【摘要】：隨著城市化和新農(nóng)村建設(shè)的推進,我國的農(nóng)村居民點,特別是在東部沿海經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域,正在經(jīng)歷著巨大的變遷。如何經(jīng)濟、快速地掌握農(nóng)村居民點的數(shù)量、分布狀態(tài),及其動態(tài)規(guī)律,對城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、節(jié)約集約用地、保護耕地、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展有著重要的意義。高空間分辨率的遙感數(shù)據(jù),特別是國產(chǎn)高分系列衛(wèi)星數(shù)據(jù),使農(nóng)村建設(shè)用地,特別是農(nóng)村居民點的提取和變化監(jiān)測成為可能。本研究以位于浙北河網(wǎng)平原的典型農(nóng)村為研究區(qū),使用高分辨率遙感數(shù)據(jù),提出了以農(nóng)村居民點為主要目標的農(nóng)村建設(shè)用地提取方法,研究了 10年來桐鄉(xiāng)市域范圍內(nèi)農(nóng)村居民點的空間分布形態(tài)以及時空演變規(guī)律。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)基于高分辨率遙感影像數(shù)據(jù),構(gòu)建一套農(nóng)村建設(shè)用地信息的提取流程與分類體系,獲取關(guān)鍵的分類參數(shù),精確獲得農(nóng)村土地覆蓋信息。在面向?qū)ο蠓指畛叨群Y選過程中,本文針對農(nóng)村居民點等建設(shè)用地類型斑塊面積較小的特點,使用對象區(qū)域方差變化率作為考察分割效果的指標,從而確定適合農(nóng)村地區(qū)地物信息提取的最優(yōu)分割尺度,最大限度地利用國產(chǎn)高分辨率影像所包含的豐富的地物信息,并建立了相應(yīng)的多尺度層次體系。結(jié)合基于支持向量機的特征空間篩選、分類器參數(shù)優(yōu)化等一系列方法,有效獲取農(nóng)村地區(qū)土地利用分類步驟中關(guān)鍵的光譜、形狀等特征空間子集和分類算法參數(shù)。精度評價結(jié)果表明,建設(shè)用地類型提取精度均達到80%以上,總體精度超過87%。為農(nóng)村居民點的精細提取、分類和變化監(jiān)測提供了基礎(chǔ),為農(nóng)村居民點的管理和決策提供了有效的方法。(2)在農(nóng)村土地利用分類的基礎(chǔ)上,使用空間上下文信息,進一步區(qū)分建設(shè)用地類型,精確、可靠地提取農(nóng)村居民點信息,并區(qū)分不同居民點類型。由于農(nóng)村經(jīng)濟的飛速發(fā)展,農(nóng)村區(qū)域分散分布有獨立工礦用地,該地物類型容易與農(nóng)村居民點相混淆。同時隨著城鄉(xiāng)統(tǒng)籌及一體化發(fā)展戰(zhàn)略的實施,農(nóng)村居民點類型也趨于多樣,桐鄉(xiāng)市的農(nóng)村居民點可以分為低密度分散型和高密度集中型兩種。然而僅使用傳統(tǒng)的光譜、紋理、幾何等特征不足以區(qū)分不同類型的農(nóng)村居民點并提取獨立工礦用地,本研究提出一種基于對象的空間上下文信息提取手段,這一方法融合了多尺度層次分割體系和景觀格局分析技術(shù)。根據(jù)獨立工礦用地以及集中型和分散型兩種農(nóng)村居民點在景觀尺度上具有的不同景觀格局特征,系統(tǒng)性地使用多種景觀格局指數(shù)來定量描述不同土地利用單元的景觀異質(zhì)性。首先以高分辨率遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立一高一低兩個尺度的分割體系,以及兩個分割尺度之間的垂直關(guān)系。在小尺度分割結(jié)果的基礎(chǔ)上,僅使用傳統(tǒng)的分類手段獲取初步的地物覆蓋信息。然后,利用初步分類結(jié)果和多尺度層次之間的垂直關(guān)系,獲得基于多尺度層次體系和景觀分析的空間上下文信息。本研究將所提取的景觀上下文信息首先用于提取散落在居民點周圍的獨立工礦,以獲得精確可靠的農(nóng)居點分布情況,進而利用上下文信息區(qū)分不同居民點類型。根據(jù)基于支持向量機特征篩選的結(jié)果發(fā)現(xiàn),不同類型的景觀格局指數(shù)可以有效描述不同土地利用類型在景觀單元尺度上的差異。不同類型的景觀單元在構(gòu)成上,地面覆蓋材料所占的面積比例不同。例如分散型的居民點單元內(nèi)分布有園地、林地,而集中型居民點單元中缺少植被覆蓋。同時,集中型居民點擁有科學的規(guī)劃和建筑設(shè)計,建筑類型統(tǒng)一,排列整齊,集中安置,而分散型居民點分散度較高。這些景觀異質(zhì)性均在相應(yīng)的景觀指數(shù)中得以定量反映。對分類結(jié)果的精度評價表明,使用了空間上下文信息的分類手段可以有效提取獨立工礦和區(qū)分兩種不同類型農(nóng)村居民點,其中居民點細分精度超過9 0 %,所提取的兩種土地利用類型圖斑的面積精度均超過9 0 %。證明整個分類體系與分類流程可以有效、高精度地提取以農(nóng)居點為主要目標的農(nóng)村建設(shè)用地面積以及分布情況。(3)利用2005年航片數(shù)據(jù)和2016年高分2號遙感影像所提取的精確的農(nóng)村居民點分布情況及居民點類型信息,對桐鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點的時空動態(tài)規(guī)律進行研究。本研究從居民點數(shù)量以及構(gòu)成的變化入手,使用探索性空間數(shù)據(jù)分析中的空間自相關(guān)、核密度估算、標準差橢圓方法,以及景觀格局指數(shù),分析不同時相、不同區(qū)域、不同類型的農(nóng)村居民點的時空演變規(guī)律,分析由于農(nóng)村居民點變化而引起的土地利用變化情況。結(jié)果顯示,10年內(nèi)農(nóng)村居民點面積減少了 8.35%,其中分散型居民點顯著減少,而集中型居民點呈現(xiàn)增長態(tài)勢。兩種類型的居民點分布存在較大地域性差異,集中型居民點主要分布于市區(qū)周圍。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的農(nóng)村居民點拆除量越大,其集中型居民點新建量就越大。出現(xiàn)居民點面積明顯減少的地區(qū),均是在拆除分散型居民點的基礎(chǔ)上,將居民點整合、歸并,同時新建集中型居民點,以達到減少居民點面積、節(jié)約集約用地的目的。農(nóng)村居民點增減情況也具有地域性,通過對農(nóng)村居民點變化熱點的研究,增長和減少的熱點區(qū)域都位于中心城區(qū)范圍內(nèi)或者是靠近中心城區(qū)的村落。多個景觀聚集度指數(shù)的變化證明:研究區(qū)全域的居民點均呈現(xiàn)越來越集聚的趨勢。從居民點空間分布形態(tài)來看,居民點密度呈現(xiàn)東北低而西南高的特點,遠離中心城區(qū)范圍的西南部村落呈現(xiàn)整體性、區(qū)域性的增加居民點密度的情況。中心城區(qū)范圍內(nèi)以及靠近中心城區(qū)的村落在變化過程中形成了多個集聚中心。伴隨著這些高密度中心的形成,其周圍的居民點密度會出現(xiàn)不同程度的下降。通過對典型區(qū)域的研究發(fā)現(xiàn),新增集中型居民點較多的村落,其居民點標準差橢圓會發(fā)生明顯位移,其平均中心更加趨近于鎮(zhèn)區(qū)中心,呈現(xiàn)中心化、集聚化態(tài)勢。而處于居民點減少量較少的村落,其居民點標準差橢圓變化較小,且平均中心距離鎮(zhèn)區(qū)中心位置較遠。減少的農(nóng)村居民點用地流向主要為旱地和水田,這說明大量居民點在拆除后被用于復墾,在減少居民點面積的同時,使耕地面積增加,達到集中連片的效果,有利于耕地保護目標的實現(xiàn)。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P237;F321.1

【參考文獻】

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本文編號：2253267