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基于IDRISI CA-Markov模型的闵行区土地利用变化与预测分析(2014年)

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简介：
本研究运用IDRISI软件结合CA-Markov模型，分析并预测了上海市闵行区2014年的土地利用变化情况，为区域发展规划提供科学依据。 本段落以上海市闵行区为研究对象，基于2000年、2005年和2010年的Landsat TM遥感数据，计算了该区域三大功能区内土地利用变化矩阵，并分析了从2000年至2010年间三区的土地利用变化幅度、速度及转移方向。同时，运用CA-Markov模型预测闵行区未来土地利用的变化趋势。研究表明：闵行区的三个主要功能区间内，土地使用情况随着时间推移发生了显著差异化的变迁，这些变化本质上都是农业用地向非农用途转变的过程；这种转换的原因在于各区域所处的城市化进程阶段不同。

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  • 基于IDRISI CA-Markov模型的闵行区土地利用变化与预测分析(2014年)
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    本研究运用IDRISI软件结合CA-Markov模型，分析并预测了上海市闵行区2014年的土地利用变化情况，为区域发展规划提供科学依据。 本段落以上海市闵行区为研究对象，基于2000年、2005年和2010年的Landsat TM遥感数据，计算了该区域三大功能区内土地利用变化矩阵，并分析了从2000年至2010年间三区的土地利用变化幅度、速度及转移方向。同时，运用CA-Markov模型预测闵行区未来土地利用的变化趋势。研究表明：闵行区的三个主要功能区间内，土地使用情况随着时间推移发生了显著差异化的变迁，这些变化本质上都是农业用地向非农用途转变的过程；这种转换的原因在于各区域所处的城市化进程阶段不同。
     
  • 未来土地利用预测IDRISI软件Ca-Markov教程视频（1-6）
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    本系列视频详细介绍了使用IDRISI软件中的Cellular Automata-Markov (CA-Markov)模型进行未来土地利用预测的方法和技巧，适合初学者快速掌握相关技术。共六集。 利用Ca-Markov 模型进行土地利用模拟主要包括数据预处理、适宜性图集制作、模拟操作以及答疑等内容。可以在‘城市数据派’下载所需的数据，并联系王金柱老师获取缺失的视频资料，因为B站上的视频在三年前就已经停止更新了。这些缺失的部分后来是在油管上找到的。
     
  • 内蒙古中部地区土地利用变化的区域差异分析*(2006年)
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    本文通过对内蒙古中部地区2006年的土地利用情况进行研究，探讨了不同区域之间的变化特征及其成因，揭示了该地区的土地利用转型模式和驱动因素。 通过运用地理信息系统（GIS）的空间叠加分析方法以及数理统计技术，选取了土地利用变化类型面积比与重要值两个评价指标，对内蒙古中部地区不同自然生态区的土地利用变迁空间分布特征进行了深入研究。结果显示：土地用途之间的转换在很大程度上受到自然条件的制约；随着从干旱向半干旱再到湿润气候带的变化梯度增加，各类土地使用类型的转化比例也呈现出相应变化趋势；总体而言，耕地和草地间的相互转变是主要的趋势之一，并且大量草地转变为其他用地的现象同样值得关注。
     
  • 关于土地利用变化的马尔可夫模型分析研究
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    本研究运用马尔可夫模型探讨不同时间段内的土地利用变化规律及发展趋势，为土地资源管理和政策制定提供科学依据。 本段落利用1990年与2002年的TM影像数据，并通过马尔可夫模型及MAPGIS、ARCGIS的空间分析功能，从土地利用变化的数量以及不同类型之间的转换等方面对沁阳市的土地动态变化进行了深入研究。结果显示，在人类活动和自然因素的共同作用下，该地区在12年间经历了显著的土地结构转变：耕地面积有所减少，而建设用地与未利用地则相应增加（这些新增用地主要是通过占用原有耕地实现的）。同时，由于退耕还林及耕地动态平衡政策的影响，沁阳市内的林地面积也得到了一定程度的增长。部分原本用作建设、水域或园地的土地经过整理复垦后重新变为可种植土地。
     
  • SWAT应用指南-土地利用变化分析-SWAT模型教程
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    本指南专注于使用SWAT模型进行土地利用变化分析，提供详细的操作步骤和案例研究，帮助读者掌握如何利用SWAT评估不同土地利用策略对水资源的影响。 庞靖鹏与刘昌明等人研究了密云水库流域内土地利用变化对产流及产沙的影响，并将研究成果发表于《北京师范大学学报（自然科学版）》2010年刊中。该研究的区域覆盖潮白河流域中的密云水库上游，总面积为15369平方公里，其中白河流域约占地面积9197平方公里，而潮河则占约6172平方公里。流域内多年平均降水量记录显示约为488.9毫米。
     
  • 关于GIS的土地利用动态变化分析
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    本研究运用地理信息系统（GIS）技术，深入探讨和分析土地利用随时间的变化趋势及其影响因素，旨在为可持续土地管理和规划提供科学依据。 本段落探讨了GIS动态变化的步骤、研究方法和技术路线，并分析了GIS土地利用的研究背景以及国内外的相关发展趋势。
     
  • 基于ArcGIS的土地利用变化及其驱动力分析
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    本研究运用ArcGIS技术深入分析了特定区域内的土地利用变化模式，并探讨了影响这些变化的主要驱动因素。通过空间数据分析和模型构建，我们揭示了经济发展、人口增长及政策调整对土地使用转变的影响机制，为可持续的土地管理和规划提供了科学依据。 土地利用变化分析结合了ArcGIS软件与PLUS模型的应用，并进行了驱动力分析。
     
  • 基于ArcGIS的土地利用变化及驱动力分析（一）
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    本系列文章基于ArcGIS平台，深入探讨土地利用变化模式及其背后的驱动因素，旨在为城市规划与可持续发展提供科学依据。 ### 基于ArcGIS进行土地利用变化及驱动力分析（一） #### 一、实验数据预处理 ##### 1.1 实验概述 ###### 1.1.1 背景及目的 在开展土地利用变化研究时，经常遇到原始资料不完整或信息来源不同的问题。为了确保后续分析的准确性和可靠性，在实验开始前需要对相关数据进行一系列预处理操作，包括镶嵌、裁剪、坐标转换和选择特定区域等步骤。这些措施能够提高数据质量，并简化后期的数据分析流程。 通过本实验希望达到以下目的： 1. 掌握不同坐标系之间的转换方法。 2. 熟练使用镶嵌、裁减、连接与关联技术处理栅格及矢量数据，提升数据分析效率。 3. 根据具体研究需求选择适当的研究区域，并导出相关图层进行进一步分析。 ###### 1.1.2 数据说明 本次实验所用的数据保存在`datas_exp`文件夹内。主要包括： - **土地利用情况（2000、2010和2020年）**：这些数据来源于GlobeLand30项目，具有30米分辨率的土地覆盖分类。 - **全国县级行政区划信息（ChinaXian.shp）**：从地理空间数据云平台获取的中国各县级行政区域边界。 所有资料均以30米的空间分辨率为标准，并分别使用WGS_1984_UTM_zone_49N和CGCS_2000两种坐标系统表示。 ##### 1.1.3 整体实验设计 针对现有数据存在的问题，本实验将利用ArcGIS软件进行预处理工作。具体步骤如下： 1. **统一所有数据的坐标系**：确保各图层均转换至WGS_1984_UTM_zone_49N。 2. **确定研究区域范围**：从县级行政区划信息中选择目标研究区。 3. **处理GlobaLand30土地利用资料**：执行镶嵌、裁剪及关联操作。 #### 二、实验步骤 ##### 1.2.1 统一数据坐标系 1. 启动ArcGIS软件，通过“添加数据”功能加载位于`datas_exp`文件夹中的所有原始图层。 2. 在工具箱中选择“投影和变换”->“要素”->“投影”，将所需转换坐标的图层指定为WGS_1984_UTM_zone_49N作为输出坐标系。 3. 验证转换后的结果，确保坐标系统已正确调整。 ##### 1.2.2 确定研究区域范围 1. 在经过投影处理的属性表中选择目标研究区，并通过多选功能完成选取。 2. 将选定的研究区域导出为新的要素数据集并存储于指定数据库内，同时给予适当命名。 ##### 1.2.3 处理GlobaLand30土地利用资料 1. **镶嵌**：使用ArcGIS的镶嵌工具将多个栅格文件合并成单一的大图层，并设置NoData值为零。 2. **裁剪**：应用空间分析中的“按掩膜提取”功能，以研究区域作为模板裁减出对应的土地覆盖数据。 3. **连接关联**：在处理后的栅格属性表中添加新字段并使用计算器进行必要的数值运算；最后移除所有链接确保独立性。 #### 三、土地利用变化动态度与核密度分析 完成上述预处理工作后，接下来将对土地利用变化的动态趋势和空间分布特性展开深入研究。这包括： 1. **土地利用变化动态度**：通过对比不同年份的土地覆盖数据，计算各类型用地的变化速度，并揭示其发展趋势。 2. **核密度估计分析**：应用此方法评估特定区域内的热点地区，帮助识别土地使用变更的空间聚集性特征。 #### 四、PLUS模型与驱动力分析 PLUS（Potential Land Use Simulation）模型是一种基于规则的土地利用变化模拟工具。它能够预测未来土地用途的变化趋势，并为政策制定提供科学依据： 1. **建立PLUS模型**：基于自然条件和社会经济因素等设定一系列规则，用于仿真未来的用地转变。 2. **驱动力分析**：综合评估影响土地使用变更的各种因子，识别主要驱动要素。 通过以上方法和技术的应用，不仅可以深入理解土地利用变化的过程与机制，还能够为相关决策提供有力支持。