基于RS的泰安市土地利用動態(tài)變化研究

魏 超 賈勇帥 吳 昊 趙麗云 張善廷

(1.山東科技大學 測繪科學與工程學院，山東 青島 266590；2.南京市國土資源局燕子磯國土資源所，江蘇 南京 210095)

基于RS的泰安市土地利用動態(tài)變化研究

魏 超1賈勇帥1吳 昊1趙麗云2張善廷1

(1.山東科技大學 測繪科學與工程學院，山東 青島 266590；2.南京市國土資源局燕子磯國土資源所，江蘇 南京 210095)

土地利用遙感動態(tài)監(jiān)測能夠快速提取土地利用變化信息,更新土地利用現(xiàn)狀圖，對于土地資源合理利用、科學管理具有重要的意義。本文以泰安市為例，利用2006年、2010年兩期TM影像數(shù)據(jù)，在遙感處理軟件ERDAS IMAGINE和ENVI的支持下，通過幾何校正、圖像重采樣、影像裁剪、監(jiān)督分類、動態(tài)矩陣分析等遙感技術對泰安市土地利用狀況動態(tài)變化進行了研究。研究結果表明：耕地的面積大量減少，減少的面積最大，是其他用地面積增加的主要來源，建筑用地數(shù)量顯著增加，但同時林地和草地數(shù)量也有所增加，所以不會因為環(huán)境問題影響到居民的正常生活。研究結果可為泰安市的可持續(xù)發(fā)展和有效管理提供理論基礎和依據(jù)。

ERDAS軟件 TM遙感圖像 監(jiān)督分類 矩陣分析 土地利用變化

1 引言

土地利用/覆蓋及其變化作為人類活動與自然交叉最為密切的問題[1-3],一直是地球科學研究的熱點,成為全球變化研究工作的重要組成部分。[4,5]傳統(tǒng)土地利用變更調查方法工期長、誤差大、費用高，遙感等新技術能更快速、有效地提取土地利用變化信息,更新土地利用現(xiàn)狀圖,實現(xiàn)土地資源合理利用、科學管理。國內外很多科研機構及院校對RS技術在土地利用動態(tài)變化進行了研究，如中國科學院通過RS與GIS技術的融合研究了地勢起伏較大的重慶市的土地利用動態(tài)變化，并有效分析了內在驅動力[6]；西北師范大學對黑河上游土地利用動態(tài)變化進行了定量分析[7]。對于旅游型城市的泰安，近幾十年發(fā)展迅速，更需要清楚地認識土地利用的動態(tài)變化,以研究土地利用變化的內在驅動力和外在驅動力,同時合理調整經濟活動以合理利用土地,從而達到土地資源可持續(xù)利用的目的[8]。

2 研究區(qū)域概況與研究方法

2.1 研究區(qū)域概況

泰安市位于山東省中部，介于東經116°20′～117°59′，北緯35°38′～36°28′，北依濟南，南臨曲阜，東連淄博，西瀕黃河，總面積7762平方公里，人口543萬人，轄6個縣市區(qū)。泰安屬溫帶半濕潤大陸性季風氣候區(qū)，四季分明，雨熱同季，年平均氣溫13℃，年平均降水量697毫米。境內泰山海拔1532.7米，具有明顯的高山氣候特征。全市土壤類型多樣，主要有棕壤、褐土、砂姜黑土、潮土、山地草甸型土和風沙土六大類，其中棕壤、褐土為地帶性土壤，是土壤組成的主要類型。泰安地勢自東北向西南傾斜，擁有山地、丘陵、平原、洼地湖泊等地貌類型。泰安有高等植物239科1212種，泰山植被覆蓋率達80%，以落葉林、闊葉針葉混交林、針葉林、高山灌木草叢為垂直分布。農作物包括糧食、經濟作物和蔬菜3大類。

2015年泰安市實現(xiàn)生產總值3240億元，常住人口543萬人，其中城鎮(zhèn)人口258.2萬人。泰安是一座著名的文化旅游城市，境內的泰山是國家重點風景名勝區(qū)，海拔1532.7米，是世界自然文化遺產。泰安市于1982年被國務院列為第一批對外開放旅游城市，是中國華東地區(qū)重要的對外開放旅游城市。

2.2 研究方法

該研究以山東泰安的TM影像為主要數(shù)據(jù)源，以泰安市行政區(qū)劃圖、地形圖及相關資料作為補充數(shù)據(jù)源，應用遙感理論基于ERDAS IMAGINE和ENVI遙感圖像處理系統(tǒng)軟件進行處理數(shù)據(jù)。主要通過信息讀取、幾何精校正、假彩色合成、研究區(qū)域提取等的預處理，進行監(jiān)督分類，對分類后的結果采用直接比較法進行動態(tài)分析。同時，根據(jù)建立的解譯標志庫，結合實際現(xiàn)狀圖對研究區(qū)進行人機交互區(qū)劃、判讀，根據(jù)判讀結果獲得土地利用類型變化數(shù)據(jù)，定量分析該區(qū)域土地利用情況。技術路線如圖1所示。

2.3 數(shù)據(jù)來源及相關資料

山東省泰安市2006年與2010年TM影像，采用波段1至5和7波段；行政區(qū)劃圖；2006年以來，相關的自然和社會經濟統(tǒng)計資料。

3 研究過程及結果分析

3.1 數(shù)據(jù)預處理

預處理工作是進行土地利用動態(tài)變化研究的首要工作，在一定程度上決定了監(jiān)測工作的結果。該研究主要通過假彩色合成、幾何校正和圖像裁剪等進行遙感圖像預處理。

根據(jù)圖像和研究區(qū)域的特點，選用4、3、2波段分別賦予紅、綠、藍進行假彩色合成，可以獲取植被、水域信息提取的最佳效果。利用ERDAS IMAGINE軟件對泰安市行政區(qū)劃圖與TM影像進行幾何校正，獲取研究區(qū)域的正射影像，其中地面控制點遵循原則如下：第一，地面控制點在圖像上有清晰的定位識別標志，且地面控制點的地物不隨時間發(fā)生變化；第二，地面控制點均勻分布，開始四個控制點要分布于一幅圖像的四角，每景圖像地面控制點個數(shù)為六個，另外需選取兩個地面檢查點。校正之后，采用最鄰近法進行重采樣，完成整幅圖像的幾何精校正。利用ERDAS IMAGINE軟件圖像裁剪功能將研究區(qū)域從不同時相的TM影像中裁剪出來，獲得預處理結果圖像，圖2與圖3分別為研究區(qū)域裁剪后的2006年與2010年影像。

3.2 土地利用信息提取

1.土地利用分類系統(tǒng)的建立。本文據(jù)中國土地資源分類系統(tǒng)和2007年我國頒布執(zhí)行的《土地利用現(xiàn)狀分類》標準[9]，將泰安市的土地利用/覆蓋類型劃分為5類，分別為耕地、林地和草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地、未利用地。

2.影像解譯。因為影像的分辨率相對較低，依次通過了解影像的輔助信息、分析已知專業(yè)資料、建立解譯標志、預解譯、地面實況調查、詳細解譯和類型轉繪與制圖過程，完成TM影像目視解譯，獲得專題地圖。最終所采用的解譯標志如表1所示。

表1 影像解譯標志

3.監(jiān)督分類。通過定義訓練樣本、執(zhí)行監(jiān)督分類、評價分類結果和分類后處理四個過程完成。圖4與圖5分別為研究區(qū)域2006年與2010

年影像監(jiān)督分類結果。表2與表3分別為研究區(qū)域2006年與2010年影像分類精度。經評定及處理，分類精度符合要求。

土地類型參考總數(shù)分類總數(shù)正確數(shù)目生產者精度用戶精度耕地42250.00%100.00%林草地565100.00%83.33%水域0100.00%0.00%建設用地121100.00%50.00%未利用地32266.67%100.00%總體精度:90.00% Kappa系數(shù):0.8407

表3 2010年分類精度

3.3 土地利用動態(tài)變化分析

1.土地利用數(shù)量變化特征

根據(jù)遙感圖像分類的結果，分別計算出2006年和2010年泰安市各類土地利用的面積和比例的變化。2006-2010年土地利用總量變化如表4所示。

表4 2006-2010年土地利用總量變化

由表4可得，2006年到2010年，泰安市耕地數(shù)量減少了7%，數(shù)量上減少了56963公頃；林地和草地總體上增加了18672公頃，增加了近3%；居民用地增加了0.3%，水域數(shù)量增加了203.1公頃。總的來說，耕地數(shù)量在減少，林地和草地數(shù)量在增加，居民用地在增加，水域數(shù)量變化不大。

2、土地利用結構變化特征

基于2006年、2010年泰安市土地利用分類圖，利用ENVI軟件中的Basic Tools中的band math工具對泰安市2006年和2010年的TM遙感影像分類結果圖進行波段運算、統(tǒng)計運算，得到兩時期影像的像元變化，后經計算得出2006年到2010年土地利用類型之間的變化，統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表5所示。表5中對角線上的數(shù)值為各種地物類型未發(fā)生轉化的面積；轉入量為2006年各土地利用類型面積與矩陣中對角線上未發(fā)生變化的相應土地利用類型面積的差值；轉出量為2010年各土地利用類型面積與矩陣中對角線上未發(fā)生變化的相應土地利用類型面積的差值。

表5 2006-2010年土地利用類型變化矩陣

由表5泰安市2006年的轉出方向上看，耕地的主要轉出方向是林草地和建筑用地，面積分別為14136.3平方公里和7179.84平方公里；林草地主要轉為耕地和建筑用地，面積分別為33763.23平方公里和30045.86平方公里，也有一部分轉化為未利用地；水域的轉化主要集中為建筑用地和未利用地，分別為2840.31平方公里和222.57平方公里；建筑用地主要的轉化方向為耕地和林草地，面積為37999.8平方公里和24115.05平方公里；未利用地的轉化十分劇烈，主要轉化為林草地和建筑用地，面積分別為24328.8平方公里和29138.85平方公里；從轉入方向看，比較突出的是耕地和建筑用地的顯著增加，主要增加源為耕地、未利用地和林草地以及一部分水域。

4 結論

利用RS技術對泰安市土地利用變化進行分析，可以在短時間內對土地利用變化情況進行監(jiān)測，能夠及時反映土地的屬性變化。結果表明:①在土地利用方面，泰安市建設用地于四年間有較大幅度的增長，主要沿著河流水體發(fā)展。耕地則有大幅度的減少，同時林草地數(shù)量有所增加，而水體則基本保持不變。②在土地利用空間轉變方面，土地的主要轉化方向是耕地、林草地向建設用地的轉化，還有部分林地、耕地和未利用地之間的相互轉化。泰安市社會經濟和文化有了長足發(fā)展，居民生活水平顯著提高，交通及其他基礎設施正在不斷完善，這些方面對泰安市的土地利用變化起著主導作用。近幾年，泰安市房地產業(yè)發(fā)展較快，因此，城區(qū)用地的快速擴展成為其建筑用地增長的主要因素，另外，農村居民點和工礦建筑用地的增加也是建筑用地增長的因素之一。農村人口增加，相應的住房條件也得到改善，住房面積增加，從而農村居民宅基地面積增加。因此，建議泰安市科學分析土地資源總量，使土地利用結構和城市發(fā)展規(guī)模與國家規(guī)劃相符合方面加大力度。

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[9] GB/T 21010-2007, 土地利用現(xiàn)狀分類[S].北京：中國標準出版社，2007.

Research on Land Use Dynamic Change of Tai’an Based on RS

WEI Chao1, JIA Yong-shuai1,WU Hao1, ZHAO Li-yun2,ZHANG Shan-ting1

(1. Shandong University of Science and Technology, Qingdao Shandong 266590, China;2. Yanziji Land and Resources Bureau of Nanjing Land and Resources Bureau, Nanjing Jiangsu 210095, China)

Land use remote sensing dynamic monitoring can extract information of land use change quickly and update land use status. It has the vital significance for the rational utilization of land resources, and scientific management. The paper takes Tai’an City as an example, uses two phases of the TM image data of 2006 and 2010 with the support of ERDAS IMAGINE and ENVI geometric correction, image resampling, image cropping, supervised classification, dynamic matrix analysis. Remote sensing technology for dynamic change of land use conditions were studied in Tai'an City, and the results showed that: there is a significant reduction in arable land area, with the largest decrease. Other sites are the main sources of the increase in the area, and building had a significant increase in the number of sites. At the same time, the number of woodland and grassland increased, which will not affect the normal life of the residents because of the environmental issues. The results provide a theoretical basis and foundation for sustainable development and effective management of Tai'an city.

ERDAS software; TM remote sensing image; supervised classification; matrix analysis; land use change research

2016-05-09

P237

B

1007-3000(2016)06-5