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基于CA-Markov模型的鹽源縣土地利用變化及預測研究

發(fā)布時間:2020-06-02 04:42
【摘要】:土地利用變化是全球變化與可持續(xù)發(fā)展的重要研究內(nèi)容,與氣候變化和人類活動在不同時間、空間尺度上相互影響。運用綜合模型研究是深入了解土地利用變化過程、機理、環(huán)境影響的重要手段。對土地利用變化模型的研究,不僅能增進對土地利用變化機制和原因的理解,而且可以預測未來土地利用變化的速率,并給政府管理部門提供相關(guān)土地利用意見。本文依托中國地質(zhì)調(diào)查局項目《四川石棉—冕寧地區(qū)礦產(chǎn)地質(zhì)調(diào)查》(12120114078601)中的《四川石棉—冕寧地區(qū)遙感地質(zhì)解譯》專項,通過對國內(nèi)外相關(guān)研究文獻的探討分析,并借鑒國內(nèi)外土地利用處理方法,對2000-2015年鹽源縣四期土地利用數(shù)據(jù)進行了處理,然后運用CA-Markov模型進行了土地利用變化趨勢預測、調(diào)控和驗證,獲得了土地利用變化預測結(jié)果,以期為鹽源縣的發(fā)展提供技術(shù)支持。本文以鹽源縣作為研究區(qū),以該區(qū)的地理資料和遙感數(shù)據(jù)為基礎,結(jié)合元胞自動機、馬爾可夫模型,實現(xiàn)環(huán)山封閉式高原山地縣域尺度綜合預測模型的構(gòu)建,對該區(qū)域未來土地利用分布狀況和發(fā)展趨勢進行了預測。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)搜集了國內(nèi)外有關(guān)土地利用變化遙感解譯和分類的文獻資料,綜合對比分析后,找出適合的遙感地物識別的方法,建立規(guī)則集,采用面向?qū)ο蟮姆椒ê捅O(jiān)督分類方法分別提取2000,2005,2010,2015四期Landsat影像數(shù)據(jù)中的土地利用信息,建立土地利用變化數(shù)據(jù)庫。(2)通過對鹽源縣2000-2015年四期土地利用變化的各類用地面積進行了統(tǒng)計計算,并對鹽源縣土地利用分布的時空變化特征進行了分析,獲得了鹽源縣土地利用發(fā)展變化的動態(tài)趨勢。(3)應用Logistic回歸方法分析建立土地利用和驅(qū)動因子之間的關(guān)系,構(gòu)建不同地類的概率分布。根據(jù)鹽源縣不同階段土地利用變化類型的現(xiàn)狀,構(gòu)建了土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,運用CA-Markov模型,通過對2015年和2020年鹽源縣土地利用變化進行預測,驗證精度符合要求后,進而模擬鹽源縣2025年土地需求數(shù)量和土地利用空間分布狀況的不同情景下,再對土地利用變化狀況進行模擬預測。(4)根據(jù)鹽源縣的重要交通線路、經(jīng)濟、人口、氣候、水域分布、行政中心、重大工程項目和城市整體規(guī)劃文獻等相關(guān)數(shù)據(jù),與CA-Markov模型等結(jié)合后預測出2025年鹽源縣土地利用變化數(shù)據(jù),再進行綜合對比分析,發(fā)現(xiàn)了研究區(qū)內(nèi)土地利用變化發(fā)展過程中存在的主要問題,并提出了相應的調(diào)整方案。
【圖文】:

鹽源,區(qū)位,寧蒗縣,海拔


西與云南省寧蒗縣接壤,且正北部與木里縣相連接(圖2-1)。鹽源縣境內(nèi)地形以四周高山峽谷,中部丘陵盆地為總特點,平均海拔 1200m左右,最高海拔 4393m,最低海拔 1200m。三大主干道貫穿境內(nèi)。圖 2-1 鹽源區(qū)位圖

影像,鹽源縣,影像


圖 2-3 鹽源縣 Landsat8 影像2.2.2.3 土地利用分類解譯鹽源縣遙感影像譜分類流程有多個步驟;(1)數(shù)據(jù)收集和遙感影像的預處理:把研究區(qū)的基礎影像轉(zhuǎn)換為成圖,并對鹽源區(qū)域原始圖像進行糾正,預、量、采。(2)以鹽源縣 2000 年到 2015 年 15a 的三個階段的四期影像為基點,先提取 2015 年第四期遙感影像作為表樣,后三期進行同樣處理。(3)在鹽源 2015 年影像數(shù)據(jù)中,找出具有共同特點的像素集合,,進行矢量提取,然后完成空間轉(zhuǎn)換,并反映出相應特征。(4)利用運算,對具有相似性的像素集進行劃分,采取特殊的矢量收集分類工具。分類的種別有:統(tǒng)計和結(jié)構(gòu),前者主要是定量統(tǒng)計,后者主要是用于描述結(jié)構(gòu)的使用規(guī)則。分類前獲取先驗角度可以分為 Supervised C1assification 和Unsupervised Learning,即有監(jiān)督分類和無監(jiān)督分類。有監(jiān)督分類:光譜距離、馬式距、貝葉斯;非監(jiān)督分類:k 平均、ISODATA 等,其次神經(jīng)網(wǎng)絡也在分類
【學位授予單位】:成都理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:F301.2

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本文編號:2692622

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