本文關鍵詞：基于空間信息技術的聚落體系研究

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【摘要】：聚落又稱為居民點，是人類從事各種生產(chǎn)以及生活活動的聚居地的總稱，，是人類發(fā)展到一定歷史階段的產(chǎn)物，同時在地理信息系統(tǒng)的相關空間數(shù)據(jù)庫中，聚落也是變化相對較快且最主要的要素之一，其空間分布與區(qū)域的自然、經(jīng)濟、社會等條件有直接的關系，聚落體系的研究是一個復雜的系統(tǒng)研究，遙感技術的發(fā)展為聚落體系的研究提供了先進的手段。對聚落體系的研究對于正在進行的新農(nóng)村建設有一定的現(xiàn)實意義，同時，掌握聚落的時空分布特征和動態(tài)變化趨勢對于區(qū)域的發(fā)展，合理利用耕地，以及聚落的優(yōu)化布局等都有重要意義。 本文在聚落體系的研究上主要探討了以下內(nèi)容： 1、首先對IKONOS影像上聚落各組分信息的特征進行分析，分別對其光譜特征知識、遙感派生數(shù)據(jù)的特征知識、紋理特征知識、形狀特征知識以及空間配置關系特征知識等多維特征空間的多元特征知識進行了發(fā)現(xiàn)，構建了特征知識庫，并選擇典型特征建立了對聚落的各個組分信息分別進行提取的模型，將提取出的組分信息聚合成聚落單元，探索了從地物的多元特征到地物的多維知識發(fā)現(xiàn)，再到多維知識和多種模型協(xié)同的聚落組分信息和單元信息的提取方法，并利用遂寧市船山區(qū)的IKONOS影像進行了提取方法的驗證，提取結果精度能達到88%以上，表明該提取方法有一定的可行性。 2、利用提取的聚落單元數(shù)據(jù)，結合地形數(shù)據(jù)、河流道路分布數(shù)據(jù)、距鎮(zhèn)駐地的距離等，引入地形位指數(shù)、分布指數(shù)以及景觀格局指數(shù)等方法對聚落的空間分布特征進行了分析，結果表明研究區(qū)內(nèi)的聚落大都分布在地形位指數(shù)偏小即地勢較為平坦海拔較低的地區(qū)，同時在交通方便、離水源較近的區(qū)域內(nèi)分布了超過一半的聚落。 3、從自然因素、社會經(jīng)濟因素、區(qū)位優(yōu)勢和政策因素四個方面選取了9個因子，構建了鄉(xiāng)村聚落綜合發(fā)展實力的評價指標體系，采用層次分析法，結合GIS空間分析功能，對研究區(qū)鄉(xiāng)村聚落的綜合發(fā)展實力進行了評價分等，將其分為高發(fā)展實力級、中發(fā)展實力級和低發(fā)展實力級，其中高發(fā)展實力級的聚落面積占研究區(qū)聚落總面積的60.95%。 4、依據(jù)評價結果，充分考慮研究區(qū)的實際情況和發(fā)展趨勢，在聚落的優(yōu)化布局上提出了一些建議，提出四種優(yōu)化發(fā)展模式，包括異地搬遷合村并點模式、城鎮(zhèn)化發(fā)展模式、內(nèi)部改造模式和中心村建設模式，為聚落的布局調(diào)整提供參考。
【關鍵詞】：聚落 信息提取 GIS 空間特征 綜合實力評價
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：C912.82;P208
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究意義及研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 聚落信息提取研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 聚落空間分布特征以及現(xiàn)狀評價研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究內(nèi)容及技術路線13-14
• 1.3.1 研究內(nèi)容13
• 1.3.2 技術路線13-14
• 1.4 章節(jié)安排14-15
• 2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)15-20
• 2.1 研究區(qū)概況15-16
• 2.1.1 地理位置15
• 2.1.2 地形地貌15
• 2.1.3 氣候特征15-16
• 2.1.4 社會經(jīng)濟16
• 2.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)16-17
• 2.3 數(shù)據(jù)預處理17-20
• 2.3.1 輻射校正17-18
• 2.3.2 幾何校正18
• 2.3.3 影像增強18
• 2.3.4 影像融合18-20
• 3 聚落信息提取研究20-39
• 3.1 研究區(qū)地表特征分析20-21
• 3.2 聚落的遙感特征知識發(fā)現(xiàn)21-28
• 3.2.1 光譜特征知識發(fā)現(xiàn)21-24
• 3.2.2 基于遙感派生數(shù)據(jù)的光譜知識發(fā)現(xiàn)24-25
• 3.2.3 紋理特征知識發(fā)現(xiàn)25-27
• 3.2.4 形狀特征知識發(fā)現(xiàn)27
• 3.2.5 空間關系特征知識發(fā)現(xiàn)27-28
• 3.3 聚落信息的提取與精度評價28-34
• 3.3.1 聚落信息特征知識庫構建28-29
• 3.3.2 基于知識的聚落組分信息提取29-33
• 3.3.3 聚落單元信息的提取33-34
• 3.3.4 聚落單元外形的優(yōu)化34
• 3.4 精度評價34-39
• 3.4.1 精度評價的方法35-36
• 3.4.2 聚落組分信息提取的精度評價36-37
• 3.4.3 聚落單元信息提取結果的精度評價37-39
• 4 聚落空間分布特征分析39-49
• 4.1 鄉(xiāng)村聚落空間分布特征分析的方法40-43
• 4.1.1 地形位指數(shù)40-41
• 4.1.2 分布指數(shù)41-42
• 4.1.3 景觀指數(shù)42-43
• 4.2 聚落空間分布特征43-48
• 4.2.1 基于地形位的聚落分布特征43-45
• 4.2.3 聚落空間分布的坡向特征45-46
• 4.2.4 聚落空間分布的河流特征46-47
• 4.2.5 聚落空間分布的道路特征47-48
• 4.3 鄉(xiāng)村聚落空間分布存在問題48-49
• 5 鄉(xiāng)村聚落綜合實力評價和布局優(yōu)化49-59
• 5.1 評價單元和評價方法49
• 5.1.1 評價單元的劃分49
• 5.1.2 評價方法49
• 5.2 評價因子的選擇和量化49-54
• 5.2.1 評價因子選取的原則49-50
• 5.2.2 評價因子的選取50-51
• 5.2.3 評價因子的權重確定51-53
• 5.2.4 評價因子的分級量化53-54
• 5.3 鄉(xiāng)村聚落綜合發(fā)展實力評價54-56
• 5.4 鄉(xiāng)村聚落布局優(yōu)化56-59
• 6 結論與討論59-61
• 6.1 結論59
• 6.2 討論59-61
• 參考文獻61-65
• 致謝65

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 于世艷;王寶利;;遙感影像遺傳算法增強處理[J];測繪通報;2007年02期

2 劉小生;任海峰;陳棉;;用空間分析方法進行空間關聯(lián)規(guī)則提取[J];測繪通報;2007年05期

3 楊山,查勇;太湖流域城鎮(zhèn)形態(tài)的遙感信息提取模型研究[J];長江流域資源與環(huán)境;2002年01期

4 于淼,李建東;基于RS和GIS的桓仁縣鄉(xiāng)村聚落景觀格局分析[J];測繪與空間地理信息;2005年05期

5 喬程;駱劍承;吳泉源;沈占鋒;王宏;;面向對象的高分辨率影像城市建筑物提取[J];地理與地理信息科學;2008年05期

6 陳潔麗;劉永學;李滿春;申成磊;胡煒;蔡文婷;;一種基于遙感數(shù)據(jù)快速提取居民地信息的新方法[J];地理與地理信息科學;2010年05期

7 喻紅,曾輝,江子瀛;快速城市化地區(qū)景觀組分在地形梯度上的分布特征研究[J];地理科學;2001年01期

8 王成,武紅,徐化成,鄭均寶,周懷軍;太行山區(qū)河谷內(nèi)居民點的特征及其分布格局的研究——以河北省阜平縣為例[J];地理科學;2001年02期

9 徐雪仁，萬慶;洪泛平原農(nóng)村居民地空間分布特征定量研究及應用探討[J];地理研究;1997年03期

10 施鳳飛;胡飛;盧超;;數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)方法研究[J];電腦知識與技術;2010年02期

本文編號：1122124