基于RS的县级土地利用变化分析——以甘肃省张掖市甘州区为例

基于RS的县级土地利用变化分析——以甘肃省张掖市甘州区为例摘要:根据2007年和2014年两期的TM影像资料和其它辅助资料,运用人机交互目视解译方法以及地理信息系统的空间分析和数理统计功能,分析了甘州区的土地利用变化的数量变化、变化速度和区域差异等特征,以及各类型之间的转化情况。结果表明：7年时间里，甘州区耕地、林地、城乡用地分别增加了1171.073、47862.029、19551.240hm2，水域面积大幅度减少，较少了28167.736hm2，草地和未利用地的面积都减少了，但减少的幅度不大，分别减少了15254.941和25161.665hm2；土地利用变化存在明显的区域差异，随着甘州区的发展，林地和城乡用地增加的较为明显。关键词:RS；土地利用；甘州区引言目前，土地利用变化研究是全球环境变化研究的前沿和热点问题，占据重要的地位，特别是近几十年以来，人口激增、科技进步，土地利用变化速率明显加快，土地覆盖变化引起的资源、环境问题日益突出[1]。在典型区域利用遥感图像分析和地理信息系统方法，得到不同时期土地利用类型的时空变化，是认识区域土地利用、土地覆盖变化与资源、环境问题关系的关键，也是协调人地关系保持区域持续发展的关键。土地利用是指人类为了获取一定的经济、环境或政治福利(利益)而对土地进行保护、改造,并凭借土地的某些属性进行生产性或非生产性活动的方式、过程及结果[2]。本文以土地资源遥感调查数据为基础,利用遥感的方法,结合统计分析,揭示张掖市甘州区2007～2014年间土地利用的数量变化和空间变化特征,明确其变化的主要类型和区域差异,为该区域土地理决策、生态环境保护以及进一步深入研究奠定基础,对于区域土地可持续利用具有重要意义。1研究区域概况甘州区地处河西走廊的中北部，北依合黎山与内蒙古自治区的阿拉善右旗接壤，西接临泽县，东邻山丹县，南接肃南县、民乐县。其地理坐标：东经100°06′—100°54′；北纬38°32′—39°24′。甘州区南部为走廊平地，北部为走廊北山的龙首山，是微显陡峻的中高山地，地势由南向北逐渐延缓，东南与西北形成狭长地带，中部为走廊平原，黑河横贯全境。东西长65公里，南北宽98公里，国土总面积4240平方公里。城区海拨高度1474米，最高处安阳乡苗家堡村2230米，最低处乌江镇大湾村1410米。年平均气温7.5℃，最高气温38.6℃，最低零下28.7℃，年降水量129mm，蒸发量1990mm，无霜期253天。本区属温带大陆性气候，日照充足，农副产品资源丰富，盛产小麦、玉米、水稻、豆类、马铃薯等22种农作物，150多种瓜果和80多种名贵中药材，是全国重要的商品粮生产基地和“西菜东运”五大基地之一。辖区共有22个乡（镇），2007年末全区总人口51.24万人，其中农业人口32.40万人，占63.24%，非农业人口18.83万人，占36.76%，居民以汉族为主，次为回、满、裕固等少数民族。2数据来源及研究方法2.1数据来源本研究主要以2007年和2014年张掖市的TM影像为数据源，TM影像选用TM4、3、2波段进行假彩色合成。所有遥感图像经过几何纠正、裁切等处理后，根据影像特征，在参考其他相关资料的基础上，分别建立不同土地利用类型的判读标志，并进行人机交互解译。笔者将甘州区土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、城乡用地和未利用地6大类型。人工解译完成后，利用验证样本进行校对，再统计各类面积的变化，分析2007年到2014年甘州区土地利用类型面积的变化状况。2.2研究方法利用RS技术分析、提取甘州区土地利用变化信息,运用数理统计与定性分析相结合的方法分析该县土地利用变化。3技术路线与操作过程3.1技术路线本文基于RS技术,利用遥感影像提取甘州区的土地利用变化信息,对土地利用变化进行了分析。技术路线见图1。图1技术路线图3.2几何校正影像预处理是为了消除伴随数据获取过程中的误差及变形,使遥感器记录的数据更接近于真实值。将2007年和2014年的遥感影像加载在ENVI中，其中2007年的是经过配准的，2014年的是没有地理坐标的，以经过几何校正的2007年的TM图像为标准参照图像,对2014年的遥感影像进行几何校正,配准的要求满足均方根误差不大于0.5个像元。3.3利用矢量边界裁切利用矢量边界对2007年和2014年的遥感影像进行裁切，具体步骤为：(1)打开裁切图像所在区域的Shapefile矢量文件，投影参数不变，导入Memory，在AvailableVectorsList对话框中，点击File——ExportlayertoROI，选择你要裁切的图像，点击OK；(2)在ExportEVFLayertoROI对话框中，将所有矢量要素转换成ROI，在主菜单中，选择BasicTools——SubsetdataviaROIs，选择要裁剪的图像；(3)、在SpatialSubsetviaROIparameters中设参数选择路径、文件名，单击OK按钮，完成裁切过程。3.4分类3.4.1建立样本分别对两期遥感影像选取训练样本：将裁切好的影像以RGB形式显示，利用ROITool来定义训练样本，也就是把感兴趣区当做训练样本，通过人工目视解译分别建立6种土地利用类型的样本。选择好训练样本后，对样本进行优化和评价。在ROITools窗口下，运用ExportROIston-Dvisualizer方法对所定义样本做以优化。评价时利用ROI可分离性(ComputeROISeparability)工具来计算任意类别间的统计距离，这个距离可以用来确定两个类别间的差异性程度。可分离性的值介于0-2.0，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；若小于1.8，则需要重新选择训练样本。3.4.2监督分类本文选用最大似然比的方法分别对两期影像进行分类（Classification——Supervised——MaximumLikelihood）。3.4.3分类后处理虽然监督分类的结果是得到了相应的地物类，但是由于同谱异物和同物异谱的问题，使得分类的结果不是十分的精确，因此分类后还应进行一些处理，统称为分类后处理。本文主要进行了聚类分析（Clump）和过滤分析(Sieve)，以剔除分类后产生的面积很小的一些小图斑，使得分类结果更加准确。处理后的结果如图2所示：图23.4.4精度评价遥感影像的分类精度评价通常是把分类结果图与准确数据进行比较，然后用正确分类的百分比来表示分类精度。本文以总体正确率和Kappa系数来衡量分类的精度，其中，总体正确率=正确分类样本数/总检验样本数*100%，Kappa系数是一个测定两幅图之间吻合度或精度的指标。这两者的区别在于总体正确率只用到了位于对角线上的像素数量，Kappa系数则考虑了对角线上被正确分类的像素，又考虑了不在对角线上的各种漏分和错分的像素数量。2007年与2014年分类的精度如图3所示，说明分类结果还可以。图34结果分析4.1土地利用变化的幅度区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化[3]。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上,通过分析土地利用类型的总量变化,可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化。利用上述资料,对甘州区两期土地利用图形数据分别进行统计分析,得出表1的结果。可以看出：7年来，本地区耕地面积增加了1171.073hm2；林地面积增加了47862.029hm2；城乡用地面积增加了19551.240hm2；水域和未利用地的面积大幅度的减少，分别减少了28167.736hm2、25161.665hm2；草地面积虽有减少，但减少幅度不大。表12007～2014年土地利用变化(单位：公顷hm2)土地利用类型2007年土地利用类型面积2014年土地利用类型面积7年间土地利用面积变化水域28249.49781.761-28167.736耕地82445.22583616.2981171.073林地4321.91352183.94347862.029草地46352.01931097.077-15254.941城乡用地32608.57552159.81419551.240未利用地172521.5801147359.915-25161.665总计366498.809366498.8094.2土地利用类型转移矩阵从2007年到2014年甘州区的土地利用类型面积的变化情况(表2),得出土地利用类型转移概率矩阵(表3)。根据土地利用类型转移概率矩阵，做出土地利用类型变化图（图4），可以看出:(1)2007年~2014年，水域有36.6%转化为耕地，36.9%转化为林地，20.1%转化为城乡用地，2.4%转化为未利用地，可见这7年间甘州区水域面积的大幅度减少有人为和自然两方面的原因。(2)耕地的增加量主要从草地、水域转化而来,各为10.2%、38%；在耕地的减少量中,有12.6%转化为城乡建设用地，这是因为甘州区的发展，使一部分耕地被转化为建设用地。(3)林地的增加，主要由水域、耕地和草地转化而来，分别占36.9%、17.8%和29.8%。(4)草地面积的减少，主要是转化为耕地、林地、城乡用地和未利用地，其中有10.5%转化为耕地,29.8%转化为林地，6.2%转化为城乡用地,，20.6%转化为未利用地，这主要是因为人为地将草地开垦为耕地和城乡建设用地，以及由于开垦过度，使得草地荒漠化，变成未利用地。(5)城乡、工矿、居民用地的增加主要来自水域、耕地、草地和未利用地,各为5668.745hm2、3923.513hm2、2858.329hm2和26783.855hm2，这在一定程度上反映了从2007年到2014年甘州区的城乡发展状况。(6)水域、耕地、林地、草地、城乡用地中各有2.4%、0.4%、4.4%、20.6%、38.4%转为未利用地,这反映出了甘州区土地退化的情况，未利用地的减少主要是15.5%的面积转化为城乡、工矿、居民用地，虽有减少，但减少的不明显，接下来的几年里，甘州区不仅要合理的治理沙地、荒漠地，还要合理的使用这些未利用的土地。表22007-2014土地利用类型面积变化(hm2)水域耕地林地草地城乡用地未利用地水域56.49010330.51010420.3911102.2345668.745671.129耕地8.46263342.70014652.538217.0393923.513300.973林地0.00014.0653391.321469.870256.490190.166草地0.5724880.86313828.63615248.0802858.3299535.539城乡拥地15.4371992.3454219.9121184.22412668.88312527.773未利用地0.5723055.8145671.14612875.63126783.855124134.334表32007-2014土地利用类型转移矩阵(%)水域耕地林地草地城乡用地未利用地水域0.236.636.93.920.12,4耕地0.076.817.80.34.80.4林地0.00.378.510.95.94.4草地0.010.529.832.96.220.6城乡用地0.06.112.93.638.938.4未利用地0.01.83.37.515.572.0图44结论本文以RS技术为支撑，利用甘州区2007年和2014年的遥感数据，获取了甘州区土地利用类型数据，对甘州区土地利用变化特征进行分析，得出以下结论：（1）从总体特征看，在甘州区土地利用结构中，未利用地所占的比例最大，达40.2%，其次是耕地、林地、城乡居民用地，这三类用地所占比例之和高达51.3%，水域和草地所占比例较小。（2）从土地利用变化的动态特征可以看出，甘州区水域和林地面积变化最大，其次为草地、城乡居民用地，耕地和未利用地面积变化较小；从增减上看，耕地、林地、城乡居民用地面积增加，其余用地类型的面积减少。本研究在阅读参考前人研究方法和理论的基础上，对甘州区土地利用现状进行客观地分析，研究结果对今后土