基于RS和GIS的太原市土地利用變化和城市擴(kuò)展研究

李冰 孫秀恒 董寶磊 劉闖 韓瑞

摘 要：該文以太原市市區(qū)及其邊緣地區(qū)為研究區(qū)域，利用Erdas及ArcGIS軟件，采用1980、1990、2000及2010年的太原遙感圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合1∶10萬(wàn)土地利用圖研究了太原市土地利用變化類型，并著重分析了市區(qū)建筑用地的擴(kuò)展情況。首先經(jīng)過(guò)諸項(xiàng)處理對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果和空間分析工具得出不同時(shí)期各個(gè)土地利用類型的面積和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，分析建筑用地?cái)U(kuò)展速度、擴(kuò)展強(qiáng)度以及擴(kuò)展的彈性系數(shù)。結(jié)果表明：截至2010年，所研究區(qū)域內(nèi)主要土地利用類型為耕地、林地、草地、建筑用地，占總面積的98.06%，水體和未利用土地相對(duì)很少，僅占1.94%；耕地、林地、草地、未利用土地的面積都有所減少，而水域和建筑用地的面積均有所增加，其中尤以耕地面積的減少和建筑用地面積的增加最為顯著，其減少面積和增加面積分別為22.68km2和27.24km2。

關(guān)鍵詞：太原市；GIS；RS；土地利用；城市擴(kuò)展

中圖分類號(hào) F301；F299.27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2016）18-0005-04

Study on Land Use Change and Urban Expansion in Taiyuan City Based on RS and GIS

Li Bing et al.

（Benxi Meteorological Bureau，Benxi 117000，Chin）

Abstract：In this paper，urban area of Taiyuan City and its fringe areas（excluding the subordinate cities and counties）as the study area，using Erdas and ArcGIS software to Taiyuan in 1980，1990，2000 and 2010 remote sensing image as data sources，combined with 1∶100000 scale land use maps to study land use changes in Taiyuan，and focus on urban area expansion of construction land.First of all，through all these pieces of processing of remote sensing image classification，according to the classification results and spatial analysis tools to calculate the various land use types areas and land-use transfer matrix in different periods，and analyzed the area of construction land expansion speed，strength and expansion of the elastic expansion coefficient.The results showed that：by 2010，in the study area，the major land use type are farmland，woodland，grassland，construction land，98.06% of the total area，but water and unused land is relatively little，only 1.94%；Farmland，woodland，grassland，unused land has been reduced in size，while the area of both of water and construction land has been increased，especially among cultivated land decreased and building land area increased most significantly，reducing area and increasing its area by 22.68km2 and 27.24km2.

Key words：Taiyuan City；GIS；RS；Land use；Urban expansion

1 前言

城市是一個(gè)人口、資金、科學(xué)技術(shù)、信息等高度集中的人工生態(tài)系統(tǒng)，隨著城市的發(fā)展，城市土地利用方式和土地覆蓋類型也發(fā)生著劇烈的變化。城市變化過(guò)程引起土地利用及土地覆蓋的劇烈變化，進(jìn)而影響區(qū)域生態(tài)環(huán)境或全球生態(tài)環(huán)境，或通過(guò)影響區(qū)域生態(tài)環(huán)境以累積方式進(jìn)一步影響全球生態(tài)環(huán)境，因此，城市成為地球表層系統(tǒng)中人類行為對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)作用最頻繁和最劇烈的區(qū)域，也是使自然生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生變化最為明顯的區(qū)域，更是自然生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱的區(qū)域之一。城市人口的一切行為都是以城市土地為承載場(chǎng)所，表現(xiàn)為對(duì)城市土地的利用方式及其引起的土地覆蓋狀況的巨大影響作用[1]。

目前國(guó)內(nèi)有關(guān)城市土地利用變化的研究主要集中在對(duì)城市用地?cái)U(kuò)展或城市空間擴(kuò)展的研究，以及城市用地?cái)U(kuò)展變化的原因和機(jī)制的分析等幾個(gè)方面。如顧朝林利用SPOT衛(wèi)星遙感資料，在對(duì)北京市的土地利用/覆蓋變化進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，闡述了北京市近30年來(lái)城市化進(jìn)程的特點(diǎn)[2]。劉盛和等根據(jù)北京市l(wèi)∶10萬(wàn)土地利用現(xiàn)狀圖，利用GIS技術(shù)進(jìn)行了不同時(shí)期的用地變化分析，并提出年均擴(kuò)展強(qiáng)度指數(shù)，對(duì)北京市土地利用的擴(kuò)展模式作了總結(jié)[3]。何流等利用南京市不同時(shí)期的城建圖和城市規(guī)劃資料以及城市土地利用資料，論述了南京市的城市空間擴(kuò)展的時(shí)空變化特征，并對(duì)南京市城市空間擴(kuò)展的動(dòng)力機(jī)制和存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析[4]。張鐿鋰等以地形圖、航片為基礎(chǔ)，根據(jù)實(shí)地調(diào)查和歷史文獻(xiàn)相結(jié)合的方法，對(duì)拉薩市近50年來(lái)的城市用地變化進(jìn)程，以及由此產(chǎn)生的生態(tài)和環(huán)境問(wèn)題[5]。對(duì)于城市土地利用分類和變化研究方面，史培軍等[6]在對(duì)深圳市土地利用變化機(jī)制進(jìn)行分析時(shí)，曾參照Andersen的分類體系，對(duì)不同時(shí)期的土地利用變化的轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行了分析，得出了其變化特征，分析了深圳土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力機(jī)制。

本文基于RS和GIS技術(shù)來(lái)研究了太原市土地利用狀況和城鎮(zhèn)建設(shè)用地的時(shí)空擴(kuò)展過(guò)程、特征及規(guī)律，同時(shí)結(jié)合太原市社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)太原市城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)展進(jìn)行了分析和綜合評(píng)估，以期為城鎮(zhèn)建設(shè)規(guī)劃等部門提供相應(yīng)的宏觀管理信息，指導(dǎo)土地利用的合理保護(hù)和開發(fā)，促進(jìn)太原城市的可持續(xù)發(fā)展。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)域概況 太原位于山西省境中央，太原盆地的北端，華北地區(qū)黃河流域中部，西、北、東三面環(huán)山，中、南部為河谷平原，全市整個(gè)地形北高南低呈簸箕形。地處南北同蒲和石太鐵路線的交匯處[7-8]。海拔最高點(diǎn)為2 670m，最低點(diǎn)為760m，平均海拔約800m，地理坐標(biāo)為111°30′～113°09′E，37°27′～38°25′N。區(qū)域輪廓呈蝙蝠形，東西橫距約144km，南北縱約107km。黃河的第二大支流——汾河，自北向南橫貫太原市全境，流經(jīng)境內(nèi)約100km。太原市屬溫帶季風(fēng)性氣候，冬無(wú)嚴(yán)寒，夏無(wú)酷暑，晝夜溫差較大，無(wú)霜期較長(zhǎng)，日照充足。年平均降雨量456mm，年平均氣溫9.5℃，1月份最冷，平均氣溫6.8℃，7月份最熱，平均氣溫23.5℃。全年日照時(shí)數(shù)

2 808h。本文所研究的區(qū)域?yàn)樘惺袇^(qū)及其邊緣地區(qū)（不包括下屬市縣）。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理平臺(tái)

2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 本文以太原市市區(qū)及其邊緣地區(qū)為研究區(qū)域，探討1980年、1990年、2000年、2010年間的太原市城市擴(kuò)展遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。本研究所用到的遙感影像如圖1所示，用到的輔助數(shù)據(jù)有1995年和2000年的1∶10萬(wàn)的土地利用圖、太原市行政界線圖層、山西省太原市衛(wèi)星地圖（Google Earth提供）。

2.2.2 處理平臺(tái) 本研究所使用的軟件平臺(tái)為美國(guó)ERDAS公司開發(fā)的Erdas Imagine 9.1專業(yè)遙感圖像處理與地理信息系統(tǒng)軟件和美國(guó)ESRI公司開發(fā)的ArcGIS 9.0地理信息系統(tǒng)軟件。

2.3 研究過(guò)程 配準(zhǔn)與校正各種圖件資料，進(jìn)行研究區(qū)范圍裁切，確定遙感解譯標(biāo)志，依照原有1∶10萬(wàn)土地利用圖，結(jié)合Google Earth細(xì)致地觀察太原市區(qū)及其交錯(cuò)帶的土地覆蓋狀況，在ArcMap支持下以原有1995年和2000年太原市土地利用圖為依據(jù)，用目視解譯法對(duì)四期遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感圖像解譯，并輸入、修改屬性代碼，解譯結(jié)果在ArcInfo中進(jìn)行編輯處理等一系列操作后，可獲得不同時(shí)期的土地利用圖；利用ArcMap平臺(tái)的Spatial Analysist模塊中的Tabulate模塊將1980、1990、2000、2010年四期的矢量格式的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加分析，求出1980—2010年的30年間土地利用類型的轉(zhuǎn)移矩陣，從而分析太原市土地利用變化的過(guò)程。

2.4 遙感影像預(yù)處理 本研究對(duì)于遙感影像的預(yù)處理主要在Erdas Imagine 9.1專業(yè)遙感圖像處理系統(tǒng)中完成的，經(jīng)過(guò)以上預(yù)處理過(guò)程得到如圖1所示四期的4、3、2波段假彩色合成遙感影像。

2.5 遙感影像的解譯 目視判讀的優(yōu)點(diǎn)是可以充分利用判讀人員的知識(shí)，擅長(zhǎng)提取空間相關(guān)信息，但是花費(fèi)時(shí)間，并存在個(gè)人差異；計(jì)算機(jī)解譯時(shí)間短，有重復(fù)性，可以提取出物理量及指標(biāo)，但難以利用人的知識(shí)，不擅長(zhǎng)提取空間相關(guān)信息。鑒于太原市區(qū)和太原城市邊緣地區(qū)的特殊情況，故在本論文中采用人機(jī)交互的解譯方法。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)域不同時(shí)期土地覆蓋狀況分析 按照本論文的技術(shù)路線和研究方法，在ArcMap支持下用人機(jī)交互的解譯方法，先后經(jīng)過(guò)數(shù)字化，建立多邊形拓?fù)潢P(guān)系來(lái)消除一斑多碼、圖斑漏碼、鄰斑同碼，最后重新建立多邊形拓?fù)潢P(guān)系，得到1980、1990、2000、2010年四期的土地利用矢量圖（如圖2），并經(jīng)過(guò)相關(guān)運(yùn)算得到的四期各土地利用類型的面積（見表1）。

本文研究區(qū)域的總面積為1 358.65km2。根據(jù)遙感圖像的解譯結(jié)果（表1和圖3），所研究區(qū)域內(nèi)主要土地利用類型為耕地、林地、草地、建筑用地，而水體和未利用土地相對(duì)很少，截至2010年，前四者占總面積的98.06%，后兩者僅占總面積的1.94%。耕地主要分布在研究區(qū)域的南部和北部，沿著汾河兩側(cè)分布于河谷平原之上，其中南部耕地相對(duì)多于北部；林地和草地主要分布在研究區(qū)域東、西兩側(cè)，河谷平原上也有很少一部分林地和草地分布；水域主要是由黃河的第二大支流——汾河和華北最大人工湖——晉陽(yáng)湖兩部分構(gòu)成，汾河自北向南橫貫太原市全境，晉陽(yáng)湖位于太原市南端金勝鎮(zhèn)內(nèi)；建筑用地主要圍繞太原市市區(qū)向外擴(kuò)展成近橢圓形分布；面積很少的未利用土地主要分布在研究區(qū)域的北部，汾河兩側(cè)（圖3）。

結(jié)合表1、表2和表3可以看出，2010年本研究區(qū)域內(nèi)，耕地面積為489.90km2，占研究區(qū)域總面積的36.06%；林地面積為286.06km2，占總面積的21.05%；草地面積210.44km2，占總面積的15.49%；水域（河流水面和湖泊水面）面積為26.12km2，占總面積的1.92%；建筑用地面積為345.96km2，占總面積的25.46%；未利用土地面積為0.16km2，占總面積的0.01%。

耕地、林地、草地、未利用土地的面積都有所減少，面積減少程度由高到低依次是耕地、草地、未利用土地、林地，其中耕地面積減少的最為劇烈，1980—2010年的30年間減少了22.68km2，年均遞減0.76km2；從縱向來(lái)看，1990—2000年耕地面積減少的程度比其他3個(gè)時(shí)段都劇烈，10年間耕地面積減少了16.49km2，年均遞減1.65km2，占耕地30年間總遞減面積的72.71%，可以說(shuō)耕地面積的減少主要是在1990—2000年間發(fā)生的。

水域和建筑用地的面積均有所增加，其中建筑用地面積增加幅度最大，1980—2010年的30年間共增加了27.24km2，年均遞增0.91km2，而水域面積的增加屈指可數(shù)，基本上處于相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)，1980—2010年的30年間僅增加了0.01km2；從縱向來(lái)看，1990—2000年建筑用地面積的增加程度相對(duì)其他3個(gè)時(shí)段最為劇烈，10年間建筑用地面積增加了17.28km2，年均遞增1.73km2，占建筑用地30年間總遞增面積的63.44%，而水域面積則是呈現(xiàn)波動(dòng)式的微弱增加，依目前看來(lái)有減少的趨勢(shì)（表3）。

從橫向來(lái)看，耕地、林地、草地、未利用土地面積的減少，正是由于水域和建筑用地面積的增加所導(dǎo)致的。1980—2010年的30年間水域和建筑用地共增加了27.25km2，主要增加來(lái)源占用了大量的耕地，30年間耕地減少的面積占這兩者增加的面積的83.23%。

3.2 研究區(qū)域不同時(shí)期的土地利用轉(zhuǎn)化分析 利用ArcMap平臺(tái)的Spatial Analysist模塊中的Tabulate模塊將1980、1990、2000、2010年四期的矢量格式的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加分析，求出1980—2010年的30年間土地利用類型的轉(zhuǎn)移矩陣列于表4。

表4是研究區(qū)1980—2010年的30年間土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣，從表4可以看出，研究區(qū)域中有0.29km2的水域和1.81km2的建筑用地轉(zhuǎn)化為了耕地；轉(zhuǎn)化為林地最多的是耕地0.59km2，其次為建筑用地，為0.08km2；轉(zhuǎn)化為草地面積的只有未利用土地，為0.21km2；轉(zhuǎn)化為水域的只有耕地，轉(zhuǎn)化了0.35km2；轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地最多的是耕地24.41km2，其次為林地、草地、未利用土地，分別為2.16km2、1.84km2、0.77km2；未利用土地只是減少，沒(méi)有向其他類型的土地轉(zhuǎn)化。

4 結(jié)論

本文以太原市市區(qū)及其邊緣地區(qū)為研究區(qū)域，基于GIS技術(shù)和遙感影像數(shù)據(jù)，探討了1980年、1990年、2000年、2010年間的太原市城市擴(kuò)展遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，進(jìn)行了歷史狀況重建和監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明：本文研究區(qū)域的總面積為1 358.65km2。根據(jù)遙感圖像的解譯結(jié)果，所研究區(qū)域內(nèi)主要土地利用類型為耕地、林地、草地、建筑用地，水體和未利用土地相對(duì)很少。此外，本研究從數(shù)量變化、類型變化、空間格局3個(gè)方面分析研究了太原市土地利用動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程，結(jié)果表明：太原市耕地、林地、草地、未利用土地的面積不斷減少，建筑用地面積不斷增加，水域面積趨于平穩(wěn)，耕地不斷被建筑用地侵占，且不同時(shí)期土地類型之間轉(zhuǎn)化的空間分布又有自身的特點(diǎn)，其中尤其以1990—2000年最為明顯，10年間耕地面積減少了16.49km2，年均遞減1.65km2，占耕地30年間總遞減面積的72.71%；10年間建筑用地面積增加了17.28km2，年均遞增1.73km2，占建筑用地30年間總遞增面積的63.44%。

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