土地利用/覆被變化時空信息分析方法及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐新良，龐治國，於信芳 著

圖書標籤:

• 土地利用
• 土地覆被
• 遙感
• GIS
• 時空分析
• 變化檢測
• 城市規劃
• 環境科學
• 地理信息係統
• 空間統計

店鋪： 悅讀時代圖書專營店

齣版社： 科技文獻齣版社

ISBN：9787502389550

商品編碼：29580134453

包裝：平裝

齣版時間：2014-04-01

基本信息

書名：土地利用/覆被變化時空信息分析方法及應用

定價：88.00元

作者：徐新良,龐治國,於信芳

齣版社：科技文獻齣版社

齣版日期：2014-04-01

ISBN：9787502389550

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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徐新良、龐治國、於信芳著的《土地利用覆被變 化時空信息分析方法及應用》在歸納總結當前外 土地利用／覆被變化研究現狀的基礎上，係統介紹瞭 土地利用／覆被變化時空信息分析的主要方法。
本書力爭做到理論方法和具體應用的有機結閤， 即通過具體應用案例，詳細描述各方法的具體技術操 作流程，展示關於區域土地利用／覆被變化的主要分 析成果，以期使讀者能對土地利用／覆被變化時空信 息分析方法的應用有一個較全麵的瞭解和把握。

目錄

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章 土地利用／覆被變化研究概述 1.1 土地利用／覆被變化研究的主要內容 1.2 外土地利用／覆被變化研究進展 1.2.1 國際土地利用／覆被變化研究進展 1.2.2 土地利用／覆被變化研究進展 1.3 土地利用／覆被變化遙感監測方法 1.4 土地利用／覆被變化模擬模型 1.5 土地利用／覆被變化驅動力分析 1.6 土地利用／覆被變化環境效應研究 本章小結 參考文獻第2章 土地利用／覆被變化遙感監測方法 2.1 土地利用／覆被分類係統 2.1.1 國外土地利用／覆被分類係統 2.1.2 土地利用／覆被分類係統 2.2 遙感分類的方法 2.2.1 監督與非監督分類 2.2.2 人工神經網絡分類 2.2.3 基於eCognition的麵嚮對象分類 2.2.4 基於知識庫(決策樹)的分類 2.2.5 基於變化檢測的方法 2.2.6 基於三維特徵空間的土地利用自動分類方法 2.2.7 基於高光譜數據的土地利用分類方法 2.3 土地利用變化目視解譯方法 2.3.1 土地利用／覆被類型遙感解譯技術流程 2.3.2 遙感數據源的選擇及處理 2.3.3 地形圖的選擇和處理 2.3.4 遙感解譯標誌和解譯原則的建立 2.3.5 土地利用／覆被動態變化信息提取 2.3.6 遙感解譯質量控製及精度檢驗 2.4 國傢尺度土地利用／覆被變化信息集成方法 2.4.1 土地利用分類lkm柵格成分數據製備 2.4.2 土地利用分類麵積匯總技術 本章小結 參考文獻第3章 土地利用／覆被變化定量分析方法 3.1 土地利用／覆被現狀特徵分析 3.1.1 土地利用數量結構特徵 3.1.2 土地利用空間格局特徵 3.1.3 土地利用類型空間組閤特徵 3.2 土地利用／覆被變化時空過程分析 3.2.1 土地利用類型麵積變化特徵 3.2.2 土地利用類型轉換特徵 3.2.3 土地利用變化空間格局分析 3.3 土地利用／覆被景觀格局變化分析 3.3.1 數據與方法 3.3.2 Fragstats3.3計算過程 3.3.3 土地利用景觀斑塊特徵變化分析 3.3.4 土地利用景觀格局變化分析 本章小結 參考文獻第4章 土地利用／覆被變化模型模擬方法 4.1 馬爾可夫模型 4.1.1 模型介紹 4.1.2 模型應用 4.2 基於CA-Markov的土地利用／覆被變化模擬預測 4.2.1 模型介紹 4.2.2 模型應用 4.3 集成ANN和Markov的土地利用變化模擬預測 4.3.1 模型介紹 4.3.2 模型應用 4.4 LTM模型 4.4.1 模型介紹 4.4.2 模型應用 4.5 SLEUTH模型 4.5.1 模型介紹 4.5.2 模型應用 4.6 CLUE-S模型 4.6.1 模型介紹 4.6.2 模型應用 本章小結 參考文獻第5章 土地利用／土地覆被變化的驅動力分析 5.1 自然控製因子對土地利用變化的影響 5.1.1 海拔高度對土地利用變化的影響 5.1.2 坡度對土地利用變化的影響 5.1.3 坡嚮對土地利用變化的影響 5.1.4 土壤對土地利用變化的影響 5.1.5 氣象因子對土地利用變化的影響 5.2 社會經濟驅動因子對土地利用變化的影響 5.2.1 國傢政策與製度、法規變化對土地利用變化的影響 5.2.2 社會經濟因子對土地利用變化影響的統計分析 本章小結 參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《時空信息：解析土地利用的動態演變與應用》 引言： 人類活動與自然過程共同塑造著地球錶麵的景觀。土地利用/覆被變化（LUCC）是區域乃至全球環境變化的核心驅動力之一，深刻影響著生態係統健康、生物多樣性、氣候變化、水資源管理以及社會經濟發展。對LUCC進行精準的時空信息分析，不僅是理解地球係統運行規律的必然要求，更是製定可持續發展戰略、應對環境挑戰的關鍵。本書旨在深入探討 LUCC 的時空信息分析方法，並聚焦其在多個關鍵領域的廣泛應用，為讀者提供一個全麵而深入的視角。 第一部分：時空信息基礎與土地利用/覆被變化研究的時代背景 1. 時空信息的概念與維度： 時空信息： 探討“什麼”、“在哪裏”、“何時”以及“如何”的變化。理解時間（變化過程、速率、趨勢）與空間（地理位置、範圍、分布格局）的相互關聯性，是LUCC分析的基石。 多尺度與多分辨率： LUCC 的研究需要考慮不同尺度的空間單元（如地塊、區域、全球）和不同精度的時空數據，理解尺度效應與分辨率選擇對分析結果的影響。 時空數據的獲取與管理： 介紹遙感影像、地理信息係統（GIS）、全球導航衛星係統（GNSS）、地麵調查等多種數據源，以及數據預處理、存儲、組織和質量控製的重要性。 2. 土地利用/覆被變化研究的演進與驅動力： 曆史迴顧： 梳理LUCC研究從早期定性描述到定量分析，再到如今強調驅動力與情景模擬的發展曆程。 全球變化背景： 置於全球氣候變化、人口增長、城市化加速、經濟全球化等宏觀背景下，闡釋LUCC研究的重要性和緊迫性。 直接與間接驅動力： 詳細分析導緻LUCC的關鍵因素，包括： 直接驅動力： 農業擴張、城市化、工業化、基礎設施建設、森林采伐、水利工程等。 間接驅動力： 人口增長、經濟發展水平、政策法規、技術進步、文化觀念、市場機製等。理解這些驅動力的相互作用機製，是準確預測未來LUCC趨勢的前提。 第二部分：時空信息分析方法 1. 遙感影像處理與土地覆被分類： 遙感基礎： 介紹不同類型遙感數據（光學、雷達、熱紅外等）的原理、傳感器特點及其在LUCC監測中的優勢。 影像預處理： 詳細闡述幾何校正、輻射校正、大氣校正、鑲嵌、裁剪等關鍵步驟，確保影像數據的準確性和可比性。 監督與非監督分類： 深入講解最大似然法、支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）、神經網絡等多種監督分類算法，以及K-means、Isodata等非監督分類方法。分析不同算法在處理復雜地錶覆蓋時的適用性。 麵嚮對象分類（OBIA）： 介紹OBIA的原理，如何通過對象的閤並與分割來提高分類精度，尤其適用於精細尺度的LUCC分析。 高精度土地覆被數據集構建： 探討如何利用多源數據融閤（如高分遙感、夜間燈光、社交媒體信息）與深度學習技術，構建具有高時空分辨率的土地覆被數據集。 2. 時空變化檢測技術： 影像對比分析： 直接圖像比較法： 如差值法、比值法、變化嚮量分析（CVA），適用於小範圍、短時間序列的監測。 後分類比較法： 分彆對不同時相的影像進行分類，然後對比分類結果。討論其精度依賴於單期分類精度的問題。 模型驅動的變化檢測： 植被指數時間序列分析： 如NDVI、EVI等時間序列數據，通過檢測其異常變化來識彆土地覆被的轉變（如退耕還林、火災）。 數據融閤與集成： 結閤不同類型的時空數據（如SAR、光學、GIS數據）進行變化檢測，提高檢測的魯棒性和信息量。 麵嚮對象的時空變化檢測： 將麵嚮對象方法與時間序列分析相結閤，識彆具有特定形狀和紋理特徵的變化區域。 深度學習在變化檢測中的應用： 介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等在自動識彆和量化LUCC中的最新進展。 3. 土地利用/覆被變化的空間格局分析： 景觀格局分析（Landscape Pattern Analysis）： 景觀斑塊度量： 如斑塊數量、麵積、密度、邊界長度、聚集度、分離度等，用於描述土地利用斑塊的空間形態和連通性。 景觀多樣性度量： 如Shannon多樣性指數、Simpson指數，用於評估區域內土地利用類型的豐富度和均勻度。 景觀連通性分析： 運用景觀生態學理論，分析斑塊之間的空間鄰近性和移動阻力，評估物種遷移、基因流動和生態過程的空間可行性。 空間統計方法： 熱點與冷點分析： 利用Getis-Ord Gi等方法，識彆LUCC集中的空間區域，揭示其空間聚集性。 空間自相關分析： 使用Moran's I等指標，量化LUCC的空間依賴性，判斷其空間分布是否隨機。 時空疊置分析（Spatio-temporal Overlay Analysis）： 將不同時間點的土地利用/覆被圖層進行疊置，定量分析區域內土地利用類型的轉移矩陣、轉移方嚮和轉移速率。 4. 土地利用/覆被變化建模與情景模擬： 驅動力建模： 迴歸分析： 利用多元迴歸、地理加權迴歸（GWR）等，建立LUCC類型與驅動因子之間的定量關係。 機器學習模型： 如決策樹、支持嚮量機、隨機森林、神經網絡，用於識彆復雜的非綫性驅動關係。 空間過程模型： 馬爾可夫模型： 用於模擬土地利用類型在離散時間點上的轉移概率，預測未來土地利用格局。 元胞自動機（CA）： 將空間劃分為規則的網格，定義網格單元的演化規則，模擬空間鄰域和驅動力對土地利用變化的影響。 Agent-Based Model (ABM)： 模擬個體決策者（如農戶、開發商）的行為及其相互作用，從微觀層麵驅動宏觀LUCC變化。 情景模擬： 結閤上述模型，構建不同社會經濟發展、政策調控和環境變化下的情景，預測未來LUCC趨勢，為決策提供依據。 第三部分：時空信息分析的應用 1. 生態環境變化與生物多樣性保護： 棲息地破碎化與喪失： 分析LUCC對野生動物棲息地範圍、連通性和質量的影響，量化棲息地破碎化程度，為製定棲息地保護和恢復策略提供科學依據。 生物多樣性響應： 評估LUCC變化對物種分布、群落結構和生態係統服務功能（如授粉、物種傳播）的影響。 生態廊道規劃： 利用空間格局分析和連通性模型，識彆關鍵的生態廊道，促進物種遷移和區域生態網絡的構建。 2. 水土保持與水資源管理： 地錶徑流與産沙變化： 分析不同土地利用覆被（如森林、草地、耕地、城市）對地錶徑流、土壤侵蝕和泥沙淤積的影響，量化LUCC對流域水文過程的改變。 流域水資源承載力評估： 結閤LUCC變化和水文模型，評估區域水資源的時空分布規律及其對不同土地利用需求的響應，為水資源優化配置提供支持。 非點源汙染監測與控製： 分析農業麵源汙染（如化肥、農藥）和城市麵源汙染（如徑流）與土地利用類型的關係，為製定汙染控製措施提供數據基礎。 3. 城市發展與區域規劃： 城市擴張模式與驅動力： 利用時空數據分析城市空間擴展的模式（如蔓延式、緊湊式）、速度和主要驅動因素（如交通、人口、經濟），為城市可持續發展提供洞察。 土地利用衝突與協調： 識彆城市發展、農業生産、生態保護之間的空間衝突，利用GIS技術進行空間疊置分析，提齣土地利用的優化配置方案。 基礎設施規劃： 評估不同土地利用情景下交通、能源、公共設施的需求與布局，優化基礎設施網絡。 4. 氣候變化與碳循環： 碳匯與碳源變化： 分析森林、草地、濕地等生態係統LUCC變化對碳儲量和碳排放的影響，量化土地利用變化對區域碳平衡的貢獻。 城市熱島效應： 探討城市擴張、不透水麵增加等LUCC變化對城市溫度分布的影響，研究減緩城市熱島效應的策略。 氣候變化適應性研究： 預測不同氣候情景下LUCC的變化趨勢，評估這些變化對區域適應能力的影響，並提齣相應的減緩和適應措施。 5. 災害風險評估與管理： 洪水、滑坡、乾旱等災害易感性分析： 結閤地形、地質、氣候等因素，利用LUCC數據構建災害風險模型，識彆高風險區域。 土地利用變化對災害強度的影響： 分析森林砍伐、不閤理耕作、城市化等LUCC變化如何加劇特定自然災害的頻率和強度。 災後恢復規劃： 基於時空信息分析，評估災害造成的土地利用破壞情況，為災後重建和恢復提供科學依據。 結論： 本書係統性地梳理瞭土地利用/覆被變化的時空信息分析方法，從基礎理論到具體技術，從數據處理到模型構建，提供瞭詳實的指導。同時，通過對多個關鍵領域的應用案例分析，突顯瞭這些方法在解決現實世界環境與發展挑戰中的重要價值。麵對日益嚴峻的環境壓力和不斷變化的社會需求，深入理解和掌握 LUCC 的時空信息分析技術，對於實現地球的可持續發展至關重要。本書希望能夠為相關領域的科研人員、政府管理者、規劃師以及廣大關注土地利用變化的讀者提供有益的參考和啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題實在引人入勝，“土地利用/覆被變化時空信息分析方法及應用”。剛翻開目錄，我就被它所涵蓋的內容深深吸引瞭。雖然我並非專業研究人員，但長期以來對我們賴以生存的這片土地的變化充滿瞭好奇。書裏關於土地利用變化的理論基礎部分，用相當清晰易懂的語言介紹瞭什麼是土地利用，什麼是土地覆被，以及它們之間微妙而重要的區彆。讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於定義，而是深入探討瞭導緻這些變化背後的驅動因素，比如人口增長、經濟發展、政策調控等等，這些都是我們日常生活中能夠切身感受到的。接著，書中開始詳細闡述“時空信息分析方法”。這部分內容無疑是本書的核心。我嘗試著去理解那些專業術語，例如遙感影像的解譯、GIS的空間分析技術，以及各種統計模型。盡管有些概念需要反復琢磨，但作者通過大量的圖錶和案例，生動地展示瞭如何從衛星影像中提取齣土地利用/覆被信息，並且如何分析這些信息在時間和空間上的演變規律。這種從宏觀到微觀，從理論到實踐的講解方式，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一部引導讀者理解地球錶麵變化的科普之作。我尤其期待書中在“應用”方麵的內容，想知道這些復雜的技術最終是如何服務於現實世界的。

評分☆☆☆☆☆

讀完《土地利用/覆被變化時空信息分析方法及應用》後，我腦海中留下的印象是“係統性”和“前瞻性”。這本書並非僅僅介紹單一的技術或理論，而是構建瞭一個從理論基礎、方法工具到實際應用的完整框架。在“土地利用/覆被變化”這部分，作者深入淺齣地解釋瞭概念的演變，以及不同類型變化的驅動機製，為後續的內容打下瞭堅實的基礎。最令我贊嘆的是“時空信息分析方法”章節，它如同打開瞭一個全新的視角，讓我明白如何利用現代信息技術，如遙感影像數據、地理信息係統（GIS）的空間分析能力，以及統計模型，來精確地捕捉和量化土地覆被的變化。這種分析不僅關注“是什麼”發生瞭變化，更深入探討瞭“何時”和“何地”發生的，以及“為何”發生。書中的案例分析，更是將抽象的理論具象化，展示瞭這些分析方法在應對氣候變化、生物多樣性保護、可持續發展等現實挑戰中的實際價值。它讓我看到瞭一個更加精細化、科學化管理和保護我們地球傢園的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《土地利用/覆被變化時空信息分析方法及應用》給我一種既有理論深度又具實踐指導意義的期待。讀過之後，我更加確信瞭這一點。它並沒有拘泥於某個特定的地域或時間段，而是提供瞭一個普適性的分析框架。書中關於“土地利用/覆被變化”的探討，不僅涵蓋瞭概念的定義和分類，更重要的是，它細緻地分析瞭驅動這些變化的社會經濟因素和自然因素，這使得我們能夠從更深層次理解土地變化的本質。而“時空信息分析方法”的部分，更是令人印象深刻。作者巧妙地將遙感技術、GIS分析以及統計建模等多種工具融為一體，詳細介紹瞭如何進行影像解譯、空間疊加分析、時間序列分析，甚至是預測建模。這些方法如同精準的“透視鏡”，讓我們能夠“看清”土地在時間長河中的“錶情”變化。書中穿插的豐富案例，更是直觀地展示瞭這些分析方法的實際應用，比如如何評估城市擴張對耕地的影響，如何監測森林覆蓋率的變化，以及如何分析土地利用變化對水資源的影響。這本書讓我看到瞭用科學方法解決現實問題的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我近期拜讀瞭一本名為《土地利用/覆被變化時空信息分析方法及應用》的書，此書的內容著實讓我耳目一新。在信息爆炸的時代，我們常常能看到關於環境變化的新聞報道，但往往流於錶麵。而這本書，則試圖從根本上剖析土地利用/覆被變化的科學原理和技術手段。它不僅僅是羅列一些枯燥的數據和公式，而是將復雜的科學問題，通過清晰的邏輯和豐富的圖例，娓娓道來。書中對不同時間尺度下土地利用/覆被變化的案例分析，讓我對區域性乃至全球性的環境變遷有瞭更深層次的認識。例如，書中對城市擴張、森林退化、濕地消失等現象的深入剖析，不僅揭示瞭其背後的成因，更闡述瞭這些變化對生態係統、社會經濟可能帶來的長遠影響。我特彆欣賞書中對“時空信息分析方法”的講解，它如同打開瞭一扇通往更精確、更科學認識地球錶麵變化的大門。從影像處理到模型構建，從數據整閤到結果可視化，作者都給齣瞭詳盡的指導。這種係統性的講解，對於希望深入瞭解相關領域的人來說，無疑是一筆寶貴的財富。我期待能從書中學習到更具體的分析技術，以便更好地理解和評估我們所處的環境。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對城市規劃與發展頗感興趣的普通讀者，我懷著好奇的心情翻開瞭《土地利用/覆被變化時空信息分析方法及應用》這本著作。這本書的敘事方式非常獨特，它並非直接拋齣大量專業術語，而是先從我們日常生活中能觀察到的現象入手，比如城市的不斷擴張、郊野的逐漸消失、農田的遷移等等。然後，它循序漸進地引導讀者理解這些現象背後所蘊含的科學原理，以及我們是如何通過現代科技手段來量化和分析這些變化的。書中對“時空信息分析方法”的闡述，對我來說既是挑戰也是機遇。作者並沒有迴避技術細節，而是用相對通俗的語言，結閤大量的圖錶和實例，解釋瞭如何利用遙感、地理信息係統等技術來捕捉土地利用/覆被的變化軌跡，並預測未來的發展趨勢。我個人尤其對書中關於“應用”部分的案例研究産生瞭濃厚的興趣，想知道這些高深的分析方法究竟是如何服務於環境保護、資源管理、災害預警等實際問題的。這本書讓我意識到，我們對腳下這片土地的瞭解，可以比我們想象的更加深入和科學。