基于SVM遥感分类技术的艾比湖地区20 a土地利用与覆被变化及其驱动力分析

[目的]土地利用与土地覆被变化是影响干旱区生态环境变化的一个重要因子,利用遥感技术可以从大尺度上主动快速地发现变化区域,具有实时性、动态性、宏观性等优势.研究针对传统的遥感图像分类方法在精度和分类效率等方面存在不足,不确定性较高等问题,采用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)分类技术,监测了艾比湖地区1990、2001和2011年的土地利用与覆被变化情况,分析近20 a艾比湖地区各类用地在数量和结构上的变化,探讨影响其变化的驱动力因子.[方法]选择生态环境脆弱的新疆艾比湖地区为研究区,采用SVM分类技术对艾比湖地区1990、2001和2011年三期遥感影像进行分类,并与传统的最大似然分类法和决策树分类法进行对比实验,选取最优分类方法结合GIS、GPS技术,在综合野外调查的基础上对新疆艾比湖地区20a的土地利用与覆被变化进行监测.[结果]SVM分类方法的分类精度和Kappa系数最高,基于该技术分析出1990～2011年间艾比湖地区各类土地利用类型在结构和数量上都发生了较大变化.[结论]SVM分类方法为最优分类方法;在近20 a的时间里,艾比湖地区各类用地均发生了较大的变化;影响艾比湖地区土地利用与覆被变化的驱动力因素主要包括自然因素和人文因素,但由于短时期内自然因素对艾比湖地区土地利用变化的影响因素较小,因而人文因素被认为是影响当地土地利用与土地覆被变化的主要驱动力因素.

Analysis on Land Use and Land Cover Change and Driving Force of Ebinur Lake Region during the Past 20 Years Based on Support Vector Machine Classification