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青岛市土地利用演化驱动力因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在RS和GIS技术支持下,首先,以青岛市1986、2000和2006年3期遥感影像为基础,以谷歌地图为参考,对3期遥感影像进行分类处理,提取出了同时期的土地利用数据。其次,利用数学模型对1986~2006年青岛市土地利用数量变化、土地利用速度变化、土地利用程度变化等方面进行了分析。再次,结合同期青岛市社会经济统计资料,应用主成分分析法得到了影响青岛市土地利用发生变化的主要社会经济驱动力因子,计算得出青岛市社会经济驱动力指数,指出社会经济因素对土地利用的驱动力呈不断上升的趋势;应用多元线性回归分析法建立了青岛市水域、林地、建筑用地和耕地的社会经济驱动力模型,得到了影响每种土地利用类型的社会经济因子。最后,运用Markov模型预测了2012~2030年青岛市的土地利用变化趋势。 相似文献
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以1991年和2010年2期遥感影像为数据源,应用3S软件对遥感图像进行解译,获得海口市东郊(海岸带)不同时期的土地利用信息,在此基础上进行了土地利用动态变化及内在驱动力分析。结果表明:(1)1991～2010年间,建设用地是研究区土地首要转移类型,主要来源于耕地和林地。(2)1991～2010年间,耕地减少量最大,为研究区其他土地主要增量来源,主要转移为建设用地和林地。(3)1991～2010年间,园地、林地和耕地互转频繁。这表明农民对市场的把握度较低,土地流转一直处于被动状态。(4)研究区城市化进程是影响农用地向非农用地转化的最主要的驱动因素,此外,环境生态保护政策、耕地占补平衡政策和比较利益规律等是推动研究区其他土地类型动态变化的主要驱动力。 相似文献
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以胶州市为研究对象,根据1998和2008年土地利用现状数据,运用数理统计和GIS空间叠加方法,分析了胶州市10年来土地利用类型动态变化情况,并从人口、交通、政策和经济4个方面对胶州市土地利用变化的驱动力因素进行了分析。结果表明,10年间胶州市耕地、园地呈减少趋势,城镇工矿用地、交通水利及其他用地呈增加趋势,其中耕地的减少和城镇工矿用地的增加十分显著;主要转移方向包括耕地转化为建设用地,未利用地转化为耕地、其他农用地等;土地利用变化主要受人口、交通、政策和经济等人为驱动力因素的影响。 相似文献
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石河子垦区土地利用/土地覆被变化遥感监测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对石河子垦区1989年和2002年同期遥感影像进行土地利用／土地覆被变化的分类研究，一方面提出了遥感数据和地理信息矢量数据相结合提高分类研究精度的方法，另一方面分析了垦区土地利用变化的驱动力，为该区可持续利用土地的规划提供了依据。 相似文献
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土地利用遥感动态监测能够快速提取土地利用变化信息,更新土地利用现状图,对于土地资源合理利用、科学管理具有重要的意义.以不同时相遥感影像为主要数据源,结合其他多种数据,探讨了土地利用遥感动态监测的技术流程.以1989年和2000年石河子垦区及周边地区TM影像为基础,分析了该区域土地利用的变化趋势.研究区内的土地利用变化总体趋势是耕地(农田)面积大幅度增加,以草(林)地向耕地(农田)的转化最为显著,各种土地利用类型处在相互转化中. 相似文献
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扎龙湿地土地利用与土地覆盖变化分析 总被引：3，自引：0，他引：3
基于1995年和2004年两个时段的LandsatTM影像数据,运用遥感、GIS技术,分析扎龙湿地1995～2004年土地利用与覆盖动态变化的数量特征和空间格局,运用逐步回归分析法和主成分分析法,探讨扎龙湿地土地利用与土地覆盖驱动力机制。结果表明,扎龙湿地耕地变化是扎龙湿地土地利用变化的核心类型,扎龙湿地的农村经济发展和农业人口数是影响耕地变化的主要因素,对土地利用与覆被变化起着主要作用。 相似文献
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基于最大似然法、空间叠加技术和转移矩阵,提取1993、2001和2007年厦门市遥感影像土地利用信息．分析城市建设用地变化、城市扩展空间特点及其驱动力,探讨优化厦门市城市空间扩展的策略．结果表明：1993--2007年,土地利用发生变化的面积高达35．79％,其中1993--2001年的变化面积为2001--2007年的两倍多;14年间,建设用地面积扩展年变化率为6．35％,扩展面积中耕地所占比例超过50％;城市扩展的主要驱动力来自经济发展、人口增长、外商投资、政策法规及自然地理环境． 相似文献
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以杨凌示范区为研究对象,在对该区2003年和2007年QuickBird遥感影像解译分类的基础上,采用土地利用动态度、变化强度、土地利用程度综合指数模型分析土地利用变化特征,并对其驱动力进行分析。结果表明:就土地利用动态度而言,其他类土地的变化幅度最大,以年变化率约50%的速度增加;从变化强度的绝对值来看,耕地的变化强度最大,耕地面积逐年减少,4 a间减少了约11%;2003—2007年研究区的土地利用程度变化值小于零,说明该区的土地利用处于衰退期。影响研究区土地利用变化的驱动力因子主要是人口因素、经济增长和政策变动。 相似文献
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漓江流域土地利用/覆被变化及其对生态环境效益的影响分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以1991年、1998年和2006年3期遥感影像数据为基础,采用土地利用转移矩阵、动态度、利用度和生态环境效益指数模型,研究了漓江流域1991年以来的土地利用变化及其对生态环境效益的影响。结果表明,漓江流域土地利用/覆被于1991～2006年间发生了较大变化,变化的总体趋势为林地、耕地、草地和水域面积减少,并转化为园地、未利用地和建设用地;1991年以来,漓江流域未利用地、建设用地和园地的正向变化速度较大,而林地和草地的负向变化速度较大。漓江流域土地利用综合变化速率呈现增加趋势;土地利用度变化呈现波动特征;漓江流域土地利用/覆被变化的主要人文驱动力为经济因素、政策因素等方面;1991～2006年间土地利用变化降低了漓江流域的生态环境效益,林地向园地的转化及耕地向建设用地的转化是区域生态环境效益下降的主要原因。 相似文献
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《辽宁农业科学》2016,(6)
以1988年、2009年、2014年句容市的卫星遥感影像资料(LandsatTM/ETM)和句容市统计年鉴的数据为基础,以遥感和地理信息系统技术为处理平台,对1988年、2009年、2014年句容市主要土地利用类型的变化幅度以及相互转化的关系进行分析,得到句容市土地利用类型转移矩阵,并对当地土地利用变化的驱动力进行了定性分析。研究结果表明:(1)在1988年到2014年间,句容市土地利用类型转变最大的是建设用地和农用地,大量农用地转变为建设用地,林地和水域的面积也呈小幅增加的趋势。(2)人口的增长和经济发展是促使句容市大量农用地转为建设用地的主要驱动力,同时政府制定的相关土地利用政策使林地、水域等生态用地得到了保护,在一定程度上抑制了建设用地的快速扩张。 相似文献
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盘锦市土地利用/土地覆被变化及驱动力研究 总被引：2，自引：1，他引：2
本文以土地利用详查资料和遥感影像资料为主要信息源,在GIS支持下研究了盘锦市1988-2005年问土地利用/土地覆被变化,分析了土地利用变化速率和程度,阐明了耕地变化的驱动因素.研究结果表明,1988-2005年的17年间盘锦市城市规模迅速扩张,城乡工矿居住用地增加了0.55万hm2;同时耕地增加了7.21万hm2,但这主要是以林地、草地和湿地的急剧减少为代价,对当地生态环境和可持续发展造成潜在威胁.研究结果表明.1988-2005年的17年间盘锦市草地和林地的动态指数变化最大,动态度指数分别达到-5.62%和-5.42%;盘锦市土地利_用程度较高,土地利用程度综合指数由1988年的245.51提高到2005年的292.79,高于全国平均水平的231,92.研究认为,经济发展、人口增长和政府政策是影响盘锦市土地利用/土地覆被变化的主要驱动力. 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2014,(4)
根据重庆永川区2002年到2008年遥感影像图,基于RS和GIS技术、ArcGIS9.2平台,对Landsat7、Landsat5卫星的ETM+和TM影像数据进行解译,得到该区研究时段的土地利用类型图。应用土地利用类型转移模型、土地利用类型面积的变化过程及土地利用程度时空演变模型,定性和定量相结合的方法分析了研究区7年间土地利用时空变化特征。研究表明:该区土地利用变化以耕地和园地为主。其中,耕地减少面积最大,变化率为-1.65%;园地增加面积最大,变化率为11.18%。耕地因区位条件和比较经济效益的差异不断向其他土地利用类型流转,耕地减少的去向主要是居民点及工矿用地,分别占各地类总面积的1.6%和3.4%。园地面积的增加主要来源于其他农用地及耕地的转化。研究区2002至2005年土地利用处于调整期或衰退期,2005至2008年土地利用处于发展期。 相似文献
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从土地利用/覆盖变化(LUCC)着手,以山西省蒲县为例,采用遥感和GIS技术,结合研究区的土地利用现状,以遥感影像为载体,利用支持向量机和最大似然法对研究区土地利用/覆盖进行分类,分析了蒲县2000～ 2014年土地利用动态变化,并进一步分析了土地利用变化的驱动力及其存在的问题,提出了土地可持续发展的对策及措施. 相似文献
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本文通过对安徽省萧县1990年、2000年和2010年的三景Landsat TM遥感影像进行分析,结合研究区基本概况研究萧县土地利用/覆盖变化。根据研究目标,确定主要研究内容为:利用ENVI 4.7遥感软件对萧县不同时期的TM影像进行对比分析,解译土地利用/覆盖变化情况等遥感信息,分析并计算出土地利用/覆盖变化数据,将土地利用分为耕地、植被、水体、建设用地、未利用土地等五种类型。采用最大似然法分别对萧县1990年、2000年和2010年的三景Landsat TM遥感影像进行分类,然后进行对比分析,获取土地利用/覆盖变化的空间数据。在此基础上,利用数学统计分析方法,进行土地利用/覆盖变化动态分析。 相似文献