基于矢量数据的土地利用类型分维数计算程序设计及其应用
网络出版日期: 2010-03-25
基金资助
国家自然科学基金项目（40601003）；湖北省教育厅青年项目(Q200610002)
Programming on Calculating Fractal Dimension of Land Use Types for 2D Vector Data
Online published: 2010-03-25
当前用来计算分形维数的原始数据通常是栅格图像，但是现有的土地利用数据大多以矢量形式存放，若将其转为栅格形式后计算分维数，则将面临基于栅格图像所得到的分形维数的计算精度与像元尺寸以及图像自身大小有较大关系，并且在对栅格图像进行不规则形状提取时容易造成数据丢失等问题。鉴于此，本文利用Visual C#完成了基于Windows平台的矢量数据分形维数计算程序设计，并利用该程序对20世纪90年代三个时期的秦岭中段和鄂东南地区土地利用类型的分维数进行了求算。结果表明该程序是一种方便、实用而且精确的分维数计算方法。此外，从三期各类土地利用类型的稳定性指数来看，在秦岭中段地区表现为：居民点及工矿用地>未利用土地>水田>旱地>草地>林地>水域，而鄂东南地区则表现为：水田>未利用土地>居民点及工矿用地>旱地>林地>草地>水域，这说明在上述两个地区，林地、水域、草地的稳定性都相对较差，它们的潜在变化趋势也较大。
关键词： 矢量数据；土地利用类型；分形维数；秦岭
汪权方1|王倩1|张起鹏2|梅新1 . 基于矢量数据的土地利用类型分维数计算程序设计及其应用[J]. 地理科学进展, 2010 , 29(3) : 259 -265 . DOI: 10.11820/dlkxjz.2010.03.001
Nowadays the fractal dimension is often calculated on raster data, but most of existing land-use data is stored as vector data in fact. If these vector data are converted to images to calculate fractal dimension, perhaps some pixels with inaccurate grey values will be resulted from the “GRID” structure of raster data. The precision calculated on raster data is closely related to the size of pixel and grid image. In this paper, a computation program for the fractal dimension of 2D vector data based on Windows platform has been designed by using Visual C sharp. Now the program has been successfully applied to land-use data of the middle Qinling Mountains and the southeast of Hubei Province in China. The results show that the program is a convenient, reliable and precise method for the fractal dimension of 2D vector data. The land use and land cover types arranged in the descending order of their average stability indices are as follows. 1) The fractal dimensions of the middle Qinling Mountains are in the order of construction land > unutilized land> paddy field > dry upland > grassland > forestland > water area in 1990, 1995 and 2000. 2) The fractal dimensions of the southeast of Hubei Province in China are in the order of paddy field > unutilized land > construction land > dry upland > forestland > grassland > water area in 1990, 1995 and 2000. In a word, forestland, water area and grassland have poorer stability and higher possibility of changes in the two study areas.
Key words： fractal dimension; land use types; Qinling; vector data
[1] 刘纯平, 陈宁强, 夏德深, 等. 土地利用类型的分数维分析. 遥感学报, 2003, 7(2): 136-141.
[2] 沈中原, 李占斌, 武金慧, 等. 基于GIS 的流域土地利用/土地覆被分形特征. 农业工程学报, 2008 , 24(6): 63-68.
[3] 黄小葳. 分形维数计算程序的设计及其应用. 北京联合大学学报: 自然版, 2004, 18(4): 32-36.
[4] 彭瑞东, 谢和平, 鞠杨, 等. 二维数字图像分形维数的计算方法. 中国矿业大学学报, 2004, 33(1): 19-24.
[5] 张志, 董福安, 伍有利,等. 二维灰度图像的分形维数计算. 计算机应用, 2005, 25(15): 2853-2587.
[6] Wang Q F, Xiao L, Li J Y, et al. Land cover classification in Qinling Mountains in China, using time-series MODIS NDVI data. International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2008, 4(1): 766-769.
[7] 王映明. 湖北植被区划(下). 武汉植物学研究. 1985, 3(2): 165-174.
[8] Falconer K J. Fractal Geometry, Mathematical Foundations and Applications. Wiley, 1990.
[9] Mandelbrot B B. The Fractal Geometry of Nature. New York: W H Freeman, 1982.
[10] 董连科. 分形理论及应用. 沈阳:辽宁科学出版社, 1991.
[11] 赵永平, 王一谋. 图形分形利用在沙漠化定量研究中的应用. 中国沙漠, 1995, 15(2): 175-180.
[12] 徐建华, 艾南山, 金炯, 等. 西北干旱区景观要素镶嵌结构的分形研究: 以黑河流域为例. 干旱区研究, 2001, 18 (1): 36-39.
[13] 杨书申, 邵龙义. MATLAB环境下图像分形维数的计算. 中国矿业大学学报, 2006, 35(4): 478-482.
[14] Asvestas P, Matsopoulos G K, Nikita K S. Estimation of fractal dimension of images using a fixed mass approach. Pattern Recognition Letters, 1999, 20(3): 347-354.
[15] 杨彦从, 彭瑞东, 周宏伟. 三维空间数字图像的分形维数计算方法. 中国矿业大学学报, 2009, 38(2): 251-258.
[16] 赵晓东. GIS平台下分形维数计算的设计开发和应用. 测绘科学, 2008, 33(3): 171-172.
[17] 贾文臣, 贾香云, 李福印, 等. 威海市土地利用分形特征动态变化. 地理科学进展, 2009, 28(2): 193-198.
[18] 李义玲, 乔木, 杨小林, 等. 干旱区典型流域近30年土地利用/土地覆被变化的分形特征分析: 以玛纳斯河流域为例. 干旱区地理, 2008, 31(1): 75-81.
[19] 宋博, 马建华, 秦艳培. 土地利用与土地覆被变化的分形分析: 以郑汴间沙岗地为例. 地域研究与开发, 2004, 23(3):106-108, 122.
[20] 邵怀勇, 仙巍, 马泽忠, 等. 土地利用/土地覆被镶嵌体的分形结构模型分析. 水土保持学报, 2004, 18(5): 155-158.
[21] 张世熔, 龚国淑, 邓良基, 等. 川西丘陵区景观空间格局分析. 生态学报, 2003, 23(2): 380-386.
[22] James W C. C# design patterns: A Tutorial. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2003.
[23] Christian Holm, Bernhard Spuida. Dissecting a C# Application inside Sharp Development. Beijing: Tsinghua University Press, 2003.
[24] Derek Beyer. C# COM+ Programming. Beijing: China Water Power Press, 2002.
[25] Christian Nagel, Bill Evjen, Jay Glynn. Professional C#2005. Beijing: Tsinghua University Press, 2006.
[26] Karli Watson, Christian Nage. Beginning Visual C#2005. Beijing: Tsinghua University Press, 2006.
[27] Benny Johansen, Matthew Reynolds. Developing C# Windows Software. Beijing: Tsinghua University Press, 2003.
[28] Jesse Liberty. Programming C#. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2007.
[29] 徐建华. 现代地理学中的数学方法. 北京: 高等教育出版社, 2004.
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