1、湖 南 科 技 大 学毕 业 设 计（ 论 文 ）题目1990-2010 年长沙市土地利用变化与预测分析作者 王道平学院 建筑与城乡规划学院专业 地理信息系统学号 1110040118指导教师二一五 年 五 月 三十 日湖 南 科 技 大 学毕业设计（论文）指导人评语主要对学生毕业设计（论文）的工作态度，研究内容与方法，工作量，文献应用，创新性，实用性，科学性，文本（图纸）规范程度，存在的不足等进行综合评价作者以“1990-2010 年长沙市土地利用变化与预测”为题开展研究，在建设湖南省长株潭“中部经济区崛起”的今天，理论与实践意义均显重要。主要结果包括：（1）1990-2010 年期间，长沙
2、市土地利用类型变化中，耕地，林地的减少量和建设用地的增加量都很大，这与人口增长，经济发展和有关政府政策都息息相关。（2）2000-2010 年期间的地类转换相对 1990-2000 年期间的转换尤为剧烈，体现了该时期社会经济的发展使得土地利用变化加剧演变的现象。（3）未来 15 年，长沙市土地利用结构总体稳定，以耕地和林地为主，建设用地面积不断增加，且大致在 2020 年左右，长沙市的土地利用/覆被将达到一个稳定的状态。作者掌握了国内外该研究领域中部分文献资料，研究方法正确，技术路线合理，数据翔实可靠，取得了初步的结论。论文写作层次分明，分析恰当，论述清楚。反映了作者具有一定的土地科学基础理论
3、和系统深入的专门知识，达到了本科学位论文要求，同意答辩。不足之处是对于数据的前期处理工作做的还不够。指导人： （签名）年 月 日指导人评定成绩： 良 i摘 要土地利用/覆盖变化是全球变化研究的一项重要内容，是国内外研究的热点问题之一。本文以长沙市作为研究对象，利用 1990 年、1995 年、2000 年、2005 年、2010 年长沙市 5 期的 Landsat TM/ETM 遥感影像数据，并以 1990 年与 1995 年数据为基础，1995 年的影像数据为起始年，5a 为步长，依次通过 CA-Markov 模型预测了出了 2000年、2005 年、2010 年的预测影像数据，通过计算实际
4、的影像数据和预测影像数据的Kappa 系数，表明实际影像数据与预测影像数据之间的模拟度良好。故继续以 1995 年为起始年，5a 为步长，依次预测长沙市 2015 年、 2020 年、2025 年、2030 年这 4 期的影像数据，并计算出了 2000-2010 年的各地类实际的面积转移矩阵以及 2010-2030 的各地类预测的面积转移矩阵，得出了长沙市 2000-2030 年土地利用变化的特点和变化趋势。结果表明：长沙市 2000 年至 2010 年建设用地保持持续高速增加，而耕地面积和林地面积则逐年下降，并且绝大部分转化为建设用地；从 2010 至 2020 年左右，建设用地面积将会保持
5、大致为 6658.7ha/年的增速进行增加，增速大约为 2000 年至 2010 年的增速的两倍，此期间的主要变化表现为林地面积的减少；2020 年左右，长沙市各个地类的土地利用趋于一个稳定的状态，不再随时间的推进发生较大的转移变化。关键词：土地利用变化；CA-Markov 预测；长沙市iiABSTRACTLand Use/Cover Change is an important content of global change research，which is one of the hot topic at home and abroad on research. This paper t
6、akes Changsha city as the research object,using five issue(1990,1995,2005,2010 ) of the Landsat TM/ETM remote sensing image data , and based on the data of Changsha in 1990 and 1995, the opening of the image data in 1995 years, 5a as the long of step, through the IDRISI CA-Markov model predicted and
7、 turned out of the 2000, 2005, 2010 image data, by calculating Kappa coefficient between the actual image data and the predicted image data, indicated that the simulation degree is good between the actual image data and the predicted image data . With the opening of the 1995 years, 5a as the long of
8、 step, predicted in Changsha city in 2015, 2020, 2025, 2030, the four image data, and calculated the class transfer matrix around actual 2000-2010 and 2010-2030 predicted, came to the land use changes characteristics and trends from 2000 to 2030 in Changsha city . The results show: Changsha city kep
9、t a high speed increase of construction land from 2000 to 2010, while the cultivated land and forest land area dropped year by year, and converted to construction land on the most part; From 2010 to 2020 years or so, construction land area will remain a increase growth with 6658.7 ha per year roughl
10、y,which is about two times from 2000 to 2010, the major change is forest land area is reduced in this period ; Around the year 2020, the various land types of land use in Changsha city tends to a stable state, no longer promote the occurrence of metastasis to the bigger changes with time.Key word: L
11、and use change; CA-Markov prediction; Changsha City.湖南科技大学本科生毕业设计（论文）目录第一章 绪论 .11.1 研究背景及意义 .11.1.1 研究背景 .11.1.2 土地利用/土地覆盖的含义 .11.2 土地利用/土地覆被变化国内外研究进展 .21.2.1 土地利用/土地覆被变化研究 .21.2.2 土地利用/土地覆被变化预测研究 .21.3 研究方法与技术路线 .31.3.1 研究方法 .31.3.2 技术路线 .5第二章 研究区概况与数据源简介 .62.1 研究区概况 .62.2 数据来源与处理过程 .72.2.1 数据来源 .7
12、2.2.2 数据处理过程 .7第三章 土地利用/覆被变化分析与预测 .83.1 土地利用/覆被数量结构特征 .83.2 土地利用变化转换分析 .93.2.1 1990-2010 年长沙市各地类转换速率分析 .93.2.2 1990-2010 年长沙市土地利用/覆被转换分析 .103.3 1990-2010 年长沙市建设用地扩张分析 .123.4 基于 CA-MARKOV 的土地利用变化趋势预测 .13第四章 结论与展望 .174.1 结 论 .174.2 展 望 .17参 考 文 献 .18致 谢 .20湖南科技大学本科生毕业设计（论文）- 1 -第一章 绪论1.1 研究背景及意义1.1.1
13、研究背景土地作为一种人类最基本的生活生产资料，是我们社会赖以生存和发展的物质基础，也是一切社会经济活动的载体，它具有自然和人文的两层属性 1。随着人类社会发展和人类需求的增加，人们对地球环境的影响也在不断的加深。由于全球环境问题的涌现，使得土地利用/覆被变化已经成为全球变化研究的前沿和热点之一，因为土地利用及其变化承载着自然与人文过程，是探讨人地关系地域系统的重要切入点 2。全球研究实践表明，土地利用/覆被变化（Land Use/Cover Change，LUCC）与人类社会经济活动紧密相连，同时也影响着全球的环境变化。我国目前正处于城镇化高速发展阶段，有大规模的土地利用/土地覆盖变化正在发生
14、，城镇化的发展势必会随着人类的需求不断加强，而土地资源相对有限。因此，在社会经济快速发展的今天，如何平衡好快速增长的人类需求与有限的土地资源之间的关系是人类面临的重要课题之一 3。通过对土地利用/覆被变化的研究，高分辨率遥感卫星影像结合 GIS 技术，通过建立土地利用时空数据库，进行土地利用变化分析研究，掌握土地利用的时空演变过程，已为土地利用研究的有力工具和方法 4。CA-Markov(Cellular Automaton-Markov)模型综合了 CA 模型模拟复杂系统空间变化的优势和 Markov 模型长期预测的优势，通过 CA-Markov 模型对土地利用研究，已被广泛探讨和应用，且在
15、分析和模拟土地利用变化方面都取得了良好的效果 5。长沙市作为长株潭“两型社会”的核心城市，近年来，由于受到长沙市人口迅速增长，土地等资源相对不足，环境承载能力较弱等问题的影响，长沙市人-地矛盾日渐突出，制约了“两型社会” 的发展。因此，通过已有土地利用数据，深入探索研究出长沙市近年来的土地利用变化的规律，分析导致其变化的内在机制。并在此基础上，合理预测未来长沙市的土地利用变化/覆盖状况，将为如何规划好、利用好、节约好有限的土地资源，实现土地利用的可持续提供理论依据。1.1.2 土地利用/土地覆盖的含义土地利用/土地覆被作为地球表层系统最突出的景观标志，二者既有密切联系又有本质区别 6: 土地利
16、用反映的是人类利用土地的功能和特性，来满足自身需求的活动方式和过程，属于土地社会经济属性的一种现象；而土地覆盖则体现的是土地的自然属性 7。目前，学术界对于 LUCC 较为广泛的定义：土地利用指人类为了满足各种需要而对土地采取的调控措施，包括调控土地自然属性的方式和潜在的利用目的，如用于林业、公园、畜牧业、郊区居住和耕作；土地覆被则指土地的生物物理形态，如森林、湖南科技大学本科生毕业设计（论文）- 2 -草地、湿地、作物用地、城市用地等 8。1.2 土地利用/土地覆被变化国内外研究进展1.2.1 土地利用/土地覆被变化研究19 世纪前期，杜能对德国南部地区的土地利用模式进行了研究，标志着国外最
17、早对于 LUCC 研究的开始 9。20 世纪 70 年代后，关于全球变化的研究逐步在世界范围内开展，LUCC 因其受到自然环境、人文地理、社会活动等诸多方面的影响而在全球变化中占据重要地位，引起学者们的广泛关注。20 世纪 90 年代以来，随着全球变化研究的深入和发展，各国科学家越来越感到人类活动对环境变化的影响，尤其是人类出于生存与发展对土地的开发利用以及引起的土地覆盖变化被认为是全球环境变化的重要组成部分和主要原因。自 1993 年国际科学联合会与国际社会科学联合会联合成立了土地利用与土地覆被变化核心项目计划委员会以后，诸多与全球变化相关的国际组织和研究机构将 LUCC 作为研究的重点之一
18、，并取得一定的成就，如联合国环境规划署（UNEP ）亚太地区环境评价计划于 1994 年启动了“土地覆被评价和模拟（LCAM ） ”项目，分析了东南亚地区的土地覆被现状与变化情况。近二十年，随着国际上相关 LUCC 研究的大量开展，我国学者也紧跟国际研究动态，开展了对土地利用变化检测、驱动力与环境变迁研究，主要研究领域包括：利用遥感影像对土地利用与土地覆被的监测分析、土地利用与土地覆被变化研究数据库的构建、土地利用与土地覆被变化对农业生态系统及全球变化的影响、土地利用与土地覆被变化驱动力研究以及土地利用与土地覆被变化建模等方面 10。取得了以下进展：LUCC 的驱动力研究与驱动力机制研究向综合
19、方向发展；LUCC 模型向多因子多时相动态模型转变；建立了土地可持续利用质量评价与监控体系；开展了多尺度的 LUCC动态监测与实证研究。其中一些成果已可以与发达国家权威性研究机构和大学的水平相媲美，如中科院地理所与北京大学等通过模型和气象卫星数据推求净第一性生产率，进行粮食与生态安全的评价；“中国土地利用变化现代化过程时空特征的研究” ， “基于 GIS 的中国土地利用变化及其影响模型” ；“近 10 年来长江下游土地利用变化及其生态环境效应”等，中国的 LUCC 研究，在刘纪远、史培军、李秀彬等一批优秀的中国科学家的带领下，也在世界土地利用变化学的科学研究与学科确立中占据了一席之地 7。1.
20、2.2 土地利用/土地覆被变化预测研究国外研究土地利用变化的趋势一般运用模型来进行模拟，如 Landey1以过程为主导模拟了马达加斯加农业景观的利用变化状况；Ruihong Huang and Christina Kennedy1对隐性马尔科夫模型进行了改进，并以美国威斯康辛州密威斯康星州为例对其城市空湖南科技大学本科生毕业设计（论文）- 3 -间变化进行了预测等。我国学者进行了大量的土地利用模拟，如魏永坤等 11以 2000 年、2005 年和 2010 年 3 期土地利用数据，采用马尔科夫模型对上海市 2010-2020 年的土地利用情景进行了模拟；李亚丽等 12基于 CA 的郑州市土地利
21、用演化研究对郑州市 2002-2016 的土地利用变化进行了模拟。其中，马尔科夫模型具有数量表达的优势，被认为是一种成熟的土地利用预测方法 13。1.3 研究方法与技术路线1.3.1 研究方法CA 模型简介：元胞自动机(Cellular Automata)，简称 CA，是“现代计算机之父”冯诺伊曼在设计可自我复制的自动机时，参照了生物细胞的自繁殖原理，提出了元胞自动机的概念和模型 14。分布在规则格网(Lattice Grid)中的每一个元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的转换规则，依据确定的局部规则作同步更新。元胞自动机不同于一般的动力学模型，它不是由严格定义的物理方程或函数定义的，
22、而是由一系列模型构造的规则构成。它的特点是时间、空间和状态都离散，每个变量取有限的状态，并且状态改变的规则在时间和空间上都是局部的 15。元胞自动机算法的基本思想就是将整个系统分解为多个元胞，然后再根据系统中各个相邻单元之间存在的相互关系，每个单元的状态都是整个系统在一些简单的规则作用下不断进化的结果。这些规则比较简单，可以通过研究简单系统得到，这样，复杂的系统就可以使用这些规则来预测系统将来的发展情况 5。Markov 模型简介：马尔可夫预测方法是由俄国数学家马尔科夫(A.A.Markov)创造并以自己名字命名的一种预测方法，它应用概率论中的马尔可夫链理论和方法研究分析随机事件变化规律，并借
23、此预测未来变化趋势，马尔可夫链模型是利用变量的现在状态去预测该变量未来的状态及其动向的一种分析手段 16。它的研究对象是具有无后效性的离散型随机运动过程，即第 n+1 步状态 X(n+1)的条件概率与 X(0)、X(1) X(n)等第 n 步以前的状态无关，仅与第 n 步状态有关。运用马尔科夫模型进行土地利用预测的关键在于确定它在 t 时刻的转移概率 Pij，其表达式为： nnnPPPP.212211湖南科技大学本科生毕业设计（论文）- 4 -其中，条件概率 Pij 必须满足两个条件： nijPP1ij；0若一步转移概率矩阵为P，则k步转移概率矩阵P (k)为：kk )1()(利用此概率建立土
24、地利用的马尔科夫模型预测模型为：)1(01kkkPSS式中：S (k+1)表示预测地类在 t=k+1 时的状态向量，即预测结果；S (0)为初始状态量，即预测初期各土地利用类型的面积；S (k)表示预测地类在 t=k 时刻的状态向量；P ij 为研究时段内土地利用类型 i 转换为土地利用类型 j 的转移概率。Kappa 系数简介：Kappa 系数是在综合了用户精度和制图精度两个参数上提出的一个最终指标，他的含义就是用来评价分类图像的精度问题，在遥感里主要应该使用在精确性评价和图像的一致性判断。如果两幅图像差异很大，则其 Kappa 系数小。Kappa 系数仅适用于行数和列数相等的方表。由 Co
25、hen 在 1960 年提出。简单 Kappa 系数的计算式： ccPPK1/0式中， 为观测一致率， 为期望一致率。0Pc当两个诊断完全一致时，Kappa 值为 1。当观测一致率时，Kappa 值为正数，且Kappa 值越大，说明一致性越好。当观测一致率小于期望一致率时，Kappa 值为负数，这种情况一般来说比较少见。根据边缘概率的计算，Kappa 值的范围应在-11 之间;1Kappa=0.81 时，表示两者几乎完全一致，0.61Kappa0.8 时，表示高度的一致性。在土地利用格局中，每一个栅格单元就相当于一个元胞，每个元胞的土地利用类型即为元胞的状态，利用转移矩阵和条件概率图像进行运算
26、，可确定元胞的转移状态，从而实现对土地利用格局空间变化的模拟 17。将元胞自动机模型与马尔科夫模型相结合形成的 CA-Markov 模型，不仅可以提高土地类型转化的预测精度，也能在空间位置上有直观的表达 18。IDRISI 软件中提供的 CA-Markov 模块为研究土地利用时空变化提供了便利，具体的操作为：（1）数据格式的转化。在 ArcMap 中将土地利用数据进行转换处理，得到 IDRISI 可识别的文件格式；（2）进行 Markov 预测。使用 IDRISI 软件提供的 Markov 模块，得到两个年度区间的转移面积矩阵与状态转移概率矩阵；（3）制作转换适宜性图集。由于数据不全且查阅有些资料表明自己制作的适宜性图集往往因为主观性强使模拟精度很低，故此步骤本文采用的是进行 Markov 预测时产生的.rgf 格式的状态转移图集 作为适宜性图集；（4）进行 CA-Markov 模拟预测。以标准 55 的 CA 邻近滤波器为邻域定义，确定起始时刻和循环次数，进行预测模拟。
