基于多时相影像的城市景观格局演变研究开题报告

1. 研究目的与意义

随着我国城市化进程加快，特别是一线城市，景观格局变化巨大，以苏州市为例。苏州位于江苏省东南部，长江三角洲中部，东临上海，南接嘉兴，西抱太湖，北依长江。全市面积8488.42平方公里。地处东经119°55′～121°20′，北纬30°47′～32°02′之间。全市地势低平，平原占总面积的54.8%，海拔4米左右，丘陵占总面积的2.7%。

与其他城市相比，虽然苏州市城建早，但基本保持着古代“水陆并行、河街相邻”的双棋盘格局、“三纵三横一环”的河道水系和“小桥流水、粉墙黛瓦、古迹名园”的独特风貌。而且由于苏州古城区对苏州古城的保护措施，规定苏州市区不能建设150米以上高楼，古城区内建筑高度不得高于23米，即高度不得超过北寺塔，多数高楼位于高新区（虎丘区）与工业园区。

出于对苏州的景观、环境规划与建设服务的现实需要，要解决城市化给苏州的城市生态带来的诸多问题，必须找到城市化的驱动力因子和景观格局变化的对应关系。描述这种关系需要解决的首要问题就是分析景观格局的变化特征。所以说，定量分析景观格局及其演变特征对检测和评价城市化的生态后果具有十分重要的意义。

2. 研究内容和预期目标

1. 基于envi及arcgis软件，利用苏州市1998、2010和2018年三个时相的tm影像图，进行土地利用类型的分类，得到土地利用专题图。

2. 基于envi软件，采用最大似然、神经网络及支持向量机方法进行分类，利用总体精度和 kappa 系数来评价实验分类方法的效果，并进行计算土地利用转移矩阵。

3. 基于fragstats4.2软件，对三个年代的土地利用分类图进行景观格局指数的提取。研究斑块尺度以及景观类型尺度的景观特征指数。具体选用了总面积(ca)、斑块数目(np)、斑块密度(pd)、边缘密度(ed)、景观形状指数(lst)、最大斑块指数(lpi)、平均斑块面积分布(area mn)、平均形状指数分布(shape mn)及平均破碎度指数(frac mn)、景观优势度指数(1andscape dominance index，ldi)、景观多样性指数 (1andscape diversity index)等指数进行分析。

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   3. 研究的方法与步骤

   基于苏州市多时相landsat tm/oli数据，应用最大似然、神经网络及支持向量机分类方法对苏州市景观类型进行分类。从3种分类方法的比较得知，然后选择最佳的分类结果，并结合景观生态学方法，分析了1998—2008年苏州市景观格局及其动态变化信息。

   1. 介绍研究区（苏州市）概况。说明影像数据的来源、年份及类型和处理方法。

   2. 遥感影像预处理是为分类和识别提供纹理清晰、信息丰富、边界明显的具有投影信息的影像。

   3. 遥感影像处理流程

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      4. 参考文献

      [1]崔敬涛,阚俊峰,蒋军,王春.2005—2015年郑州市土地利用空间演变研究[j].河南科技,2018(17):99-100.

      [2]陈雪玲，陈绍杰，杜培军，夏俊士.基于多时相遥感影像的龙岩市景观格局变化分析[j]. 国土资源遥感, 2012(2).

      [3]范晨璟,田莉,申世广,周麟.1990-2015年间苏锡常都市圈城镇与绿色生态空间景观格局演变分析[j].现代城市研究,2018(11):13-19.

      [4] 何原荣，周青山. 基于spot影像与fragstats软件的区域景观指数提取与分析. 海洋测绘，2008，28（1）：18～21

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      5. 计划与进度安排

      1) 1.5 学生选题，导师参加选题指导，并与指导教师见面。

      2)3.1-3.18 指导教师下达毕业论文任务书，熟悉遥感分类的原理和技术，掌握提取土地利用信息的基本原理和当前的发展现状。并根据期间参考资料情况，完成开题报告。

      3)3.19-3.31 学生收集资料，实地调查，设计论文详细提纲。

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