基于決策樹的土地利用覆蓋分類及變化研究*——以濟(jì)寧市任城區(qū)為例

張 宇，陳龍乾，周天建，張 婷，李媛媛，安 韋

(1．中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院，江蘇徐州 221116;2．兗州煤業(yè)股份有限公司南屯煤礦，山東鄒城 273515)

地球表層系統(tǒng)最突出的景觀標(biāo)志就是土地利用和土地覆蓋 (land Use and land Cover)，進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來，土地利用/覆蓋變化的研究計(jì)劃和項(xiàng)目層出不窮，屢見不鮮。IGBP(國際地圈-生物圈計(jì)劃)與IHDP(全球環(huán)境變化的人文領(lǐng)域計(jì)劃)于1993年2月委任了正式的核心計(jì)劃委員會(huì)，并于1995年聯(lián)合提出了“土地利用/覆蓋變化研究計(jì)劃”，進(jìn)行土地利用/覆蓋變化研究［1］。近年來，利用遙感手段進(jìn)行土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測成為一種趨勢，研究者們開展了大量基于3S技術(shù)對(duì)土地利用覆蓋進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測的研究［2］，利用RS和GIS技術(shù)對(duì)城郊區(qū)域的土地利用狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測，可以及時(shí)有效地了解和分析城郊區(qū)的土地利用時(shí)空動(dòng)態(tài)變化信息，這對(duì)于科學(xué)有效地管理土地、合理規(guī)劃城鄉(xiāng)用地布局和結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)土地的可持續(xù)利用等有重要意義［3-6］。

傳統(tǒng)的遙感影像分類方法有基于概率統(tǒng)計(jì)的監(jiān)督分類方法和非監(jiān)督分類方法兩種。由于遙感影像的復(fù)雜性，經(jīng)常存在同物異譜和同譜異物的現(xiàn)象，因此，僅靠光譜反射特性提取地物，容易造成地物的錯(cuò)分和漏分，分類效果不理想，無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需要等問題［7］。為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、高效的影像解譯方法，新的分類方法不斷提出，如紋理分析法、植被指數(shù)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊分類法、決策樹分類法等。決策樹分類法具有以下優(yōu)點(diǎn):有良好的穩(wěn)健性和魯棒性;能自動(dòng)選取特征并融入影像以外的各種知識(shí);能有效地處理大量數(shù)據(jù)和高維數(shù)據(jù);并且該方法操作簡單，運(yùn)行速度快，準(zhǔn)確度高，已在遙感圖像特征提取和圖像分類中得到廣泛應(yīng)用［8-10］。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

濟(jì)寧市任城區(qū)位于山東省西南部，北臨汶上縣、兗州市，西與嘉祥縣、市中區(qū)接壤，南靠微山縣，東部以泗河為界與鄒城市相望。任城區(qū)地理位置優(yōu)越，處于濟(jì) (濟(jì)寧)一兗 (兗州)一鄒 (鄒城)一曲(曲阜)組團(tuán)結(jié)構(gòu)大城市的腹地，歷來為魯西南重要的商品物資集散地和政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心。任城區(qū)交通十分便利，京杭運(yùn)河、濟(jì)梁運(yùn)河縱貫?zāi)媳?，新石鐵路、兗菏鐵路以及日東、日菏高速公路橫貫東西，京福高速公路、京滬鐵路近在咫尺，327、105國道在境內(nèi)十字交匯，西距濟(jì)寧機(jī)場30km，形成較為發(fā)達(dá)的水、陸、空交通網(wǎng)絡(luò)。

任城區(qū)轄5個(gè)街道和6個(gè)鎮(zhèn):許莊街道、柳行街道、洸河街道、金城街道、仙營街道、南張鎮(zhèn)、李營鎮(zhèn)、接莊鎮(zhèn)、長溝鎮(zhèn)、廿里鋪鎮(zhèn)、石橋鎮(zhèn)。轄區(qū)土地總面積524．3km2。

圖1 任城區(qū)地理位置示意

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

研究所采用的數(shù)據(jù)源為2001年7月15日的Landsat ETM影像以及2006年5月2日和2011年6月1日的Landsat TM影像，影像在研究區(qū)域范圍內(nèi)沒有云層覆蓋，圖像質(zhì)量良好，所選時(shí)期研究區(qū)域內(nèi)植被生長茂盛，便于進(jìn)行地物識(shí)別與分類工作。此外還利用了濟(jì)寧市任城區(qū)的行政邊界矢量數(shù)據(jù)。

利用ENVI軟件首先對(duì)原始遙感影像進(jìn)行圖像鑲嵌、幾何校正與配準(zhǔn)，使誤差控制在一個(gè)像元以內(nèi)，其次進(jìn)行影像的掩膜裁剪，得出濟(jì)寧市任城區(qū)3期遙感影像的范圍。根據(jù)ETM及TM影像的各波段特征以及研究需要，對(duì)各影像的5、4、3波段分別賦予紅、綠、藍(lán)色，以獲得近似自然彩色的合成圖像，便于提高圖像的最佳目視解譯效果。

2 土地利用決策樹分類

2.1 分類預(yù)處理

2．1．1 土地利用類型選取

任城區(qū)地處平原地區(qū)，根據(jù)野外遙感調(diào)查并結(jié)合實(shí)際的土地利用現(xiàn)狀，得出其土地利用類型主要分為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域與裸地六大類，其中林地與草地大多為建設(shè)用地內(nèi)部及附近的綠化用地，分布較為零散，故將林地與草地合并為綠化植被一種類型，綜合考慮，將研究區(qū)內(nèi)土地劃分為耕地、綠化植被、建設(shè)用地、水域與裸地5種土地利用類型。

2．1．2 樣本選取及統(tǒng)計(jì)

在3期遙感影像上分別對(duì)這5種土地利用類型選取感興區(qū)樣本，每種類型樣本數(shù)為20。統(tǒng)計(jì)不同地物在同一波段、同一地物在不同波段的表征，得出遙感影像地物樣本光譜響應(yīng)曲線 (均值)，結(jié)果見圖2～圖4。

圖2 任城區(qū)2001年影像地物光譜響應(yīng)曲線

圖3 任城區(qū)2006年影像地物光譜響應(yīng)曲線

由各年的樣本地物光譜響應(yīng)曲線可以看出，除了2001年的裸地光譜響應(yīng)曲線，5種地物的曲線走勢與特征基本一致，因此，在建立土地利用分類規(guī)則時(shí)以相同的分類流程進(jìn)行閾值試驗(yàn)。

圖4 任城區(qū)2011年影像地物光譜響應(yīng)曲線

2.2 建立分類規(guī)則

分類規(guī)則的建立，主要基于不同地物在各波段上有不同的亮度特征值和不同的光譜特征，但是單波段特征值難以準(zhǔn)確區(qū)分各種地物類型，還需要做組合波段以及波段運(yùn)算。因此計(jì)算歸一化植被指數(shù) (NDVI)、歸一化水體指數(shù)(NDWI)、歸一化建筑指數(shù) (NDBI)以及2、3波段信號(hào)特征值 (Band2+Band3)與4、5波段信號(hào)特征值 (Band4+Band5)的差值，各指數(shù)計(jì)算公式為

2．2．1 水體的提取

由于同一研究區(qū)域內(nèi)地物在可見光波段之前，水的吸收少、發(fā)射少而大量投射，但在近紅外及短波段內(nèi)水體幾乎吸收了全部入射能量，所以水體在近紅外及短波紅外的反射能量很少［11-12］。在影像上水體顯示出較其它地物黑暗的色調(diào)，利用水體歸一化指數(shù)NDWI以及第4和第5波段的閾值，可以將水體提取出來。由此，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)得出水體的提取模型:

IF NDWI＞0．15 and Band4+Band5＜120 THEN水域 ELSE其它地物 (2001年)

IF NDWI＞0．05 and Band4+Band5＜131 THEN水域 ELSE其它地物 (2006年)

IF NDWI＞-0．4 and Band4+Band5＜107 THEN水域ELSE其它地物 (2011年)

2．2．2 非植被與植被的提取

非植被與植被的區(qū)分，主要是通過設(shè)定建筑歸一化指數(shù)NDBI的閾值進(jìn)行區(qū)分，另外通過對(duì)各年樣本在各波段的閾值的計(jì)算得出，非植被與植被在第7波段的特征值具有明顯的差異，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)得出非植被與植被的提取模型:

IF NDBI＞-0．05 and Band7＞71 THEN非植被 ELSE植被 (2001年)

IF NDBI＞-0．16 and Band7＞43 THEN非植被 ELSE植被 (2006年)

IF NDBI＞-0．22 and Band7＞42 THEN非植被 ELSE植被 (2011年)

2．2．3 耕地和綠化植被的提取

耕地和綠化植被的區(qū)分主要是基于植被歸一化指數(shù)NDVI的閾值，同時(shí)，各年樣本統(tǒng)計(jì)閾值顯示，耕地在第7波段的特征值具有一定得差異，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)得出耕地和綠化植被的提取模型:

IF NDVI＞-0．045 and Band7＜57 THEN耕地 ELSE綠化植被 (2001年)

IF NDVI＞0．22 and Band7＜37 THEN耕地 ELSE綠化植被 (2006年)

IF NDVI＞0．10 and Band7＜40 THEN耕地 ELSE綠化植被 (2011年)

2．2．4 建設(shè)用地和裸地的提取

建設(shè)用地和裸地的區(qū)分主要是基于建筑歸一化指數(shù)NDBI，同時(shí)，通過各年樣本統(tǒng)計(jì)閾值分析2001年第2、3波段和第4、5波段的特征值具有明顯差異，2006年和2011年第4、5波段特征值具有明顯差異，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)得出建設(shè)用地和裸地的提取模型:

IF NDBI＜0．31 and Band2+Band3-Band4-Band5＜127 THEN建設(shè)用地 ELSE裸地 (2001年)

IF NDBI＜0．40 and Band4+Band5＜145 THEN建設(shè)用地 ELSE裸地 (2006年)

IF NDBI＜0．63 and Band4+Band5＜255 THEN建設(shè)用地 ELSE裸地 (2011年)

2.3 決策樹模型建立

根據(jù)以上的土地利用分類規(guī)則，建立決策樹模型，3期土地利用覆蓋分類決策流程基本一致，以2001年決策樹模型為例，如圖5所示。

2.4 土地利用覆蓋分類結(jié)果

在ENVI中分別運(yùn)行2001年、2006年和2011年3期遙感影像土地利用分類決策樹，得出土地利用分類結(jié)果，在ArcGIS軟件中制圖并輸出，最終得出研究區(qū)在這3個(gè)時(shí)期的土地利用覆蓋分類圖。結(jié)果見圖6～圖8。

圖5 2001年土地利用分類決策樹

圖6 2001年土地利用覆蓋類型

圖7 2006年土地利用覆蓋類型

圖8 2011年土地利用覆蓋類型

2.5 土地利用覆蓋分類精度評(píng)價(jià)

利用決策樹分類法得到的分類結(jié)果圖像與原始影像進(jìn)行疊加，通過目視解譯檢查，分類結(jié)果總體上是準(zhǔn)確的，為了驗(yàn)證分類的精度，通過選取驗(yàn)證樣本，利用ENVI軟件建立混淆矩陣，計(jì)算其生產(chǎn)精度、用戶精度以及Kappa系數(shù)。分類精度評(píng)價(jià)結(jié)果如表1與表2所示。

表1 決策樹分類精度評(píng)價(jià) (一) %

表2 決策樹分類精度評(píng)價(jià) (二)

通過土地利用分類精度評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，對(duì)3期影像的決策樹分類均取得了較高的分類精度，可以利用該分類結(jié)果對(duì)研究區(qū)進(jìn)行宏觀的土地利用覆蓋變化分析。

3 土地利用覆蓋變化分析

3.1 土地利用動(dòng)態(tài)度分析

通過ENVI的分類統(tǒng)計(jì)功能分別對(duì)3期影像分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，任城區(qū)在30m分辨率的土地利用覆蓋類型圖中，共有58．252 1萬個(gè)像素點(diǎn)，對(duì)應(yīng)總面積524．27km2，與任城區(qū)的實(shí)際面積基本相同。5種土地利用類型在不同時(shí)期的土地利用面積及所占比例，如表3所示。

表3 2001～2011年各地類土地利用面積統(tǒng)計(jì)

為了反映2001～2011年研究區(qū)土地利用變化程度，采用單一土地利用類型動(dòng)態(tài)度對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行分析［13］，其表達(dá)式為:

式中，K為研究時(shí)段內(nèi)某一土地利用類型動(dòng)態(tài)度;Ua、Ub分別為研究初期及研究末期某種土地利用類型的數(shù)量;T為研究時(shí)長，當(dāng)T的時(shí)段設(shè)定為年時(shí)，K的值就是某種土地利用類型年變化率［14］。

土地利用動(dòng)態(tài)度分析結(jié)果如表4所示。

表4 2001～2011年各地類土地利用動(dòng)態(tài)度

由表3和表4可以看出，2001～2011年間:(1)耕地面積持續(xù)減少。2001～2006年土地利用年變化率較大，達(dá)到 -3．14%，2006～2011土地利用年變化率降低到 -1．23%。耕地面積總體上共減少70．32km2。 (2)綠化植被面積有較大增加。其中2001～2006年面積變化幅度很小，年變化率僅有-0．04%，2006～2011年土地利用年變化率增加到9．75%，面積總體上共增加24．73km2。(3)建設(shè)用地面積持續(xù)增加。2001～2006年土地利用年變化率為5．96%，變化幅度較大;2006～2011年土地利用年變化率為0．18%，增長速度有所減緩，建設(shè)用地面積總體上增加37．30km2。(4)水域面積有明顯增加。其中2001～2006年增加明顯，年變化率為20．23%;2006～2011年面積有所減少，年變化率為-4．42%，水域面積總體上增加8．73km2。(5)裸地面積有所減少。2001～2011年總面積共減少0．43km2。

3.2 土地利用轉(zhuǎn)移變化分析

利用ENVI軟件的Change Detection Statistics功能，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)計(jì)算，得到2001～2006年以及2006～2011年兩個(gè)階段的土地利用/土地覆蓋類型轉(zhuǎn)移矩陣［15-16］，結(jié)果見表5與表6。

表5 2001～2006年任城區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 km2

表6 2006～2011年任城區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 km2

由表5和表6可以看出，在2001～2006年與2006～2011年兩個(gè)階段，5種土地利用類型面積轉(zhuǎn)移變化狀況主要表現(xiàn)為:(1)耕地面積持續(xù)減少，其減少面積主要轉(zhuǎn)化成為建設(shè)用地與綠化植被，是建設(shè)用地與綠化植被面積增長的主要成因。(2)綠化植被面積有較大增加，其增加面積主要由耕地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)化而來。(3)建設(shè)用地面積持續(xù)增加，其增加面積主要由耕地和綠化植被轉(zhuǎn)化而來。(4)水域面積有明顯增加，其增加面積主要由耕地、建設(shè)用地和綠化植被轉(zhuǎn)化而來。(5)裸地面積大幅減少，主要轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地、耕地和綠化植被。

3.3 土地利用覆蓋變化特征分析

綜合土地利用動(dòng)態(tài)度分析和土地利用轉(zhuǎn)移變化分析，可以看出任城區(qū)在10年間的土地利用覆蓋變化特征主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

3．3．1 城鎮(zhèn)化進(jìn)程非常明顯

城鎮(zhèn)化的主要特征是城鎮(zhèn)建設(shè)用地規(guī)模的擴(kuò)張，從2000～2011年這10年內(nèi)，任城區(qū)的城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積從120．51km2擴(kuò)張到157．80km2，占區(qū)域總面積的比例從22．99%上升到30．10%。

從空間上分析，如圖9所示，2001～2006年，城鎮(zhèn)建設(shè)用地轉(zhuǎn)入面積共88．39km2，其中來自耕地的面積最大，占總轉(zhuǎn)入面積的74．46%。其次是綠化植被，占總轉(zhuǎn)入面積的24．40%，城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張主要集中在南張鎮(zhèn)、李營鎮(zhèn)、柳行街道辦事處和接莊鎮(zhèn)4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，城鎮(zhèn)化的主要表現(xiàn)為圈層外延式的擴(kuò)張形式;2006～2011年，城鎮(zhèn)建設(shè)用地轉(zhuǎn)入面積共59．50km2，其中來自耕地的面積最大，占總轉(zhuǎn)入面積的66．27%，其次是綠化植被，占總轉(zhuǎn)入面積的21．88%，城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張主要集中在長溝鎮(zhèn)、南張鎮(zhèn)、接莊鎮(zhèn)、石橋鎮(zhèn)和許莊街道辦事處5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，城鎮(zhèn)化的主要表現(xiàn)形式為獨(dú)立的新增建設(shè)用地。

在城鎮(zhèn)化的先后順序上，從2000～2006年開始研究區(qū)北部的擴(kuò)張規(guī)模遠(yuǎn)大于南部地區(qū)的發(fā)展，2006年以后研究區(qū)南部的城鎮(zhèn)化速度開始加快，新增的城鎮(zhèn)建設(shè)用地主要集中于南部地區(qū)。

3．3．2 耕地面積有較大幅度的減少

如圖10所示，在2000～2011年，任城區(qū)耕地面積從336．77km2減少到266．45km2，占區(qū)域總面積比例從64．24%下降到50．82%。2000～2006年，耕地轉(zhuǎn)出面積共108．57km2，其中轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地面積最多，占總轉(zhuǎn)出面積的60．62%，其次為綠化植被，占轉(zhuǎn)出總面積的28．64%;2006～2011年，耕地轉(zhuǎn)出面積共76．87km2，其中轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地面積最多，占總轉(zhuǎn)出面積的51．30%，其次為綠化植被，占總轉(zhuǎn)出面積的43．59%;由此可以看出，城鎮(zhèn)化帶來的城鎮(zhèn)面積擴(kuò)張是導(dǎo)致耕地減少最主要的原因。

圖9 2001～2011年任城區(qū)城鎮(zhèn)擴(kuò)張示意

圖10 2001～2011年任城區(qū)耕地變化示意

3．3．3 綠化植被面積有明顯增加

在2000～2011年，任城區(qū)綠化植被面積從51．06km2增加到75．79km2，占區(qū)域總面積比例從9．74%上升到14．46%。10年間增加的綠化植被有58．90%來自耕地，有37．60%來自建設(shè)用地，有3．21%來自水域。

3．3．4 水域面積增加

在2000～2011年，任城區(qū)水域面積從15．39km2增加到24．12km2，占區(qū)域總面積比例從2．93%上升到4．60%。10年間增加的水域有58．58%來自耕地，有26．46%來自綠化植被，有14．49%來自建設(shè)用地。

3．3．5 裸地得到充分利用

在2000～2011年，任城區(qū)裸地面積從0．54km2減少到0．11km2，占區(qū)域總面積比例從0．10%下降到0．02%。減少的裸地主要是被建設(shè)用地所占用。

4 結(jié)論

通過對(duì)3期遙感影像的分類結(jié)果的精度評(píng)價(jià)可以看出，利用決策樹對(duì)遙感影像進(jìn)行土地利用覆蓋分類能夠獲得較為精確的結(jié)果。利用各波段組合計(jì)算閾值進(jìn)行地物的提取，能在很大程度上避免錯(cuò)分與漏分，提高了分類準(zhǔn)確性。

通過對(duì)濟(jì)寧市任城區(qū)在2001～2011年的10年間的土地利用覆蓋變化特征的分析得出:(1)任城區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展迅速，2001～2006年研究區(qū)北部城鎮(zhèn)化進(jìn)程較快，主要表現(xiàn)為圈層外延式的擴(kuò)張形式，2006～2011年研究區(qū)南部城鎮(zhèn)化進(jìn)程較為明顯，主要表現(xiàn)為獨(dú)立的新增建設(shè)用地。(2)城鎮(zhèn)化在區(qū)域的土地利用覆蓋變化過程中起著主導(dǎo)性的作用。城鎮(zhèn)建設(shè)用地的擴(kuò)張主要由占用耕地而來，導(dǎo)致了耕地面積的大量減少;綠化植被和水域的增加主要是由耕地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)化而來;裸地在城鎮(zhèn)化過程中主要被城鎮(zhèn)建設(shè)用地所占用。

通過對(duì)遙感影像處理，借助GIS工具，對(duì)區(qū)域各時(shí)期的土地利用情況進(jìn)行整合與分析，總結(jié)出研究區(qū)近年來的土地利用覆蓋時(shí)空變化的特點(diǎn)，可以為該區(qū)域土地資源的合理開發(fā)、利用、保護(hù)以及管理部門制定相關(guān)的政策法規(guī)提供較為可靠的理論基礎(chǔ)與科學(xué)依據(jù)。

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