基于GIS与RS的土地利用变化驱动力分析及预测——以武汉市为例开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

土地利用/土地覆被变化（lucc）及其驱动力研究是全球环境变化和可持续发展研究的核心领域之一。

土地利用变化是人类活动和自然环境相互作用的结果，深刻影响着区域生态系统服务功能和社会经济发展格局。

近年来，随着城市化、工业化进程的加速，中国土地利用变化速度加快，规模不断扩大，由此引发了一系列生态环境问题，如耕地减少、生态系统服务功能退化、自然灾害风险增加等，对区域可持续发展构成严峻挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着3s技术的快速发展，国内外学者在lucc及其驱动力研究方面取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者在土地利用变化驱动力研究方面起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.基于遥感影像数据，利用envi、arcgis等软件对影像进行预处理、土地利用信息提取、解译和精度验证等，获取武汉市1990年以来多期土地利用分类数据，并分析其时空变化特征。

2.从自然、社会经济和政策等方面，构建武汉市土地利用变化驱动力指标体系，并搜集相关数据。

3.运用地理探测器模型，识别影响武汉市土地利用变化的主导驱动力因素及其交互作用，揭示其驱动机制。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与处理：收集武汉市1990年以来多期遥感影像数据、社会经济统计数据、政策法规等，并利用envi、arcgis等软件对数据进行预处理、空间分析等。

2.土地利用变化时空特征分析：利用遥感影像数据，提取武汉市1990年以来多期土地利用分类数据，并分析其时空变化特征，包括土地利用类型面积变化、转移矩阵分析、土地利用变化动态度分析、空间自相关分析等。

3.土地利用变化驱动力指标体系构建：从自然、社会经济和政策等方面，构建武汉市土地利用变化驱动力指标体系，并搜集相关数据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.在土地利用变化驱动力分析方面，将地理探测器模型应用于武汉市土地利用变化驱动力分析，并结合武汉市实际情况，构建了更加科学合理的指标体系，以期更加准确地识别影响武汉市土地利用变化的主导驱动力因素及其交互作用。

2.在土地利用变化预测方面，将ca-markov模型与情景分析相结合，模拟不同情景下武汉市未来土地利用变化趋势，并分析其生态环境影响，以期为武汉市制定更加科学合理的土地利用规划提供参考依据。

3.在研究方法方面，将gis和rs技术与社会经济数据相结合，构建了土地利用变化驱动力分析与预测的综合模型，并利用该模型对武汉市土地利用变化进行了模拟和预测，以期为其他地区开展类似研究提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘耀林,谢高地,刘瑜,等.基于gis和clue-s模型的土地利用多情景模拟与预测——以湖南省桃源县为例[j].水土保持研究,2019,26(02):330-336 343.

[2] 郑新奇,刘纪远,庄大方,等.2000—2010年中国土地利用变化的空间格局[j].地理学报,2015,70(06):871-884.

[3] 史文娇,李秀珍,杨永春.基于geosos-flus模型的土地利用多情景模拟与预测——以陕西省延安市为例[j].水土保持研究,2021,28(02):240-248.