基于长时间序列遥感影像的城市景观格局动态度研究

项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41801178
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0105.景观地理和综合自然地理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Urban landscapes are highly dynamic. Accurate information of urban landscape and its change is crucial for developing an ecological understanding of urban landscape. Although mapping and change analysis of urban landscape have been widely carried out based on every 5 or 10 years’ interval, detailed information on when changes occurred and frequency of change on urban landscape are largely missing. Here, we present a new approach which integrates change detection technique of remote sensing and analysis method of landscape dynamics by using time series of Landsat TM/ETM+/OLI imagery. We choose four cities, Beijing and Shenzhen in China, Baltimore and Phoenix in the United States, as study areas and investigate the accurate information on changes, including the time when changes occurred and the frequency of change. We will then comparatively analyze the spatiotemporal pattern and differences of urban landscape dynamics, considering the time when changes occurred and the frequency of change, along the urban-rural gradient, and in the expansive and build-up areas during 1986-2017. We try to explore the general rule of urban landscape dynamics based on the comparisons of cities with different size and growth speed. The results from this study will help us better understand the landscape dynamic characteristic of urban area and provide useful information for urban ecological and environmental effects of urban landscapes.
城市生态环境问题的产生,都直接或间接地与城市景观格局的动态变化密切相关。定量刻画城市景观格局的特征与动态变化,是解决各类生态环境问题的基础与前提。城市景观具有时间上高度动态的特征,如何准确地界定城市景观格局变化的时间,以及在某一给定时间范围内的变化频率,是城市景观格局动态研究中的难点,缺乏相应的分析方法和技术。本研究拟在整合多种遥感影像分析技术和景观动态分析方法的基础上,首先构建一种基于高密度、长时间序列遥感影像的城市景观动态变化分析新方法,准确地识别城市景观格局变化的时间与变化频率;进而以中国与美国的四个典型城市——北京、深圳、巴尔的摩和凤凰城为研究区域,应用构建的新方法,开展城市景观格局动态的精细解析与对比分析,并探索一般性规律。本研究有助于深化城市景观格局与动态的科学认识,并可为城市景观动态变化的生态环境效应研究提供新的思路和方法。

结项摘要

准确刻画城市景观格局的动态,是解决各类生态环境问题的基础与前提。城市景观具有时间上高度动态的特征,但已有的动态变化检测方法分析的时间分辨率较低,难以准确刻画上述特征。因此,围绕“如何准确界定城市景观格局的动态”以及“城市景观格局动态有何时空分异特征”两个关键科学问题,本项目重点开展三方面研究:1、发展基于高密度、长时序遥感影像的城市景观动态变化分析新方法;2、定量解析城市景观动态的演变规律;3、对比典型城市景观动态的一般性规律。取得的主要进展如下:.1、构建了准确、高效、近实时的城市景观格局动态定量化方法,可快速且准确地捕捉地表覆盖变化发生的时间、地点、类型和频率等动态信息,将研究的时间分辨率从原有的以5年/10年为间隔,提高至逐年,为准确刻画城市景观的高度动态特征提供了新的方法。.2、利用构建的新方法,准确识别了城市植被动态变化的“拐点”,精确刻画了植被质量变化的时间和空间分异特征。以深圳为例的对比显示:全市除了约50%的区域植被质量持续变好外,还有约20%,其植被质量在新近的稳态时段显著提升。而这20%在过往的分析往往被忽略。.3、进一步的中美典型城市对比显示:位于沙漠地区的美国凤凰城,景观动态度最高,主要是气候变化引起的植被动态变化;与发展较早的美国巴尔的摩相比,发展较迟的北京和深圳,景观动态度更高。.4、基于成果1构建的新方法,发展了城市三维景观历史重建方法。以深圳为例,揭示了城市高层建筑的集聚从单中心向多中心演变,城市在二维平面快速扩张的同时,在三维空间亦有明显增长,空间紧凑程度显著提升的特征。.本项目的研究成果有助于深化城市景观格局与动态的科学认识,为景观动态对生态环境的影响研究提供新思路和方法。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Time-Series Landsat Data for 3D Reconstruction of Urban History
用于城市历史 3D 重建的时间序列陆地卫星数据
  • DOI:
    10.3390/rs13214339
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Wenjuan Yu;Chuanbao Jing;Weiqi Zhou;Zhong Zheng;Weimin Wang
  • 通讯作者:
    Weimin Wang
Urban expansion in Shenzhen since 1970s: A retrospect of change from a village to a megacity from the space
20世纪70年代以来深圳的城市扩张:从空间回顾从村庄到大城市的变迁
  • DOI:
    10.1016/j.pce.2019.02.006
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wenjuan Yu;Yujia Zhang;Weiqi Zhou;Weimin Wang;Rong Tang
  • 通讯作者:
    Rong Tang
Quantifying highly dynamic urban landscapes: Integrating object-based image analysis with Landsat time series data
量化高度动态的城市景观:将基于对象的图像分析与 Landsat 时间序列数据相集成
  • DOI:
    10.1007/s10980-020-01104-7
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    Landscape Ecology
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Wenjuan Yu;Weiqi Zhou;Chuanbao Jing;Yujia Zhang;Yuguo Qian
  • 通讯作者:
    Yuguo Qian
共 3 条
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其他文献

Debris flow susceptibility assessment by GIS and information value model in a large-scale region, Sichuan Province (China)
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    Natural Hazards
  • 影响因子:
    3.7
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    许文波;虞文娟;金邵才;张国平
  • 通讯作者:
    张国平
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  • 期刊:
    Natural Hazards
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    许文波;虞文娟;张国平
  • 通讯作者:
    张国平
城市与区域生态关联研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周伟奇;王坤;虞文娟;李伟峰;韩立建;钱雨果
  • 通讯作者:
    钱雨果
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