研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997-2017年,草地...研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997-2017年,草地、耕地和其他土地面积分别减少354.74、922.11和55.35km^2,建设用地、水域和林地面积分别增加1 154.14、70.38和107.54km^2,整体表现为建设用地向周边扩张,侵占其他用地类型面积。利用未来土地利用模拟(future land use simulation,FLUS)模型,以2007年分类数据为基础,结合地形、交通区位和社会经济等土地利用变化驱动因子,仿真2017年土地利用格局,仿真结果与真实情况吻合较好,仿真精度达85.10%,Kappa系数为0.821 2,验证了模型和驱动因子精度可靠,符合土地利用变化趋势。以此模型因子预测2027年土地利用格局,结果表明:在城镇周围,建设用地将持续侵占耕地、林地、草地和其他土地的面积,但趋势减缓,同时林地面积和水域面积增加。展开更多
文摘研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997-2017年,草地、耕地和其他土地面积分别减少354.74、922.11和55.35km^2,建设用地、水域和林地面积分别增加1 154.14、70.38和107.54km^2,整体表现为建设用地向周边扩张,侵占其他用地类型面积。利用未来土地利用模拟(future land use simulation,FLUS)模型,以2007年分类数据为基础,结合地形、交通区位和社会经济等土地利用变化驱动因子,仿真2017年土地利用格局,仿真结果与真实情况吻合较好,仿真精度达85.10%,Kappa系数为0.821 2,验证了模型和驱动因子精度可靠,符合土地利用变化趋势。以此模型因子预测2027年土地利用格局,结果表明:在城镇周围,建设用地将持续侵占耕地、林地、草地和其他土地的面积,但趋势减缓,同时林地面积和水域面积增加。
