Question

云南丽江地区土地利用变化的遥感检测与分析

Answer 1

李喆¹ 马润赓²

（1.北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京，100871；2.中国地质大学地球科学与资源学院，北京，100083）

摘要：利用1999年2月和2001年4月2幅TM影像资料和其他辅助资料为资料源，对主成分分析处理后的遥感影像进行计算机自动识别，采用人机交互式解译方法获得各种土地利用类型分布信息，并使用地理信息系统的空间分析和数理统计功能分析丽江坝子地区土地利用变化的数量变化，土地利用动态度等特征，以及各类型之间的转化情况。结果表明：本区域耕地面积增加了0.27km²，城乡用地面积增加了0.19km²，水体面积减少了0.11km²，林地和草地基本保持不变；各类型的转化突出表现为水域向城乡用地，未利用土地向城乡用地和耕地转换。

关键词：土地利用变化；马尔柯夫矩阵；云南丽江地区；遥感和 GIS

区域土地利用/覆被变化（LUCC）是全球环境变化研究中的重要领域之一。土地利用变化数据可以提供研究区域土地利用状况的现实状况，保证国家及时、准确地掌握土地利用变化情况，为制定国民经济发展规划、计划和宏观决策提供科学依据^［1］。土地利用变化包括时间变化、空间变化和质量变化等三个方面，其中空间变化反映土地利用变化的空间类型、变化类型的空间分布以及区域差异，是土地管理和规划关注的焦点问题^［2］。这一问题的解决关键在于如何提取土地利用变化数据以及如何对获取的信息进行科学的分析处理。遥感技术以其快速、准确、周期短等优点在大中尺度的土地利用/覆盖变化的监测中具有明显的优势。本文利用遥感和 GIS 相结合的方法，通过数理统计分析，描述了丽江坝子地区1999～2001年间土地利用的数量变化和空间变化特征，为该区域土地管理决策、生态环境保护、资源合理开发等奠定了基础，对于区域土地可持续发展和利用具有重要意义。

1 研究区概况

丽江位于云南省西北部^［3］，金沙江中游，地理坐标为：99°23′E～101°31′E，25°59′N～27°56′N。四周分别与迪庆州、怒江州、大理州、楚雄州和四川省攀枝花市、凉山州毗邻，辖丽江纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县和华坪县，国土总面积有931.02km²。由于地处青藏高原和云贵高原的结合部，属横断山区，地形复杂，山高谷深，长期自然环境相对封闭，形成具有典型特点的垂直自然带和立体气候，动植物区系极为复杂，珍稀野生动植物丰富。全区总人口109 万，包括汉、纳西、彝、傈僳、藏、白、普米等23个民族，其中少数民族人口占57%^［3］。

2 研究方法

2.1 研究资料

分别拍摄于1999年2月和2001年4月2幅 LANDSAT－TM 图像，地面分辨率为30m，在研究区域内没有云层覆盖，质量较好；另有1∶1 万地形图和1∶5 万土地利用图，用于辅助训练样区的选择和目视解译；还有其他统计资料（气象、水文、人口、土壤、社会经济）等。

2.2 主要工作流程

使用遥感图像信息进行变化检测的方法主要有三种：分类后比较法，多时相图像直接求交法和多时相图像分类法^［4］。多时相图像直接求交法要求两个时相比较接近，检测变化信息一般使用图像差值、比值或主成分分析，操作简单，但是得不到变化的具体地物类型。本文所使用遥感图像时间差异接近3个月，不宜使用直接求交法。多时相图像分类法在使用时要使用静态类型和动态类型，动态类型的训练样本一般不易确定。本文主要使用分类后比较法。

本研究的主要工作流程如图1 所示：首先使用 PCI 软件分别对2 幅 TM 图像进行图像预处理（如几何纠正等），并分别对以上两个时相的影像做主成分分析，然后充分结合各种知识（如地形图，植被图等）进行监督分类^［3］。监督分类时采用《中国土地利用现状调查技术规程》规定，将土地利用类型划分为：耕地，林地，草地，水域，城乡工矿居民地和未利用土地共6 类。采用人机交互式方法判读分类结果，并将解译结果以栅格形式转入地理信息系统软件 ARC GIS 中进行数据处理，对二期数据进行空间叠置分析，获得土地利用变化数据，以此为基础进行土地利用动态变化分析。

图1 项目主要工作流程图

2.3 几个关键技术的处理

2.3.1 遥感图像的几何配准

两个时相遥感图像的几何配准是动态变化研究的基础。为了便于利用地学信息进行辅助分析，可以将遥感图像配准到大地坐标系中。本文选择1∶1 万地形图为基准，在遥感图像上均匀选择12个地面控制点，使用二次多项式拟合，灰度采样方式为双三次卷积，进行几何配准和灰度重采样处理。结果总体均方误差为0.624，配准误差小于1个像元，满足土地利用动态监测的要求。

2.3.2 遥感图像的主成分分析

主成分分析（又称主分量变换）是一种尽可能不丢失信息用几个综合性指标汇集多个变量的测量值而进行描述的方法^［5］。在多光谱图像中，由于各波段的数据间存在相关的情况很多，通过主成分分析就可以把图像的大部分信息用少数波段表示出来，使得信息几乎不丢失但数据量可以减少。本文分别对于二期 LANDSAT－TM 图像的除热红外波段的6个波段采用主成分分析，把获得的第一到第三主成分进行彩色合成，得到处理后的结果图像。

2.3.3 结果数据的生成

根据各种辅助资料，在经过主成分分析处理后的二期遥感图像上选择6个土地利用类型的训练样本，采用最大释然法进行计算机自动识别。由于遥感影像上存在同物异谱、异物同谱以及混合像元等情况，计算机自动识别在某些类别的区分上不太理想，例如未利用土地和城镇用地极易发生混淆。实际工作还需要辅助各种实测资料进行目视修正，以得到两个时相的最终分类结果，然后将分类结果以栅格形式转入地理信息系统软件ARC GIS中，对二期数据进行空间叠置分析，获得土地利用变化数据，并进行必要的数理统计，以便结果分析使用。

3 结果分析

3.1 土地利用变化幅度分析

区域土地利用变化幅度主要体现在不同土地利用类型的面积总量变化上，可以提供区域土地利用变化总态势和土地利用结构变化信息。

利用二期遥感资料，对丽江坝子地区两期土地利用数据进行统计分析，得到结果见表1。

表1 1999～2001年土地利用变化表

表1说明，3年来本区域耕地面积增加了0.27km²，城乡用地面积增加了0.19km²，水体面积减少了0.11km²，林地和草地则基本保持不变。

3.2 土地利用动态度分析

土地利用动态度可以简单采用单一土地利用动态度和综合土地利用动态度来描述^［6］。其中单一土地利用动态度可定量描述区域一定时间范围内某种土地利用类型变化的速度，可提供土地利用变化的区域差异和预测未来土地利用变化趋势；综合土地利用动态度用于表征区域土地利用变化的速度。

单一土地利用动态度公式表达式为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，U_a，U_b分别表示研究初期及研究末期某一种土地利用类型的数量；T表示研究期时段长。

综合土地利用动态度表达式为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，LU_i 表示研究初期第 i 地物类研究末期转为其他土地利用的面积；ΔLU_i 表示第i地物类研究末期转为其他土地利用类型的面积；T表示研究时段。

根据公式（1）和（2）计算丽江坝子地区土地利用六种类型的年变化率。结果说明，1999～2001年丽江坝子地区土地利用的年变化率为0.17%，其中城乡用地和未利用地变化速度最大，年变化率分别达到0.36%和0.21%，林地和草地基本保持不变，耕地和水域的年变化率分别为0.15%和0.09%。

3.3 土地利用区域差异分析

由于地形地貌和气候等自然条件差异，经济发展和人口增长速度不同，使得土地利用区域差异显著。对于土地利用变化的区域差异，可用某一特定土地利用类型相对变化率来表示。相对变化率是一种很好地反映土地利用变化区域差异的方法，其表达式为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，K_b、K_a分别代表某区域某特定土地利用类型研究初期和研究末期的面积；C_b、C_a分别代表全区域某特定土地利用类型研究初期和研究末期的面积。

根据行政区划，将丽江划分成丽江县、宁蒗县、永胜县和华坪县4个区域，根据遥感数据分别计算6 种土地利用类型的相对变化率，其结果见表2。

表2 1999～2001年土地利用区域差异表

从表2中可以看出，土地利用变化存在明显差异：①就耕地而言，丽江县最大，达到1.53，明显大于永胜县，宁蒗县和华坪县也大于永胜县；②林地，草地，水域变化各区域差异不大；③城乡用地的区域差异最为明显，丽江县大于其他3县很多，达到5.36；④未利用地的变化在华坪县较突出，约为4.89，几乎是永胜县的3倍。

3.4 土地利用类型转换矩阵分析

土地利用类型之间的相互转化情况，可采用马尔柯夫转移矩阵模型来进一步描述^［7］。马尔柯夫链是一种具有“无后效性”的特殊随机过程，它反映的是一系列特定时间间隔下，一个亚稳定系统由n时刻向n＋1 时刻状态转换的一系列过程中，n＋1 时刻的状态只与n时刻的状态有关。由于土地利用类型演变具有马尔柯夫随机过程的性质：①一定区域内，不同土地利用类型之间具有相互可转化性；②土地利用类型之间的相互转化过程包含着较多尚难用函数关系准确描述的事件，故可采用马尔柯夫转移矩阵模型来描述土地利用类型动态转换。

马尔柯夫模型在土地利用类型转化上应用的关键是确定土地利用类型之间相互转化的转移概率矩阵P。若采用斑块相互之间面积的转移概率为矩阵元素，则转移矩阵模型为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，P_ij为土地利用类型i转化为土地利用类型j的转移概率。

遥感图像计算机自动识别中得到的土地利用变化转移概率矩阵如表3所示。

表3 1999～2001年土地利用变化转移概率矩阵　　单位：%

从表3可以看出：

（1）耕地的增加量主要是来自草地和未利用地，分别占1.51%和0.21%，减少量大部分转化为未利用地和草地，各占4.46%和2.10%。

（2）林地的增加量主要来自于草地和耕地，各有4.06%和1.06%，有1%的林地转换为草地。

（3）草地的增加量中有2.10%和 1.00%来自于耕地和林地，减少量中有 4.06%和1.51%分别转化为林地和耕地。

（4）水域有2.32%转化为城乡用地，有0.36%转化为未利用地，有0.18%转化为林地，表明水体的减少主要受人为因素影响。

（5）城乡用地的增加主要来自于耕地、未利用地和水域，分别占 0.74%、0.61%和0.39%。

（6）城乡用地、耕地、草地和林地各有 17.06%、4.46%、0.93%和 0.58%转化为未利用地，表明本区域土地利用状况不太好，大量的农田遭到占用却未合理开发。

4 结论

土地利用/土地覆被变化（LUCC）研究旨在深入了解土地利用状况及其变化的动态过程、主导原因及演化机理，以提高人们对土地利用变化的预测、管理、决策和调控能力，对于其数据的获取和分析处理十分重要。通过对本次研究获得数据的分析，可以得到如下结论：

（1）1999～2001年间云南丽江坝子地区的土地利用状况发生一定的变化。3年来耕地面积增加了0.27km²，城乡用地面积增加了0.19km²，水体面积减少了0.11km²，林地和草地基本保持不变；各类型的转化突出表现为水域向城乡用地、未利用土地向城乡用地和耕地转换。

（2）土地利用的年变化率为 0.17%。其中城乡用地增加速度最快，以平均每年0.36%的速度递增，未利用地则以0.21%的速度递减，林地和草地基本保持不变。

（3）土地利用类型相互间的转化突出表现为水域向城乡用地，未利用土地向城乡用地和耕地转换。3年来本区域共有0.068km² 即2.32%的水域面积转换为城乡用地，未利用土地中有0.14km² 和 0.07km² 转化为城乡用地和耕地，分别占未利用土地面积的17.06%和5.46%。

参考文献

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