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.     

基于元胞自动机模型的耕地规划模拟研究

【目的】为研究耕地利用合理规划管理、生态旅游开发、经济发展提供合理依据。【方法】以云南省寻甸县为研究对象,基于ArcGIS平台,利用Python语言,结合元胞自动机模型(cellular automata,CA),从耕地规划的适宜性、限制性、竞争性3个角度出发,开发了基于元胞自动机模型的耕地规划模拟工具。利用云南省寻甸县2010和2015年土地利用现状数据,模拟出寻甸县2020年耕地指标控制下的耕地规划图。【结果】寻甸县2020年耕地面积为63 277 hm~2,比2010年多了8277 hm~2,未成林造林地、滩涂、村庄等其他地类转换为耕地的总面积为30 598 hm~2。新增耕地在空间上避让生态林地、草地等限制区,并以耕地地力评价为重要转换依据,具有稳定性。耕地规划模拟的Kappa系数为96%,模拟精度极佳。【结论】该方法模拟精度高,可用于解决耕地红线划定、耕地规划方案中的耕地不稳定性问题。     

1986—2015年滇西北地区土地利用类型时空动态研究

基于1986年、1995年、2005年3期土地利用数据和2015年的Landsat 8 OLI数据,利用土地利用类型结构变化、分形理论和景观格局指数,分析滇西北地区30 a来土地利用类型的时空变化特征。结果表明:1986—2015年研究区土地利用均是林地占绝对优势,其比例均在64%以上,城乡工矿用地面积最小,面积比例均不足1%,水域除外,其他土地利用类型动态度均呈上升趋势,城乡工矿用地变化最大;土地利用类型转换主要存在于林地—草地—耕地三者之间,2005—2015年间,三者间转换面积达到最大;各土地利用类型分形特征表现为林地、草地、城乡居住工矿用地和未利用土地的斑块形状趋于稳定,而耕地和水域趋于活跃状态;研究区各土地利用类型变化较复杂,景观总体破碎化加剧,连通度增强。     

安宁河流域土地利用地形梯度分异及其转型驱动因素

【目的】研究安宁河流域土地利用的时空演变、地形梯度分异特征及其转型的驱动因素，为区域土地利用规划及土地资源管理提供理论依据。【方法】选取海拔、坡度和地形起伏度3个地形特征，基于土地利用、自然环境和社会经济数据，借助CA-Markov模型、PLUS模型和地形分布指数等方法，分析2000—2020年安宁河流域土地利用时空演变特征、驱动机制和地形梯度分异，并进行2030年未来情景模拟。【结果】2000—2020年，安宁河流域土地利用以林地和耕地为主，二者分别占61.74%和24.86%以上；其次为草地和建设用地，分别占8.40%和1.02%以上；水域和未利用地面积较少，占比均低于1.13%。2000—2020年林地和建设用地迅速增长，其余地类不同程度减少，耕地、林地和草地与其他地类转化强烈。2020—2030年建设用地和林地有缩减趋势，其余地类呈增长趋势。耕地、建设用地和水域集中在地形起伏较小的低中海拔河谷地带，林地、草地和未利用地集中于地形起伏较大的中高海拔山区。海拔、坡度和人口密度是影响耕地、林地和未利用地变化的主要驱动因素，GDP、距水域和高速公路距离为草地、水域和建设用地变化的主要驱...     

基于GIS和CA-Markov模型的库伦旗土地利用变化分析

以内蒙古通辽市库伦旗2009年Langsat-TM、2016年Landsat-ETM遥感影像为数据源,利用GIS软件解译提取该时期的土地利用现状数据,分析2009~2016年土地利用结构变化和转移特征,在此基础上借助CA-Markov模型,以2009~2016年土地利用转移概率矩阵为转移条件,构建土地利用适宜性图集,预测2016~2020年土地利用变化趋势。结果表明,2009~2016年,库伦旗土地利用变化明显,耕地和未利用地面积大量增加,主要来自草地和林地的转化。2016~2020年,库伦旗耕地和未利用地面积呈持续增加趋势,建设用地增长缓慢,草地、林地、水域面积呈减少趋势。需要优化调整土地利用结构,加强草地和林地保护,加大未利用地整治力度,促进区域生态环境可持续发展。     

基于GIS和RS的喀斯特水源地景观格局动态变化研究——以大春河小流域为例

【目的】研究大春河流域土地利用类型的构成及其变化,为该区域优化水源地保护提供指导。【方法】采用GIS和RS技术处理2007年和2015年大春河流域的Landsat TM遥感影像,运用Fragstats 4.2计算景观格局指数并对研究区的景观要素构成、格局和转化特征进行定量分析。【结果】1大春河水源地流域面积17.44 km2,2007年和2015年主要土地利用类型为林地(27.85%;36.68%)、耕地(29.05%;26.59%)和灌草地(28.39%;24.71%);22007年和2015年,大春河流域土地利用类型转化总面积为6.18 km2,变化最大土地利用类型为林地;3与2007年相比,2015年林地斑块的密度、边界和形状指数均减小,聚集度指数增大;42015年人工表面(道路、建筑用地)面积与2007年相比明显增加。【结论】大春河水源地景观格局变化显著,主要表现为林地和人工表面的变化。     

成都郊区农业乡镇的土地利用变化特征分析

【目的】定量分析成都郊区农业乡镇土地利用变化特征，对产业结构调整优化意义重大。 【方法】文章选择以农业为主导的乡镇，建立浅丘、平坝不同地形的土地利用现状调查样区各 2 个，通过 2013 年和 2018 年分辨率优于 1 m 的高分辨率遥感影像获取土地利用类型信息，计 算土地利用类型转移矩阵，分析该区土地利用时空变化特征。【结果】（1）2013—2018 年该地 区农业用地结构发生明显变化，园地、设施大棚和坑塘水面等占比上升，耕地和林地占比下 降。（2）主要土地利用类型转移为耕地转出与园地转入，其中耕地主要转为园地、设施大棚和 建设用地，分别占转出面积的 64.1%、15.3% 和 12.5%；园地主要来源于耕地和林地，分别占 转入面积的 83.2% 和 11.5%。（3）浅丘、平坝不同地形农区发展的主导产业不同，显著影响农 业土地利用类型转化，浅丘区以耕地和林地转为园地为主，平坝区以耕地转为设施大棚和果 园为主。【结论】成都郊区农业乡镇的农业产业类型、规模化趋势改变了该地区农业土地利 用格局、提高了土地集约化水平，研究结果可为农业产业结构优化调整、乡村振兴提供参考。     

2种常用的全球土地利用/覆被历史数据集在中国区域的精度评价

【目的】分析全球土地利用/覆被历史数据集在中国区域的精度。【方法】分别搜集耕地、草地的统计资料和空间数据以及林地的统计资料,采用升尺度方法对耕地和草地的空间数据进行处理,分析全球土地利用/覆被历史数据集SAGE和HYDE 3.1与我国统计资料中耕地、林地和草地面积的差异。【结果】SAGE数据集中耕地、草地和林地面积与我国统计数据相差较大,HYDE 3.1数据集中耕地和草地面积与我国统计数据虽然相近,但其反映的耕地和草地面积变化趋势以及空间分布与我国实际情况存在较大差距。【结论】鉴于全球土地利用/覆被历史数据集SAGE和HYDE 3.1在我国的精度较低,因此有必要依据国内的历史统计资料,重建一套适用于中国的高精度土地利用数据集,以服务于我国气候变化研究。     

基于CA-Markov模型的黄河流域土地利用模拟预测研究

【目的】分析黄河流域现有的土地利用数据，揭示黄河流域未来30年土地利用时空格局的演变趋势。【方法】基于黄河流域1980，1990，2000，2010和2015年5期土地利用数据，采用元胞自动机-马尔可夫模型（CA-Markov）对2000和2010年的土地利用格局进行模拟，在满足精度要求的基础上，对2020，2030，2040和2050年的土地利用变化情景进行预测，并借助GIS空间分析功能，剖析黄河流域2020－2050年的土地利用时空格局演变趋势。【结果】基于CA-Markov模型的黄河流域2000和2010年土地利用模拟误差均小于10%，Kappa指数高达0.872 8和0.897 0，证实了CA-Markov模型在黄河流域土地利用模拟上的可行性及精度的可靠性；未来30年间，黄河流域主要土地利用类型为耕地、林地和草地；耕地和草地将减少约10%，林地将增加约5%，建设用地将增加约150%，且主要集中于宁蒙河段以及中下游地区。【结论】CA-Markov模型可较好地模拟预测黄河流域土地利用的时空演变格局，模拟结果可为黄河流域未来土地利用规划和管理及生态修复提供科学依据。     

2010—2020年喀什地区土地利用与覆被变化特征

采用喀什地区2010、2015和2020年Landsat-TM影像数据,结合GIS技术及植被覆盖度计算方法,分析2010—2020年喀什地区土地利用变化与植被覆盖度变化特征。结果表明,2010—2020年喀什地区土地利用格局主要表现为耕地和林地面积的持续增加以及草地和未利用地面积的不断减少;分析土地类型之间的相互转化发现,区域内土地转化以耕地、林地和草地的变化尤为突出,草地面积明显减少的主要原因是向林地、耕地和未利用地发生转化,林地面积的增加主要源于未利用地、耕地和草地的转化;2010—2020年喀什地区植被覆盖度总体变化幅度较小且主要以中低覆盖度为主。