臨汾市堯都區(qū)耕地資源動態(tài)分析

趙倩， 柴旭榮

山西師范大學地理科學學院，山西 臨汾 041000

土地利用/覆被變化(LUCC)對全球變化有著舉足輕重的影響，與全球氣候波動、生態(tài)系統(tǒng)演變、生物多樣性變化等密切相關[1].土地利用規(guī)劃是實施土地可持續(xù)利用戰(zhàn)略的重要調(diào)控措施[2].土地利用結構優(yōu)化是為了達到一定的經(jīng)濟、社會和生態(tài)的最優(yōu)目標，依據(jù)土地資源的自身特性和適宜性評價，對區(qū)域內(nèi)各種土地利用類型進行更加合理的數(shù)量安排和空間布局，從而提高土地利用的效率和效益，維持土地生態(tài)系統(tǒng)的相對平衡，實現(xiàn)土地資源的可持續(xù)利用[3].事實上，土地利用變化研究在國內(nèi)外自20世紀就受到很多學者的關注：英國在1930年成立了土地利用調(diào)查所并在后續(xù)的幾年中完成了一系列成果[4]；美國的Lee在1992年發(fā)表了《從空間中看到的地球表面》，論述了自然景觀和人類活動的關系[5].國內(nèi)在20世紀六七十年代進行了第一、第二次土壤普查，為現(xiàn)如今開展耕地研究提供了起始資料并奠定了基礎.耕地作為土地中的精華，其動態(tài)變化無疑是影響地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的關鍵問題.因此，加強耕地動態(tài)變化研究，分析耕地變化的時空分布規(guī)律及驅動因子，對合理利用耕地資源、控制耕地進一步減少具有重要意義[6].改革開放以來，隨著經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和人口增長，中國的耕地資源表現(xiàn)出總面積持續(xù)減少的態(tài)勢[7].近年來，我國土地利用變化研究一個比較重要的技術特征就是把衛(wèi)星遙感技術下的影像解譯與地理信息系統(tǒng)技術下的空間分析有機結合.

1 研究區(qū)域概況

臨汾市地處山西省西南部，總面積約20 275 km2，地理坐標為35°23′N～36°57′N，110°22′E～112°34′E.地勢的起伏變化非常明顯：東側為霍山，西側為羅云山，臨汾盆地縱貫中部，地形輪廓大致呈現(xiàn)“凹”字形.土地資源和后備耕地資源都很豐富且大多在汾河附近.臨汾市的經(jīng)濟總量居全省前列.行政區(qū)劃包括1個市轄區(qū)，14個縣，2個縣級市，75個鎮(zhèn)，76個鄉(xiāng)，20個街道辦事處.全市有28個少數(shù)民族，共約1萬人，2016年常住人口約81萬人，GDP約25億元，固定資產(chǎn)合計約13億元，公共財政收入約1.6億元.

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

研究中采用的方法主要是RS和GIS.RS技術即遙感技術(Remote Sensing)，是通過遙感器等一系列對電磁波敏感的儀器，接收來自遠離目標的高空或外層空間的地球表層各地物的電磁波信號并對其加以處理和分析應用，從而對地表地物進行遠距離識別和控測的當代科學技術.使用Envi軟件對遙感圖像進行預處理，然后裁剪出研究區(qū)域并進行影像的目視解譯、監(jiān)督分類及后處理，最后利用GIS技術提取耕地資源并統(tǒng)計面積.GIS技術即地理信息系統(tǒng)技術(Geographic Information Systems)，是指綜合采集、存儲、查詢、分析和顯示等一系列功能的計算機系統(tǒng)[8].基于地理信息系統(tǒng)強大的空間信息處理與分析功能以及土地利用規(guī)劃對于空間信息的需求,將GIS應用于耕地資源的動態(tài)分析中具有很大的優(yōu)越性[9].研究中應用的數(shù)據(jù)主要是由地理空間數(shù)據(jù)云高級檢索下載得來，數(shù)據(jù)集為Landsat 8 OLI_TRIS 衛(wèi)星數(shù)字產(chǎn)品，行政區(qū)為山西省臨汾市堯都區(qū).三期數(shù)據(jù)時間分別為2013年、2014年、2015年.

3 耕地資源信息提取

3.1 遙感影像預處理

3.1.1 圖層組合

Envi中多波段圖層疊加步驟第一步是加載波段B1～B8；第二步在Basic Tools中打開Layer stacking，選擇B1～B7波段組合；第三步選擇投影UTM和輸出的文件.根據(jù)不同地物對不同波段的反射率特征,多波段在不同的RGB組合下可以凸顯目標地物：5,4,3—標準假彩色合成，用于監(jiān)測植被和農(nóng)作物；7,6,4—假彩色合成，用于城市監(jiān)測；6,5,2—假彩色合成，用于農(nóng)作物監(jiān)測；5,7,1—假彩色合成，用于檢測植被和水體.

3.1.2 圖像融合

Envi中的融合方法有很多種，研究中采用的是Gram-Schmidt Spectral Sharpening方法，能較好地保留原多光譜圖像的光譜信息，若需要對影像增強可以使用Enhance中的各種方法.具體步驟如下：(1)在Envi主菜單中，點擊“Transform”→“Image Sharpening”→“Gram-Schmidt Spectral Sharpening”；(2)在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File中選擇多光譜影像；(3)在Select High Spatial Resolution Pan Input Band中選擇B8波段；(4)在Gram-Schmidt Spectral Sharpen Parameters中設置融合參數(shù)，選擇重采樣模型并保存.

3.1.3 研究區(qū)裁剪

為獲取堯都區(qū)的遙感圖像，需要進行掩膜技術操作.主要步驟：首先統(tǒng)一坐標系并加載待裁剪數(shù)據(jù)；其次加載堯都區(qū)矢量數(shù)據(jù)shp，當shp文件與被裁剪影像顯示在同一窗口時，點擊“Apply”；再次將shp文件保存為ROI；最后在Basic Tools中打開“Subset Data via ROIs”，完成裁剪.

3.2 影像解譯

3.2.1 樣本選擇

研究區(qū)分類系統(tǒng)主要包括：水體(Ford)、林地(Woodland)、居民用地(Residential land)和耕地(Farmland)四大類.通過目視解譯圈出各地類樣本并進行全圖范圍的圖像處理：打開圖像，點擊“Overlay”選擇感興趣的區(qū)域，左鍵點下，右鍵結束，滑輪鍵刪除.

3.2.2 分離性檢驗

樣本選擇完成之后，為了比較和評價樣本的精準程度，需要通過計算樣本的基本統(tǒng)計值來檢查樣本的代表性和可分離程度.操作流程：“Options”→“Compute ROI Separability”→選擇全部的可分離性樣本，然后點擊“OK”，出現(xiàn)如圖1，最后數(shù)值在1.8～2.0之間說明符合要求，小于1.8則說明需要修改或者重新選擇.

3.2.3 監(jiān)督分類及后處理

研究中選擇了Envi軟件常用的最大似然法分類.首先在主菜單中，選擇“Classification”→“Supervised”→“Likelihood Classification”設置參數(shù)，然后單擊“OK”執(zhí)行分類.分類后處理主要包括：剔除、精度印證、改名字、改顏色等，是對分類結果的檢查、修改，可提高分類結果的精度.

3.3 GIS統(tǒng)計分析

3.3.1 格式轉化

為了把數(shù)據(jù)加載到ArcMap中，還需將Envi格式的數(shù)據(jù)轉化為GIS格式，在ArcGIS中對格式轉化后的數(shù)據(jù)進行矢量化，這一步操作在GIS軟件中的工具箱中完成：“Conversion Tools”→“From Raster”→“Raster to Polygon”.圖2、圖3和圖4為臨汾市通過圖層組合(Layer stacking)、融合(Gram-Schmidt Spectral Sharpening)、裁剪(Mask)、目視解譯、監(jiān)督分類(Classification)以及格式轉化(shp.→tif.)等一系列技術操作所得結果.

3.3.2 信息提取及統(tǒng)計

通過矢量化轉換的柵格數(shù)據(jù)可以利用GIS軟件實現(xiàn)統(tǒng)一的疊加處理和統(tǒng)計分析，研究中利用GIS技術提取耕地信息并統(tǒng)計耕地面積：在加載數(shù)據(jù)后打開屬性表添加字段“Area”并計算面積；再點擊“Select by Attributes”，計算GRIDCODE=唯一數(shù)值；最后統(tǒng)計已提取的“GRIDCODE”中同一類別的地物得出耕地面積.

4 結果與分析

圖1 樣本可分離性報告Fig.1 Samples separability report

圖2 2013年堯都區(qū)監(jiān)督分類耕地結果矢量圖Fig.2 Yaodu district supervision classification of cultivated land result vector in 2013

4.1 土地利用動態(tài)度

土地利用類型動態(tài)度，是某研究區(qū)一定時間和范圍內(nèi)某種土地利用類型的數(shù)量變化情況[10].在RS和GIS技術的支持下，用相同的手段提取并統(tǒng)計了居民用地面積和林地面積,并與耕地進行相關性分析(表1).

表1 堯都區(qū)土地利用類型統(tǒng)計表 (單位：km2)Tab.1 Statistics of Land Use Types in Yaodu District

本文利用“土地利用動態(tài)度”來研究臨汾市堯都區(qū)在2013年到2015年間某種土地利用類型的數(shù)量變化情況[11]

圖3 2014年堯都區(qū)監(jiān)督分類耕地結果矢量圖Fig.3 Yaodu district supervision classification of cultivated land result vector in 2014

圖4 2015年堯都區(qū)監(jiān)督分類耕地結果矢量圖Fig.4 Yaodu district supervision classification ofcultivated land result vector in 2015

K=(Ub-Ua)/Ua*1/T*100 %

式中,K=研究時段內(nèi)某一土地利用類型動態(tài)度；Ua=研究初期某一種土地利用類型的數(shù)量；Ub=研究末期某一種土地利用類型的數(shù)量；T=時間段.帶入數(shù)字計算可以得出：K居民用地=13 %；K林地=15%；K耕地=-6 %.2014年居民用地面積比2013年增加了86 km2，增長幅度為17.95 %；2015年比2014年增加了44 km2，增幅為7.79 %.林地面積從2013年到2015年分別增加了58 km2和53 km2，增幅分別為15.93 %、12.56 %，所以K居民用地值和K林地值均為正，而耕地面積從2013年到2015年呈現(xiàn)負增長，分別減少了21 km2和25 km2，所以動態(tài)度為負值.

4.2 原因及措施

在RS和GIS技術的支持下，得出以下結論：臨汾市2013年～2015年耕地資源總量逐漸減少且主要流向為居民用地和林地.影響耕地面積變化的因子錯綜復雜，歸納起來有社會經(jīng)濟和自然因素兩個方面[12]，主要有以下幾點：第一，隨著人口逐年增長，城市規(guī)模不斷擴張，房地產(chǎn)房屋施工面積等建設用地的占用使耕地資源不斷減少；第二，面對資源日益匱乏、環(huán)境污染日益嚴重的局面，臨汾市制定并實施了退耕還林、退耕還草的政策，也導致了耕地資源的逐年減少；第三，近幾年來隨著城市化的發(fā)展，資源型城市的生態(tài)環(huán)境達到臨界狀態(tài)，加之黃土高原水土流失嚴重，土地荒漠化造成了耕地資源的減少.推進耕地利用良性發(fā)展的關鍵內(nèi)容主要包括：(1)建立基于綜合效益評價和充分體現(xiàn)效率的指標體系；(2)在結合生態(tài)指標的基礎上建立與耕地和承載功能相適應的土地利用結構優(yōu)化方法[13]；(3)研究耕地資源開發(fā)與保護的協(xié)調(diào)技術.如耕地經(jīng)濟效益與環(huán)境效益相協(xié)調(diào)的可持續(xù)發(fā)展技術等[14]；(4)加強配套政策的研究和多部門協(xié)作的分層管理機制以及基本農(nóng)田保護等政策的落實；(5) 建立農(nóng)戶可持續(xù)利用耕地的激勵和約束機制,維護并促進耕地質(zhì)量和生態(tài)水平的提高[15].