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    湟水谷地土地利用/覆蓋變化分析

    2014-12-23 12:17:20劉朝松肖可可
    科技視界 2014年14期
    關(guān)鍵詞:林地土地利用草地

    劉朝松 肖可可

    (1.中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,湖南 長沙 410083;2.中南大學(xué) 空間信息技術(shù)與可持續(xù)發(fā)展研究中心,湖南 長沙 410083;3.湖南省電力勘測設(shè)計院,湖南 長沙 410007)

    0 前言

    全球和區(qū)域尺度土地利用/土地覆被變化及其環(huán)境效應(yīng)的研究是環(huán)境變化研究的重要領(lǐng)域之一[1]。目前,土地利用/土地覆被變化及其效應(yīng)的研究主要集中在經(jīng)濟發(fā)展熱點區(qū)域,中國西部地區(qū)自然環(huán)境較為復(fù)雜,水土流失嚴重,生態(tài)環(huán)境十分脆弱,針對該區(qū)域自然地理環(huán)境的遙感監(jiān)測與分析具有重要意義[2]。21 世紀以來,為了保證中國西部地區(qū)的土地資源可持續(xù)利用,開展了大規(guī)模的退耕還林/草,以及一系列生態(tài)保護建設(shè)工程,土地利用發(fā)生顯著變化。因此,開展中國西部土地利用/土地覆被變化動態(tài)研究具有重要意義。湟水谷地地處青海高原東部,位居青藏高原與黃土高原的過渡地帶,生態(tài)環(huán)境脆弱,是生態(tài)環(huán)境治理的主要區(qū)域。同時,該區(qū)域又是青海東部城市群發(fā)展與新型工業(yè)化發(fā)展的重點區(qū)域。然而,針對近年來在環(huán)境治理與城鎮(zhèn)化等人為因素驅(qū)動下,該區(qū)域土地利用/覆蓋變化時空特征的分析尚顯不足。為此,本文以位于青海高原東部湟水谷地的平安縣為研究區(qū),研究人為因素驅(qū)動下的區(qū)域土地利用/覆蓋變化時空特征,以便為青海高原東部土地資源的科學(xué)管理與規(guī)劃提供參考,也為中國西部生態(tài)環(huán)境建設(shè)、區(qū)域城鎮(zhèn)化的發(fā)展提供決策參考。

    遙感技術(shù)是土地利用/土地覆被變化研究的重要手段之一,遙感影像分類方法倍受關(guān)注。遙感分類方法得到不斷的改善,有最大似然法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類,支持向量機法等。隨著群體智能理論的快速發(fā)展,許多學(xué)者嘗試將蟻群分類規(guī)則挖掘算法引入遙感影像分類,獲得了比最大似然法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類算法更好的分類效果[3-4]。本文采用群智能算法,集成粒子群與蟻群算法進行區(qū)域土地利用/覆蓋分類研究,以此為干旱半干旱地區(qū)土地利用變化研究提供有效的技術(shù)手段。

    表1 研究區(qū)TM 數(shù)據(jù)資料

    1 研究區(qū)概況

    本文以青海高原東部湟水谷地的平安縣為研究區(qū),平安縣位于青海省東部,地理位置介于E101°49′~102°10′,N36°15′~36°34′之間,屬于青藏高原與黃土高原的過渡地帶,土地總面積為735.03km2。該區(qū)平均海拔在2066~4166.7m 之間,地貌以谷地、低中山地為主。研究區(qū)北部河谷地帶,坡度較小,經(jīng)濟相對發(fā)達,人口密度較大,是以西寧市為中心的青海東部城市群及青海省新型工業(yè)化發(fā)展的重點區(qū)域;而研究區(qū)中部、南部區(qū)域,地形較為復(fù)雜,交通欠發(fā)達,經(jīng)濟相對薄弱,以耕地、林地分布為主。

    2 研究方法

    2.1 遙感數(shù)據(jù)來源

    (1)采用的遙感數(shù)據(jù)主要為Landsat TM/ETM+/OLI 影像,主要來源于國際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺、USGS 網(wǎng)站,具體的獲取日期、類型、軌道編號見表1。將各期實驗數(shù)據(jù)經(jīng)輻射校正、幾何校正和圖像裁剪等前期遙感圖像處理工作后得到研究區(qū)遙感圖像。

    對TM 影像進行K-T 變換,以提升植被、土壤等地物信息的判別效果,突出地物紋理特征。

    (2)采用DEM、坡度、坡向數(shù)據(jù)作為分類輔助數(shù)據(jù)。

    2.2 遙感影像分類體系與分類方法

    本文的土地利用/土地覆蓋分類參考體系主要參考文獻[5]的分類體系,將影像解譯為草地、耕地、林地、水域、建設(shè)用地五類。

    由于研究區(qū)自然條件復(fù)雜,區(qū)域海拔高低懸殊,存在明顯的空間異質(zhì)性,傳統(tǒng)的遙感分類方法難以達到滿意的分類精度;近年來,群體智能算法在遙感分類中的應(yīng)用為遙感分類提供了一種新的智能化途徑,它無須統(tǒng)計分布等先驗知識,且具有較強的自學(xué)習(xí)、魯棒性、自適應(yīng)性和存在正反饋機制等優(yōu)點,在海量遙感圖像數(shù)據(jù)的信息提取上表現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢。本文在已有研究的基礎(chǔ)上,首先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后對多源數(shù)據(jù)進行區(qū)域的植被區(qū)分,采用粒子群算法[6]尋找最優(yōu)斷點,實現(xiàn)波段的自動離散化,再利用蟻群算法挖掘分類規(guī)則實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)的自動分類。

    2.3 土地利用動態(tài)度

    土地利用單一動態(tài)度能夠定量描述當(dāng)前區(qū)域土地利用變化的速率,計算公式為:

    式中K 為研究時段某一土地利用類型動態(tài)度;Ua、Ub指的是研究期初及研究期末某一種土地利用類型的數(shù)量;T 為研究時段長,通常其單位是年。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 土地利用結(jié)構(gòu)變化分析

    通過遙感圖像分類,獲得研究區(qū)1995—2013年共5 期的土地利用/覆蓋分類圖,分類總體精度達到85%以上。并通過統(tǒng)計分析,獲得研究區(qū)1995—2013年間各期土地利用面積、土地利用結(jié)構(gòu)和各土地利用變化(表2、表3)。

    表2 1995—2013年土地利用結(jié)構(gòu)及比例

    表3 1995—2013年土地利用類型變化量

    研究區(qū)土地利用/覆蓋以林地、草地、耕地為主(表2、表3),各期林地、草地、耕地面積占總面積分別為97.72%、97.37%、96.79%、96.47%、95.43%,三類生態(tài)用地所占的比重逐年下降。由于退耕還林和生態(tài)防護林建設(shè),耕地和草地面積分別減少74.66km2和54.3km2,年均減少4.15km2和3.02km2。而林地增加112.1km2,占總面積的比重由1995年40.58%增加為2013年54.14%,生態(tài)環(huán)境的建設(shè)導(dǎo)致耕地的減少與林地的顯著增加。

    與此同時,建設(shè)用地面積逐年增加,從1995年的9.98km2增加至2013年的26.7km2,西部大開發(fā)與城鎮(zhèn)化的發(fā)展在促進區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的同時對區(qū)域土地利用/覆蓋變化產(chǎn)生較大的影響,也導(dǎo)致耕地的減少。

    1995—2001年研究區(qū)各類土地利用/覆蓋面積比例變化大小依次為:林地>耕地>草地>建設(shè)用地>水域,其中以林地的增幅最大,共增加了39.11km2,耕地、草地面積急劇減少,分別減少了24km2和17.77km2。這主要是由于2000年開始實施退耕還林、生態(tài)防護林建設(shè)工作,耕地、草地等大量轉(zhuǎn)換為林地;2001—2006年草地、耕地進一步減少,分別減少了26.18km2和19.7km2,林地面積增加41.70km2,呈現(xiàn)明顯增加趨勢;2006—2013年林地、耕地、草地變化幅度明顯小于1995―2006年的變化幅度,說明隨著大規(guī)模生態(tài)退耕工程的結(jié)束,以及嚴格耕地保護制度的推行,耕地減少得到控制??傮w上來說,1995—2006年各類土地利用變化幅度大于2006—2013年。

    3.2 土地利用動態(tài)度分析

    1995—2013年研究區(qū)土地利用發(fā)生了明顯的改變,18年間共有約261km2的土地利用/覆蓋類型發(fā)生了變化,占總面積的35.55%(表2、表3、表4)。

    1)草地

    1995—2013年,草地面積減少了54.3km2。2001—2006年期間減幅最大,面積減少26.18km2,年變化率為-2.84%;在2006—2009年間變化幅度最小,年變化率為-0.46%。區(qū)域生態(tài)保護建設(shè)工程的實施,生態(tài)林的建設(shè)導(dǎo)致草地的減少。

    2)耕地

    1995—2013年,耕地面積逐年減少,其變化速率呈現(xiàn)先上升后下降趨勢。2006―2009年達到最大值,年均減少3.65%,2009―2013年減幅速率明顯放緩,為1.91%。耕地減少的主要原因是2000年后退耕地還林政策的實施,致使大量的耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?。另外,隨著西部大開發(fā)的進程加速,城鎮(zhèn)化、城市化過程中侵占了大量耕地。

    3)林地

    由于國家實施了退耕還林政策,林地面積一直呈現(xiàn)增長趨勢。在2001―2006年間變化速率最快,年變化率達2.47%,隨著三江源自然生態(tài)保護區(qū)生態(tài)環(huán)境的治理與建設(shè),具有重要生態(tài)功能的林地得到了有效的保護與建設(shè)。

    4)建設(shè)用地

    1995―2013年研究區(qū)土地利用/覆蓋變化速率最快的是建設(shè)用地,年均增加9.31%。從變化速率上看,2001―2013年大于1995―2001年。在西部大開發(fā)戰(zhàn)略的推動下,2000年以來研究區(qū)城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化得到快速發(fā)展。

    表4 1995—2013年土地利用類型單一動態(tài)度變化

    4 結(jié)論

    1995—2013年,在生態(tài)環(huán)境治理與快速城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化的驅(qū)動下,青海高原東部湟水谷地土地利用/覆蓋時空變化顯著,并呈現(xiàn)顯著的階段性。

    1)1995—2013年,在退耕還林和生態(tài)保護建設(shè)工程的推動下,具有重要生態(tài)功能的林地面積增加并得到有效保護;快速城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化的發(fā)展,以及基礎(chǔ)設(shè)施的改善導(dǎo)致建設(shè)用地逐年增加;與此同時該區(qū)域有限的耕地面積的持續(xù)減少,耕地保護與質(zhì)量提高任務(wù)逐步加重。

    2)1995—2001 林地增加39.11km2,增幅最大,耕地和草地分別減少24km2和17.77km2,這都得益于2000年開始實施的退耕還林工程;2001—2006年耕地面積也減少約19.7km2,林地增加41.70km2,表明退耕還林、生態(tài)保護與建設(shè)工程成效顯著效;2006—2013年各類土地變化量小于1995―2006年,隨著大規(guī)模生態(tài)工程告一段落,人為因素驅(qū)動的土地利用/覆蓋變化區(qū)域緩和。

    3)1995―2013年研究區(qū)建設(shè)用地動態(tài)度最大,說明在西部開發(fā)、區(qū)域城鎮(zhèn)化、新型工業(yè)化快速推進下,18年間建設(shè)用地迅速增加。2001―2009年期間,由于退耕還林和西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施,土地利用動態(tài)度最大。

    [1]史培軍,宮鵬,李曉兵,等.土地利用/覆蓋變化研究的方法與實踐[M].北京:科學(xué)出版社,2000:3-35.

    [2]曾永年,靳文憑,何麗麗,等.青海高原東部農(nóng)業(yè)區(qū)土地利用遙感分類制圖[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012.

    [3]陳玉敏.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類研究[J].測繪信息與工程,2002(27):6-8.

    [4]劉小平,黎夏,何晉強,等.基于蟻群智能的遙感影像分類新方法[J].遙感學(xué)報,2008,12(2):253-262.

    [5]馬正龍.長株潭城市群土地利用/覆蓋變化遙感動態(tài)分析[D].長沙:中南大學(xué),2011.

    [6]Kennedy J,Eberhart R C.Particle swarm optimization [C]//Proceeding of IEEE International conference on Neural Networks,Piscataway,NJ:IEEE CS,1995:1942-1948.

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