【摘 要】
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从21世纪以来,随着人们认识到地表变化会影响环境变化,全球变化领域也在加强了对土地利用变化的研究。合肥市的国内生产总值从2000年到2020年增长了约30倍,是这段时间中国发展最快的城市。经济的快速发展导致城市的不断扩张,同时也加快了人们对土地的开发利用程度,也会造成土地利用变化的情况发生。然而对于合肥市经济上快速发展的现状,对于其土地利用变化和影响变化的驱动力因素的相关研究较少。因此,本文以合肥
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从21世纪以来,随着人们认识到地表变化会影响环境变化,全球变化领域也在加强了对土地利用变化的研究。合肥市的国内生产总值从2000年到2020年增长了约30倍,是这段时间中国发展最快的城市。经济的快速发展导致城市的不断扩张,同时也加快了人们对土地的开发利用程度,也会造成土地利用变化的情况发生。然而对于合肥市经济上快速发展的现状,对于其土地利用变化和影响变化的驱动力因素的相关研究较少。因此,本文以合肥市为研究区域,基于Google Earth Engine（GEE）云平台存储的海量卫星遥感影像数据和强大的并行计算能力,采用1156景Landsat TM/ETM+/OLI卫星影像,构建2000-2020年之间每隔5年的最小云量合成影像和样本点提取方法选取制作对应年份的样本数据集。使用随机森林机器学习算法得到相应年份的土地利用分类结果图,并采用植被覆盖度指标联合分析土地利用时空变化特征。结合20年社会经济数据使用主成分分析方法研究得到影响土地利用变化的驱动力因素。本文研究的主要内容如下:（1）本文基于GEE平台,通过编程得到5个克服云量和雨雪天气影响年份的最小云量合成影像集。提取研究区内光谱特征、纹理特征和地形特征来构建分类器的多维分类特征集,使用随机森林算法得到5个年份的土地利用分类图。得到分类的平均总体精度达到92%,平均Kappa系数为0.88,说明该分类方法得到的分类精度较高。（2）合肥市近20年土地利用变化程度明显。其中,植被区域面积减少1626.56km~2。建设用地面积以城市中心和县市中心为核心不断向外扩张,其面积增长1110.48 km~2。水体面积和未利用地面积也在不断增加,分别增长了415.14 km~2和126.94 km~2。本文结合植被覆盖度时空变化结果发现,旧城区植被面积和植被覆盖度明显增加,其他地区植被覆盖度不断减少,其中旧城区66.1%的区域植被覆盖度变化值大于0,但这意味着合肥市经历着经济的快速发展和生态环境的改善。（3）本文选取合肥市近20年社会经济发展数据,使用因子分析中的主成分分析方法构建土地利用变化驱动力指标体系和模型公式,得到影响土地利用变化的驱动力因素并对这些因子进行研究分析。研究结果表明:影响土地利用变化的驱动力因素主要为城市产业结构的调整和人口的不断增长。本文利用GEE存储的海量遥感数据和强大计算能力,得到合肥市近20年土地利用时空变化结果为植被面积不断减少,建设用地面积不断增加,水体面积和未利用地面积也在不断增加。采用主成分分析方法得到影响土地利用变化的驱动力因素为产业结构的调整和人口的增长。该方法可以大大提高土地利用时空变化分析的研究效率和研究精度。也可为政府合理配置土地资源,制定相关政策和进行相关研究提供科学的参考依据。
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