【正文】 he research object,using five issue(1990,1995,2020,2020 ) of the Landsat TM/ETM remote sensing image data , and based on the data of Changsha in 1990 and 1995, the opening of the image data in 1995 years, 5a as the long of step, through the IDRISI CAMarkov model predicted and turned out of the 2020, 2020, 2020 image data, by calculating Kappa coefficient between the actual image data and the predicted image data, indicated that the simulation degree is good between the actual image data and the predicted image data . With the opening of the 1995 years, 5a as the long of step, predicted in Changsha city in 2020, 2020, 2025, 2030, the four image data, and calculated the class transfer matrix around actual 20202020 and 20202030 predicted, came to the land use change’s characteristics and trends from 2020 to 2030 in Changsha city . The results show: Changsha city kept a high speed increase of construction land from 2020 to 2020, while the cultivated land and forest land area dropped year by year, and converted to construction land on the most part。故繼續(xù)以 1995 年為起始年， 5a為步長，依次預(yù)測長沙市 2020 年、 2020 年、 2025 年、 2030 年這 4 期的影像數(shù)據(jù)，并計(jì)算出了 20202020 年的各地類實(shí)際的面積轉(zhuǎn)移矩陣以及 20202030 的各地類預(yù)測的面積轉(zhuǎn)移矩陣，得出了長沙市 20202030 年土地利用變化的特點(diǎn)和變化趨勢。 指導(dǎo)人： （簽名） 年 月 日 指導(dǎo)人評定成績： 良 i 摘 要 土地利用 /覆蓋變化是全球變化研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容，是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題之一。反映了作者具有一定的 土地 科學(xué)基礎(chǔ)理論和 系統(tǒng)深入的專門知識 ， 達(dá)到了本科學(xué)位論文要求，同意答辯。 作者掌握了國內(nèi)外該研究領(lǐng)域中部分文獻(xiàn)資料，研究方法正確，技術(shù)路線合理，數(shù)據(jù)翔實(shí)可靠，取得了初步的結(jié)論。 （ 2） 20202020 年期間的地類轉(zhuǎn)換相對 19902020 年期間的轉(zhuǎn)換尤為劇烈，體現(xiàn)了該時(shí)期社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得土地利用變化加劇演變的現(xiàn)象。 科 技 大 學(xué) 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì)（ 論 文 ） 題目 19902020 年長沙市土地利用變化與預(yù)測分析 科 技 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）指導(dǎo)人評語 [主要對學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的工作態(tài)度，研究內(nèi)容與方法，工作量，文獻(xiàn)應(yīng)用，創(chuàng)新性，實(shí)用性，科學(xué)性，文本（圖紙）規(guī)范程度，存在的不足等進(jìn)行綜合評價(jià) ] 作者以“ 19902020 年長沙市土地利用變化與預(yù)測 ”為題開展研究，在建設(shè)湖南省長株潭 “中部經(jīng)濟(jì)區(qū)崛起” 的今天，理論與實(shí)踐意義均顯重要。主要結(jié)果包括： （ 1） 19902020 年期間 ，長沙市土地利用類型變化中，耕地，林地的減少量和 建設(shè)用地 的增加量都很大，這與人口增長，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和有關(guān)政府政策都息息相關(guān)。 （ 3） 未來 15 年，長沙市土地利用結(jié)構(gòu)總體穩(wěn)定，以耕地和林地為主，建設(shè)用地面積不斷增加，且大致在 2020 年左右，長沙市的土地利用 /覆被將達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài) 。論文寫作層次分明，分析恰當(dāng)，論述清楚。不足之處是 對于數(shù)據(jù)的前期處理工作做的還不夠。本文以長沙市作為研究對象，利用 1990 年、 1995 年、 2020 年、 2020 年、 2020 年長沙市 5 期的 Landsat TM/ETM 遙感影像數(shù)據(jù)，并以 1990 年與 1995 年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 1995年的影像數(shù)據(jù)為起始年， 5a 為步長，依次通過 CAMarkov 模型預(yù)測了出了 2020 年、 2020年、 2020 年的預(yù)測影像數(shù)據(jù)，通過計(jì)算實(shí)際的影像數(shù)據(jù)和預(yù)測影像數(shù)據(jù)的 Kappa 系數(shù)，表明實(shí)際影像數(shù)據(jù)與預(yù)測影像數(shù)據(jù)之間的模擬度良好。結(jié)果表明：長沙市 2020 年至 2020 年建設(shè)用地保持持續(xù)高速增加，而耕地面積和林地面積則逐年下降，并且絕大部分轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地；從 2020 至 2020 年左右，建設(shè)用地面積將會(huì)保持大致為，增速大約為 2020 年至 2020 年的增速的兩倍 ，此期間的主要變化表現(xiàn)為林地面積的減少； 2020 年左右，長沙市各個(gè)地類的土地利用趨于一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)，不再隨時(shí)間的推進(jìn)發(fā)生較大的轉(zhuǎn)移變化。 From 2020 to 2020 years or so, construction land area will remain a increase growth with ha per year roughly,which is about two times from 2020 to 2020, the major change is forest land area is reduced in this period 。 CAMarkov prediction。隨著人類社會(huì)發(fā)展和人類需求的增加，人們對地球環(huán)境的影響也在不斷的加深。全球研究實(shí)踐表明，土地利用 /覆被變化（ Land Use/Cover Change， LUCC）與人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)緊密相連，同時(shí)也影響著全球的環(huán)境變化。因此，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的今天，如何平衡好快速增長的人類需求與有限的土地資源之間的關(guān)系是人類面臨的重要課題之一 [3]。 CAMarkov(Cellular AutomatonMarkov)模型綜合了 CA 模型模擬復(fù)雜系統(tǒng)空間變化的優(yōu)勢和 Markov 模型長期預(yù)測的優(yōu)勢，通過 CAMarkov 模型對土地利用研究，已被廣泛探討和應(yīng)用，且在分析和模擬土地利用變化方面都取得了良好的效果 [5]。 因此，通過已有土地利用數(shù)據(jù)，深入探索研究出長沙市近年來的土地利用變化的規(guī)律，分析導(dǎo)致其變化的內(nèi)在機(jī)制。 土地利用 /土地覆蓋的含義 土地利用 /土地覆被作為地球表層系統(tǒng)最突出的景觀標(biāo)志，二者既 有 密切聯(lián)系又 有 本質(zhì)區(qū)別 [6]: 土地利用反映 的是 人類利用土地的功能和特性，來滿足自身需求的活動(dòng)方式和過程 ，屬于土地 社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的一種 現(xiàn)象 ；而土地覆蓋 則體現(xiàn)的是 土地的自然屬性 [7]。 土地利用 /土地覆被變化國內(nèi)外研究進(jìn)展 土地利用 /土地覆被變化研究 19 世紀(jì)前期，杜能對德國南部地區(qū)的土地利用模式進(jìn)行了研究，標(biāo)志著國外最早對于 LUCC 研究的開始 [9]。 20 世紀(jì) 90 年代以來， 隨著全球變化研究的深入和發(fā)展，各國科學(xué)家越來越感到人類活動(dòng)對環(huán)境變化的影響，尤其是人類出于生存與發(fā)展對土地的開發(fā)利用以及引起的土地覆蓋變化被認(rèn)為是全球環(huán)境變化的重要組成部分和主要原因。 近二十年，隨著國際上相關(guān) LUCC 研究的大量開展，我國學(xué)者也緊跟國際研究動(dòng)態(tài)，開展了對土地利用變化檢測、驅(qū)動(dòng)力與環(huán)境變遷研究，主要研究領(lǐng)域包括：利用遙感影像對土地利用與土地覆被的監(jiān)測分析、土地利用與土地覆被變化研究數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建、土地利用與土地覆被變化對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)及全球變化的影響、土地利用與土地覆被變化驅(qū)動(dòng)力研究以及土地利用與土地覆被變化建模等方面 [10]。其中一些成果已可以與發(fā)達(dá)國家權(quán)威性研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)的水平相媲美，如中科院地理所與北京大學(xué)等通過模型和氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)推求凈第一性生產(chǎn)率，進(jìn)行糧食與生態(tài)安全的評價(jià)；“中國土地利用變化現(xiàn)代化過程時(shí)空特征的研究”，“基于 GIS 的中國土地利用變化及其影響模型”；“近 10 年來長江下游土地利用變化及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)”等，中國的 LUCC 研究，在劉紀(jì)遠(yuǎn)、史培軍、李秀彬等一批優(yōu)秀的中國科學(xué)家的帶領(lǐng)下，也在世界土地利用變化學(xué)的科學(xué)研究與學(xué)科確立中占據(jù)了一席之地 [7]。我國學(xué)者進(jìn)行了大量的土地利用模擬，如魏永坤等 [11]以 2020 年、 2020湖南科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 3 年和 2020 年 3 期土地利用數(shù)據(jù)，采用馬爾科夫模型對上海市 20202020 年的土地利用情景進(jìn)行了模擬；李亞麗等 [12]基于 CA 的鄭州市土地利用演化研究 對鄭州市 20202020的土地利用變化進(jìn)行了模擬。 研究方法與技術(shù)路線 研究方法 CA 模型簡介： 元胞自動(dòng)機(jī) (Cellular Automata)，簡稱 CA，是“現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父”馮諾伊曼在設(shè)計(jì)可自我復(fù)制的自動(dòng)機(jī)時(shí)，參照了生物 細(xì)胞的自繁殖原理，提出了 元胞自動(dòng)機(jī)的概念和模型 [14]。元胞自動(dòng)機(jī)不同于一般的動(dòng)力學(xué)模型，它不是由嚴(yán)格定義的物理方程或函數(shù)定義的，而是由一系列模型構(gòu)造的規(guī)則構(gòu)成。 元胞自動(dòng)機(jī)算法的基本思想就是將整個(gè)系統(tǒng)分解為多個(gè)元胞，然后再根據(jù)系統(tǒng)中各個(gè)相鄰單元之間存在的相互關(guān)系，每個(gè)單元的狀態(tài)都是整個(gè)系統(tǒng)在一些簡單的規(guī)則作用下不斷進(jìn)化的結(jié)果。 Markov 模型簡介： 馬爾可夫預(yù)測方法是由俄國數(shù)學(xué)家馬爾科夫 ()創(chuàng)造并以自己名字命名的一種預(yù)測方法，它應(yīng)用概率論中的馬爾可夫鏈理論和方法研究分析隨機(jī)事件變化規(guī)律，并借此預(yù)測未來變化趨勢，馬爾可夫鏈模型是利用變量的現(xiàn)在狀態(tài)去預(yù)測該變量未來的狀態(tài)及其動(dòng)向的一種分析手段 [16]。 運(yùn)用馬爾科夫模型進(jìn)行土地利用預(yù)測的關(guān)鍵在于確定它在 t 時(shí)刻的轉(zhuǎn)移概率 Pij， 其表達(dá)式為： ?????????????????????nnnnnnPPPPPPPPPP...........................212222111211 湖南科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 4 其中，條件概率 Pij必 須滿足兩個(gè)條件： ? ?? nijPP 1ij 1；0 若一步轉(zhuǎn)移概率矩陣為 P，則 k步 轉(zhuǎn)移概率 矩陣 P(k)為： PPPPPP kk ?????? ? ?)1()( 利用此概率建立土地利用 的 馬爾科夫 模型預(yù)測模型為： ? ? ? ? )1()0(1 ?? ?? kkk PSPSS 式中： S(k+1)表示 預(yù)測地類在 t=k+1 時(shí)的狀態(tài)向量，即預(yù)測結(jié)果； S(0)為 初始狀態(tài)量，即預(yù)測初期各土地利用類型的面積； S(k)表示 預(yù)測地類在 t=k 時(shí)刻的狀態(tài)向量； Pij為 研究時(shí)段內(nèi)