發(fā)布時間：2018-06-13 04:38

  本文選題：GIS空間分析 + CA-Markov模型�。� 參考：《浙江師范大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：當(dāng)今中國正處于快速城市化階段。城市用地的擴張帶來了耕地減少、環(huán)境污染、生物多樣性減少等一系列問題。研究城市土地利用變化,分析和預(yù)測城市用地擴展演化規(guī)律,是實現(xiàn)土地可持續(xù)利用的前提和基礎(chǔ)。本文以杭州市城區(qū)作為研究對象,以元胞自動機和馬爾科夫相關(guān)理論為主要方法模型,利用杭州城區(qū)1994年、2004年和2013年的遙感影像數(shù)據(jù),通過ERDAS9.2軟件對影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和數(shù)據(jù)分類,利用ArcGIS9.3軟件進行面積統(tǒng)計和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,利用IDRISI17.0實現(xiàn)的CA-Markov模型研究杭州城區(qū)建設(shè)用地的發(fā)展演化規(guī)律,進行土地建設(shè)用地合理的預(yù)測。論文的主要工作包括以下方面：(1)土地利用類型數(shù)據(jù)處理。運用ERDAS對杭州市1994年、2004年、2013年的遙感影像統(tǒng)一坐標系為WGS_1984_UTM_Zone_50N,采用二次多項式糾正方法進行幾何精校正。運用ArcGIS軟件矢量化杭州市城區(qū)的行政邊界圖,并以行政邊界圖為掩膜,應(yīng)用ArcToolbox工具箱對校正后的影像進行裁剪。再采用ERDAS人機交互的監(jiān)督分類中最大似然法進行圖像解譯,提取出林地、耕地、園地、其他用地、居民點及工礦用地、水體六種類型的分類模板,對分類模板精度評價后生成六種土地利用類型的現(xiàn)狀圖。進行分類后處理以后,在ERDAS中將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Coverage格式,再由ArcGIS軟件將Coverage格式轉(zhuǎn)換成shp格式的1994年、2004年和2013年土地利用現(xiàn)狀圖。(2)土地利用變化分析。運用ArcGIS軟件對杭州市林地、耕地、園地、其他用地、居民點及工礦用地、水體六種土地利用類型從數(shù)量、動態(tài)和空間方面進行分析,研究土地利用的變化趨勢。(3)土地利用模擬研究。利用ArcGIS將shp數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成柵格數(shù)據(jù),在IDRISI中對柵格數(shù)據(jù)進行RECLASS、DISTANCE和FUZZY處理,得到各類型的適宜性圖。再由IDRISI中的Markov模塊制作相應(yīng)的土地利用轉(zhuǎn)移面積矩陣。最后利用CA-Markov模型以2004年為基礎(chǔ)圖像,通過1994年到2004年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣面積,和2004年的土地利用轉(zhuǎn)變適宜性圖集,來預(yù)測杭州市2013年土地利用現(xiàn)狀,從數(shù)量和空間精度兩個方面來驗證2013年預(yù)測圖和實際面積圖的準確性,最終來驗證CA-Markov模型預(yù)測的準確性。其中,最關(guān)鍵的是土地適宜性圖集的制作。選取已建設(shè)用地、水體和基本農(nóng)田作為約束因子,已建設(shè)用地、水體、交通線、城鎮(zhèn)、坡度作為限制因子,分別制作林地、耕地、園地、其他用地、居民點及工礦用地、水體六種土地利用類型的適宜性圖像,在Colletion Editor模塊將六種土地利用類型的適宜性圖像合成土地利用轉(zhuǎn)變適宜性圖集。(4)土地利用預(yù)測研究。以2013年為基礎(chǔ)圖像,通過2004年到2013年的土地利用轉(zhuǎn)移面積矩陣,和2013年的土地利用轉(zhuǎn)變適宜性圖集,來預(yù)測杭州市2020年土地利用類型,為合理規(guī)劃杭州市土地利用格局提供科學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:Nowadays, China is in the stage of rapid urbanization. The expansion of urban land has brought about a series of problems, such as the decrease of cultivated land, environmental pollution and the decrease of biodiversity. It is the premise and foundation to study urban land use change and analyze and forecast the law of urban land expansion and evolution. In this paper, taking Hangzhou urban area as the research object, taking cellular automata and Markov correlation theory as the main method model, using the 1994, 2004 and 2013 remote sensing image data of Hangzhou urban area. Image data are preprocessed and classified by ERDAS9.2 software, area statistics and data conversion are carried out by ArcGIS9.3 software, CA-Markov model realized by IDRISI 17.0 is used to study the law of development and evolution of urban construction land in Hangzhou. Reasonable prediction of land construction land. The main work of this paper includes the following aspects: 1) Land use type data processing. The unified coordinate system of remote sensing images in Hangzhou in 1994, 2004 and 2013 is WGS1984S / s / s, and the quadratic polynomial correction method is used to correct the geometry of Hangzhou city by using ERDAS. Using ArcGIS software to vectorize the administrative boundary map of Hangzhou city, and taking the administrative boundary map as mask, the corrected image is clipped with ArcToolbox toolbox. Then the maximum likelihood method of ERDAS human-computer interaction was used to extract the classification templates of six types of forest land, cultivated land, garden land, other land, residential land and industrial and mining land, and water body. The present situation map of six land use types was generated after the accuracy evaluation of classification template. After classification and post-processing, the data were converted into coverage format in ERDAS, and then the coverage format was converted into shp format by ArcGIS software. Land use change was analyzed in 1994, 2004 and 2013. Using ArcGIS software, this paper analyzes six land use types of Hangzhou woodland, cultivated land, garden land, other land, residential land and industrial and mining land, and water body from the aspects of quantity, dynamics and space. To study the trend of land use change. The shp data is transformed into raster data by ArcGIS, and the raster data is processed by RECLASS DISTANCE and FUZZY in IDRISI. The corresponding land use transfer area matrix is made by Markov module in IDRISI. Finally, the CA-Markov model is used to predict the present situation of land use in Hangzhou in 2013 by using the land use transfer matrix area from 1994 to 2004 and the suitability map of land use transformation in 2004 by using CA-Markov model as the basic image. The accuracy of the 2013 prediction map and the actual area map is verified from the aspects of quantity and spatial accuracy. Finally, the accuracy of CA-Markov model is verified. Among them, the most important thing is the making of land suitability atlas. The construction land, water body and basic farmland are chosen as the constraint factors, and the construction land, water body, traffic line, town and slope are chosen as the limiting factors to make woodland, cultivated land, garden land, other land, residential land and industrial and mining land, respectively. In the Colletion Editor module, the suitability images of the six land use types were synthesized into the land use change suitability atlas. Based on the 2013 image, the land use transfer area matrix from 2004 to 2013 and the suitability map of land use change in 2013 were used to predict the land use types in Hangzhou in 2020. To provide scientific basis for rational planning of land use pattern in Hangzhou.
【學(xué)位授予單位】：浙江師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F301.24

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本文編號：2012748