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城市土地利用自动分类方法及系统: 本发明提供一种城市土地利用自动分类方法及系统，方法包括：基于开源众包地理数据制作大范围土地利用训练样本；构建端到端的不确定性感知的上下文深度学习语义分割网络，得到像素级的土地利用分类产品；基于自下而上的多尺度分割算法对待...; 杜世宏朱锦辉熊淑萍张志强张修远雷亦晨

一种城市土地利用变化模拟方法、介质、设备: 本发明公开一种城市土地利用变化模拟方法、介质、设备，涉及土地利用变化模拟技术领域，方法包括：根据矢量地块数据构建图结构，地块为节点，每个节点对应一个矢量元胞单元，地块存在公共点则存在边，并构建邻接矩阵；利用历史土地利用的...; 杨耀坤何占军孟万通

低碳生态视角下河北省城市土地利用效益时空特征及多情景模拟: 2025年; 研究河北省城市土地利用效益时空特征及多情景模拟,对于引导全省城市土地利用发展方向,优化土地利用结构,促进城市高质量发展具有重要意义。本文基于低碳生态视角,通过构建评价指标体系,测算了河北省2012—2021年11个地级市的城市土地利用效益,分析了其时间演变趋势和空间分布特征。在此基础上,采用多情景模拟预测2030年河北省各城市土地利用效益,研究结论如下:①河北省城市土地利用效益呈现显著的空间分异特征,土地利用综合效益高值区域主要集中在石家庄-廊坊-秦皇岛,低值区域主要分布在张家口-承德。②2012—2021年,河北省城市土地利用效益整体呈波动性上升趋势,其中衡水市增长最快,其次为廊坊市。研究期间,石家庄-廊坊始终处于土地利用效益的高值区域,秦皇岛由较高区域变为高值区域。承德市稳居低值区域。③从模拟结果来看,石家庄-廊坊-唐山土地利用效益在不同情景下均处于高值区域,张家口市与承德市均处于低值或较低水平。; 王宇桐; 关键词：城市土地利用效益

基于PLUS模型的城市土地利用及生态系统服务多情景模拟——以三门峡市为例: 2025年; 本文探讨了不同未来发展场景下三门峡市生态服务系统价值(ESV)对于土地利用变化的响应,以及不同ESV之间的差别和其中的衡量。采用单一动态土地利用度、斑块生成土地利用模拟(PLUS)模型、ESV的计算方法对三门峡市正常商业情景(BAU)、生态保护情景(EC)、经济发展情景(ED)进行模拟,并采用敏感性检验来衡量生态服务系统之间的权衡。结果表明,(1)三门峡市的土地利用类型以耕地、林地和草地为主,生态环境优越。在2000-2020年间,林地和建设用地面积增加,草地面积减少。这些变化对生态平衡和可持续发展产生影响。(2)使用PLUS模型对三门峡市的土地利用进行模拟,模型的精度达到了94.44%。使用Kappa系数来评估模型的一致性,结果显示为0.917,证实了模型的可靠性。(3)三门峡市的生态系统服务价值显著变化。林地、草地和水域面积增加是三门峡市生态系统服务价值增长的重要原因。在正常商业情景下,三门峡市的ESV值为136.325 1亿元,生态保护情景下,ESV值为137.896 3亿元,经济发展情景下,ESV值为136.228 3亿元。; 詹绍文李青青; 关键词：土地利用变化生态系统服务价值

基于Landsat影像的城市土地利用时空特征变化研究: 2025年; 本文以多时相Landsat影像作为主要数据源,利用基于特征优选改进的U-Net深度学习算法获取了研究区的土地利用分类图,并根据相关计算指标对研究区土地利用变化速度和程度进行分析,探讨研究区土地利用变化的驱动力因素及其变化特点。结果表明,研究区2000—2021年期间的综合土地利用动态度为0.84%,该指标除了2000—2004年和2009—2015年分别达到1.60%和1.19%外,其余每年的综合土地利用动态度在0.9%左右。受到建成区扩展的影响,研究区建设用地占比不断增加,而裸地和林地的占比有所下降,水体的占比相对稳定,耕地整体保持了一定的增长态势。整体而言,研究区的土地利用程度综合指数呈现增长趋势,反映了土地利用的集约化和多样化。; 吕德国; 关键词：土地利用分类

一种城市土地利用率评估管理平台: 本发明涉及城市管理平台技术领域，公开了一种城市土地利用率评估管理平台，包括地理信息系统模块、数据采集与管理模块、土地利用评估模块、决策支持模块、用户界面与可视化模块、安全与权限管理模块、智能预测与模拟模块、可持续性评估与...; 刘珂亦苑可心余玲儿

基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类方法: 本发明提出基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类方法，设计基于几何变换的跨视角影像匹配法，实现多视角街景图像和遥感影像空间位置匹配；利用具有较强泛化能力的预训练大模型，构建基于高分辨率遥感影像以及街景图...; 李蒙蒙俞哲耀汪小钦

资源型城市土地利用和生态系统服务功能的时空变化与耦合效应分析: 2025年; 基于1990年、2000年、2010年、2020年4期土地利用数据,利用InVEST模型模拟了大庆市4种生态系统服务功能(碳储存、产水量、土壤保持和生境质量)的变化,并对生态系统服务之间的权衡与协同关系进行评估。结果表明:在1990-2020年大庆市草地面积呈减少的趋势,建设用地的面积不断增加;4种生态服务功能均呈先降低再增高的变化趋势,其中土壤保持和产水量变化幅度较大;产水量与其他3种生态系统服务功能之间呈现“权衡”关系,碳储存、生境质量和土壤保持之间存在“协同”关系;林地和水域面积的提升可以提高碳储存和生境质量,各土地利用类型的占比对产水量和土壤保持两种生态系统服务功能影响很小。研究结果对制定合理的土地利用政策,以及提高生态系统服务功能具有一定的积极作用。; 游桂璇王沛然曹嘉铄胡远东; 关键词：土地利用生态系统服务

2017~2022年韩城市土地利用变化分析: 2024年; 为了研究韩城市土地利用结构,为韩城市土地资源合理利用和高质量发展提供技术依据。本文以韩城市为研究对象,利用Esri发布的10米分辨率土地利用分类数据,通过土地利用变化量、土地利用转移矩阵和土地利用动态度等方法,对韩城市2017~2022年土地利用情况进行分析。结果表明:2017~2022年水域、林地、耕地和建设用地面积增加,未利用地和草地面积减少,草地面积变化最大。2017~2022年土地利用单一动态度绝对值最小为耕地,最大为林地。2017~2022年土地利用综合动态度不断增加,表示土地开发利用程度越来越高。; 田渊王立廷; 关键词：土地利用变化土地利用动态度

近30a城市土地利用变化模拟研究进展被引量：2: 2024年; 城市土地利用变化模拟研究是当前土地科学领域的热点,基于文献综合法、归纳总结法和逻辑推理法,梳理国内外城市土地利用变化模拟的理论研究与实践进展方面的文献,论述研究中取得的成果、不足及未来研究趋势,以期为城市土地利用变化研究及城市土地管理制度的制定和科学决策提供参考.结果表明,城市土地利用变化模拟研究已从单一的数量或空间预测,向多情景、多模型的耦合方式发展;城市土地利用变化模拟的理论体系和模拟方式逐步完善,利益相关者在情景设置、情景模拟和结果验证等过程中的参与度逐步提升;城市土地利用变化模拟研究仍存在局限性,即缺乏全球和局地尺度方面的研究,模拟方式相对单一,模拟结果验证方法尚未成熟,存在过度依赖历史验证的问题.城市土地利用变化研究应聚焦增强模拟模型的可扩展性和可靠性,从而进一步预测和解释土地利用变化的格局和过程,推进情景模拟在决策支持系统中的应用.; 李沐春李柏延王昀琛; 关键词：城市土地土地利用变化情景模拟

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