基于综合多尺度特征决策树模型的土地利用变化分析

针对当前土地利用变化模型研究中较少考虑多尺度融合的问题,尝试构建综合空间多尺度特征的决策树模型(decision tree model,DTM),并与典型数据挖掘方法模拟效果进行对比。选取1995年、2000年和2005年的南京市土地利用现状为数据源,并以1995年和2000年两期数据为训练样本,以空间剖分的土地利用单位(9.5km2大小的格网单元)为模拟单元,构建综合模拟单元内部特征、邻域特征和全局特征的空间多尺度DTM,利用此模型对2000-2005年南京市土地利用变化进行模拟与分析,同时将该模型与朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)、BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行模拟精度的对比。结果表明:DTM模拟精度为88.97%,高于NB、BPNN和SVM模型的模拟精度(分别为84.44%、87.13%和83.46%)。本文提出的综合多尺度特征的DTM具有与典型数据挖掘方法相类似或更好的精度,而且还具有运算效率高、可解释性强以及简单易扩展等突出特点,有利于LUCC模型的异地复用和决策支持。     

基于CLUE-S和Dinamica EGO模型的土地利用变化及驱动力分析

为了探究中国土地利用变化驱动机制和未来土地利用状况,该文利用中国科学院资源环境科学数据库中的2000年和2005年土地利用数据,结合区域土地利用变化与影响模型CLUE-S(the conversion of land use and its effects at small regional extent)和面向地理过程动态环境模型Dinamica EGO(environment for geoprocessing objects)模拟2000-2020年中国土地利用状况,并借助于Logistic回归结果和贝叶斯估计结果,探讨了中国2000-2005年土地利用适宜性和土地利用变化的驱动力空间特征。以2005年土地利用数据对模拟结果进行验证表明,CLUE-S模型和Dinamica EGO模型在LUCC预测上与实际结果一致性较好,并且CLUE-S模型在预测总体精度上优于Dinamica EGO模型。但在土地利用变化类型的数量预测上,Dinamica EGO模型的Markov过程可以准确预测,并且Dinamica EGO模拟的土地利用变化在空间分布上与经验结果较一致。从2020年中国土地利用预测结果来看,耕地、林地、水域和建设用地将会增加,草地会出现大面积的缩减,未利用地在CLUE-S模型预测中出现增加,而在Dinamica EGO模型中减少。该文可为国土资源规划和耕地资源保护政策的制定提供科学依据。     

基于区间优化模型的土地利用结构弹性区间测算

土地利用规划忽视未来不确定性,而令规划束缚过紧,导致规划失效。虽然目前规划编制规程与规划理论界较重视规划弹性研究,而对弹性空间大小一直未有科学测算,于是该文基于区间优化模型计量土地利用结构弹性区间,以为土地规划中弹性空间大小划定提供参考借鉴。该文首先介绍区间优化模型的一般概况与用到的标准形式,以及模型中区间数大小确定的根据;其次以江苏扬州为例计算最好最优值与最差最优值对应的土地利用结构区间,以该区间为基础用计算机程序求取当区间中有效向量的密度达一定要求时的土地利用结构弹性区间。结果表明,2020年扬州土地利用最好最优值是1.72×108万元,最差最优值是6.77×107万元。不同土地类型中,对不确定性承纳贡献最大的是水域、林地、交通水利用地,而最小是未利用地。不同用地中对不确定因素变化敏感性最大的是林地、交通水利用地,而敏感性最小是耕地。该研究成果为土地利用规划中不同用地弹性空间大小划定提供了理论支撑与科学方法。     

基于熵权TOPSIS模型的土地利用绩效评价及关联分析

为深入了解区域土地利用的综合效果和发展能力,把握土地资源利用的发展方向,该文从经济效益、社会效应和生态安全3个方面选取了16个指标构建了土地利用绩效评价框架,采用基于熵权的TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)模型,评价了北京市顺义区在1996-2010年的土地利用绩效状态,并运用灰色关联方法分析了影响土地利用绩效的重点因素。研究结果:1996-2000年,顺义区处于向工业化转变的过程中,土地利用综合绩效变化稳定并表现出略微下降的趋势;2001-2010年,在城镇化和新型工业化的推动下,土地利用综合绩效快速上升,并保持良好的增长态势。土地利用经济绩效在1996-2002年上升缓慢,自2003年开始大幅度提升;土地社会绩效在1996-2000年变化相对稳定,之后呈现整体上升趋势;土地生态绩效在1996-2000年变化平稳,2000-2005年表现为急速下降,之后有所起伏,至研究期末开始抬升。土地利用绩效变化较好地印证了3个"五年"计划下的土地利用重点,表明各个阶段的土地利用政策得到了有效地执行。土地利用社会效应与生态安全因素对土地利用整体质量的影响更加显著,而工业发展对经济绩效的推动作用明显,导致人均土地资源享有水平迅速变化的城镇化因素,成为反映土地利用社会效应的重点,生态用地则成为影响土地利用生态安全绩效变化的主导因素。     

基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

８０年代以来，人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的应用不断向广度和深度发展．用不同空间分辨率的ＴＭ和ＩＲＳ遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达９５％，比用多层感知器神经网络对ＴＭ图像进行分类（分类精度达７３％）效果要好．     

基于Markov-DLS模型的江西省多情景下土地利用时空演变分析

[目的]研究不同情景下未来土地利用结构数量和空间格局变化特征,为实现区域国土空间格局优化和生态环境保护提供决策参考.[方法]基于Markov-DLS模型,在土地利用转移参数设置过程引入土地利用生产、生活和生态功能评价结果,分析江西省2030年均衡发展情景、粮食安全情景和生态优先情景下国土空间结构和格局变化特征.[结果]...     

Markov和灰色模型在土地利用预测中的应用

马尔柯夫和灰色模型都适用于土地利用变化预测，根据同一套土地利用数据分别用两种模型预测．将所得结果相互验证、对比分析，提高预测可信度。以江西省新建县为例．两种预测方法的预测结果都表明，若继续保持1996-2000年的变化速度．耕地和未利用地将持续减少，林地和建设用地呈增长趋势，而草地和水域相对较稳定，草地有下降趋势，水域呈缓慢上升趋向。预测结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据，研究方法为土地利用变化预测研究提供一种思路。     

基于PSR模型的区域土地利用可持续水平测度

[目的]研究广西壮族自治区钦州市土地利用可持续水平,为城市土地合理利用与科学管理提供理论依据。[方法]利用PSR模型,选取15个评价指标建立评价指标体系对钦州市土地利用可持续水平进行测度。[结果]2008—2010年土地利用可持续水平不断上升,2011—2015年土地利用可持续水平升呈现升降起伏变化。评价结果基本能够反映钦州市8a来土地利用可持续水平的动态变化水平。[结论]社会经济和城市化的快速发展以及人口的急剧增长是影响钦州市土地利用的三大重要因素,需要采取政策调控措施才能够对土地进行有效的管理,确保钦州市土地的可持续利用和社会经济稳定发展。     

基于熵权TOPSIS模型的区域土地利用绩效评价及障碍因子诊断

定量评估土地利用绩效并诊断其障碍因子,是提高区域土地利用绩效水平的有效途径。该文综合考虑土地利用经济绩效、社会绩效、生态绩效和管理绩效4个子系统,建立区域土地利用绩效评价指标体系,结合熵权TOPSIS模型和障碍度模型,对安徽省近15 a(2000—2014年)的土地利用情况进行绩效评价和障碍因子诊断,并基于评价结果,运用GM(1,1)模型对安徽省未来5 a(2015—2019年)土地利用子系统绩效变化态势进行预测和分析。结果表明:安徽省土地利用综合绩效经历了较差—中级—良好—优质的发展过程,结合土地利用绩效的年均增长速度,可以分为绩效较差但高速增长(2000—2004年)、绩效中级但较快增长(2005—2009年)、绩效良好但低速增长(2010—2011年)和绩效优质且快速增长(2008—2014年)4个发展阶段。4个子系统绩效水平基本逐年提升,但变化趋势存在差异,经济绩效和管理绩效呈线性增长态势,社会绩效和生态绩效呈波动起伏变化的上升趋势;未来5 a,经济绩效子系统年均增长速度最快,社会绩效和管理绩效子系统次之,生态绩效子系统增速最慢。经济绩效子系统障碍度最大,其后依次是社会、生态和管理绩效子系统;2000—2008年,建成区工业增加值等3个指标一直稳居前3位,人民生活水平和地均就业人数轮流出现在第4或第5位;2009—2012年,前3位障碍因子发生较大变化,地均财政收入和人民生活水平成为阻碍土地利用绩效的主要因子;2013—2014年,前5位障碍因子变化较大,社会绩效成为制约土地利用绩效的主要子系统,改善人民生活水平、加强公共基础设施建设,探索节约化、集约化、高效化的土地利用方式和模式是提升安徽省土地利用绩效的重要出路;根据GM(1,1)模型预测结果,社会绩效、生态绩效和管理绩效在未来具有广阔的提升空间,安徽省在提高土地利用经济绩效的同时,应关注经济—社会—生态环境友好和谐发展,更加注重土地利用社会绩效、管理绩效特别是生态绩效的提升。该文的研究思路与方法可以为促进区域土地利用绩效提升提供现实依据。     

基于空间吻合性的土地利用总体规划实施评价方法及应用

为了研究定量评价土地利用总体规划实施效果的有效方法,该文首先界定了基于空间吻合性的土地利用总体规划实施评价概念和内涵,从地类图斑、功能区、区域3个层面分别构建了面向规划执行过程和规划执行结果的空间吻合度度量模型,并制定了相对应的空间吻合度分级标准;然后以江苏省南通市通州区为例进行了案例研究。结果表明,该模型能够较好的评价土地利用总体规划实施过程中每年的实施结果与规划目标的空间吻合性,及时发现数量和空间上的不吻合及其原因,指导土地利用总体规划的进一步实施。该研究可为土地利用总体规划过程性评价提供参考依据。     

基于三角模型的喀斯特地区土地利用系统健康评价

喀斯特地区作为一种典型的土地生态环境区域,对其土地利用系统健康状态和趋势进行评价是诊断由人类活动引起的土地利用系统破坏和退化程度的重要手段。该文在界定土地利用系统健康评价概念的基础上,通过土地利用系统的结构性指数、功能性指数和效益指数构建评价指标体系,建立土地利用系统健康评价的三角模型,并对2005-2012年贵阳市土地利用系统的健康状态和趋势进行了分析和评价,提出了优化土地利用系统健康状态的路径。结果表明：贵阳市土地利用系统的健康水平先后经历了不健康、亚健康、初级健康和中级健康4个状态阶段,具有逐渐向高级健康状态发展的趋势,在未来应该优化土地资源配置,提升经济建设基础保障水平并结合自然优势,充分利用土地发展绿色生态经济,充分利用先进信息技术水平,建立土地利用系统健康状态预警系统以优化土地利用系统的健康水平。该研究能够为生态脆弱区的土地利用及保护提供理论和实践参考。     

基于SWAT模型的不同土地利用结构对流域水沙的影响

为明确不同土地利用结构对流域产流产沙及其过程的影响,以黄土高原沟壑区典型小流域罗玉沟流域为例,基于1986-2000年气象资料,以该流域4种主要土地利用类型及调整后的土地利用结构为假设情景,通过SWAT模型模拟探讨土地利用结构对流域水沙的影响.结果表明:1)与1995年土地利用结构下的产流产沙量相比,极端情景下,林地和梯田可分别减少径流56.86％、11.97％,减少泥沙达80％以上;2)林地集中分布较分散分布的水沙量最大可分别减少4％、27％左右,但集中程度可能存在一个阈值,大于该阈值后流域产流产沙量无太大变化;3)相同面积比例的土地利用类型在流域中分布位置不同,流域出口的产沙量也较1995年有不同程度减少,最大可减少26.79％,产流量无明显差异,但流域内部产流产沙过程有所不同,林地分布在上游时,流域上中游的水沙量最低.因此,调整流域土地利用结构时可适当提高林地集中程度;重视流域上游尤其是源头的土地利用结构优化,在流域产流产沙源头可采取减水减沙效果更好的植被措施,梯田等受人类活动影响的措施尽量布设在流域中下游.     

基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同土地利用分类

高精度监测土地利用对实现可持续发展有重要意义。然而,由于遥感传感器成像的限制和地物的复杂性,单一的高光谱和多光谱图像已经不能满足高精度土地利用分类的要求,充分利用高光谱和多光谱遥感图像的互补信息能克服仅采用单一遥感图像分类的不足。该研究设计双分支卷积神经网络协同高光谱和多光谱遥感图像进行土地利用分类。针对高光谱图像设计3维-1维卷积神经网络（3D-1D Convolutional Neural Networks,3D-1D CNN）分支自动提取高光谱图像的空间-光谱特征;针对多光谱图像,设计3维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Networks,3D CNN）分支提取多光谱图像的空间-光谱特征;设计融合层将从高光谱和多光谱图像提取的特征进行融合,最后通过全连接层输出土地利用类别。研究表明,与决策树（Decision Tree,DT）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）以及1D、2D和3D CNN方法相比,该文提出的基于双分支卷积神经网络的方法在两个数据集上Kappa系数平均分别提升了15.9、8.1、5.4、5.4和2.7个百分点。     

基于自组织神经网络的耕地自然质量评价方法及其应用

耕地质量各构成要素的特点和相互间的影响,决定了耕地质量的外在表现,客观地确定耕地自然质量,对耕地分等定级具有重要的意义。该文通过对已有耕地质量评价方法的优势与不足的分析,提出在空间数据库基础上应用自组织神经网络的耕地自然质量评价方法,并应用该方法对吉林省九台市耕地自然质量进行了评价,通过步长为1 000次训练,自动生成13个类别,在13个类别基础上按照九台市的指定作物的光温生产潜力指数、作物的产量比系数,进行了耕地自然质量评价。根据评价分值的大小分为3等,其中质量等级Ⅰ级占全市耕地面积42.13%,Ⅱ级占全市耕地面积30.40%,Ⅲ级占全市耕地面积27.47%。评价结果与《九台市耕地质量更新成果》比较,图斑重合率为80.78%,面积重合率为79.42%。2种评价方法可能出现差异的原因:该文评价方法增加了坡度因子,且《九台市耕地质量更新成果》采用的是全省统一的指标权重;2种方法对于一些定性描述指标均通过信息赋权值法进行量化,而2种方法中量化方法不同,赋值不同。该方法将自组织神经网络和地理信息系统相结合,有效地集成影响耕地质量相关的土壤及土壤环境信息,利用自组织神经网络在没有教师信号时自动连接权值向着更利于竞争方向调整,通过度量评价单元的相似程度,使类间差异最大而类内差异最小,逐步将评价单元划分类别。根据每个类别中图斑自然质量指数的大小进行耕地质量等别评价,提高了评价结果的可信度,为耕地质量评价提供了新思路。     

基于计量经济模型的中国耕地数量变化政策与资产因素分析(简报)

耕地保护是中国土地管理科学中的难点之一,科学辨识其驱动因子具有重要的现实意义。该文在假设其他影响因子不变的情况下,构建了基于资源－资产－政策理念的土地利用概念模型,采用计量经济面板数据方法,以中国国家尺度及东中西部区域尺度上1998～2002年耕地变化过程为例证,重点对土地资产－政策因子进行研究。结果表明：1)在国家尺度上,增强土地政策管理力度、降低农用地增值收益倍数（提升失地农民保障水平）,增加耕地投入水平有助于耕地保护;化肥施用量的增加将会造成耕地减少;农业总产值比重、种植业生产水平及农户经营耕地面积没有显著的解释效用;2)在区域尺度上,提升耕地保护政策贯彻力度、提高被征地农户补偿水平、增加耕地投入均有利于耕地保护;东部地区农业总产值比重的降低、西部地区灌溉面积适量减少对耕地保护起到了积极的作用。综合“资源－资产－政策”三方面因素可以更好地解释耕地保护的行为,并有针对性地改进和加强耕地保护工作。     

土地整理模糊数学评价模型及其应用

根据土地整理工程特点,采用模糊综合评判方法构建模型,对土地整理工程的生态、经济和社会效益进行评价,旨在为土地整理的评价提供新的方法和思路。结果表明：湖北省咸宁市的土地整理项目,通过该模型进行分析,对该项目的田块划分及土地平整工程、农田水利工程、道路工程、农田防护林工程等进行了评价,该评价结果与土地整理结束后的验收结果基本吻合,进一步表明运用该模型的判别基本上合理可行。     

土地整理模糊数学评价模型及其应用

根据土地整理工程特点,采用模糊综合评判方法构建模型,对土地整理工程的生态、经济和社会效益进行评价,旨在为土地整理的评价提供新的方法和思路.结果表明湖北省咸宁市的土地整理项目,通过该模型进行分析,对该项目的田块划分及土地平整工程、农田水利工程、道路工程、农田防护林工程等进行了评价,该评价结果与土地整理结束后的验收结果基本吻合,进一步表明运用该模型的判别基本上合理可行.     

基于沙化状况和适宜性的土地利用结构调整

根据科尔沁沙地2000年的土地利用数据、从相同时期的TM影像上提取的土地沙漠化数据和土地适宜性数据，运用ARC/INFO、ARCVIEW软件和Access统计软件，分析了研究区土地利用、土地沙漠化和适宜性之间的对应关系，基于土地利用现状和适宜性进行了土地利用结构的调整，确定调整土地的面积及其空间分布。主要结论如下：草地、耕地和林地是主要土地利用类型，沙漠化原因存在差异，耕地沙化的主要原因是不宜耕作的林地、草地的开垦，而林地和草地的沙化则是由于土地质量差、利用强度大而造成的。土地利用结构调整后，耕地面积减少，草地和林地面积增加。科尔沁沙地的治理应将土地利用结构调整与农业、畜牧业经营方式的改变、土壤改良结合起来。     

基于CA-Markov的哈尔滨市土地利用变化及预测

为探讨哈尔滨城市化进程中土地利用时空演变规律以及驱动机制。该文以1989年、2001年和2007年LandsatTM影像为数据源,借助于地学信息谱图理论,运用RS和GIS技术分析研究区域18a土地利用格局变化,以2007年土地利用格局为基础,利用CA-Markov模型和并引入终极状态概率,预测2025年土地利用情况和平衡状态下土地利用空间分布格局。研究结果表明:区域土地利用格局以耕地为主,其面积比例均超过60%,其次是林地和居民工矿用地;稳定型图谱空间分布广泛,占研究区域总面积比例最大,"耕地→耕地→耕地"是其面积最大的变化图谱,"林地→林地→林地"次之,持续变化型所占比例最小,"未利用地→林地→耕地"是其面积最大的变化图谱;CA-Markov模型预测结果表明从2025年到土地利用终极状态期间,耕地面积持续减少,居民工矿用地持续增加,耕地→居民工矿用地是其主要转化轨迹,其他地类变化量相对较小,基本上处于动态平衡状态中,该文为土地利用合理规划、生态恢复和区域经济发展提供依据。