城市土地利用2f覆盖分类及其空间格局分析

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1、中南大学硕士论文第一章绪论用／覆盖及其空间格局梯度分析研究则相对较少。改革开发以来，随着经济的高速发展，许多中等城市的城市化进程十分显著，例如长沙的迅速发展对城市的也产生了很大的影响。为此，为了保证城市的健康发展，很有必要对这些城市的土地利用／覆盖及其空间格局梯度分析进行深入的研究，既展现了城市土地覆盖的数量与空间结构的时序演变特征，又再现了人类活动对城市生态环境的影响，为区域的生态环境与社会可持续发展提供有力的科学依据。长沙作为湖南省省会城市，是湖南的政治、军事、经济、文化、教育中心。改革开放20多年来，长沙的国民经济持续、快速、健康地发展起来。随着长沙市人口

2、的增加和城市化水平的迅速发展，人类对土地利用的强度日益加大，使得土地利用方式日趋复杂，从而出现了以城市化为主要特征(耕地、林地面积趋于减少)的大规模土地利用／覆盖变化。相应地，急剧的城市扩张带来的用地紧张、环境污染加剧、资源消耗过度等问题己影响到了长沙市的可持续发展。鉴于上述研究背景，本文为长沙市为例，利用Landsat数据，通过比较最大似然和决策树分类法，提取出长沙市多年的土地利用／覆盖状况，然后在GIS的支持下，通过贯穿市中心的景观样带梯度分析，阐明长沙市的空间特征以及城市化对空间格局的影响，了解长沙市城市化过程中的城市景观空间格局和景观组分的定量变化。本文

3、研究的预期成果，不仅为合理利用土地和促进城市规划提供理论指导和依据，而且对于进一步分析长沙市土地利用／覆盖变化过程中对生态环境的影响，创新土地利用新模式，促进区域经济可持续发展具有重大意义。1．2国内外研究进展1．2．1土地利用／覆盖分类方法研究进展在目前遥感分类应用中，用得较多是基于传统统计方法的分类方法，即监督分类和非监督分类。这种传统的分类方法是根据遥感图像数据之间的统计特征与训练样本数据之间的统计关系来进行分类的。由于地物类型分布方式本身的复杂性，其分类结果往往出现漏分、错分的现象，导致分类精度不高。随着遥感应用技术的发展，各种新理论新方法相继涌现，对传

4、统的计算机分类方法提出了新的要求。1988年，人工神经网络开始应用于遥感分类，它是以模拟人脑神经系统的结构和功能为基础而建立的一种数据分析处理系统。研究表明神经网络分类器要优于传统的分类器，总的精度提高在10％至20％之问【l引。然而，神经网络拓扑结构的选择缺乏充分的理论分析，其链接权值的物理意义不明确，这导致人们无法理解其进行推理的过程，对神经网格行为的理解远远落后于算法的改进。决策树分类技术由于其灵活性、简单、计算效率高等特性，对遥感分类问题具有潜在的优势，因此决策2中南大学硕士论文第一章绪论树分类算法在土地利用／覆盖分类问题中获得越来越多的认可，尤其是对大

5、陆到全球尺度的分类。Friedl等人证明利用MODIS数据，采用决策树进行大陆到全球尺度土地覆盖制图得获得很好的分类效果。决策树分类在抑制遥感噪声和缺失数据方面也有优势，且它们不需要假设输入数据分布状，分类结构也简单，已被成功地应用在很多分类问题中【l引。Rogan等人利用决策树分类法，采用线性变化增强技术，进行了植被覆盖的变化检测【17】。Vapnik针对两类线性可分数据的分类问题提出的支撑向量机，且C．Huang等人认为支撑向量机是在高维数据分类上最好的机器学习算法，而且可以在小样本的情况下获得较高的准确犁18】。它与常规的统计分类方法和神经网络分类方法的区

6、别在于，它不是通过特征个数变少来控制模型的复杂性，而是提供了一个与问题维数无关的函数复杂性的有意义刻画【l91。模糊分类法是近年来在遥感影像中引入的一种新的研究方法，是一种针对不确定性事物的分析方法。它以模糊集合论为基础，运用数学模型计算它对于所有集合的隶属度，每一像元都在不同程度上隶属于不止一个类别。目前国外对亚像元分类的研究似乎要多于国内，而且方法也更加多样化。Ming．ChihHung等人在对盐湖城土地覆盖分类时，利用植被一非渗透表面一土壤概念模型模拟六种不同的城市土地覆盖类型，先用最大似然法求得像元中六种覆盖类型后验概率，以其作为面积初始比重，然后根据线

7、性模型利用专家系统迭代地修正各类型比重，获得了对高异质性城市土地覆盖较好的分类效果【zoJ；Atkinson等人以及JochenGrandell等人的研究都发现亚像元分类精度受到土地利用／覆盖类型数目的很大影响，即当类型数目增加，精度迅速下斛21’221。为此，如何在提高分类数的同时保证一定的分类精度是亚像元分类需要进一步研究的重点。。‘～一‘传统的统计方法、神经网络和决策树分类方法缺乏地学知识的支持，难以反映一些特殊类型的地学分布。因此一些学者尝试利用地学知识并将其形式化、知识化进行逻辑推理进行信息判别，或用计算机模拟地学专家对遥感影像进行综合地学解译和决策分

8、析。B．Kartik等建