發(fā)布時(shí)間：2020-12-04 13:48

　　土地利用變化已成為當(dāng)今較為熱門的研究課題之一,本文選擇黃陵縣作為研究區(qū),以人類活動(dòng)的作用對(duì)土地利用情況造成的影響為切入點(diǎn),綜合使用RS和GIS技術(shù)方法,結(jié)合黃陵縣2009年、2013年和2017年遙感數(shù)據(jù)解譯結(jié)果,對(duì)研究區(qū)8年間的土地利用變化進(jìn)行分析。在IDRISI中運(yùn)用CA-Markov模型對(duì)2021年土地利用變化進(jìn)行預(yù)測,并結(jié)合預(yù)測結(jié)果對(duì)黃陵縣各地類的變化趨勢進(jìn)行深入研究。論文的主要研究內(nèi)容和研究成果如下:（1）使用ENVI5.0軟件對(duì)黃陵縣三期遙感影像進(jìn)行解譯。各土地類型所占比例差異較大,其中林地占比約82%,農(nóng)用地占比約10.55%,建設(shè)用地占比約0.7%。土地利用空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)從東部向西部的系列性分異特點(diǎn),東部黃土原區(qū)土地類型多元化特點(diǎn)鮮明。（2）運(yùn)用ArcGIS10.0空間統(tǒng)計(jì)功能、空間分析功能、數(shù)據(jù)庫操作功能以及圖形顯示功能,并結(jié)合Excel數(shù)據(jù)圖表,就地類總利用面積變化、土地利用空間變化、土地利用年綜合變化率進(jìn)行詳細(xì)的分析。2009-2017年研究區(qū)土地類型在空間上發(fā)生變化較大。表現(xiàn)為各種地類的轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出差異較大,其中建設(shè)用地變化最為迅速,面積呈逐年增長的趨勢。（3）在充... 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)區(qū)位

圖 2.2 研究區(qū)數(shù)字高程模型要有黃土原、河谷階地、石質(zhì)低山丘陵和黃土梁峁?fàn)钋鹆甑鹊氐酱蟮狞S土溝谷系列地貌也有典型特征。黃陵縣的東部為黃土西部地貌為黃土丘陵和土石山區(qū)；河谷川道區(qū)由沮河河谷和其明顯。部黃土原區(qū)原區(qū)是由沮河切割而形成的南北二原。北部原區(qū)由阿黨、隆坊處于田莊鎮(zhèn)，地勢較平坦，坡度一般為 0°-2°[51]。原面的邊界由導(dǎo)致其破碎不整且面積不斷減小。部山區(qū)為黃陵縣水源涵養(yǎng)林區(qū)，海拔約在 1300-1600 米，主要由雙龍）組成。西部山區(qū)地勢西高東低，越向東黃土堆積越厚，而本蓋。由于受到巖層起伏和水流沖刷的影響，區(qū)域內(nèi)山嶺和溝谷定。谷川道區(qū)

009裁剪圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]礦業(yè)城市土地利用時(shí)空變化及模擬[D]. 張丁軒.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 2013
[2]基于GIS和RS的城市土地利用時(shí)空演化研究[D]. 黃雄偉.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 2008

碩士論文
[1]基于CA-Markov模型的沿�？h市土地利用變化研究[D]. 徐蕖.江蘇師范大學(xué) 2017
[2]基于CA-Markov模型的撫仙湖流域土地利用變化情景模擬[D]. 肖蕾.昆明理工大學(xué) 2017
[3]IDRISI支持的榆林多目標(biāo)土地利用變化預(yù)測[D]. 李函嬌.長安大學(xué) 2015
[4]基于CA-Markov模型的杭州市土地利用變化研究[D]. 牛仕婷.浙江師范大學(xué) 2015
[5]基于CA-Markov模型的酉陽縣土地利用變化及情景模擬研究[D]. 黃勇.西南大學(xué) 2013
[6]基于灰色系統(tǒng)理論的土地利用分析研究[D]. 吳濤.中南大學(xué) 2011
[7]黃土丘陵區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育特征及規(guī)律研究[D]. 楊少輝.長安大學(xué) 2010
[8]揚(yáng)州市市轄區(qū)土地利用/覆被變化模擬研究[D]. 朱現(xiàn)龍.中南大學(xué) 2009



本文編號(hào)：2897714