基于Landsat TM/OLI影像的兗州礦區(qū)耕地與水域時空變化及驅(qū)動力分析*

胡 曉，明安遠，李士玉，趙傳華，段建國

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院，山東 泰安 271018；2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 泰安 271018)

兗州地處魯西南平原的東北部，境內(nèi)煤炭資源豐富，為全國八大煤炭生產(chǎn)基地之一，煤炭資源對兗州的經(jīng)濟發(fā)展起到了重要的作用[1-2]。然而在煤礦生產(chǎn)開采過程中也帶來了許多負面影響，煤層采空引起地面沉降和塌陷是本地區(qū)最突出的地質(zhì)災(zāi)害[3]。由于地下潛水位高，地面塌陷導(dǎo)致地下水位容易上升到地表標高以上，形成大面積的常年或季節(jié)性積水區(qū)，造成了水資源空間分布的紊亂[4-5]。此外兗州礦區(qū)的煤糧復(fù)合面積大，地面塌陷對耕地資源的利用和保護也產(chǎn)生了較大威脅。因此，客觀分析兗州耕地和水域資源的時空變化情況，可為我國其它高潛水位煤礦區(qū)城市的耕地和水域資源的利用保護提供借鑒。

Landsat TM/OLI遙感影像因具有較好的時序連續(xù)性、數(shù)據(jù)獲取免費等特點，被廣泛地應(yīng)用于耕地和水域信息的提取。在耕地提取方面，牛魯燕等[6]以Landsat8 OLI為數(shù)據(jù)源對山東省的耕地進行了提取，與詳查數(shù)據(jù)相比，精度達到了91.8%；滿衛(wèi)東等[7]為揭示1990～2013年東北地區(qū)的耕地變化規(guī)律，利用Landsat TM/ETM+/OLI遙感影像，提取東北地區(qū)1990年、2000年和2013年耕地信息，輔以氣候、地形、社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù)，分析耕地時空變化特征及其驅(qū)動因素；趙曉麗等[8]基于Landsat TM/ETM+、CBERS1/2和HJ-1等遙感影像，依靠全數(shù)字人機交互判讀系統(tǒng)對中國1987～2010年的耕地變化進行了全面分析，揭示了中國近30年來耕地變化的時空特征，分析了其變化的主要原因；Zuo等[9]利用多時相Landsat TM/ETM+遙感數(shù)據(jù)分析了20世紀80年代末至2010年6個時期西北干旱和半干旱區(qū)耕地的時空演變特征；歐陽玲等[10]利用 2000年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遙感數(shù)據(jù)和2351個樣點土壤實測數(shù)據(jù)，對吉林省中西部耕地分布的時空變化和特征進行了分析；Wang等[11]利用1999年和2011年Landsat TM/ETM+影像研究了延川縣耕地轉(zhuǎn)化時空格局對“退耕還林工程”的響應(yīng)。在水域提取方面，李晶等[12]在比較改進歸一化差異水體指數(shù)法、單波段閾值法、譜間關(guān)系法、K-T變換等4種水體提取方法的精度及優(yōu)缺點基礎(chǔ)上，采用基于閾值分割改進的歸一化差異水體指數(shù)法，在Landsat TM/OLI影像上提取了兗州煤田1990～2014年的水體信息并分析了其時空變化特征；Lobo等[13]利用Landsat MSS/TM/OLI遙感影像分析了1973～2013年亞馬遜水域受金礦開采活動影響的時空變化情況；Jain等[14]對比單波段密度分割法、歸一化差異水體指數(shù)法、譜間關(guān)系法和非監(jiān)督分類法對TM數(shù)據(jù)水體信息提取的精度。

通過前人研究可以發(fā)現(xiàn)，利用Landsat TM/OLI遙感影像開展耕地和水域時空變化的研究雖然較多，但是鮮有針對礦區(qū)城市耕地和水域時空變化的研究，多數(shù)研究針對耕地或者水域進行單一研究，將二者結(jié)合進行共同研究的還較少。此外，礦區(qū)城市耕地和水域的時空變化特點、二者變化關(guān)系、煤炭開采是否是二者變化的主要驅(qū)動力等問題還有待進一步研究。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

兗州隸屬于山東省濟寧市，地理坐標介于東經(jīng)116°35′21″～116°53′36″，北緯35°23′31″～35°43′17″，總面積535 km2。境內(nèi)氣候?qū)倥瘻貣|亞季風(fēng)區(qū)大陸性氣候，四季分明，降水較為充沛，呈春季干燥多風(fēng)、夏季炎熱多雨、秋季溫和涼爽、冬季干冷等氣候特點。土壤以褐土、潮土、砂姜黑土為主，農(nóng)業(yè)發(fā)展歷史悠久，主要的糧食作物包括小麥、玉米、花生、大豆等。境內(nèi)有泗河、洸府河、白馬河、南泉河水系，含一級支流14條，二級支流4條。煤炭是兗州最具優(yōu)勢的礦產(chǎn)資源，面積約占全區(qū)國土面積的37.06%，兗州是濟寧市也是山東省重要的煤炭生產(chǎn)基地之一。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

影像數(shù)據(jù)：本文所使用的Landsat TM/OLI遙感影像是從美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)下載的經(jīng)LEDAPS(The Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)程序處理的地表反射率數(shù)據(jù)，影像列號122，行號035，空間分辨率為30 m。數(shù)據(jù)選擇時盡量選擇降水量、氣溫、月份相近，云量及陰影較少的影像，本研究均選取了5月份的影像,如表1所示。因上述數(shù)據(jù)已經(jīng)過系統(tǒng)的輻射校正、幾何校正等相關(guān)預(yù)處理，本文對遙感影像所做的預(yù)處理工作包括影像的波段合成、影像裁剪等。

表1 遙感影像基本信息

其它數(shù)據(jù)：土地利用現(xiàn)狀圖來源于兗州國土資源局，比例尺為1: 50 000，時間為2000年、2006年、2013年和2018年；濟寧市采煤塌陷地現(xiàn)狀圖來源于濟寧市采煤塌陷地治理中心；降水量數(shù)據(jù)來源于“中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)”(http://data.cma.cn/)的中國地面降水月值0.5°×0.5°格點數(shù)據(jù)集(V2.0)；煤炭開采量數(shù)據(jù)來源于兗州煤業(yè)股份有限公司(http://www.yanzhoucoal.com.cn)的年度報告以及部分調(diào)查數(shù)據(jù)。

1.3 耕地提取

在耕地提取方面，最常用的方法主要是監(jiān)督分類[15-16]，本文使用ENVI 5.3軟件對4期影像中的耕地進行提取。首先根據(jù)土地利用現(xiàn)狀圖，將兗州的土地類型分成六類：耕地、林地、草地、水域、建筑用地、未利用地[17]；其次定義各土地類型的訓(xùn)練樣本，樣本的可分離性均大于1.9，屬于合格樣本；最后采用最大似然進行分類提取。

為評價耕地提取結(jié)果，在研究區(qū)內(nèi)隨機選取了200個驗證樣本點，其中，耕地樣本點100個，非耕地樣本點100個，利用隨機樣本對兩種方法分別提取的4期影像耕地精度進行評價。

1.4 水域提取

改進的歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)是在歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)模型的基礎(chǔ)上，利用短波紅外波段代替NDWI中的近紅外波段創(chuàng)建的新型水體指數(shù)[18]，計算公式見式(1)和(2)。它增強了水體和建筑物的反差，提高了水域信息的提取精度，不僅適用于城市范圍，也同樣適用于礦區(qū)[19]。

(1)

(2)

1.5 變化檢測

利用ArcGIS 10.6中的統(tǒng)計分析工具分別計算各期影像的耕地和水域面積，通過將4期影像的面積做差值運算等，得到年際間耕地和水域面積時間變化及變化速率；將各期提取影像進行疊置分析，得到年際間耕地和水域的空間變化，并應(yīng)用SPSS等軟件分析其變化特征與煤炭開采、降水量因素的關(guān)系，以揭示兗州耕地和水域變化的驅(qū)動機制。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地提取與時空變化分析

2.1.1 提取結(jié)果

采用監(jiān)督分類提取的兗州耕地信息如圖1所示，提取精度如表2所示。

表2 耕地提取精度

圖1 監(jiān)督分類法提取耕地結(jié)果

2.1.2 耕地時空變化分析

統(tǒng)計4期影像提取的耕地面積及變化率如表3所示。

將提取耕地面積做差值運算并疊加，得到了兗州年際間耕地空間變化，如圖2所示。時間變化方面，兗州的耕地面積從2000年的480.19 km2減少至2018年的412.43 km2，減少了67.76 km2，年均減少3.76 km2，年減少率為0.84%。其中，2006～2013年耕地減少較大，年均減少率1.05%；2003～2018年耕地年均減速相對最大為1.15%。

表3 各觀測年耕地面積及變化率

空間變化方面，從2000～2006年，耕地減少的區(qū)域主要集中在東部主城區(qū)周圍、東南部的興隆莊、大統(tǒng)、楊村、鮑店、田莊等礦區(qū)以及西南部的許廠礦區(qū)，兗州北部和西部區(qū)域耕地面積呈現(xiàn)增加趨勢，如圖2(a)所示；而從2006～2013年，耕地減少的范圍進一步擴大，并延伸到了西部新驛礦區(qū)，增加的耕地主要集中在東南部礦區(qū)，如圖2(b)所示；2013～2018年，伴隨著土地復(fù)墾、塌陷地治理等工作的全面開展，兗州境內(nèi)幾大煤礦區(qū)的耕地面積呈現(xiàn)小幅增加，如圖2(c)所示。

圖2 年際間耕地空間變化

2.2 水域提取與時空變化分析

2.2.1 水域提取結(jié)果

采用MNDWI水體指數(shù)提取的兗州水域如圖3所示，并利用隨機建立的10個水域感興趣區(qū)域(ROI)對提取精度進行評定，由于水體在影像上容易識別，而且數(shù)量較少，經(jīng)過統(tǒng)計總體分類精度都高于90.00%，Kappa系數(shù)均高于0.9，這表明水體的提取較為準確。

圖3 各觀測年兗州地表水域分布

2.2.2 水域時空變化分析

統(tǒng)計4期影像提取的水域面積及變化率如表4所示，并將提取水域面積做差值運算并疊加，得到了兗州年際間水域空間變化，如圖4所示。

表4 各觀測年水域面積及變化率

時間變化方面，兗州的水域面積從2000年的2.77 km2增加至2018年的7.24 km2，增加了6.37 km2，年均增加0.35 km2，年增加率為0.07%。其中，2000～2006年增加了4.47 km2，水域面積增加較大，年均增加率0.75%，年均增速相對最大；2006～2013年增加了0.78 km2，2003～2018年水域面積增加了1.12 km2，年均增加率降低至0.03%。

空間變化方面，從圖4可以看出兗州天然水體較少，2000～2018年間增加的水體主要集中在兗州東南部，為興隆莊、楊村、鮑店、田莊等大中型煤礦區(qū)所在地。2000～2006年兗州東南部水域出現(xiàn)大面積增加，如圖4(a)所示，這說明煤炭長時間、大面積的開采引發(fā)地面塌陷，致使?jié)撍簧?，形成了積水塌陷地，伴隨著開采活動的劇烈，積水區(qū)的面積和深度進一步增大[20-21]。2006～2013年水域面積有所減少，如圖4(b)所示，而水域面積的增加速率從0.17%降低至0.03%。2013～2018年兗州新增積水面積較少，這說明塌陷后主要增加的是原水體的深度。

圖4 年際間水域空間變化

2.3 耕地、水域變化驅(qū)動力分析

本文從煤炭開采和降水量兩個方面分析其對耕地和水域變化的貢獻度。本文中降水量，指影像獲取時間相應(yīng)年的年降水量，分別為529.9 mm，766.2 mm，580.3 mm，686.7 mm；煤炭累計開采量為同一觀測期幾年內(nèi)主要煤礦的煤炭累積開采量，分別為2 746萬t、5 605萬t、7 380萬t、10 590萬t。

兗州年降水量和水域面積之間的相關(guān)系數(shù)為r=0.602，顯著性P>0.4，相關(guān)程度不明顯，這說明降水量不是兗州水域面積增加的主要原因。相比較而言，觀測期兗州煤炭開采量與水域面積的相關(guān)系數(shù)r=0.922，顯著性P<0.07，呈顯著正相關(guān)，如圖5(a)所示，即煤炭開采量的增加，導(dǎo)致塌陷積水區(qū)面積增加，是影響兗州水域面積變化的主要原因。

圖5 累計開采量與面積的相關(guān)性

觀測期兗州煤炭開采量與耕地面積的相關(guān)系數(shù)為r=-0.967，顯著性P<0.03，呈顯著負相關(guān)，如圖5(b)所示，即煤炭開采量的增加，是導(dǎo)致兗州耕地減少的主要因素。究其原因，受采動影響的地表從原有標高向下沉降，地面坡度發(fā)生變化，改變了地表原有的形態(tài)，引起了高低、坡度及水平位置的變化，逐漸形成一個比采空區(qū)大的多的塌陷盆地。特別是在高潛水位地區(qū)，地表下沉后抬高潛水位，使地下水埋深下降，在華東地區(qū)地表一般下沉1 m左右，盆地內(nèi)部就可形成季節(jié)性積水或常年積水，被水淹的土壤逐漸喪失了其耕種功能，而且受積水影響，周邊地區(qū)土壤的沼澤化和鹽漬化現(xiàn)象加劇，致使農(nóng)作物枯死和減產(chǎn)、絕產(chǎn)，耕地面積大量減少。

3 結(jié) 論

本文以東部高潛水位煤礦區(qū)城市—兗州為例，利用Landsat TM/OLI遙感影像提取了兗州2000、2006、2013、2018年的耕地和水域信息，分析了2000～2018年間的耕地和水域時空變化信息。從2000～2018年，兗州耕地總體呈減少趨勢，減少了67.76 km2，主要集中在煤礦區(qū)；而兗州的水域面積則從2000年的2.77 km2增加至2018年的7.24 km2，增加了6.37 km2，主要集中在兗州東南部興隆莊、鮑店、楊村等礦區(qū)。兗州4個觀測期的水域面積和年降水量之間相關(guān)程度不明顯；而煤炭開采量與耕地面積的相關(guān)系數(shù)為-0.967，與水域面積相關(guān)系數(shù)為0.922，結(jié)果表明煤炭開采是研究區(qū)耕地面積減少、水域面積增加的主要驅(qū)動力。

本研究客觀分析了2000年以來兗州礦區(qū)的耕地和水域變化，并證實了煤炭開采是二者變化的主要驅(qū)動力。但是由于2012年的遙感影像無法獲取，導(dǎo)致定性分析的年份間隔不一致，加之受限于遙感影像空間分辨率、缺乏持續(xù)觀測數(shù)據(jù)等因素的制約，本研究仍存在一些不足。以后研究應(yīng)盡量使用高分辨率的遙感影像，采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄩ_展相關(guān)研究。