珠江三角洲核心区域土地利用时空变化遥感监测及其生态环境效应研究
【摘要】:
1978年改革开放以来,中国在政治、经济、社会等方面都经历了一个深刻的变化过程。随着对外开放政策的实施,中国的经济展开了世界上最为显著的增长过程,而且这个过程一直保持着高速增长的态势。经济的增长对社会、环境和生态都产生了巨大的影响,其中最为明显的便是土地利用和土地覆盖的急剧变化。因此,土地利用变化研究就成为世界学术界研究的重要内容之一,该研究包括了土地利用的动态监测、土地利用的驱动因子、土地利用对社会和经济的影响以及土地利用的变化机制等内容。探讨土地利用动态变化不仅仅可以帮助我们更深刻地理解经济的发展,同时对生态变化的评价也具有重要的意义。因为土地利用无序和过渡开发在很大程度上增加了生态系统的脆弱性,这种生态脆弱性有可能引发诸如山体滑坡、泥石流、洪水淹没、咸潮等自然灾害的出现。
当前,由于遥感数据具有动态性强、探测区域广等特点,所以从其发展之初便成为大区域尺度土地利用变化监测最有效的方法之一。基于遥感数据进行的土地利用监测在世界各个地区在不同尺度空间上都得到了广泛的应用。与此同时,大量与土地利用变化相关的监测手段和技术方法也相继出现,如图像分类、专题信息提取以及变化监测等。这些技术方法为后来的研究奠定了理论和技术基础,基于这些通用的技术和方法进行的土地利用监测不但可以探讨当前土地利用的问题,而且还可以与历史数据进行对比分析,从而形成有效的长时间序列的观测数据。本文就在详细分析了这些技术的基础上,选取了通用的技术方法,并设计出合理的技术处理流程对珠江三角洲核心区域的土地利用变化进行了分析,并与前人的历史研究数据进行了对比分析,获得了该地区详细的土地利用变化信息,并探讨了土地利用内部转化机理以及土地利用的驱动因素和社会经济意义。
另一方面,基于生态学意义上的生态监测和评估手段目前已经非常成熟,这些成熟的生态监测手段为地区性的生态监测提供了非常有价值的数据,但是,从另一个层面上,这些生态监测手段在操作上存在着时效性差的问题,而且这些生态监测和评价方法大多采用实地数据采样的办法,这种办法虽然保证了分析结果的精度,但是空间尺度非常窄,很难进行大面积的生态监测分析,因此基于遥感和地理信息系统开展宏观的、大规模的生态监测就尤为必要。
本文研究区域为珠江三角洲核心区域,共计12个县市区。珠江是西江、北江和东江的总称,是广东省最大的水系,为我国第五大江。珠江三角洲属热带-亚热带气候,年平均气温19℃以上,年平均降水量多在1500mm以上。珠江三角洲经济区面积为4.15万km~2,占全省陆地面积的23.2%,但国内生产总值却占全省的70%以上,因此本区是全省最重要的经济核心区域,已成为我国沿海地带发展最快、实力强大、经济最发达的三大经济单元之一。珠江三角洲同时也是我国土地利用变化较快的地区之一,尤其是改革开放以来随着区内经济的高速发展,土地利用变化程度大大加深,尤其是城市的快速扩张和农田的大量流失。
本文利用多源遥感数据,在地理信息系统的辅助下就珠江三角洲核心区的土地利用变化进行了详细的探讨,主要分析了该地区土地利用变化的内部信息,包括各类土地利用类型的转化强度、土地利用类型之间的转化面积以及各类土地利用类型的变化面积和变化速度。在这些研究之外,我们又着重探讨了城市的扩张和农田的流失情况,同时把研究的数据和前人在本地区研究的成果进行了对比分析,获得了该地区近20年来的土地利用动态变化信息。此外,为了探讨土地利用与经济发展的关系,我们利用成熟的土地分析指标进行了相应的指标分析,这些指标主要有定量参数指标、景观生态指标和土地利用结构信息熵等。另外,我们利用马尔柯夫模型和C语言开发的一个简单的CA模拟器对未来10年内的城市扩张和农田流失进行了时间和空间上的模拟,从而为未来的城市规划和生态预测提供必要的参考依据。
另外,本文在详细调查研究区内的生态情况的基础上,从生态学的角度并结合现有的数据资源提取了若干生态评价指标因子对核心区的生态进行了综合评估。选取的因子包括地形数据(DEM)、土地覆盖数据(前期土地利用结果)、湿度、温度(亮度温度)、植被覆盖(NDVI)等,最后我们选取了广州市作为典型区域探讨了长时间序列的生态变化,并分析了生态变化的驱动因子。
本文的章节安排如下:
第一章引言部分简单阐述本文研究的目的、本文研究的意义,研究的区域范围,所用的数据等;
第二章遥感与地理信息系统在珠江三角洲的土地利用研究回顾综述部分简单介绍了前人研究的成果以及存在的问题;
第三章遥感数字图像处理方法及核心区土地利用信息获取技术方面部分着重探讨了土地利用变化监测的主要方法,包括图像几何纠正,图像分类方法、精度评估、变化监测、CA模型等;
第四章珠江三角洲核心区域土地利用时间序列变化分析部分分析了各类土地利用变化的面积、变化的速度以及之间的互相转化,同时运用土地利用分析指标进行了系统的分析和研究;
第五章珠江三角洲核心区域土地利用类型空间变化分析部分探讨了各类土地利用类型的空间变化,同时着重分析了城市扩张和农田流失的空间变化及其驱动力,另外就部分县市探讨了城市地物的扩张情况以及与经济指标之间的关系;
第六章基于马尔柯夫模型的珠江三角洲核心区城市和农田预测部分运用马尔柯夫模型对核心地区的城市和农田进行了模拟,模拟时间段为2003—2008和2008—2013;基于马尔柯夫模型预测结果的基础上,运用CA模型对核心地区的城市和农田进行了模拟,并结合马尔柯夫模型和CA模型进行了城市预测结果的空间分析;
第七章珠江三角洲核心区域土地利用信息指标处理部分选取了常用的3类土地利用评价指标,主要有定量参数指标、生态景观指标和土地利用结构信息熵,对核心区的土地利用进行了信息指标处理;
第八章生态评估部分运用选取的指标因子,建立了基于遥感和GIS数据的生态评估模型,同时对核心区进行了生态评价和分析。最后,以广州为典型区域进行了生态驱动因子的探讨。
第九章致谢部分。
【关键词】:土地利用 图像分类 变化监测 时空变化 遥感 地理信息系统 马尔柯夫模型 元胞自动机 熵 生态 珠江三角洲核心区域
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(广州地球化学研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:X87
【目录】:
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(广州地球化学研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:X87
【目录】:
- 中文摘要7-10
- 英文摘要10-13
- 第一章 研究意义、目的、研究区域及所用数据13-18
- 1.1 研究意义13-14
- 1.2 研究内容14
- 1.3 研究范围14-16
- 1.4 研究数据16-17
- 1.5 研究方法17-18
- 第二章 遥感与地理信息系统在珠江三角洲的土地利用研究回顾18-33
- 2.1 遥感(RS)18-22
- 2.1.1 遥感数据特征18-20
- 2.1.2 遥感图像的分辨率20-22
- 2.1.2.1 遥感图像的空间分辨率20-22
- 2.1.2.2 遥感图像的辐射分辨率22
- 2.1.2.3 遥感图像的光谱分辨率22
- 2.1.2.4 遥感图像的时间分辨率22
- 2.1.2.5 遥感图像的灰度分辨率22
- 2.2 地理信息系统(GIS)22-23
- 2.3 土地利用遥感检测回顾23-25
- 2.4 遥感在土地利用中的应用—国内现状25-26
- 2.5 遥感在土地利用中的应用—国际状况26
- 2.6 地理信息系统在土地利用中的应用26-27
- 2.7 珠三角土地利用遥感检测研究方法及研究成果27-33
- 2.7.1 研究方法27-29
- 2.7.2 研究成果29-32
- 2.7.3 总结32-33
- 第三章 遥感数字图像处理方法及核心区域土地利用信息获取33-55
- 3.1 数据资料33-34
- 3.1.1 遥感数据33-34
- 3.2 遥感数据处理34-41
- 3.2.1 数字图像处理技术流程34-35
- 3.2.2 辐射纠正和大气纠正35-36
- 3.2.3 几何纠正36-37
- 3.2.4 图像分类37-41
- 3.2.4.1 监督分类、非监督分类38
- 3.2.4.2 最大似然比38-39
- 3.2.4.3 最小距离分类39-40
- 3.2.4.4 人工神经网络40
- 3.2.4.5 决策树分类40-41
- 3.3 图像分类精度评估办法41-42
- 3.3.1 混淆矩阵评估方法41-42
- 3.3.2 Kappa参数评估方法42
- 3.3.3 分类精度评估方法发展历程42
- 3.4 图像分类方法的选取及分类处理结果42-45
- 3.5 变化检测技术45-52
- 3.5.1 图像差分46-48
- 3.5.2 图像比值48
- 3.5.3 植被指数48-49
- 3.5.4 回归分析49
- 3.5.5 主成分分析49-50
- 3.5.6 分类后比较法50-51
- 3.5.7 直接多波段分类51
- 3.5.8 矢量改变分析51-52
- 3.5.9 图像二值化、多值化52
- 3.6 变化检测方法的选取及精度评估52-55
- 第四章 珠江三角洲核心区域土地利用时间序列变化分析55-80
- 4.1 核心区土地利用变化55-61
- 4.1.1 1998—2003年间各类土地利用类型的转化面积和速度55-56
- 4.1.2 前人在该地区研究的成果56-59
- 4.1.3 研究成果对比分析59-60
- 4.1.4 小结60-61
- 4.2 各类土地利用类型的互相转化61-64
- 4.2.1 各类土地利用类型相互转化面积61-62
- 4.2.2 各类土地利用类型相互转化强度62-64
- 4.3 广州市土地利用分析64-80
- 4.3.1 县级土地利用变化66-74
- 4.3.1.1 分类结果66-68
- 4.3.1.2 1998—2003土地利用变化68-71
- 4.3.1.3 1998—2003城市扩张71-73
- 4.3.1.4 结论73-74
- 4.3.2 广州市镇级土地利用74-80
- 第五章 珠江三角洲核心区域土地利用空间变化及驱动力分析80-108
- 5.1 珠江三角洲核心区域各类土地利用类型空间变化分析80-93
- 5.1.1 城市扩张空间分析80-85
- 5.1.2 农田流失空间分析85-89
- 5.1.3 其它地物变化空间分析89-93
- 5.2 珠江三角洲土地利用变化驱动力分析—以广州市城市扩张为例93-108
- 5.2.1 研究区域选取及所用数据93
- 5.2.2 技术流程93-94
- 5.2.3 广州市24年城市扩张时间序列分析94-96
- 5.2.4 广州城市扩张空间分析96-101
- 5.2.5 广州城市扩张驱动力分析101-104
- 5.2.6 广州市城市扩张与城市交通网的关系104-108
- 第六章 核心区域城市扩张和农田流失时空预测分析108-119
- 6.1 基于马尔柯夫模型的核心区城市和农田预测108-110
- 6.1.1 马尔柯夫模型简介108
- 6.1.2 Chi-square(x~2-test)检验108-109
- 6.1.3 核心区域城市和农田马尔柯夫预测结果109-110
- 6.2 基于CA模型的珠江三角洲核心区域城市扩张空间预测110-116
- 6.2.1 CA预测模型110-113
- 6.2.2 珠江三角洲城市预测模型约束因子选取113-114
- 6.2.3 模拟结果和结果分析114-116
- 6.3 基于马尔柯夫模型和CA预测模型下的城市扩张空间分析116-119
- 第七章 珠江三角洲核心区域土地利用信息指标处理119-127
- 7.1 定量参数及景观生态指标119-122
- 7.2 运用紧凑度和分形分维指标进行广州24年城市扩张模式研究122-124
- 7.3 土地利用结构信息熵124-127
- 第八章 珠江三角洲核心区域遥感生态评估127-155
- 8.1 指标选取128
- 8.2 单一指标生态环境评价分析128-138
- 8.2.1 NDVI129-131
- 8.2.2 地表指数(LST)131-133
- 8.2.3 DEM133-136
- 8.2.4 绿度136-137
- 8.2.5 亮度137-138
- 8.3 分析方法—主成分分析138-140
- 8.4 统计数据选取及主成分分析结果140-147
- 8.5 生态质量驱动分析—典型区域研究147-155
- 8.5.1 生态综合评估147-150
- 8.5.2 驱动因子分析150-155
- 第九章 本研究的主要结论、创新点及不足155-158
- 9.1 主要结论155-156
- 9.2 主要创新点156-157
- 9.3 不足157-158
- 第十章 参考文献158-175
- 致谢175-176
- 发表文章列表176-178
| 【引证文献】 | ||
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| 【参考文献】 | ||
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| 【共引文献】 | ||
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| 【同被引文献】 | ||
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| 【二级引证文献】 | ||
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| 【二级参考文献】 | ||
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| 【相似文献】 | ||
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