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徐新良，庞治国，于信芳 著

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• 土地利用
• 土地覆被
• 遥感
• GIS
• 时空分析
• 变化检测
• 城市规划
• 环境科学
• 地理信息系统
• 空间统计

店铺： 悦读时代图书专营店

出版社： 科技文献出版社

ISBN：9787502389550

商品编码：29580134453

包装：平装

出版时间：2014-04-01

基本信息

书名：土地利用/覆被变化时空信息分析方法及应用

定价：88.00元

作者：徐新良,庞治国,于信芳

出版社：科技文献出版社

出版日期：2014-04-01

ISBN：9787502389550

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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徐新良、庞治国、于信芳著的《土地利用覆被变 化时空信息分析方法及应用》在归纳总结当前外 土地利用／覆被变化研究现状的基础上，系统介绍了 土地利用／覆被变化时空信息分析的主要方法。
本书力争做到理论方法和具体应用的有机结合， 即通过具体应用案例，详细描述各方法的具体技术操 作流程，展示关于区域土地利用／覆被变化的主要分 析成果，以期使读者能对土地利用／覆被变化时空信 息分析方法的应用有一个较全面的了解和把握。

目录

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章 土地利用／覆被变化研究概述 1.1 土地利用／覆被变化研究的主要内容 1.2 外土地利用／覆被变化研究进展 1.2.1 国际土地利用／覆被变化研究进展 1.2.2 土地利用／覆被变化研究进展 1.3 土地利用／覆被变化遥感监测方法 1.4 土地利用／覆被变化模拟模型 1.5 土地利用／覆被变化驱动力分析 1.6 土地利用／覆被变化环境效应研究 本章小结 参考文献第2章 土地利用／覆被变化遥感监测方法 2.1 土地利用／覆被分类系统 2.1.1 国外土地利用／覆被分类系统 2.1.2 土地利用／覆被分类系统 2.2 遥感分类的方法 2.2.1 监督与非监督分类 2.2.2 人工神经网络分类 2.2.3 基于eCognition的面向对象分类 2.2.4 基于知识库(决策树)的分类 2.2.5 基于变化检测的方法 2.2.6 基于三维特征空间的土地利用自动分类方法 2.2.7 基于高光谱数据的土地利用分类方法 2.3 土地利用变化目视解译方法 2.3.1 土地利用／覆被类型遥感解译技术流程 2.3.2 遥感数据源的选择及处理 2.3.3 地形图的选择和处理 2.3.4 遥感解译标志和解译原则的建立 2.3.5 土地利用／覆被动态变化信息提取 2.3.6 遥感解译质量控制及精度检验 2.4 国家尺度土地利用／覆被变化信息集成方法 2.4.1 土地利用分类lkm栅格成分数据制备 2.4.2 土地利用分类面积汇总技术 本章小结 参考文献第3章 土地利用／覆被变化定量分析方法 3.1 土地利用／覆被现状特征分析 3.1.1 土地利用数量结构特征 3.1.2 土地利用空间格局特征 3.1.3 土地利用类型空间组合特征 3.2 土地利用／覆被变化时空过程分析 3.2.1 土地利用类型面积变化特征 3.2.2 土地利用类型转换特征 3.2.3 土地利用变化空间格局分析 3.3 土地利用／覆被景观格局变化分析 3.3.1 数据与方法 3.3.2 Fragstats3.3计算过程 3.3.3 土地利用景观斑块特征变化分析 3.3.4 土地利用景观格局变化分析 本章小结 参考文献第4章 土地利用／覆被变化模型模拟方法 4.1 马尔可夫模型 4.1.1 模型介绍 4.1.2 模型应用 4.2 基于CA-Markov的土地利用／覆被变化模拟预测 4.2.1 模型介绍 4.2.2 模型应用 4.3 集成ANN和Markov的土地利用变化模拟预测 4.3.1 模型介绍 4.3.2 模型应用 4.4 LTM模型 4.4.1 模型介绍 4.4.2 模型应用 4.5 SLEUTH模型 4.5.1 模型介绍 4.5.2 模型应用 4.6 CLUE-S模型 4.6.1 模型介绍 4.6.2 模型应用 本章小结 参考文献第5章 土地利用／土地覆被变化的驱动力分析 5.1 自然控制因子对土地利用变化的影响 5.1.1 海拔高度对土地利用变化的影响 5.1.2 坡度对土地利用变化的影响 5.1.3 坡向对土地利用变化的影响 5.1.4 土壤对土地利用变化的影响 5.1.5 气象因子对土地利用变化的影响 5.2 社会经济驱动因子对土地利用变化的影响 5.2.1 国家政策与制度、法规变化对土地利用变化的影响 5.2.2 社会经济因子对土地利用变化影响的统计分析 本章小结 参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《时空信息：解析土地利用的动态演变与应用》 引言： 人类活动与自然过程共同塑造着地球表面的景观。土地利用/覆被变化（LUCC）是区域乃至全球环境变化的核心驱动力之一，深刻影响着生态系统健康、生物多样性、气候变化、水资源管理以及社会经济发展。对LUCC进行精准的时空信息分析，不仅是理解地球系统运行规律的必然要求，更是制定可持续发展战略、应对环境挑战的关键。本书旨在深入探讨 LUCC 的时空信息分析方法，并聚焦其在多个关键领域的广泛应用，为读者提供一个全面而深入的视角。 第一部分：时空信息基础与土地利用/覆被变化研究的时代背景 1. 时空信息的概念与维度： 时空信息： 探讨“什么”、“在哪里”、“何时”以及“如何”的变化。理解时间（变化过程、速率、趋势）与空间（地理位置、范围、分布格局）的相互关联性，是LUCC分析的基石。 多尺度与多分辨率： LUCC 的研究需要考虑不同尺度的空间单元（如地块、区域、全球）和不同精度的时空数据，理解尺度效应与分辨率选择对分析结果的影响。 时空数据的获取与管理： 介绍遥感影像、地理信息系统（GIS）、全球导航卫星系统（GNSS）、地面调查等多种数据源，以及数据预处理、存储、组织和质量控制的重要性。 2. 土地利用/覆被变化研究的演进与驱动力： 历史回顾： 梳理LUCC研究从早期定性描述到定量分析，再到如今强调驱动力与情景模拟的发展历程。 全球变化背景： 置于全球气候变化、人口增长、城市化加速、经济全球化等宏观背景下，阐释LUCC研究的重要性和紧迫性。 直接与间接驱动力： 详细分析导致LUCC的关键因素，包括： 直接驱动力： 农业扩张、城市化、工业化、基础设施建设、森林采伐、水利工程等。 间接驱动力： 人口增长、经济发展水平、政策法规、技术进步、文化观念、市场机制等。理解这些驱动力的相互作用机制，是准确预测未来LUCC趋势的前提。 第二部分：时空信息分析方法 1. 遥感影像处理与土地覆被分类： 遥感基础： 介绍不同类型遥感数据（光学、雷达、热红外等）的原理、传感器特点及其在LUCC监测中的优势。 影像预处理： 详细阐述几何校正、辐射校正、大气校正、镶嵌、裁剪等关键步骤，确保影像数据的准确性和可比性。 监督与非监督分类： 深入讲解最大似然法、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络等多种监督分类算法，以及K-means、Isodata等非监督分类方法。分析不同算法在处理复杂地表覆盖时的适用性。 面向对象分类（OBIA）： 介绍OBIA的原理，如何通过对象的合并与分割来提高分类精度，尤其适用于精细尺度的LUCC分析。 高精度土地覆被数据集构建： 探讨如何利用多源数据融合（如高分遥感、夜间灯光、社交媒体信息）与深度学习技术，构建具有高时空分辨率的土地覆被数据集。 2. 时空变化检测技术： 影像对比分析： 直接图像比较法： 如差值法、比值法、变化向量分析（CVA），适用于小范围、短时间序列的监测。 后分类比较法： 分别对不同时相的影像进行分类，然后对比分类结果。讨论其精度依赖于单期分类精度的问题。 模型驱动的变化检测： 植被指数时间序列分析： 如NDVI、EVI等时间序列数据，通过检测其异常变化来识别土地覆被的转变（如退耕还林、火灾）。 数据融合与集成： 结合不同类型的时空数据（如SAR、光学、GIS数据）进行变化检测，提高检测的鲁棒性和信息量。 面向对象的时空变化检测： 将面向对象方法与时间序列分析相结合，识别具有特定形状和纹理特征的变化区域。 深度学习在变化检测中的应用： 介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在自动识别和量化LUCC中的最新进展。 3. 土地利用/覆被变化的空间格局分析： 景观格局分析（Landscape Pattern Analysis）： 景观斑块度量： 如斑块数量、面积、密度、边界长度、聚集度、分离度等，用于描述土地利用斑块的空间形态和连通性。 景观多样性度量： 如Shannon多样性指数、Simpson指数，用于评估区域内土地利用类型的丰富度和均匀度。 景观连通性分析： 运用景观生态学理论，分析斑块之间的空间邻近性和移动阻力，评估物种迁移、基因流动和生态过程的空间可行性。 空间统计方法： 热点与冷点分析： 利用Getis-Ord Gi等方法，识别LUCC集中的空间区域，揭示其空间聚集性。 空间自相关分析： 使用Moran's I等指标，量化LUCC的空间依赖性，判断其空间分布是否随机。 时空叠置分析（Spatio-temporal Overlay Analysis）： 将不同时间点的土地利用/覆被图层进行叠置，定量分析区域内土地利用类型的转移矩阵、转移方向和转移速率。 4. 土地利用/覆被变化建模与情景模拟： 驱动力建模： 回归分析： 利用多元回归、地理加权回归（GWR）等，建立LUCC类型与驱动因子之间的定量关系。 机器学习模型： 如决策树、支持向量机、随机森林、神经网络，用于识别复杂的非线性驱动关系。 空间过程模型： 马尔可夫模型： 用于模拟土地利用类型在离散时间点上的转移概率，预测未来土地利用格局。 元胞自动机（CA）： 将空间划分为规则的网格，定义网格单元的演化规则，模拟空间邻域和驱动力对土地利用变化的影响。 Agent-Based Model (ABM)： 模拟个体决策者（如农户、开发商）的行为及其相互作用，从微观层面驱动宏观LUCC变化。 情景模拟： 结合上述模型，构建不同社会经济发展、政策调控和环境变化下的情景，预测未来LUCC趋势，为决策提供依据。 第三部分：时空信息分析的应用 1. 生态环境变化与生物多样性保护： 栖息地破碎化与丧失： 分析LUCC对野生动物栖息地范围、连通性和质量的影响，量化栖息地破碎化程度，为制定栖息地保护和恢复策略提供科学依据。 生物多样性响应： 评估LUCC变化对物种分布、群落结构和生态系统服务功能（如授粉、物种传播）的影响。 生态廊道规划： 利用空间格局分析和连通性模型，识别关键的生态廊道，促进物种迁移和区域生态网络的构建。 2. 水土保持与水资源管理： 地表径流与产沙变化： 分析不同土地利用覆被（如森林、草地、耕地、城市）对地表径流、土壤侵蚀和泥沙淤积的影响，量化LUCC对流域水文过程的改变。 流域水资源承载力评估： 结合LUCC变化和水文模型，评估区域水资源的时空分布规律及其对不同土地利用需求的响应，为水资源优化配置提供支持。 非点源污染监测与控制： 分析农业面源污染（如化肥、农药）和城市面源污染（如径流）与土地利用类型的关系，为制定污染控制措施提供数据基础。 3. 城市发展与区域规划： 城市扩张模式与驱动力： 利用时空数据分析城市空间扩展的模式（如蔓延式、紧凑式）、速度和主要驱动因素（如交通、人口、经济），为城市可持续发展提供洞察。 土地利用冲突与协调： 识别城市发展、农业生产、生态保护之间的空间冲突，利用GIS技术进行空间叠置分析，提出土地利用的优化配置方案。 基础设施规划： 评估不同土地利用情景下交通、能源、公共设施的需求与布局，优化基础设施网络。 4. 气候变化与碳循环： 碳汇与碳源变化： 分析森林、草地、湿地等生态系统LUCC变化对碳储量和碳排放的影响，量化土地利用变化对区域碳平衡的贡献。 城市热岛效应： 探讨城市扩张、不透水面增加等LUCC变化对城市温度分布的影响，研究减缓城市热岛效应的策略。 气候变化适应性研究： 预测不同气候情景下LUCC的变化趋势，评估这些变化对区域适应能力的影响，并提出相应的减缓和适应措施。 5. 灾害风险评估与管理： 洪水、滑坡、干旱等灾害易感性分析： 结合地形、地质、气候等因素，利用LUCC数据构建灾害风险模型，识别高风险区域。 土地利用变化对灾害强度的影响： 分析森林砍伐、不合理耕作、城市化等LUCC变化如何加剧特定自然灾害的频率和强度。 灾后恢复规划： 基于时空信息分析，评估灾害造成的土地利用破坏情况，为灾后重建和恢复提供科学依据。 结论： 本书系统性地梳理了土地利用/覆被变化的时空信息分析方法，从基础理论到具体技术，从数据处理到模型构建，提供了详实的指导。同时，通过对多个关键领域的应用案例分析，突显了这些方法在解决现实世界环境与发展挑战中的重要价值。面对日益严峻的环境压力和不断变化的社会需求，深入理解和掌握 LUCC 的时空信息分析技术，对于实现地球的可持续发展至关重要。本书希望能够为相关领域的科研人员、政府管理者、规划师以及广大关注土地利用变化的读者提供有益的参考和启示。

评分☆☆☆☆☆

我近期拜读了一本名为《土地利用/覆被变化时空信息分析方法及应用》的书，此书的内容着实让我耳目一新。在信息爆炸的时代，我们常常能看到关于环境变化的新闻报道，但往往流于表面。而这本书，则试图从根本上剖析土地利用/覆被变化的科学原理和技术手段。它不仅仅是罗列一些枯燥的数据和公式，而是将复杂的科学问题，通过清晰的逻辑和丰富的图例，娓娓道来。书中对不同时间尺度下土地利用/覆被变化的案例分析，让我对区域性乃至全球性的环境变迁有了更深层次的认识。例如，书中对城市扩张、森林退化、湿地消失等现象的深入剖析，不仅揭示了其背后的成因，更阐述了这些变化对生态系统、社会经济可能带来的长远影响。我特别欣赏书中对“时空信息分析方法”的讲解，它如同打开了一扇通往更精确、更科学认识地球表面变化的大门。从影像处理到模型构建，从数据整合到结果可视化，作者都给出了详尽的指导。这种系统性的讲解，对于希望深入了解相关领域的人来说，无疑是一笔宝贵的财富。我期待能从书中学习到更具体的分析技术，以便更好地理解和评估我们所处的环境。

评分☆☆☆☆☆

读完《土地利用/覆被变化时空信息分析方法及应用》后，我脑海中留下的印象是“系统性”和“前瞻性”。这本书并非仅仅介绍单一的技术或理论，而是构建了一个从理论基础、方法工具到实际应用的完整框架。在“土地利用/覆被变化”这部分，作者深入浅出地解释了概念的演变，以及不同类型变化的驱动机制，为后续的内容打下了坚实的基础。最令我赞叹的是“时空信息分析方法”章节，它如同打开了一个全新的视角，让我明白如何利用现代信息技术，如遥感影像数据、地理信息系统（GIS）的空间分析能力，以及统计模型，来精确地捕捉和量化土地覆被的变化。这种分析不仅关注“是什么”发生了变化，更深入探讨了“何时”和“何地”发生的，以及“为何”发生。书中的案例分析，更是将抽象的理论具象化，展示了这些分析方法在应对气候变化、生物多样性保护、可持续发展等现实挑战中的实际价值。它让我看到了一个更加精细化、科学化管理和保护我们地球家园的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《土地利用/覆被变化时空信息分析方法及应用》给我一种既有理论深度又具实践指导意义的期待。读过之后，我更加确信了这一点。它并没有拘泥于某个特定的地域或时间段，而是提供了一个普适性的分析框架。书中关于“土地利用/覆被变化”的探讨，不仅涵盖了概念的定义和分类，更重要的是，它细致地分析了驱动这些变化的社会经济因素和自然因素，这使得我们能够从更深层次理解土地变化的本质。而“时空信息分析方法”的部分，更是令人印象深刻。作者巧妙地将遥感技术、GIS分析以及统计建模等多种工具融为一体，详细介绍了如何进行影像解译、空间叠加分析、时间序列分析，甚至是预测建模。这些方法如同精准的“透视镜”，让我们能够“看清”土地在时间长河中的“表情”变化。书中穿插的丰富案例，更是直观地展示了这些分析方法的实际应用，比如如何评估城市扩张对耕地的影响，如何监测森林覆盖率的变化，以及如何分析土地利用变化对水资源的影响。这本书让我看到了用科学方法解决现实问题的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对城市规划与发展颇感兴趣的普通读者，我怀着好奇的心情翻开了《土地利用/覆被变化时空信息分析方法及应用》这本著作。这本书的叙事方式非常独特，它并非直接抛出大量专业术语，而是先从我们日常生活中能观察到的现象入手，比如城市的不断扩张、郊野的逐渐消失、农田的迁移等等。然后，它循序渐进地引导读者理解这些现象背后所蕴含的科学原理，以及我们是如何通过现代科技手段来量化和分析这些变化的。书中对“时空信息分析方法”的阐述，对我来说既是挑战也是机遇。作者并没有回避技术细节，而是用相对通俗的语言，结合大量的图表和实例，解释了如何利用遥感、地理信息系统等技术来捕捉土地利用/覆被的变化轨迹，并预测未来的发展趋势。我个人尤其对书中关于“应用”部分的案例研究产生了浓厚的兴趣，想知道这些高深的分析方法究竟是如何服务于环境保护、资源管理、灾害预警等实际问题的。这本书让我意识到，我们对脚下这片土地的了解，可以比我们想象的更加深入和科学。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题实在引人入胜，“土地利用/覆被变化时空信息分析方法及应用”。刚翻开目录，我就被它所涵盖的内容深深吸引了。虽然我并非专业研究人员，但长期以来对我们赖以生存的这片土地的变化充满了好奇。书里关于土地利用变化的理论基础部分，用相当清晰易懂的语言介绍了什么是土地利用，什么是土地覆被，以及它们之间微妙而重要的区别。让我印象深刻的是，作者并没有止步于定义，而是深入探讨了导致这些变化背后的驱动因素，比如人口增长、经济发展、政策调控等等，这些都是我们日常生活中能够切身感受到的。接着，书中开始详细阐述“时空信息分析方法”。这部分内容无疑是本书的核心。我尝试着去理解那些专业术语，例如遥感影像的解译、GIS的空间分析技术，以及各种统计模型。尽管有些概念需要反复琢磨，但作者通过大量的图表和案例，生动地展示了如何从卫星影像中提取出土地利用/覆被信息，并且如何分析这些信息在时间和空间上的演变规律。这种从宏观到微观，从理论到实践的讲解方式，让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部引导读者理解地球表面变化的科普之作。我尤其期待书中在“应用”方面的内容，想知道这些复杂的技术最终是如何服务于现实世界的。