土地是人類賴以生存和發(fā)展的載體。近年來隨著社會經濟的快速發(fā)展，土地利用/覆蓋變化程度不斷加深，生態(tài)環(huán)境惡化的局面尚未得到有效控制，給人類生活和自然環(huán)境帶來了一項巨大挑戰(zhàn)。由此引起了眾多學者對土地利用/覆蓋變化的高度關注，引發(fā)了對土地利用/覆蓋變化及其驅動力的相關研究。這對區(qū)域土地資源利用的演變趨勢及可持續(xù)發(fā)展提供了科學依據和理論基礎。本研究通過對國內外土地利用/覆蓋變化研究現狀的了解，制定技術路線，選取研究方法，以遼河源頭區(qū)為研究對象，通過ENVI技術獲取遼河源頭區(qū)“十一五”時期期初和期末2期土地利用遙感影像圖，確定研究區(qū)域土地利用類型為七類，即森林、灌叢、草地、濕地、耕地、城鎮(zhèn)和裸地。經ArcGIS10.0比較分析“十一五”時期遼河源頭區(qū)的土地利用/覆蓋變化，從土地利用類型數量、程度和空間等方面變化總結遼河源頭區(qū)土地利用/覆蓋變化程度，揭示遼河源頭區(qū)土地利用/覆蓋變化未來發(fā)展規(guī)律。在此基礎上對遼河源頭區(qū)土地利用/覆蓋變化的驅動力進行定性和定量分析，選取18項社會經濟指標計算驅動因子的貢獻程度，并通過逐步回歸分析法得出回歸方程。最后從土地利用結構演變的角度提出相應對策措施，為遼河源頭區(qū)... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

遼河源頭區(qū)地理位置圖

(a) (b)圖 3.3 遼河源頭區(qū)遙感影像圖3.2.4.2 建立遙感影像解譯標志遙感影像解譯方式分為人工目視解譯和計算機遙感影像分析。人工目視解譯，即通過將影像特征（色調、彩色等）和空間特征（形狀、大小、紋理、位置、布局等）與非遙感信息相結合后，進行綜合分析與邏輯推理的過程。隨著信息源的增多，數據量的增加，遙感解譯的需求環(huán)境也越來越高，幾乎超出了人工目視解譯的極限，而計算機可以利用遙感影像進行智能化解譯，快速提取相關信息，在遙感影像解譯中逐步得到廣泛應用[70]。本研究因研究區(qū)域有限，基于人工目視解譯方法快速提取解譯標志，即將遙感影像中不同地類的圖斑準確提取出來，并將遙感影像圖斑和判讀標志匯集后作為解譯標志。遼河源頭區(qū)各土地利用類型遙感解譯標志如表 3.4。

第 3 章 LUCC 遙感 譯及綜合分析本研究基于 Kappa 系數方法對遼河源頭區(qū)“十一五”時期 2 期遙感影像進行土地利用分類精度評價。結果表明，期初和期末的研究區(qū)域總精確度分別為81.2%和 82.4%，Kappa 系數均超過最低標準 0.70，說明遼河源頭區(qū) 2 期遙感影像的土地利用分類圖適于后續(xù)研究。在 Arcgis10.0 技術支持下對遼河源頭區(qū)遙感影像的分類進行處理，最終得出遼河源頭區(qū)期初、期末土地利用分類圖如下：

【參考文獻】：
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