基于ANN-CA模型的珲春市土地利用格局模拟研究

发布时间：2017-04-15 19:15

  本文关键词：基于ANN-CA模型的珲春市土地利用格局模拟研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：土地作为陆地系统最重要的组成部分,是人类与环境关系研究中的纽带和桥梁,随着人口持续增长、生物多样化减少、臭氧层破坏和损耗、水资源危机与海洋地质破坏等众多全球性问题的日趋激化,使其成为国际众多研究中最为活跃的领域,而土地利用覆被变化的研究则成为重点靶区,俨然已经成为全球学者研究热点之一,且正在加速的全球城市化引起土地利用/覆盖的变化,进而导致区域社会、经济和环境的变化,并由此产生更加复杂的土地利用格局和功能的演变过程,引发更多自然现象和生态过程的变化,如土壤性质、地表径流与侵蚀等[46]。因此,在多方面分析区域土地利用变化的基础上,探求影响土地利用变化的驱动力因素,构建土地利用格局动态模拟模型,重建过去和预测未来土地利用格局,探索区域土地利用最佳模式,对于把握未来区域土地利用趋势,制定区域土地生态建设等具有现实与理论指导意义。本文以珲春市为研究区域,以土地利用变更数据、DEM数据、栅格GDP数据等为数据源,采用局部空间自相关模型、转移矩阵模型、空间重心迁移模型多角度分析珲春市近几年来土地利用变化情况;在此基础上,对土地利用变化数据进行叠加分析,构建土地利用变化样本数据矩阵和土地利用变化驱动因子矩阵,采用典范对应分析法研究土地利用变化与驱动因子之间的相互关系,重点探求驱动因子对土地利用变化的影响程度;依据驱动因子的选取与设置,构建ANN-CA模型,在对模型校正和精度验证的基础上,以2014年土地利用数据为初始数值,模拟珲春市2020年土地利用格局,为珲春市未来土地利用方式提供理论参考。主要研究结论如下:(1)通过空间自相关模型、土地利用转移矩阵模型和空间重心迁移模型对珲春市土地利用现状的分析与研究,得出珲春市各地类在空间位置上呈空间正相关,相关程度依次为林地、耕地、建设用地、其他土地、水域、草地、园地,地类空间分布主要表现为耕地分布零散,林地集中的分布在东北部和北部,园地分布呈现随机状;近五年之间,各地类向建设用地转化比较活跃,尤其是耕地和林地占比较大,且耕地的有效补充不足,造成珲春市近年来耕地数量呈现出“入不敷出”的情况;建设用地重心由东南方逐渐向西北方偏移,偏移距离为395米,方向性特别明显。(2)通过典范对应分析方法研究土地利用类型与驱动因子之间的相关性,分析结果表明:GDP、坡度、政策、DEM成为珲春市土地利用变化的主要驱动因素,其次为距道路距离、距河流的距离、距城镇的距离,且在资料有限、年期间隔较短的情况下,CCA分布图能较好的反映在驱动因子的制约下,土地利用类型的分布格局,直观的展示出驱动因子与土地利用变化的影响。(3)综合ANN模型处理非线性关系的能力及CA模型空间表达能力,构建ANN-CA模型,设置6种不同的参数组合,对2014年珲春市土地利用进行模拟,结果表明:在a=1,T=0.95的参数组合下,各地类模拟精度都比较高,通过数量精度检验、Kappa系数验证及Kappa指数系列验证,验证结果表明:数量精度均高于75%,综合Kappa指数为0.9840,Kappa系列指数分别为Kstandard=0.9923,Kno=0.9953,Klocation=0.9975,KlocationStrata=0.9975,均大于75%,表明研究区域内模拟栅格图与实际栅格图一致性很高,可信度较高。(4)利用训练好的ANN-CA模型对研究区2020年土地利用情况进行模拟,模拟结果表明:林地、耕地、草地、其他土地均呈现减少趋势,其中林地和耕地减少幅度较大,分别减少1087.92公顷、929.97公顷,园地、建设用地呈现增加趋势,其中建设用地增加幅度较大,增加3094.92公顷,从土地利用变化空间格局来看,新增建设用地主要分布在珲春市地势较为平坦的河流附近,其中新城区、边境合作区及敬信镇新增建设用地分布较多。
【关键词】：ANN-CA 典范性分析 土地利用变化 驱动因子 珲春市
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F301.2
【目录】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 选题背景及研究意义12-13
• 1.1.1 选题背景12-13
• 1.1.2 研究目的、意义13
• 1.2 国内外研究综述13-15
• 1.2.1 国外研究进展13-14
• 1.2.2 国内研究进展14-15
• 1.3 研究内容与技术路线15-19
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 技术路线16-17
• 1.3.3 技术资料来源17-19
• 第2章 研究区土地利用状况分析19-27
• 2.1 研究区概况19-22
• 2.1.1 研究区自然条件19-20
• 2.1.2 研究区经济概况20-22
• 2.2 土地利用现状分析22-24
• 2.2.1 空间自相关模型22
• 2.2.2 空间自相关性分析22-24
• 2.3 地类转移变化分析24-25
• 2.3.1 转移矩阵理论24
• 2.3.2 土地利用转移矩阵分析24-25
• 2.4 土地利用空间变化分析25-27
• 2.4.1 空间重心迁移模型25-26
• 2.4.2 空间重心迁移分析26-27
• 第3章 珲春市土地利用变化与驱动因子的关系分析27-34
• 3.1 典范对应分析（CCA）27-28
• 3.2 CCA排序28-31
• 3.2.1 驱动因子选取与处理28-29
• 3.2.2 构建CCA分析矩阵29-31
• 3.3 结果与分析31-34
• 3.3.1 驱动因子相关性检验31
• 3.3.2 土地利用变化类型与驱动因子关系分析31-34
• 第4章 土地利用格局模拟与分析34-46
• 4.1 ANN-CA模型构建原理34-38
• 4.1.1 CA模型34-36
• 4.1.2 ANN模型36-37
• 4.1.3 ANN-CA模型构建37-38
• 4.2 神经网络训练与模型校正38-40
• 4.2.1 神经网络训练38-39
• 4.2.2 模型校正39-40
• 4.3 模型精度验证40-43
• 4.4 研究区2020年土地利用预测与结果分析43-46
• 第5章 结论与不足46-49
• 5.1 结论46-47
• 5.2 不足47-49
• 参考文献49-53
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果53-54
• 致谢54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：309070