基于改进U-Net模型的鄂尔多斯市土地利用变化与生态质量模式长期关系研究

《Remote Sensing》：Land-Use Change and Land-Cover-Based Ecological Quality Patterns in a Coal Resource-Based City: A Case Study of Ordos, China

　　本研究探讨了鄂尔多斯市——中国北方典型的煤炭资源型城市——土地利用变化与基于土地覆盖的生态质量模式之间的长期关系。为明确捕捉由煤炭开采驱动的土地利用转型，研究将矿区划分为独立的土地覆盖类型。随后采用一种融合了多光谱信息和地表温度的改进型U-Net语义分割模型来生成多时相土地覆盖图。在内部语义分割验证中，该模型的平均交并比（mIoU）达到69.51%，平均精度（mAcc）为81.65%，像元级总体精度（aAcc）为83.16%。对最终土地覆盖图的独立点状精度评估显示，总体精度（OA）为66.00%，Kappa系数为0.6033，表明在复杂矿区中具有良好的分类可靠性。基于分类结果，本研究采用土地利用转换矩阵、生态环境质量指数（EQI）和生态贡献指数三个指标，分析了鄂尔多斯市过去25年间的土地利用动态时空变化及相关的基于土地覆盖的生态质量模式。结果表明：（1）2000—2025年间，研究区土地利用格局发生了显著变化，草地和未利用地始终是主导土地利用类型。矿区面积从105.83 km2增加到2020年的1184.17 km2，表现出阶段性扩张随后调整的特征。建设用地持续扩张，而水域面积减少了47.55%。（2）基于土地覆盖的EQI呈现出下降、恢复和稳定的模式，从2000年的0.529下降到2015年的0.489，随后恢复至2025年的0.522。这一模式与研究期间土地覆盖组成的变化相关，包括矿区扩张和恢复相关的土地转换。研究结果为鄂尔多斯及其他具有类似干旱半干旱环境条件的煤炭资源型城市的生态修复规划与高质量转型提供了科学依据。