基于遙感監(jiān)測(cè)的城市化進(jìn)程中土地利用動(dòng)態(tài)變化分析
——以浙江省龍泉市為例

盧 建，蔣 敏，鐘張勝，賴 超，周昌和，毛冬梅

(浙江省龍泉市林業(yè)局，浙江龍泉 323700)

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基于遙感監(jiān)測(cè)的城市化進(jìn)程中土地利用動(dòng)態(tài)變化分析
——以浙江省龍泉市為例

盧 建，蔣 敏，鐘張勝，賴 超，周昌和，毛冬梅

(浙江省龍泉市林業(yè)局，浙江龍泉 323700)

[目的]研究龍泉市城市化進(jìn)程中土地利用變化情況。[方法]采用2001和2010年ETM+影像作為數(shù)據(jù)源，運(yùn)用Flaash大氣校正法和重采樣幾何校正法對(duì)2期影像進(jìn)行預(yù)處理，并通過(guò)最大似然法對(duì)龍泉市區(qū)進(jìn)行土地利用分類，最后利用現(xiàn)狀分類圖和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析龍泉市區(qū)的土地利用變化情況。[結(jié)果]2001和2010年研究區(qū)農(nóng)田大量減少，主要去向是森林、建筑用地和裸露地；建筑用地迅速增加，分布類型從分散變?yōu)榧?；森林覆蓋率有所提高。[結(jié)論]研究結(jié)果為龍泉市合理利用土地資源提供了一定的參考。

城市化；土地利用；遙感；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)；龍泉市

近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，我國(guó)城市化進(jìn)程加快，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的矛盾日趨嚴(yán)重。如何準(zhǔn)確、詳細(xì)地研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境變化的關(guān)系，從而合理地利用有限的環(huán)境資源成為當(dāng)前社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)[1]。土地是地球資源的重要組成部分，土地利用類型變化被認(rèn)為是全球環(huán)境變化的重要組成部分和主要原因之一[2]。因此，必須對(duì)土地利用信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)。以往的方法是通過(guò)實(shí)地調(diào)查獲取土地利用信息，由于技術(shù)的局限性，導(dǎo)致調(diào)查費(fèi)時(shí)費(fèi)力并且誤差較大。遙感技術(shù)是以航空攝影技術(shù)為根基的一種探測(cè)技術(shù)，這種技術(shù)從遠(yuǎn)處探測(cè)并且感知物體和事物，依據(jù)電磁波的原理，運(yùn)用傳感器收集和處理遠(yuǎn)處的目標(biāo)輻射和反射的電磁波信息，最后得到圖像，以達(dá)到探測(cè)和識(shí)別地面上各種景物的目的[3]。目前最常用的方法是利用遙感影像對(duì)土地利用信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并輔以實(shí)地調(diào)查，既節(jié)約了勞動(dòng)成本，又保證了數(shù)據(jù)獲取的精度。鑒于此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)遙感技術(shù)在土地利用和土地覆被變化中的應(yīng)用上做了積極的探索與實(shí)踐[4-9]，提供了寶貴的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)。筆者運(yùn)用ENVI軟件對(duì)龍泉市2001和2010年的影像進(jìn)行土地利用類型分類，分析2期數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，為合理利用資源和城市的可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

1　數(shù)據(jù)來(lái)源于研究方法

1.1研究區(qū)概況龍泉市地處浙江西南部，是國(guó)家級(jí)森林城市，屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)區(qū)，四季分明，雨量充沛，動(dòng)植物種類豐富，有“華東植物搖籃”之稱，總面積30.59萬(wàn)hm2，其中林業(yè)用地26.07萬(wàn)hm2，占總面積85.22%，是一個(gè)“九山半水半分田”的林區(qū)市。由此可見(jiàn)龍泉市是工業(yè)相對(duì)欠發(fā)達(dá)，而生態(tài)區(qū)位明顯的森林城市。近年來(lái)，隨著高速公路的建成，區(qū)位條件得到了明顯的改善，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和城市化進(jìn)程加速發(fā)展，這使得城市與生態(tài)環(huán)境發(fā)生了明顯的變化。

1.2基礎(chǔ)數(shù)據(jù)此次用到的數(shù)據(jù)是研究區(qū)2001 和2010年的Landsat7 ETM+影像，除此之外還包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)資料等。結(jié)合龍泉市的林業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)以及Landsat7 ETM+ 數(shù)據(jù)對(duì)縣級(jí)資源利用的分類精度等，進(jìn)行目視解譯和實(shí)地調(diào)查，把研究區(qū)的土地利用類型分為耕地、林地、建筑用地、河流和裸露地5 類。

1.3研究方法該研究基于ENVI 5.0，采用Flaash大氣校正和二次多項(xiàng)式的重采樣幾何校正對(duì)原始影像進(jìn)行預(yù)處理，再用最大似然法對(duì)2期影像進(jìn)行分類，并通過(guò)誤差矩陣驗(yàn)證各自的分類精度，最后對(duì)2期影像進(jìn)行定性與定量的動(dòng)態(tài)分析。技術(shù)路線見(jiàn)圖1。

圖1　技術(shù)路線Fig.1　Technique route

2　結(jié)果與分析

2.1圖像預(yù)處理

2.1.1大氣校正。衛(wèi)星傳感器在接收地表物體電磁輻射的過(guò)程中，由于大氣的影響，如氣溶膠，傳感器接收到的數(shù)據(jù)會(huì)有一定的偏移，這對(duì)利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行生物量估算、土地利用類型分類、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)有較大的影響。大氣校正的方法有很多，按照校正后的結(jié)果可分為2種[10]，即絕對(duì)大氣校正法和相對(duì)大氣校正法。絕對(duì)大氣校正是通過(guò)復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，比較精確地消除大氣因子對(duì)遙感影像應(yīng)用的影響，但前提是需要獲得一定的大氣參數(shù)，具體分為6S模型、LOWTRAN模型、MORTRAN模型以及ACTOR模型[11]。相對(duì)大氣校正是在得不到大氣參數(shù)的情況下，基于遙感圖片進(jìn)行大氣校正。常用的有黑暗像元法和圖像對(duì)比法。

該研究采用基于MORTRAN模型的Flaash大氣校正法對(duì)原始影像進(jìn)行校正。它可以將遙感圖像的DN值還原為地表反射率。首先對(duì)原始圖像進(jìn)行輻射定標(biāo)，即將DN值轉(zhuǎn)化為光譜輻射率，在ENVI5.0中通過(guò)以下公式計(jì)算得到：

Lλsensor=(Lλmax- Lλmin)/Lλrange×DNλ+Lλmin

各波段的Lλmax與Lλrange值都可以在影像的頭文件中直接提取。

接著再將影像從BSQ格式轉(zhuǎn)換為BIL格式，至此，可以用Flaash 大氣校正模型對(duì)轉(zhuǎn)換為BIL格式的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正。根據(jù)要求輸入衛(wèi)星影像的飛行日期、時(shí)間、地面平均高程、景中心經(jīng)緯度等參數(shù)，進(jìn)行大氣校正。校正前后的2001年影像如圖2、3所示。

圖2　校正前2001年的影像Fig.2　Image in 2001 before correction

圖3　校正后2001年的影像Fig.3　Image in 2001 after correction

對(duì)比圖2和圖3可知，圖3亮度高于圖2，這表明經(jīng)校正后的影像光譜特性得到了改善。這可以通過(guò)典型地物光譜曲線來(lái)驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示，F(xiàn)laash校正前綠色植被在可見(jiàn)光波段各波段的發(fā)射率從大到小依次為 藍(lán)、綠、紅，校正后綠色植被對(duì)綠波段的反射率最高，這說(shuō)明Flaash校正很好地消除了大氣的影像。

2.1.2幾何校正。遙感圖像是通過(guò)衛(wèi)星上所載傳感器接收地物目標(biāo)發(fā)出的電磁波而成像的，在接受過(guò)程中，會(huì)引起圖像的幾何畸變。導(dǎo)致幾何畸變的原因有：衛(wèi)星位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化的影像、地球自轉(zhuǎn)的影響、地球表面曲率的影響、地形起伏的影響、大氣折射的影響[12]。從物理上看，畸變就是像素點(diǎn)被錯(cuò)誤放置，即本該屬于此點(diǎn)的像素值卻在他處?？刹捎?種方法實(shí)現(xiàn)畸變圖像的校正：一是把被錯(cuò)置的像素點(diǎn)放到應(yīng)在的位置上，此方法被稱為直接變換法；二是取回屬于該位置的像素值，此方法被稱為重采樣法。

該研究采用重采樣法對(duì)遙感影像進(jìn)行幾何校正。

首先是控制點(diǎn)的選擇。控制點(diǎn)的選取要以配準(zhǔn)對(duì)象為依據(jù)。其關(guān)鍵在于建立待分配的兩種坐標(biāo)系的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在選取控制點(diǎn)的時(shí)候應(yīng)選取地形圖與遙感圖像上易分辨且較精細(xì)的特征點(diǎn)如道路、河流的交匯點(diǎn)、拐彎點(diǎn)、湖泊邊緣、城廓邊緣等。圖像邊緣部分一定要選取控制點(diǎn)，以避免外推。同時(shí)使采集的控制點(diǎn)均勻分布于整個(gè)地形圖上。首先對(duì)2010年的影像選取控制點(diǎn)，在ENVI中由image-to-map直接從地形圖選，如圖4所示。接著是2001年控制點(diǎn)的選擇，它是從2010年遙感圖像中選取的，即image-to-image，如圖5、6所示。

圖4　基于地形圖的2010年控制點(diǎn)的選擇Fig.4　Selection of control point in 2010 based on topographic map

圖5　校正后2010年的影像Fig.5　Corrected image in 2010

圖6　基于2010年影像的2001年控制點(diǎn)Fig.6　Control point in 2001 based on image

其次是建立整體映射函數(shù)。根據(jù)圖像的幾何畸變性質(zhì)及地面控制點(diǎn)的多少來(lái)確定校正數(shù)學(xué)模型，建立起圖像與地圖、圖像與圖像之間的空間變換關(guān)系，最終將2期遙感影像中控制點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行校正。坐標(biāo)系統(tǒng)間的轉(zhuǎn)換是采用回歸方法建立兩個(gè)坐標(biāo)系統(tǒng)間的轉(zhuǎn)換函數(shù)，如多項(xiàng)式方法和放射變換方法。該研究采用二次多項(xiàng)式方法進(jìn)行幾何校正。

最后是重采樣內(nèi)插。在重采樣中，由于所計(jì)算的對(duì)應(yīng)位置的坐標(biāo)不是整數(shù)值，必須通過(guò)對(duì)周?chē)南裨颠M(jìn)行內(nèi)插來(lái)求出新的像元值，以與輸入的像元值相對(duì)應(yīng)。

2.2遙感影像分類利用遙感手段獲得土地利用信息的一個(gè)重要的中間環(huán)節(jié)就是分類[13]。利用計(jì)算機(jī)對(duì)遙感圖像的進(jìn)行分類的方法有監(jiān)督分類法、非監(jiān)督分類法以及決策樹(shù)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等新方法[14]。與傳統(tǒng)的目視解譯法相比，其可重復(fù)性好，時(shí)效性強(qiáng)，定位精準(zhǔn)。

該研究采用監(jiān)督分類法中的最大似然法對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類。具體有以下步驟：首先確定各類的訓(xùn)練樣本，即對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類采樣；然后根據(jù)訓(xùn)練樣本建立分類判別函數(shù)；最后逐點(diǎn)掃描影像各像元，將各像元的特征特征向量代入判別函數(shù)中求得其屬于各類的概率，將像元?dú)w屬于概率最大的某個(gè)類別。

在ENVI中對(duì)預(yù)處理的影像進(jìn)行裁剪，得到了2001和2010年的龍泉市市區(qū)影像，分別見(jiàn)圖7和圖8。

圖7　2001年龍泉市區(qū)影像Fig.7　Longquan City image in 2001

圖8　2010年龍泉市區(qū)影像Fig.8　Longquan City image in 2010

運(yùn)用最大似然法對(duì)龍泉市區(qū)進(jìn)行分類，得到其土地利用類型動(dòng)態(tài)變化情況(圖9)。

由圖9可知，2001～2010年，龍泉市區(qū)最明顯的變化是建筑用地的增加農(nóng)田的減少。這與研究時(shí)段內(nèi)城區(qū)的擴(kuò)張導(dǎo)致大量耕地被占用的事實(shí)相符合。2001～2009年龍泉市區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣見(jiàn)表1。

由表1可知，2001～2010年龍泉市區(qū)各土地利用類型發(fā)生不同程度的變化：①農(nóng)田總體上減少了6.97 km2，主要去向是森林、建筑和裸露地，分別轉(zhuǎn)移了7.97、5.01和3.15 km2，農(nóng)田轉(zhuǎn)化為森林主要是由于山區(qū)年輕勞動(dòng)力外出創(chuàng)業(yè)導(dǎo)致農(nóng)田的荒廢，農(nóng)田轉(zhuǎn)化為建筑和裸露地反映了龍泉市正在進(jìn)行城市化，需要大量的耕地被占用。②森林覆蓋面積總體上增加了3.12 km2，它的穩(wěn)步提升符合森林城市的建設(shè)要求。③建筑用地總體增加了3.88 km2，這符合城市化的實(shí)際，另一方面其一共轉(zhuǎn)移了5.92 km2，以森林和農(nóng)田占絕大多數(shù)，原因是當(dāng)?shù)夭扇∠律矫撠氄呒铀偃丝谫Y源集中，導(dǎo)致原先分散在山區(qū)中的建筑被轉(zhuǎn)移，這表明城市化導(dǎo)致了建筑的分布類型由分散變?yōu)榧?。④裸露地一共轉(zhuǎn)移了6.41 km2，其中轉(zhuǎn)移到建筑物3.33 km2，這同樣反映了龍泉市的城市化進(jìn)展。⑤河流自身基本沒(méi)有變化，其變化主要是從裸露地轉(zhuǎn)移過(guò)來(lái)的，為0.93 km2，這是由于這2年的降雨量不同所致。

圖9　龍泉市區(qū)土地利用類型變化示意Fig.9　The change of land use types in Longquan City

表1　2001～2009年龍泉市區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

2.3精度評(píng)估遙感影像的分類精度也是運(yùn)用遙感技術(shù)研究的重點(diǎn)之一。如果不對(duì)分類結(jié)果的精度進(jìn)行評(píng)估，一個(gè)分類過(guò)程是不完整的。該研究的分類結(jié)果精度可以通過(guò)建立誤差矩陣來(lái)驗(yàn)證。誤差矩陣又稱為混淆矩陣，是表示精度評(píng)價(jià)的常用標(biāo)準(zhǔn)格式，是指將分類數(shù)據(jù)(通常為行)同參考數(shù)據(jù)(通常為列)相比較而形成的矩陣表格，其中主對(duì)角線代表正確分類的情況，非對(duì)角線代表錯(cuò)誤分類的情況。總體精度是評(píng)價(jià)整體分類準(zhǔn)確性的重要指標(biāo)，其計(jì)算公式為正確分類數(shù)/樣本總數(shù)。Kappa系數(shù)在統(tǒng)計(jì)意義上反映分類結(jié)果在多大程度上優(yōu)于隨機(jī)分類結(jié)果。該研究分類結(jié)果的精度評(píng)價(jià)見(jiàn)表2、3。

由表2、3可知，2001年分類的總體精度為95.862 1%，Kappa系數(shù)為0.946 7，混淆矩陣中森林和農(nóng)田分類精度達(dá)到100%，裸露地有3個(gè)樣分到農(nóng)田，河流有2個(gè)樣分到了裸露地，只有建筑的分類精度相對(duì)較差；2010年分類的總體精度為95.735 6%，Kappa系數(shù)為0.946 4，混淆矩陣中森林分類精度為100%，農(nóng)田有1個(gè)樣分到了建筑，建筑有4個(gè)樣分到了農(nóng)田，裸露地有2個(gè)樣分到了農(nóng)田，只有河流的分類精度相對(duì)較差。上述結(jié)果表明此次分類的結(jié)果可靠性比較好，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的效果明顯。

表2　2001年龍泉市區(qū)土地利用分類混淆矩陣

注：總準(zhǔn)確度=556/580=95.862 1%；Kappa 系數(shù)=0.946 7。

Note：Total accuracy=556/580=95.862 1%；Kappa coefficient=0.946 7.

表3　2001年龍泉市區(qū)土地利用分類混淆矩陣

注：總準(zhǔn)確度=449/469=95.735 6%；Kappa 系數(shù)=0.946 4。

Note：Total accuracy=449/469=95.735 6%；Kappa coefficient=0.946 4.

3　結(jié)論與討論

該研究借助ENVI5.0等相關(guān)遙感技術(shù)，運(yùn)用最大似然法對(duì)龍泉市的土地利用類型進(jìn)行了2期影像的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，以驗(yàn)證龍泉市社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化。結(jié)果表明：在2001～2010年龍泉市土地利用類型發(fā)生了明顯的變化，其中最明顯的是農(nóng)田的大量減少和建筑用地的大量增多，這充分反映城市化導(dǎo)致了耕地的破壞，使得龍泉市耕地資源更為緊張，當(dāng)?shù)卣腿罕姂?yīng)該對(duì)這一環(huán)境問(wèn)題加以重視并采取有效措施緩解耕地的減少。

但該研究在方法的選擇上存在不完整與不全面的問(wèn)題，主要體現(xiàn)在：①在影像預(yù)處理階段，沒(méi)有對(duì)影像進(jìn)行地形校正，同時(shí)在大氣校正上也只用Flaash模型進(jìn)行處理，這在一定程度上使得影像上陰影對(duì)分類精度造成影響。②在影像分類上，只采用最大似然法進(jìn)行分類，沒(méi)有運(yùn)用其他方法與之形成對(duì)比，不夠全面、系統(tǒng)。

[1]趙曉宏，李時(shí)蓓，劉敏，等.近期東北主要城市遙感監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)分析[J].地球信息科學(xué)，2005，7(3)：25-27.

[2]黨安榮，史慧珍，何新東.基于3S 技術(shù)的土地利用動(dòng)態(tài)變化研究[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，43(10)：1408-1411.

[3]湯國(guó)安，張友順，劉詠梅，等.遙感數(shù)字圖像處理[M].北京：科學(xué)出版社，1973：170-174.

[4]BLESIUS L.The use of the Minnaert correction for land-cover classification in mountainous terrain[J].International journal of remote sensing，2005，26(17)：3831-3851.

[5]BANNARI A.A review of vegetation indices[J].Remote sensing reviews，1995，13：95-120.

[6]ASHRAF S，BRABYN L，HICKS B J.Image data fusion for the remote sensing of freshwater environments[J].Applied geography，2012，32：619-628.

[7]張軍巖，于格，于瀟萌.1980年至2000年膠州灣地區(qū)土地利用變化及其對(duì)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的影響[J].資源科學(xué)，2009，31(9)：1607-1611.

[8]王琳，盧小鳳.基于TM影像的鹽城市土地利用時(shí)空變化研究[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2011，27(4)：464-468.

[9]張永民，鐘林生.松嫩平原典型鹽堿化地區(qū)土地利用格局變化研究：以吉林省乾安縣為例[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2008，22(9)：124-128.

[10]LIANG S L，F(xiàn)ANG H L，CHEN M Z.Atmospheric correction of Landsat ETM+ land surface imagery :Part I：Methods[J].Transaction on geoscience and remote sensing，2001，39(11)：2490-2498.

[11]鄭偉，曾志遠(yuǎn).遙感圖像大氣校正方法綜述[J].遙感信息，2004(4)：66-70.

[12]湯競(jìng)煌，聶智龍.遙感圖像的幾何校正[J].測(cè)繪與空間地理信息，2007，30(2)：100-106.

[13]李石華，王金亮.遙感圖像分類方法研究綜述[J].國(guó)土資源遙感，2005(2)：1-6.

[14]鄧書(shū)斌.ENVI遙感處理方法[M].北京：科學(xué)出版社，2010.

Analysis on the Land Use Dynamic Change in Urbanization Process Based on Remote Sensing Monitoring—A Case Study in Urban Area of Longquan City,Zhejiang Province

LU Jian,JIANG Min,ZHONG Zhang-sheng et al

(Forestry Bureau of Longquan,Longquan,Zhejiang 323700)

[Objective]The research aimed to study the land use change in urbanization process in urban area of Longquan City.[Method]Using remote sensing images of 2001 and 2010 acquired by ETM+ sensor as data sources,methods of Flaash atmosphere calibration and Resampling geometry calibration were adopted to preprocess the images,then the urban land of Longquan City was classified with the method of Maximum Likelyhood,ultimately land use changes were analyzed with transfer matrix.[Result]From the year 2001 to 2010,farmland reduced in a large number and the reduced farmland has mainly transformed into urban construction,forest and bare ground;the land use of urban construction increased rapidly and its distribution type has changed from dispersal to concentration;forest coverage rate has increased a little.[Conclusion]The research provided a certain scientific reference for the rational use of land resources in Longquan City.

Urbanization;Land use;Remote sensing;Dynamic monitoring;Longquan City

盧建(1986- )，男，浙江龍泉人，助理工程師，從事林業(yè)技術(shù)研究。

2016-06-30

S 127

A

0517-6611(2016)25-191-05