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    Landsat系列影像支持下的鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用動態(tài)監(jiān)測

    2018-07-03 07:54:38吳艷民劉吉凱安徽科技學院安徽鳳陽3300北京創(chuàng)時空科技發(fā)展有限公司北京00083
    測繪通報 2018年6期
    關(guān)鍵詞:鳳陽縣石英砂林地

    張 偉,吳艷民,劉吉凱(. 安徽科技學院,安徽 鳳陽 3300; . 北京創(chuàng)時空科技發(fā)展有限公司,北京 00083)

    遙感技術(shù)是當前礦山土地調(diào)查與變化監(jiān)測的重要手段之一。在國外,對礦區(qū)土地利用遙感監(jiān)測始于土地利用/覆被變化(land use and land cover change,LUCC)研究,初期主要是對土地利用/覆被變化及其驅(qū)動力、與環(huán)境響應的作用機制展開研究,后期逐步發(fā)展為評估生態(tài)環(huán)境變化[1-2]。Gupta[3]利用時序Landsat TM影像,通過波段運算監(jiān)測印度Jharia煤礦區(qū)土地利用變化,結(jié)果表明隨著礦區(qū)面積的增加,居民點數(shù)不斷增加,植被卻持續(xù)減少。Effah等[4]利用1995—2000年間的序列TM影像,從景觀格局的角度分析了德國Lusatia煤礦區(qū)土地利用變化及其對生物多樣性的影響。Nuray等[5]利用多時相高分辨率遙感影像,采用支持向量機的分類方法監(jiān)測土耳其Goynuk煤礦區(qū)2004—2008年間里的土地生態(tài)變化。

    在國內(nèi),礦區(qū)土地利用遙感監(jiān)測研究中,數(shù)據(jù)源以中高分辨率遙感數(shù)據(jù)為主,如Landsat影像[6-7]、SPOT影像[8]等。何芳等[9]從礦山遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)源的選擇和最佳比例尺計算的角度出發(fā),明確了合理選擇遙感數(shù)據(jù)信息源、利用制圖軟件計算遙感影像圖比例尺及編制野外調(diào)查和成果解譯圖的技術(shù)方法。研究方法主要為目視解譯[10-11]、人機交互分類[9,12]和計算機自動分類[13]相結(jié)合的方法。宋亞婷等[14]以GF-1影像為例,在面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惢A上,探討了露天煤礦區(qū)用地類型信息提取優(yōu)先順序?qū)ψ罱K分類精度的影響。

    從時間尺度來看,當前的研究多側(cè)重于礦區(qū)土地資源的利用現(xiàn)狀和短時間尺度的變化研究[8,15],缺乏從土地系統(tǒng)長期、動態(tài)角度的變化研究。從研究對象來看,多集中在金屬礦區(qū)和非金屬的煤礦、稀土礦的研究,而對石英砂礦區(qū)的遙感監(jiān)測相對較少。因此,本文通過對比1991—2015年間Landsat系列遙感影像,基于支持向量機的分類技術(shù),分析鳳陽縣石英砂礦區(qū)25年來土地利用時空變化特征和演變規(guī)律,以期為鳳陽縣礦區(qū)土地合理利用、生態(tài)環(huán)境評價和綜合治理提供依據(jù)。

    1 研究區(qū)、數(shù)據(jù)源和研究方法

    1.1 研究區(qū)概況

    鳳陽縣隸屬滁州市,地處淮河中游南岸,北緯32°37′—33°03′、東經(jīng)117°19′—117°57′。鳳陽縣石英砂礦產(chǎn)資源豐富,礦區(qū)面積為80 km2,探明儲量在100億噸以上,被譽為“中國優(yōu)質(zhì)石英砂原料基地”和“中國日用玻璃產(chǎn)業(yè)基地”。

    1.2 數(shù)據(jù)源

    選擇Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用變化監(jiān)測的數(shù)據(jù)源。選用的數(shù)據(jù)為1991—2015年25年間的6期Landsat衛(wèi)星遙感影像,為了驗證土地信息提取精度,同時選取對應研究區(qū)的2015年Google Earth高分數(shù)據(jù),具體見表1。其中Landsat數(shù)據(jù)空間分辨率為30 m,軌道號為121-37,產(chǎn)品級別L1T,時間分辨率為16 d,來源于中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http:∥www.gscloud.cn),Google Earth數(shù)據(jù)的空間分辨率為4 m。輔助數(shù)據(jù)為鳳陽縣1∶50 000土地利用現(xiàn)狀圖、野外實地調(diào)查資料、縣界矢量、縣內(nèi)主要的水系和道路及數(shù)字高程模型等。

    1.3 數(shù)據(jù)預處理

    為保證礦區(qū)土地信息遙感解譯的正確性,需要對數(shù)據(jù)進行預處理:①去條帶處理。對2010年的ETM+數(shù)據(jù)去條帶處理,利用同一景影像完好的數(shù)據(jù)部分,對數(shù)據(jù)縫隙進行插值。②輻射校正。利用ENVI 5.1軟件的Radiometric Calibration模塊和FLAASH Atmospheric Correction模塊對系列影像分別進行輻射校正和大氣校正。③幾何校正。參考1∶50 000土地利用現(xiàn)狀圖,以Google Earth為基準影像,采用二次多項式和雙線性內(nèi)插法對2015年OLI影像幾何精度糾正,保證誤差在0.5個像元內(nèi);再以OLI影像為準,對其他時相影像幾何配準,誤差控制在1個像元以內(nèi)。④影像裁剪。對預處理后的系列影像,按照石英砂礦區(qū)集中分布的區(qū)域裁剪處理,得到礦區(qū)Landsat系列預處理數(shù)據(jù),結(jié)果如圖1所示。

    表1 Landsat系列衛(wèi)星影像表列

    圖1 鳳陽縣石英砂礦區(qū)Landsat系列影像(波段合成順序:1991—2010年RGB-542,2015年RGB-654)

    1.4 研究方法

    采取支持向量機(support vector machine classifier,SVM)算法,對鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用信息進行分類提取[16]。基于土地利用轉(zhuǎn)移矩陣與變化速度,分析石英砂礦區(qū)土地利用變化,具體計算公式見參考文獻[17]。

    2 基于Landsat系列影像的石英砂礦區(qū)土地分類

    2.1 礦區(qū)土地分類體系的確立

    石英砂礦山土地系統(tǒng)遙感動態(tài)變化監(jiān)測的重要前提與關(guān)鍵環(huán)節(jié)是建立合理的分類系統(tǒng)。根據(jù)鳳陽石英礦區(qū)的土地利用現(xiàn)狀和覆被特征,以及影像信息提取的可行性,借鑒查東平[2]、尚慧[6]等對礦區(qū)土地系統(tǒng)進行劃分,構(gòu)建鳳陽石英礦區(qū)土地分類體系,包括工礦用地、建筑用地、水域、林地、草地和耕地6類。

    2.2 Landsat系列影像的石英砂礦區(qū)土地利用信息提取

    根據(jù)土地系統(tǒng)分類體系(子類),結(jié)合礦區(qū)影像特征和野外調(diào)查資料,勾選多種土地利用類型的訓練樣本集,并建立相應的解譯標志。利用SVM的方法提取石英砂礦區(qū)土地利用類型信息,核函數(shù)選擇徑向基核函數(shù)。初分類后,對分類結(jié)果進行Majority/Minority分析、聚類分析和過濾處理;然后參考鳳陽縣土地利用現(xiàn)狀圖,通過人機交會的方式完成對2015年影像錯分或漏分類型信息的修正,并順次倒推,依次修正其他時期影像的分類誤差;最后將多個子類合并成6種土地利用類型,得到各時期的鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用現(xiàn)狀圖(如圖2所示)。

    圖2 鳳陽縣石英砂礦區(qū)1991—2015年土地利用空間分布

    2.3 精度評價

    由于野外調(diào)查數(shù)據(jù)與高分數(shù)據(jù)均來源于2015年,理論上只能對2015年的礦區(qū)分類結(jié)果進行精度評價,考慮到其他時期Landsat系列數(shù)據(jù)處理的一致性(提取方法一致和分類后交會解譯一致),本文認為2015年分類結(jié)果的精度分析對其他時期影像是可接受的,對宏觀趨勢的判斷是可行的[18]。將野外實地調(diào)查的土地類型位置信息疊加在Google Earth高分影像上,參考土地利用現(xiàn)狀圖,通過目視解譯將實測點信息轉(zhuǎn)化成真實感興趣區(qū),由此建立混淆矩陣,計算總體精度、Kappa系數(shù)、用戶精度和制圖精度,以評價鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用類型提取的精度,見表2。

    表2 鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地系統(tǒng)分類精度(2015年)

    從表2可知,分類的效果較為理想,總體精度達87.72%,Kappa系數(shù)為0.844 9,說明基于SVM方法對礦區(qū)土地利用類型提取具有較高的正確率。6類土地利用類型中,除草地外,其余類型的用戶精度和制圖精度均高于80%。進一步分析,與草地易混淆的類型為耕地和林地,主要原因是草地與低矮灌木林地的空間分布和光譜信息過于接近,在空間分辨率為30 m的影像上,存在“異物同譜”的現(xiàn)象,僅靠基于光譜信息的SVM分類方法無法高精度區(qū)分。草地與耕地雖然空間位置信息不同,但二者的光譜信息,特別是與地里肥沃的生長作物相近,難以有效區(qū)分。為了提高草地的分類精度,分類后經(jīng)過簡單人機交互修正,使總體精度上升到94.78%,Kappa系數(shù)達0.934 0。

    3 鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用時空變化分析

    基于本文獲得的各時期鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用現(xiàn)狀解譯結(jié)果,采用GIS空間分析功能統(tǒng)計各時期土地利用現(xiàn)狀、變化速度及變化轉(zhuǎn)移矩陣,見表3。

    表3 鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)及其變化

    從表3分析可知,1991—2015年鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用發(fā)生了很大變化:25年間變化總面積為3 932.64 hm2,占研究區(qū)總面積的33.23%;從各個時段來看,其中1991—2000年間變化面積為2 544.48 hm2(占面積比為21.50%,下同),2000—2010年變化面積遠超過前個10年的變化,變化的面積比達27.32%,為3 233.16 hm2,2010—2015年,5年間的變化(2 725.11/23.03%)已超過了1991—2000年間的變化,且僅比2000—2010年的變化低4.29%??梢?,25年來鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用的變化趨于劇烈,且變化范圍愈加擴大。不同土地利用類型的變化具體分析如下:

    3.1 工礦用地

    工礦用地的面積變化反映了過去25年間石英砂開采活動的強度和開采后生態(tài)環(huán)境恢復的程度。由表3可知,工礦面積發(fā)生了劇烈變化,Landsat系列數(shù)據(jù)清晰地反映了石英砂礦區(qū)的發(fā)展歷程。1991年,礦區(qū)面積僅為6.84 hm2,占研究區(qū)總面積的0.06%;2015年,礦區(qū)面積增至438.12 hm2(3.70%),凈增加431.28 hm2,動態(tài)度高達252.21%,是所有土地利用類型中最大的。由表3分析,增加的工礦用地主要由草地和林地轉(zhuǎn)化而來,草地轉(zhuǎn)化量為356.31 hm2,林地為75.87 hm2,二者分別占3個監(jiān)測時段增量的97.45%、95.38%和91.57%,僅少量由水域和耕地轉(zhuǎn)化而來,這是由空間臨近關(guān)系決定的。廢棄的礦區(qū)主要轉(zhuǎn)化為了草地和林地,但變化量遠遠小于增加量,因此對廢棄礦區(qū)的生態(tài)恢復要給予足夠重視。

    分時段來看,1991—2000年是石英砂礦區(qū)變化最為劇烈的時段,礦區(qū)開采從無到有,動態(tài)度高達153.68%,進一步統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),這一劇烈變化主要集中發(fā)生在1991—1995年間,動態(tài)度為135.26。2000—2010年,工礦用地變化總量為211.59 hm2,年變化量為19.24 hm2,均高于其他兩個監(jiān)測時段,表明:2000—2010年是石英砂礦產(chǎn)開采規(guī)模最大的時間段。2010—2015年,動態(tài)度降低到5.92%,在5年時間里,下降了11.28%,礦區(qū)面積變化速度驟降,意味著礦業(yè)規(guī)模的發(fā)展速度漸緩。

    3.2 建筑用地

    1991—2015年,建筑用地面積持續(xù)增加,總凈增量為691.29 hm2,動態(tài)度達95.71%,變化速度僅次于礦區(qū)用地,其中2000—2010年的年均增量為40.21 hm2,遠高于其他兩個監(jiān)測時段。建筑用地面積變化速度由25.89%增加到38.79%再銳減到5.32%,從側(cè)面說明了:2000—2010年是礦區(qū)經(jīng)濟發(fā)展最好的10年。在鄉(xiāng)鎮(zhèn)城鎮(zhèn)化過程中,受侵占最嚴重的土地類型為耕地、草地和水域,分別占增量的80.43%、10.57%和8.17%,尤其是原有鄉(xiāng)鎮(zhèn)(村莊)周邊相對平坦的耕地和草地,以及對河流的侵占。筆者在實際調(diào)查時發(fā)現(xiàn),新增的建筑用地除了原有居民點的擴張外,大部分為石英砂企業(yè)的廠房,由此說明,建筑用地的增加與礦區(qū)經(jīng)濟密切相關(guān)。建筑用地在增加的同時,也有部分轉(zhuǎn)化為耕地和草地,主要以拆遷后人為開墾和植被自然恢復為主。

    3.3 水 域

    隨著石英砂礦業(yè)開采強度的加大,礦區(qū)地貌破壞,塌陷的地勢已發(fā)展成積水區(qū),會導致礦區(qū)水域面積的增加。2000—2010年石英砂礦產(chǎn)開采規(guī)模空前,研究區(qū)內(nèi)水域面積有所增加,凈增量為34.92 hm2,但由表3知,增加的水域主要由耕地、草地和工礦用地轉(zhuǎn)化而來,可見這一時段內(nèi),增量除部分來自于礦區(qū)地勢塌陷外,大部分來自于水利工程的新建與擴大。但從整個時間段(1991—2015年)來看,水域面積是凈減少的,減少量為186.03 hm2,主要轉(zhuǎn)化為了耕地、草地和建筑用地,分別為97.74 hm2(52.54%)、43.29 hm2(23.27%)和38.70 hm2(20.80%)。實際調(diào)查時也發(fā)現(xiàn),河流兩側(cè)建滿了建筑物,導致部分河流段的寬度僅為5~10 m,枯水期甚至斷流,原本在影像上(2000年)清晰可見的河流,到現(xiàn)在卻不復存在(2010年),另外,河底及周圍覆蓋一層細細的石英砂粉末,阻塞水流,流域環(huán)境問題嚴重,急需解決。

    3.4 林 地

    1991—2000年,林地面積由1 235.25 hm2增加到1 942.02 hm2,面積比重由10.38%增大到16.32%,年增量為70.68 hm2。進一步分析發(fā)現(xiàn),1991—1995年,林地面積是減少的,5年間減少了178.02 hm2,主要轉(zhuǎn)化為了草地和工礦用地,轉(zhuǎn)化比率高達95.24%,主要是由石英砂礦開采、大量砍伐林木導致的。1993年起,鳳陽縣政府大力鼓勵封山育林,開山造林,發(fā)展林業(yè)經(jīng)濟,林業(yè)面積不減反增,1995—2000年間增量為884.79 hm2,年均144.47 hm2,主要由草地和耕地轉(zhuǎn)化而來。2000—2010年,林地面積僅增加了157.59 hm2,主要由草地和耕地轉(zhuǎn)化而來,分別占比86.59%和12.70%,說明:礦業(yè)開采導致林地的減量小于人工林場育林的增量。2010—2015年,林地面積迅速減少,5年間減少了240.03 hm2,年均減40.01 hm2,僅次于耕地的年均減少量(-55.49 hm2),主要轉(zhuǎn)化為了草地、耕地和工礦用地,這與林場改革與林業(yè)經(jīng)濟不景氣有一定的關(guān)系??偟膩砜矗?991—2015年,25年間林業(yè)面積凈增624.33 hm2,使礦區(qū)植被覆蓋率提高,有利于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的改善。

    3.5 草 地

    草地面積急劇減少,在25年間共減少1 076.85 hm2,減幅26.94%,年均減少43.07 hm2,是所有土地利用類型中總變化量和年變化量最大的。1991—2010年,呈持續(xù)減少的趨勢,共減少1 318.32 hm2,其中1991—2000年的減少量最多,為919.53 hm2,年均91.95 hm2,主要轉(zhuǎn)化為了林地、耕地和工礦用地,三者轉(zhuǎn)化面積占減少量的96.99%。1991—2000年,三者轉(zhuǎn)化占比92.58%,說明在1991—2010年里大部分草地被造林、墾荒和礦產(chǎn)資源開發(fā)侵占。2010—2015年,大量的林地、耕地、水域和工礦用地轉(zhuǎn)化為草地,草地面積正增長,增量為241.47 hm2,主要是由林地砍伐后再生長(低矮灌草)、耕地撂荒自然生長野草和礦區(qū)生態(tài)修復導致的。

    3.6 耕 地

    1991—2015年,耕地面積發(fā)生了重大變化,由5 896.80 hm2減少到5 231.34 hm2,年均減少26.62 hm2,面積比重由49.55%下降到44.20%。分析表明,減少的耕地主要轉(zhuǎn)化為了建筑用地、草地和水域,分別為597.15 hm2(48.87%)、550.53 hm2(45.05%)和68.22 hm2(5.58%),原因為耕地廢棄、閑置或被建筑用地擴張占用,主要分布在鄉(xiāng)鎮(zhèn)(村莊)、河流周邊。耕地的增加量主要由草地、水域和林地轉(zhuǎn)化而來,三者轉(zhuǎn)化量為582.57 hm2,占面積比重的98.85%。

    分時段來看,1991—2000年,耕地面積增加了115.11 hm2,增量不多,主要由草地和水域轉(zhuǎn)化而來,與經(jīng)濟增速,人口增長有關(guān)。2000—2015年,耕地面積持續(xù)減少,凈變化量為-780.57 hm2,占2015年耕地總面積的14.92%,主要轉(zhuǎn)化為了建筑用地、草地、水域和林地,其中2000—2010年間轉(zhuǎn)化的建筑面積多于草地面積,林地面積多于水域面積,也證明了本文上文的分析:2000—2010年10年間經(jīng)濟快速發(fā)展,居民區(qū)及設施大量興建。雖然耕地的動態(tài)度遠低于其他土地利用類型,但由于其面積比重最大,使得其面積變化量較高。

    綜上所述,不同監(jiān)測時段的土地利用類型變化速度存在差異:25年間,工礦用地和建筑用地面積持續(xù)增加,均在2000—2010年間年增幅最大,二者之間呈正相關(guān)。水域面積總變化量不大,在3個時段呈現(xiàn)先減后增的趨勢。林地面積在前 20年里迅速增加,增速前10年遠大于后10年,但卻在最近5年里急劇減少,減速不容忽視。草地面積在25年里變化總量最大,先急劇減少后增加,與政府對生態(tài)環(huán)境治理的大背景有關(guān)。耕地面積先增加后急劇減少,減少量明顯,應予以高度重視。就變化速度而言,工礦用地>建筑用地>林地>草地>耕地>水域(如圖3所示),耕地和草地盡管變化速度不是最大的,但面積占比大,變化面積最高。

    圖3 1991—2015年鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用類型變化速度

    4 結(jié)論與討論

    本文利用Landsat系列影像,基于SVM算法對研究區(qū)25年間的Landsat遙感影像進行了精準的土地類型分類,總體分類精度達87.72%,Kappa系數(shù)為0.844 9,為鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地生態(tài)動態(tài)變化監(jiān)測奠定了良好的基礎。

    1991—2015年鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地利用方式和空間格局發(fā)生了顯著變化。工礦用地面積持續(xù)增加,變化速度是所有土地利用類型中最大的,增加的工礦主要由草地和林地轉(zhuǎn)化而來。建筑用地面積也持續(xù)增加,主要是侵占耕地、草地和水域所得。水域總面積變化量不大,呈現(xiàn)先減后增的趨勢。草地面積雖然變化速度不大,但總變化量和年變化量最大。25年間,草地面積急劇減少,主要轉(zhuǎn)化為了林地、耕地和工礦用地。林地和耕地面積均先增后減,但二者的凈變化量方向卻相反,林地面積正增長;耕地廢棄、閑置或被建筑用地擴張占用,主要分布在鄉(xiāng)鎮(zhèn)(村莊)、河流周邊。

    2000—2010年是鳳陽縣石英砂礦產(chǎn)開采規(guī)模最大的時間段,工礦用地和建筑用地面積迅速增加,二者呈正相關(guān),其代價是對草地、耕地和水域的過度侵占。2010—2015年,工礦用地和建筑用地變化速度驟降,但對林地和耕地的破壞不減反增,礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量朝著變差的方向發(fā)展,應當給予足夠的重視。

    鳳陽縣石英砂礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量逐漸下降,礦區(qū)環(huán)境恢復和改善任重而道遠,建議在后續(xù)礦山生態(tài)環(huán)境治理過程中對采礦區(qū)、排土堆和尾礦庫進行詳細規(guī)劃,有計劃地逐步恢復采礦區(qū)被破壞的植被和壓占的農(nóng)田,恢復河流功能等。

    對礦區(qū)地類解譯時,由于受限于遙感影像空間分辨率的精度,土地利用類型以大類為主,并未進一步展開,如將工礦用地細分為開采場、排土堆和尾礦庫,可能與礦區(qū)實際利用情況有一定差距,因此在未來礦區(qū)生態(tài)環(huán)境評價中,要重新定義分類體系,改善解譯方式,提高工作效率,以獲取高精度細分類的解譯結(jié)果。

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