2015—2020年赤水市土地利用变化分析

发布时间：2021-08-14 14:55

　　掌握赤水市近年土地利用变化情况,为未来区域土地资源管理、社会经济发展规划制定等利用土地提供决策依据具有重要意义。为此,以赤水市2015年和2020年第一季度、分辨率为2.1m的资源三号（ZY3）遥感影像为数据源,利用ENVI遥感影像处理软件结合ArcGIS空间分析软件,按照监督分类方法,提取赤水市2015年和2020年两期地表覆盖数据,采用对比分析法比较了2015—2020年赤水市土地利用变化。结果表明:1)赤水市地表覆盖主要以林地、耕地、住宅用地、交通用地和水域为主,其中林地面积最多,占比83.73%。2)2020年土地利用特征与2015年相比,从面积变化看,园地、林地、住宅用地、交通用地和水域等地类面积均增加,耕地、草地和裸地面积均减少。其中:增加最多的是林地、达104.23km²,最少的是园地、仅2.93km²;减少最多的是耕地、达120.94km²,最少的是裸地、仅0.4km²。从变化幅度看,增幅最大的是交通用地、达52.85%,最小的是林地、仅7.21%;减幅最大的是草地、达76.9%,最... 

【文章来源】：农技服务. 2020,37(08)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

赤水市行政区划

土地利用分类主要采用监督分类法[8]，以ENVI软件中Supervised工具对预处理后的两期遥感影像按以下步骤分别实现。第一步是进行类别定义：将赤水市地表覆盖物定义为耕地、园地、林地、草地、住宅用地、交通用地、水域和裸地8大类；第二步是根据各地类在遥感影像上呈现光谱特征的不同，结合目视判读与外业调查经验，对每一种类别在区域内均匀选取一定数量的训练样本；第三步是利用Supervised分类器、采用最大似然分类法，把选好的各地类样本应用于全图进行分类；第四步是利用Majority Analysis（主要分析方法）工具对分类结果进行后处理，去除斑点噪声，结合ArcGIS空间分析软件生成赤水市两期土地利用现状图（图3）；第五步是根据分类结果，按地类随机、均匀抽取部分图斑进行外业实地核实，利用外业调查数据对计算机自动分类结果进行精度验证。分类影像解译精度均在89%以上。图3 赤水市土地利用类型的空间分布

赤水市土地利用类型的空间分布

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Landsat影像的土地利用变化分析[J]. 董莹,刘德成,高雪媛,左琳,赵进.  安徽农学通报. 2020(07)
[2]近10年巴音河流域土地利用变化及驱动力分析[J]. 段红腾,吴发启,杨一凡,李陶陶.  水土保持研究. 2020(02)
[3]贵州赤水地区竹林蚊虫的物种多样性研究[J]. 余静,唐旭东,王杰,张富强,邱薇,郑颖,胡小兵,邓成玉,范泉水.  中华卫生杀虫药械. 2014(03)
[4]基于遥感和统计分析的土地利用变化研究[J]. 岳秋丽,严士清,罗黎,池建.  河南理工大学学报(自然科学版). 2010(02)

硕士论文
[1]拜泉县土地利用变化的生态效应研究[D]. 杨一佳.东北农业大学 2015
[2]基于TM影像的武功县土地利用变化监测研究[D]. 胡杰华.西北农林科技大学 2012
[3]高光谱溢油图像波段选择在油膜厚度估算中的应用[D]. 臧影.大连海事大学 2010



本文编号：3342671