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基于RS和GIS的赣州市主城区城市扩展动态分析及预测模型研究

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第一章 绪 论

1.1 选题目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与技术路线

第二章 研究区概况及数据处理

2.1 研究区概括

2.2 研究资料

2.3 遥感数据预处理

2.4 基于具有学习功能的支持向量机的遥感影像分类方法研究

2.5 本章小结

第三章 赣州市主城区城市扩展特征分析

3.1 基于土地利用转移矩阵的分析

3.2 城市扩展速度分析

3.3 城市扩展强度分析

3.4 本章小结

第四章 赣州市主城区城市扩展动力机制分析

4.1 基于主成分分析法的驱动因子分析

4.2 驱动力结果分析

4.3 本章小结

第五章 基于CBR-CA赣州市主城区土地利用动态变化模拟与预测研究

5.1基于案例推理相关知识

5.2 元胞自动机的原理与构成

5.3 基于案例推理的元胞自动机模型构建与模拟

5.4 本章小节

第六章 结论与展望

6.1 主要结论

6.2 存在问题

6.3 研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间的研究成果

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摘要

城市化推动城市空间规模扩大,导致耕地减少、植被破坏、水土流失等,因此有必要监测城市发展的动态变化,以此来分析城市用地的转移变化情况,便于从宏观上把握城市土地利用的变化规律,对城市空间的科学规划具有一定的借鉴价值。模拟城市演化趋势,便于预测城市发展走向,对制定相关发展方针具有一定的参考价值。因此,对城市扩展的动态变化进行分析,研究城市动态演化规律,一直是城市发展的研究热点。 本文以赣州市主城区为研究对象,分析其城市扩展特征,预测该区域城市发展趋势并对赣州市城市发展驱动力加以分析,具有重要的现实意义,可为城市规划、产业升级、基础设施完善、政策制定实施等提供参考价值。本文以赣州市主城区1987年至2017年的Landsat系列遥感影像、赣州市1987年至2016年的社会经济统计数据为主要数据源,进行相应研究。基于此,本文的主要研究内容和结论如下: (1)土地利用信息提取方法研究。通过对采用单一的归一化建筑指数、土壤调节植被指数、改进的归一化水体指数进行遥感影像分类与采用支持向量机进行遥感影像土地利用分类方法的比较分析,选取出精度较高的分类方法。结果表明,基于支持向量机分类精度更高,且该分类方法具有学习功能,可将学习分类器进行输出,下次分类可直接提供学习好的分类器。 (2)城市扩展特征研究。根据1987、1995、2003、2013、2017年份的赣州市主城区土地利用SVM分类影像图,分别从城市扩展速度、扩展强度方面进行扩展特征分析。结果表明,赣州市主城区城市建筑用地面积从1987年的19.32km2增长至2017年的130.15km2,在近三十年的发展历程里,城市建筑用地面积增长了120.83km2。赣州市主城区城市扩展速度属于中速扩展型,扩展趋势较平稳。 (3)城市扩展驱动力研究。采用主成分分析法,从研究年份的经济统计数据中选取经济、交通、人口三大类八个子类的社会经济要素进行主成分分析,确定驱动因子。由实验结果可以得到,经济增长、人口增加、交通条件改善是赣州市城市扩展的主要影响因素。分析表明第一产业在国民生产总值中的占比在逐渐减少,而以工业和服务业为代表的第二、第三产业在国民生产总值中的占比不断提高,交通条件的改善为城市发展打下了必要的硬件基础,政府政策的支持有利于引导城市扩展的方向与规模。 (4)根据案例推理技术及元胞自动机理论,构建基于案例推理的元胞自动机组合预测模型。采用历史数据进行模型的拟合,在满足预测精度的前提下,根据最终的预测模型进行赣州市主城区2025年城市扩展情况预测。结果表明该模型得到的模拟精度较高,对赣州市主城区的演变预测具有较好的实用性。

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