基于rs和gis的天府新区景观格局动态演变及预测分析

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1、分类号:P2810710-2015127013硕士学位论文基于RS和GIS的天府新区景观格局动态演变及预测分析黄露滴导师姓名职称杨瑾副教授申请学位级别理学硕士学科专业名称地图学与地理信息系统论文提交日期2018年4月20日论文答辩日期2018年5月25日学位授予单位长安大学DynamicchangeandpredictionanalysisoflandscapepatterninTianfuNewAreabasedonRSandGISADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCa

2、ndidate：HuangLudiSupervisor：AssociateProf.YangJinChang’anUniversity,Xi’an,China摘要随着城市人口增长和社会经济发展的需要，城市化进程不断加速。城市化过程中带来的资源不足、环境污染和生态安全等问题严重影响了城市的可持续发展。定量分析城市景观格局动态演变显得格外重要，而对景观格局变化的预测可以为城市空间布局以及生态环境保护提供有价值的参考信息。本文以四川省天府新区为研究对象，在RS和GIS技术支持下，对该区2000、2009和2014年时间跨度近1

3、5年3期不同时相的遥感影像进行景观分类。分别计算景观类型转移矩阵、动态变化度等各项指数，以及类型水平和景观水平上的景观格局指数，分析天府新区15年间景观格局特征与动态变化，并构建CA-Markov模型对天府新区2020年景观格局进行预测，主要研究结论如下：（1）通过对3期数据的景观动态演变分析可知，2000-2014年近15年间，天府新区各景观类型的动态变化十分强烈，且结构发生了改变。天府新区景观中占地面积比重最大的景观类型是耕地，且耕地面积以较快的速度在减少，其他用地和建设用地面积增长迅速，林地面积增多，上述结论产生的

4、原因主要是由于城市化进程的加剧，建设用地占用耕地，使得耕地逐渐减少。在退耕还林的政策下，部分耕地转化为林地。（2）结合多种景观指数模型，分析研究区景观格局时空变化规律。全局尺度类型水平分析表明，耕地和林地景观斑块形状变化呈先简单后复杂的趋势，建设用地、水域和其他用地景观斑块形状逐渐向复杂、不规则趋势变化；耕地、建设用地和其他用地景观，破碎化程度增强，水域和林地景观破碎化程度减弱。全局尺度景观水平上分析，天府新区景观各类型面积差异缩小，分布更均匀；整体景观连通性水平降低，团聚程度减弱。梯度尺度的景观水平上，前五个梯度带的香

5、浓多样性指数曲线最高值均出现在城市边缘地带，第一梯度带内的斑块间团聚程度较高。（3）构建CA-Markov模型，对2020年天府新区景观格局进行模拟预测，对比2014年数据分析发现，耕地面积继续减少，建设用地和林地持续上升，水域和其他用地变化幅度不大，基本趋于稳定状态。景观斑块间连通性增强，斑块呈均匀化分布。关键词：景观格局指数，CA-Markov模型，GIS，天府新区IAbstractWiththegrowthofurbanpopulationandtheneedsofsocialandeconomicdevelopm

6、ent,theprocessofurbanizationisaccelerating.Theproblemsofinsufficientresources,environmentalpollutionandecologicalsecurityintheprocessofurbanizationhaveseriouslyaffectedthesustainabledevelopmentofcities.Thequantitativeanalysisofthedynamicevolutionofurbanlandscapep

7、atternisparticularlyimportant,andthepredictionoflandscapepatternchangecanprovidevaluablereferenceinformationforurbanspatialdistributionandecologicalenvironmentprotection.ThisarticletakestheTianfuNewAreaofSichuanProvinceastheresearchobject,withthesupportofRSandGIS

8、technology,thelandscapetypesofremotesensingimages,whichhaveatimespanofnearly15yearsand3phasesintheareaof2000,2009and2014,aredivided.Theindexoflandscapetypetran