基于遙感和GIS的長(zhǎng)春經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)土地利用變化研究

楊國(guó)東　梁爽 王磊

摘要 利用1988和2014年2期的Landsat TM/OIL遙感圖像，應(yīng)用監(jiān)督分類的方法完成兩期影像的土地利用類型的測(cè)量，并且基于GIS提取和統(tǒng)計(jì)土地利用變化信息，分析長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)1988—2014年土地利用變化的時(shí)空特征。結(jié)果表明，旱地、水田、草地、林地、未利用土地、城鎮(zhèn)、居民地等主要土地利用類型的面積均有不同程度的變化。結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料分析該變化的原因，揭示了該地區(qū)土地利用變化的內(nèi)在機(jī)制。

關(guān)鍵詞 遙感影像；長(zhǎng)春經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)；監(jiān)督分類；土地利用

中圖分類號(hào) S127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼

A 文章編號(hào) 0517-6611（2018）14-0090-03

Land Use Change in Changchun Economic Development Zone Based on Remote Sensing and GIS

YANG Guodong，LIANG Shuang，WANG Lei （College of GeoExploration Science and Technology，Jilin University，Changchun，Jilin 130012）

Abstract We used Landsat TM and OIL digital image to analyze the changing and features of land use from 1988 to 2104 in Changchun economic development zone，Jilin Province.Land use types were measured through the method of maximum likelihood classification.Land use change areas were determined and extracted by using postclassification comparison based on GIS.The result showed that the areas of the main landuse type such as farmland，paddy field，grassland，forest，unused land and builtup land had changed in different extent，which revealed that land use in study area had changed greatly during the study period.The expansion of urbanization was remarkable，and the article also revealed the internal mechanism of land use change based on the statistics data of social and economic.

Key words Remote sensing data；Changchun economic development zone；Supervised classification；Land use

土地是一種重要的自然資源，隨著全球氣候變化，土地利用變化成為一個(gè)重要的研究方向。對(duì)土地利用時(shí)空變化進(jìn)行研究，將有利于更加地合理配置土地資源和環(huán)境保護(hù)，同時(shí)為政府相關(guān)規(guī)定的決策提供科學(xué)依據(jù)[1]。

近年來，隨著遙感技術(shù)的突飛猛進(jìn)，遙感技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于土地利用變化的監(jiān)測(cè)中[2]。遙感在土地利用分類中的研究已有較長(zhǎng)歷史，目前，土地利用研究中使用的遙感影像有無人機(jī)影像、高分辨率遙感影像和Landsat影像等。國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量相關(guān)研究。王良健等[3]利用航空遙感調(diào)查方法結(jié)合GIS技術(shù)，定量分析了研究區(qū)域內(nèi)土地利用動(dòng)態(tài)變化過程以及土地利用各類型之間的相互轉(zhuǎn)化狀況。廖克等[4]應(yīng)用KOCMOC衛(wèi)星、SPOT5等高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，完成了1986、1998、2004年北京市昌平區(qū)土地利用圖的編制。曹雪等[5] 基于1988和1998年TM影像，提取出南京市土地利用動(dòng)態(tài)變化信息。El-Kawy等[6]使用遙感數(shù)據(jù)，應(yīng)用最大似然監(jiān)督分類方法對(duì)尼羅河流域1984—2009年的土地利用狀況進(jìn)行了分析。Dewan等[7]基于3期的TM影像，采用監(jiān)督分類和分類后處理方法，評(píng)估了達(dá)卡地區(qū)1975和2003年土地利用變化和城市擴(kuò)張趨勢(shì)。遙感技術(shù)已經(jīng)成為進(jìn)行土地利用變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)土地利用變化區(qū)域的重要手段。筆者利用1988和2014年2期的Landsat TM/OIL遙感圖像，采用最大似然法的監(jiān)督分類完成對(duì)2個(gè)時(shí)相各土地利用類型的測(cè)量，基于GIS的分類后比較法統(tǒng)計(jì)和提取土地利用變化信息，分析了長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)1988—2014年土地利用時(shí)空變化特征。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)位于長(zhǎng)春市區(qū)東南部，處于溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，氣候宜人，最高溫度為28.3 ℃，最低溫度為-22.4 ℃，年平均降水量為654.3 mm，冬天積雪深度約30 cm。區(qū)內(nèi)有凈月潭國(guó)家森林公園，凈月潭國(guó)家森林公園景區(qū)面積為96.38 km2，其中水域面積為5.30 km2，森林覆蓋率在96%以上，由凈月潭水庫(kù)與凈月潭周圍林區(qū)組成。凈月潭地區(qū)以其良好的生態(tài)環(huán)境、優(yōu)美景色，于1988年被國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)為國(guó)家重點(diǎn)風(fēng)景名勝區(qū)。目前，為開展生態(tài)旅游的生態(tài)示范區(qū)，它對(duì)長(zhǎng)春經(jīng)濟(jì)技術(shù)開區(qū)的發(fā)展起著重要作用[8]。

長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)對(duì)長(zhǎng)春市的發(fā)展極其重要，研究長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的土地利用變化，有助于政府決策和城市規(guī)劃。研究區(qū)為包含長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)在內(nèi)的周邊地區(qū)。西側(cè)邊界為省道S26，南側(cè)邊界為國(guó)道G1，東側(cè)為長(zhǎng)春市與雙陽區(qū)邊界（圖1），根據(jù)Google Earth提供的影像為底圖，基于GIS采用數(shù)字化方法獲取研究區(qū)的矢量邊界。

1.2 遙感數(shù)據(jù) 遙感影像來源于Landsat衛(wèi)星，數(shù)據(jù)為中國(guó)科學(xué)院對(duì)地觀測(cè)與數(shù)字地球科學(xué)中心提供的TM（1988年）、OLI（2014年）遙感影像。Landsat是美國(guó)NASA的陸地衛(wèi)星計(jì)劃發(fā)射的，從1972年開始發(fā)射第一顆衛(wèi)星LANDSAT-1，現(xiàn)已發(fā)射8顆。TM影像是Landsat-5上所獲取的影像，具有7個(gè)波段，空間分辨率為30 m。OLI影像來源于Landsat 8衛(wèi)星，包括9個(gè)波段，空間分辨率為30 m，其中包括一個(gè)15 m的全色波段，成像寬幅為185 km×185 km[9]。 2期影像時(shí)間分別為1988年9月25日和2014年9月17日，云量均小于3%，影像質(zhì)量較好。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分類方法

1.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法為波段組合、圖像配準(zhǔn)、圖像融合、圖像增強(qiáng)和圖像裁剪。預(yù)處理的過程在ENVI軟件中實(shí)現(xiàn)。首先將TM影像4、5、3波段進(jìn)行組合[10]，獲得信息豐富的多波段遙感影像圖。幾何校正是遙感信息處理中一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到信息提取的精度，該研究以1 ∶25萬基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)對(duì)2期影像進(jìn)行幾何校正，共選擇20個(gè)明顯的地物作為控制點(diǎn)，采用共線方程糾正法來糾正，最終每點(diǎn)的均方差均小于0.5個(gè)像元，符合精度要求[11]。由于該研究選擇的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)與影像屬于同一時(shí)期，不需要進(jìn)行大氣校正[12]。對(duì)OLI影像的可見光波段與全彩色波段進(jìn)行圖像融合，使影像具有更高分辨率。為了提高圖像的可判讀性，從視覺上便于識(shí)別圖像內(nèi)客，對(duì)2期遙感影像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。最后根據(jù)研究區(qū)的矢量邊界進(jìn)行圖像裁剪，獲得研究區(qū)影像。

1.3.2 分類方法。監(jiān)督分類方法首先需要從研究區(qū)域選取有代表性的訓(xùn)練場(chǎng)地作為樣本，根據(jù)已知訓(xùn)練區(qū)提供的樣本，通過選擇特征參數(shù)，建立判別函數(shù)，據(jù)此對(duì)樣本像元進(jìn)行分類，依據(jù)樣本類別的特征來識(shí)別非樣本像元的歸屬類別。在監(jiān)督分類中，最大似然方法的精度優(yōu)于其他方法[13]。該研究主要采用最大似然法的監(jiān)督分類，分類后進(jìn)行斑塊融合等處理，并結(jié)合目視解譯獲得2期土地利用最終數(shù)據(jù)，利用Google Earth影像對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，在GIS中對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行時(shí)空變化分析和統(tǒng)計(jì)。

土地分類系統(tǒng)有多種分類方法[14]，該研究根據(jù)中國(guó)科學(xué)院土地分類系統(tǒng)將土地類別分為旱地、水田、草地、林地、水域、未利用土地、城鎮(zhèn)、居民用地7個(gè)類別。

2 結(jié)果與分析

2.1 分類精度評(píng)價(jià) 為了評(píng)價(jià)分類結(jié)果的精度，該研究隨機(jī)選取了500個(gè)樣本點(diǎn)，并且保證每類至少有30個(gè)樣本點(diǎn)[15]，所評(píng)價(jià)的依據(jù)是原始影像的目視判讀和Google Earth影像圖，最后建立了土地利用變化分類混淆矩陣，計(jì)算其總體精度及Kappa系數(shù)。由表1可知，1988和2014年的分類結(jié)果較好，可進(jìn)行研究區(qū)土地利用變化的時(shí)空動(dòng)態(tài)分析。

2.2 時(shí)空變化分析 由圖2可知，1988—2014年，長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的城鎮(zhèn)、居民用地明顯增多，主要集中在凈月潭國(guó)家森林公園附近，這與長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)近30年的發(fā)展息息相關(guān)。城市擴(kuò)展的主要原因有人口、交通、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境等。資料顯示，從1993年到2000年，長(zhǎng)春經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的進(jìn)出口和GPD總值增長(zhǎng)了3.8倍[16]。1988年，凈月潭被國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)為國(guó)家級(jí)風(fēng)景名勝區(qū)，凈月潭國(guó)家森林公園的旅游業(yè)也隨之興起，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展導(dǎo)致了人口的增長(zhǎng)，促進(jìn)了工業(yè)的大發(fā)展，導(dǎo)致城鎮(zhèn)、居民用地的增加。從空間上看，長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)城市用地?cái)U(kuò)展的重心主要分布在北側(cè)，城市用地呈圈層式向外擴(kuò)展，這主要是因?yàn)楸眰?cè)交通便利，靠近城市中心。對(duì)比分析1988和2014年的土地利用變化可以發(fā)現(xiàn)林地和水體的變化并不顯著，趨于平緩。水田的面積顯著減少，變化區(qū)域主要分布在水庫(kù)的上游，草地面積減少區(qū)域主要分布在水庫(kù)下游。旱地、水田和草地面積的減少很大程度上與人類活動(dòng)相關(guān)。水田的減少主要變更為旱地，旱地大部分變更為城鎮(zhèn)、居民用地。水田變更為旱地，與氣候的變化有一定關(guān)系，長(zhǎng)春氣象站1951—2011年氣象資料顯示，近60年來氣溫呈明顯上升趨勢(shì)，并且增溫速率達(dá)每10年增加 0.14 ℃[17]。1989年以來，長(zhǎng)春市的氣溫距平值明顯升高，歷年的極端低溫上升的趨勢(shì)也比較明顯，年降水量無明顯變化，但是極值降水量的變化趨勢(shì)增多[18]。氣溫的極值降水量的增加更適合旱地作物的生長(zhǎng)。氣溫的變化以及人類活動(dòng)是水田變更為旱地的主導(dǎo)因素。

通過GIS對(duì)分類后結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表2。對(duì)1988—2014年土地利用變化進(jìn)行定量分析，明顯看出， 2014年城鎮(zhèn)、居民用地的面積較1988年增長(zhǎng) 了1倍以上，由44.11 km2增長(zhǎng)到96.06 km2，凈增長(zhǎng)率為117.77%，由此可見，長(zhǎng)春市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的城鎮(zhèn)擴(kuò)張速度很快。相比之下，旱地的面積由285.89 km2減少到246.48 km2，凈減少率為13.79%；其次，變化最大的為水田，由37.87 km2減少到12.71 km2，凈減少率為66.43%。林地的面積凈增加了12.71%，由99.45 km2增加到112.09 km2。草地面積也呈減少趨勢(shì)，由11.00 km2減少到7.40 km2，凈減少率為32.77%。從1988年到2014年期間，變化最不顯著的為水域，呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢(shì)，2014年較1988年凈增長(zhǎng)率為0.28%，由68.92 km2增加到69.22 km2。

由圖3可知，長(zhǎng)春經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)內(nèi)土地利用類型面積由大到小依次為旱地、林地、水域、水田、草地和未利用土地。城鎮(zhèn)、居民用地的顯著增加導(dǎo)致旱地和水田的顯著減少，城鎮(zhèn)化的擴(kuò)張對(duì)土地利用空間分布具有一定的影響，同時(shí)也影響了環(huán)境氣候的變化。

3 結(jié)論與討論

通過遙感影像的預(yù)處理，采用最大似然的監(jiān)督分類方法，結(jié)合人工目視解譯的方法，得到長(zhǎng)春市凈月潭國(guó)家森林公園及其周邊地區(qū)的土地分類圖，應(yīng)用GIS進(jìn)行分類結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析，得出如下結(jié)論：

（1）利用衛(wèi)星遙感影像，采用監(jiān)督分類方法，并結(jié)合目視解譯獲得不同時(shí)期土地利用數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)，是一種有效便捷的方法，不僅快速科學(xué)、成本低，而且在反映整個(gè)市區(qū)較大范圍的土地利用變化和趨勢(shì)方面能夠達(dá)到精度要求，可以為土地利用資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)提供土地分類圖。

（2）從1988年至2014年，研究區(qū)的土地利用變化以城鎮(zhèn)、居民用地、林地、水域、未利用土地的顯著增加（凈增加率分別為117.77%、12.71%、0.28%和77.84%）以及旱地、水田及草地的減少（凈減少率分別為13.79%、66.43%和32.77%）為主要特征。

（3）工業(yè)的大發(fā)展、人口增長(zhǎng)和城市擴(kuò)張是土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)力。各類用地之間的相互轉(zhuǎn)化比較復(fù)雜，但主要依賴城市用地的增長(zhǎng)，也與環(huán)境因素相關(guān)。

利用多源、多時(shí)相的遙感影像進(jìn)行土地利用變化監(jiān)測(cè)，可以獲取多周期的變化信息?；谶b感的方法可以對(duì)研究區(qū)土地變化進(jìn)行時(shí)空監(jiān)測(cè)，為行政決策提供依據(jù)和科學(xué)手段。但是由于遙感影像的時(shí)間分辨率較低，不能進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以用來長(zhǎng)時(shí)間序列的監(jiān)測(cè)。土地利用變化受多因素驅(qū)動(dòng)，主要有城市擴(kuò)張、人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及環(huán)境氣候的變化，受多種因素相互作用，至于各種因素如何具體影響土地利用變化的發(fā)展趨勢(shì)，有待進(jìn)一步研究。

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