本文以遙感技術(shù)為主要手段,對(duì)徐州市沛北礦區(qū)進(jìn)行景觀(guān)格局多尺度效應(yīng)研究,分析了景觀(guān)格局演變與煤炭開(kāi)采的協(xié)同關(guān)系,以耕地為主要研究對(duì)象,探討煤炭開(kāi)采力度與耕地破壞的關(guān)系。模擬在不同情境下礦區(qū)的土地空間格局演變狀況。研究成果如下:（1）基于IDL平臺(tái)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林分類(lèi)法,將沛北礦區(qū)分為水田、旱地、林地、園地、交通用地、水域、住宅用地、工礦用地、未利用地。同時(shí),結(jié)合D-InSar地表塌陷信息和2010年實(shí)際塌陷水域分布圖,將水域分為自然水域與塌陷水域。各期遙感影像的總分類(lèi)精度均在91%以上,Kappa精度均在0.90以上。（2）采用尺度-格局-過(guò)程模式分析了礦區(qū)景觀(guān)演變狀況,基于Ripley-L和O-ring函數(shù)分析了景觀(guān)格局多尺度效應(yīng)。根據(jù)景觀(guān)類(lèi)型的特征尺度計(jì)算景觀(guān)格局指數(shù),利用Mann-Kendall法檢測(cè)突變點(diǎn),排除自然波動(dòng),分析煤炭開(kāi)采與景觀(guān)格局變化的協(xié)同關(guān)系。通過(guò)建立SD模型,分析煤礦區(qū)耕地變化與煤炭開(kāi)采的協(xié)同關(guān)系。結(jié)果顯示2006和2010年分別為煤炭開(kāi)采擾動(dòng)影響最大時(shí)期和景觀(guān)格局狀況恢復(fù)時(shí)期,煤炭開(kāi)采系數(shù)最佳范圍為0.8-1.2。（3）利用遙感處理方法反演了礦區(qū)農(nóng)作物NPP值和土壤... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：118 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線(xiàn)
2 研究區(qū)概況與遙感數(shù)據(jù)處理
    2.1 礦區(qū)的定義
    2.2 研究區(qū)概況
    2.3 數(shù)據(jù)源選取
    2.4 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.5 本章小結(jié)
3 礦區(qū)地表塌陷信息提取及遙感解譯
    3.1 基于D-InSAR技術(shù)的礦區(qū)地表沉陷信息提取
    3.2 基于隨機(jī)森林分類(lèi)法的礦區(qū)土地利用分類(lèi)
    3.3 本章小結(jié)
4 礦區(qū)景觀(guān)格局演變與煤炭資源開(kāi)采協(xié)同關(guān)系分析
    4.1 基于Ripley-L和O-ring函數(shù)的景觀(guān)格局尺度效應(yīng)分析
    4.2 沛北礦區(qū)景觀(guān)格局演變分析
    4.3 礦區(qū)煤炭開(kāi)采與景觀(guān)格局變化協(xié)同關(guān)系分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于A(yíng)NN-CLUE-S模型的礦區(qū)土地利用空間格局模擬分析
    5.1 ANN-CLUE-S模型的構(gòu)建
    5.2 ANN-CLUE-S模型驅(qū)動(dòng)因子的選取
    5.3 ANN-CLUE-S模型的驗(yàn)證
    5.4 礦區(qū)土地利用情景模擬
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 主要研究結(jié)論
    6.2 論文不足與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]礦區(qū)地面沉降的InSAR監(jiān)測(cè)及參數(shù)反演[D]. 朱煜峰.中南大學(xué) 2013
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碩士論文
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[3]基于CLUE-S模型的南昌市土地利用變化情景模擬[D]. 劉俊宏.江西師范大學(xué) 2013
[4]基于CLUE-S模型的吐魯番市土地利用動(dòng)態(tài)變化模擬研究[D]. 謝峰.新疆大學(xué) 2007
[5]小流域土地利用變化模擬研究[D]. 沈琪.蘭州大學(xué) 2006
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