基于1990年、2002年、2013年的遥感影像、基础地理信息数据,开展北京城区边界信息提取,从城市扩展过程、空间形态、扩展类型、空间结构演变4个方面对北京市城区空间演进过程进行分析。结果表明:1990—2013年北京市辖区城区面积扩展了559.20 km~2,2013年的城区面积是1990年的2.29倍,城区面积扩展明显;北京市城市空间扩展具有显著的阶段性,1990—2002年、2002—2013年两个时段的城市扩展面积及速率均呈显著增加趋势,前期以中心城区外围的"片状"扩展为主,后期以内部填充的集约式扩展为主。

通过对芜湖市1979,1988和2001年的MSS/TM/ETM+遥感影像的动态监测,利用改进后的条件仿植被指数(NDBI)专题信息提取法与监督分类法相结合提取城市建成区空间信息。利用叠加分析法对芜湖市建成区不同时期城市扩展特征进行研究,表明城市扩展在时间上呈现扩展速度不断增加,空间上呈现扩展的方向性特征。分析了各个时期城市扩展模式,结合社会经济统计数据,得出城市扩展的主要驱动力是城市人口的增长和经济的发展,政府决策在宏观上影响着城市扩展的方向和强度的结论。

利用 3个时期的二源遥感影像 ,对南京城镇用地扩展进行了动态监测。通过IHS融合 (IHStransformation)技术和比值、差值综合处理技术 ,充分利用了现有的TM多光谱影像和SPOT全色光影像的光谱信息。在利用SPOT全色光影像方面作了有益的探索。发现南京城镇扩展是加速发展的

研究基于城市空间形态扩张理论和方法,以钦州市为研究对象,选用城市形态定量分析指标如扩张面积、扩展速率指数、扩张强度指数、形状指数、分维数、紧凑度指数等,结合RS和GIS的空间分析和统计分析研究钦州城市建成区空间形态扩展特征。以LandsatTM/ETM+影像为数据源,提取钦州市1987~2010年建成区信息,经分析结果表明:2000年以前钦州市以主城区扩展为主,1987~2010年主城区已经历缓慢扩张向快速扩张阶段;2000年之后,随着钦州港区快速扩张,主城区扩张进入快速扩张阶段;2005~2008年主城区与钦州港区扩张均呈现缓慢;1987~2010年间,主城区和钦州港区的建成区形态较简单,且...

该文以北京市昌平区为研究区域,利用3期不同时间Landsat TM遥感影像,沿着13条不同海拔高度等高线构建特征剖面,提取了研究区不同海拔高度上地表亮度温度、植被指数和植被覆盖度数据,分析了其时空变化特征。结果发现,植被覆盖度和亮度温度的关系随着海拔高度及时间变化而呈现一定变化规律。在区域尺度内,随着海拔高度上升,植被覆盖度和亮度温度呈负相关关系。去除海拔因素的影响,在同一海拔高度时,大部分情况下,植被覆盖度与亮度温度两者呈负相关关系,某些条件下,两者可呈正相关关系。

实时快速的监测北京市林地覆盖情况,可为北京"绿色奥运"的林地规划建设提供基础数据及决策依据。该文应用遥感技术,基于3个年份TM数据,对北京市林地进行动态监测。在全市范围内,基于ERDAS平台对3个年份的TM数据进行分类,得到北京市林地变化动态监测数据,并基于ArcGIS平台对监测结果进行分析。研究结果表明,北京市的林地覆盖率有所提高,增长速度加快,林地的建设正朝着积极方向发展。

根据利用遥感技术对1987～2002年动态变化进行的监测,本文总结出了南京湿地资源的3个动态特征:滩地、沼泽大幅度减少;水系连通性降低;水田大面积减少,水产养殖用地成倍增加。文章认为,自然湿地的生态价值因人类干扰而遭受巨大损失,南京市急需制定兼顾生态效益、经济效益的自然湿地利用与保护计划。需要指出的是,人工湿地的动态变化是农业产业结构调整和城市扩展的结果,这种变化到目前为止主要是积极的,是在合理范围之内的。

探讨了TM30 m分辨率波段与 SPOT10m分辨率全色波段通过融合来提高城市扩展动态监测精度的方法和应用潜力。首先采用IHS变换完成TM的多光谱波段与SPOT全色波段融合,增强变化信息在光谱和几何特征上的表征,然后采用最大似然分类方法对融合图像进行分类。实验结果表明光谱与纹理特征组合在用户精度上比单纯光谱、纹理特征分类分别提高21.87%和10.22%;在生产者精度上比各自分别提高8.4%和17.88%;Kappa系数分别提高0.10和0.21。通过高几何分辨率图像与多光谱波段融合方法可以,增强变化信息,纹理特征参与变化信息提取可以提高变化类型的分类精度。

利用1981、1989、1995、2000、2005和2010年6景Landsat MSS/TM/ETM+遥感影像,结合城市扩展评价指标、土地利用变化和热岛效应,对合肥市近30年来城市扩展时空分异特征、驱动力及其所引起的生态环境影响进行了分析,结果表明:1980年代末到1990年代中期合肥市城镇用地扩展呈低速增长趋势,其余时间均为快速增长时期。合肥市人口增长与城市用地之间的关系较合理,城市的发展得到了人口的有力支撑。城市用地扩展形态由紧凑稳定型向偏离紧凑,形态复杂化发展。城镇用地扩展由同心圆式扩展、重心基本稳定转变为组团式扩展、重心明显向南和西转移。经济发展、人口增长、交通牵引和政府决策驱动着城镇用地扩展。合肥市热岛效应面积随着城镇用地扩展不断增加,但热岛强度呈现减弱趋势,高温区和极高温区面积减少,呈现多中心成片分布态势。城镇用地扩展所侵占的主要土地利用类型是农用地,1995—2010年面积减少了23.61%。

研究目的:检验北京市城市规划区内农用地的规划控制成效。研究方法:遥感影像分析、GIS空间分析、实证分析。研究结果:规划农用地边界在控制农用地减少方面的作用十分有限;与1983年总体规划相比,1993年总体规划在农用地边界控制方面的成效略有改善。研究结论:城市规划区内农用地的规划控制尚存在较大问题。可能的调整手段包括:(1)加强对城市建设"界外选址"的控制;(2)在总体规划中充分考虑村镇居民点的扩展规模;(3)建立科学的城市人口规模预测方法;(4)加强农用地规划中的公共参与和公众监督。

北京地区城市化进程迅速,自然植被萎缩和生产力下降是城市化进程的重要特征。本文基于光能利用率模型对北京范围内的植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)进行模拟,并分析植被净生产力模拟结果的季节性变化和空间格局。结论如下:①2007年北京市植被净生产力模拟总量为7.62×106tC,植被NPP在空间上分布非常不均匀,主城区是全市巨大的绿色消费区NPP模拟结果较低,不均匀的NPP状况在空间形成一系列等值线,其中生产力为4200tC的等值线基本与全市山体高程线平行,这反映出全市NPP空间分布具有明显的地貌分异特征;②一年内植被NPP在4月、5月份增加最快,7月、8月...

文章以环北京地区资源与生态环境遥感监测项目为依托,讨论了资源与生态环境遥感监测业务化工作中数据预处理、信息提取、动态监测分析、外业调查、数据质量控制等技术关键环节,并重点阐述了资源与生态环境遥感监测工作中亟需解决的若干问题及思路,以期为今后全国范围内资源与生态环境遥感监测提供指导和借鉴。

遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括:基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监...

遥感技术以其具有宏观、快速、准确、及时等特点为城市变化趋势分析提供了快速便捷的途径。选取郑州市1988年TM、2001年ETM+和2007年CBERS遥感数据,经过一系列数据预处理后,采用决策树分类算法,进行基于知识遥感分类及专题图的制作。对分类结果利用土地利用结构变化、动态变化率、转移矩阵等指标进行变化分析,分析结果揭示了不同时期城市扩张与植被、水体和农村居民点的变化关系,对于地区土地可持续利用具有重要参考作用。研究数据表明,20年来郑州市城市用地以年均8%的速度增长,植被减少25%,水体减少30%。

【目的】明晰北京市城区城市林木树冠覆盖（urban tree canopy, UTC）斑块总体形态特点，揭示城市化进程中UTC斑块形态特征变化的时、空演化特征，以期为今后城区的城市森林建设和现有城市林木保护提供借鉴。【方法】本研究以北京市六环内为研究区，基于2002、2013和2019年3期高分辨率遥感影像提取UTC斑块，采用形态学空间格局分析方法，分析近20年来北京城区UTC斑块形态特征组成状况，并结合转移矩阵与相对贡献度等方法指标，识别北京市城区UTC形态特征的主要转换类型及其空间分异特点。【结果】2002—2019年间，北京城区UTC从2002年的387.93 km~2增加到2019年的771.14 km~2。其中，2002—2013年间，北京市城区UTC增幅达282.92 km~2，显著高于2013—2019年间的97.39 km~2。3期UTC斑块的形态特征组成却较为一致，孤岛、核心区与桥接区是UTC斑块主要的形态特征，三者总和均占各期UTC总面积的80%以上；而UTC的边缘、环道区、分支以及孔隙则是次要的形态特征。从时间变化来看，在2002—2013年和2013—2019年2个时段，UTC孤岛与其他地类之间的转换均为UTC变化的主要类型，其面积分别在UTC转换总面积中占30%和25%。但同时，两个时段内UTC形态特征转换仍存在一定差异。在2002—2013年间，与UTC核心区相关的转换类型面积占比较大，在同期UTC转换总面积中占比达23.12%；而在2013—2019年间，与UTC桥接区相关的转换类型面积占比则较大，在同期UTC转换总面积中占比达35.22%。相较于前一时段UTC核心区的动态变化较为明显，在后一时段北京市城区UTC形态特征转换则更多地表现为与桥接区相关的变化。从空间变化来看，北京市4环内区域主要以UTC孤岛变化为主要的转换类型，而四环外则以UTC核心区与桥接区变化为主。【结论】近20年来，北京市城区林木树冠覆盖大幅提升，城市绿化工程取得巨大成效，UTC孤岛、核心区和桥接区是北京市六环内UTC斑块的主要形态特征。随着城市发展，UTC斑块的形态特征主要转换类型逐渐从以核心区相关的转换变为与桥接区相关的转换。UTC斑块形态特征转换呈现城乡梯度分布特征，从市中心向外，UTC斑块形态特征的主要转换类型从与孤岛相关的转换变为与桥接区和核心区相关的转换。今后，城市森林建设需侧重于维持和提升城市森林斑块之间的连接度，并强化市中心残留林木斑块的保护。