Question

基于RS和GIS技术的龙口市土地利用时空变化监测与分析

Answer 1

徐秋晓¹ 于明洋²

（1.山东省地矿工程勘察院，济南250014；2.山东建筑大学土木工程学院，济南250101）

作者简介：徐秋晓（1979—），女，助理工程师，主要从事遥感、水文地质、环境地质勘查工作。

摘要：遥感技术与地理信息系统技术的发展，为研究全球变化和可持续发展提供了信息源和技术手段。而土地利用作为地球表层系统最突出的景观标志，其变化是近年来全球变化研究的重要领域。本文以山东省龙口市作为研究区，应用基于遥感影像综合理解模型的龙口市土地利用/土地覆盖分类方法，建立地学规律知识库，提取不同时期的土地利用类型。最后利用地学信息图谱监测与分析土地利用的时空变化。

关键词：土地利用；遥感影像；地学辅助信息；信息图谱

遥感技术与地理信息系统技术的发展，为研究全球变化和可持续发展提供了信息源和技术手段。而土地利用作为地球表层系统最突出的景观标志，其变化是近年来全球变化研究的重要领域。只有对土地利用时空变化进行监测与分析，更好地了解土地利用变化的过程和机制，并且通过调整人类社会经济活动，促使土地利用更趋合理，保证国家宏观战略决策的针对性、有效性，才能达到土地资源可持续利用的目的。龙口市作为我国沿海对外开放较早的城市，其土地利用变化具有代表性。

1 研究区概况

龙口市位于胶东半岛西北部，东与蓬莱市接壤，南与栖霞、招远市毗连，西、北濒临渤海；全境东西最大横距46.08km，南北最大纵距37.43km；土地总面积（含桑岛、依岛）893.32km²。

本次研究区范围以1∶10000 地形图矢量化生成的研究区边界对遥感影像进行裁剪所得，作为遥感数据信息，面积共89217.45hm²（不含桑岛、依岛）。

2 基于遥感影像综合理解模型的龙口市土地利用/土地覆盖分类

影像理解是研究通过计算机系统来解释图像，从而实现类似人类视觉系统理解外部世界的一门学科。在影像理解系统中，存在两项基本的任务：从输入图像中提取出与模型相适应的图像结构或线索，而后完成输入图像中图像结构与模型中目标的正确影射（周成虎，1999）。影像理解不同于模式识别，模式识别通常按预先规定的测量集对对象作简单的分类，而影像理解则要对影像作出描述和解释，需要涉及不同处理层次实体间的相互作用（王润生，1994）。

针对土地利用/土地覆盖的分类特点，本文构筑了基于GIS信息的遥感影像综合理解模型。模型分为两个过程，即遥感影像理解过程和地理信息系统处理过程，两个过程的具体内容为：

（1）遥感影像理解过程，主要完成遥感影像的前期理解过程，包括以下几个过程：

1）遥感影像预处理：包括图像格式转换，图像纠正和图像增强变换等。图像格式转换完成遥感影像到REDAS软件系统处理格式的转换（﹡.img）；图像纠正完成遥感影像的大气校正、几何纠正、辐射增强以及遥感影像的匹配、镶嵌等；遥感影像信息增强和变换处理可以突出相关的专题信息，本次使用方法主要有线性拉伸、K-T空间变换、边界增强等。

2）与地学辅助信息的配准：主要完成遥感影像与地学辅助信息（各类专题GIS数据主要是坡度和高度）的坐标、投影系统转换，使得遥感影像与所采用的辅助地学信息纳入到统一坐标与投影系统下。

3）“训练区”选择与计算：通过对遥感影像信息特征的初步理解，同时结合地学辅助信息以及实地考察，确定样本“训练区”。“训练区”要有典型性与可分性，确定“训练区”后，对“训练区”数据进行计算，确定样本的统计信息（均值、最大最小值、方差矩阵、协方差矩阵等）。

本次提取的土地利用类型为六大种类型，即建筑用地、耕地、水域、园地、林地和未利用地，采用AOI扩展方式进行训练区选择，运用此种方法进行训练区选择时，初始种子（seed pixel）和光谱距离的阈值非常重要，任一训练区初始种子和光谱距离的阈值经多次实验后才能确定。不同地类这两个参数是不一样的，一般在选取了2～3个训练区后，观看报警掩膜的情况，即时对这两个参数进行修改和调整。增加训练区时，及时将报警掩膜和以前的报警掩膜叠加，判断样本数据的质量变化情况，并做出调整，直至报警掩膜和实际地类比较符合时，即认为这一类的训练区选择完毕。一种地类训练完毕，需要对最终的训练区作一个整体的分析，保证光谱的纯度。

（2）地理信息系统处理过程，在GIS系统支持下，完成地学辅助信息的处理，主要包括以下过程：

1）专题信息导入与预处理：通过地面调查或专家知识经验，收集地学辅助信息（包括各类专题信息、统计资料等），导入到GIS系统中，完成辅助信息的前期预处理，包括各类矢量数据的数字化、编辑、拓扑关系的建立等，统计数据的整理与地学编码、统计数据的空间化等工作。

2）辅助数据的生成：利用前期处理好的辅助数据，进行各类数据的格式转换，如矢量数据的栅格化，点状统计数据插值（IDW/Kriging等方法）生成面状数据；最后统一坐标与投影系统，达到与遥感数据的配准。

3）建立各类地学辅助因子数据库：GIS软件支持下，基于前面生成的各类辅助数据，建立专题数据库，形成地学辅助因子数据库。

（3）知识库的生成过程，建立专家知识库，主要是地学规律知识库，包括以下过程：

1）知识获取：通过对照遥感影像，进行野外考察，针对各类有代表性的影像特征对该地区所有地貌条件下的土地利用/土地覆盖状况、植被分布、生态环境条件进行实地考察，获取各类实践知识。

2）知识库生成：对获取的知识进行整理，从总体上归纳出各类规律，形成知识规则，最后通过对“训练区”的数据不断训练，修改和调试知识规则，形成地学规律知识库。

土地覆盖/土地利用类型对高程有明显的依赖关系。对研究区已有的土地利用现状图分析，建筑用地、园地主要分布在海拔300m以下；耕地绝大部分分布在海拔150m以下；林地的分布范围较广，不同海拔都有分布，分布在10m以下的林地主要是沿海防护林和公路绿化林地。350m以上的海拔，只有林地分布，没有其他地类。

坡度数据可以用于区别某些土地覆盖/土地利用类型。根据实地考察结果和对地形图、已有土地利用现状图的分析，建筑用地、水浇地、园地主要分布在坡度小于20 °区域，坡度大于10 °时很少有水浇地。所以，遥感数据的光谱特征同样表现为绿色植被，难以判断是水浇地还是林地时，坡度数据是一个有价值的参数。以下是几种地类与高程和坡度的详细关系。

在本次的分类知识库，专家规则采用下面的基本形式来表达：

IF（条件）THEN（结论），Confidence（结论可信度）

其中可信度的值域为［0，1］，值为0 时，完全排除当前像元为所给类别的可能性；当取值为1时，维持像元原始可信度，且表示当前结论永远成立。可信度可以根据地学经验或专家打分等方法来确定。

知识的表示与知识库的构造要结合地学问题的研究特点。通过不断修改和调试知识库，使影像解译结果基本达到人工目视解译的效果。当可信度的值为0时，则排除了当前像元为（结论）所给出的类别的可能性；而当取值为1 时，已有可信度值不该变。这种表示方法，不但考虑到了遥感影像解译的特点，而且明显地减少了知识库中规则的数量。这对于大数据量的遥感数据处理是极其重要的。下面给出规则库中的规则：

IF VALUE ＝1 DEM ＜300 AND SLOPE ＜20 THEN 建筑用地 CF ＝1

IF VALUE ＝2 DEM ＜50 AND SLOPE ＜10 THEN 水浇地 CF ＝1

I VALUE ＝3 THEN 水域 CF ＝1

IF VALUE ＝4 DEM ＜300 AND SLOPE ＜20 THEN 旱地 CF ＝1

IF VALUE ＝5 DEM ＜300 AND SLOPE ＜20 THEN 园地 CF ＝1

IF VALUE ＝6 THEN 林地 CF ＝1

ELSE IF DEM＞＝300 OR SLOPE＞＝20 THEN 林地 CF ＝1

ELSE IF 50＝＜DEM＜＝250 AND 10＝＜SLOPE＜20 THEN 园地 CF＝0.5

ELSE 林地 CF ＝1

本次分类结果精度评价采用分层随机采样法，主要参考龙口市土地利用现状图，同时结合目视判读的结果以及现场验证，对两个时期的分类结果进行精度评价。各时期的遥感分类结果直接参照同年的土地利用现状图进行精度验证。由于遥感分类体系与土地利用现状的分类体系有一定差异，因此，在进行随机采样之前，将遥感分类图像的土地利用类型和土地利用现状的分类进行适当统一。然后分别对每期遥感分类结果选取300个样本点，并保证每类有10个以上的样点，用基于误差矩阵的精度评价方法，对龙口市1989年和2003年的分类结果进行评价。实用Kappa系数计算表明1989年和2003年龙口市土地利用TM遥感分类结果的总体精度和使用者精度都在75%以上，Kappa系数也都在0.8以上，达到最低允许判别精度0.7的要求。这些表明了龙口市两期图像的土地利用遥感分类结果均比较理想，各地类的分类精度也较高。

3 龙口市土地利用时空变化分析

随着地球信息科学的兴起与发展，人们可获取的资源的极大丰富以及信息处理技术的极大提高，尤其是动态可视化技术获得新的突破。在此需求与技术背景下，陈述彭先生倡导在传统地学图谱的基础上开展地学信息图谱的探讨与研究。地学信息图谱是地学图谱在地球信息科学基础上的自然延伸，是按照一定指标递变规律或分类体系排列的一组能够反映地学空间信息规律的数字地图、图表、曲线或图像。地学信息图谱是“图”与“谱”的结合，兼有图形与谱系的双重特征。

本文所采用土地利用图谱分析模型包括两部分内容：①转移矩阵，从中可以看出各个时序单元土地利用变化的主要类型以及各地类的补给来源。②不同时序单元内土地利用图谱分析，考察图谱单元的空间组合与时空位移。

3.1 转移矩阵

转移矩阵对于分析土地利用类型之间的流向具有重要作用，它不仅可以定量说明土地利用类型之间的相互转化状况，而且可以揭示不同景观类型间的转移概率，从而可以更好地了解土地利用的时空演变过程。转移矩阵包括转移面积矩阵、概率矩阵。

表1 1989～2003年土地利用转移矩阵（单位：hm²）

注：R为各土地利用类型的转移比例（%）。

从表1可以看出，在1989年至2003年，建筑用地发生用途流转面积为487.61hm²，占初始建筑用地面积的比率为3.62%，不存在明显流向。耕地发生用途流转面积为17632.40hm²，占初始耕地面积的比率为 49.85%，主要流向是园地，该流向13835.82hm²，占初始耕地面积的比率为39.11%，其次是建筑用地，该流向3508.77hm²，占初始耕地面积的比率为9.92%。水域发生用途流转面积为492.92hm²，占初始水域面积的比率为8.72%，主要流向是园地和林地，共占初始水域面积的比率为6.4%。园地发生用途流转面积为1316.62hm²，占初始园地面积的比率为7.89%，主要流向是建筑用地，该流向 759.25hm²，占初始园地面积的比率为 4.55%。林地发生用途流转面积为1405.45hm²，占初始林地面积的比率为 10.45%，主要流向是建筑用地，该流向624.64hm²，占初始林地面积的比率为 4.66%。未利用地发生用途流转面积为2158.74hm²，占初始未利用地面积的比率为 47.24%，主要流向是园地，该流向1306.85hm²，占初始未利用地面积的比率为28.60%，其次是流向林地和建筑用地，共占初始未利用地面积的比率为12.89%。

3.2 土地利用信息图谱

在图谱中，共有36类图谱单元，即土地利用变化类型，其中有30类显示为土地利用类型发生了变化，占研究区总面积的26.34%。为了更简单明了地读取土地利用类型流转的主要方向，认识土地利用变化的主要特征，将该30类变化的图谱单元按照面积大小进行排序，计算各类图谱单元的转换面积百分率和累计转换百分率，统计其中涵盖变化总面积的92.04%的10类图谱单元，得到1989～2003年土地利用主要图谱单元类型的面积排序表（表2）。

表2 1989～2003年土地利用主要图谱单元类型的面积排序表

从表2可以看出，龙口市在1989～2003年间土地利用变化最显著的结构特征是耕地向园地的转化，该流向的耕地面积共13835.82hm²，占到整个变化面积的58.89%。其次是耕地向建筑用地的转化，面积为3508.77hm²，占到整个变化面积的14.93%。再次是未利用地向园地的转化，面积为1306.85 hm²，占到整个变化面积的5.56%。可以看出，研究时段内龙口市的土地利用类型主要是流向建筑用地和园地。

4 结论

（1）本研究利用陆地卫星资料ETM^＋对龙口市土地利用进行了时空监测与分析，取得了较好的效果；但是ETM^＋的影像分辨率较低，它主要是反映一些综合的地类信息，对于一些土地利用图斑较为破碎，用地类型交错复杂的地区，其地物提取就有一定的难度，因此在土地利用变化的详细监测上就有所欠缺。在今后的研究中，应结合高分辨率卫星影像进行研究，积极探求新的动态监测方法以充分利用这些高分辨率的遥感数据来获得更可靠准确的区域土地利用变化信息。

（2）如何充分地利用地理信息系统空间数据库提供的丰富的地理辅助数据，进而自动发现知识，并融合多尺度、多时相的高分辨率的遥感数据，建立灵活高效的推理机制，从而完成遥感影像的专题信息自动提取，是需要进一步的研究方向。

（3）“地学信息图谱”是一新兴的学术思想，目前还处于认识阶段，对它的理解尚不很成熟，需要更多的学者和更多的研究工作来完善对其的认识。本文利用遥感技术开展土地利用演化与发展的信息图谱研究，来反演时空变化，进而认识客观世界，揭示和再现过去，是一先进可行的技术途径。

（4）研究结果表明龙口市在1998～2003年间，土地利用方式相互转化较为频繁，变化强度大，矛盾非常突出。主要表现为耕地的不断减少，园地和建筑用地持续增长；其主要流向是从耕地流向园地和建筑用地。这些变化造成了龙口市耕地质量下降和利用程度加强，给耕地保护带来了巨大压力。因此，土地管理部门应该从宏观决策上给予重视，处理好社会经济发展与土地后备资源储备的关系实施可持续发展。

参考文献

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