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城市边缘带土地利用变化空间过程多时相遥感监测与模拟
  • 项目名称：城市边缘带土地利用变化空间过程多时相遥感监测与模拟
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：40671127
  • 申请代码：D0106
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2007-01-01-2009-12-31
  • 项目负责人：刘慧平
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：北京师范大学
  • 批准年度：2006
中文摘要：

城市边缘带是土地利用/覆盖变化最剧烈的区域，该区域的土地利用空间模式具有多样性、混杂性和易变性的特性。对城市边缘带土地利用变化空间过程监测与模拟研究，其主要研究内容包括以下几个方面多时相、多平台遥感土地利用变化监测方法和精度分析方法研究；城市扩展模式和土地利用变化空间过程研究；城市扩展的空间增长过程模拟研究。 本研究以中国城市扩展最快的城市之一──北京为例，采用了多尺度的遥感数据源，包括Landsat-5，landsat-7和SPOT等系列卫星，时间跨度从1984年到2009年。在遥感信息提取和多时相精度分析方面，采用决策树方法实现多种尺度遥感信息提取，以及单时相高分辨率影像信息提取技术研究和参考数据不完备的历史遥感监测结果的精度分析研究；在分析城市扩展方面，分别对城市范围，城市扩展时空分异规律和典型乡镇社会经济特征与城市扩展关系等问题进行了研究；在城市增长模拟方面，利用CA模型实现城市扩展预测。除了以上的研究成果以外，在遥感数据几何校正，统计数据空间化，经济发展阶段与城市扩展关系等方面都取得了一定的科研成果。

中文主题词： 城市边缘带;多时相;多尺度;监测;增长模拟
结论摘要：

英文主题词urban fringe area; multi-temporal; multi-scale; monitor; growth simulation

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 23
  • 16
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
利用 Bing Maps 地图切片实现网络地图服务
高分辨率遥感图像分类方法在 LUCC 中的研究进展
应用空间聚类进行点数据分布研究
基于组件技术的GIS数据格式转换研究
A comparative Study of Artificial Neural Network for Geometric Rectification of Satellite Imagery
基于神经网络模型的遥感影像几何校正研究
利用角点最近距离统计平均法计算建筑物阴影长度
遥感影像的正射校正方法比较
遥感分类图像条带噪声的去除
高分辨率遥感图像分类方法在LUCC中的研究进展
基于数学形态学的建筑物轮廓信息提取
基于区域城市结构的城市边缘区遥感监测方法
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基于中分辨率成像光谱仪数据的建筑指数研究
基于多时相TM影像的城市边缘区划分及其变化监测
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基于自组织映射法的时间序列土地利用变化的时空可视化
应用自组织映射方法的北京市2005-2013年土地利用时空演变分析
基于改进Kriging插值模型的城市地面沉降变形趋势面模拟
应用图像卷积运算提取城市范围
会议论文
Technique and methods for spatialization of socioeconomic data
A GIS-based approach for comparative analysis of potential fire risk assessment
Extraction and evaluation of urban agriculture region based on RS and GIS: A case study in Beijing
Automatic Farmland Extraction From Multi-temporal Landsat TM Data Based On Artificial Neural Network
Classification of Remotely Sensed Imagery Using Adjacent Features Based Approach
Design and Implementation of Statistic Remote Sensing Platform Based on Design Patterns
Urban Expansion Simulation Based On Constrained Artificial Neural Network Cellular Automata Model
Detection and Prediction of Land Use Change in Beijing Based on Remote Sensing and GIS
Design and construction of spatial decision support system database based on metadata
Experimental Study of Artificial Neural Network for Geometric Rectification of Satellite Imagery
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Comparison research of algorithms about ortho-rectification for remote sensing image
Monitoring Urban expansion in Beijing, China by multi-temporal TM and spot images
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The research on image classification of remote sensing based on an improved neural network
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