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基于自組織映射法的時間序列土地利用變化的時空可視化

發(fā)布時間:2018-08-19 14:23
【摘要】:精細尺度下多時間序列土地利用時空演變分析是當前研究的一個趨勢,本研究基于2005、2007、2009、2011、2013年5期土地利用數據采用自組織映射方法分析了北京市鄉(xiāng)鎮(zhèn)級多時間序列土地利用的時空演變規(guī)律,實現了鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度下多時間序列土地利用數據的時空一體化表達和對比分析。通過構建自組織映射神經網絡,利用其聚類和降維可視化功能對5個監(jiān)測時期的土地利用數據同時進行訓練,在其輸出面板可以發(fā)現不同土地利用類型的分布聚集模式以及相互之間的結構比例關系,并對輸出神經元進行二次聚類以及土地利用變化軌跡分析,展示出北京市鄉(xiāng)鎮(zhèn)級5個監(jiān)測時相的土地利用時空演變規(guī)律。結果揭示出北京市平原區(qū)、山區(qū)及二者過渡的山前結合帶的各自不同的土地利用時空變化軌跡與模式:北京市平原區(qū)向高建設用地比例的土地利用結構方向演變,山區(qū)向高林地比例的土地利用結構方向演變,而山前結合帶的土地利用時空演變較為復雜。
[Abstract]:Multi-time series land use spatio-temporal evolution analysis in fine scale is a trend of current research. Based on the data of land use in 2005 / 2007, 2009 / 2011 and 2013, the temporal and spatial evolution of land use in multi-time series at township level in Beijing was analyzed by using self-organizing mapping method. The spatiotemporal integration and comparative analysis of land use data of multi-time series in township scale are realized. By constructing a self-organizing mapping neural network, the land use data of five monitoring periods are trained simultaneously by using its clustering and dimensionality reduction visualization functions. In the output panel, the distribution and aggregation patterns of different land use types and their structural and proportional relationships can be found, and the output neurons can be analyzed by quadratic clustering and land use change trajectory analysis. The temporal and spatial evolution of land use in 5 monitoring phases at township level in Beijing was demonstrated. The results reveal the different loci and patterns of land use in Beijing plain area, mountainous area and the transition of the two areas in front of the mountains: the land use structure of high proportion of construction land evolves in the plain area of Beijing. The land use structure of the mountain area changes to the high proportion of forest land, while the land use time and space evolution of the foreside conjunctive zone is more complex.
【作者單位】: 北京師范大學遙感科學國家重點實驗室;北京師范大學環(huán)境遙感與數字城市北京市重點實驗室;北京師范大學地理學與遙感科學學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(40671127) 國土資源部公益性行為科研專項(201411015-03)
【分類號】:F301.2;P208

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