基于Landsat的寧河縣土地利用變化監(jiān)測

馬夢茹，張永彬，王奕丹

(華北理工大學 礦業(yè)工程學院，河北 唐山 063210)

0引言

土地是人類生存的重要資源保障和生活的必要物質(zhì)基礎(chǔ)。對于中國這樣的農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)產(chǎn)品種類繁多且種植結(jié)構(gòu)復雜，合理利用土地資源便更加重要。同時，隨著人口數(shù)量的增長和社會經(jīng)濟的發(fā)展，土地利用變化成為了當代研究熱點。Landsat影像具有容易獲取、時間跨度大、分辨率高和覆蓋范圍廣等優(yōu)點，在土地利用變化監(jiān)測、農(nóng)作物提取、面積監(jiān)測等領(lǐng)域得到了廣泛的應用[1]。張永彬等人以3期Landsat遙感影像作為數(shù)據(jù)源，通過計算土地利用類型數(shù)量的轉(zhuǎn)移和重心偏移方向，從時間和空間2個視角剖析唐山市路北區(qū)為期15年的耕地變動情況[2]。夏清等人基于多時相TM遙感影像，通過監(jiān)督分類對興賓區(qū)進行土地分類，并從土地利用動態(tài)變化和轉(zhuǎn)移矩陣兩方面對興賓區(qū)土地利用變化進行研究[3]。全璟等人利用Landsat8遙感影像，通過遙感解譯的方法提取安慶市大別山區(qū)的水稻種植面積，并對研究區(qū)域的水稻種植面積進行動態(tài)實時監(jiān)測[4]。盧霞等人以兩期WorldView和一期高分GF遙感影像為數(shù)據(jù)源,以江蘇鹽城大豐麋鹿國家級自然保護區(qū)第三核心區(qū)為研究區(qū)域 ,通過決策樹分類法提取研究區(qū)域的土地利用信息, 并分別計算土地利用動態(tài)度和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，對研究區(qū)域的土地利用變化進行監(jiān)測[5]。

位于天津市東北部的寧河縣作為天津市整體規(guī)劃的重要地區(qū)，被歸入東部濱海經(jīng)濟發(fā)展地帶，在天津市的發(fā)展布局中占據(jù)重要的作用。該項研究以2012年和2017年的2期Landsat遙感影像為數(shù)據(jù)源，以天津市寧河縣為研究區(qū)域，利用面向?qū)ο蟮淖钹徑诸惙椒ㄌ崛⊙芯繀^(qū)域的土地利用信息，分別計算單一土地利用動態(tài)度和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，統(tǒng)計分析2012年和2017年2年的各土地利用類型的變化，為政府及人民合理利用寧河縣的土地資源提供參考依據(jù)。

1研究區(qū)概括

寧河縣地處于東經(jīng)117°18'54＂至117°55'37＂、北緯39°09'06＂至39°36'01＂之間，位于天津的東北部。寧河縣下轄16個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，是天津市重要交通樞紐。作為京津唐3個城市中心包圍地帶，蘆臺鎮(zhèn)作為寧和縣的縣城，距離北京210 km，距離唐山45 km。具體地理位置見圖1。寧河縣屬大陸性季風性氣候，具有得天獨厚的自然資源，尤其是水資源。該縣的年平均降水量達到642 mm。寧河縣具有地勢較低且平、土質(zhì)松軟濕潤、土層深厚肥沃等優(yōu)點。全縣以耕作為主的土地利用方式已歷史悠久，自古素有“魚米之鄉(xiāng)”之稱，是典型的農(nóng)業(yè)大縣。該縣長年種植的糧食作物主要有3種，分別是：水稻、小麥、玉米。

圖1 寧河縣的地理位置

2研究數(shù)據(jù)與影像分類

2.1 數(shù)據(jù)來源

通過對寧河縣進行調(diào)查，該地的主要農(nóng)作物的生產(chǎn)規(guī)律如表1所示：該地區(qū)水稻種植為5月中旬，6月份水稻大多處于幼苗期；小麥播種時間為10月中上旬，到5月下旬，最晚至6月初收割，而玉米的播種時間為7月中旬，收割時間為10月中下旬。因此，通過地理空間數(shù)據(jù)云下載了6月份覆蓋天津市寧河縣研究區(qū)的遙感影像，遙感影像的詳細信息見表2。

表1 寧河縣主要農(nóng)作物的生長期

表2 2015年和2017年遙感影像信息介紹

另外，用到的輔助數(shù)據(jù)還有寧河縣的矢量邊界、Google Earth 高分辨率影像。

2.2 影像預處理

該項研究利用ENVI5.1軟件對兩期landasat遙感影像進行預處理。對Landsat7去條帶處理。使用的寧河縣矢量文件的基準面為WGS84，與下載的遙感影像的基準面相同，不必再進行幾何校正，先對研究區(qū)的2期遙感影像進行輻射定標、大氣校正以便獲得地表輻射亮度值和反射率值，再將15 m的全色影像與經(jīng)過輻射定標、大氣校正過的Landsat影像融合以便獲得更高分辨率的影像，最后通過寧河縣的矢量邊界數(shù)據(jù)對融合后的影像進行裁剪以便獲得研究區(qū)的準確范圍。

2.3 分類標準

土地利用現(xiàn)狀分類的主要依據(jù)是土地用途、土地經(jīng)營方式、土地利用方式和土地覆蓋特征等，表示與土地結(jié)合的人類活動而產(chǎn)生的不同利用方式[6]。該項研究依據(jù)國土資源部在2017年修訂的國家標準《土地利用現(xiàn)狀分(GB/T21010-2017)》，結(jié)合天津市的土地利用分布狀況和變化特點，最后將寧河縣的土地利用類型按土地用途劃分為住宅地、水澆地、水田、水域和其他用地5類。

2.4 影像分類

Landsat8影像的432波段是自然真彩色顯示，由于該地區(qū)80%以上為農(nóng)業(yè)用地，為了便于解譯影像，更好地區(qū)分地類，2017年的Landsat8 影像波段組合選擇 6-5-4，如此可使植被呈現(xiàn)鮮艷的綠色。因傳感器不同，2012年的Landsat7影像選擇5-4-3波段組合顯示。

傳統(tǒng)的分類方法僅利用像元的光譜信息進行分類，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǔ浞掷昧藢ο?多個像素)的紋理信息、光譜信息、空間信息，采用先分割后分類的方法對影像進行分類，改善了“椒鹽”現(xiàn)象[7]。

該項目使用Landsat7 ETM (2012年) 以及Landsat8(2017年) 2期時相相近的遙感影像作為土地利用信息提取的數(shù)據(jù)源, 基于ENVI軟件, 采用面向?qū)ο蟮淖钹徑诸惙ㄌ崛幒涌h的土地利用信息, 獲得研究區(qū)域在2012年和2017年的土地利用類型的分布結(jié)果，分類結(jié)果見圖2。借助Google Earth對比遙感影像，通過人工目視解譯，在研究區(qū)影像圖上隨機均勻的選取足夠數(shù)量的驗證樣本，最終2期影像分類的總體精度分別為87.2%、89.3% ，精度滿足要求。

圖2 寧河縣土地利用圖

3土地利用動態(tài)變化監(jiān)測

3.1 土地利用動態(tài)度

土地利用動態(tài)度是用來描述在一定時間范圍內(nèi)研究區(qū)域土地利用類型的變化速度，包含單一土地利用動態(tài)度和綜合土地利用動態(tài)度，其中綜合土地利用動態(tài)度表示研究區(qū)土地利用整體的變化速度[8]。該項目只選擇一個研究區(qū)域，沒有局部相對于整體的對照性，因此，通過計算單一土地利用動態(tài)度來描述各地類的變化速度。

(1)

式中：K—單一土地利用動態(tài)度，%;

ua—研究時間范圍內(nèi)第一年的某土地利用類型的面積數(shù)量，(公頃)hm2;

ub—研究時間范圍內(nèi)最后一年的某土地利用類型的面積數(shù)量，hm2;

t—研究時間范圍內(nèi)第一年到研究時間范圍內(nèi)最后一年的相隔年數(shù)。

K值與土地利用變化強度關(guān)系十分密切，當計算得到的K值越大，代表該類型土地利用變化越強烈；K值越小，代表該類型土地利用變化越緩慢[9]。

根據(jù)公式(1)計算得到寧河縣的5種地類的單一土地動態(tài)度，如表3所示。根據(jù)表3觀察不同土地利用類型面積及變化速度的差異。

表3 2012年和2017年寧河縣土地類型面積及動態(tài)度

基于獲得的2期寧河縣土地類型分類結(jié)果，利用GIS空間分析，2012年和2017年統(tǒng)計出的各種土地類型的面積變化，如圖3所示。

圖3 2012年和2017年寧河縣土地類型面積和變化

結(jié)合表3和圖3得知：(1)從土地利用結(jié)構(gòu)來看，2012年土地利用面積排名前三位的土地類型依次是：水澆地>水域>住宅用地，2017年土地利用面積排名前三位的土地類型依次是：水澆地>水田>住宅用地。(2)從單一動態(tài)度來看，水田的動態(tài)度最大，其值為25.38%，表明在2012年和2017年水田的增加速度是最快的，土地利用面積減少的土地類型為：水澆地和水域，其中水域減小的速度快，動態(tài)度為-4.07%。(3)從土地總面積來看，耕地總面積即水田與水澆地的總面積最大，從2012年的97 609.08 hm2增至101 145.52 hm2，增加了3 536.43 hm2。

寧河縣的耕地面積較大，且2012年和2017年的耕地面積還在增加，原因是當?shù)卣趪临Y源規(guī)劃期間，加強土地整改，嚴格保護耕地，節(jié)約土地資源的使用，尤其是基本農(nóng)田。相關(guān)部門積極響應當?shù)氐耐恋乩靡?guī)劃政策，整理土地、挖潛存量土地。2012到2017年水域面積相對減少。原因是該區(qū)域降雨主要集中在6～8月份，2012年的研究影像為6月1日，2017年的研究影像選擇的6月12日，并通過對可利用水域的開發(fā)整改，將其改造為水澆地，落實耕地保有量和基本農(nóng)田保護面積目標。

3.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣包括某一研究區(qū)域在某一研究時間段中前期和后期各種土地類型的面積信息，表示研究時間段中各土地類型面積之間相互轉(zhuǎn)化的豐富的動態(tài)過程信息，其中各種土地利用類型相互之間的轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出數(shù)據(jù)更為詳細[10]。其形式一般如式(2)所示。

(2)

式中：S—土地類型面積，hm2；

n—土地類型總數(shù)；

Sij—由第i類土地類型轉(zhuǎn)移到第j類土地類型的面積，hm2；

通過ArcGIS 10.3軟件對2個研究時期土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)進行融合、疊置、相交分析等，計算土地利用變化面積值，導出土地利用面積變化信息。通過數(shù)據(jù)透視表，生成土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣，詳細轉(zhuǎn)移變化情況見表4。

表4 2012年和2017年寧河縣土地利用轉(zhuǎn)移矩陣/hm2

注：橫行代表2012年，列行代表2017年。

從表4可知，在2012年和2017年，土地利用的動態(tài)變化中，轉(zhuǎn)出面積最多的是水澆地，其轉(zhuǎn)出面積是21 742.32 hm2，轉(zhuǎn)入面積最多的是水田，其轉(zhuǎn)入面積是14 698.87 hm2。其中就水澆地而言，轉(zhuǎn)入水田的面積最多，值為13 389.32 hm2，占水田轉(zhuǎn)入面積的91.1%。以上數(shù)據(jù)結(jié)合分類結(jié)果圖2可以更直觀地看出，水田的大幅度增加主要由水澆地轉(zhuǎn)化而來。水田的大面積增加是由于當?shù)剞r(nóng)民為了種植水稻以獲得更大的經(jīng)濟效益，研究區(qū)域的優(yōu)質(zhì)小站稻非常出眾，是國家指定的生產(chǎn)基地。小站稻作為首批原產(chǎn)地標記注冊商品，榮獲國家認證商標。當?shù)叵嚓P(guān)部門積極發(fā)展當?shù)亓挤N原產(chǎn)地優(yōu)勢，幫助農(nóng)民走上致富道路，水稻種植逐漸成為該縣的特色產(chǎn)業(yè)。

4 結(jié)論

(1)使用ENVI5.1軟件對2期Landsat遙感影像進行預處理，通過面向?qū)ο笞钹徑诸惙椒▽幒涌h的土地利用情況進行分類，分類總體精度分別為87.2%、89.3%，并對提取結(jié)果通過動態(tài)度和轉(zhuǎn)移矩陣的方法獲取了研究區(qū)域的土地利用動態(tài)變化情況。

(2)2012年和2017年，寧河縣的土地利用變化整體來說是趨于穩(wěn)定發(fā)展的狀態(tài)，其中動態(tài)變化中，耕地總面積增多，且水澆地轉(zhuǎn)換為水田的變化最為明顯，這是由于當?shù)卣谕恋匾?guī)劃政策實施中嚴格規(guī)定保護耕地并且盡可能的開發(fā)耕地后備資源，并且水稻種植逐漸成為該縣的特色產(chǎn)業(yè)，本研究為區(qū)域耕地保護政策實施和實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。