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基于多源遥感影像的厦门市城市扩展模式及其动力机制

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软件简介

 城市化作为全世界各国城市发展的必经历程,而城市空间扩展又是城市化的一个重要特征,对城市空间扩展的研究可以了解城市扩展规模,掌握城市扩展轨迹,帮助决策者进行城市发展规划。
厦门市作为改革开放后中国东南沿海城市快速发展的典型代表,其经济、社会发展迅速。本研究以厦门市为研究区域,以GF-1与HJ-1A/B的遥感影像作为数据来源,2010年至2017年作为研究时段。综合了遥感影像信息获取、空间信息技术的时空分析和动力机制分析等研究方式,探究厦门市独特的城市空间扩展模式、动力机制。
研究结果表明:厦门市的总体扩展呈现一种组团式扩展模式,符合城市发展的轨迹。而各组团的扩展模式不尽相同,集美组团属于分片拓展模式;海沧组团则呈现双核驱动模式,同安翔安两区为蔓延式扩展。而驱动厦门市城市空间扩展的主要因素有地理环境,经济发展,人口因素和政策措施,这四个驱动因子结合作用下扩展。

关键词:GF-1;驱动因子;建成区;城市扩展模式

目 录
第1章 引言 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究现状及趋势 1
1.2.1 城市扩展模型 1
1.2.2 城市扩展动力机制 2
1.3 研究内容与技术路线 2
1.3.1 研究内容 2
1.3.2 技术路线 3
第2章 研究区与数据 4
2.1研究区概况 4
2.2数据来源 4
2.3数据预处理 4
1.辐射定标 5
2.大气校正 5
3.几何校正 5
4.影像裁剪 5
第3章 厦门市城市信息提取及扩展模式分析 6
3.1厦门市城市信息提取 6
3.2厦门市城市扩展模式分析 8
3.2.1厦门市城市空间扩展变化过程 8
3.2.2厦门市城市空间扩展变化分析 9
3.2.3厦门市城市空间扩展模式分析 11
3.2.4厦门市城市空间扩展合理性分析 12
第4章 厦门市城市空间扩展动力机制 14
4.1地理环境 14
4.2经济发展 14
4.3人口因素 15
4.4政策措施 15
第5章 总结与展望 16
5.1总结 16
5.2展望 16
参考文献 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
致谢. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
第1章 引言
1.1研究背景与意义
城市是多方面因素所组成的密集结合体[1],如交通、人口、文化、经济、政治等。各国城市化发展过程所经历的轨迹可以概括为一条稍被拉平的S型曲线[2]。但城市化相对于不同经济文化水平或不同发展层面的城市而言,城市空间扩展的模式就有些天壤之别。一座城市的空间扩展是在内外因的结合下的一种空间推进,其囊括了城市在地表面积上的扩张以及空中或地下的延伸,是外在城市形态和内部城市空间结构的演变过程,是城市化必然结果的空间行为及表现。
厦门市作为改革开放后中国东南沿海城市快速发展的典型代表,其经济、社会发展迅速。通过对厦门市城市空间扩展特征研究,对厦门市独特的城市空间扩展模式、动力机制做了一些探讨,以期为城市空间扩展研究有所贡献。
1.2研究现状及趋势
1.2.1城市扩展模型
近年来,城市扩展模型从以马尔可夫模型和系统动力学模型[3]为代表的非空间模拟模型发展到以元胞自动机模型和多智能体模型为代表的空间模拟模型[4]。
因为不同的城市发展因素会导致不同的城市化模式,政治因素、地理要素、交通条件等等。使得城市空间模式分为以下几种,主导因子法:环境约束型、交通引导型、规划控制型;几何形态法:散点型、星型、同心圆型;非均衡法:轴线型扩展、成组团式跳跃扩展、低密度蔓延扩展[5]。所以对城市扩展的研究一般也从城市发展因素方面入手,如蔺雪芹[6]等从社会经济、土地利用、生态环境三个方面着手研究分析了北京市的扩展模式与其动力机制。同样,邓楠[7]在对广州市的研究中,通过对广州市的历史、地理、交通、经济、人文、政策等多方面要素进行分析。尹娟[8]等以滇中城市群为例,以引力模型、城市流模型、交通可达性和信息通达性4个模型为基础构建综合评价模型,揭示城市空间联系强度的时空演变特征。因此,本研究将沿用前人的方法对厦门市的城市扩展模型进行探讨。
1.2.2城市扩展动力机制
许多学者都对城市扩展的动力机制做了综合性的研究,动力机制为城市扩展的驱动力,是决定城市扩展模型的一个重要因素。陈顺清[9]认为,城市增长的动力由向心作用力、离心作用力和摩擦作用力这3者的相互作用所组成。张庭伟[9]在对城市空间扩展驱动力的经济学和社会学的分析中,总结出政府、市场、社区对城市社会力量的影响,并简述其3者相互作用的模式有合力模型、覆盖模型和综合模型。在不同的城市中,扩展动力机制的研究区范围和定量分析指标的选取有很大的差别。总结一下可归结于一下几个方面:经济发展因素,谈明洪[11]等选取了经济、人口、环境这三个影响因子,对全国建成区面积、人口、GDP进行分析;王丽萍[12]等以江苏省的建成区面积为因变量,选取了9个影响因子进行分析。两人都得出了经济发展是城市拓展的基本动力。张落成[13]等人则认为不同时期主导驱动力不同,如改革开放之前的主导驱动力为工业的发展,而改革开放变为了人口的行为活动。还有则是国家政策或地方政府的影响,如重点建设的国家级新区以及各经济特区。而对中国一些经济发达的大型城市,如北京、上海[14-18]等进行研究会发现交通问题也是主导因素之一。此外,还有许多学者认为自然地形对城市的发展也起到至关重要的作用。
1.3研究内容与技术路线
1.3.1研究内容
本研究以厦门市为研究区域,以GF-1与HJ-1 A/B的遥感影像作为数据来源,以2010年至2017年作为研究时段。综合了遥感影像信息获取、空间信息技术的时空分析和动力机制分析等研究方式,探究厦门市城市扩展模式及其动力机制。
主要内容如下:
1、厦门市城市用地进行提取
了解土地分类标准,利用监督分类对遥感影像进行处理,建模提取出厦门市城市用地区域信息。
2、厦门市城市扩展模式研究
通过八象限法对厦门市进行划分,计算各区域的面积扩展贡献率、扩展速率、扩展强度,探讨厦门市扩展情况,分析其扩展模式。利用城市-人口指数探究厦门市发展的合理化。
3、厦门市发展驱动力研究
驱动力即厦门市扩展的动力机制,是影响厦门市发展的主要因素。本文将通过地理环境、经济发展、人口因素、政策措施对厦门市扩展的动力机制进行研究。
1.3.2技术路线
本次研究技术路线图如图1.1所示。

图1. 1 技术路线图

第2章 研究区与数据
2.1研究区概况
厦门市位于福建省的东南端,总占地面积约为1700平方公里,属于亚热带海洋性季风气候,一年四季温差较小。但夏秋季节受台风影响较大,容易造成长时间的雨水天气。厦门市的主要地形以丘陵为主,自西北向东南地势逐渐降低,由厦门岛(湖里区、思明区)与岛外四区(集美区、同安区、翔安区、海沧区)组成。沿海地区由九龙江河口、杏林湾、同安湾和马銮湾组成。厦门市是最早开发的经济特区之一,改革开放以来城市化进程飞速发展。2013年习近平主席提出了“一带一路”的建设思想后,厦门市成为海上丝绸之路的重要门户之一。
2.2数据来源
本研究的遥感影像数据来源为覆盖厦门市范围的GF-1 WFV数据以及HJ-1 A/B CCD数据(表2.1),本次研究影像时像跨度为2010年至2017年,时间间隔为2年,其中因为时间问题,没有2018年10月份的影像数据,故采用2017年10月份的影像。
GF-1发射于2013年,是我国自主研发的第一颗高分辨率对地观测系统卫星,HJ-1B发射于2008年发射,搭载着CCD相机和超光谱成像仪(HSI)。本次研究选取的GF-1 WFV及HJ-1B数据,影像清晰,云量小,符合研究要求。

第3章 厦门市城市信息提取及扩展模式分析
3.1厦门市城市信息提取
本次研究是对厦门市城市扩展进行探究分析,而城市的发展研究中有一个特有的概念就是建成区。建成区不是单一的某种地类,而是多种地类复合而成一个区域。各国对于建成区的划分标准有所不同。在英国等一些欧洲国家,他们依据城市景观来划定城市化区域,包括建筑、交通道路、基础设施等。而美国和日本等国家则利用人口密度作为划分标准,将人口密度高的区域定义为建成区。
各国对建成区的划分标准主要可以分为以下几种:1、行政中心及其辐射面积;2、具有明显的城镇化特征;3、人口密度;4、职业组成结构;5、多因子结合标准,如交通、人口、景观等因子结合[20]。我国对建成区的定义如《城市规划基本术语标准》中所描述的,在城市的行政区划以内建设开发、市政及公共基础设施的区域[21]。
本研究将对预处理后的遥感影像进行监督分类,根据国家对土地分类的标准,并且根据研究需求,将厦门市分为5种地类:建设用地、林地、耕地、未利用地、水体。在监督分类的训练区选择时,结合其地物颜色、形状、位置分布、阴影等特征,结合Google earth影像数据与非监督分类结果辅助参考提高监督分类的精度,而后进行Clump与Eliminate操作,对细碎板块进行处理与修正。
监督分类的精度是影响到后续信息提取及分析的重要因素,所以需要对分类后数据进行精度评价,其中erdas软件中常用的判别方法是利用误差矩阵方法中的两个系数:总体精度和kappa系数作为评判标准。总体精度是利用对角线上样点数的和比去所有样点数,kappa系数的计算公式为:
(3.1)
式中,r表示矩阵的行数,Xii是i行i列上的值,Xi+和X+i分别为i行的和与i列的和,M为样本数量总和。
本次精度评价过程中,各年份的采样点数均达到标准,每种地类上的抽样点数都为30个以上。经过计算后总体精度和kappa系数分别为:2010年89.13%,82.77%;2012年为91.25%,87.43%;2014年为86.19%,79.46%;2016年为88.75%,84.03%;2017年为90.11%,86.91%。各年份数据的总体精度较为理想,kappa系数也均达到最低数值70%以上,表明处理后的数据达到要求,可以进行之后的研究分析。

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