基于RS和GIS技術(shù)的土地利用變化監(jiān)測(cè)研究

幸響洪++沈映政++段曉霞

摘 要：合理利用土地資源，關(guān)系著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和國(guó)家民族生存根基。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，人類在利用土地發(fā)展經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)造物質(zhì)財(cái)富的同時(shí)，對(duì)生態(tài)環(huán)境也產(chǎn)生巨大的壓力。本論文采用的研究方法主要有定量分析、定性分析、對(duì)比分析和數(shù)學(xué)模型等方法。在土地利用變化分析上，采用對(duì)比方法和數(shù)學(xué)模型的方法，應(yīng)用三個(gè)年份的土地利用數(shù)據(jù)對(duì)比分析土地利用的數(shù)量變化，并且利用土地利用變化動(dòng)態(tài)度模型、土地利用程度變化模型分析研究區(qū)的土地利用具體時(shí)空變化情況。

關(guān)鍵詞：RS GIS 遙感 土地利用

1、引言

1.1研究背景及意義

國(guó)際科學(xué)界特別關(guān)注人類活動(dòng)究竟在多大程度上干擾著全球變化，特別是土地利用對(duì)全球變化產(chǎn)生累積性的影響（Turner et al.，1994 ）。人類的土地利用活動(dòng)產(chǎn)生氣候、生態(tài)系統(tǒng)過程、生物地球化學(xué)循環(huán)、生物多樣性等累積性變化來影響全球變化（陳述彭等，2001）。從而土地利用被賦予了新的含義，并將土地利用變化這一過程作為一個(gè)整體概念來進(jìn)行研究，更注重土地利用狀態(tài)的比較或土地利用動(dòng)態(tài)，評(píng)價(jià)人類土地利用活動(dòng)的影響。

綜觀國(guó)內(nèi)外關(guān)于土地利用變化及評(píng)價(jià)研究已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界十分熱門的話題，也成為各國(guó)學(xué)者研究的重點(diǎn)，“3S”技術(shù)及其他多門學(xué)科理論的引入使得研究手段和方法都有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。關(guān)于土地利用變化及驅(qū)動(dòng)力研究已經(jīng)比較深入，且形成了一些較為成熟的方法，主要包括基于經(jīng)典模型的定性分析法和基于大量實(shí)證數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)定量分析法。關(guān)于土地利用現(xiàn)狀評(píng)價(jià)的研究，雖然各個(gè)國(guó)家都非常重視對(duì)土地利用進(jìn)行評(píng)價(jià)和規(guī)劃，但由于評(píng)價(jià)工作本身的復(fù)雜性，目前尚未形成可以統(tǒng)一使用的權(quán)威性成果，而我國(guó)目前在定量評(píng)價(jià)方面研究成果比較少，所以對(duì)土地利用現(xiàn)狀分析的準(zhǔn)確性也比較低。目前，我國(guó)各類型開發(fā)區(qū)數(shù)量較多，由于發(fā)展迅速導(dǎo)致土地利用問題比較突出，而針對(duì)開發(fā)區(qū)的基于“3S”技術(shù)的土地利用變化及驅(qū)動(dòng)力分析、土地利用現(xiàn)狀評(píng)價(jià)研究的較少。

1.2研究方法及內(nèi)容

本次監(jiān)測(cè)研究首先收集相關(guān)資料，然后進(jìn)行遙感圖像的預(yù)處理，并結(jié)合研究區(qū)土地利用的特征確定分類方案，根據(jù)分類方案分別對(duì)三期遙感圖像進(jìn)行解譯，獲得2004年， 2009年和2015年土地利用數(shù)據(jù)。采用的研究方法主要有定量分析、定性分析、對(duì)比分析在土地利用變化分析上，采用對(duì)比方法，應(yīng)用三個(gè)年份的土地利用數(shù)據(jù)對(duì)比分析土地利用的數(shù)量及類型變化。

2、研究區(qū)數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

2.1 研究區(qū)概況

陽(yáng)宗鎮(zhèn)位于澄江縣北部，玉溪市境最北端，地理坐標(biāo)為東經(jīng)102°53′43″～103°01′45″，北緯24°45′27″～24°55′23″之間。東與宜良縣草甸接壤，西至呈貢吳家營(yíng)交界，南連澄江龍街、九村，北接呈貢縣胡家莊。南北最大縱距18.3千米，東西最大橫距13.5千米，面積143.46（一說131.4）平方千米，其中山區(qū)占83.45%，壩區(qū)占8.5%，湖泊占8.05%。人口3.59萬(wàn)人（2006年）。轄陽(yáng)宗、桃李、新街、北斗、凈蓮寺、飲馬池、腳步哨7個(gè)行政村。鎮(zhèn)政府駐陽(yáng)宗村，距縣城34千米，距省會(huì)昆明60千米。

2.2 遙感數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

2.2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所采用的數(shù)據(jù)如下：

（1）遙感影像數(shù)據(jù)：2004年7月的LandsatSTM， 2009年5月的Landsat7TM數(shù)據(jù)和2015年7月的ETM+三期影像數(shù)據(jù)。（表1）

（2）矢量數(shù)據(jù)：陽(yáng)宗鎮(zhèn)行政邊界矢量圖（shape格式）。

在對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行處理時(shí)，主要應(yīng)用ERDAS IMAGINE9.2軟件，地理信息系統(tǒng)軟件則選擇Arcgis 9.2。

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

（1）波段組合和分辨率融合

遙感影像是特定地理環(huán)境中某一區(qū)域的電磁波反射、輻射信息的記錄，以不同空問、時(shí)問、波譜、輻射分辨率提供電磁波譜不同波段的數(shù)據(jù)。由于成像原理不同和技術(shù)條件的限制，任何一個(gè)單一傳感器的遙感數(shù)據(jù)都不能全面反映目標(biāo)對(duì)象的特征，合成影像可較好地反映土地利用/土地覆被的信息。常規(guī)影像圖制作，要選擇信息量大、波段問相關(guān)性小的三個(gè)波段進(jìn)行假彩色合成。

根據(jù)理論和以往的經(jīng)驗(yàn)，采用近紅外、紅、綠三波段進(jìn)行假彩色合成，亦即標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成方式，圖像信息含量豐富。Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)不同波段的影像包含的波長(zhǎng)范圍、反映的地物輻射特征不同，正是由于波段與地物間有這些相關(guān)特性，才可以用地物在不同光譜范圍的反射程度和波段的組合來識(shí)別地物，不同的波段適用于不同地物的分類和探測(cè)。TM的光譜波段、主要用途以及影像各波段的不同特性決定了不同組合影像對(duì)某類信息提取的難易程度。本文根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況，選擇TM7， TM4， TM3波段對(duì)應(yīng)于R， G， B合成圖像。在ERDAS IMAGINE中運(yùn)用Layer Stack功能完成不同波段影像的合成。這個(gè)組合的合成圖像不僅類似于自然色，較為符合人們的視覺習(xí)慣，而且由于信息量豐富，能充分顯示各種地物影像特征的差別，便于訓(xùn)練場(chǎng)地的選取，可以保證訓(xùn)練場(chǎng)地的準(zhǔn)確性；對(duì)于計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別分類，采用主成分分析（K-L變換）進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，形成三個(gè)組分的圖像數(shù)據(jù)，用于自動(dòng)動(dòng)識(shí)別分類。

分辨率融合 （Resolution Merge）是對(duì)不同空間分辨率遙感圖像的融合處理，使處理后的遙感圖像既具有較好的空間分辨率，又具有多光譜特征，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。圖像分辨率融合的關(guān)鍵是融合前兩幅圖像的配準(zhǔn)（（Rectification）以及處理過程中融合方法的選擇，只有將不同空間分辨率的圖像精確地進(jìn)行配淮，才可能得到滿意的融合效果：而對(duì)于融合方法的選擇，則取決于被融合圖像的特性以及融合的目的，同時(shí)，需要對(duì)融合方法的原理有正確的認(rèn)識(shí)。本文2015年ETM影像中1-7波段的空間分辨率除第6波段為120米外，其余均為30米，這對(duì)研究來說分辨率顯得有些低，為了提高空問分辨率，采用7波段、4波段、3波段所合成的影像與空間分辨率15米的ETM第8段進(jìn)行分辨率的融合，獲取較清晰的紋理，有助于行政區(qū)內(nèi)各類用地信息的提取。

（2）圖像的幾何校正

衛(wèi)星影像在成像時(shí)，由于成像方式、傳感器外方位元素變化、傳感器介質(zhì)的不均勻、地球自轉(zhuǎn)、地球表面曲率、遙感平臺(tái)位置與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等因素的影響，使獲得的遙感圖像相對(duì)于地表目標(biāo)存在一定的幾何變形，圖像上的幾何圖形與該物體在所選定的地圖投影中的幾何圖形產(chǎn)生差異，產(chǎn)生了幾何形狀或位置的失真，主要表現(xiàn)為位移、旋轉(zhuǎn)、縮放、仿射、彎曲和更高階的歪曲，消除這種差異的過程稱為幾何糾正。在做遙感圖像分類時(shí)，必須對(duì)圖像進(jìn)行幾何精校正處理，使各種數(shù)據(jù)整合。

在ERDAS9.2軟件平臺(tái)上，首先用2015年的ETM影像與1：5萬(wàn)地形圖相對(duì)照，選出25個(gè)地面控制點(diǎn)（GCP）?？刂泣c(diǎn)的選取原則主要是：有一定的數(shù)量保證，均勻分布在整個(gè)校正區(qū)域內(nèi)，具有明顯精確的定位識(shí)別標(biāo)志，如河流的拐點(diǎn)，河流、道路的交叉點(diǎn)等。其次在1：5萬(wàn)地形圖上量取這些控制點(diǎn)的大地坐標(biāo)。然后運(yùn)用ERDAS IMAGINE的了模塊（Image Geometric Correction）進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。先在地形圖上找到第一個(gè)控制點(diǎn)，再在2015年的ETM影像圖中找到相應(yīng)該控制點(diǎn)，輸入該控制點(diǎn)的大地坐標(biāo)值。依此方法，連續(xù)選擇輸入分布均勻的25個(gè)控制點(diǎn)的大地坐標(biāo)值。最后用三次多項(xiàng)式擬合法對(duì)控制點(diǎn)進(jìn)行平差計(jì)算，并用雙線性內(nèi)插法完成像元重采樣，即可獲得可以用于地物分類試驗(yàn)的2015年的校正ETM圖像。在平差過程中，對(duì)于那些殘差值異常的、又不影響校正結(jié)果的點(diǎn)予以刪除，最后留有22個(gè)控制點(diǎn)。這22個(gè)控制點(diǎn)介于幾何校正的理論最小值（n+1）*（n+2）/2與推薦最大值3 （n+1）*（n+2）/2之間，即當(dāng)n=3時(shí)，控制點(diǎn)在10-30范圍內(nèi)，可以保證較高的精度。利用ERDAS9.2軟件里的地理關(guān)聯(lián)方法對(duì)校正進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示圖像幾何校正和配準(zhǔn)的精度均控制在0.5個(gè)像元內(nèi)，滿足成圖的精度要求。按該法，依次利用校正好2004年和2009年TM影像，并分別對(duì)2004年和2009年TM影像進(jìn)行坐標(biāo)配準(zhǔn)。

（3）影像增強(qiáng)處理

遙感影像的亮度值是離散的，它是由一系列依序排列的像元組成的一個(gè)數(shù)字矩陣。遙感影像的亮度編碼是從0-255，即256級(jí)灰階，其亮度值的大小說明了地物的反射率大小。但是如果獲取數(shù)值差異不大，會(huì)導(dǎo)致影像地物色彩不容易區(qū)分（整體偏暗、偏亮），即對(duì)比度小，則會(huì)影響有用信息的提取。因此需要一種數(shù)學(xué)方法，來合理的擴(kuò)大信息差異。即改變像元數(shù)值大小。經(jīng)多對(duì)比度變換后，影像矩陣數(shù)值改變，將不再代表地物反射率，但是提高了地物信息之問的區(qū)分度。本次研究以線性拉伸的方式對(duì)研究區(qū)域遙感影像進(jìn)行直方圖變換，使得遙感影像解譯時(shí)目標(biāo)地物更加容易識(shí)別。

（4）影像的裁剪

遙感圖像處理經(jīng)常使用的地球投影類型主要包括：高斯一克呂格投影、UTM投影、空間斜軸墨卡托投影。對(duì)于高分辨率的遙感圖像一般采用高斯一克呂格投影或UTM投影。該投影與高斯一克呂格投影同屬一類，除中央經(jīng)線上長(zhǎng)度比不同外，其余均大致相同。高斯一克呂格投影規(guī)定中央經(jīng)線上長(zhǎng)度比為1，而在UTM投影中則為0.996。采用UTM投影，可以確保投影精度，滿足用戶通過遙感圖像對(duì)地面點(diǎn)精確定位的需求。

由于研究區(qū)TM影像采用的是通用橫軸墨卡托（UTM）投影，陽(yáng)宗鎮(zhèn)縣級(jí)行政邊界矢量數(shù)據(jù)采用的是高斯一克呂格投影的3。帶投影。為方便研究，需要將高斯一克呂格投影的縣界（shape文件）在Arcgis中將其轉(zhuǎn)換成UTM投影。

在ERDAS IMAGINE中將UTM投影下的陽(yáng)宗鎮(zhèn)邊界Polygon （Shapefile格式）打開，然后運(yùn)用Vocter to Raster工具將打開的Polygon邊界轉(zhuǎn)化為柵格圖像，并保存為IMG格式，作為研究區(qū)域邊界。采用Mask（掩膜）選擇研究區(qū)域，將研究區(qū)域從配準(zhǔn)的遙感影像上切割下來保存，并完成對(duì)其余兩幅TM影像的裁剪。

3、土地利用變化分析

3.1使用GIS技術(shù)地類信息提取

使用ArcGIS10.3，將2004年、2009年和2015年影像與行政區(qū)進(jìn)行疊加，分別進(jìn)行地類劃分，將地類劃分為耕地、園地、林地、建設(shè)用地、未利用地、水域六個(gè)地類，分別進(jìn)行匯總，對(duì)比分析三個(gè)不同時(shí)期的地類變化情況。

3.2 土地利用變化分析

陽(yáng)宗鎮(zhèn)土地利用類型多樣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其結(jié)構(gòu)12年來隨外界條件發(fā)生了很大變化。通過對(duì)2004年、2009年和2015年影像的解譯，結(jié)合GIS的空問分析功能，統(tǒng)計(jì)得到了三個(gè)時(shí)段的土地利用現(xiàn)狀結(jié)果，見表3。

3.2.1 林地、園地和城鄉(xiāng)用地面積大幅度持續(xù)增長(zhǎng)

林地面積是整個(gè)研究期問面積增加最大的地類，由2004年的40134.06hm2，增加至2009年的40936.34hm2，是2004-2009年增加規(guī)模最大的地類，到2015年達(dá)到43039.68hm2。2004年園地面積為21828.42hm2，到2009年園地面積增加至22276.72hm2，至2015年園地面積增加至24449.51hm2，比例也由2004年的12.25%增加至2015年的13.72%，園地是2004-2015年面積增加最多的地類。這與近些年來，陽(yáng)宗鎮(zhèn)大力發(fā)展果樹種植和生態(tài)造林，改善生態(tài)環(huán)境有很大關(guān)系。城鄉(xiāng)用地面積1995年為8800.47hm2， 2008年增加至10782.61hm2。城鄉(xiāng)用地變化主要是由于人口增加、經(jīng)濟(jì)發(fā)展，以及城市化建設(shè)步伐的加快，導(dǎo)致了交通、居住用地的增加，工業(yè)的發(fā)展也是該區(qū)建設(shè)用地增加的重要原因。

3.2.2 耕地面積大幅度持續(xù)減少

2004年耕地面積為36353.34 hm2，到2009年耕地面積減少至35300.72 hm2，至2015年耕地面積減少至33132.40 hm2，比例也由2004年的20.40%下降到2015年的18.59%，是研究期問減少最多地類。與該區(qū)建設(shè)用地的擴(kuò)張占用、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有重要關(guān)系。

3.2.3 水面和未利用地面積均有所下降

水面面積由2004年的10076.67 hm2，減少至2015年的8520.33 hm2，這主要是由于研究區(qū)內(nèi)的官?gòu)d水庫(kù)近些年來庫(kù)區(qū)上游流域遭遇了將近10年的干旱年景，蓄水量在減少。未利用地由2004年的61039.17hm2減少至2015年的58307.60 hm2。其減少的主要原因是由于2004以來對(duì)生態(tài)環(huán)境的治理以及開荒種植，未利用地開發(fā)利用程度提高。

4、結(jié)論

本文基于RS， GIS技術(shù)平臺(tái)，以陽(yáng)宗鎮(zhèn)為例，利用2004， 2009，2015年三期遙感影像獲取土地利用信息，通過研究分析，本文得出以下結(jié)論：通過三期影像解譯結(jié)果分析，2004-2015年陽(yáng)宗鎮(zhèn)土地利用格局變化較大。土地類型轉(zhuǎn)換明顯。呈現(xiàn)園地、林地、城鄉(xiāng)用地增加和耕地、水面和未利用地減少的變化特征；土地利用處于發(fā)展期，朝均一化方向發(fā)展，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局逐步被打破；景觀格局變化受人類活動(dòng)影響加劇，其自然性減弱。

通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)土地利用類型均主要以未利用地、林地、耕地為主。研究期間地類呈現(xiàn)“三增三減”的變化規(guī)律。“三增”是指城鄉(xiāng)用地、園地和林地增加，“三減”是指耕地、水面和未利用地減少。

參考文獻(xiàn)

[1]李鵬杰，何政偉，李璇瓊.基于RS和GIS的土地利用/覆被動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)——以九龍縣為例[J].水土保持研究，2012（19）：38-42.

[2]楊靜，莊家堯，張金池.基于RS和GIS的徐州市20年間土地利用變化研究[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013（37）：85-91.

[3]王霞.基于RS和GIS的土地利用變化時(shí)空格局研究[D].北京林業(yè)大學(xué)，2007.

[4]梁長(zhǎng)秀.基于RS和GIS的北京市土地利用/覆被變化研究[D].北京林業(yè)大學(xué)，2009.

[5]于海影.基于RS和GIS的楊凌區(qū)土地利用變化及評(píng)價(jià)[D].西北農(nóng)林科技大學(xué)，2014.

作者簡(jiǎn)介

幸響洪（1982—），男，云南國(guó)土資源職業(yè)學(xué)院，教師，助理工程師、助教，主要研究方向：測(cè)繪工程技術(shù)。