基于監(jiān)督分類法處理的縣域遙感影像土地利用分析

周景波

摘 要：該文利用ENVI軟件為載體，采用當(dāng)下相對方便的計算機自動解譯遙感影像，利用監(jiān)督分類方法提取資中縣縣域土地利用覆被情況，探討研究區(qū)3個不同的時期的土地利用情況。并對縣域土地利用情況進行詳細(xì)的對比合分析，探討資中縣土地利用變化情況。最后對當(dāng)?shù)氐耐恋乩妙愋妥兓癄顩r進行驅(qū)動力分析。

關(guān)鍵詞：監(jiān)督分類；土地利用；資中縣

中圖分類號 P237 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-7731（2017）24-0125-02

土地利用/土地覆蓋變化（LUCC）是由國際地圈-生物圈計劃和全球環(huán)境變化的人文因素計劃共同發(fā)起的研究計劃，主要研究土地利用和土地覆蓋變化的機制以及區(qū)域和全球尺度的綜合模型[1]。建立土地利用/土地覆蓋（LUCC）模型是深入了解土地利用/覆蓋變化成因、過程，預(yù)測未來土地利用變化發(fā)展趨勢的重要手段，也是全球變化研究的主要方法[2]。本文以內(nèi)江市資中縣不同時期的遙感影像作為研究對象，通過對遙感影像的分類，研究資中縣的土地利用狀況及變化情況，為整個四川省乃至全國土地節(jié)約利用土地和可持續(xù)發(fā)展提供有效的監(jiān)測支持。

1 研究區(qū)概況

資中縣隸屬于四川省內(nèi)江市，東鄰東興區(qū)和安岳縣，南接威遠(yuǎn)縣，西連仁壽縣，北靠資陽市。屬中亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，年均降雨量996mm，年均氣溫17.5℃。資中面積173515hm2，占內(nèi)江市總面積的32.2%，為內(nèi)江市面積最大的區(qū)縣。資中縣經(jīng)濟發(fā)展迅速，工業(yè)、農(nóng)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)綜合性建設(shè)都呈穩(wěn)步上升的趨勢。資中縣實施城鄉(xiāng)生態(tài)綠化233.33hm2，鞏固退耕還林成果8026.67hm2，全縣森林覆蓋率33.7%，綜合治理水土流失面積31.5km2，生態(tài)環(huán)境建設(shè)顯著提升。

2 數(shù)據(jù)來源、研究方法與技術(shù)路線

2.1 數(shù)據(jù)來源 本次研究的數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http：//www.gscloud.cn）。分別下載2002、2009和2013年3個不同時期的Landsat TM多光譜、ETM+數(shù)據(jù)、OLI陸地成像儀數(shù)據(jù)，多光譜波段地面分辨率為30m，研究區(qū)域云量小于0.01%，地物特征明顯。并以內(nèi)江市行政區(qū)劃圖、Google Earth軟件等輔助分析研究區(qū)；其他自然、社會和經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自內(nèi)江統(tǒng)計年鑒。

2.2 研究方法和技術(shù)路線 基于光譜的影像分類主要分為監(jiān)督與非監(jiān)督分類。利用ENVI，采用監(jiān)督分類，分類器選擇支持向量機（Support Vector Machine Classification）。遙感影像的監(jiān)督分類一般可以分為以下6個步驟，如圖1所示：

3 遙感圖像處理

3.1 遙感影像預(yù)處理 利用輻射定標(biāo)工具自動從元數(shù)據(jù)文件中讀取參數(shù)[3]，得到各個時期的輻射定標(biāo)結(jié)果，其數(shù)值主要集中在0～10范圍內(nèi)[單位是μW/（cm2×sr×nm）]。利用K-T反演算法大氣模型參數(shù)，得到反演的能見度和水汽柱含量分別為40km和2.8529cm。采用西安80坐標(biāo)系進行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，投影坐標(biāo)系統(tǒng)采用3度分帶的高斯—克呂格投影。

3.2 土地利用分類體系 根據(jù)土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)（GB-T21010-2015）的規(guī)定進行劃分，共包括12個一級類、57個二級類。結(jié)合內(nèi)江市資中縣的土地利用現(xiàn)狀，把研究區(qū)土地覆被系統(tǒng)為以下8個部分[4]：耕地、園地、林地、草地、城鎮(zhèn)/工礦建設(shè)用地、道路/交通運輸用地、水域/水利設(shè)施用地和未利用地。

3.3 遙感圖像分類 參照李德熊和韓麗君等[5]對TM影像的波段最優(yōu)組合的研究對不同傳感器波段組合進行地物光譜判別，為解譯各地物類型選擇最佳波段組合。并結(jié)合資中的地形地貌圖、植被圖、當(dāng)?shù)刈魑锷L特點和規(guī)律，以及和圖像上同名地物對比分析，確立各地類解譯標(biāo)志。分類樣本的可分離性Transformed-Divergence參數(shù)值為1.91，可分離性好，所選分類樣本屬于合格樣品。

4 分類統(tǒng)計

分類統(tǒng)計可以基于分類結(jié)果計算始分類圖像的統(tǒng)計信息。在獲得土地利用現(xiàn)狀圖后，結(jié)合其他輔助資料和野外資料，對分類數(shù)據(jù)進行小斑塊去除和對個別地物類別做適當(dāng)?shù)男薷牡群筇幚恚玫?個時期的土地利用/覆被圖。最后利用ENVI統(tǒng)計功能，獲取資中縣各年份的土地利用面積及比重，結(jié)果如表1所示。

經(jīng)計算得2002年Kappa系數(shù)為0.7547，驗證精度為78.9928%；2009年Kappa系數(shù)為0.8296，驗證精度為85.1942%；2013年kappa系數(shù)和精度分別為0.8329和85.5789%。通過統(tǒng)計分析，表明資中縣10年來耕地、林地、城鎮(zhèn)/工礦建設(shè)用地和未利用地面積變化趨勢較大。

5 土地利用變化原因

土地利用變化是一定地域內(nèi)各種自然因素和社會因素（人對土地的開發(fā)利用）共同作用的結(jié)果。其作用并不直接作用于土地類型，而是通過影響土地利用主體—人的決策并通過土地利用實踐活動[6]實現(xiàn)，從而導(dǎo)致土地利用的變化。是自然因素社會因素總體作用的結(jié)果。

（1）2002—2013年資中縣人口呈上升的趨勢，人口的增長對糧食需求的增加也造成了農(nóng)業(yè)用地的過度開發(fā)利用，引起了土地質(zhì)量退化、土壤肥力下降等問題；由于人類不合理利用土地資源，造成了資中縣乃至整個內(nèi)江市的一系列生態(tài)環(huán)境惡化等問題。人地矛盾突出是引起土地利用格局的變化的重要體現(xiàn)。

（2）從土地利用結(jié)構(gòu)變化來看，資中縣近期土地經(jīng)濟發(fā)展過程主要表現(xiàn)在土地利用結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整與土地利用集約化水平的提高。資中縣的城鎮(zhèn)建設(shè)用地和道路交通運輸用地以及未利用地面積的相對減少；經(jīng)濟的增長速度也決定土地利用變化速度，資中縣土地利用變化速度與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的增長速度不協(xié)調(diào)。

（3）內(nèi)江市出臺的關(guān)于2006—2020年的《內(nèi)江市土地利用總體規(guī)劃》為各區(qū)縣的土地利用做預(yù)期性的規(guī)劃?！兑?guī)劃》結(jié)合當(dāng)?shù)氐耐恋乩脿顩r，確定每個階段的土地整體變化度，對區(qū)域的土地資源進行結(jié)構(gòu)調(diào)整和布局優(yōu)化，并實施嚴(yán)格的土地變更管理制度。

參考文獻(xiàn)

[1]李秀彬.全球環(huán)境變化研究的核心領(lǐng)域——土地利用/土地覆被變化的國際研究動向[J].地理學(xué)報，1996，51（6）：553-558.

[2]Turner BL，Moss R H，Skole D.Relating land use and global land cover change[R].International Geosphere-Biosphere program Report，24/Human Dimensions of Global Environmental Change Programme，Barcelona，1993.

[3]鄧書斌.ENVI遙感圖像處理方法[M].北京：科學(xué)出版社，2012.

[4]申麗瓊.基于“3S”技術(shù)的汝川縣土地利用/覆被變化動態(tài)監(jiān)測及分析[D].成都：成都理工大學(xué)，2013.

[5]李德熊.TM合成圖像波段組合的選擇[J].遙感信息，1989（4）：19-22.

[6]殷祥林.資中縣土地利用變化及其驅(qū)動力研究[D].雅安：四川農(nóng)業(yè)大學(xué)，2009. （責(zé)編：張宏民）endprint