土地动态利用时空数据挖掘的方法及其实现_朱炎
基于遥感的土地利用变化动态分析
基于遥感的土地利用变化动态分析土地是人类生存和发展的重要基础资源，而土地利用的变化则反映了人类活动与自然环境相互作用的结果。
随着科技的不断进步，遥感技术以其宏观、快速、准确和周期性等特点，成为研究土地利用变化的重要手段。
遥感技术通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，获取地表的电磁波信息，从而能够对大面积的土地进行监测和分析。
这些信息经过处理和解读，可以为我们提供土地利用类型、面积、分布等详细数据，为研究土地利用变化提供了有力的支持。
在过去的几十年里，全球范围内的土地利用发生了显著的变化。
城市化进程的加速使得大量的耕地和林地被转化为城市建设用地；农业的发展导致了耕地的扩张和集约化利用；而生态保护政策的实施则促进了一些地区的森林和草地的恢复。
这些变化不仅对当地的生态环境产生了影响，也在全球尺度上对气候变化、生物多样性等问题带来了挑战。
以我国为例，东部沿海地区的城市化发展迅速，许多原本的农田和农村地区逐渐被高楼大厦和工业园区所取代。
遥感图像清晰地显示出城市边界的不断扩张，以及城市内部土地利用结构的调整。
在中西部地区，随着基础设施建设的推进和资源开发的进行，土地利用也发生了相应的变化。
例如，大型交通线路的建设可能会导致沿线土地的开发利用，而矿产资源的开采则可能造成土地的破坏和污染。
利用遥感技术进行土地利用变化动态分析，通常需要经过一系列的步骤。
首先是数据的获取，包括选择合适的遥感影像数据源，如Landsat 系列、MODIS 等。
然后是对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等，以提高影像的质量和准确性。
接下来是土地利用分类，这是一个关键的环节，通常采用基于像元或面向对象的分类方法，将影像中的土地利用类型分为耕地、林地、草地、建设用地等。
在分类的基础上，通过对比不同时期的影像，就可以分析土地利用的变化情况。
在土地利用变化分析中，还需要考虑一些影响因素。
人口增长是推动土地利用变化的重要因素之一，随着人口的增加，对住房、粮食等的需求也相应增加，从而导致土地利用的调整。
土地利用覆被变化时空信息分析方法及应用
4章
土地利用/覆被变化模型模拟方法
第4章
土地利用/覆被变化模型模拟方法
4.1 马尔可夫模型 4.1.1 模型介绍
马尔可夫（Markov）法是以俄国数学家 A.A.Markov 名字命名的一种方法，他是基于马 尔可夫过程， 通过对事物不同状态的初步概率和状态之间转移概率的研究， 确定状态变化趋 势，以预测事物的未来(吕效国，2009)。 马尔可夫过程是一种具有“无后效性”的特殊随机过程。所谓“无后效性”是指过程（或系 统）在时刻 t0 所处的状态为已知的条件下，过程在时刻 t > t0 所处状态的条件分布与过程在 时刻 t0 之前所处的状态无关，即过程“将来”的情况与“过去”的情况是无关的。这对于研究土 地利用的动态变化较为适宜，因为在一定条件下，土地利用的动态演变具有马尔可夫过程 性质： （1）在一定区域内，不同土地利用类型之间具有相互可转化性。 （2）土地利用类型之间的相互转化过程包含着较多尚难用函数关系准确描述的事件。 运用马尔可夫模型关键在于确定土地利用类型之间相互转化的初始转移概率矩阵 P， 是由一步转移概率 p ij 所组成的矩阵，状态空间 I {1, 2,}，称
4.1.2 模型应用
（1）数据准备与处理 本应用以京津冀为例， 开展基于马尔可夫模型的土地利用模拟预测。 京津冀即京津冀都 市圈，是国家“十一五”规划中的一个重要的区域规划，包括北京市、天津市以及河北省的 8 个地级市（秦皇岛、唐山、廊坊、保定、石家庄、沧州、张家口、承德），涉及到河北省 8 个设区市的 80 多个县（市），土地面积约为 18 万平方公里。 模型模拟预测的主要数据源为土地利用数据。2000 年和 2005 年土地利用数据来自中国 科学院资源环境科学数据中心，参照《土地利用现状调查技术规程》和《中国资源环境遥感 宏观调查与动态研究》，土地利用类型共分为 6 个一级类型，分别为耕地、林地、草地、工 矿居民用地、未利用土地。 （2）土地利用变化过程分析 京津冀地区土地利用类型主要以耕地为主，占该区域土地总面积的 50%左右，但是在 2000~2005 年有所减少；林地、草地、未利用地也有所减少，但减少幅度不大，水域所占比 例不大，但是减少明显，仅有居民工矿用地显著增加，如图 4-1、表 4-1 所示。
基于遥感的土地利用动态分析
基于遥感的土地利用动态分析土地，是人类生存和发展的基础，而土地利用的方式和变化则深刻地影响着我们的生活和环境。
随着科技的不断进步，遥感技术作为一种强大的工具，为我们深入了解土地利用的动态变化提供了有力的支持。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物，通过接收目标物反射或发射的电磁波来获取信息。
它就像一双“天眼”，能够从高空俯瞰大地，获取大面积的土地数据。
利用遥感技术进行土地利用动态分析，具有许多显著的优势。
首先，遥感能够提供大面积、同步的观测数据。
这意味着我们可以在同一时间获取一个较大区域内的土地信息，避免了传统调查方法中由于时间和空间差异导致的数据不一致性。
其次，遥感数据具有多光谱的特点。
不同的土地利用类型在不同的光谱波段上会有独特的反射特征，这使得我们能够更加准确地区分和识别各种土地利用类型，比如耕地、林地、建设用地等。
再者，遥感技术能够实现长期、周期性的监测。
通过定期获取遥感数据，我们可以及时发现土地利用的变化趋势，为规划和管理提供及时的依据。
那么，如何利用遥感技术来进行土地利用动态分析呢？第一步是数据获取。
我们需要选择合适的遥感数据源，比如卫星影像，如 Landsat 系列、Sentinel 系列等，或者航空影像。
这些影像数据通常包含了丰富的光谱和空间信息。
获取到数据后，接下来就是数据预处理。
这包括辐射校正、几何校正等操作，以确保数据的质量和准确性。
辐射校正用于消除由于传感器本身、大气等因素造成的辐射误差；几何校正则是将影像纠正到正确的地理坐标位置。
然后是土地利用分类。
这是整个分析过程中的关键步骤。
通过运用各种分类方法，如监督分类、非监督分类，或者结合使用，将影像中的像元划分到不同的土地利用类型中。
在分类过程中，需要选择合适的特征变量，如光谱特征、纹理特征等，以提高分类的精度。
完成分类后，就可以进行土地利用变化检测了。
通过对比不同时期的土地利用分类结果，找出发生变化的区域和类型。
这可以通过图像差值法、分类后比较法等多种方法来实现。
土地利用动态变化研究方法探讨(模型)
来稿日期:1998210土地利用动态变化研究方法探讨王秀兰 包玉海(中国科学院遥感应用研究所,北京 100101) 摘 要 本文从全球变化的研究热点——“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,概括分析了土地利用变化研究的方法—土地利用变化模型的建立,阐述了各类模型的涵义及在土地利用变化研究中的意义,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型—(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。
关键词 土地利用 土地利用动态变化 模型1 引言面对当前日益加剧的人口—资源—环境问题,全球变化研究成为近年来国际上最为活跃的研究领域之一。
而在众多的全球变化问题中,土地利用 土地覆盖变化研究显得尤为重要,其原因有二:首先,土地利用 土地覆盖变化是引起其它全球变化问题的主要原因,因而在全球环境变化和可持续发展研究中占有重要地位;其次,地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题,而在全球环境变化问题中,土地利用 土地覆盖变化可以说是自然与人文过程交叉最为密切的问题。
因而隶属于“国际科学联合会(I CSU )”的IGB P 和隶属于“国际社会科学联合会(ISSC )”的H PP ,希望以此为突破口,推动全球问题的综合研究。
建立土地利用 土地覆盖变化(简称LU CC )模型是深入了解土地利用 土地覆盖变化成因、过程,预测未来发展变化趋势的重要手段,也是土地利用 土地覆盖变化及全球变化研究的主要方法。
长期以来,在许多研究领域,人们从不同的角度出发,构建了大量的模型,对土地利用 土地覆盖变化的研究起到了积极的作用。
本文从全球变化的研究热点—“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,阐述了研究土地利用 土地覆盖变化的几类模型,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型:(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。
农田土壤有机碳时空变化模型构建与分析
农田土壤有机碳时空变化模型构建与分析随着人口的增长和农业生产的发展，农田土壤有机碳的变化对农业可持续发展至关重要。
为了更好地管理和保护农田土壤有机碳资源，构建和分析农田土壤有机碳时空变化模型显得尤为重要。
本文将介绍农田土壤有机碳的概念及其重要性，然后探讨构建农田土壤有机碳时空变化模型的方法，并分析模型结果以提供农田土壤有机碳管理的建议。
首先，农田土壤有机碳是农业生态系统中的重要组成部分，对维持土壤结构和生物多样性具有重要作用。
有机碳是土壤中的有机物质的主要组成部分，包括植物残体、动物残体和微生物体。
农田土壤有机碳含量的变化直接影响土壤质量、农作物产量和温室气体排放。
因此，准确掌握农田土壤有机碳的时空变化规律对于农业可持续发展至关重要。
构建农田土壤有机碳时空变化模型是研究农田土壤有机碳变化规律的有效途径。
模型的构建可以基于多种方法，包括统计模型、机器学习模型和物理过程模型。
统计模型适用于将历史数据与农田土壤有机碳变化的关系进行拟合和预测，如回归模型和时间序列模型。
机器学习模型则通过学习历史数据的模式和规律，进行土壤有机碳的预测和分类，如神经网络和支持向量机。
物理过程模型则基于土壤碳循环的物理、生物和化学过程，通过数学方程对土壤有机碳进行建模，如农田土壤有机碳模型（SOC模型）。
选择适合的模型方法，可以根据数据可用性、模型的可解释性和预测性能等方面进行综合考虑。
在实际应用中，构建农田土壤有机碳时空变化模型需要考虑以下几个方面：1. 数据收集：模型构建的第一步是收集土壤有机碳的时空变化数据。
这些数据可以从农田调查、实验室分析和卫星遥感等来源获取。
数据的质量和覆盖范围将直接影响模型的可靠性。
2. 变量选择：根据模型的目标和数据的可用性，选择合适的解释变量和响应变量。
解释变量可以包括土地利用类型、降水量、温度和施肥量等因素，而响应变量是土壤有机碳含量。
3. 模型构建：选择合适的模型方法，并通过训练和验证数据对模型进行参数估计和性能评估。
测绘地理信息专业背景下的《时空数据挖掘》课程设计
２０２０年３月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)M a r．２０２０第３７卷第１期㊀㊀㊀㊀㊀J o u r n a l o fN a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l．３７N o．１D O I:１０．１６６０１/j．c n k i．i s s n２０９６Ｇ７３３０．２０２０．０１．０２６文章编号:２０９６Ｇ７３３０(２０２０)０１Ｇ０１５７Ｇ０５测绘地理信息专业背景下的«时空数据挖掘»课程设计∗段㊀炼,韦英岸,陆汝成,廖超明,娄信强(南宁师范大学a．自然资源与测绘学院;b．地理科学与规划学院;c．北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西南宁５３０００１)摘㊀要:时空数据挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量㊁高维的时空数据,揭示时空数据中的有价值知识,被广泛应用于商业领域.因此,部分高校G I S等专业开设了时空数据挖掘课程.针对目前地方院校«时空数据挖掘»课程教学存在的问题,本文结合云计算㊁虚拟现实等先进教育技术,引入学科前沿知识,优化教学内容㊁改进教学方式和创新实习方式,为测绘地理信息专业的时空数据挖掘课程教学㊁实验和实习设计提供参考,培养新工科背景下具备时空大数据建模分析能力的复合型专业人才.关键词:大数据;时空数据挖掘;G I S;教学改革中图分类号:G６４２㊀㊀文献标识码:A０㊀引㊀言２０世纪９０年代中后期,数据挖掘领域的一些较成熟的技术,如关联规则挖掘㊁分类㊁预测与聚类等被逐渐用于时间序列数据挖掘和空间数据挖掘,以发现与时间或空间相关的有价值的模式[１].开展有效的时空数据分析技术研究,对于海量时空数据目标信息的自动抽取与分析具有重要意义.同时,丰富的多元时空数据也推动了测绘地理信息领域科学研究的发展.例如,时空数据挖掘被应用于移动电子商务(基于位置的服务)㊁土地利用分类及地域范围预测㊁全球气候变化监控(如海洋温度㊁厄尔尼诺现象㊁生物量等)㊁犯罪时空预测㊁交通协调与管理㊁疾病监控㊁水资源管理㊁自然灾害预警等[２].随着各领域用人单位对时空数据挖掘人才需求越来越强烈,不少高校在G I S专业本科阶段开设了时空数据挖掘或相似的课程,以培养具备扎实的时空数据挖掘理论水平和实践能力的高质量G I S人才.本文依据作者近三年的时空数据挖掘课程建设经验,阐述了目前时空数据挖掘课程教学中存在的问题,并从教学内容和方法设计㊁课堂教学方式㊁教学团队培养㊁校企合作实习平台打造㊁以及实践教学案例库设计等方面提出了课程的改革措施,以期为时空数据挖掘人才培养提供课程参考,促进新工科背景下的G I S＋人工智能人才培养模式的建设.１㊀课程技术与教学难点１．１时空数据挖掘技术难点时空数据挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,要有效开展时空数据挖掘课程建设与教学改革,充分了解时空数据挖掘的技术难点是至关重要的.时空数据挖掘课程学习主要存在以下三个方面的技术难点:(１)如何进行有效的时空数据管理与处理.现有的时空数据主要来源于G P S㊁遥感和传感器等设备,每种设备生成的数据格式和数据形式各不相同.此外,现有的时空数据也不再局限于传统的数据形式,尤其是互联网的蓬勃发展,在文字㊁音频和视频等多媒体数据中同样包含了丰富的时空数据[３].例收稿日期:２０１９Ｇ１０Ｇ１７∗基金项目:广西高等教育本科教学改革工程项目(２０１９J G A２２１,２０１８J G B２４９);广西研究生教育创新计划项目(J G Y２０１７０８５)第一作者:段炼(１９８１－)男,湖南祁阳人,博士,副教授,硕士生导师,主要从事时空数据挖掘及测绘地理信息学科教学工作．通讯作者:廖超明(１９７５－),男,广西平南人,博士,教授,注册测绘师,从事测量与３S技术应用研究及学科教学工作．１５８㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷如,社交媒体用户点评数据,需要从海量的点评数据中能提取出丰富的时间㊁空间以及位置信息.所以,对时空数据进行高效的整合㊁清洗㊁转换和提取是时空数据预处理面临的重要问题.(２)如何掌握众多的数据挖掘算法.数据挖掘算法和模型及其变体众多,如频繁模式㊁周期模式㊁共现模型㊁关联模式等,如何对这些算法分门别类,掌握算法的共性,分辨算法间的差异性,了解算法的优势和劣势,预计模型的潜在应用价值是时空数据挖掘课程的技术难点.(３)如何将时空推理与数据挖掘深度结合,并对复杂时空数据进行建模分析.在数据挖掘中需考虑可度量的和不可度量的空间关系以及时间关系.然而这些时空关系往往是隐含在时空数据中,这就需要在数据挖掘系统中结合时空推理以处理这些复杂的时空关系[３].１．２㊀时空数据挖掘教学难点结合作者近几年关于时空数据挖掘课程的教学经验和调研分析,发现本科阶段开展该课程教学过程中主要存在以下三个方面的不足:(１)学生对课程理论的掌握能力弱.由于本科生的知识体系所限,很难在短期内对相关基础理论知识进行全面㊁系统地掌握,更达不到综合运用的程度.同时,时空数据挖掘的算法种类多并且算法原理复杂,而有限的学时使得教师在教学过程中无法详细讲解算法原理,这往往会造成学生无法理解时空数据挖掘的实质,不利于后续的学习.(２)实践教学中可操作性不强.近年来,大部分学校已将时空数据挖掘课程归为实践课程,但在实际的操作环节中,由于教学形式单一㊁课程讲解拘泥于教材,加上实验设备性能不够优良,导致课程实践教学与算法原理脱节.尤其是对一些计算机基础较弱的学生而言,他们往往需要花费大量精力去复习编程语言,才能进入时空数据挖掘的实践环节.(３)时空数据挖掘应用案例不足,有时难以体现时空数据挖掘的全过程.目前,大部分教学案例不够,且很多数据集已经过预处理,与实际的商业运营数据有较大差距.然而,在时空数据挖掘工程项目实施过程中,数据收集和数据预处理部分要占全部工作的８０％以上,这在现有的时空数据挖掘实践中却没有体现.因此,需要进一步增加典型教学案例数据.２㊀课程教学改革针对时空数据挖掘课程技术难点和课程教学过程中存在的不足,本文结合测绘地理信息专业教学目标,从该课程的教学内容规划㊁教学方式改进㊁教学案例库内容建设㊁打造校企合作实习平台和教学团队的培养等方面探索课程教学改革措施,课程的教学设计框架如图１所示.图１㊀时空数据挖掘课程教学设计框架图２．１㊀教学内容规划为了解决该课程传统教学中存在的问题,作者结合时空数据挖掘中的技术难点和测绘地理信息专业建设要求,提出了测绘地理信息专业背景下的时空数据挖掘课程分阶段理论实践互补的教学内容规划设计.第１期㊀㊀㊀㊀㊀㊀段炼,等:测绘地理信息专业背景下的«时空数据挖掘»课程设计 １５９㊀图２㊀测绘地理信息专业背景下的时空数据挖掘课程分阶段的理论实践互补结构图如图２所示,课程教学内容设计分为理论学习㊁实验设计㊁实习实践三个环节,每个环节又分为认知阶段㊁提升阶段和应用阶段,采用前序渐进㊁由易而难的方式进行教学.各个环节教学内容设计如下.(１)理论学习环节.该环节需要构建科学可行的理论课程教学体系.专业认知阶段开设高等数学㊁统计学㊁概率代数等数学课程,作为时空数据挖掘课程学习的基础课程.专业提升阶段开设数据库原理与设计㊁机器学习㊁深度学习课程,作为时空数据挖掘核心课程,同时适度引入云计算㊁深度学习㊁并行计算等前沿高新技术的介绍,以激发学生的学习热情和兴趣.专业应用阶段开设时空数据挖掘发展趋势㊁时空数据挖掘的应用等拓展课程.(２)实验设计环节.在专业认知阶段,设计选择界面友好㊁上手快的时空数据挖掘软件P y t h o n作为实验设计基础课程;要求学生熟练掌握基础语法㊁网络爬虫㊁数据处理与可视化分析工具.在专业提升阶段,设计以P y t h o n机器学习㊁P y t h o n深度学习实战㊁复杂网络分析和数据库上机操作作为核心课程;要求学生熟练掌握回归㊁S VM㊁R F㊁决策树㊁贝叶斯㊁T e n s o r F l o w逻辑回归㊁卷积神经网络㊁循环神经网络㊁残差网络等模型.这一阶段,教师引导学生掌握时空数据挖掘竞赛网站(K a g g l e)㊁开源代码共享网站(G i t h u b)等学习平台的使用方法,拓展学生学习的广度和深度.通过两个阶段的学习,让学生熟练掌握时空数据挖掘项目实施流程,能够独立完成课程设计或课程论文,培养解决实际工程案例的能力.(３)实习实践环节.通过实习实践环节的锻炼,进一步提高学生解决实际工程案例的能力.在认知实习阶段,设计通过视频学习了解时空数据挖掘的发展历史及其未来趋势,通过阿里云时空数据挖掘案例展示完整的时空数据挖掘流程.在课程实习阶段,通过与自然资源厅㊁交通信息中心和E S R I等测绘地理信息专业应用部门开展实训基地建设或教案联合制作,鼓励学生参与实际应用中的数据挖掘项目.在此基础上,要求学生结合课程实习或行业应用独立完成一个时空数据挖掘项目,鼓励学生积极参与大创项目的实施工作.２．２㊀教学方法改革不少高校的«时空数据挖掘»课程存在教学模式过于单一的问题.表现为:老师课堂教,课后学生学的单向 满堂灌 教学模式,缺乏充分的讨论与交流.针对这些问题,在授课时设计 参与型 与 答辩型 ㊁MO O C网上慕课㊁虚拟现实技术㊁云计算的教学方法,并分别阐述它们在«时空数据挖掘»教学设计中的意义.(１) 参与型 与 答辩型 教学.授课老师引导学生根据导师感兴趣的领域或方法进行相关文献收集㊁资料整理,让学生在课堂上以P P T的形式汇报,每人限时２０分钟以内,学生之间互相提问,最后由授课老师进行点评.这种方式能让学生参与到教学活动中,让学生学会主动学习㊁独立思考,同时锻炼学生准确表达㊁有效沟通的能力.(２)MO O C辅助教学.为了更好地满足学生的个性化学习需求,在条件允许的前提下增加MO O C 教学方式(大型开放式网络课程).课前一周,授课教师提供MO O C课程资源给学生预习,对于某些超纲的MO O C课程知识点,授课教师需查阅资料后提供相关网址给学生学习;授课时,授课教师通过与１６０㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷学生交流,及时解决学生在观看视频中遇到的疑问,结合课本知识点进行系统地讲解,以帮助学生巩固自学的知识点;课后,学生需完成相关的课后练习.这样的创新授课方式不仅让学生能够独立思考,而且授课教师在查阅资料的过程中不断学习,促进自身科研水平的提高.(３)虚拟现实辅助教学.虚拟现实提供了可视化操作抽象信息的工具,使学生对知识的理解更加容易.课程设计了一些典型项目作为实验教学案例,例如 交通大数据挖掘与分析虚拟仿真 实验.首先,学生利用海量交通大数据统计挖掘与分析交通规划和管理中涉及的各项指标.然后,可视化评价交通系统的运行状况和服务水平,总结交通系统存在的问题.最后,基于历史数据进行预测交通演变趋势,为后面中远期的交通规划㊁交通管理与控制提供数据支撑.(４)云计算辅助教学.云平台上具有多种优质的教学资源,为各高校教师开展教研活动提供了充分的资源保障(如各学科的教学设计案例㊁各种优质示范课等),例如,为教师提供时空数据挖掘的教学设计案例.此外,云主机能为用户提供虚拟主机服务,帮助广大师生简化时空数据挖掘项目平台开发部署过程,构建更适合科研项目的计算环境.借助阿里云大数据平台 时空数据挖掘 课程的实验教学体系,开展线下编程和线上操作相互结合㊁理论算法实现与商业应用实践相互印证的教学方法.开展算法原理验证性实验㊁时空数据挖掘基本任务实际操作实验以及时空数据挖掘场景应用性实验等三个层次的渐进式实验教学组织方式[４].２．３㊀教学团队培养通过 进修㊁培训㊁顶岗实践 等诸多途径着手于本专业教学团队综合素质的培养,拓宽教师来源渠道,搭建一个具有较高学术水平和教学能力㊁素质优良㊁技能过硬㊁结构合理的优秀教师团队.通过访学来促进课程教学改革.派送青年教师到国外访学,以引进国外先进的教育理念㊁教育方法和教育内容.通过教师的国际访学交流带动教学和科研合作,提高青年导师的学术和指导能力,并建立起国际间稳定㊁持久㊁有效的教育交流渠道.前往国(境)外高水平院校进修或访学,学习本专业前沿知识,拓宽国际学术视野,着重学习国(境)外院校研究生的教学理念㊁培养方法㊁课程设置㊁教学管理等,为今后学科队伍建设,培养出一批具有国际视野的创新型后备师资人才.２．４㊀教学案例库驱动教学针对时空数据挖掘教学实践中存在的问题,本文提出以建设实用㊁规范㊁模块化的实践教学案例库为基础,用案例贯穿教学过程㊁上机实验㊁课程设计,增强课程实践性和应用性,激发学生的学习积极性㊁自主探索的兴趣和创新动机.以下以本课程的技术特点并结合授课学生的专业需求,对时空数据挖掘实践案例库进行规划,针对不同类型的案例库教学进度需求,分别设计了辅助性㊁综合性和创新性三个层次的案例(表１),以满足本课程前序渐进的授课与学习需求.表１㊀数据挖掘教学案例库建设内容概要教学案例类型时空数据挖掘方法/关键操作应用场景/实验名称辅助性案例W e b爬虫技术㊁数据预处理㊁数据可视化.基于P y t h o n的房价信息爬取;基于P a n d a s的数据预处理;基于M a t p l o t l i b的数据可视化.模型评估与解释基于S k l e a r n的模型评估以及实验结果的解释.综合性案例文本挖掘.新闻分类㊁舆情监测.特征选择与预测的复合挖掘算法㊁时序预测.房价时空预测㊁天气时序预测.创新性案例图片数据分类.街景建成环境中的不规则性识别.图片数据下的目标检测与聚类分析.基于社交媒体照片的城市特色场景与物体挖掘.㊀㊀此外,数据是实践教学案例的重要组成部分.目前的标准数据资源库有加州大学欧文分校的机器学习数据资源库[５],中国计算机学会提供的科研数据资源[６]等.２．５㊀校企合作共建实习平台按照校企合作的基本办学思路,本着 优势互补,互惠互利 的原则,在企(事)业单位(如广西遥感信息测绘院㊁广西自然资源厅㊁E S R I公司等)建立校外实习基地或在学校合资建立校内实训基地,通过实训基地建设来建立学校和企业长期的合作关系.第１期㊀㊀㊀㊀㊀㊀段炼,等:测绘地理信息专业背景下的«时空数据挖掘»课程设计 １６１㊀ 作者所在学院在 校企共建 培养基础上,提出了一种基于数据共享的双导师校企共建合作模式,已取得了较好的学生实习培养经验.其主要思路就是由企业根据其产业发展和项目需求,提供具体的工程实践数据,在企业导师和校内导师的共同指导下,由实习生进行数据整理分析并构建时空数据挖掘平台[７].３㊀结㊀语«时空数据挖掘»课程是大数据环境下高校提升测绘地理信息科学专业综合实力中的一门重要课程.传统教学主要是讲解时空数据挖掘的基础知识,学生对于抽象的概念和知识难以理解.针对时空数据挖掘交叉性强且知识结构较为复杂的特点,本文提出了相应的教学改革策略以提高学生对知识内容和技术方法的兴趣.通过分析以往时空数据挖掘课程教学中存在的问题,从多个角度激发㊁维持学生的学习兴趣,促进对课程知识的掌握,锻炼实践能力,培养创新动机.结合云计算㊁虚拟现实等先进教育技术,引入学科前沿知识,优化教学内容㊁改进教学方式和创新实习方式.重点从增强学生的数据挖掘意识㊁加强基础理论学习㊁培养自主学习兴趣爱好等方面进行时空数据挖掘课程教学改革设计,以期为同行开设时空数据挖掘课程进行教学㊁实验和实习设计提供有益参考.参考文献:[１]李德仁．从测绘学到地球空间信息智能服务科学[J]．测绘学报,２０１７,４６(１０):１２０７Ｇ１２１２．[２]刘大有,陈慧灵,齐红,等．时空数据挖掘研究进展[J]．计算机研究与发展,２０１３,５０(２):２２５Ｇ２３９．[３]吉根林,赵斌．面向大数据的时空数据挖掘综述[J]．南京师大学报(自然科学版),２０１４,３７(０１):１Ｇ７．[４]王振武．基于阿里云大数据平台的 数据挖掘 课程实验教学方法探讨[J]．实验室研究与探索,２０１８,３７(０６):１９２Ｇ１９６．[５]U C I I C S．U C Im a c h i n e l e a r n i n g r e p o s i t o r y[E B/O L]．[２０１３Ｇ１０Ｇ２１]．h t t p://a r c h i v e．i c s．u c i．e d u/m l/d a t a s e t s．h t m l．[６]中国计算机学会．科研数据[E B/O L]．[２０１３Ｇ１０Ｇ２１]．h t t p://w w w．c c f．o r g．c n/s i t e s/c c f/c c f d a t a．j s p．[７]姜久雷．计算机专业人才校企合作创新培养模式研究 以时空数据挖掘方向为例[J]．中国新通信,２０１７,１９(０７):４５Ｇ４６．T e a c h i n g D e s i g n o f S p a c eＧt i m eD a t aM i n i n g C o u r s e f o r S u r v e y i n g a n dM a p p i n g G e o g r a p h i c I n f o r m a t i o nM a j o rD U A NL i a n,WE IY i n gＧa n,L I A OC h a oＧm i n g,L UR uＧc h e n g,L O UX i nＧq i a n g(a．S c h o o l o fN a t u r a l R e s o u r c e a n d S u r v e y i n g;b．S c h o o l o fG e o g r a p h i c S c i e n c e a n dP l a n n i n g;c．K e y L a b o r a t o r y o f E n v i r o n m e n t a l E v o l u t i o n a n dR e s o u r c e sU t i l i z a t i o n o f t h e B e i b uG u l f,M i n i s t r y o fE d u c a t i o n,N a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y,N a n n i n g５３０００１,C h i n a)A b s t r a c t:S p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n g i s a f r o n t i e r r e s e a r c ht o p i c i n t h e f i e l do f d a t am i n i n g．I t i s c o mm i t t e d t o d e v e l o p i n g a n d a p p l y i n g e m e r g i n g c o m p u t i n g t e c h n o l o g y t o a n a l y z em a s s i v e a n dh i g hd iＧm e n s i o n a l s p a t i o t e m p o r a l d a t a,r e v e a l v a l u a b l ek n o w l e d g e i nt h es p a t i o t e m p o r a l d a t a,a n d i sw i d e l y u s e d i nt h e f i e l do f c o mm e r c e．T h e r e f o r e,s o m e c o l l e g e s a n du n i v e r s i t i e sh a v e s e tu p s p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n g c o u r s e s f o rG I S a n do t h e rm a j o r s．I n t h i s a r t i c l e,i nv i e wo f t h e p r e s e n t l o c a l c o l l e g e s a n d u n i v e r s i t i e s,t h e s p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n gp r o b l e m s i nt e a c h i n g,c o m b i n e dw i t hc l o u dc o m p u t i n g, v i r t u a l r e a l i t y a n d a d v a n c e de d u c a t i o n t e c h n o l o g i e s,s u b j e c t f r o n t i e r t e c h n o l o g y i s i n t r o d u c e d t oo p t iＧm i z e t e a c h i n g c o n t e n t s,i m p r o v e t e a c h i n g m e t h o d s a n d t h ew a y o f i n n o v a t i o n p r a c t i c e．F o r s p a t i o t e mＧp o r a l d a t am i n i n g c o u r s e t e a c h i n g,e x p e r i m e n t a n d p r a c t i c e o f d e s i g n a r e p r e s e n t e d f o r r e f e r e n c e i n o rＧd e r t od e v e l o pp r o f e s s i o n a l t a l e n t so nn e we n g i n e e r i n g b a c k g r o u n dw i t hs p a c eＧt i m ed a t am o d e l i n g aＧn a l y s i s a b i l i t y．K e y w o r d s:b i g d a t a;s p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n g;G I S;e d u c a t i o n r e f o r m[责任编辑:黄天放]。
基于遥感技术的土地利用动态监测研究
基于遥感技术的土地利用动态监测研究概述：随着人口的增长和经济的发展，土地资源的合理利用和高效管理变得愈发重要。
而基于遥感技术的土地利用动态监测研究，为我们提供了一种高效、准确、经济的手段，以实时监测和评估土地利用的变化情况。
本文旨在探讨遥感技术在土地利用动态监测中的应用，并探讨其对土地管理和规划的影响。
土地利用动态监测的定义和重要性：土地利用动态监测是指通过遥感技术对土地利用类型、土地覆盖和土地利用变化进行实时监测和评估的过程。
它可以提供有关土地资源的相关信息，包括土地利用变化的趋势，土地利用类型的分布和空间模式以及土地利用变化的驱动因素。
这些信息对于土地管理部门、城市规划者和环境保护组织来说，具有重要的参考和决策价值。
遥感技术在土地利用动态监测中的应用：1. 土地利用类型分类与监测：遥感技术可以获取大范围的土地利用信息并将其分类，比如农田、城市、林地等。
通过分析不同土地利用类型的分布情况，可以了解土地资源的利用状况和变化趋势。
2. 土地利用变化检测与监测：通过遥感技术，我们可以获取不同时间点的土地利用数据，并借助图像处理和分析方法，检测和监测土地利用的变化情况。
这有助于我们及时了解土地资源的动态变化，为土地管理和规划提供科学依据。
3. 土地利用变化分析与评估：利用遥感技术提供的连续观测数据，我们可以对土地利用的变化趋势进行分析和评估。
这种评估不仅可以揭示土地利用变化的影响因素和机制，还可以为城市规划和土地资源管理提供科学依据。
4. 土地利用决策支持：通过遥感技术进行土地利用动态监测，我们可以为土地利用决策提供支持。
利用遥感数据，可以评估土地利用变化对生态环境的影响，从而帮助决策者制定合理的土地利用政策和措施。
遥感技术在土地管理和规划中的意义：1. 提高土地资源利用效率：通过遥感技术进行土地利用动态监测，可以发现和解决土地资源利用中存在的问题，提高土地资源的利用效率。
例如，分析不同地区土地利用类型的变化趋势，可以为农业生产和城市规划提供科学依据，从而实现合理利用土地资源的目的。
土地利用动态变化信息提取的方法
土地利用动态变化信息提取的方法1.遥感影像选择与获取：选择合适的遥感影像数据集，如高分辨率的卫星影像或航空影像。
获取并预处理这些影像数据，包括数据格式转换、辐射校正、大气校正等。
2.影像预处理：对遥感影像进行预处理，包括边缘增强、图像平滑、噪声去除等。
这可以提高后续土地利用分类和变化检测的准确性。
3.土地利用分类：通过监督或非监督分类方法，将遥感影像分为不同的土地利用类别。
监督分类方法需要事先准备一些地面训练样本，用来训练分类器。
非监督分类方法则根据图像像元的统计特征进行自动分类。
4.土地利用变化检测：通过对不同时间的遥感影像进行对比，检测出土地利用的变化。
常用的变化检测方法包括基于像素的变化检测和基于对象的变化检测。
基于像素的变化检测是通过比较相邻时间的像素反射率或像素值的差异，来检测土地利用的变化。
基于对象的变化检测则是将影像分割为不同的地物对象，然后比较这些对象在不同时间的特征来检测变化。
5.变化信息提取：根据变化检测结果，提取土地利用动态变化的信息。
可以统计和分析土地利用变化的类型、数量、分布等信息，进一步研究土地利用的驱动力和影响因素。
6. 结果验证与精度评价：对提取的土地利用变化信息进行验证和精度评价。
可以与地面调查数据进行对比，或采用交叉验证的方法进行验证。
评价指标包括总体精确度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等。
7.结果可视化和分析：将土地利用变化信息以图表、统计图等方式进行可视化展示，并进行进一步的空间分析和模型建立，以深入了解土地利用变化的规律和机制。
总之，土地利用动态变化信息的提取是一个复杂的过程，需要结合遥感影像处理技术和土地利用变化检测方法进行。
这一过程可以为土地管理、资源保护、城市规划等提供重要的参考和决策支持。
土地利用时空大数据挖掘框架设计与应用
动程度，变化越剧烈表明土地利用与社会经济发展相
关关系越大［７］。对某种土地类型的变化进行测度，不同
统计区域有不同的测度指数，测度公式如式 １ 所示：
ｔ ｔ－△ｔ
Ｃ＝
ｕｋ
－等挖掘模型，开发了土地利用时空大数据挖掘管理系统，实
现了对数据的管理、分析与展示。
关键词：土地利用变化；大数据；数据挖掘；马尔科夫景观格局
中图分类号：Ｆ３０１．２４；ＴＰ３１１
文献标识码：Ａ
Framework design and application of
spatial-temporal big data mining for land use
ZHANG Ting et al （ Land and Resources Technology Center of Guangdong Province
(Geomatics Center of Guangdong Province), Guangzhou 510075, China ）
Abstract: With the development of urbanization, the contradiction between supply and demand of land is rising. It can provide intuitionistic and scientific data support and decision -making basis for the policy related to land, and then realize the refined management of land resources by using the massive data to explore its law of development and forecast its variation tendency. Land use survey data are important data for recording the temporal and spatial evolution of each plot. Based on the large number of statistical data, this paper discusses the comprehensive dynamics degree of land use, the expansion rate of construction land, the spatial pattern of urban growth, the comprehensive benefit of land use, the land quantity forecast based on Markov chain, the spatial pattern of land use and so on. Researchers have developed a big data mining system for land use, and realized the management, analysis and display of data. Key words: Land use change; Big data; Data mining;
大数据分析与处理的时空特征挖掘
大数据分析与处理的时空特征挖掘在信息时代的背景下，大数据已经成为推动社会发展的重要力量。
然而，如何从这海量的数据中提取有用的信息，对于我们发掘数据背后的隐藏规律具有重要意义。
大数据分析与处理的时空特征挖掘便是其中一种有效的方法。
通过分析和处理大数据中的时空信息，我们可以深入了解事物的演变和变化规律，从而为社会和经济的发展提供有力的支持。
一、大数据分析的意义如今，大数据已经被广泛应用于各个领域，如商业、医疗、交通等。
这些数据的规模庞大，种类繁多，如何进行分析和处理成为一个亟待解决的问题。
大数据分析具有以下几个重要的意义：1.为决策提供科学支持。
通过对大数据的分析与处理，可以帮助决策者更加准确地预测未来趋势，制定科学合理的决策。
2.发现以往无法观测到的现象。
大数据分析可以揭示隐藏在数据背后的规律和逻辑，帮助人们发现以往无法观测到的现象，从而提出新的问题和解决方案。
3.加速科学研究和技术创新。
大数据分析可以为科学研究和技术创新提供更加丰富全面的信息支持，帮助科学家和技术人员更好地理解问题的本质和解决方法。
二、时空特征挖掘的意义时空特征是大数据中的一个重要核心，对其挖掘能够帮助人们更好地理解事物的变化和发展规律。
1.时空特征挖掘可以帮助发现城市的空间布局规律。
通过分析城市中的时空数据，可以揭示出城市活动的时间和地点分布规律，帮助规划者优化城市的布局，提高城市的空间效能。
2.时空特征挖掘可以帮助预测自然灾害。
通过对历史自然灾害的时空数据进行分析与处理，可以发现灾害的时间、地点和频率，从而提前预警和采取应对措施，减少灾害带来的损失。
3.时空特征挖掘可以帮助分析经济趋势。
通过对经济数据中的时空特征进行挖掘，可以揭示出各种经济活动的时空分布规律，为政府和企业提供科学合理的决策支持。
三、时空特征挖掘的方法与技术时空特征挖掘是一个复杂而庞大的系统工程，其中涉及到多种方法和技术。
下面列举一些常用的方法和技术：1.空间插值方法。
基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析
基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析标题：基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析摘要：土地覆盖是研究土地利用的关键要素，对于了解土地资源的变化和评估生态环境的影响具有重要意义。
本论文基于遥感数据，采用时空动态分析方法，对土地覆盖的变化进行研究。
通过对遥感图像的处理和空间分析，分析土地覆盖类型的时空变化规律，以及变化背后的驱动因素。
研究结果表明，土地覆盖在时空上呈现出明显的变化趋势，不同地区的变化特征具有差异性。
而这些变化主要受到自然因素、人为活动和经济发展的影响。
综上所述，本论文基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析具有重要实践和研究价值。
关键词：土地覆盖；时空动态变化；遥感数据；空间分析；驱动因素1. 引言土地覆盖是地表物质的一种表现形式，是研究土地利用及其变化的重要指标。
随着经济的发展和人口的增加，土地资源的利用效率和合理性愈发重要。
通过对土地覆盖的时空动态变化进行分析，可以深入了解土地资源的利用状况，评估生态环境的影响，为土地利用规划和环境保护提供科学依据。
遥感技术具有获取大范围、高时空分辨率的优势，能够快速、全面地获取地表信息。
因此，基于遥感数据进行土地覆盖分析，已成为当前研究的热点领域。
通过遥感数据的处理和分析，可以获得土地覆盖类型的空间分布和时空变化规律，为土地利用规划和土地资源管理提供科学依据。
2. 研究方法2.1 数据获取与处理本研究选取具有代表性的 studyarea 作为研究区域，获取多期的遥感图像数据，并进行预处理。
首先，校正影像，去除大气和拍摄角度的影响。
其次，进行图像融合，获得高空间分辨率的多光谱图像。
最后，进行图像分类，将土地覆盖划分为不同的类别，并生成分类结果图。
2.2 空间分析方法基于遥感数据的土地覆盖时空动态变化分析，主要依赖于空间分析方法。
本研究采用主成分分析（PCA）和变化检测方法，分析土地覆盖的主要变化趋势和变化区域。
PCA 分析可以提取土地覆盖的主要特征，即土地覆盖类别的空间分布规律。
深耕时空大数据计算_引领技术全链条创新——记南京大学地理与海洋科学学院特聘研究员周琛
创新之路64 科学中国人 2023年8月深耕时空大数据计算 引领技术全链条创新——记南京大学地理与海洋科学学院特聘研究员周琛 张 闻 谢更好地理信息是国家和国防建设的支撑性成果，具有定位准、精度高、涉密广等安全特点。
在世界主要国家的政府治理体系中，围绕自然资源领域的时空信息获取已经成为非常重要的科研组成部分，特别是在疫情管控、空间治理和应对气候变化方面发挥了关键作用。
以时空信息技术支撑数字化发展已成为时代的潮流。
在南京大学地理与海洋科学学院特聘研究员周琛看来，大数据不断充斥着我们的生活，但相较于计算机领域发源的大数据，复杂时空场景的大数据分析呈现出高精度、多尺度、广区域的发展态势，对其进行数据处理，必须通过全新的技术方式，来打破复杂时空场景下，时空大数据的实时计算响应效能不足的难题。
在地理信息安全保护需求驱动下，在技术产业化目标驱动下，周琛顺应需求迎难而上，在地理信息技术领域展开了十多年的艰苦探索，引领科学技术全链条创新，推动中国的地理信息技术的建设与落地。
道阻且长，行则将至。
对于周琛来说，这是责任与挑战并存的道路。
命运使然，结缘地理信息系统地理信息系统是20世纪60年代开始发展起来的一门技术学科，在20世纪80年代得到了迅速发展。
进入21世纪，地理信息系统已深入各行各业乃至千家万户，成为人们生产、生活、学习和工作中不可或缺的工具和助手。
2008年，周琛考入南京大学时，对这一专业领域并不熟悉。
彼时，我国在地理信息系统领域的研究仍旧处于起步阶段。
“当时看到这一专业名称，感觉更偏向于技术研究，虽然十分懵懂，但还是毅然决然选择了这一方向。
”周琛说。
如今回想起最初的专业选择，周琛直言这是不幸中的万幸，正是在这样的机缘下，他走入南京大学地理与海洋科学学院，开始了自己在地理信息系统专业的科研启蒙之路。
在国内的高等院校中，南京大学在地图学、地理信息系统与遥感方面均起步较早。
1957年，我国著名地图学家李海晨先生亲自创办了南京大学地图学专业。
中国历史时期土地利用数据集的重建方法述评_朱枫
第31卷第12期2012年12月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.31,No.12Dec.,2012收稿日期：2012-06；修订日期：2012-09.基金项目：国家基础研究发展计划(973计划)项目(2011CB952001，2010CB428502)；新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-09-0227)；中央高校基本科研业务费专项资金项目。
作者简介：朱枫(1988-)，男，硕士研究生，主要研究方向为历史土地利用变化。
E-mail:zhufeng314@ 通讯作者：崔雪锋(1976-)，男，研究员，博士生导师。
E-mail:xuefeng.cui@1563-1573页中国历史时期土地利用数据集的重建方法述评朱枫，崔雪锋，缪丽娟（北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院地表过程与资源生态国家重点实验室，北京100875）摘要：重建长时间序列的历史时期土地利用数据对研究土地利用的时空变化及其产生的气候和生态效应至关重要。
相关学者就定量重建中国历史土地利用信息进行了探索，但重建结果通常是以行政区划为单位的统计性数据，缺乏地理空间属性信息，从而限制了其在气候和生态模型中的应用，因此有必要探讨如何利用有限的历史资料来重建较高分辨率的具有空间属性信息的历史数据。
本文针对诸如HYDE 、SAGE 等具有明确地理空间属性信息的历史土地利用数据集，从方法的角度对中国历史土地利用空间化数据进行了综合评述，以期寻求更加合理有效的方法重建具有空间属性的中国历史土地利用数据，为未来更好地模拟土地利用变化的气候和生态效应提供数据支持。
本文论述了不同资料在历史重建中的关系和作用；强调了人口数据在数量重建和空间分配中的双重作用及其局限性；重点分析了空间分配过程的假设条件和不同方法的历史重建对当代土地利用空间格局的依赖程度。
本文认为，需要加强林地空间化数据的重建以服务历史时期的陆地碳循环研究；在未来的研究中，建议以典型年份控制的方法处理难以量化的社会经济因素对历史土地利用格局的影响；建议进行分区重建，加强区域集成研究。
土地利用动态监测论文
辽宁工程技术大学,测绘与地理科学学院- 1 -基于RS 技术在土地利用动态监测中的应用李玥(辽宁工程技术大学,测绘与地理科学学院,辽宁阜新,123000)摘要:对数字遥感技术在土地利用动态监测中的应用进行了简单的论述 ,介绍了土地利用动态遥感监测的概念、方法、过程以及监测中存在的难点 ,如数据预处理、监测方法的选择等。
强调了今后应加强数字遥感技术在资源和环境管理中的应用研究。
关键词:遥感土地利用动态监测信息增强0.引言人类利用土地的过程是不断变化的。
各国政府一直进行着不同层次的土地资源及其利用状况调查工作。
及时掌握土地利用类型的变化信息,是进行土地利用总体规划、基本农田保护、土地利用用途管制等土地管理工作的必要条件。
迅速发展的数字遥感技术和计算机技术,为土地利用现状及变化信息的获取提供了及时有效的技术手段。
数字遥感技术的动态、宏观、及时以及能够得到同一区域时间段上影像系列等优点,结合计算机迅速处理的特点,是传统土地利用动态调查技术所无法比拟的。
目前,各国都在开展数字遥感影像处理技术在土地利用动态监测中的应用研究,国土资源部在原国家土地管理局地籍司工作基础上,在这方面也展开了系统的应用研究,取得了阶段性进展。
1. 基于遥感的土地利用动态监测在国内外的应用1.1国内应用现状国家土地管理局成立以后,在国务院统一布署下,组织完成了全国县级土地详查,东部地区采用航空遥感为基本方法完成比例尺1:1万土地利用调查制图,西部地区采用卫星遥感和航空遥感相结合的方法完成1:5万、1:10万和1:20万土地利用调查。
这一成果为各级政府制定经济建设规划、计划,为农业、工业、水利、能源、交通等各专业部门制定规划、计划提供了可靠的数据资料、为各项土地管理工作提供准确依据。
1.2国外应用现状目前,各国都在开展数字遥感影像处理技术在土地利用动态监测中的应用研究。
由于遥感对地观测技术具有覆盖面广、宏观性强、快速、多时相、丰富的综合信息等优点,人们对于卫星遥感在土地调查中的应用,从卫星遥感发展初期就寄于厚望,较普遍地应用于土地调查制图与监测中,美国、西欧等发达国家还为泰国、墨西哥、肯尼亚等第三世界国家制作中小比例尺的土地利用图。
江苏省城市土地利用效益时空演变及驱动力研究
Study on Spatio-Temporal Evolution and Driving Forces of Urban Land Use Benefits in Jiangsu
Province
作者： 朱文娟[1];孙华[1]
作者机构： [1]南京农业大学公共管理学院,江苏南京210095
出版物刊名： 中国土地科学
页码： 103-112页
年卷期： 2019年 第4期
主题词： 土地利用;时空分异;热点分析;驱动力;江苏省
摘要：研究目的:探究江苏省13地市2001—2016年土地利用效益的时空演变规律及空间相关性,并在此基础上分析其效益驱动力,为今后土地的高效利用和优化配置提供借鉴与参考。
研究方法:熵权TOPSIS模型,ESDA空间相关性分析,热点分析,Tobit模型。
研究结果:(1)2001—2016年江苏省土地利用综合效益由0.299稳步提升到0.669,经历了“平稳—加速—平稳”的过程,实现了“低级—中级—良好”的梯度跨越;(2)各市土地利用效益“高—高”“低—低”空间集聚显著,地区间差距大,出现了新一轮苏南城市圈效益热点区并逐步扩大,冷点区域已经消失;(3)经济发展水平、资金投入、城镇化、产业结构、科技创新、环保治理是提升区域土地利用效益的关键因素。
研究结论:未来应进一步调整产业结构,加强科技创新,大力倡导发展绿色循环经济,重视生态效益;同时采取苏南、苏北城市定向帮扶措施,缩小地区差距。
利用时空自相关指数的植被变化检测
利用时空自相关指数的植被变化检测黄恺;毛政元【摘要】针对现有遥感变化检测方法中变化信息提取不够精确、对待检测影像数据质量和配准精度要求高等问题,提出一种利用时空自相关指数检测植被变化的方法.该方法先计算待检测区域两个时相影像数据的时空自相关指数,再设定目标函数确定变化检测最佳阈值,并以空间自相关指数为依据滤除噪声、提高检测精度,可以集成现有基于像元和基于对象的变化检测方法的相对优势,同时把握待检测区域的整体和细部特征变化.以长汀县人工植被和自然植被变化检测为案例的实证研究结果表明,所提出的方法在一定程度上克服了现有变化检测方法在精度、适应性与自动化程度3个方面的局限性,能更好地满足遥感影像变化检测的应用需求.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2016(031)003【总页数】8页(P37-44)【关键词】植被变化检测;时空自相关;最佳阈值;空间自相关;长汀县【作者】黄恺;毛政元【作者单位】福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心,福州350002;福州大学福建省空间信息工程研究中心,福州350002【正文语种】中文【中图分类】Q948土地覆盖变化检测(下文也称为地表覆盖变化检测，简称“变化检测”)是判定同一地理区域土地覆盖在两个不同时相的差异的过程[1]。
随着技术的不断进步，人类活动对自然环境的影响越来越强烈、广泛和深远，及时准确地检测地球表面土地覆盖的变化，对于正确认识人地关系、有效利用与管理自然资源、实现经济与社会可持续发展具有不可替代的重要作用。
20世纪70年代，航天遥感技术逐步成熟，基于同一地域多时相影像数据的变化检测研究兴起。
由于计算机性能的局限，早期的变化检测研究主要采用目视解译法，常常与地图更新等工作一起实施[1]，虽然能达到较好的精度，但劳动强度大，时效性差[2]。
随着图像处理技术的不断进步，自动变化检测受到了越来越多的关注[3-4]，历经数十年的发展[5-6]，形成了越来越复杂的方法谱系[7-8]。
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图 2 地块 5 、6 、7 、8 的历史回溯树 Fig. 2 Land parcel change trace of 5th ,6th ,7th ,8th land parcel
例如 ,以图 1 所示的土地利用变更过程为例 ,进行地块 7 的历史回溯 。构造 SQL : Select 前对象标识码 from 变更号表 where 后对象标识码 = 7 ,结果为 4 。然后继续构造 SQL : Select 前对象标识码 from 变更号表 where 后对象标识码 = 4 ,结果为 1 和 2 。以此类推 ,直至追溯到最初的父类 。产生如图 2 所示 的一系列历史回溯树 :
而“Shape”字段中存储的正是这个对象的空间信息 。土地利
用对象间的亲缘继承关系 ,即现状与历史的关系 ,则是通过事
件表来反映 (表 3) 。
表 1 现势数据库中土地利用对象数据表 Tab. 1 Land use objects in current spatial - temporal database
时空关系最复杂的典型应用 。文章以浙江省某县土地利用部分现状数据作为土地时空数据库建库的试验数据 ,通
过对土地利用时空变化过程及其数据特点进行分析 ,设计了适用于土地利用时空数据挖掘的时空数据存储机制和
时空数据库 。基于该数据存储机制的土地利用现状管理信息系统 ,能够较好地表达土地利用时空变化过程 ,从而
第 26 卷增刊 2006 年 12 月
经 济 地 理 ECONOMIC GEOGRAPHY
Vol. 26 Dec.
, ,
Sup . 2006
文章编号 :1000 - 8462 (2006) 增刊 - 0124 - 04
土地动态利用时空数据挖掘的方法及其实现 ①
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3 历史数据挖掘的方法与实现
3. 1 历史数据的信息查询与状态再现 3. 1. 1 实体历史回溯
实体历史回溯是指用户指定一个特定的实体对象 (比如 当前实体) ,由系统按历史变化的父子关系回溯出一个变化谱 系 ,即一棵倒序的回溯树 。对于这种时态信息查询 ,在数据存 储上不仅需要记录每次变更前的数据记录 ,还需要描述对象 间的亲缘继承关系 ,如表 3 所示的事件表正好完整地保存了 对象间这种关系 。因此直接从事件表中查询 ,即可实现实体 的历史回溯 。
对象标识码 其他属性
变更号
产生时间
消亡时间
(
Shape 空间几何对象)
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表 2 历史数据库中土地利用对象的数据表 Tab. 2 Land use objects in past spatial - temporal database
对象标识码 其他属性
时态内聚性强度主要是指现状数据与历史数据结合的关 联程度 ,包括对象动态变化频繁程度 、对现势 、历史数据操作 的频繁程度等 。每一次日常变更都会引起土地利用对象的时 间 、空间或属性的变化 ,对象动态变化频繁 ,宜将现势数据和 历史数据存储在同一数据集 。但是在现实的土地利用日常业 务中 ,对历史数据的直接操作一般在历史数据查询时发生 ,对 于现势数据的操作频度明显大于历史数据 。因此在土地利用 数据库设计时考虑将现势数据与历史数据分离存储 ,以提高 对于现实数据的操作效率 。 1. 2 土地利用变化的时空过程与其动态表达
变更号
产生时间
消亡时间
(
Shape 空间几何对象)
1 2 3 4
变更号
T0
T1
T0
T1
T0
T1
001
T1
T2
表 3 标识事件的变更事件号表组织结构 Tab. 3 Event relate to feature
前对象标识码
后对象标识码 变更时间
001
1
4
T1
001
2
4
T1
001
3
5
T1
001
3
6
T1
土地动态利用过程中由于会涉及到土地空间位置变化 , 对于图形数据的准确性要求较高 。在土地利用空间变化中表 达其属性特征本已十分复杂 ,若再涉及到时态因素 ,将使土地 利用的动态管理面临许多困难 。虽然地块的时空变化是非常
①收稿日期 :2006 - 03 - 10 ;修回日期 :2006 - 08 - 20
如表 1 、表 2 所示的数据组织结构来看 :对象标识码用来 标识对象的唯一性 ,其他属性表示对象的一般属性信息 ,变更 号用来标识引起对象消亡的变更事件 ,产生时间和消亡时间 分别来表示此对象产生和消亡时间 ,注意现状层不同于历史
层的是“消亡时间”的属性值 ,因为现势层对象还是存在的实
体并没有消亡 ,所以现势层的消亡时间是空的 ,只有当现势层 中的数据因某一变更而消亡入历史库时 ,才会产生消亡时间 ,
土地利用动态管理是 GIS 应用系统中时态变化最频繁 、 时空关系最复杂的典型应用 。本文在分析土地利用业务要求 和土地利用时空变化过程的基础上 ,结合 TGIS 对时空数据管 理的特点 ,设计了土地利用时空数据挖掘的方法及其在土地 动态利用时空数据库的实现 。
1 土地利用时空变化过程及其数据特点
对时空数据进ห้องสมุดไป่ตู้全面地时空数据挖掘 。系统运用表明 ,该系统能够有效地对土地利用时空数据进行历史数据的信
息查询 、历史状态再现 、历史数据的统计与动态变化的趋势分析以及历史数据回滚等 。
关键词 :土地利用管理信息系统 ;数据挖掘 ;时空数据存储 ; GIS
中图分类号 :N941
文献标识码 :A
随着国土资源大调查的开展 ,目前全国各地土地利用更 新调查工作在不断推进 。为了提高土地利用管理水平 ,实现 土地资源管理的信息化 ,建立土地利用数据库和土地利用现 状管理信息系统被日益提上日程 。由于经济的快速发展 ,土 地利用更新步伐的加快 ,土地管理部门对于土地利用时空数 据处理提出了更高的要求 ,要求能够对时空数据提供准确 、完 善 、高效的历史回溯 、变化监测和趋势分析等 ,即进行全面地 时空数据挖掘 。作为 GIS 研究的一个新兴领域 ———时态 GIS (TGIS or Temporal Geographic Information System) ,在时态数据的 挖掘方面发挥着重要的作用 。因此将 TGIS 和土地利用时态 数据的挖掘结合起来也越来越显示其重要性和迫切性 。
增刊 朱 炎 ,滕龙妹 ,徐财江等 :土地动态利用时空数据挖掘的方法及其实现
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复杂的 ,但都可以归结到每一个土地利用对象的变化 。无论 是空间实体还是属性实体都存在一定的生命周期 ,即实体对 象存在其创建时间和消亡时间 ,而土地利用的日常变更事件 是引起土地利用对象产生与消亡的触发事件 ,所以复杂的时 空数据变化都可以分解为变更事件的时间序列 。因此将这些 事件和土地利用的对象以及时间结合起来 ,通过管理时间序 列事件来实现对土地利用对象的属性数据和空间图形数据 的统一管理 。
朱 炎1 ,滕龙妹2 ,徐财江3 ,刘仁义2
(1. 台州市国土资源局黄岩分局 ,中国浙江 台州 318020 ;2. 浙江大学 资源与环境信息系统重点实验室 , 中国浙江 杭州 310028 ;3. 宁波市国土资源局 江北分局 ,中国浙江 宁波 315020)
摘 要 :TGIS 是当前地理信息科学领域的研究热点 ,土地利用现状管理信息系统是 TGIS 应用中时态变化最频繁 、
图 1 土地利用变更过程 Fig. 1 Procedure of land utilization change 1. 3 土地利用管理对于时态数据的特殊要求 土地作为一种自然资源 ,由于具有自然属性和社会属性 双重属性 ,再加上具体土地利用业务变化 ,使土地利用变更具 有频繁性 、复杂性 、严格性 、时序性等特点 。 在土地利用管理工作中 ,对于历史数据的充分利用 ,有利 于对土地资源的进行动态变化监测和变更趋势分析 ,从而进 行决策 。这些对于时空数据的挖掘方法可以归纳为以下三种 情况 : ①历史数据信息查询与历史状态再现 ,包括某一要素实 体的历史回溯和特定历史时刻实体再现 ; ②对于某一时刻的 历史数据进行统计及趋势分析 ; ③历史数据的回滚 ,即由于某 种原因需要将现实数据回复到某一历史时刻的状态 。第一和 第二种情况都只是在对现有的现势和历史数据进行历史信 息的查询 ,前者主要反应在地图图面上 ,即土地利用变化过程 中的空间变化 ,而后者主要是反应在土地利用过程中各种属 性数据的分类统计 。第三种情况主要是将现实数据回复到某 一历史时刻或某一变更事件之前的状态 ,即将历史数据回滚 到现实状态 。 上述这些具体的土地利用业务需求 ,对土地利用时空数 据的存储机制和时空数据库设计提出了新的要求 :必须在土 地动态利用的过程中描述完整的时空数据状态 ,既能表达空 间实体间的空间关系 ,也能表达了实体间的时间序列关系 ,同 时记录直接导致状态变化的事件 。
历史再现是指恢复某一时刻的历史状态 。在地理要素数 据组织时 ,时间信息采用了时间区 ,当用户需要再现某一历史 时刻某一地区范围中的所有对象时 ,就可以用时间区到历史 库数据中筛选出符合时间段的记录 。要恢复历史时刻 Ti 的 全貌 ,加载现势数据和历史数据 ,应用 SQL 语句 : 产生时间 < Ti and 消亡时间 > Ti ,即可实现 。实际实现时 ,由于现势 库中对象还是存在的实体并没有消亡 ,所以加载现势数据库 中符合条件 :产生时间 < Ti 的数据 ,和历史库中符合条件 :产 生时间 < Ti and 消亡时间 > Ti 的数据 ,即可实现 。历史时刻 Ti 可以是任意的 ,不一定是土地变更事件发生的时刻 ,即可 以完整的描述每一时刻的状况 。