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《基于數(shù)據(jù)挖掘的城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地識(shí)別研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)挖掘的城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地識(shí)別研究姓名：劉怡申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：土地資源管理指導(dǎo)教師：譚永忠20120526摘要當(dāng)前我國(guó)城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地的內(nèi)涵界定和類型劃分主要基于行政管理的角度，而非從城鎮(zhèn)土地的實(shí)際利用狀態(tài)出發(fā)，導(dǎo)致大量的隱性閑置和部分閑置土地并沒(méi)有計(jì)入城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地。我國(guó)學(xué)者在城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地的識(shí)別與信息獲取技術(shù)和方法方面，尚缺少深入研究；西方學(xué)者將GIS技術(shù)運(yùn)用于存量建設(shè)用地的研究相對(duì)較多，但尚未有將面向?qū)ο蟮倪b感分析方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論等數(shù)據(jù)挖掘方法與GIS空間分析方
2、法相結(jié)合，用于城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地的研究。鑒于此，本文在界定城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，基于數(shù)據(jù)挖掘方法，借助遙感影像分析技術(shù)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)、實(shí)地踏勘和專業(yè)知識(shí)等手段，利用高分辨率遙感影像、地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)源，對(duì)城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地進(jìn)行識(shí)別研究。本文主要從以下三個(gè)方面展開(kāi)：(1)對(duì)國(guó)內(nèi)外城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地研究、數(shù)據(jù)挖掘在土地科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究、面向?qū)ο蠓椒ㄔ谕恋乜茖W(xué)及相關(guān)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究，進(jìn)行了系統(tǒng)梳理。(2)從城市建設(shè)用地利用的實(shí)際狀態(tài)出發(fā)，以宗地為基本單元，對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地的內(nèi)涵進(jìn)行重新界定，并
3、將城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地分為空地、非空地中的部分利用土地與未充分利用土地三類，分別建立識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。(3)選取浙江省紹興市袍江新區(qū)斗門鎮(zhèn)作為研究區(qū)，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)、地籍?dāng)?shù)據(jù)的特點(diǎn)，參考識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，研究了基于圖像分割的面向?qū)ο蠓椒?，以及決策樹(shù)、支持向量機(jī)、模糊理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘方法，在城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地識(shí)別中的應(yīng)用。研究結(jié)果表明：1)從城市建設(shè)用地利用的實(shí)際狀態(tài)出發(fā)，以宗地為基本單元，冪定城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地的內(nèi)涵并分類，既考慮了城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地的表觀狀態(tài)和地上附著物功能價(jià)值的體現(xiàn)程度，又體現(xiàn)了城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地的價(jià)值內(nèi)涵
4、及其信患的現(xiàn)勢(shì)性。2)在基于面向?qū)ο蟮臏?zhǔn)空地識(shí)別中，充分利用對(duì)象的空間特征、光譜特征、紋理特征，分別運(yùn)用支持向量機(jī)分類模型和基于規(guī)則的模糊分類模型進(jìn)行準(zhǔn)空地識(shí)別，克服了“椒鹽效應(yīng)”，提高了影像的分類精度。其中，支持向量機(jī)分類模型的總體分類精度和Kappa系數(shù)值分別為87．76％和0．86。基于Ⅱ規(guī)則的模糊分類模型的總體分類精度和Kappa系數(shù)值，高于支持向量機(jī)分類模型的總體分類精度和Kappa系數(shù)值，分別為91．49％和0．90。3)在基于空間分析的空地和部分利用土地識(shí)別中，引入宗地空閑率概念，運(yùn)用以疊置分析
5、為主的空間分析方法，對(duì)試驗(yàn)區(qū)的空地和部分利用土地進(jìn)行識(shí)別。從識(shí)別結(jié)果來(lái)看，空地、部分利用土地的數(shù)量和面積基本符合研究區(qū)空地和部分利用土地情況。4)在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未充分利用土地識(shí)別中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)樣本擬合誤差9．7×10與，測(cè)試樣本分類精度和Kappa系數(shù)分別達(dá)到了100％和1。運(yùn)用該模型對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別應(yīng)用時(shí)，識(shí)別結(jié)果與影像或?qū)嵉卣{(diào)研結(jié)果完全一致，準(zhǔn)確率達(dá)到了100％。研究結(jié)果顯示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型克服了綜合評(píng)價(jià)法和特爾菲法中指標(biāo)權(quán)重的確定主觀性較大的缺陷，可以較客觀地識(shí)別城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地中的未充
6、分利用土地和完全開(kāi)發(fā)用地，是一種相對(duì)客觀的方法，識(shí)別結(jié)果符合研究區(qū)未充分利用土地和完全開(kāi)發(fā)用地情況。關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)存量建設(shè)用地；識(shí)別；數(shù)據(jù)挖掘；遙感分析方法；空間分析111AbstractDuetothedefinedconnotationandtypesofurbanstockconstructivelandarebasedonthepublicadministrationperspectiveinChina，butnotfromtheactualuseofstateofurbanland,therefore
7、，leadingtothelargeareaofrecessivevacantandpartiallyvacantland，whichisnotincludedintheurbanstockconstructiveland．Inaddition，fromtheobtainingresearchinformationofurbanstockconstructiveland,ourscholarslackofenoughattentionandde印research．Althoughwesternscholars
8、useGIStechnologyforthestockconstructivelandresearchanalysis，theydonotconnectobject-orientedremotesensinganalysis，GIStechnologywiththedataminingmethods，suchasneuralnetwork,fuzzytheoryandSOon．Forthatreas
