遥感与地理信息系统学报

抽象的

基于 GIS 和遥感的土地利用/土地覆盖变化检测：以 Kility 流域为例

Zelalem Teshager、Kenaw Abeje

土地覆盖和土地利用的变化是由自然和人为因素共同造成的。这项研究是在埃塞俄比亚西北部阿姆哈拉地区的基利提流域进行的。这项研究的目的是检测和分析流域的 LULC 变化。这项研究使用了 ArcGIS10.3 和 ERDAS IMAGINE 15、1986 年和 2002 年的 Landsat 图像；2019 年的 Sentinel 2 图像来分析基利提流域的土地覆盖和土地利用变化。此外，还进行了调查以检测土地利用类别及其变化驱动因素。监督分类的最大似然算法已用于生成土地利用和土地覆盖图。为了提高分类土地利用/土地覆盖图的准确性，使用了混淆矩阵来得出总体准确性，结果高于最低和可接受的阈值水平。采用分类后比较变化检测法来确定土地利用/土地覆盖类别之间的收益和损失。卫星图像结果显示，灌木丛在第一阶段减少，但在第二阶段和整个研究期间增加。草地在第一个时期增加，在整个时期内均增加。在第二个研究时期，农业用地是转换最多的覆盖类型。在 33 年中，林地面积比基准年的原始森林覆盖面积扩大了 8.48% 以上。前两年研究卫星图像结果中未发现的定居点面积在 2019 年土地利用/土地覆盖分类中占 1.46%。