城郊农业区土地利用变化及动因分析——以四川南充市高坪区为例

根据1885年、2004年的土地利用现状图、土地详查资料以及实地收集数据，在GIS技术支持下，利用数学模型分析了南充市高坪区近20年间土地利用变化及其动因。研究表明：20年来，研究区土地利用类型的面积变化为12 050hm²，占该区总土地面积的14.84%，主要表现为园地、城市工业用地和交通用地的增加和未利用地和耕地的减少；区域土地利用空间格局发生较大变化，斑块数目增加2 921个，斑块面积均有由大到小的变化趋势，土地利用类型多样性和破碎度增加，优势度降低；除园地、交通用地以外，其他土地类型都有分散分布的趋势；不同的土地利用类型重心在不同的方向上有不同的移动距离； 影响城郊农业区土地利用变化的因素主要是城市化和政策导向。     

北京市1990年～2000年土地利用变化机制分析

根据1990年、1995年和2000年3期影像资料，运用遥感平台获取了北京地区90年代的土地利用变化时空数据，结合历史气象数据、水文数据及其它空间、属性数据，运用GIS空间分析方法及数理统计方法，全面分析了北京市1990年～2000年间土地利用变化的空间特征及其驱动力。揭示该区各类土地利用数量变化的幅度、速度和区域差异。针对变化幅度最大的城镇用地运用空间重心转移模型、分形模型分析90年代北京城镇用地扩张的空间变化特征和区域方向。研究结果表明：北京地区1990年～2000年间土地利用变化的主要方向为城乡居住建设用地不断扩张，林地与耕地变化类型占土地利用图斑总数的5.5%以上。全区耕地面积减少93 749hm²，林地、园地面积增加了12 106hm²，居民点等建设用地面积大幅度增加77 674hm²；北京地区10年来土地利用年变化速度达到0.95%。耕地以平均每年1.60%的速度减少；城镇建设用地和水域面积年变化率分别达到5.28%和2.86%；1990年～1995年间城镇用地重心转移方向为西北，1995年～2000年城镇用地重心转移为东南方向，城镇用地空间形态不规则程度逐渐降低；通过对影响城市用地扩展的城市人口、GDP因子的偏相关分析发现，经济的发展是城市用地扩展的根本驱动力，第三产业的发展是土地利用多样化转变的外在驱动力，交通条件、环境条件及前期土地利用方式是这一转变的主要内在影响因素。     

城镇化驱动下的威海市区土地利用时空动态

威海市区自20世纪1980s～2000年,特别是1987年由县级市升格为地级市以后,经济快速增长,人口大量增加,土地利用格局发生很大变化。利用遥感解译成果,图示出威海市区主要土地利用转移类型的空间位置和范围,计算出威海市区土地利用转移矩阵、土地利用面积变化率和土地利用动态度等3个反应土地利用动态变化的重要指标,结合社会经济数据分析了威海市区土地利用动态变化规律和驱动力。研究结果显示,土地利用转移过程中,1980s～2000年耕地转化为城镇用地的面积最大,达3 600hm²,多发生在80年代城区的西北部和东南部,其次为耕地转化为农村居民点,面积为517hm²;1980s～1995年,耕地转化为城镇用地的面积为2 999.77hm²,远远大于其他转化类型;1995年～2000年,其他建设用地转化为林地的面积最大为633.72hm²;1980s～1995年耕地、林地和草地的面积显著减少,城镇用地面积增长剧烈,增长率达168.92%,其他建设用地也有大量增长;1995年～2000年,其他建设用地、水域和农村居民点的面积显著减少,耕地面积继续减少,而林地、城镇用地和草地的面积有较大增长;1980s～1995年耕地的减少速率最大为-1.48%,而城镇用地的增长速率最快,达16.89%;1995年～2000年,耕地持续减少,但减少速率明显放慢,而林地的增长速率最快,达2.85%,城镇用地继续增长,但增速显著减弱,农村居民点用地由前期的增长变为减少。在近15年里,城镇化是威海市区土地利用格局发生变化的最重要驱动力。     

土地利用变化与产业之间互动关系的研究

区域土地利用变化与产业之间存在内在的联系,为了分析它们之间的内在规律,该文选择北京的海淀区、平谷区和河北省的曲周县作为研究样区,采用对比分析的方法,探讨不同经济发展阶段下典型区域土地利用变化与产业之间的互动关系.研究结果表明,在以第一产业增长为主的区域经济发展阶段,土地利用变化的驱动机制主要是农用地与环境用地间的竞争,表现为农用地比重增加,城市建设用地稳定,环境用地不断减少;在第一产业比重降低,第二、三产业比重上升阶段,土地利用变化的驱动机制是农用地内部之间以及建设用地对其它用地类型的竞争,表现为农用地内部耕地面积减少,园地面积增加,建设用地也在不断增加;而在以二、三产业增长为主的经济阶段,土地利用变化的主要驱动机制则主要表现在建设用地与环境用地之间相互竞争农用地,表现为建设用地面积增加,环境用地面积增加,而农用地面积快速下降.     

基于GIS和MCE-CA-Markov模型的高原河谷型城市土地利用变化研究与模拟预测

基于高原河谷城市西宁市2000-2020年土地利用数据，选取9类自然因素与社会经济因素驱动因子，运用MCE-CA-Markov耦合模型，以2000-2010年土地利用为基期，模拟2020年土地利用变化并对预测结果精度验证，最后以2020年为基期数据，预测2030年研究区土地利用空间格局。结果表明：MCE-CA-Markov模型模拟2020年土地利用精度验证结果 Kappa系数为0.869 1，土地利用变化预测方法可行；2000-2020年研究区土地利用变化显著，2030年建设用地增长趋势明显，耕地、草地面积有所减少；在服务于国土空间规划的实践中，西宁市在未来城市发展过程中土地利用冲突问题明显。     

水网密集区土地利用/覆被变化及其建设用地适宜性评价——以吴江市芦墟镇为例

本文以吴江市芦墟镇为例，以2000年和2004年SPOT影像中提取出的用地信息为基础，对研究区的土地利用/覆被动态变化与建设用地适宜性进行了定量与定位分析。文章首先介绍了SPOT影像的前期处理与用地信息的提取过程，得到两期土地利用/覆被分类图；然后依据解译的信息对土地利用/覆被的动态变化进行分析，计算研究期内各类用地的增长规模、变化速率与变化强度的变化，并通过GIS中的叠置功能分析出各类用地的转移矩阵，以此解释不同类型用地之间的消长关系；接着剖析了土地利用过程中出现的空间问题，主要表现在空间格局与生态环境受到破坏、镇区空间快速无序的扩张、建设用地过于分散这3个方面；最后对研究区的建设用地适宜性进行了定量与定位评价，分析出建设用地的空间发展潜力较小。     

近20年来伊犁新垦区土地利用/覆被变化分析

本文基于1985年、2000年和2008年3期土地利用数据,对新疆伊犁新垦区土地利用格局时空变化进行了定量研究。结果显示：1985年～2008年间,耕地净增加4.99×10⁴hm²,面积比由38%上升至57%;未利用地增长仅次于耕地,增长面积为1.07×10⁴hm²,水域,林地,建设用地都呈增长趋势;草地为唯一减少的土地利用类型,缩减7.02×10⁴hm²,面积比由49%缩减为36%。通过对土地利用变化格局的分析可以得出,农业开垦是新垦区土地利用方式变化最主要的驱动力因素,草地面积减少是其他土地类型面积增加的主要来源,盐碱地增多和沼泽减少反映了该地区存在因农业开垦而导致的自然环境恶化现象。     

陕北农牧交错带土地利用变化及驱动机制分析

利用1986年、1993年及2003年3期Landsat TM遥感影像,借助遥感和GIS技术及回归分析方法,对陕北农牧交错带1986年～2003年土地利用变化及驱动机制进行了分析。结果表明,陕北农牧交错带土地利用综合程度总体较高,2003年达到36.5%,且土地利用正处于发展期;1986年～2003年土地利用变化以林地和建设用地大幅度增加和耕地、水域、未利用土地与沙地面积不断减少为主要特征。其中林地面积增加了44.18×10⁴hm²,主要由耕地、草地和未利用土地转化而来;建设用地面积以近0.27×10⁴hm²/年的速度增加,主要由耕地、草地、未利用土地和沙地转化而来;耕地面积减少了10.52×10⁴hm²,减少的面积主要转化为林地和草地;沙地面积减少了20.67×10⁴hm²。在空间上土地利用变化以南部和东南部黄土丘陵区沟壑区和毛乌素沙漠边缘地带最为明显。自然、人文和社会经济因素共同影响了土地利用变化,其中气候因素是驱动土地利用变化的重要自然因素,人口增长及社会投资的增加,工、农业产业化的发展直接驱动了土地利用变化。     

内蒙古自治区奈曼旗土地利用变化预测研究

该文以奈曼旗1995年~1999年的土地利用数据为基础，结合人口和国内生产总值增长的驱动作用，采用GKSIM模型对奈曼旗的土地利用变化趋势进行模拟分析。模拟结果显示，奈曼旗的林地面积将从1995年的171171 hm2增加到2015年的197363 hm2；以耕地和园地为主的农业用地面积基本稳定在18000 hm2的水平；草地面积在近几年的下降后基本保持稳定，约为98000 hm2；非农业用地持续增加，到2015年达到31000 hm2。其它用地面积从1995年的326759 hm2下降到302655 hm2。土地利用变化的基本趋势预示着，未来15a，奈曼旗的生态环境将在总体保持稳定的基础上有所改善。     

1985-2004年间钱塘江流域土地利用/覆盖变化

土地利用，覆盖变化不仅直接影响社会经济的发展，而且对资源开发、环境保护和生态功能改善等各方面都有密切关系。钱塘江作为浙江省的第一大水系，其土地利用变化信息对浙江省土地资源的合理规划与使用有着极其重要的意义。本文在对1991年、2004年两期陆地卫星专题制图仪获取的遥感图像进行解译的基础上，结合1985年土地利用统计资料，得出钱塘江流域内1985—1991年间和1991—2004年间土地利用变化情况。结果表明，钱塘江流域内土地利用变化表现为耕地、水域和未利用地面积明显减少：园地和居民点及工矿用地急剧增长：林地面积变化较为平缓。同时，通过对钱塘江流域内三期土地利用数据进行分析．探讨了流域内土地利用变化的驱动因素，为今后制定土地利用政策、土地利用的规划和管理提供科学依据。     

大都市边缘区土地利用动态变化研究——以北京市平谷区为例

本文以北京市平谷区为例,利用1993年、2008年两期土地利用现状图,从数量结构、空间格局和类型转换三个角度对平谷区土地利用的动态变化情况进行了定量分析。结果表明：①15年来,平谷区耕地面积锐减,园地面积大幅增加,城乡建设用地逐年增加;②土地利用变化的强度和方向在不同地貌分区存在明显差异,山区、半山区受农业结构调整和生态退耕政策影响,耕地流失最严重,主要转为园地和林地,而在平原区,主要是建设占用导致耕地减少;从山区、半山区到平原区建设用地面积增加量依次增大;③在土地利用类型转换上,主要表现为耕地转为园地、林地和城镇村及工矿用地,林地转为园地,以及草地转为林地;园地的增加主要来自农业结构调整,新增建设用地主要分布在平原区,来源于耕地。因此,协调经济发展与农地保护间的矛盾,是平谷区社会经济发展中必须重视和解决的问题;继续加强生态保护,以保障平谷发展服务首都北京的功能,实现自身社会经济的可持续发展目标。     

基于景观生态和马尔可夫过程的西安地区土地利用变化分析

本文利用三期TM影像，通过遥感与GIS技术，结合景观生态学理论和马尔可夫过程，深入分析了15年来西安地区土地利用变化的数量和空间特征以及由此所引起的一系列生态环境效应，主要表现在：城镇建设用地、果园与未利用地面积显著增加，农用地和水体面积呈减少趋势，城镇建设用地的增加是以侵占大量农田为代价的。景观破碎度变大，形状趋于复杂，优势度降低，多样性和均匀性增大，景观类型有向多样性或均衡化方向发展的趋势。景观的匀质化发展降低了景观抗干扰的能力，同时导致景观稳定性降低。为了弥补传统上由各类土地总面积的变化来解释变迁的缺点，研究利用马尔可夫过程对研究区的土地利用变化进行理论趋势值分析，分析表明研究区内土地利用变化以各类型转化为城镇建设用地的趋势最强，在一定程度上显示了研究区内正处于城市化的快速阶段。     

基于相容粗糙集的BP神经网络湿地覆被信息提取——以双台子河口湿地为例

BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。     

基于CBERS-1图像的干旱半干旱区土地利用分类

以中巴资源卫星CBERS 1图像数据为信息源,分别采用最大似然法、BP神经网络和Fuzzy ARTMAP神经网络 3种分类器,以位于干旱区的中国新疆石河子地区为例,进行了土地利用计算机自动分类。结果认为,3种方法中以Fuzzy ARTMAP神经网络法分类精度最高,分别比最大似然法和BP神经网络法提高了 1 0.69%和 6.84%。同时也证实了CBERS 1图像在土地利用调查中的实用性     

多种分类器在华北地区土地覆盖遥感分类中的性能评价

本文应用MODIS 250米分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法MLC、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络、Fuzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验。结果表明：（1）Parzen窗法分类性能最优，CART和BP其次，Fuzzy ARTMAP表现较差；（2）CART决策树具有较好鲁棒性，但缺点是样本代价较大，BP神经网络分类器能达到较高精度，但缺点是需较高质量的样本和网络结构参数难以确定造成其稳健性较差，Fuzzy ARTMAP则未能表现出理想结果；（3）训练样本数量差异造成：MLC的分类精度差异值低于5％；Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异在5％－10％之间；CART和BP差异在10％以上。     

陕西省汉台区1978年至2006年耕地数量变化及驱动力分析

汉台区是陕西省农业产业结构调整典型示范区,近年来,由于农业产业结构调整、退耕还林还草和建设占用耕地,汉台区耕地数量大量减少,耕地供需矛盾突出。本文利用1978年以来汉台区耕地长序列统计资料和近9年的土地详查与变更数据,研究汉台区土地利用现状及其结构变化、分析汉台区耕地数量变化的基本过程及空间差异、探讨耕地数量变化的主要驱动力。研究结果表明:①1978年～2006年全区耕地共减少5600hm²,平均每年减少200hm²,人均耕地减少0.027hm²,耕地递减率曲线与人均耕地递减率曲线走势基本一致;②建设占用耕地、退耕还林还草和农业结构调整等直接影响因子在4种类型区影响耕地变化差异明显;总体上,农业产业结构调整是全区耕地减少的主导因素,经济发展较快的城镇,建设占用耕地较多;③耕地面积与社会经济发展各因素间的相关系数约低于累计耕地面积与各因素之间的相关系数,说明全区耕地减少与社会经济发展存在时间上的错位性,即经济和社会发展滞后于对耕地资源的占用。     

滨海盐碱地利用变化与优化研究——以黄骅市“台田-浅池”模式为例

土地利用变化与优化配置的综合研究是土地科学和可持续发展的重要议题,我国滨海盐碱地是重要的后备土地资源,研究其利用变化与优化对于缓解人地矛盾,改善生态环境和促进可持续发展具有战略意义。本文制定了滨海盐碱地盐化程度分级分类标准,提出了依据区域盐碱程度和耕层土壤全盐含量进行土地利用优化的对策和"台田-浅池"优化利用模式。黄骅1986年-2006年间土地利用变化剧烈,耕地增加14.31%,建设用地增长93.95﹪,未利用地减少23.07%。2006年,黄骅非盐碱耕地、轻度、中度、重度以上盐碱耕地分别占耕地面积的54.67%、27.01%、12.55%和5.77%。盐碱地开垦是黄骅耕地增长的主要方式。黄骅实施"台田-浅池"模式后,耕地面积降为28.7%,沼泽湿地和盐碱草地增加,可收到生态安全与生产高效的效果。研究成果可为滨海盐碱地资源的持续利用管理提供科学依据。     

基于变异率的中国50多年耕地变化动因分析

本文利用三农数据网和全国土地统计资料的耕地数据,对1949年～2001年耕地的面积进行了分析,哪并根据统计口径的不同,将这53年分成2个阶段,利用变异率作为波动率来度量耕地面积,对于其中出现的极端和异端数据揭示了其产生的政策和经济原因,最后得出了3个结论:①1949年～1960年耕地统计面积基本上能反映我国实有耕地面积,而1961年～1998年的耕地统计面积失真,比实际面积偏小,1999年～2001年耕地统计面积是在详查数据的基础上矫正而得来的,能反映我国耕地面积的现状;②变异率指标的使用改变了传统上所谓"耕地面积基本上呈现逐年减少的趋势"的简单描述.实际上近年来我国耕地面积的减少有逐步减缓的趋势,情况总体上好转;③通过耕地面积影响因素的分析,发现固定资产投资,粮食产量,人口,GDP对耕地面积的影响,均呈现负向关系.我国还处于工业化的初级阶段,工业发展所需要的大部分生产资料均来自于农业.     

基于DEM的醴陵市土地利用空间格局分析

地形是土地利用空间格局形成的基础,本文利用遥感影像、土地利用现状图、地形图、地貌图,以及野外实际调查资料,通过建立DEM、地貌分区、高程分级、叠加分析等过程,以地貌分区和高程分级区域为基本空间单元,分析了湖南醴陵市土地利用空间格局及与地形因子的关系。结果表明土地利用类型空间分布具有强烈的区域差异性,各地貌分区与高程分级区域的土地利用组合不同,同一土地利用类型在不同地貌分区和高程区域的分布存在差异;土地利用类型空间分布与海拔高程具有显著的相关性,随海拔高程增加,林地分布比例增大,耕地、园地、城乡居民用地、工矿用地、水域和未利用土地均呈减少趋势。在此基础上,构建了研究区土地利用空间格局的三维景观模型,直观地再现了土地利用空间格局与所处环境的关系,有利于辨识不同地貌部位土地利用的分布规律与差异,可为研究区农业结构调整和土地资源可持续利用提供参考。     

基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测

以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理.