会东县土地利用／覆被变化分析与时空趋势模拟

发布时间：2017-10-13 18:37

  本文关键词：会东县土地利用／覆被变化分析与时空趋势模拟

  更多相关文章： 土地利用变化 Logistic回归分析法 灰色系统预测模型GM(1 1) CLUE-S模型 会东县

【摘要】：区域性的环境变化的研究现在成为生态环境变化的热点之一,区域尺度的土地利用/覆被变化是全球土地利用/覆被变化的重要组成部分。随着经济的发展、人口的增加、城镇化的推进,不合理的土地使用造成大量的土地浪费,植被减少,水土流失,土地荒漠化加剧,使得生态环境日趋恶劣,人居环境受到严重威胁。因此从区域尺度的角度来研究分析土地利用/覆被变化对当地生态环境的影响具有重要的意义。本文以会东县为研究区域,以在USGS上获得的1990年landsat5、2002年landsat7、2015年landsat8卫星遥感影像为数据源经过处理得到三期土地利用数据。应用土地利用转移矩阵、单一土地利用类型年变化率、综合土地利用类型年变化率、土地利用综合指数分析了会东县土地利用/覆被变化并对土地利用/覆被变化的驱动力进行了分析;应用土地利用区域生态环境质量指数模型分析了土地利用/覆被变化对会东县的生态环境影响的变化。运用Logistic回归分析法分析了影响因子对土地利用/覆被变化的概率分布情况;基于2002年到2015年的土地利用/覆被数据,利用灰色系统预测模型GM(1,1)在MATLAB中得出各土地利用类型面积的响应函数并预测了2016年到2020年各土地利用类型的面积;利用CLUE-S模型模拟了2015年的土地利用类型空间分布并进行了模拟精度验证,在此基础上预测了2020年研究区土地利用时空格局分布情况,最终得出如下结论:(1)利用在USGS上获取的landsat5、landsat7、landsat8三期遥感数据,通过监督分类与目视解译并对解译结果进行精度验证得到了三期土地利用数据。(2)从研究区的土地利用情况来看,在1990年至2002年期间,建设用地年变化率最大,年变化率为17.55%,其次为耕地和水域,分别为8.52%和6.03%;在2002年至2015年期间建设用地年变化率也最大为20.02%,水域面积缓慢增加,年变化率为1.43%。在综合土地利用方面1990年至2015年期间,综合年变化率为1.57%。在土地利用程度方面,1990年、2002年和2015土地利用综合指数分别为225.56、252.55、260.79。(3)应用土地利用区域生态环境质量指数模型和土地利用变化类型生态贡献率分析了会东县境内的生态环境质量,结果表明会东县自1990年12年后的生态环境较差;自2002年13年后,会东县的生态环境因实施了退耕还林还草政策,当地的生态环境质量有所提高。(4)在利用Logistic回归分析法对土地利用影响因子分析方面,模拟尺度基于100×100m基础上,选用了高程、坡度、离城镇距离、离主要公路距离、离河流距离、离坑塘距离以及人口密度7个影响因子,得到了不同影响对不同土地利用类型的影响程度,结果表明坡度、人口密度对各类土地利用类型的影响比较大,在SPSS软件中利用ROC曲线对Logistic回归模型进行模拟效果进行评价,得出耕地、草地、林地、水域、建设用地和未利用地的ROC值分别为0.702、0.723、0.749、0.712、0.864、0.789。(5)在土地利用需求量上,利用线性内插得出2002年至2015年期间各年份的各土地利用类型的面积,并在此基础上采用灰色系统预测GM模型(1,1)在MATLAB中得出各土地利用类型面积的响应函数并预测了2016年至2020年各年份土地利用类型的面积。(6)利用CLUE-S模型以2002年的土地利用数据为基础,模拟了2015年的土地利用类型的空间分布情况,利用Kappa指数对模拟结果进行了检验,Kappa指数为0.951表明模拟结果符合要求,说明CLUE-S模型能够模拟研究区内的土地利用类型空间分布情况,并用CLUE-S模型预测了会东县2020年的土地利用类型的空间分布情况。
【关键词】：土地利用变化 Logistic回归分析法 灰色系统预测模型GM(1 1) CLUE-S模型 会东县
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F301.24;P237;P901
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 选题的背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.3 研究内容与技术路线16-19
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 技术路线17-19
• 第2章 研究区概况19-23
• 2.1 地理概况19-20
• 2.1.1 地理位置19
• 2.1.2 地形地貌19-20
• 2.1.3 气候特征20
• 2.1.4 水文特征20
• 2.1.5 土壤状况20
• 2.2 自然资源20-21
• 2.2.1 矿产资源20-21
• 2.2.2 生物资源21
• 2.3 社会经济及交通状况21-22
• 2.4 人口结构22-23
• 第3章 会东县土地利用/覆被信息提取23-30
• 3.1 遥感影像数据处理23-26
• 3.1.1 波段组合的选择23-24
• 3.1.2 几何精纠正与图像配准24-25
• 3.1.3 遥感影像融合25
• 3.1.4 遥感影像镶嵌25
• 3.1.5 图像裁剪25-26
• 3.2 土地利用/覆被信息提取26-30
• 3.2.1 建立遥感解译标志26-27
• 3.2.2 精度检验27-30
• 第4章 会东县土地利用/覆被变化及环境效应分析30-41
• 4.1 土地利用结构分析30-31
• 4.2 土地利用/覆被变化矩阵的建立31-32
• 4.3 土地利用变化结果分析32-36
• 4.3.1 土地利用变化数量分析33-35
• 4.3.1.1 单一土地利用变化33-34
• 4.3.1.2 综合土地利用类型变化34-35
• 4.3.2 土地利用程度变化35-36
• 4.4 土地利用变化驱动力分析36-37
• 4.4.1 人口因素36
• 4.4.2 经济建设因素36-37
• 4.4.3 城镇化因素37
• 4.4.4 政策因素37
• 4.5 土地利用变化环境效应分析37-41
• 4.5.1 土地利用区域生态环境质量指数38-39
• 4.5.2 土地利用变化类型生态贡献率39-41
• 第5章 CLUE-S模型对土地利用变化的模拟及预测41-65
• 5.1 CLUE-S模型简述41-43
• 5.2 土地利用数据的处理43
• 5.3 影响因子的选取43-45
• 5.4 空间分析45-49
• 5.4.1 Logistic分析45
• 5.4.2 ROC曲线图45-46
• 5.4.3 结果分析46-49
• 5.5 CLUE-S模型参数设置49-58
• 5.5.1 cov_all.0（初始年份土地利用线状图）50
• 5.5.2 sclgr*.fil（驱动因子文件）50
• 5.5.3 region_park.fil（区域约束文件）50
• 5.5.4 demand.in（土地利用需求文件）50-55
• 5.5.5 alloc.reg（回归方程参数文件）55-56
• 5.5.6 allow.txt（土地利用转换矩阵）56-57
• 5.5.7 main.1（主参数文件）57-58
• 5.6 模拟结果验证58-59
• 5.7 精度检验59-61
• 5.8 预测结果及结果分析61-62
• 5.9 建议62-65
• 结论65-67
• 致谢67-68
• 参考文献68-73
• 攻读学位期间取得的学术成果73

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