土地利用景观格局核心指数提取:以中国广州市为例

发布时间：2021-10-11 14:49

　　景观格局是研究景观功能和动态的基础。景观指数分析在土地利用/土地覆盖、生态系统服务、森林监控、城市蔓生以及生物多样性等方面应用广泛。现有许多景观指数之间存在不同程度的相关性,不仅导致信息冗余,还将影响结果解译的清晰性和准确性。同时,已有研究主要针对栅格数据,针对矢量数据的景观指数分析研究较少。为解决上述问题,以广州市土地利用景观格局为例,在矢量数据格式下计算了44个常用的景观指数,并运用相关分析和因子分析相结合的多元统计分析法,提取了6个核心景观指数,这些指数描述了广州市土地利用景观格局的6个维度:景观破碎度、平均斑块面积、平均形状复杂度、空间分散度、形状复杂度差异和土地类型的相似性。 

【文章来源】：武汉大学学报(信息科学版). 2019,44(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 研究区域与数据预处理
2 提取核心指数
3 结 果
    3.1 核心指数
    3.2 空间分布规律
4 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]土地利用视角空气污染空间分异的地理分析[J]. 邹滨,许珊,张静.  武汉大学学报(信息科学版). 2017(02)
[2]利用多源领域知识迁移CA的城市建设用地模拟[J]. 刘轶伦,黎夏.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(06)
[3]黑河中游湿地景观破碎化过程及其驱动力分析[J]. 赵锐锋,姜朋辉,赵海莉,樊洁平.  生态学报. 2013(14)
[4]多目标微粒群算法用于土地利用空间优化配置[J]. 刘殿锋,刘耀林,刘艳芳,赵翔.  武汉大学学报(信息科学版). 2013(06)
[5]干旱区绿洲生态脆弱性评价方法及应用研究——以吐鲁番绿洲为例[J]. 裴欢,房世峰,覃志豪,侯春良.  武汉大学学报(信息科学版). 2013(05)
[6]基于本体的土地利用数据综合研究[J]. 刘耀林,李红梅,杨淳惠.  武汉大学学报(信息科学版). 2010(08)
[7]兰州市城市土地利用优化研究[J]. 徐昔保,杨桂山,张建明.  武汉大学学报(信息科学版). 2009(07)
[8]基于MOP-CA整合模型的土地利用优化研究[J]. 王汉花,刘艳芳.  武汉大学学报(信息科学版). 2009(02)
[9]基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型[J]. 杨小雄,刘耀林,王晓红,段滔.  武汉大学学报(信息科学版). 2007(12)
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本文编号：3430725