积偏差;③在产品组合中,MCD12Q1-2010/GlobCover2009的相关系数、总体精度和Kappa系数均最低,分别为0.8814、67.46%和0.5748,而GlobCover2009/CCI-LC2010的相关系数、总体精度和Kappa系数均最高,分别为0.9869、81.50%和0.7505;④5种产品两两对比,草地、灌木地和湿地的混淆程度最高,耕地和人造地表次之,林地和未利用地较低,水体最低;⑤全球海岸带有28.81%的土地具有较低的一致性,这些区域地类混淆现象较为严重,尤其是耕地、林地、草地、灌木地、湿地和未利用地之间的相互混淆对5种产品的一致性程度有直接影响。本文有望为海岸带研究在已有土地利用/覆盖数据源选择和使用等方面提供参考和建议。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2019年07期)
杨旭超,张军,李杰,劳洁英,吴志娟[5](2019)在《呈贡区近30年植被覆盖度时空变化特征与土地利用驱动》一文中研究指出以1990—2018年Landsat数据为基础,辅以像元二分法、小波分析、趋势分析、面向对象最近邻分类法等,探究呈贡区植被覆盖时空分布、趋势变化、空间波动特征及与土地利用关系。时间上,呈贡区FC呈缓慢增长态势,主要存在14,7 a共2个变化周期控制着FC在整个时间域内的变化特征。空间上,呈贡区整体呈现外围FC较高,并向中部区域递减的特征。区域高植被覆盖区域占71.92%,植被整体较好。植被改善面积占39.02%,退化面积占25.52%,改善区域主要位于呈贡东部山区。中部约占总面积2/3的区域为中高态势波动变化。FC较高和改善地区主要位于现呈贡区东部林地;高波动变化为中部耕地、裸地转为建设用地和林地区域。转换为林地主要由裸地、耕地和建设用地构成,其中裸地转换比例达25.94%;高达31.14%的建设用地及26.93%的耕地转换为裸地。(本文来源于《水土保持研究》期刊2019年04期)
李艳菊,丁建丽,张钧泳,武鹏飞[6](2019)在《2001—2015年天山北坡植被覆盖对干旱的响应——基于土地利用/土地覆盖分析》一文中研究指出天山北坡生态系统脆弱,易受干旱影响,全球变暖和不合理的人类活动加剧了干旱的影响,评估植被覆盖对干旱的响应,为改善生态环境和减轻干旱影响提供科学参考。基于MODIS-NDVI遥感数据以及气象数据,计算了2001—2015年天山北坡多尺度标准化降水蒸散发指数(SPEI)和植被覆盖度,总结出植被覆盖度与多尺度SPEI时空动态变化规律,从土地利用/土地覆盖(LUCC)的角度分析了植被覆盖度对气候干旱的响应。结果表明:(1)天山北坡绝大部分区域呈湿润状态,中部(石河子、呼图壁)、西北部(克拉玛依市)呈轻度干旱。3个月、6个月、12个月时间尺度SPEI均表现出干旱化增强的年际变化趋势;(2)天山北坡植被覆盖度整体上属中低覆盖,总体呈南高北低,天山山区、城市绿洲内部高的分布特点。2001—2015年天山北坡植被覆盖度变化总体呈下降趋势;(3)年尺度天山北坡植被覆盖度与SPEI整体呈正相关关系。不同土地利用/土地覆盖的植被覆盖度与12个月时间尺度SPEI(SPEI 12)的相关性不同,大小依次为:草地>未利用地>城乡用地>林地>水域>耕地;(4)季节尺度夏季和春季干旱对植被覆盖度的影响最明显,不同季节干旱对不同土地利用/土地覆盖植被覆盖度影响程度不同。(本文来源于《生态学报》期刊2019年17期)
陈可辛[7](2019)在《滇池流域土地利用/覆盖变化时空过程及其水环境效应研究》一文中研究指出土地是人类活动赖以生存的资源。近30年来,昆明市高速发展,城市不断向外扩张,大量林地、草地等转变为城建用地,自然裸土地面和植被覆盖地面减少,地表硬化严重,导致水循环系统中下渗水明显减少,对滇池流域水环境造成了极大破坏。同时工业废水和生活废水随地表径流和雨水冲刷进入滇池,使滇池水质从80年代的Ⅲ类水体退化为劣V类水体本文研究通过收集1999年~2013年间滇池水质数据,运用遥感和GIS等技术,分析了1999年~2013年间滇池流域内土地利用及其变化情况,探索了流域土地利用与滇池水质变化的时空过程,并在此基础上通过距离衰减函数和重力学模型定量讨论了不同土地利用类型与水质的相关关系。本文从土地利用/覆被变化转移趋势、空间特征以及转移动态率等视角,多角度分析滇池流域土地利用/覆被时空变化过程,通过统计分析,空间影响力分析,相关性分析等方法,定量分析了土地利用/覆被变化与滇池水质变化的相互作用过程,为未来昆明市建设和城市发展提供科学依据,研究主要结论如下:(1)通过多种土地利用提取方法对比,分层分类方法对滇池流域进行土地利用分类,结果表明该方法能得到较好的分类结果,总体精度达到91.83%,kappa系数为0.89,表明分类结果和真实地物有较高的一致性,能够应用该方法对流域土地进行连续时间序列的分类。(2)研究结果表明1999年~2013年以来耕地向草地、林地和城建用地转变较大,同时城建用地面积一直处于上升趋势,并且城建用地扩张幅度最高,达到94.3%的总增长率,耕地和未利用土地分别减少61.61%和61.01%。各类型土地扩张和减少都通过α=0.05检验。在研究的年份过程中发现昆明市逐渐形成以四个城区核心向周边辐射的发展格局。(3)尽管滇池水质在近10年有所提升,但是草海依然为劣V类水体,外海对比草海水质较好,这是由于草海靠近主城区,地表径流带来大量生活、工业废水引起的,滇池水质总体在波动中改善。(4)利用重力模型和距离衰减函数分析各土地利用类型以及各子流域的空间影响力,在距离和面积双重作用下,发现各类型土地在金汁河子流域、新河-运粮河子流域、梁王河子流域以及宝象河子流域都有较高的空间影响力,同时林地在盘龙江北子流域也有相对较高的空间影响力。(5)相关性检验发现在研究年份里滇池流域中各类土地利用方式产生的空间影响力均与滇池水质之间有显着的相关关系,在各种土地利用类型的复合作用下的水质指标受城建用地的影响程度最大,水温、生化需氧量、氨氮等都受城建用地的影响;耕地和草地对PH和生化需氧量有很强相关性;林地和草地对水质有促进作用,而耕地和城建用地则对水质有负面作用,且城建用地与水质负相关作用较强。(本文来源于《云南师范大学》期刊2019-05-23)
陆雨婷[8](2019)在《基于遥感时空融合的合肥市土地利用/土地覆盖变化分析与模拟》一文中研究指出随着城市化进程的不断加快,近年来合肥市经济得到了飞速的发展,随之而来的建设用地的不断扩张,耕地的大量减少,生态环境被破坏,土地利用的矛盾日益加剧,促使土地利用/土地覆盖(LULC)研究格外重要,而土地利用/土地覆盖预测不仅对分析土地覆盖变化至关重要,同时对指导合理的土地利用规划和管理具有重要意义。目前遥感技术已经广泛应用于土地利用/土地覆盖研究中,其大范围同步观测的特点可以满足土地利用/土地覆盖时空连续分析的要求。但是由于技术和预算限制引起的空间和时间分辨率之间的权衡,难以使用现有的遥感图像同时描述土地利用/土地覆盖预测中的空间异质性和时间变化。本文以安徽省合肥市为研究对象,利用时空融合(STF)获得高时空分辨率的夏季遥感影像。分析了合肥市过去30年间土地利用/土地覆盖的时空演变特征,探讨时空融合在土地利用/土地覆盖预测中的可行性,并对未来的土地利用/土地覆盖进行预测(2020年、2022年、2027年和2032年)。本文得出以下结果:(1)时空融合获得的数据适用于土地利用/土地覆盖预测,具有较高的可用性和有效性。本文分别从定量和定性二方面对比分析融合结果与真实数据,由结果分析可知,融合结果的物候、地物类型特征和空间分布与真实影像非常接近,且二者之间的平均绝对误差(AAD)较低,相关系数(R2)值较高,表明时空融合方法可以较好的捕获到反射率变化。我们进一步对比基于融合数据与真实数据的预测结果,发现他们的预测结果及其相似,且具有较高的精度。由此可以得出结论,时空融合获取的数据适用于土地利用/土地覆盖预测,具有较高的可用性和有效性。(2)高时间分辨率的遥感数据可以缩短预测过程中的年际间隔,获得特定年份的土地利用/土地覆盖预测结果,并且提高预测精度。确认时空融合方法在土地利用/土地覆盖预测中可行性后,获得高时间分辨率的夏季遥感数据,进而比较不同年际间隔下的土地利用/土地覆盖预测精度。本研究利用1987年、1997年、2002年、2007年、201 1年、2012年和2014年的土地利用/土地覆盖图用于预测2017年土地利用/土地覆盖图。由结果分析可知,3年、5年、10年和15年年际间隔预测结果的总体精度分别为90.48%、87.76%、85.10%和82.36%,Kappa系数分别为0.8200、0.7767、0.7185和0.6578。由此得出结论,时空融合方法可以缩短预测的年际间隔,提高土地利用/土地覆盖预测精度,进而得到特定年份的土地利用/土地覆盖数据,为未来生态环境保护和合理制定土地利用决策信息提供可靠依据。(3)合肥市土地利用动态演变特征分析。基于时空融合方法,获得1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年和2017年夏季Landsat数据用于分析土地利用/土地覆盖变化信息。1987-2017年耕地面积从77.83%下降到63.82%;建设用地面积从13.17%增加到27.47%;水域和植被的面积呈下降趋势,但总体而言,它们处于相对稳定的状态(水域面积从6.12%下降到6.03%,植被面积从2.88%下降到2.68%)。由于合肥市城市化进程的加剧,给自然景观带来一定的负面影响,合肥市需要加强生态文明建设与绿地、水资源的保护。(4)合肥市土地利用/土地覆盖预测结果分析。从1987-2032年土地利用/土地覆盖数据可以看出,耕地、水和植被面积分别减少33.14%、2.03%和16.36%,建设用地面积增加200.46%。2017-2020年建设用地年均增长率和耕地年均减少率达到峰值(建设用地面积平均每年增加3.18%,耕地面积平均每年减少8.00%)。城市扩张速度将在2017-2020年叁年间达到峰值,并将在2020年后放缓。未来叁年,协调土地利用和保护城市生态环境是一项重大挑战,特别是要制定合理的城市发展规划。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-05-01)
肖京格,乔彦友,王成波,夏昊,付东[9](2019)在《一种利用Landsat年度时序数据的土地覆盖分类方法》一文中研究指出针对大面积土地覆盖遥感分类中数据获取难度大、复杂度高、分类结果不够精确且易受季候变化影响等问题,提出了一种利用Landsat时间序列数据,生成年度时序特征,并结合特定算法(UniBagging)进行土地覆盖分类的方法(LandUTime)。该方法定义了一种基于时间序列数据的特征生成方式,根据时序数据特点,设计了一种基于特征子空间的集成分类算法。实现过程分为2个阶段,首先基于特定模型,在像元级别上对Landsat时间序列图像进行回归分析,生成模式特征,然后将所有特征整合成"特征块",根据特征子空间将基分类器集成到相互分离的集合中,最后通过加权投票的方法进行分类结果输出。实验结果与定量分析表明,与传统的特征提取及分类方法相比,该方法提高了分类精度,而且对高维数据具有鲁棒性;可以有效克服大面积土地覆盖分类中云遮掩、数据条带和物候变化等问题的影响,具有较高的准确性和实用性。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年02期)
夏栗,瞿跃辉,朱赛,盛孝前,姚辉[10](2019)在《衡阳盆地土地利用/覆盖变化及模拟》一文中研究指出以2003年、2013年两期森林资源二类调查小班数据以及2009年森林资源年度更新数据为基础,提取出衡阳盆地2003、2009、2013年叁期土地利用/覆盖数据,在IDRISI17.0软件支持下,利用提取出的矢量数据进行空间迭加运算,得出土地利用/覆盖类型空间转移矩阵,分析了2003—2013年间衡阳盆地土地利用/覆盖类型的面积变化和结构变化情况。现状结果显示:2003—2013年,衡阳盆地内草地、林地和未利用地面积均有下降,耕地、建设用地、园地和水域面积均有所增加。基于CA-Markov模型模拟出2023年土地利用/覆盖情景。模拟出2023年衡阳盆地的土地利用/覆盖情景,并依据数量Kappa系数、位置Kappa系数和标准Kappa系数检验模拟精度。模拟结果显示:2013—2023年间,衡阳盆地内的林地将向草地、耕地和水域转化,耕地则更多的转化为园地和未利用地,部分林地、耕地和水域将继续向建设用地转换。(本文来源于《湖南林业科技》期刊2019年02期)
土地利用与土地覆盖论文开题报告
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
边界处理是指借助地理信息系统软件,将生态保护红线从栅格形式的生态评估结果落实到具有明确边界的地块上,也称为红线的"落图"过程,是生态保护红线划定的重要流程,也是红线精准落地和有效管控的必要条件。本文以沁河源区为例,利用地理信息系统软件,基于地表覆盖、土地利用两种数据分别对生态功能极重要区红线进行落图。结果表明:两种数据均适用于红线边界处理,并且联合应用时处理结果更佳;沁河源区生态功能极重要区栅格面积为877.87 km~2,联合应用两种数据处理后的红线矢量面积为877.73 km~2,占研究区总面积的64.51%;研究结果可为生态功能重要区域生态保护红线边界的优化、调整提供参考。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
土地利用与土地覆盖论文参考文献
[1].欧健滨,罗文斐,刘畅.多源数据结合的高分一号土地利用/覆盖分类方法研究[J].华南师范大学学报(自然科学版).2019
[2].宁婷,杜世勋,荣月静,王伟,李超.基于地表覆盖/土地利用数据的沁河源区生态保护红线边界处理[J].测绘通报.2019
[3].图尔荪阿依·如孜,阿里木江·卡斯木,米尔古丽·苏力坦.干旱区叶城县土地利用/覆盖时空变化分析[J].新疆师范大学学报(自然科学版).2019
[4].侯婉,侯西勇.全球海岸带多源土地利用/覆盖遥感分类产品一致性分析[J].地球信息科学学报.2019
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[7].陈可辛.滇池流域土地利用/覆盖变化时空过程及其水环境效应研究[D].云南师范大学.2019
[8].陆雨婷.基于遥感时空融合的合肥市土地利用/土地覆盖变化分析与模拟[D].安徽大学.2019
[9].肖京格,乔彦友,王成波,夏昊,付东.一种利用Landsat年度时序数据的土地覆盖分类方法[J].遥感信息.2019
[10].夏栗,瞿跃辉,朱赛,盛孝前,姚辉.衡阳盆地土地利用/覆盖变化及模拟[J].湖南林业科技.2019