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礦區(qū)地物分類及土地利用/覆蓋變化動態(tài)監(jiān)測——以海流兔流域?yàn)槔?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2021-06-08 12:12
  針對礦山開采是否會使地物類型發(fā)生巨大變化及環(huán)境惡化問題,利用Landsat(TM,OLI)影像,對海流兔流域2006年、2010年、2014年、2018年的土地進(jìn)行分類,揭示2006—2018年間3個(gè)階段(每4 a一階段)土地利用變化的時(shí)空特征。通過篩選比較最大似然法、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等分類方法,并應(yīng)用地物時(shí)空變化特征和轉(zhuǎn)移矩陣統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行定性、定量分析。結(jié)果表明:隨機(jī)森林法得到的土地分類圖精度優(yōu)于其他分類方法; 3個(gè)階段中沙地與草地/灌木轉(zhuǎn)化頻繁,沙地總面積減少16.83%,草地/灌木增加12.68%,建設(shè)用地逐年穩(wěn)定增長;截至2018年,礦區(qū)發(fā)展并未對生態(tài)環(huán)境造成較大傷害,井工礦地物結(jié)構(gòu)變化與海流兔流域地物結(jié)構(gòu)趨勢一致。 

【文章來源】:國土資源遙感. 2020,32(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

礦區(qū)地物分類及土地利用/覆蓋變化動態(tài)監(jiān)測——以海流兔流域?yàn)槔? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=GTYG202003031_00800'  style='max-width:500px'></p><br> 研究區(qū)地理位置<br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=GTYG202003031_01400' alt='影像,解譯標(biāo)志,海流,影像' style='max-width:500px'></p><br> 遙感影像預(yù)處理步驟包括:輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何糾正及圖像裁剪。經(jīng)過以上處理后通過綜合影像光譜與紋理特征分析、Google Earth目視區(qū)分和實(shí)地地物調(diào)查,共選取采集樣本點(diǎn)1 344個(gè),其中896個(gè)用來地物分類,448個(gè)作為精度驗(yàn)證(若不滿足精度驗(yàn)證,需重新選取樣本點(diǎn))。按照土地利用程度并結(jié)合西部干旱地區(qū)地物分布特點(diǎn),將地物劃分為5類:沙地、草地/灌木、水域、耕地和建設(shè)用地[30]。海流兔流域各類地物的影像解譯標(biāo)志如圖2所示。樣本點(diǎn)的地物類型以表2解譯說明為依據(jù)。1.4 LUCC動態(tài)監(jiān)測總流程 <br><br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=GTYG202003031_01800' alt='流程圖,動態(tài),流程,地物' style='max-width:500px'></p><br> 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)過程如圖3所示。影像經(jīng)由圖像預(yù)處理、樣本點(diǎn)提取后,通過MLE,SVM和RF這3種監(jiān)督分類方法比較,以此保證土地分類圖的可靠性以及與實(shí)際地物類型相比準(zhǔn)確性。若精度較低或與實(shí)際情況偏差較大,則必須重新選取樣本點(diǎn),直到精度驗(yàn)證滿足土地利用分類的要求為止。本文最終采用RF方法對海流兔流域2006—2018年間的遙感影像進(jìn)行了土地利用分類和LUCC動態(tài)監(jiān)測。為了更加詳細(xì)研究采礦過程對整個(gè)流域LUCC影響程度,分別對區(qū)域各類地物類型面積的時(shí)序性、整體時(shí)間序列的地物轉(zhuǎn)移矩陣和各礦區(qū)及周邊的地物面積比較分析,即局部礦區(qū)擾動與整體研究區(qū)流域的關(guān)系。2 研究方法 <br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]隨機(jī)森林方法支持的復(fù)雜地形區(qū)土地利用/土地覆被分類研究[J]. 馬慧娟,高小紅,谷曉天.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)<br>
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