华东区域土地利用覆被变化及驱动力模型分析word格式论文.docxVIP

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华东区域土地利用覆被变化及驱动力模型分析word格式论文

摘要随着社会经济的发展,人口增长、自然资源与环境问题日益突出,由此引起的土地利用/覆被变化备受关注。华东地区是中国经济最为发达的地区,也是中国土地开发历史最悠久的地区,合理开发利用其土地资源,对整个区域的可持续发展意义重大。本文选择华东区域(六省一市)为研究区,在遥感与地理信息技术的支持下,系统分析了研究区土地利用/覆被动态变化特征,揭示了研究区域土地利用/覆被变化的规律,并对影响其土地利用/覆被变化的驱动力进行了定性与定量的分析,取得以下几方面成果:(1)建立基于NDVI的决策树分类模型采用决策树分类方法,对遥感影像进行分类,分别生成2000和2008年研究区的两个时相的土地利用现状图,精度评价结果显示Kappa系数分别为0.8387、0.8216,均达到了应用要求。(2)建立土地利用/覆被变化分析模型。分别建立土地利用动态度模型、土地利用结构模型、土地利用类型转移矩阵模型,详细了解各土地类型转化特点以及相互之间转化的关系。通过分析,可以看出研究区土地利用需求状况正处于增长期,并且揭示了华东区土地利用变化的特征和规律。(3)驱动力分析在分析土地利用变化特征的基础上,对其自然和社会经济驱动力进行分析。对自然因素主要采用定性的分析方法。对社会经济因素的分析,采用了定量分析方法。首先选取了华东区2000一2008年影响土地利用变化的36个社会经济因素的相关因子,运用相关的数理统计分析方法,找出影响研究区土地利用变化的主要驱动力因子,分析其驱动机制,并建立各地类的驱动机制模型。关键词:土地利用/覆被变化决策树分类法动态变化分析驱动力分析ABSTRACTWiththedevelopmentofsocialeconomy,theissuesofpopulation,naturalresourcesandenvironmentbecomemoreandmoreserious,andthelanduseandlandcoverchange(LUCC)havebeenpayedmoreandmore attentionbyhuman.HowtouselandreasonablyisveryimportantforthesustainabledevelopmentofHuadongareawhichisthemosteconomicallydevelopedregionsofChina,andalsoistheoldestlanddevelopmentareas.Howtousethelandresourcesissignificantforthesustainabledevelopmentthroughouttheregion.ThestudychoosesEastregion(sixprovincesandonecity)asthestudyarea,inremotesensingandgeographic information technologysupport,Thestudyanalysisthestudyareaoflanduse/coverdynamicssystemly,revealingthe areaoflanduse/coverchangeinthelawAndimpactoflanduse /coverchangeindrivingforceforthequalitativeandquantitativeanalysisoftheresultsobtainedinthefollowingaspects:Firstly,BuildthedecisiontreeclassificationmodelbasedonNDVI,Usethedecisiontreemethodtoclassifyremotesensingimages weregenerated2000and2008three-phasestudyarealandusemaps,accuracyevaluationshowedthatKappacoefficientswere0.8387,0.8216,havereachedApplications.Secondly,theestablishmentoflanduse/coverchangeanalysismodel.Landusedynamicsareestablishedmodels,modelsoflandusedegree,land-usetypetransfermatrixmodel,learnmoreaboutthecharacteristicsofvariouslandtypesintotherelationshipbetweentransformation.matrixThrough analysi

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