• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于像元轉(zhuǎn)換的土地覆蓋變化監(jiān)測方法
      ——以北京市區(qū)縣為例

      2018-09-04 09:48:14王繼燕肖東升劉福臻
      自然資源遙感 2018年3期
      關(guān)鍵詞:變化檢測人造類別

      于 冰, 王繼燕, 蘇 勇, 肖東升, 劉福臻

      (1.西南石油大學土木工程與建筑學院,成都 610500; 2.東華理工大學江西省數(shù)字國土重點實驗室,南昌 330013)

      0 引言

      土地覆蓋是一個復雜地表要素覆蓋的自然屬性或人工建造的綜合體。檢測土地覆蓋變化是對同一空間區(qū)域的地表覆蓋對象、不同時間觀測的空間現(xiàn)象來確定變化檢測的處理過程,依據(jù)不同時期的地理信息數(shù)據(jù)或者遙感圖像來提取和描述隨時間產(chǎn)生的對象變化[1-2]。遙感影像因其獲取時間短、覆蓋范圍廣等優(yōu)勢而被廣泛應(yīng)用于土地覆蓋變化檢測。覆蓋變化檢測方法通??煞譃?大類: 分類前變化檢測法和分類后比較法[3]。

      分類前的變化檢測,即影像對影像的比較[4]。該類方法包括分析不同影像的光譜特征來識別感興趣變量引起的真實光譜差異[5]。相關(guān)方法中有的僅得到了變化和未變化的結(jié)果,而有的則可得到土地覆蓋變化檢測矩陣[6-8]。如支持向量機的變化檢測[9],對象變化矢量分析[10]、基于圖像像斑統(tǒng)計分析的高空間分辨率影像變化檢測[11]和基于像斑光譜向量相似度的變化檢測[12]等。對于影像的變化檢測也有一些通用軟件包,如ENVI,Erdas Imagine和Fragstats等。早在20世紀末,EI-Gamily[13]使用Erdas Imagine 處理軟件中的工具來檢測土地覆蓋變化,結(jié)果顯示了Kuwait東南部地區(qū)環(huán)境破壞的變化情況。

      分類后的變化檢測,即圖與圖的比較,主要基于空間疊置分析和統(tǒng)計原理分析。該類方法簡單易操作,但是方法的有效性以及檢測結(jié)果的可靠性則依賴于遙感影像的分類精度。李靜等[14]早期使用一種疊合像元二值化的變化檢測方法進行變化檢測,該方式僅能檢測變化及未變化區(qū)域; 張學等[15]提出一種擴展的基于像元轉(zhuǎn)化的變化檢測方法,該方法給出了各種土地覆蓋類別相互轉(zhuǎn)化的轉(zhuǎn)換公式,提高了分類后數(shù)據(jù)變化檢測的效率; 唐樸謙等[16]提出了針對遙感分類后數(shù)據(jù)的一種基于像素比值的面向?qū)ο髾z測方法,該方法可以有效地減少誤差傳遞的影響,尤其是對未發(fā)生變化區(qū)域分類所產(chǎn)生的誤差。盡管如此,分類后變化檢測仍然有可探究的新方法和新策略。

      本文基于像元轉(zhuǎn)換的思想,提出一種新的像元轉(zhuǎn)換的土地覆蓋變化檢測方法,旨在優(yōu)化檢測過程中的處理策略。以北京市轄區(qū)2000—2010年間土地覆蓋數(shù)據(jù)為例,計算各種土地覆蓋類別的變化情況,同時探討研究區(qū)樣點土地覆蓋變化的驅(qū)動力,驗證該方法的適用性。

      1 變化檢測方法原理

      利用GlobeLand30土地覆蓋圖對北京市16個區(qū)2000—2010年土地利用/土地覆蓋變化進行了統(tǒng)計分析。數(shù)據(jù)可從http: //globeland30.org/GLC30Download/index.aspx網(wǎng)站免費下載,下載后數(shù)據(jù)經(jīng)過拼接、投影變換和裁剪等預處理后得到北京市2期土地覆蓋圖。原數(shù)據(jù)類別編碼如表1所示,需要進行像元編碼轉(zhuǎn)化; 然后,進行疊置分析、分區(qū)統(tǒng)計分析等得到北京市轄區(qū)土地覆蓋變化情況信息; 最后,使用土地覆蓋變化量化評價指標和景觀測度指標對檢測變化結(jié)果進行分析。

      表1 覆蓋類別新舊對照Tab.1 Old and new value for land categories

      1.1 轉(zhuǎn)換像元的變化檢測方法

      先前研究中的土地覆蓋變化檢測方法,主要是通過疊置分析得到變化區(qū)域與未變化區(qū)域,即先將分類結(jié)果灰度圖進行二值化,然后進行變化檢測計算,過程存在較大不確定性。由于二值化的閾值是由人為設(shè)定,其結(jié)果存在較大誤差。為克服這一缺陷,本文提出一種基于像元轉(zhuǎn)換思想的變化檢測方法,該方法不需要對分類后結(jié)果進行二值化,而是在變化檢測的過程中將分類結(jié)果中的像元值重新編碼,然后進行疊置分析達到變化檢測的目的。這種方法可以用于多種土地覆蓋類別間的變化檢測,增強了方法的適用性,簡化了處理流程。

      原始數(shù)據(jù)中不同柵格編碼值對應(yīng)不同類別,2期數(shù)據(jù)同一覆蓋類別的柵格值做柵格計算將無法得到類別變化信息。土地覆蓋變化結(jié)果是由2個不同時相的土地覆蓋圖疊置運算得到的。將原先不能進行變化疊置計算的圖像像元值統(tǒng)一重分類到唯一的像元灰度值編碼,重新定義各種類別像元編碼值。例如表1中,類別變化完全不同的情況下有可能得到一樣的計算差值,例如耕地變?yōu)樯趾吞υ優(yōu)槿嗽旄采w的柵格計算后差值都是10,但是該值無法唯一表示從哪類地物變?yōu)榱硗庖活惛采w地物。因此,需要對原編碼值進行編碼,然后計算變化結(jié)果。例如重新定義表1中類別新編碼值依次為2的N次方(N=0,1,2,…,9),新編碼值可用于柵格作差計算,計算后得到的值可以唯一標識類別變化狀態(tài)。該唯一標識值表示從A類型變?yōu)锽類型,8種類型之間的標識一共有57個像元編碼值,其中為0的值表示前后沒有發(fā)生變化。在處理的過程中,可以利用ArcGIS model builder綜合數(shù)據(jù)處理工具,簡化土地覆蓋類別變化分析流程。變化檢測分析流程如圖1所示。

      圖1 數(shù)據(jù)處理流程Fig.1 Flowchart of data processing

      數(shù)據(jù)關(guān)鍵處理步驟如下:

      1)重分類。原始數(shù)據(jù)中不同柵格編碼值對應(yīng)不同類別,但對2期土地覆蓋類別的柵格值做柵格計算將無法得到類別變化情況。對原編碼值進行重新編碼,可用于重分類(reclassify),改變像元值,定義表1中類別新編碼值依次為2的N次方(N=0,1,2,…,9)。

      2)定義對照表。新的編碼可以預先定義類別轉(zhuǎn)換狀態(tài),以便于后續(xù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)作變化統(tǒng)計。柵格計算器對2期數(shù)據(jù)求差后得到唯一柵格值指示類別轉(zhuǎn)移狀態(tài),其轉(zhuǎn)化對照表如表2所示,第一列表示2000年原始土地覆蓋類別狀態(tài),第一行代表2010年變化后土地覆蓋類別狀態(tài),表格中數(shù)值128代表人造覆蓋變化為荒地,-128代表荒地變?yōu)槿嗽旄采w。柵格作差數(shù)據(jù)與對照表進行字段連接,得到像元點指代的變化情況。

      表2 類別變化唯一值對照表Tab.2 Unique value for cover change

      3)制表求交分析。通過上述計算得到北京市整體地表覆蓋變化分布數(shù)據(jù),結(jié)合北京市轄區(qū)行政矢量圖使用制表求交工具計算轄區(qū)的變化前后情況。該求交計算可以快速獲得行政區(qū)域內(nèi)類別統(tǒng)計分布情況,如類別數(shù)、類別面積及比例[17]。

      通過上述變化計算流程,得到了變化量及變化空間狀況。隨后利用土地利用/土地覆蓋變化評價指標和景觀指標來揭示變化結(jié)果,可簡要分析變化驅(qū)動原因。

      1.2 變化評價指標

      1.2.1 土地利用/土地覆蓋動態(tài)變化分析

      單一土地利用/土地覆蓋動態(tài)度指標用于表示某一研究地區(qū)一定時間跨度范圍內(nèi)某一類覆蓋類別的數(shù)量變化情況,通常用該比率值表示變化程度[18],其表達式為

      (1)

      式中:LC為單一土地利用動態(tài)度;Ua和Ub分別為研究期始末單一土地覆蓋類別的數(shù)量(如面積大小);T為研究時間跨度,當T的單位為a時,LC的值代表該研究區(qū)某一種土地利用/土地覆蓋類別年變化程度。

      1.2.2 景觀指標

      景觀指標是反映一個場景要素特征的重要參數(shù)。其中斑塊數(shù)量和大小直接反映出景觀格局的聚集度和豐富性等特征[19-20]。通過不同時間段斑塊數(shù)量及斑塊大小的對比分析,可以探尋斑塊分布對土地覆蓋變化的影響,進而分析變化趨勢,預測土地覆蓋變化發(fā)展方向。斑塊描述指標包括斑塊個數(shù)(NP)、斑塊總面積(AT)、斑塊面積標準差(SD)、平均斑塊面積(AV)、斑塊面積變異系數(shù)(CV)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、斑塊豐富度(PR)等[21]。在此使用Fragstats工具(http: //www.umass.edu)計算NP,LPI,PR和聚集指數(shù)(AI)。

      1)NP代表整個景觀場景中斑塊的總個數(shù)。斑塊是景觀格局的基本組成單元,是指不同于周圍背景的、相對均質(zhì)的非線性區(qū)域。斑塊統(tǒng)計需要遵循鄰域規(guī)則,規(guī)則分為四鄰域和八鄰域2種。

      2)LPI表征某一類型最大斑塊在整個景觀中所占比例。計算公式為

      (2)

      式中:ai為景觀中第i個斑塊的面積;A為整個景觀的總面積。

      3)PR為景觀中不同類型斑塊的數(shù)量和。

      4)AI則基于同類型斑塊像元之間公共邊界長度來計算。當某類型中所有像元間不存在公共邊界時,該類型的聚合程度最低; 當類型中所有像元間存在的公共邊界達到最大值時,具有最高聚合程度。計算公式為

      (3)

      式中g(shù)ij為景觀類型的相似鄰接斑塊數(shù)量。

      2 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

      2.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

      本實驗中土地覆蓋數(shù)據(jù)來源于全球30 m地表覆蓋數(shù)據(jù)(GlobeLand30)。該數(shù)據(jù)是目前世界上首套30 m空間分辨率的全球地表覆蓋產(chǎn)品,精細程度高出同類數(shù)據(jù)產(chǎn)品10倍。數(shù)據(jù)包括10個一級大類,包括濕地、水體、人造覆蓋、灌木叢、耕地、森林、草地、荒地、苔原、永久積雪和冰川。這一數(shù)據(jù)共有2000年和2010年2期,數(shù)據(jù)分類精度在80%以上[22]。該數(shù)據(jù)已將全球地表覆蓋數(shù)據(jù)精度從原來的百m級提高到了30 m,不僅可以滿足國土資源管理、環(huán)境、農(nóng)業(yè)和城市化等科學研究需求,還可為全球變化研究、地球系統(tǒng)模擬和可持續(xù)發(fā)展研究提供數(shù)據(jù)支撐[23]。

      本文實驗選取北京市為土地覆蓋變化分析區(qū)域。按照北京市行政區(qū)劃范圍,現(xiàn)有16個市轄區(qū)。2期土地覆蓋數(shù)據(jù)包含類別一致,共有水體、濕地、人造覆蓋、耕地、森林、灌木叢、草地、荒地8個地類,不含有苔原、永久積雪和冰川。研究區(qū)概況如圖2所示,不同土地覆蓋類別面積統(tǒng)計如表3所示。

      (a) 2000年 (b) 2010年

      圖2 研究區(qū)范圍Fig.2 Study area表3 北京市2期數(shù)據(jù)土地覆蓋數(shù)據(jù)Tab.3 Two phases land cover data of Beijing City (km2)

      2.2 北京市土地覆蓋變化

      土地覆蓋變化是監(jiān)測地表覆蓋狀況的重要手段,土地覆蓋變化的類型可分為3種: 土地覆蓋退化、土地覆蓋轉(zhuǎn)換和土地覆蓋改良。土地覆蓋退化是指某種土地覆蓋種類雖然沒有發(fā)生變化,但是其質(zhì)量已經(jīng)降低,例如過度放牧或者墾荒導致草地退化,過度砍伐引起森林植被密度降低; 土地覆蓋轉(zhuǎn)換是指某種覆蓋類別完全改變成了另一種類別,例如農(nóng)業(yè)耕地被開發(fā)建設(shè)成住宅、商業(yè)用地,耕地變?yōu)槿嗽旄采w用地,林地被開墾為耕地,或者建設(shè)為旅游商業(yè)用地; 土地覆蓋改良是指某種覆蓋類型獲得保護、修復、更新,譬如森林撫育、土壤/草地改良等。這3種土地覆蓋變化中,覆蓋轉(zhuǎn)換凸顯變化最為明顯,比較容易引起人們的關(guān)注,也比較容易監(jiān)測,而退化和改良因其記錄不完備不易觀測。

      北京市GlobeLand30數(shù)據(jù)共包含有8個類別,利用上述變化分析方法對土地覆蓋變化做了統(tǒng)計描述。統(tǒng)計分為北京市整體變化與區(qū)級詳細變化分布,同時給出了變化區(qū)域的空間位置。根據(jù)表3數(shù)據(jù)和式(1)計算單一土地利用動態(tài)度,北京市單一土地利用動態(tài)度如圖3所示。

      圖3 北京市單一土地利用動態(tài)度Fig.3 Dynamic degree of single land use of Beijing City

      由圖3可知,人造地表覆蓋面積10 a間增長超過50%,直接說明北京城鎮(zhèn)化發(fā)展迅猛。其中耕地、草地面積較之前有明顯減少,這些地類從農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)向為建筑用地(人造覆蓋); 水體面積也明顯減少,可能退化或轉(zhuǎn)向為農(nóng)業(yè)耕地。土地利用變化主要表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)用地向建設(shè)用地擴展,空間格局上表現(xiàn)為外城蔓延和郊區(qū)城市化等增長形式[24]。

      為進一步探究類別間變化情況,量化計算了各類別狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣(表4),并繪制了類別變化堆積圖(圖4)。

      表4 北京市類別變化轉(zhuǎn)移矩陣Tab.4 Category change transition matrix of Beijing City (km2)

      ①0.00是指該數(shù)值小于0.005 km2。

      圖4 北京市10 a間土地覆蓋類別轉(zhuǎn)移變化Fig.4 Category change of Beijing City for 10 years

      從圖4可以看出,原先是草地、耕地和森林覆蓋類別轉(zhuǎn)換為其他類別面積值最大,其中2000年是草地覆蓋的地區(qū)到2010年大量變?yōu)樯?、耕地和人造覆蓋; 2000年是耕地覆蓋的區(qū)域到2010年大量變?yōu)槿嗽旄采w、森林和草地類型; 森林類型也主要變?yōu)椴莸?、人造覆蓋和耕地。原先是人造覆蓋的區(qū)域也有不少變?yōu)楦?。由于草地、森林和人造覆蓋轉(zhuǎn)變?yōu)楦氐拿娣e遠小于耕地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌悇e的面積,所以總體上耕地面積是減少的,同理其他類別也因為類別相互變化出現(xiàn)類似情況。

      為驗證北京市人造覆蓋區(qū)域的變化發(fā)展情況,繪制出2個時期的人造覆蓋區(qū)域的空間分布變化(圖5)。從圖5可以看出,城市發(fā)展依附于城市本身形態(tài)以及向外形成環(huán)狀或塊狀城市地區(qū),外圍土地利用和開發(fā)不斷向周圍地區(qū)蔓延,市區(qū)向南北和東方向擴張量較大,表現(xiàn)出明顯的軸向擴張。從城市擴張的土地類別來源來看,主要是耕地、草地和森林這些農(nóng)業(yè)用地為主的郊區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橐苑寝r(nóng)業(yè)用地為主的城市地區(qū)。從北京市的郊區(qū)發(fā)展看,可以推測到由于城市人造覆蓋區(qū)域面積的擴大,市郊的農(nóng)業(yè)用地以及一些自然草地和水體區(qū)域逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楣S、商店及住宅等非農(nóng)業(yè)用地。該結(jié)論也驗證了北京市城市化增長形式: 軸向擴展和郊區(qū)城市化。

      圖5 北京市人造覆蓋區(qū)域擴張變化分布Fig.5 Artificial land change map of Beijing City

      利用上述方法,計算了2期地表覆蓋數(shù)據(jù)的4個景觀指數(shù)(表5),NP值減少了2 553個,LPI值有所增加,AI值增大,同時說明北京市土地覆蓋類別更加成片化,以前零碎的斑塊被整合,這也是用地向集中節(jié)約型發(fā)展的一個重要線索。PR值沒有太大的變化,說明覆蓋類別總體比較穩(wěn)定。

      表5 2期數(shù)據(jù)景觀指數(shù)Tab.5 Landscape metrics for two phases data

      圖6顯示了變化區(qū)域變化前后的覆蓋類別。根據(jù)土地覆蓋變化數(shù)量(地類面積增減量、變化率)覆蓋變化方向等因素,結(jié)合土地利用動態(tài)度,可分析出各個區(qū)土地利用/土地覆蓋變化的強度、速度和方向。其中,門頭溝區(qū)、大興區(qū)和通州區(qū)3個區(qū)域人造覆蓋區(qū)域變化超過了原先面積的50%,昌平區(qū)人造覆蓋區(qū)域變化超過49%,具體數(shù)據(jù)參見表6(表中用加粗標記了人造覆蓋變化在50%左右的數(shù)據(jù))。進一步驗證城市擴展主要向外圍發(fā)展。耕地出現(xiàn)銳減的還有西城區(qū)和豐臺區(qū),其中西城區(qū)原有耕地變?yōu)榱值?。朝陽區(qū)耕地和草地有大量的減少,主要轉(zhuǎn)變?yōu)槿嗽旄采w和林地,說明該區(qū)域建筑用地和綠化面積有很大增長。

      (a) 變化前 (b) 變化后

      圖6 各轄區(qū)2期數(shù)據(jù)土地覆蓋類別空間分布Fig.6 Category change of spatial distribution during two periods表6 北京市各轄區(qū)類別變化統(tǒng)計Tab.6 Land cover change of zone and county in Beijing City (%)

      3 結(jié)論

      針對同一地區(qū)不同時相獲得的地表覆蓋數(shù)據(jù)的變化檢測方法簡單,但是需要通過多個步驟計算獲得覆蓋變化量、變化方向和格局變化特征。因此,提出一種基于像元轉(zhuǎn)換的變化檢測方法。此方法主要是依據(jù)土地覆蓋數(shù)據(jù)中不同土地覆蓋類別具有不同的編碼值的特點,通過重新編輯編碼值疊合計算得到可以唯一標識變化情況的值,進而應(yīng)用分區(qū)統(tǒng)計分析重疊計算得到土地覆蓋變化圖像。

      選取北京市的Globeland30數(shù)據(jù),利用該方法和處理策略探究了北京市不同市轄區(qū)2000—2010年間土地覆蓋類別變化情況。土地覆蓋變化顯著,尤其是人造覆蓋區(qū)域增長到10 a前的1.5倍,耕地和草地面積減少明顯,同時森林面積增加,這說明城市生態(tài)及周邊變化明顯。通過變化檢測結(jié)果更為精細地展示了覆蓋類別變化和景觀格局變化。

      本文提出的方法利用現(xiàn)有的軟件平臺集成處理不同時相數(shù)據(jù),獲得了變化檢測的結(jié)果。在變化檢測處理的過程中,提出一種簡化的計算分析策略,能夠快速地分析出土地覆蓋類別變化情況,包括量化轉(zhuǎn)移和空間位置的變化。該分析方法對土地利用/土地覆蓋變化分析具有較強的適應(yīng)性。

      志謝: 此次實驗的數(shù)據(jù)獲取得到了國家基礎(chǔ)地理信息中心的支持,在此表示衷心的感謝!

      猜你喜歡
      變化檢測人造類別
      用于遙感圖像變化檢測的全尺度特征聚合網(wǎng)絡(luò)
      無中生有人造木
      基于多尺度紋理特征的SAR影像變化檢測
      人造太原
      那些令人捧腹的雷人造句
      學生天地(2020年29期)2020-06-09 03:11:00
      基于稀疏表示的視網(wǎng)膜圖像對變化檢測
      瘋狂編輯部之人造驚魂夜
      基于Landsat影像的黃豐橋林場森林變化檢測研究
      服務(wù)類別
      新校長(2016年8期)2016-01-10 06:43:59
      論類別股東會
      商事法論集(2014年1期)2014-06-27 01:20:42
      青浦区| 岗巴县| 奉新县| 温宿县| 靖江市| 秀山| 栾川县| 靖州| 常熟市| 攀枝花市| 安新县| 灵石县| 扬中市| 尚义县| 东港市| 义马市| 宜章县| 土默特左旗| 宜兰县| 东台市| 商河县| 蕲春县| 博爱县| 宁陵县| 花莲县| 孝义市| 通化市| 浮山县| 德令哈市| 紫阳县| 施秉县| 咸丰县| 乌审旗| 永靖县| 炉霍县| 玉环县| 明星| 江安县| 邓州市| 洱源县| 泰顺县|