基于 RS和 GIS的番禺區土地利用分類研究

何 磊

(廣州市環境保護科學研究院廣州 510620)

基于 RS和 GIS的番禺區土地利用分類研究

何 磊

(廣州市環境保護科學研究院廣州 510620)

高空間分辨率遙感影像使得土地覆蓋和土地利用信息的提取成為可能。以多光譜和高分辨率遙感影像數據 SPOT5為主要數據源,以 RS圖像處理,解譯分類和 GIS空間分析為主要技術,結合DEM、其他社會經濟自然地理數據和實地調查等的輔助分析方法,進行番禺區土地利用二級分類,為研究土地利用和環境規劃管理提供了一種可行途徑。

RS;GIS土地利用分類;環境規劃管理

十一五期間,作為珠三角河口經濟發展最活躍的區域,番禺區在廣州市“南拓”發展戰略的指導下,城市化和工業化進程進程日益加快,大量土地資源被分割占用,土地承載力下降,生態退化和環境污染對環境規劃管理工作提出了嚴峻的挑戰。利用 RS的空間信息獲取技術快速獲取周期性的多光譜和高空間分辨率影像數據,結合 GIS的空間分析功能,提取土地利用類型,為綜合分析土地分布格局和環境質量狀況提供依據和參考,成為研究區域土地資源利用和生態環境保護協調發展的有力技術手段。

1 研究區域與方法

1.1 研究區概況

番禺區介于北緯 22°44′18″至 23°5′10″,東經113°14′32″至 113°34′3″,地處廣州南部 ,位于珠江三角洲入海口,屬于河流沖積平原地帶,為南亞熱帶典型的季風海洋性氣候。區內河網密布,縱橫交錯,水資源豐富。海拔較低,地貌地勢平坦開闊,主要是成片的平原水田與旱地,只有少量崗丘臺地[1]。番禺區總面積約 786.15㎞2,行政區劃分為 11鎮 6街道,是珠江三角洲重要作物生產基地,也是沿海經濟發展,城市開發建設活躍地區。

1.2 研究方法

本文基于 SPOT5遙感影像數據,以 RS和 GIS技術為支撐,采用計算機自動提取地物信息和目視解譯相結合進行土地利用一級分類,并輔以等高線生成的數字高程模型 (DEM)和其他社會經濟自然地理數據修正,進行二級分類。

1.3 數據來源

RS數據：綜合考慮影像數據的光譜分辨率、空間分辨率、時間分辨率和精度等因素,主要選取無云的 2007年 11月覆蓋研究區域的 SPOT5的 3個 10m分辨率的多光譜波段影像 (B1：0.50～0.59μm、B2：0.61～0.68μm、B3：0.78～0.89μm)和 1個 2.5m分辨率的全色波段影像 (PAN：0.48～0.71μm)。

GIS數據：廣州 1∶5萬的地形圖,包含行政區,鎮界,道路,河流,森林,等高線等的基礎地理信息數據。

社會經濟數據：土地利用現狀資料,國家和地方土地分類技術規范,其他的產業、交通、資源的統計資料及相關行業規劃資料。

1.4 技術流程

以覆蓋番禺區 SPOT5的遙感影像基本數據源,以 1∶50000的紙質地形圖的北京 54為基準地理空間,采用二次多項式及最鄰近插值的重采樣法對遙感影像進行幾何精校正,配準誤差控制在 1個像元以內。多波段影像合成后經增強處理再與全色波段融合,形成空間分辨率為 2.5m的假彩色合成圖像(321)。確定土地分類體系,建立解譯標志,采用監督分類提取水域,耕地等一級類型。消除混雜小斑,平滑圖斑邊緣,矢量化導入 ArcGIS,結合社會經濟自然地理數據,借助DEM輔助分析,配合實地調查校正解譯結果,實現二級分類。具體流程見圖 1。

圖 1 土地利用分類技術流程圖

1.4.1 圖像預處理

對 SPOT遙感影像數據進行輻射校正以消除傳感器自身引起的和大氣輻射引起的輻射噪聲,還原真實的地物波普特征;進行幾何校正以消除衛星軌道、姿態及地球自轉等因素造成的數據幾何畸變。

1.4.2 圖像配準

也稱幾何精校正,賦予遙感影像真實的地理空間位置,便于和 GIS數據統一。以 1∶50000的北京 54坐標系 6度分帶高斯克呂格投影的地形圖為基準,在影像圖上找出與地形圖上地物相匹配的明顯地物作為地面控制點。先進行全色波段數據校正,然后以校正好的全色波段數據為基準進行多光譜數據校正。以此建立影像坐標和地圖坐標之間的二次多項式變換關系,控制點誤差在一個像元(2.5m)以內,采用最鄰近插值的重采樣法完成圖像配準。

1.4.3 圖像合成

根據光譜特征對 SPOT5的 321波段合成RGB假彩色影像,突出森林植被、居民地、耕地、水域等信息。

1.4.4 圖像增強

降低全色波段影像噪聲、增強局部反差、增強紋理特征。

1.4.5 圖像融合

利用同一 SPOT影像的多光譜波段和全色波段進行融合,可增強土地覆蓋信息的影像特征,豐富影像信息量,從色彩、紋理等方面提高影像的可判讀性[2]。融合圖像的色彩信息主要來自于多光譜波段,紋理信息主要來自于全色波段。

融合方法采用主成分變換(PrincipalComponent)融合法,得到的融合圖像既有豐富的空間信息,又保留了原始影像的特征,在分解力和清晰度上都有很大程度的提高,有利于土地利用分類的目視解譯。

1.4.6 圖像分類

1.4.6.1 土地分類系統的建立

國家土地利用分類系統的一級分類主要根據土地的用途和覆蓋特征,二級分類主要依據土地的經營特點和利用方式,三級分類主要依據地貌特征和覆蓋物的種類[3]。根據國家土地分類系統、SPOT影像對地物的識別能力以及分類區域當中實際出現的土地利用類型,本研究工作當中的土地利用分類至二級,具體見表 1。

1.4.6.2 圖像分類和目視解譯

S采用監督分類方法,借助人的經驗和專業知識、實地勘察結果、已有的土地利用資料,建立模板(訓練樣本),運用最大似然法進行分類,可有效避免“同物異譜、異物同譜”現象產生錯分[4]。

模板建立的過程就是遙感影像解譯的過程,需要建立遙感解譯標志,也稱為判讀要素。它在影像上能直接反映和判別地物的空間特性 (形狀、大小、結構、色調、顏色、陰影、紋理、圖案、位置、布局[5]。解譯之前,須進行實地路線調查,建立影像特征與土地利用類型的對應關系,并與多種非遙感信息資料相結合建立解譯標志。

表 1 番禺區土地分類系統

1.4.6.3 一級分類

為了使番禺區土地利用分類具有可操作性同時遵循自然環境地形地貌特征,本研究工作先利用 SPOT影像數據建立解譯標志,進行土地一級分類。具體見表 2。

表 2 番禺區地類及其對應解譯標志說明

1.4.6.4 分類后處理

采用聚類統計分析可彌補漏分斑塊,劃分混雜小斑歸為鄰近大面積斑塊;去除分析可刪除重復孤立的混雜小斑[6],最后平滑圖斑邊緣獲得相對精確的土地一級分類圖。

1.4.6.5 二級分類

在一級分類的基礎上,結合相關的社會、經濟、自然地理數據和實地調查數據,進行土地二級分類。特別是土地利用受地形地貌因素影響較大,不同海拔高度的土壤類型和土地利用狀況不盡相同。因此,利用等高線生成的數字高程模型(DEM)數據與一級分類結果進行疊加分析,可有效分離混淆異類[7],實現土地二級分類。

DEM建立：在 ArcGIS中利用等高線和高程屬性建立 10m高差間隔的DEM柵格圖。

疊加分析：利用 ArcToolbox功能,基于已有知識和數據設定多重判據,設置合理參數,通過實地調查驗證做進一步分析修改,最終獲得土地二級分類圖。

2 結論和建議

(1)RS和 GIS在番禺區土地利用分類研究中的應用,系統反映了該區域土地利用的空間分布狀況、生態環境質量狀況和生態環境變化的空間規律,為番禺區環境規劃編制工作建立了全面的信息基礎。

(2)采用同一衛星 (SPOT)的高分辨率全色波段與合成的多光譜波段進行融合,既增強遙感影像融合的自適應性,又大大提高遙感影像分辨細部紋理的能力;既有利于人工判讀,又有利于計算機自動分類。

(3)研究結果揭示了在城市化、工業化進程中,番禺區城鎮用地的外延擴張與工業化連片開發分割占用了大量土地資源,區域耕地資源迅速縮減,多樣性降低,破碎度增加,經濟發展與耕地資源保護之間矛盾突出[8],急需加強對區域土地資源的保護力度,促進資源與環境的可持續利用。

[1]周靜,吳志峰,等.珠江口兩岸耕地景觀破碎化定量分析[J].熱帶地理,2005,25(2)：108～111.S

[2]王祖偉,秦其明.多源遙感數據融合及在城市研究中的應用[J].測繪通報,2002(3).

[3]中華人民共和國行業標準[S]：《全國土地利用更新調查技術規定》《全國土地分類》《土地利用動態遙感監測規程》《廣東省土地利用現狀分類》《土地利用現狀調查技術規程》和補充規定及說明.

[4]楊金香,程學豐,等.基于 ERDASIMAGINE操作平臺的遙感圖像處理[J].測繪與空間地理信息,2006,29(2)：107～110.

[5]徐盛榮.衛星影像土地資源解譯制圖[M].北京：中國農業出版社,1990.

[6]任輝,李興國,等.基于 ArcGIS的農用地征地區片劃分研究—以江蘇省泰州市為例 [J].國土資源科技管理,2008,25(3)：46～50.

[7]田靜毅,林年豐,等.ETM+圖像處理和土地利用分類實驗研究[J].微計算機信息,2005,21(8)：46～48.

[8]龔建周,夏北成.快速城市化過程中城市土地覆被的時空動態特征[J].亞熱帶資源與環境學報,2006,1(2)：92～98.

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1673-288X(2010)04-0025-04

何磊 (1978,6—),男,海南人,環境科學工程師,環境規劃管理。