淮南矿区土地利用遥感监测与驱动力分析

"淮南矿区土地利用变化遥感监测及驱动力分析" 这篇论文“淮南矿区土地利用变化遥感监测及驱动力分析”由范忻和汪云甲两位作者共同完成，研究集中在煤矿区的土地利用和覆盖变化，特别是针对淮南矿区1987年、2000年和2010年的土地利用变化进行深入分析。论文首次发表在《中国科技论文在线》上，展示了作者们在图像处理和地理信息工程领域的研究专长。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 数据来源与处理：使用TM（Thematic Mapper）卫星影像作为数据源，分别选取1987年、2000年和2010年三期影像进行研究。在数据分析前，首先进行了必要的数据预处理，这通常包括图像校正、辐射校正、几何校正和图像增强等步骤，以提高图像质量和分类精度。 2. 分类方法：采用了近似支持向量机（Approximate Support Vector Machine, P-SVM）进行土地利用分类。支持向量机是一种强大的机器学习算法，特别适用于小样本、非线性及高维模式识别问题，而近似支持向量机则是在计算复杂度上的一种优化，能够在保持较高分类准确性的前提下，处理大规模数据集。 3. 土地利用变化分析：通过统计指标，如土地利用结构变化和动态变化率，详细描绘了淮南矿区23年间的土地利用情况。例如，发现水体和建筑用地的面积显著增加，而耕地面积以每年1.09%的速度减少，这反映了矿区的快速发展对土地利用格局的影响。 4. 驱动力分析：进一步探讨了引起这些变化的主要驱动因子，其中包括工矿业发展、人口增长和政治经济的发展。这些因素相互交织，共同作用于土地利用变化，其中工矿业活动通常会带来大规模的土地转换，如建设矿井和配套设施；人口增长则增加了对居住和基础设施的需求；而政治经济的变迁则可能调整土地政策，影响土地利用方向。 5. 关键词：论文的关键主题包括遥感技术在土地利用变化监测中的应用，近似支持向量机的分类方法，以及土地利用变化的驱动因素研究。这些关键词揭示了论文研究的重点和方法论。 该研究对于理解煤矿区土地利用动态、预测未来趋势以及制定科学的土地管理和环境保护政策具有重要的理论与实践意义。同时，它也展示了遥感和GIS技术在资源环境监测领域的强大潜力。