陳岳濤，趙 芳，田董煒，盧 霞，謝宏全

(淮海工學(xué)院測繪與海洋信息學(xué)院，江蘇 連云港 222005)

0 引 言

近年來，土地利用變化研究一直都是全球變化研究的熱點之一。遙感影像具有探測范圍大,資料實時新穎,獲取的信息豐富等優(yōu)點，目前在土地利用變化中已經(jīng)廣泛應(yīng)用[1]。2013年2月11號，NASA成功發(fā)射了Landsat8衛(wèi)星，為Landsat計劃重新注入新鮮血液，國內(nèi)外學(xué)者對Landsat8OLI數(shù)據(jù)的土地利用分類進行了大量的研究，吳洋[2]利用西寧市Landsat8數(shù)據(jù)對不同土地利用分類方法進行比較研究,黎良財?shù)热薣3]對Landsat8OLI影像利用決策樹方法進行土地利用/覆蓋分類,但利用其進行土地利用變化分析甚少提及。

在土地利用變化方面，國內(nèi)外學(xué)者利用TM影像做了大量的研究工作，如張友水[4]以1984年和1997年兩期TM影像,結(jié)合相關(guān)輔助信息,進行紹興試驗區(qū)的土地利用變化監(jiān)測研究；胡杰華[5]利用武功縣TM遙感影像對其土地利用變化進行監(jiān)測。本文以銅陵市為例，利用2015年Landsat8OLI影像和1998年的土地利用圖、政區(qū)圖進行了土地利用變化分析并對其正確性進行驗證。

1 研究區(qū)概況

銅陵市，安徽省轄市，地處北緯30°45′12″-31°07′56″、東經(jīng)117°42′00″-118°10′6″，位于安徽省中南部、長江下游，北接合肥，南連池州，東鄰蕪湖，西臨安慶，是長江經(jīng)濟帶重要節(jié)點城市和皖中南中心城市。總面積為1 113 km2，其中市區(qū)面積大約280 km2。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)源：銅陵市Landsat8OLI影像數(shù)據(jù)(120/38,120/39)，銅陵市的1998年的土地利用圖(1∶200 000)，銅陵市DEM數(shù)據(jù)，銅陵市政區(qū)圖(1∶200 000)等相關(guān)資料。

2.2 研究方法

對下載的遙感影像進行預(yù)處理，同時利用ArcGis對銅陵市政區(qū)圖和1998年銅陵市土地利用現(xiàn)狀圖進行矢量化，再依據(jù)監(jiān)督分類和專家分類的方法將銅陵市地區(qū)進行土地利用分類，對得到的兩幅土地利用現(xiàn)狀圖進行精度比較，選擇精度較高的土地利用分類結(jié)果圖，結(jié)合經(jīng)過配準(zhǔn)、幾何校正、矢量化得到的1998年銅陵市土地利用現(xiàn)狀圖和銅陵市政區(qū)圖在ArcGis中運用相交、幾何計算器等工具計算并分析銅陵市和銅官山區(qū)的土地利用變化。

3 遙感數(shù)據(jù)在土地利用分類中的研究

研究采用的土地利用分類系統(tǒng)，根據(jù)國家土地利用分類方法結(jié)合研究的實際要求，將土地利用類型歸結(jié)為五個一級分類。即建設(shè)用地、水體、農(nóng)業(yè)、林地、裸地[6]。

3.1 監(jiān)督分類

利用ENVI對TM影像進行預(yù)處理：配準(zhǔn)、輻射校正、幾何較正、影像拼接、影像裁剪、影像增強等[7]。根據(jù)地形圖和野外調(diào)查，選取的土地利用樣本有建設(shè)用地、水體、農(nóng)業(yè)、林地和裸地。監(jiān)督分類采用的是最大似然法對影像進行分類的，土地利用不同類型選舉樣本完成后，查看樣本精度，計算分類模板的混合矩陣，各類型樣本之間的離散度要在1.9以上[8]。樣本選擇好后保存，在n維可視化圖中查看分析類型的分離性并進行樣本點的修改；重復(fù)上述步驟直至分類達到預(yù)期效果。

3.2 專家分類

在土地利用分類過程中，用多個變量來衡量構(gòu)建的規(guī)則，這既需要利用多波段的遙感影像數(shù)據(jù)，也需要利用銅陵的DEM數(shù)據(jù)生成坡度，用以區(qū)分林地和農(nóng)田。根據(jù)分類需求在實驗中構(gòu)建五個變量：Band1/Band4比值、坡度、MNDWI(改進的歸一化差異水體指數(shù))、NDBI(歸一化建筑指數(shù))及NDVI(歸一化植被指數(shù))。

3.2.1 建設(shè)用地和裸地的提取

將NDBI歸一化建筑指數(shù)作為判別變量提取建設(shè)用地。因為提取的信息包括低密度植被覆蓋區(qū)，所以需要結(jié)合NDVI歸一化植被指數(shù)將低密度植被覆蓋區(qū)分離出來，以降低錯分的幾率。又因建設(shè)用地和裸地及其相似，因此還需要根據(jù)(Band1/Band4)<1來提取建設(shè)用地[9]。經(jīng)上述的幾步處理，可以將建設(shè)用地和裸地分別提取出來。

3.2.2 水體的提取

本次實驗提取水體主要應(yīng)用的變量是改進的歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)。MNDWI在混有城鎮(zhèn)范圍的水體的提取精度明顯高于NDWI的提取精度。經(jīng)過反復(fù)試驗，觀察銅陵市內(nèi)的水體的閾值，當(dāng)MNDWI>0時，能夠較好的提取水體。

3.2.3 農(nóng)田和林地的提取

根據(jù)歸一化植被指數(shù)(NDVI)來提取農(nóng)田和林地，需結(jié)合銅陵市坡度數(shù)據(jù)區(qū)分農(nóng)田和林地。根據(jù)銅陵市當(dāng)?shù)貙嶋H情況，估計農(nóng)田的坡度在0°-5°之間，林地的坡度大于5°。

3.3 監(jiān)督分類和專家分類的精度分析

分類精度分析指標(biāo)：混淆矩陣、總體分類精度和Kappa系數(shù)等。Kappa系數(shù)表達式為：

(1)

式(1)中，r是錯誤矩陣中總列數(shù)(總類別數(shù))；Xij是錯誤矩陣中第i行第j列的像元數(shù)量(正確分類的數(shù)目)；Xi和X+i分別是第i行和第i列的總像元數(shù)量；N是總的用于精度評估的像元數(shù)量。

從銅陵市影像中隨機獲取800個樣本點，分別計算監(jiān)督分類和專家分類的混淆矩陣、總體分類精度和Kappa系數(shù)(如表1-2所示)。根據(jù)表1-2比較兩種分類方法的混淆矩陣、總體精度和Kappa系數(shù)等，能夠綜合對比出專家分類的精度較好，整體均勻，各類分類精度相差較小，總體精度都較高。因此分析銅陵市土地利用變化選用專家分類得到的土地利用現(xiàn)狀圖。

表1 監(jiān)督分類混淆矩陣

表2 專家分類混淆矩陣

4 土地利用變化分析及其驗證

4.1 銅陵市土地利用變化分析

在ArcCatalog中新建文件數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集，利用ArcGis對1998年銅陵市土地利用現(xiàn)狀柵格數(shù)據(jù)進行矢量化，得到shp格式的矢量數(shù)據(jù)。在土地利用現(xiàn)狀圖的屬性表中添加面積屬性字段，用CalculateSystem工具計算各類面積；并添加占有率屬性字段，利用統(tǒng)計字段工具計算出各土地類型所占比率。

專家分類后的成果圖為柵格圖，根據(jù)分析需求，利用ArcGis中的工具箱下的轉(zhuǎn)化工具將五個土地類型轉(zhuǎn)化為矢量面狀圖形。添加面積字段，通過CalculateSystem工具計算面積；并用各土地利用類型面積比上總面積計算的得到各類占有比率；各土地類型的面積變化率是由變化面積計算得到的。根據(jù)上述步驟得到1998年、2015年銅陵市各土地利用類型的面積和占有比率、面積變化率等(表3-4)。

表3 銅陵市1998年各土地類型面積、面積占有比率

表4 銅陵市2015年各土地類型面積、面積變化、面積占有比率、面積變化率

從表3、4可知，1998年到2015年銅陵市土地利用變化情況：水體減少了50.627 km2；農(nóng)田減少了5.587 km2；林地增加了46.900 km2;建設(shè)用地增加了28.441 km2；裸地減少了19.127km2;其水體面積變化最大，農(nóng)田面積減少最小；雖然裸地在五種土地類型中面積最小，占有比率最低，但變化率卻最大。

銅陵市自上個世紀(jì)90年代以來，礦產(chǎn)資源一直為城市經(jīng)濟主體，大面積的采礦、挖礦造成了大量的地表水體流失與浪費；近年來，隨著城市化水平不斷提高，建設(shè)用地面積不斷增加的同時林地面積也有較大的增長而農(nóng)田面積基本保持了原有水平，裸地面積的轉(zhuǎn)化率更是達到了99.16%。不僅提高了城市綠化率，而且使得土地資源得到了更好的配置。這說明銅陵市的發(fā)展均衡，城市規(guī)劃很好的遵循了可持續(xù)發(fā)展理念、生態(tài)理念和區(qū)域整體理念。為把銅陵市建設(shè)成適宜創(chuàng)業(yè)發(fā)展和宜居健康現(xiàn)代化城市打下了堅實的基礎(chǔ)。

4.2 銅陵市土地利用變化分析驗證

銅官山區(qū)是銅陵市政治、經(jīng)濟和文化中心，其土地利用變化情況對銅陵市具有代表性作用，并可以與銅陵市土地利變化趨勢相互對比，驗證其正確性。

將ArcGis中加載的銅陵市政區(qū)圖經(jīng)過配準(zhǔn)后,在ArcCatalog新建文件數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集。并利用Arcgis進行柵格數(shù)據(jù)的矢量化，得到shp格式的矢量文件。再運用相交工具，分別提取1998年、2015年銅官山區(qū)的水體、裸地、建設(shè)用地、林地及農(nóng)田，并計算1998年、2015年各類的面積、占有比率和面積變化率等(表5-6)。

表5 銅官山區(qū)1998各土地類型面積 面積占有比率

表6 銅官山區(qū)2015年各土地類型面積、面積變化、面積占有比率、面積變化率

由表5-6可知，水體面積有所下降，林地、建設(shè)用地顯著增加，裸地急劇減少，農(nóng)田面積基本不變(由于農(nóng)田在銅官山區(qū)面積變化量和占有比率都極小，所以其面積變化率無參考價值)。這與銅陵市總體土地利用變化趨勢基本一致。通過表6土地類型面積占有比率可知，銅官山城市化建設(shè)基本完成，各土地類型面積配置得當(dāng)，在城區(qū)占有率合理。

近幾年，銅官山區(qū)在雨季內(nèi)澇時有發(fā)生。其根本原因是水體面積的減少導(dǎo)致土地吸水、保水能力下降，造成了“城市不透水”的現(xiàn)象發(fā)生；而隨著銅官山區(qū)城市化建設(shè)的完成，銅官山區(qū)在發(fā)展工業(yè)的同時，也在推進旅游事業(yè)的發(fā)展，通過增加林地和提高植被覆蓋率，將天井湖、筆架山、螺絲山等地區(qū)建設(shè)成了旅游景點?？梢灶A(yù)見的是銅官山區(qū)內(nèi)澇現(xiàn)象從此將大大緩解。以上說明銅官山區(qū)很好的貫徹了銅陵城市規(guī)劃發(fā)展理念，驗證了銅陵市土地利用變化分析的正確性。

5 結(jié) 語

本文以銅陵市為例利用Landsat8OLI影像和GIS技術(shù)進行土地利用變化分析，并以銅官山區(qū)的土地利用變化情況與銅陵市對比，驗證了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。得出以下結(jié)論：① 1998—2015年期間，水體總體面積變化較大，面積將少較多，林地面積有較大增長，建設(shè)用地面積穩(wěn)定增加，裸地面積大幅度減少，農(nóng)田面積變化很小；② 銅陵市城市化進程不斷加快，社會經(jīng)濟發(fā)展迅速，對水資源的保護措施還需要提高；③ 銅陵市在城市建設(shè)的同時也在綠化環(huán)境，植被覆蓋率有明顯的增長；④ 城市建設(shè)并沒有侵占大量農(nóng)田。