干旱、半干旱區土地利用/土地覆蓋遙感分析方法研究

盧秀麗 劉秀紅 趙偉娜

（中國地質大學〈北京〉長城學院 河北 保定 071000）

隨著全球變化研究的深入，人們認識到土地利用/覆蓋變化是造成全球氣候變化的重要原因。LUCC對地表生物、氣候、水文等過程具有直接的影響，如大氣圈、生物圈及水圈相互之間能量、水分、化學元素的交換和遷移及其對大氣邊界層的影響。同時，人類對于土地資源的利用直接改變土地覆被的狀態，從而影響氣候與環境的變化，最終制約著人們的生產活動，人們不再把自己凌駕于自然之上而是尋求人與自然的和諧發展，從而得以持繼發展。鑒于以上認識，自20世紀90年代以來，國際地圈-生物圈計劃（IGBP）和全球環境變化的人文領域研究計劃（HDP）提出的土地利用/覆被變化（LUCC）科學研究計劃，引起世界各國政府及國際組織的普遍關注[1-4]，綜觀目前國際上有關LUCC的研究，其內容可以大致地歸納為三個核心：土地利用的動力機制、土地覆蓋的變化、土地利用與土地覆蓋變化的區域與全球模型。

雖然很多學者對LUCC已經進行了大量的研究，但是土地利用/土地覆蓋具有很強的“地域性”，且LUCC的研究方法具有多樣性；可考慮因素也具有多樣性等特點使得我們在這方面可做的工作還很多。由于數據的限制，本文只是進行了土地利用/土地覆蓋的分類嘗試（以監督分類為例），但它卻是進行土地利用/土地覆蓋各個方面研究所必不可少的。

1 數據來源及說明

（1）2001年 6 月 30 日 LANDSAT7 ETM+影像；（2）羅峪溝流域邊界線；（3）1:10000的流域水系圖；（3）天水市羅峪溝流域1986年土地利用現狀詳查資料。

2 研究區概況

羅峪溝流域位于甘肅省天水市北郊，發源于天水市鳳凰山麓，從西向東經天水市東郊流入藉河，屬黃土丘陵溝壑區第三副區，流域呈狹長形，溝系分布為羽狀，面積72.79km2。地形從西北向東南傾斜，平均海拔

1537.6m。地面物質有第四紀黃土和第三紀紅土，洪積沖積物和部分風化變質巖，其中黃土覆蓋面積占3/4左右。屬大陸性季風氣候，多年平均降雨量531.1mm，且多集中在7、8、9月，蒸發量1293.3mm，干燥度指數

K=1.30，年平均氣溫10.7℃，極端最高氣溫38.2℃，最低氣溫-19.2℃，無霜期184天。

3 土地利用/土地覆蓋分類流程

3.1 數據預處理

3.1.1 輻射校正

遙感數據在獲取過程中，傳感器在接收地物反射或發射電磁波時由于大氣的吸收、散射和傳感器內檢測性能差異等因素的影響，使得反映在圖像上的信息量發生變化，使進入傳感器的目標物的輻射值發生畸變，造成圖像模糊、對比度下降。因此在應用影像進行分析之前，必須盡可能地通過處理消除畸變，恢復圖像的本來面目。其校正過程如下：

1）用定標系數將原始DN值轉換為大氣層頂太陽輻亮度L；

L是地物在大氣頂部的輻射亮度，DN是像元值，LMAX、LMIN為每個波段的輻射亮度最大值、最小值，可從頭文件中得到。

2）由大氣層頂太陽輻亮度L轉換為反射率。

ρs是大氣層頂反射率，ds是日地天文單位距離 （本文中其值為1.0167），θs是太陽天頂角（本文中其值為24°，實際計算時需要轉換成弧度單位），E0是太陽輻照度。

3）大氣校正

經過上面兩步的處理，像元灰度值轉換為了反射率，使用5S模型對可見光波、中紅外段進行大氣校正，得到了幾組地面反射率與大氣層頂反射率之間的對應數據，利用這些數據得到波段1-5和波段7的回歸方程分別為：y=1.1361x-0.0599、y=1.1509x-0.0313、y=1.104x-0.0179、y=1.0834x-0.0081、y=1.083x-0.0013 和 y=1.0596x-0.0006（x表示大氣層頂的反射率，y表示地面反射率）。

由于缺乏地形數據，所以無法進行地形校正，利用上面的公式，在ERDAS IMAGINE的建模工具中完成校正過程。

3.1.2 幾何校正

幾何校正就是利用一定的方法消除像元相對于地面目標實際位置的偏差，并將像元目標轉換成對應地面目標的地理坐標。其包括兩個方面：一個是像元空間位置的變換，另一個是像元灰度值的內插。本文中，空間內插選用了二次多項式方法，選取的參考圖像為1:10000的流域水系圖（一般參考地形圖、DEM或地面調查點進行校正，但在本文中由于數據的限制，采用了水系圖），像元灰度值內插方法采用了利于保持原圖像的值的最鄰近法進行內插。

3.1.3 圖像增強處理

針對圖像目視效果較差的問題，本文對圖像進行了簡單的增強處理，改善了圖像的質量、提高了圖像的目視效果、突出了主要的信息，從而為下面的分類處理做好了預處理工作。

3.2 分類系統的確定

參考1984年9月原全國農業區劃委員會制定的 《土地利用現狀調查技術規程》和中華人民共和國國土資源部2001年8月21日國土資發[2001]255號印發的全國土地分類（試行）中的分類系統，考慮到與上述分類系統的兼容性、數據的分辨率、研究區土地利用類型的數量和分布特征，結合天水市羅峪溝流域1986年土地利用現狀詳查資料，將土地利用類型分為耕地、林地、草地、河床地、未利用土地等五類，各類土地利用類型的含義見表1。

表1 土地利用分類系統及其含義、編號

3.3 執行監督分類

監督分類的主要步驟：

（1）顯示需要分類的圖像；

（2）打開分類模版編輯器；

（3）調整分類屬性字段；

（5）獲取分類模版信息并保存；

（6）評價分類模版信息。

通過直方圖繪制，可以得出看出所選模板不同波段樣本的亮度值分布基本都趨于正態分布，代表性較好。

圖1 土地利用專題圖

通過計算可能性矩陣可以得出所用模板的總體精度為93.76%，其中草地、未利用地、耕地、林地和河床地的制圖精度分別為85.02%、80.05%、98.42%、95.75%、86.29%；漏分精度分別為14.98%、19.95%、1.58%、4.25%、13.71%；用戶精度分別為 91.61%、96.12%、93.65%、92.88%、96.40%； 錯分精度分別為 8.39%、3.88%、6.35%、7.12%、3.60%。從制圖精度來看，除草地與未利用地較低外，其他類別基本達到預期目的，分類方法在現有條件下較理想。從用戶精度來看，各類別可信度較好。

（7）執行監督分類——采用最大似然法

（8）分類結果的評價——分類精度評估

通過對隨機采取的65個樣本點的校驗，精度達到83.06%。

3.4 制作土地利用專題圖（見圖1）

為了有效的保護和合理開發利用土地資源，必須首先有效地把握真實、準確和實施的土地利用現狀數據，同時進行不同時期土地利用類型轉換的監測亦變得越來越重要。采用遙感技術監測土地資源利用狀況是一條行之有效的方法。不僅要獲得土地利用變化信息，而且要獲得變化的類型，其實質是獲得不同檢測時間的土地利用/土地覆蓋分類信息。所以進行土地利用/土地覆蓋分類具有很重要的現實意義。

［1］UNEP-EAPAP,Land cover assessment and monitoring,volume1-A.Overall Methodological Framework and Summary[M].Bankok:UNEP-EAPAP,1995.

［2］US-SGCR/CENR.Our Changing Planet,the FY 1995 US.Global Change Research Program[M].Washington D C:USGCRIO,1995.

［3］Otsubo k,Towards land use for global environmental conservation(LU/GEC)project.In:Proceedings of the Workshop on Land Use for Global Environmental Conservation[M].Tsukuba,Japan,1994.

［4］NASA.Modeling Land-Use and Land-Cover Changes Environment and Natural Resources/LUC[M].2004 Research Plant.