礦區(qū)地物分類及土地利用/覆蓋變化動態(tài)監(jiān)測——以海流兔流域為例
發(fā)布時間: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個階段(每4 a一階段)土地利用變化的時空特征。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)用地物時空變化特征和轉(zhuǎn)移矩陣統(tǒng)計方法進(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】:
研究區(qū)地理位置
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)分和實地地物調(diào)查,共選取采集樣本點1 344個,其中896個用來地物分類,448個作為精度驗證(若不滿足精度驗證,需重新選取樣本點)。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,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
實驗設(shè)計過程如圖3所示。影像經(jīng)由圖像預(yù)處理、樣本點提取后,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際地物類型相比準(zhǔn)確性。若精度較低或與實際情況偏差較大,則必須重新選取樣本點,直到精度驗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流域LUCC影響程度,分別對區(qū)域各類地物類型面積的時序性、整體時間序列的地物轉(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
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[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. 2019(03)
[2]土地利用視角的珠江三角洲生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)異質(zhì)性及機(jī)制(英文)[J]. 周汝波,林媚珍,龔建周,吳卓. Journal of Geographical Sciences. 2019(05)
[3]基于CNN模型的遙感圖像復(fù)雜場景分類[J]. 張康,黑保琴,李盛陽,邵雨陽. 國土資源遙感. 2018(04)
[4]機(jī)器學(xué)習(xí)法的干旱區(qū)典型農(nóng)作物分類[J]. 黃雙燕,楊遼,陳曦,姚遠(yuǎn). 光譜學(xué)與光譜分析. 2018(10)
[5]基于AdaBoost改進(jìn)隨機(jī)森林的高光譜圖像地物分類方法研究[J]. 陳偉民,張凌,宋冬梅,王斌,丁亞雄,許明明,崔建勇. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2018(04)
[6]基于TM和OLI數(shù)據(jù)山西省潞城市土地利用動態(tài)變化分析與預(yù)測[J]. 桑瀟,國巧真,潘應(yīng)陽,付盈. 國土資源遙感. 2018(02)
[7]新疆孔雀河流域人工綠洲近40年土地利用/覆被變化[J]. 張軍峰,孟凡浩,包安明,李長春,齊修東,劉鐵,張鵬飛. 中國沙漠. 2018(03)
[8]2010-2015年中國土地利用變化的時空格局與新特征[J]. 劉紀(jì)遠(yuǎn),寧佳,匡文慧,徐新良,張樹文,顏長珍,李仁東,吳世新,胡云鋒,杜國明,遲文峰,潘濤,寧靜. 地理學(xué)報. 2018(05)
[9]遙感土地覆被分類的空間尺度響應(yīng)研究[J]. 徐凱健,田慶久,楊閆君,徐念旭. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[10]利用綜合變化檢測方法進(jìn)行土地覆蓋變化制圖[J]. 刁嬌嬌,龔鑫燁,李明詩. 國土資源遙感. 2018(01)
本文編號:3218425
【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】:
研究區(qū)地理位置
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)分和實地地物調(diào)查,共選取采集樣本點1 344個,其中896個用來地物分類,448個作為精度驗證(若不滿足精度驗證,需重新選取樣本點)。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,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
實驗設(shè)計過程如圖3所示。影像經(jīng)由圖像預(yù)處理、樣本點提取后,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際地物類型相比準(zhǔn)確性。若精度較低或與實際情況偏差較大,則必須重新選取樣本點,直到精度驗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流域LUCC影響程度,分別對區(qū)域各類地物類型面積的時序性、整體時間序列的地物轉(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
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[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. 2019(03)
[2]土地利用視角的珠江三角洲生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)異質(zhì)性及機(jī)制(英文)[J]. 周汝波,林媚珍,龔建周,吳卓. Journal of Geographical Sciences. 2019(05)
[3]基于CNN模型的遙感圖像復(fù)雜場景分類[J]. 張康,黑保琴,李盛陽,邵雨陽. 國土資源遙感. 2018(04)
[4]機(jī)器學(xué)習(xí)法的干旱區(qū)典型農(nóng)作物分類[J]. 黃雙燕,楊遼,陳曦,姚遠(yuǎn). 光譜學(xué)與光譜分析. 2018(10)
[5]基于AdaBoost改進(jìn)隨機(jī)森林的高光譜圖像地物分類方法研究[J]. 陳偉民,張凌,宋冬梅,王斌,丁亞雄,許明明,崔建勇. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2018(04)
[6]基于TM和OLI數(shù)據(jù)山西省潞城市土地利用動態(tài)變化分析與預(yù)測[J]. 桑瀟,國巧真,潘應(yīng)陽,付盈. 國土資源遙感. 2018(02)
[7]新疆孔雀河流域人工綠洲近40年土地利用/覆被變化[J]. 張軍峰,孟凡浩,包安明,李長春,齊修東,劉鐵,張鵬飛. 中國沙漠. 2018(03)
[8]2010-2015年中國土地利用變化的時空格局與新特征[J]. 劉紀(jì)遠(yuǎn),寧佳,匡文慧,徐新良,張樹文,顏長珍,李仁東,吳世新,胡云鋒,杜國明,遲文峰,潘濤,寧靜. 地理學(xué)報. 2018(05)
[9]遙感土地覆被分類的空間尺度響應(yīng)研究[J]. 徐凱健,田慶久,楊閆君,徐念旭. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[10]利用綜合變化檢測方法進(jìn)行土地覆蓋變化制圖[J]. 刁嬌嬌,龔鑫燁,李明詩. 國土資源遙感. 2018(01)
本文編號:3218425
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