全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
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全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国建筑物总面积公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国县级医院分布数据服务 人口调查空间分布数据服务 收入统计空间分布数据服务 矿山面积统计及分布数据服务 载畜量及空间分布数据服务 农作物种植面积统计数据服务 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政辖区信息数据服务
Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘 要 [目的] 研究土地利用变化特征并预测未来变化趋势,为土地资源合理利用提供科学的依据
。
[方法] 以哈尔滨市为例,基于
1992、2003
和
2014
年
3
期遥感数据,建立以经济生态为主的转换规则,采
用
MCE
模型
、
土地利用重心迁移模型和
CA - Markov
模型分析研究区
22
年土地利用动态变化特征,并对
2025
年土地利用变化进行预测
。
[结果] (
1
)
1992 ~ 2014
年,耕地迅速减少,林地和水域波动变化,草地
缓慢减少,建设用地由于耕地的转入不断扩张,未利用地大量转出成为耕地
。
耕地和建设用地重心具有明
显的方向性移动,两者重心呈远离趋势
。
(
2
) 试验得到的
2014
年土地利用结果和实际解译数据
Kappa
系数
达
0. 878 0
,表明转换规则的制定可行,模型可信度较高
。
(
3
)
2014 ~ 2025
年土地利用变化趋势较
1992 ~
2014
年存在差异,耕地持续减少,且减少速度加快,林地基本处于动态平衡状态,草地空间位置变化活
跃,水域面积增加,建设用地仍然保持增长
。
耕地重心加快向城市边缘区移动,建设用地重心向西南方向
移动速度降低
。
[结论] 运用
CA - Markov
模型对哈尔滨市土地利用变化进行科学合理的分析和预测,对哈
尔滨市的土地资源的合理高效利用具有重要意义
。
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