基于Landsat影像的土地利用/覆盖变化研究——以吉林省汪清县为例

基于Landsat TM/OLI_TIRS遥感影像数据,以汪清县为研究区域,利用RS和GIS技术,通过土地利用动态度模型、土地利用转移模型,以2004年为时间节点,分析1994-2014年间汪清县的土地利用/覆盖变化状况,利用灰色关联度模型对该变化的驱动力进行分析。结果表明,2004年以前,综合土地利用动态度为0.62%,空间变化差异明显,2004年后综合土地利用动态度降为0.56%,但空间变化差异逐步扩大,总体变化趋势放缓。1994-2014年间,林地面积总体减少,但2004年后呈增长趋势,变化程度较高的有裸地、草地及居民用地,每种土地类型都有不同数量的相互转化。驱动力分析表明,汪清县土地利用和覆盖变化是人口、经济等因子综合驱动的结果,不同土地类型变化的最主要的驱动因子有所差异。

模型参数自适应的低复杂度ATPM-VSIMM算法

在机动目标跟踪中,针对交互式多模型算法使用固定模型集和固定转移概率矩阵导致跟踪精度下降的问题,提出模型参数自适应更新的低复杂度ATPM-VSIMM算法。所提算法根据系统新息变化情况来判断目标是否出现机动,从而调整模型集的状态噪声,实现模型集的自适应更新;然后,根据模型后验概率变化情况和模型间的相互切换关系,准确地计算出转移概率矩阵,从而提高系统运动模型和目标运动轨迹的匹配程度,保证跟踪系统具有滤波精度高和响应速度快的优点。从模型后验概率初值、转移概率矩阵初值和状态噪声三方面验证了所提算法的有效性。仿真结果表明,ATPM-VSIMM算法的空间位置跟踪精度比现有算法提高了8%左右。

基于转移概率的河北省定兴县地表基质垂向分布特征分析

地表基质层为地表自然资源的承载体和赋存体的空间实体.查明地表基质平面分布、垂向组合及空间变异是地表基质调查的关键.将转移概率统计方法应用到河北省定兴县5 m以浅地表基质层,通过极限概率分析、置换分析、熵分析和差值矩阵环流分析,总结出定兴县及各地貌类型的地表基质的垂向组合与横向变化特征,并构建地表基质结构序列.研究表明,该地区长地表基质受多种复杂成因因素的影响,其类型剧烈变化,自下至上的砂土基质-壤质砂土基质-砂质壤土基质-壤土基质为区内典型代表组合,壤质砂土基质-黏质壤土基质为次级组合类型.结果显示,转移概率方法能够较为准确地刻画地表基质的空间分布,能够从大量繁杂的编录中获取区域内地表基质垂向变化的宏观规律.

经济发达地区土地利用结构变化预测——以江苏省江阴市为例

结构决定功能,把握土地利用结构变化的趋势,调整社会经济发展的策略,优化土地利用结构是土地可持续利用的关键。以经济发达地区江苏省江阴市为例,运用马尔柯夫链的理论与方法,构建土地利用结构转移的概率矩阵,预测江阴市2005年和2010年的土地利用结构,并分析其变化特征,以此来研究经济发达地区近期内可能的土地利用结构变化规律。模拟结果表明,经济发达地区土地利用结构变化存在着非农化趋势加快,农地数量减少加速的现象,如果为保证耕地的数量平衡,则可能导致农地内部结构极其不合理。根据研究结果,提出适当释放农地,促进经济发展;运用经济杆杠,提高非农用地利用效率;重视耕地质量,改善生态环境的政策建议。

基于马尔柯夫过程的区域土地利用结构预测研究——以江苏省昆山市为例

依据昆山市1994至2002年土地利用变更调查数据,采用马尔柯夫方法对其土地利用结构演变进行了模拟,并对未来10年其土地利用结构的演变趋势进行了预测。结果表明,在编制土地利用规划时,利用马尔柯夫过程对土地利用结构进行定量预测是一种可行的方法;未来10年昆山的土地利用结构将保持建设用地持续增加、耕地持续减少的趋势,但其变动幅度将逐渐趋向平稳。在此基础上,提出了改善土地生态环境、提高建设用地集约度的建议。

中国1999-2009年土地覆盖动态变化的时空特点

基于SPOTNDVI时间序列研究中国近10a来(1999-2009年)土地覆盖动态变化的时空特点。首先,对BISE模型进行改进并对数据进行预处理;其次,结合光谱角分类和最小距离分类算法各自的优势构建了一个新的分类算法(SAM-MDM),并对多年NDVI数据分类和后处理,提高了分类精度,能满足土地覆盖变化趋势分析要求;再次,应用土地覆盖动态度模型和GIS叠加方法分析了全国土地覆盖的时空变化,建立了土地覆盖类型转移概率矩阵;最后,应用马尔科夫(Markov)过程建立了类型转移演化模型,对未来20a土地覆盖动态变化过程进行了预测。通过该研究探讨了中国土地覆盖近10a来在时间上的动态变化特点、空间上的变化差异、土地覆盖类型的转移概率分布和未来10～20a的时空变化趋势。

基于马尔可夫过程的三江平原土地利用动态变化预测

基于多时相遥感数据,应用GIS技术对三江平原1995和2000年的土地利用数据进行动态分析,计算出1995~2000年的各土地利用类型面积转移矩阵;借助马尔可夫过程建立土地利用转移概率矩阵,预测2005年土地利用结构,并将其与2005年遥感解译的土地利用数据进行比较。结果表明：马尔可夫预测值和遥感解译结果吻合较好,在7种土地利用类型中,除沼泽湿地外（0.26%）,其它几种类型的预测值和遥感解译结果的偏差都小于0.20%。同时,利用该模型对三江平原2010年和2015年土地利用结构进行预测,结果表明,在当前稳定的土地利用政策下,未来10 a内,该地区农田和草地面积将显著增加,同时,湿地和林地面积显著减少。农田和草地所占比重将分别从2005年的56.21%和3.71%上升为2015年的63.88%和3.88%;林地、湿地所占比重将从2005年的28.05%、7.46%下降为2015年的25.53%、5.39%。这一预测结果对该区域的生态环境保护和土地资源的合理利用具有一定的参考价值。

用马尔可夫理论预测三峡库区的土地利用趋势

为了把握土地利用结构变化的趋势,调整社会经济发展的策略,优化土地利用的结构,实现土地的可持续利用,根据重庆市万州区1995～2001年连续清查的第一手土地利用资料,在分析土地利用现状的基础上,应用马尔可夫理论,对万州区未来几年土地利用过程进行了模拟分析和定量预测.预测结果表明耕地减少速度加快,未利用地开发不充分,交通面积增长缓慢.

基于MARKOV理论的扬州市土地利用结构预测

根据扬州市1996—2004年间的土地利用平衡表数据,求得这期间全市土地利用结构的平均转移概率矩阵,运用Markov理论,模拟并检验2004年全市的土地利用结构,发现模拟值与实际值基本吻合,说明运用Markov理论预测扬州的土地利用结构是可行的。由此对全市2010年和2020年土地利用结构变化作预测,结果表明:在今后十几年的土地利用中,耕地、园地会继续减少,工矿用地和交通用地将大幅上升,但是各自的年变化幅度都会降低,同时农村居民点用地会不断减少,表明土地集约化利用将会是扬州市未来土地利用的侧重点。建议扬州市今后能改善农用地结构、引进先进技术以提高农用地效益;同时积极挖掘存量建设用地,提高建设用地的利用率。

基于马尔可夫模型的郑州市土地利用动态变化预测

以郑州市为研究对象,利用1995年、2000年的土地利用现状图,运用GIS技术分析了土地利用动态变化过程以及土地利用各类型之间的相互转化情况。在此基础上,求得研究区土地利用变化的转移矩阵,据此分析郑州市1995—2000年间土地利用动态变化的空间过程。同时运用马尔柯夫模型对2005年和2010年的土地利用动态变化及演变趋势预测进行了分析,得出研究区内耕地进一步增加,林地总面积也在减少,城乡、工矿、居民用地的总量在减小的结论,从而达到全面把握郑州市土地变化规律的目的。

海河流域土地利用及覆盖变化研究

基于1970、1980、1990、2000和2008年五期的MSS、TM与ETM遥感影像数据,对海河流域1970～2008年土地利用的变化及其驱动因素进行研究,为充分揭示不同土地利用类型转移特征在土地结构整体变化中的地位和作用,利用ARCGIS数据集成分析平台,将不同时段土地利用图叠加,统计不同土地利用类型在1970～1990年与1990～2008年两个比较时段的转移概率矩阵。近30年来海河流域土地利用结构一直是以耕地和林地为主导的土地覆盖格局,园地、工业用地、住宅用地显著增加,耕地和其它用地则明显减少,在定量刻画土地利用变化的基础上,初步探讨了影响流域内土地格局变化的驱动因素,主要为自然因素以及政策导向、产业结构调整、人口增长等社会经济因素。目前海河流域正处于快速城市化阶段,生产性用地快速增长,耕地面积迅速减少,林地面积变化不大,各级土地管理部门应采取切实有效的措施遏制流域内耕地不合理非农化,保证经济效益、社会效益和生态效益协调增长。

基于RS和GIS的郑州市土地利用动态变化及预测

以郑州市为研究对象,选用1995年、2000年、2007年3期的TM图像,运用RS和GIS技术分析了郑州市1995-2007年间土地利用动态变化的空间过程,并运用马尔柯夫模型对土地利用动态变化及演变趋势进行了预测分析.结果表明:在12 a间,各土地类型的单一土地利用动态度都在增加,综合土地利用动态度也呈上升趋势.预测结果表明,2007年以后的14 a内(2007-2021年)研究区内耕地将进一步减少,但减少的幅度将逐渐减小;林地总面积也将减少,但草地的面积将变化不大;城镇用地将进一步继续增加,但增加的速度将放缓;水域面积将继续减少.

基于时空的土地利用变化预测及其对策

以湖北省武汉市江夏区为例,通过对土地利用动态度、土地利用新增度和土地利用耗减度的计算,研究该区域的土地利用变化速度;运用马尔柯夫模型,构建土地利用结构转移矩阵,对土地利用动态变化及演变趋势进行预测分析。根据研究结果,提出加强耕地保护动力机制建设;优化土地利用结构,提高土地利用效率;建立土地利用规划信息系统以及进行综合治理,控制水土流失的对策。

基于GIS和RS的黄龙山林区土地时空动态变化分析

以黄龙山林区为研究对象,结合1990年、2000年、2008年3期TM图像,运用RS和GIS技术分析黄龙林区1990-2008年间土地利用动态的空间变化过程,并利用马尔柯夫模型对土地动态变化及演变趋势进行预测分析。结果表明:2000年以前,土地利用变化快,土地利用动态度为1.60%,并且转移较分散,而从2000年以后,土地利用动态度降为0.94%,转移方向趋于集中;1990-2008年期间,有林地面积增加最多,达427.06km2,疏林地和未利用地面积大幅减少,耕地面积先增后减,主要土地利用转变方式为其他土地利用类型转向有林地;预测结果表明:2008年以后的16a内(2008-2024年),研究区内耕地、疏林地、未利用地等将进一步减少且增减幅度不断降低;有林地和其他林地面积将继续增加,城乡用地和水域等也有增减但幅度不大。

基于马尔科夫优化模型的贵州省林业产业结构研究

通过马尔科夫预测法建立林业产业最小偏离模型,基于1998～2013年贵州省林业三次产业产值数据,求得林业产业结构的马尔科夫状态转移概率矩阵并验证其准确性,预测出2014～2023年贵州省林业三次产业产值比例。以2020年的预测值为参照标准,计算出1998～2013年贵州省林业产业结构的有序度为0.48～0.82,表明近十多年来贵州省林业产业结构调整的方向是正确的,但仍需进一步进行调整,最后提出贵州省林业产业结构优化升级对策。

基于GIS的大庆市土地利用变化趋势预测

为了把握土地利用结构变化的趋势,调整社会经济发展的策略,优化土地利用的结构,实现土地的可持续利用,根据大庆市1978～2001年五期陆地资源卫星Landsat TM数据,在分析土地利用动态变化的基础上,应用马尔可夫理论,对大庆市未来几十年土地利用过程进行了模拟分析和定量预测.预测结果表明耕地、林地和居民用地在逐年增加,草地、水域和未利用土地逐年减少.

基于马尔可夫模型的东北三省产业结构预测

为了合理规划东北三省产业结构,提升东北三省区域经济产业的整体竞争力,笔者应用马尔可夫预测方法对东北三省产业结构进行了研究,并用区间自适应遗传算法求解马尔可夫状态转移概率矩阵,依据2004—2014年产业结构的统计数据,预测了东北三省第一、二、三产业结构,平均误差为2.92%,具有较高的预测精度。用该模型对2015—2016年东北三省产业结构进行了预测,为东北三省制定相应的地方产业结构政策提供一定的理论依据。

基于Markov模型的安宁市土地利用预测

根据安宁市2003～2009年土地利用更新调查数据,利用Markov模型以3年为间隔预测安宁市2012～2021年内的土地利用结构变化。结果表明:2012～2021年安宁市的耕地、园地、林地等农用地大量转变为建设用地;为了保障基本社会生活需求,耕地和园地的农作物生产用地向建设用地转变较少,林地向建设用地转变较多。

用马尔柯夫链预测居民六年的消费性支出结构

利用长春市居民1998、1999连续两年的收、支数量变化,借助于马尔柯夫链的无后效性性质,预测2000~2005年6年的8项支出量。支出的基本特征是生活类支出的下降趋势和文化教育、交通通讯类支出的增加趋势。这表明居民消费观念的转变以及对社会发展认识的提高。居民的文化水平、文明修养程度所产生的支出效应是促进经济发展、推动收支稳定平衡的重要因素和条件。

曲阜市土地利用结构预测

根据马尔可夫模型和灰色系统GM(1,1)模型分别对曲阜市土地利用结构进行了预测,得出了2010年和2015年曲阜市土地利用预测结果.经过比对,两种方法均可作为土地利用结构预测方法.并根据预测结果提出了进一步加强土地管理的措施.