基于TM与ALOS遥感数据的土地利用动态监测研究——以宜兴市为例

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土地利用变化研究是进行土地动态监测,开展土地利用规划,实现土地资源可持续利用的重要环节。地理环境特征监测的空间尺度的适宜性对遥感提出了多分辨率的需求,同时,不同的全球变化模型对土地覆盖类型、空间分布特征需求的尺度也不同。研究利用不同分辨率的遥感图像解译得到的土地分类结果之间的差异对于评价遥感土地利用分类的精确性有着重要意义。本研究以江苏省宜兴市2007年ALOS图像(10m分辨率)和TM图像(30m分辨率)为数据源,运用基于最大似然法分别对两种数据进行监督分类,获取两幅土地利用图,采用混淆矩阵分析它们之间的精度,采用数理统计方法比较分析两组土地利用分类结果的面积差异,并分析了其景观格局差异。结果表明: ⑴通过宜兴市同时期的ALOS图像和TM图像土地利用分类面积比较分析说明:各土地利用类型在两种图像中的面积差异顺序为:园地>建设用地>旱地>水田>林地>水域,其中园地的相对差异为29.27%,水域的相对差异为1.23%。 ⑵随着分辨率的变化,面积损失最小的地类是平均斑块面积最大的地类,面积损失最大的地类是平均斑块面积最小的地类。由此可以初步地认为平均斑块面积与面积损失值之间存在负相关,即平均斑块面积越大则精度损失值越小。 ⑶近20年期间宜兴市土地利用变化剧烈。期间面积减少的地类分别是水田、旱地和林地,面积增加的地类是建设用地、水域和园地;土地利用转移方向为:水田、旱地向建设用地、水域转移。 ⑷宜兴市建设用地的年增长率为4.05%,是全国平均水平的2.7倍,而耕地近20年来的平均年降幅为1.76%,是全国平均水平的2.4倍。
其他文献
本研究以7个品种的桑树(MorusalbaL.)幼苗为材料,采用水培试验方法,对缺铁胁迫下桑树幼苗生长的应答反应、铁吸收积累及品种间的差异性进行了探讨,旨在为桑树对缺铁环境适应差异