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        基于Landsat8影像的蚌埠市淮上區(qū)土地利用變化及預(yù)測分析

        2021-11-07 09:47:00白洪偉陳燕飛曹倩倩李致春張慧妮
        皖西學(xué)院學(xué)報 2021年5期
        關(guān)鍵詞:建筑用蚌埠市土地利用

        白洪偉,陳燕飛,曹倩倩,李致春,張慧妮

        (1.宿州學(xué)院 環(huán)境與測繪工程學(xué)院,安徽 宿州 234000;2.宿州學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院,安徽 宿州 234000)

        土地利用是指人類從多方面角度出發(fā),采取一系列的技術(shù)手段,根據(jù)土地的屬性,獲得物質(zhì)產(chǎn)品和服務(wù)的經(jīng)濟(jì)活動。具體表現(xiàn)在土地面積、空間分布、土地質(zhì)量等相關(guān)方面的變化[1]。土地利用變化可以記錄人們活動如何改變地球表面特征的結(jié)構(gòu)格局[2-3]。土地被合理地利用,我們生活的環(huán)境才能更加美好,社會發(fā)展才會更井然有序地前行,同樣土地資源的合理利用也是人與自然和諧相處的前提條件之一[4]。

        文章以安徽省蚌埠市淮上區(qū)為研究區(qū)域,分別以2013年、2017年以及2020年的Landsat 8影像作為初始數(shù)據(jù)研究安徽省蚌埠市淮上區(qū)的土地利用變化情況。利用ENVI 5.3軟件的監(jiān)督分類工具結(jié)合三種分類方法對淮上區(qū)進(jìn)行分類研究,并對三種分類方法的精度進(jìn)行評價,選擇最合適的分類方法所得出的相關(guān)數(shù)據(jù)對土地利用的結(jié)果進(jìn)行分析及預(yù)測,從而使土地達(dá)到可持續(xù)發(fā)展的目的。

        1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

        淮上區(qū)屬于安徽省蚌埠市的下轄區(qū),它在淮河的北面,同時也位于蚌埠市北部,介于北緯32°57′—33°05′東經(jīng)117°14′—119°08′之間。東邊是固鎮(zhèn),西邊是懷遠(yuǎn)縣,南邊隔著淮河與蚌山區(qū)、禹會區(qū)、龍子湖區(qū)相望,北與固鎮(zhèn)縣的新馬橋鎮(zhèn)接壤。東西跨度20.61公里,南北相隔16.34公里,總面積412平方公里。研究區(qū)的影像如圖1。

        圖1 研究區(qū)影像

        文章數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云,主要采用2013年4月28日、2017年9月14日以及2020年10月24日Landsat 8影像,三期影像云量均低于1%且覆蓋了安徽省蚌埠市淮上區(qū)的全部。三期影像的具體情況如表1。

        表1 三期原始數(shù)據(jù)的遙感影像信息

        2 研究方法

        2.1 技術(shù)路線

        利用ENVI 分別對2013年、2017年以及2020年三期的遙感衛(wèi)星影像先進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正的預(yù)處理工作,再對預(yù)處理之后的三期影像進(jìn)行矢量邊界裁剪,在確定分類樣本后,進(jìn)行三種方法的監(jiān)督分類,最后對支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及最大似然值三種分類方法進(jìn)行精度評價并結(jié)合相關(guān)的轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行結(jié)果分析。技術(shù)路線如圖2。

        圖2 技術(shù)路線流程圖

        2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        遙感影像經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌、訓(xùn)練樣區(qū)選擇等,基于蚌埠市淮上區(qū)地理區(qū)劃矢量范圍線將上述處理的三期遙感影像裁剪出來,結(jié)果如圖3所示。參考研究區(qū)地類特點以及土地分類系統(tǒng)原則將選取的目標(biāo)地類分為5類:建筑用地、耕地、林地、水域、其他,并對各地類樣本進(jìn)行了可分離性計算,可分離值>1.8才可以進(jìn)入分類處理環(huán)節(jié)。

        圖3 2013年、2017年、2020年裁剪后研究區(qū)影像

        3 研究區(qū)土地利用變化提取

        3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法是ENVI監(jiān)督分類的一種,這種方法是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運用到影像的信息提取中以得到分類結(jié)果。將淮上區(qū)的土地利用分類樣本分為建筑用地、林地、耕地、水域以及其他等5種類型,利用監(jiān)督分類中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法對5類分類樣本進(jìn)行監(jiān)督分類,得到的三年分類結(jié)果如圖4所示。

        圖4 2013年、2017年、2020年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果

        3.2 支持向量機(jī)

        支持向量機(jī)(SVM)也是監(jiān)督分類中較為常見的方法,其原理是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論(SLT)的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上的。選取建筑用地、林地、耕地、水域以及其他用地這5類土地利用樣本,利用2013年、2017年以及2020年影像的支持向量機(jī)方法提取淮上區(qū)土地利用類型信息,最終得到結(jié)果如圖5所示。

        圖5 2013年、2017年、2020年SVM分類結(jié)果

        3.3 最大似然值

        最大似然法就是通過已知數(shù)據(jù),建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,計算出各種類型的概率分布函數(shù),再根據(jù)相應(yīng)的函數(shù)模型和分布函數(shù)計算出每個像元上屬于各種類型的概率,將最大概率的類型歸為該土地利用的類型[5]。對上述5類分類樣本進(jìn)行最大似然值的分類。利用2013年、2017年以及2020年影像的最大似然值提取淮上區(qū)土地利用類型信息,最終得到結(jié)果如圖6所示。

        圖6 2013年、2017年、2020年最大似然值分類結(jié)果

        通過對三種分類方法的Kappa系數(shù)和總體精度的比較來選取最佳的分類方法,三種分類方法的精度情況如表2。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法的精度平均高達(dá)93.82%,另外兩種精度也均高于90%,相比較之下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法得出的結(jié)果更符合真實的土地利用情況,所以本文選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的分類結(jié)果來對三個時期的土地利用變化情況做分析。

        表2 分類精度比較表

        4 研究區(qū)土地利用變化

        4.1 土地利用面積變化

        根據(jù)表3可以看出2013—2020年建筑用地有所增加,從13年的23.82%增加到17年的26.89%再到20年的31.23%,從2013年到2020年建筑用地的占地比一直處于增長狀態(tài);2013—2020年的耕地占地比先是從13年的64.51%到17年的64.94%再到20年的58.51%,呈現(xiàn)先增后減的趨勢;2013—2020年水域的占地比一直處于減小的狀態(tài),從2013年的7.93%到2020年的6.71%;2013—2020年林地的占地比處于先減小后增加的趨勢,從2013年的1.41%到2017年的0.85%再到2020年的1.99%;2013—2020年其他用地類型的占地比由開始的2.33%到17年的0.61%再到20年的1.57%,與林地的發(fā)展趨勢一樣呈現(xiàn)先減小后增加的趨勢。

        表3 淮上區(qū)各類用地面積及所占比

        4.2 土地利用規(guī)模變化

        根據(jù)2013年、2017年以及2020年三年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣表(表4—表6)不難發(fā)現(xiàn),建筑用地和耕地相互轉(zhuǎn)移的面積比重較大,其主要的面積轉(zhuǎn)移是相對多的耕地轉(zhuǎn)移為建筑用地??梢?013—2020年蚌埠市淮上區(qū)對用地開發(fā)這方面比較注重,這也正說明了蚌埠市近幾年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為迅速,為滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展在不斷擴(kuò)建建筑用地。

        表4 2013—2017年土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣(km2)

        表5 2017—2020年土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣(km2)

        表6 2013—2020年土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣(km2)

        4.3 建筑用地變化情況

        蚌埠市淮上區(qū)2013—2020年建筑用地的占地比例從原來的23.82%增長到31.23%,增長了7.41個百分點,城鎮(zhèn)的建筑用地明顯增加。具體分布如圖7所示。由圖7可明顯看出2013—2020年蚌埠市淮上區(qū)的建筑用地在增加,建筑用地明顯由市中心向其周圍擴(kuò)展。這也正反映著近幾年來蚌埠市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度在不斷加快,所以為滿足蚌埠市的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,其建筑用地的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大,才會出現(xiàn)如圖所示的建筑用地面積的變化。

        圖7 2013年、2017年、2020年建筑用地情況圖

        4.4 土地利用空間變化

        用土地利用動態(tài)來衡量土地利用變化的情況,這是重要的指標(biāo)。根據(jù)動態(tài)度的絕對值大小進(jìn)行分析,絕對值越大,則這類地物變化幅度越大,絕對值越小,則該地物變化越小。單一土地利用類型動態(tài)度和綜合土地利用類型動態(tài)度最主要的區(qū)別是:單一土地利用類型動態(tài)度是研究區(qū)一定時間內(nèi)某一種土地利用類型的數(shù)量變化情況,而綜合土地利用動態(tài)度是指研究區(qū)一定時間內(nèi)多種土地利用類型的綜合變化情況。本文分析的是蚌埠市淮上區(qū)3個特定時期內(nèi)各類地物的面積轉(zhuǎn)變情況,所以此處使用單一土地利用類型動態(tài)度,其計算公式為:

        (1)

        式中:K為動態(tài)度;i為某地類;Sia為某地類監(jiān)測初始面積;Sib為某地類監(jiān)測結(jié)束束面積;T為轉(zhuǎn)變的年數(shù)間隔。

        結(jié)合表7分析蚌埠市淮上區(qū)2013—2020年的土地利用動態(tài)度,其結(jié)果表明:近7年間,淮上區(qū)的所有類型的面積土地利用變化都是有所浮動的,但是建筑用地、林地、水域面積以及其他用地類型的動態(tài)度較大,而耕地類型的動態(tài)度相對較小。其次,隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快,建設(shè)用地面積呈上升趨勢。盡管如此,林地面積也呈現(xiàn)增加趨勢。這說明2013年后淮上區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時還注重環(huán)境的保護(hù),堅持走綠色發(fā)展的道路。

        表7 土地利用面積數(shù)量變化(km2)及動態(tài)度(%)

        4.5 土地利用預(yù)測

        王甜利用模型GM(1,1)對研究區(qū)的建設(shè)用地和種植園面積進(jìn)行了預(yù)測[6],桑瀟利用模型GM(1,1)對研究區(qū)的耕地和居民地進(jìn)行了預(yù)測,結(jié)果表明模型GM(1,1)評價效果很好[7]。本文利用GM(1,1)模型,利用2013年、2017年和2020年三期的遙感數(shù)據(jù)對2025年的建筑用地、耕地進(jìn)行了預(yù)測。

        建立GM(1,1)模型的微分方程為:

        (2)

        式中:X(t+1)表示相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果;a為發(fā)展系數(shù);b為灰色作用量。模型使用均方差比值C與小誤差概率P作為檢驗?zāi)P皖A(yù)測精度的標(biāo)準(zhǔn)。指標(biāo)如表8所示。

        表8 精度預(yù)測等級

        表9 2013,2017,2020年蚌埠市淮上區(qū)建筑用地、耕地擬合結(jié)果

        評價結(jié)果:建筑用地C=9.88610775646671e-05,P=1,耕地C=6.75087002736236e-05,P=1,表明當(dāng)前模型評價效果很好。根據(jù)預(yù)測公式計算得出2025年建筑用地和耕地面積的預(yù)測值分別為147.6396 km2和215.1145 km2。建筑用地和耕地面積分別保持增加和略有減小的趨勢,但隨著國家對耕地面積保有量的控制,耕地面積不會有大的變化。

        5 結(jié)論與討論

        5.1 結(jié)論

        利用2013年、2017年以及2020年Landsat8影像數(shù)據(jù),對安徽省蚌埠市淮上區(qū)近7年的土地利用變化進(jìn)行研究,其結(jié)論如下:(1)描述的支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最大似然值三種分類方法,比較其精度,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度最高。雖然其余兩種分類方法的平均精度都在90%以上,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度高達(dá)93.82%,所以本文選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法對淮上區(qū)的土地利用變化情況進(jìn)行分析。(2)2013—2020年間,淮上區(qū)土地利用變化呈現(xiàn)“兩增三減”的趨勢,其主要是建筑用地、林地面積有所增加,水體、耕地、其他用地面積相對減少。建筑用地從97.27 km2增加到127.49 km2;林地面積從5.74 km2增加到8.11 km2;耕地面積從263.38 km2減小到238.91 km2;水體面積從32.37 km2減小到27.39 km2;其他類型用地面積從9.52 km2減小到6.39 km2。(3)近7年間,每種土地類型都有不同數(shù)量的相互轉(zhuǎn)化,其中建筑用地整體呈現(xiàn)增長的趨勢。自2013年以來其他土地類型大部分都被開發(fā)成建筑用地。為滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求,部分耕地被置換為建筑用地以供城市發(fā)展的用地需要。林地呈現(xiàn)遞增趨勢,可見淮上區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時也十分注重環(huán)境治理和優(yōu)化,擴(kuò)大了綠植的面積。

        通過對2013年和2020年2個時期建筑用地圖的對比分析,明顯看出2013年—2020年安徽省蚌埠市淮上區(qū)的建筑用地面積大幅增加。受諸多因素的影響,安徽省蚌埠市淮上區(qū)的土地利用空間布局發(fā)生了較為明顯的變化。其他用地類型的土地不斷被置換為耕地和建筑用地,截至2020年,淮上區(qū)未利用地存量有所減少。鄉(xiāng)村建筑用地也不斷從不規(guī)則的分布逐漸歸置整齊。綠植綠化面積逐漸擴(kuò)大,雖然其擴(kuò)大面積不是非常明顯,但相對2013年5.74 km2的林地面積,2020年8.11 km2的林地面積還是有所改觀的。

        GM(1,1)模型適用于土地利用變化預(yù)測,2025年蚌埠市淮上區(qū)建筑用地和耕地預(yù)測面積分別為 147.6396 km2和 215.1145 km2,預(yù)計城區(qū)仍沿淮河方向擴(kuò)張,應(yīng)保持耕地面積的保有量。

        根據(jù)土地利用變化趨勢,應(yīng)加強(qiáng)科學(xué)管理,優(yōu)化土地布局,保護(hù)耕地、水域、林地資源,科學(xué)規(guī)劃土地利用方式,實現(xiàn)土地資源的高效利用。加強(qiáng)土地的可持續(xù)利用,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。

        5.2 討論

        文章所選用的三期遙感影像空間分辨率為30 m,對城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)影像方面存在不足,在今后的研究中應(yīng)選取較高空間分辨率的遙感影像,對蚌埠市淮上區(qū)土地利用變化特征進(jìn)行詳盡、準(zhǔn)確的研究。

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