基金项目:国家科技攻关项目(2002BA 516A 15 08);安徽农业大学校长基金项目(200419)。

作者简介:刘琳(1972 ),女,硕士、讲师,主要从事测量和遥感的教学和研究工作。E m ai:l li uli nyb @163 com

资源管理

合肥市土地利用及景观格局变化研究

刘 琳

(安徽农业大学理学院,安徽合肥 230036)

摘 要:本文介绍了土地利用及景观格局变化分析的一般方法,并对实验区合肥市进行具体的实践,得到了一些土地利用方面的数据,同时发现,在研究时段内研究区景观形状指数和多样性指数增加,优势度指数和聚集度指数降低。对于研究中出现的一些问题给出了一些具体的看法。关键词:3S ;土地利用;景观指数

中图分类号:F293 2 文献标识码:A 文章编号:1673-24(2008)01-0060-03

STUDY ON LAND UTILIZATION AND LAND S CAPE PATTERN C HANGE IN HEFEI CITY

LIU L i n

(Schoo l of Science ,Anhui A gricult ural Un i ver sit y,H efei 230036,China )

Abstract :Th is pape r ,based on an analysis on l and utilization and landscape pattern change ,stud i es t he tentati v e area i n H efe i c it y and a tta i ns som e land utilizati on data .M ean w hil e ,landscape shape index and di v ers it y i ndex i ncrease w hil e do m i nance i ndex and concentrati on i ndex decrease .T he autho r g i v es v i ews on som e issues o f land utilization and l andscape pattern change i n H efe i city .K ey word s :3S ;l and utili zati on ;landscape pa ttern i ndex

目前国内已有不少利用3S 技术进行土地利用及

景观格局变化分析的实例[1-3],以景观指数为手段来研究土地利用及其变化情况取得了一些成果,也一度成为研究的热点,丰富的研究资料为我们提供了相关的经验,但是在具体实践中我们也发现存在一些问题,需要做进一步深入研究和探讨。本文就是以前人研究为基础,对研究区合肥市进行了深入细致的工作,对一些问题作了深入的思考。土地利用及景观格局变化分析一般方法包括遥感图像处理、生成统计报表、景观分析等,以下就上述内容做详细分析。

1 一般方法

1 1 数据预处理

遥感图像预处理包括几何校正、辐射校正、图像拼接或裁剪等,几何粗校正和辐射校正的目的是减小部分几何和光学畸变,一般已由数据提供方完成。几何精校正是进一步减小图像的变形并将图像纳入地理坐标系,几何精校正必须保证足够的精度。图像拼接或裁剪是针对研究区所做的工作,大区域由多景图像拼接,小区域要进行裁减等。预处理后的遥感图像残

余变形很小,具备必要的点位精度,且拥有了地理坐标信息,这对于不同时相图形的叠加分析是必须的。1 2 图像增强处理

图像增强处理,对于单波段影像来说,包括旨在突出信息的各种反差增强、直方图均衡化以及噪声去除等;对于多波段影像来说包括主成分变换和缨帽变换乃至高低分辨率图像的融合,它们的目的都是尽可能地利用各种信息,减小冗杂信息的影响。不同时相高低分辨率图像的融合对于突出变化信息还具有重要的作用。图像增强处理对于提高图像分类的精度,客观地反映土地利用现状是非常重要的。1 3 图像分类

一般意义上的图像分类包括:监督分类与非监督分类,在具备先验知识的情况下,监督分类的精度要高于非监督分类。图像分类后还需要进行小图斑去除等处理。

1 4 获取统计图表

在图像分类后,对图像进行栅失转换,对于单一时相的图件可进行不同地类面积的统计,计算土地利用动态度;对不同时相的矢量数据进行比较,可以得

第10卷第1期 资源与产业V o l 10N o 1

2008年2月 RESOU RCES &I NDU STR IES

F eb 2008

1 5 景观格局及变化分析

根据景观指数反映的景观结构信息,可把景观指数分为下列4类:面积指数,包括斑块数量、平均斑块面积和最大斑块指数等,主要反映景观斑块的数量和大小等方面的信息;边缘和形状指数,包括景观形状指数、分维数和平均斑块形状指数等,主要反映景观或斑块形状的规则程度;多样性指数,主要反映景观空间分布的复杂性;镶嵌指数,包括景观分离度、聚集度和蔓延指数等,主要用来反映景观的空间分布特征[4]。景观格局特征可以在3个层次上分析:单个斑块、由若干单个斑块组成的斑块类型、包括若干斑块类型的整个景观镶嵌体。因此,景观格局指数亦可相应的分为斑块水平指数、斑块类型水平指数和景观水平指数。斑块水平指数往往被作为计算其他景观指数的基础,而其本身对了解整个景观的结构并没有很大的解释价值,通常采用的是斑块类型水平指数和景观水平指数。在获取了各种类型水平指数和景观水平指数的基础上,对单个时相的景观格局和不同时相的景观格局变化进行分析,说明土地利用的变化情况及变化趋势。

2 应用实践

本文的试验区为合肥市(东经11704!~117 26!,北纬3134!~3158!),合肥地江、淮河之间的华东丘陵地区中部,江淮分水岭南测,巢湖北岸。全市(包含3个县、4个区)总面积7495km2。土地利用采用一级分类方法:耕地、草地、林地、水域、建设用地和未利用土地。

采用的数据源主要有:1996年TM影像(7个波段,除6波段外,其余分辨率为30m);2002年ET M +影像(8个波段,1、2、3、4、5、7波段分辨率为30m,8波段分辨率为15m);合肥地区1∀10000地形图;2003年合肥市1∀3500航空像片;2004年7月SPOT卫星像片。

2 1 图像预处理

本研究以合肥地区1∀10000地形图为基准,在ERDAS8 5软件的支持下,利用二次多项式对遥感图像进行几何校正。校正中要求R M S(几何均方差)小于0 5,即保证图像校正的精度保持在0 5个象元以内。同时,为了保证研究区域几何校正的精度,选取控制点多集中在研究区域范围内,并使控制点分布尽可能均匀,在整体RM S小于0 5的前提下,研究区域的几何畸变得到了有效的控制。

2 2 图像分类

对两个时相的TM多波段影象,首先分别进行主成分变换,对各自时相的前3个主分量进行彩色合成。对比高分辨率的航空像片,分析合成图像上合肥区域内各土地利用类型的灰度、色调、纹理等方面特征,建立判读标志,进行监督分类,对分类图像再进行聚类分析、小图斑去除等操作,最后得到两期土地利用分类图。

在ERDAS平台下,将土地利用分类图转换成矢量数据。统计数据表明,耕地是合肥市最主要的土地类型,从1996年到2002年耕地减少了95 44km2;而建设用地共增加了94 73km2,林地和草地总量基本没有变化,另外研究期间水域面积有少量的增加。合肥市1996年、2002年的土地利用综合指数分别为305 11、307 26[5],土地利用综合指数处于较高的水平。研究时段内土地利用综合指数增大,土地利用程度表现出增长势头。

2 3 土地利用变化信息提取

比较法是用于发现和提取土地利用变化信息的分类后对两期土地利用分类图进行叠加分析处理,因为该方法的误差是两次分类误差的累积,所以随后又应用基于图像融合的光谱特征变异法进行了突出变化信息的处理。即将前一时相的T M多波段图像和后一时相ET M8的图像进行融合,所得到的融合图像上地类变化的地方出现光谱变异。在前面获取的土地利用变化图的基础上,参考发生光谱变异的融合图像,进行相应的补充,获取较高精度的土地利用变化数据[6]。

由两期土地利用分类图进行叠加获得的土地利用转移矩阵可以看出,合肥地区土地利用转移相对单一,主要表现为其他用地类型转移为建设用地,其中耕地转入建设用地的数量占绝对多数,另外有少量耕地转化为水域;除此之外,其他地类相互之间基本没有转移。从土地利用变化图中同样也可以看到,合肥地区土地利用转移主要表现为耕地向建设用地转化。由于城市扩张,城郊耕地转化为城市建设用地;在郊区农村,有零星分散的农村耕地转化为农村建设用地。

2 4 计算两时相土地景观格局指数

利用景观指数计算公式[4],分别计算出两个时相不同斑块类型水平和景观水平指数,本文仅从景观水平上进行讨论,从表1中数据可以看出,在研究时段,合肥市土地景观的形状指数和多样性指数都呈上升的趋势,优势度指数和聚集度都呈下降的趋势。

表1 合肥市1996年至2002年土地利用景观指数

景观指数形状指数多样性指数优势度指数聚集度指数1996年22 10290 74240 867058 7016 2002年23 25400 76330 846157 3986形状指数反映景观中斑块形状规则程度,斑块越规则,景观的形状指数越小。由于土地利用具有社会属性,受人类的改造和开发影响,其边界形状和空间分布总体上表现出更加的复杂性和多变性,所以景观的形状指数增大;多样性和优势度是从两个不同侧面反映区域空间结构的丰富程度和受一种或几种类型支配程度。多样性和优势度指数表现出负相关关系,多

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第1期刘 琳:合肥市土地利用及景观格局变化研究样性指数增加,景观优势度指数势必降低,表中的数据正好与这一规律吻合,在其他几种景观类型相对稳定的情况下,耕地面积减小和建设用地面积增加,导致各景观类型面积差异在减小,即多样性增大,组成景观中的各景观类型所占比例差距在缩小,也说明景观受个别类型支配程度在减小,也就是优势度在减小;分布零散的建设用地占用了大量的耕地,造成了耕地破碎度的增大,斑块之间连接程度降低,景观整体聚集度指数下降。

综上所述,在研究时段内,合肥市的景观向多样、破碎、不规则和低连通性方向发展。人类对于景观的干扰控制起主导作用。

3 结论与讨论

在研究区分别利用ETM+(T M)、CBERS、SPOT 等数据进行图像分类及变化分析,发现不同的数据源会对结果产生大的影响。目前土地利用监测逐渐形成了高、中、低分辨率三个层次的监测体系,MODIS等分辨率低,但是周期短,可以对土地变化进行快速的宏观监测;ET M+(TM)、CBERS等可以进行中等尺度和精度的动态监测;而采用SPOT pan、I K ONOS等可以用来进行较高精度的细节动态监测[7]。对遥感图像类型的选择,需要结合研究的目的、意义以及区域的大小进行,如果目的是获取土地利用现状、研究景观格局变化则可以选用中、低分辨率影像,如果用于土地管理、地籍测量等目的,则需要高分辨率影像。在前后不同时相,采用相同的图像对于减小各种误差的影响、统一尺度非常必要[8]。

在采用相同数据的基础上,经过比较发现,不同的处理方法对结果也会产生较大的影响。比如参与分类的波段、图像分类的方法、变化信息发现和提取的方法等等,采用同样的数据处理方法和模型,有助于减小处理方法本身带来的系统误差的影响。

图像处理时图斑阈值的选取也非常重要。在前面两条的基础上获得的分类图还需要进行小图斑去除等工作,小图斑大小的阈值选取要针对不同的需要,如果要获取土地利用现状图和土地利用变化图,图斑的阈值既要考虑图像分辨率,又要参考相应的图形比例尺,根据最小上图面积决定阈值;景观格局研究往往采用的阈值较大,要求对一些细节信息予以去除,这时可以参考当地的实际情况,对各类型的均值有一定的了解再确定阈值,阈值的大小会直接影响到图斑数、图斑面积等进而影响到景观指数。

由于景观格局的层次不同,景观指数的分类不同,各景观指数的数学模型更是种类繁多,所以在研究中景观指数的选取缺乏统一的客观标准,往往是研究者各自选择自己感兴趣的方法,同样对于景观指数及其变化的分析也是各种各样,甚至会出现相互矛盾的结果;另外,利用景观指数进行景观格局及其变化分析理论上是可行的,但是景观指数的数值受前期图像分类等一系列处理的影响较大,前期小的改动就可能将景观格局的变化指向截然不同的方向,所以对一具体问题,采用什么样的处理模型最为合适,选择什么样的评价指标最为客观,值得进一步研究。

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