本文關(guān)鍵詞： 海上絲綢之路 超大城市 面向?qū)ο蟮腟VM 不透水層 景觀格局 城市化　出處：《遙感學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以海上絲綢之路沿線的11個超大城市為例,基于長時間序列的Landsat MSS/TM/ETM+/OLI和HJ-1衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù),利用基于面向?qū)ο蟮闹С窒蛄繖CSVM(Support Vector Machine)分類方法提取20世紀70年代到2015年的城市不透水層,并結(jié)合景觀格局指數(shù)—最大斑塊指數(shù)LPI(Largest Patch Index)、斑塊密度PD(Patch Density)和歐幾里得最鄰近距離ENN(Euclidean Nearest Neighbor Distance)分析了超大城市的發(fā)展模式。研究結(jié)果表明:基于面向?qū)ο蟮腟VM分類方法能夠高效提取城市不透水層;平均總精度高于87.9%,平均Kappa系數(shù)高于0.87;過去40余年,各超大城市的面積擴張了4—13倍,中國和印度的超大城市擴張最快,廣州、上海超過12倍;各城市以"中心—邊緣"或"沿�！獌�(nèi)陸"的方向擴張,表現(xiàn)為"擴散—聚集—再擴散"的擴張模式;總體來看,沿線的城市化進程仍處于上升期。本研究為建設(shè)"21世紀海上絲綢之路"提供了科學依據(jù),對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境保護和新型城鎮(zhèn)化建設(shè)具有重要意義。
[Abstract]:Taking 11 mega-cities along the maritime Silk Road as an example, Landsat MSS/TM/ETM / OLI and HJ-1 satellite CCD data are based on a long time series. An object-oriented support vector machine (SVM(Support Vector Machine) classification method is used to extract the impermeable layer from 1970s to 2015. Combined with landscape pattern index-the largest patch index LPI(Largest Patch index. Patch density (PD(Patch density) and Euclidean nearest distance (ENN). Euclidean Nearest Neighbor distance. The development pattern of mega-cities is analyzed. The results show that the object-oriented SVM classification method can extract the impermeable layer efficiently. The average total precision is higher than 87.9, and the average Kappa coefficient is higher than 0.87. Over the past 40 years, the size of each megacities has expanded 4-13 times, China and India's megacities expand fastest, Guangzhou, Shanghai more than 12 times; Each city expands in the direction of "center-edge" or "coastal-inland", which is the expansion mode of "diffusion-agglomeration-rediffusion"; Overall, the process of urbanization along the route is still on the rise. This study provides a scientific basis for the construction of the "Maritime Silk Road of 21th century", and is of great significance to the protection of the local ecological environment and the construction of new urbanization.
【作者單位】： 山東科技大學測繪學院;中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室;海南省地球觀測重點實驗室;湖南師范大學資源與環(huán)境科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(編號:41201357) 中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所“一三五規(guī)劃項目”(編號:Y4SG0500CX);中國科學院國際合作局對外合作重點項目(編號:131C11KYSB20160061) 國家重點研發(fā)計劃“全球變化及應對”重點專項課題(編號:2016YFA0600302)~~
【分類號】：TU984.113;TP79
【正文快照】： 引用格式:禹絲思,孫中昶,郭華東,趙相偉,孫林,吳孟凡.2017.海上絲綢之路超大城市空間擴展遙感監(jiān)測與分析.遙感學報,21(2):169 181Yu S S,Sun Z C,Guo H D,Zhao X W,Sun L and Wu M F.2017.Monitoring and analyzing the spatial dynamicsand patterns of megacities along th

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本文編號：1447576