本文主要研究内容
作者武文迪（2019）在《不同空间尺度下的土地利用变化——以阿克苏市为例》一文中研究指出：随着世界及我国测绘卫星技术的不断发展,测绘卫星具有亚米级空间分辨率、高辐射精度、高定位精度等功能。型号功能不同的测绘卫星具有差异,因此测绘数据也不尽相同,地表数据也会随仪器的差异受到大气及镜面的辐射遥感影像所反映地表物体的光谱数据不同存在多种差异,对研究区的土地利用变化研究会产生差异性的结果,阿克苏市近年来执行了退耕还林退耕还草的政策,居民点及交通道路规模不断扩大,人口日益增多,城市化进程必不可免,阿克苏市北部地区土地资源在利用广度和纵向上发生了巨大变化,合理控制土地资源,精准了解城市扩张的进程需要遥感数据明确并突出的反应出土地资源的利用现状。因此遥感矢量数据的时效性、有效性对阿克苏市土地利用变化及城市扩张变化两者之间的联系具有重要意义。针对遥感图像的技术发展和应用扩展减少冗余信息对土地利用信息方法提取,以尺度转换、尺度效应和各类地物最优尺度选择三个方面为主要研究内容的空间尺度问题已为遥感影像分类的一个重要研究方向。本文以2014年——2018年高分一号影像和Landsat8 OLI影像为数据源,以阿克苏市北部为研究区,针对高分一号影像和Landsat8 OLI影像分类的尺度问题进行方法研究。首先,对小尺度高分影像进行扩张(融合)后的遥感影像数据进行尺度转换操作得到15m空间分辨影像并进行尺度转换效应评价,得到尺度转换效果最好的方法。其次,对经尺度转换后的系列影像进行计算,分析研究区影像适宜表达尺度;选取耕地、建设用地、林地、未利用地、水体五种典型地物样本,对样本间可分离性进行计算,得出典型地物的最适宜表达尺度。最后,利用此方法对Landsat8 OLI遥感影像数据对阿克苏市北部进行多尺度遥感分类。主要研究内容和结论如下:(1)尺度转换方法。采用立方卷积法尺度转换方法对研究区的高分一号和Landsat8 OLI两种遥感影像进行尺度转换,利用对比度、相关性、平均梯度角二阶距和信息熵四个指标对尺度转换图像的纹理特征和原始影像纹理特征进行评价分析。结果表明:无论是Landsat8 OLI影像还是高分一号影像,利用立方卷积法进行尺度扩展得到的遥感影像的纹理特征效果优于其他几种方法原始影像。(2)最优尺度选择。通过计算各地类的平均局部方差,尺度转换数据2m至30m空间分辨率对各地类进行最优尺度的选择。结果表明:耕地与未利用地区分的最佳分辨率为2m;建设用地、林地、水体的最佳表达空间分辨率为15m时可分离性较好。(3)多尺度分类。运用神经网络分类方法,将GF-1影像的尺度转换数据、GF-1原始影像2m空间分辨率影像、Landsat8 OLI 15m和30m空间分辨率影像进行分类,并对所有分类结果的总体精度和kappa系数进行评价。得出结论:尺度转换得到分辨率15m影像分类结果精度明显高于Landsat8 OLI 15m空间分辨率影像、分辨率为GF-1影像分类结果精度;针对尺度转换后系列影像分类结果精度评价分析,转换后的影像数据分类结果整体效果较好,分辨率为16m时可为研究区典型地物提取的最佳分辨率。(4)阿克苏市北部土地利用变化预测。基于GF-1影像的尺度转换数据影像,运用马尔科夫预测模型,对2019年与2020年土地利用变化进行模拟,得到:2019年建设用地、耕地、植被、将呈现增长趋势,未利用地呈现减少趋势,水域基本稳定,2019年建设用地占阿克苏市北部总面积的34.12%,耕地占总面积的30.24%,未利用地占29.28%,水域占总面积的2.13%,植被占总面积的4.23%。根据结果数据得到,2019年建设用地面积为2031.16km2耕地面积为1806.53km2未利用地面积1732.46km2植被面接125.45km2水域面积为250.91km2。2020年建设用地面积为2020km2耕地面积为2077.75km2未利用地面积1885.39km2植被面积1618.9km2水域面积为259.61km2,2020年建设用地占阿克苏市北部总面积的34.78%,耕地占总面积的31.56%,未利用地占27.12%,水域占总面积的2.19%,植被占总面积的4.35%。
Abstract
sui zhao shi jie ji wo guo ce hui wei xing ji shu de bu duan fa zhan ,ce hui wei xing ju you ya mi ji kong jian fen bian lv 、gao fu she jing du 、gao ding wei jing du deng gong neng 。xing hao gong neng bu tong de ce hui wei xing ju you cha yi ,yin ci ce hui shu ju ye bu jin xiang tong ,de biao shu ju ye hui sui yi qi de cha yi shou dao da qi ji jing mian de fu she yao gan ying xiang suo fan ying de biao wu ti de guang pu shu ju bu tong cun zai duo chong cha yi ,dui yan jiu ou de tu de li yong bian hua yan jiu hui chan sheng cha yi xing de jie guo ,a ke su shi jin nian lai zhi hang le tui geng hai lin tui geng hai cao de zheng ce ,ju min dian ji jiao tong dao lu gui mo bu duan kuo da ,ren kou ri yi zeng duo ,cheng shi hua jin cheng bi bu ke mian ,a ke su shi bei bu de ou tu de zi yuan zai li yong an du he zong xiang shang fa sheng le ju da bian hua ,ge li kong zhi tu de zi yuan ,jing zhun le jie cheng shi kuo zhang de jin cheng xu yao yao gan shu ju ming que bing tu chu de fan ying chu tu de zi yuan de li yong xian zhuang 。yin ci yao gan shi liang shu ju de shi xiao xing 、you xiao xing dui a ke su shi tu de li yong bian hua ji cheng shi kuo zhang bian hua liang zhe zhi jian de lian ji ju you chong yao yi yi 。zhen dui yao gan tu xiang de ji shu fa zhan he ying yong kuo zhan jian shao rong yu xin xi dui tu de li yong xin xi fang fa di qu ,yi che du zhuai huan 、che du xiao ying he ge lei de wu zui you che du shua ze san ge fang mian wei zhu yao yan jiu nei rong de kong jian che du wen ti yi wei yao gan ying xiang fen lei de yi ge chong yao yan jiu fang xiang 。ben wen yi 2014nian ——2018nian gao fen yi hao ying xiang he Landsat8 OLIying xiang wei shu ju yuan ,yi a ke su shi bei bu wei yan jiu ou ,zhen dui gao fen yi hao ying xiang he Landsat8 OLIying xiang fen lei de che du wen ti jin hang fang fa yan jiu 。shou xian ,dui xiao che du gao fen ying xiang jin hang kuo zhang (rong ge )hou de yao gan ying xiang shu ju jin hang che du zhuai huan cao zuo de dao 15mkong jian fen 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mian ji de 2.13%,zhi bei zhan zong mian ji de 4.23%。gen ju jie guo shu ju de dao ,2019nian jian she yong de mian ji wei 2031.16km2geng de mian ji wei 1806.53km2wei li yong de mian ji 1732.46km2zhi bei mian jie 125.45km2shui yu mian ji wei 250.91km2。2020nian jian she yong de mian ji wei 2020km2geng de mian ji wei 2077.75km2wei li yong de mian ji 1885.39km2zhi bei mian ji 1618.9km2shui yu mian ji wei 259.61km2,2020nian jian she yong de zhan a ke su shi bei bu zong mian ji de 34.78%,geng de zhan zong mian ji de 31.56%,wei li yong de zhan 27.12%,shui yu zhan zong mian ji de 2.19%,zhi bei zhan zong mian ji de 4.35%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自新疆大学的武文迪，发表于刊物新疆大学2019-07-23论文，是一篇关于土地覆盖论文,尺度效应论文,最优尺度论文,不同空间尺度分类论文,新疆大学2019-07-23论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自新疆大学2019-07-23论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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