莆田市土地利用格局的地形梯度特征变化及尺度效应

以莆田市1995年、2005年和2015年3期遥感影像和高程数据(DEM)为数据源,借助RS和GIS技术,运用地形位指数、土地利用类型分布指数和景观格局指数,对莆田市1995—2015年间土地利用格局在地形梯度上的分布特征、变化历程及空间尺度效应进行了系统分析。结果表明:(1)林地主要分布在高地形位区域,建设用地与水体主要分布在低地形位区域,农用地与裸露地主要分布在低、中地形位区域。(2)1995—2015年间,建设用地与农用地的主要分布区域逐步向较高的地形位区域扩张;林地与水体的优势分布区段并未发生变化。(3)尺度效应研究表明香农多样性指数、香农均匀度指数和蔓延度指数等在不同地形位上均不具尺度效应;斑块密度、景观形状指数和面积加权分维指数在不同地形位上均随尺度增加而减小。     

基于马尔柯夫模型的南宁市土地利用变化预测

根据1995~2000年南宁市土地利用变更数据,计算得到南宁市全市土地利用结构的转移概率矩阵,运用Markov理论,模拟并检验2000年全市的土地利用结构,模拟值与实际值基本吻合,说明运用Markov理论预测南宁市的土地利用结构是可行的。在此基础上对南宁市2005、2010、2015和2020年的土地利用结构变化作预测。结果表明,在未来20年内,南宁市的农用地面积有所减少,园地增幅较大,林地面积减少;建设用地增长较快;未利用地减少,土地利用率提高。     

基于Logistic-CA-Markov模型的福州市 土地利用演变与模拟

基于福州市1995年、2005年和2015年3期Landsat影像解译数据以及地形和社会经济统计数据,利用Logistic-CA-Markov耦合模型探讨该地区土地利用变化及其与各驱动力因子之间的定量关系,并对福州市未来土地利用结构进行模拟预测。结果表明：（1）1995—2015年除建设用地持续增加外,其他4类用地均呈现减少趋势;建设用地的增加主要来源于林地和农地。（2）在Logistic回归分析中,林地转变主要受海拔高度因素影响,农地和水体转变主要受用地距离因素影响,建设用地和未利用土地主要受社会经济因素影响。（3）通过验证Logistic-CA-Markov模型具有较高的模拟精度。结果显示,2025年福州市建设用地和水体增加,林地、农地和未利用土地减少,其中1995—2025年建设用地增长速度最快,而未利用土地减少速度最快。     

基于GIS和Markov的黄龙山天然林区地类变化

以黄龙山林区为研究对象,以其1986、1997、2006年森林资源二类调查资料为数据源,运用GIS空间分析模型、土地利用动态度模型对该林区三期地类面积变化及水平空间格局特征进行了分析,并运用马尔可夫(Markov)模型对2015年地类分布状况进行了预测。结果表明:研究区地类结构以阔叶林和针叶林为主;1986—1997年间,针叶林、阔叶林、农田等面积增加,荒地剧烈减少,反映出该区域天然更新、人工抚育和植树造林以及垦荒造田的发展过程;1997—2006年间,退耕还工程的实施,使农田和荒地减少,阔叶林和灌木林地,特别是针叶林的大幅增加,主要变化趋势为其他土地利用类型转向有林地和灌木林地,土地利用类型向着更加理想的方向转移。Markov模型模拟结果表明,今后9 a内阔叶林面积将会由增加转为减少,针叶林面积和针阔混交林面积有所增加,这一结果将在2015年地类变化调查中进行验证。     

基于RS与GIS的城市化过程中农业用地景观格局变化研究

利用1988、1997和2002年3期的TM遥感影像数据和地理信息系统（GIS）技术得到广州市白云区农业用地景观变化图,计算各时期农业用地景观格局指数．通过比较分析,发现1988～2002年白云区农业用地景观面积急剧萎缩,主要向水体、城镇用地和开发用地转移,农业用地景观的斑块数、破碎度、分离度、形状指数趋于升高,斑块的平均面积和周长不断减少．采用逐步回归法对影响农业用地景观变化的内在因素进行了分析,结果表明农业用地景观类型的转化主要与高程、坡度、距城市中心距离、距城镇用地距离、距林地距离有关,其中以高程、距城镇用地距离、距城市中心距离影响最甚．     

快速城镇化过程中的小区域土地利用变化及其驱动力分析——以杭州市千岛湖镇为例

在分析1993—2004年千岛湖镇土地利用变化特征和驱动力的基础上,揭示了千岛湖镇土地利用的时空分异特征。结果表明,土地利用变化以城镇及工矿用地的输入和林地的输出为主要特点;耕地、林地、未利用地和其他未利用地的转出面积超过转入面积,而园地、其他农用地、交通用地、水利设施用地和城镇及工矿用地则相反;自然因素、城镇化、农业结构调整、比较经济利益、交通条件和政策因素是引起其土地利用变化的主要驱动力因子,距一级干道的距离是最重要的自然驱动因子。     

抚河中上游流域景观格局演变研究

以3期Landsat TM/OLI影像为数据源,借助ArcGIS等软件分析了抚河中上游景观的总体构成变化及景观类型的转化特征,运用景观格局指数法研究了抚河中上游景观格局的变化规律,结果表明:2001～2017年,抚河流域中上游的建设用地和其他用地景观面积呈增加趋势,林地、农用地和水域景观面积持续减少,草地、滩地景观面积呈先减后增的趋势,但研究期内面积仍减少;景观的转化主要是农用地和建设用地、林地和建设用地、农用地和林地之间的转化,以农用地和林地的转出,建设用地的转入为主;林地景观始终是抚河中上游流域的优势景观,农用地次之,且分布较为集中;建设用地景观优势度不断上升且趋于集中分布。抚河中上游流域整体景观破碎化程度增加,异质性增大,景观类型不断丰富,趋于均衡化发展。     

抚河中上游流域景观格局演变研究

以3期Landsat TM/OLI影像为数据源,借助ArcGIS等软件分析了抚河中上游景观的总体构成变化及景观类型的转化特征,运用景观格局指数法研究了抚河中上游景观格局的变化规律,结果表明:2001～2017年,抚河流域中上游的建设用地和其他用地景观面积呈增加趋势,林地、农用地和水域景观面积持续减少,草地、滩地景观面积呈先减后增的趋势,但研究期内面积仍减少;景观的转化主要是农用地和建设用地、林地和建设用地、农用地和林地之间的转化,以农用地和林地的转出,建设用地的转入为主;林地景观始终是抚河中上游流域的优势景观,农用地次之,且分布较为集中;建设用地景观优势度不断上升且趋于集中分布。抚河中上游流域整体景观破碎化程度增加,异质性增大,景观类型不断丰富,趋于均衡化发展。     

基于GIS-Logistic耦合模型的广河县土地利用变化及其驱动因素分析

【目的】探究甘肃省广河县土地利用演变规律和驱动机制.【方法】基于GIS平台,运用土地利用转移矩阵模型、二元Logistic回归模型和ROC诊断曲线,研究了2009-2014年广河县土地利用类型分布及其变化的特征,分析了影响耕地、林地、草地、建设用地、水域和未利用地分布的关键影响因素.【结果】2009-2014年间,广河县耕地、草地、林地面积有所减少,建设用地面积增加,其中耕地向建设用地转移的面积占总转移量的51.14%,草地向耕地转移的面积占总转移量的33.17%.通过ROC检验得到各种土地类型的拟合度分别为:耕地0.645,林地0.717,草地0.797,建设用地0.954,水域0.942,未利用地0.978,拟和结果较满意.【结论】广河县以耕地与草地为主,呈西南耕东北草分布.2009-2014年间,呈现各土地利用类型向建设用地转移的趋势,其中耕地是建设用地主要转入源,草地是耕地主要补给源.影响耕地分布的关键因素是坡度、高程和人口密度;影响林地分布的关键因素是地形位、坡度和人均纯收入;影响草地分布的关键因素是地形位;影响建设用地分布的关键因素是距村庄距离;影响水域分布的关键因素是高程;影响未利用地分布的关键因素是地形位、高程、人均纯收入、距建制镇的距离和距采矿用地的距离.     

基于CA-Markov模型的巴南区土地利用变化模拟预测研究

土地利用/覆被变化的模拟预测研究对于探索土地利用变化的规律与方向,实现区域可持续发展具有十分重要的意义.该研究以重庆市典型的城乡二元结构巴南区为例,将2005年、2010年、2015年TM影像解译数据作为数据源,在对巴南区土地利用现状进行分析的基础上,构建了CA-Markov模型模拟预测巴南区未来土地利用的变化情况.结果表明:(1)对2015年土地利用模拟结果与实际土地利用现状交叉验证,Kappa系数为0.9145,表明CA-Markov模型进行土地利用格局模拟可行;(2)2005—2015年间,巴南区土地利用类型面积总体上呈现出耕地和林地不断减少,建设用地持续增加,草地和水域变化不明显的变化趋势,究其原因是巴南区近年来城市扩建占用了部分耕地和林地;(3)预测结果显示,2015—2035年间巴南区建设用地面积变化最为明显,将由94.54km2增加到481.75km2,耕地和林地面积依然在持续减少.因此,应严格控制建设用地占用耕地和林地,尽量改造老城区以及提高土地利用集约度来缓解日益加剧的土地压力.     

基于Landsat影像的土地利用/覆盖变化研究——以吉林省汪清县为例

基于Landsat TM/OLI_TIRS 遥感影像数据,以汪清县为研究区域,利用RS和GIS技术,通过土地利用动态度模型、土地利用转移模型,以2004年为时间节点,分析1994-2014年间汪清县的土地利用/覆盖变化状况,利用灰色关联度模型对该变化的驱动力进行分析。结果表明,2004年以前,综合土地利用动态度为0.62%,空间变化差异明显,2004年后综合土地利用动态度降为0.56%,但空间变化差异逐步扩大,总体变化趋势放缓。1994-2014年间,林地面积总体减少,但2004年后呈增长趋势,变化程度较高的有裸地、草地及居民用地,每种土地类型都有不同数量的相互转化。驱动力分析表明,汪清县土地利用和覆盖变化是人口、经济等因子综合驱动的结果,不同土地类型变化的最主要的驱动因子有所差异。     

基于CLUE-S的香溪河土地利用变化预测与总磷污染负荷分析

本研究旨在比较不同土地利用数量预测方法的适用性,并结合空间分布预测模型对香溪河流域未来的土地利用进行预测,以期为该区域的土地利用规划提供决策支持,有效控制总磷污染负荷的产生。结合土地利用数量预测的3种算法(线性外推法、马尔科夫链模型以及遗传算法)与空间预测模型CLUE-S(Conversion of land use and its effect at small regional extent),对流域内的土地利用变化进行预测,通过输出系数法对流域内的总磷污染负荷进行估算。结果表明,基于线性外推与马尔科夫链两种无约束预测模型,2020年流域内林地面积将比2010年减少约1%,绝大多数林地转变为水田与旱地,且大多发生在流域中部坡度较平缓区域。而基于存在自然社会经济约束条件的遗传算法优化情景下,水田面积减少1060 hm2、旱地面积减少3370 hm2,其面积主要转化为林地,且大多发生在流域高海拔、较陡峭的北部区域。基于输出系数法分析得到的流域内总磷污染负荷在线性外推与马尔科夫链预测情景下相比于2010年均有所增加,分别增加11 000 kg和8000 kg,而在遗传算法情景下,总磷负荷相比于2010年减少约24 000kg。空间分布上,在线性外推与马尔科夫链情景下增加的负荷主要位于流域中部区域,而在遗传算法情景下流域北部区域总磷负荷减少量最为明显。研究结果表明,遗传算法在土地利用优化预测方面表现优异,结合CLUE-S模型,可以对未来土地利用规划起到一定的支持作用,有效控制非点源污染负荷的产生。     

基于RS/GIS岩溶区的土地利用/覆被变化及驱动力分析:以贵州省息烽县为例

为喀斯特地区土地资源的合理开发利用提供科学依据,以促进喀斯特地区生态环境和经济的可持续发展,以贵州省息烽县为研究对象,利用遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术获得2000—2015年土地利用/覆被的现状、动态度、土地利用/覆被类型转移矩阵等数据,结合经济、人口等统计数据进行土地利用/覆被变化及驱动力分析。结果表明:2000—2015年,息烽县草地、建设用地和林地面积保持持续上升,耕地和裸岩地面积持续下降,水域和园地面积先减少后略有增加,且转移面积一直很小;耕地主要转向建设用地、草地和林地,裸岩地转向草地;息烽县土地利用/覆被变化强度处于中等水平。人口增长、城镇化、经济发展和政策的共同推动作用是研究区土地利用/覆被变化的主导因素。提出了喀斯特地区土地可持续发展的建议。     

基于CLUE-S模型的别拉洪河流域土地利用变化模拟

以别拉洪河流域为研究区,根据3期(1986年、2000年和2005年)土地利用数据,结合道路、河流、居民点、湖泊、沟渠、海拔、坡度、坡向、人口等驱动因子,运用Logistic逐步回归分析,筛选出具有决定作用的驱动因子,然后构建了模拟别拉洪河流域土地利用变化的CLUE-S模型,动态模拟了该流域土地利用变化的时空模式。结果表明,人口密度、坡度和海拔是影响土地利用空间分布的重要因素。经检验,CLUE-S模型模拟取得了较为理想的结果,在基本单元(300 m×300 m栅格)的水平上,模型对研究区2000年和2005年土地利用分布格局模拟的总体精度分别达到78.45%、90.93%,Kappa指数分别为0.74、0.89。这说明模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力。     

基于RS与GIS支持下的定边县土地利用变化分析与发展趋势研究

利用遥感和地理信息系统方法,计算出了定边县1986～2000年土地利用类型转移概率矩阵,初步分析了土地利用的数量变化和各类型间的转化特征,并利用马尔可夫链模型(Markov Chain Model)对今后数年(2015、2030年)土地利用动态变化的趋势进行了定量预测研究。结果表明:2000～2030年,定边县耕地、草地年变化率下降,未利用土地和水域的年变化率基本持平,建设用地增加1354.58hm2,年变化率为0.83%,增加趋势显著。定边县土地利用类型之间发生了较为复杂的变化,土地利用向良性化发展,少量草地又有沙化趋势。随着人口增加和经济的发展,建设用地增加趋势显著。     

大余县土地利用空间格局变化分析

利用遥感技术与G IS技术,对遥感解译得到的大余县1990、2000年2期土地利用数据,在空间图形库系统支持下,从数量及空间变化两个方面对其进行分析,以及通过景观空间格局特征指标、空间转化类型及强度等,分析该区土地利用空间格局变化。结果表明：研究时段内,耕地、林地和水域面积减少,草地和城乡建设用地面积增加;景观多样性指数、破碎度指数和斑块伸长指数上升,同期景观优势度指数和均匀度指数下降;土地利用空间变化内在过程基本以耕地、林地、草地、水域、建设用地间相互转化为主导。     

岩溶槽谷区撂荒耕地空间分异特征及其驱动因子

以地处岩溶槽谷区的贵州省铜仁市碧江区和万山区为研究区,以2017年土地利用变更调查数据库和2019年高分遥感影像为基础,经目视解译和野外实地调查获取撂荒耕地数据,运用热点分析揭示撂荒耕地的空间分异特征,并采用二分类Logistic回归模型分析撂荒耕地的驱动因子。结果表明:研究区耕地总体撂荒率为17.32%,旱地撂荒率比水田高,分别为23.54%和9.52%。撂荒水田的极热点区分布于西南部和东北部的城乡结合部乡镇,冷点区空间分布规律不明显;撂荒旱地的极热点区分布于西部和东北部的城乡结合部乡镇,极冷点区和冷点区主要分布于东部乡镇。水田和旱地撂荒的驱动因子大致相同,但主次有所差异。水田撂荒的驱动因子从高到低依次为地块面积>距聚落距离>坡度>灌溉距离>交通距离>高程>地块形状指数,旱地撂荒的驱动因子从高到低依次为距聚落距离>地块面积>坡度>灌溉距离>高程>交通距离>地块形状指数。总体而言,岩溶槽谷区耕地撂荒的主要驱动因子是距聚落距离,说明劳动力析出、农村空心化是影响耕地撂荒的主要原因。同时,地块面积、坡度、灌溉距离等也与耕地撂荒密切相关。     

浙江省耕地利用转型时空演变特征分析

基于浙江省2000、2010、2020年3期土地利用数据,构建涉及耕地利用转型的图谱分析模型,利用ArcGIS 10.6软件揭示浙江省耕地利用转型的时空演变特征。结果表明,浙江省耕地利用转型以林地占补和向建设用地转出为主,空间上由杭嘉湖平原、杭绍甬地区、甬温沿海经济带向浙中盆地丘陵区呈“C”型集聚,“东占西补”特征明显;耕地利用转型数量和空间分离度增加,耕地面积“占大于补”,但占补缺口正在缩小;耕地利用转型以后期变化型(即变化发生在2010—2020年)为主,林地是耕地补充的主要来源,建设用地占用耕地问题严重。基于此,建议持续盘活存量、带动增量、应对变量,推动山水林田湖草系统治理逻辑下的耕地资源优化配置和土地利用空间正义,实现耕地补充和建设用地保障“双向平衡”,生态保护、粮食安全、发展空间“三位一体”。