三峡水库区域土地利用动态分析与变化趋势预测方法研究

论文摘要

本文以三峡水库区域为研究对象,按照现状数据获取—动态分析—驱动机制探讨—变化趋势预测方法研究的路线展开理论应用研究与分析。采用面向对象影像分类方法获取土地利用现状数据,通过对比研究,揭示该方法能够克服传统分类方法的不足,提高数据获取精度。通过区域生长和均值漂移分割算法的对比研究,表明运用均值漂移分割方法对研究区域影像进行分割的效果更好。运用土地利用时空变化分析模型,从数量、速率、转移方向和区域差异四个方面对研究区域土地利用时空变化展开深入的分析,研究显示研究区域在2000-2004年间水域和城乡工矿居住用地在数量和速率变化均较大,距离三峡大坝较近乡县的土地利用类型区域差异大都比较显著。针对土地利用驱动机制定量分析中样本点少、样本间常常具有多重相关性等问题,采用偏最小二乘回归模型进行分析,通过对比研究,揭示了该方法比普通最小二乘回归具有更好地驱动力解释能力。采用马尔科夫预测模型对研究区域的土地利用变化趋势进行预测分析,结果表明研究区域水域和城乡工矿居住用地在短期内呈现逐渐增加趋势,林地、草地和耕地表现出逐渐减少的趋势,而未利用地的变化趋势为先逐渐增加后又逐渐减少。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 论文主要内容
• 1.4 技术路线
• 1.5 论文组织结构
• 2 研究区域概况与数据预处理
• 2.1 研究区域概况
• 2.1.1 地理位置
• 2.1.2 自然地理条件
• 2.1.3 社会经济条件
• 2.2 数据预处理
• 2.2.1 数据源
• 2.2.2 数据的预处理
• 3 基于面向对象影像分类的现状信息获取
• 3.1 引言
• 3.2 面向对象的影像分类方法
• 3.2.1 面向对象影像分类的基本思想
• 3.2.2 面向对象影像分类的关键问题
• 3.2.3 与传统分类方法的比较试验及结果分析
• 3.3 基于面向对象方法的影像分类
• 3.3.1 影像分类流程
• 3.3.2 影像分割
• 3.3.3 影像分类
• 3.3.4 精度评价
• 3.4 研究区域土地利用现状信息的获取
• 3.5 小结
• 4 土地利用动态分析
• 4.1 引言
• 4.2 土地利用数量变化分析
• 4.3 土地利用转移方向分析
• 4.4 土地利用变化速度分析
• 4.5 土地利用区域差异分析
• 4.6 小结
• 5 土地利用驱动机制探讨
• 5.1 引言
• 5.2 偏最小二乘回归算法
• 5.2.1 PLS 方法简介
• 5.2.2 PLS 方法基本原理
• 5.2.3 PLS 算法步骤
• 5.3 研究区域 PLS 模型建立
• 5.3.1 变量选取
• 5.3.2 数据分析
• 5.3.3 建立 PLS 模型
• 5.3.4 模型精度分析
• 5.4 PLS 与 OLS 方法比较分析
• 5.5 小结
• 6 土地利用变化趋势预测方法研究
• 6.1 引言
• 6.2 常用的 LUCC 变化趋势预测方法及原理
• 6.2.1 灰色预测模型 GM（1,1）
• 6.2.2 马尔科夫（Markov）预测模型
• 6.2.3 回归预测模型
• 6.2.4 系统动力学预测模型
• 6.2.5 元胞自动机（CA）预测模型
• 6.3 研究区域土地利用变化趋势预测分析
• 6.3.1 初始状态矩阵的确定
• 6.3.2 转移概率矩阵的确定
• 6.3.3 预测模型的建立
• 6.3.4 预测模型检验
• 6.3.5 趋势预测分析
• 6.4 小结
• 7 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录