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2000~2014年承德市建成區土地利用動態變化研究

2015-02-23 08:36:42孫百生楊依天
安徽農業科學 2015年36期

孫百生,楊 越,楊依天

(河北民族師范學院,河北承德 067000)

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2000~2014年承德市建成區土地利用動態變化研究

孫百生,楊 越,楊依天

(河北民族師范學院,河北承德 067000)

摘要采用2000、2009和2014年的Landsat TM/OLI影像,利用支持向量機分類對承德市建城區(含雙橋區與雙灤區)進行計算機自動分類,并進行精度驗證,得到3期承德市建成區土地利用/覆蓋分類圖;對研究區內土地覆蓋類型進行統計分析,采用轉移矩陣進行變化監測。結果表明:2000~2014年人類活動的影響和城市化的加劇導致承德市建筑用地面積呈現增長趨勢,耕地和森林與灌草叢地面積出現負增長。因此,采取相應措施維護承德市建成區森林與灌草叢覆蓋面積,對于改善城市生態環境很有必要。

關鍵詞土地覆蓋;變化監測;承德市

土地覆蓋是指自然形成的或者人為引起的地表覆蓋狀況。土地覆蓋變化是生態服務和生活支撐系統最重要和最易察覺的指標之一[1],土地覆蓋變化的監測和評估對于自然資源的可持續利用、環境保護等有重要意義[2]。遙感技術長期以來就是監測土地覆蓋的重要和有效的手段,因為針對地表的空間變化,遙感技術能提供大尺度、易獲取的有效信息[3-4]。筆者采用2000、2009、2014年3期Landsat影像對承德市建成區進行土地利用覆蓋分類,并進行變化監測,為承德市建成區土地利用方式的合理配置,以及區域可持續發展決策的制定提供科學依據。

1數據來源與研究方法

1.1研究區概況研究區位于河北省東北部(117°42′~118°04′ E、40°49′~41°12′ N),暫為2012年以前承德市建成區(含雙橋區與雙灤區)的行政區劃范圍。該區屬溫帶大陸性季風型山地氣候,四季分明,風向的變化具有明顯的季節。承德年雨量402.3~882.6 mm。冬天雖然寒冷,但由于四周環山,阻滯了來自蒙古高原寒流的襲擊,故溫度要高于其他同緯度地區;夏季涼爽,雨量集中,基本上無炎熱期,是旅游避暑勝地。研究區地理位置見圖1。

圖1 承德市建成區地理位置及DEM影像

1.2數據獲取及預處理該研究使用Landsat5 TM、Landsat8 OLI進行研究區的變化監測,影像軌道號為122/32 。Landsat TM影像的1~5和7波段對應于Landsat OLI影像的2~7波段,包含從可見光到短波紅外的光譜波段,影像分辨率為30 m[5]。選取承德市區無云或少云覆蓋且日期相近的3期影像,影像獲取日期分別為2000年10月8日、2009年10月19日、2014年10月5日。3期影像日期相近減弱了季節和物候變化對地物類型的影響。

變化監測結果的精確度建立在不同時相影像間的精確配準的基礎上。首先對各時相的影像進行幾何較正,消除成像過程中影像的畸變;然后進行幾何配準,消除不同影像間的位移,誤差小于0.5個像元。對影像進行輻射定標,并且采用ENVI5.1的FLAASH模塊對影像大氣校正。影像投影為橫軸墨卡托投影,坐標系為WGS-84。

1.3研究方法

1.3.1分類系統建立。為研究區建立合理的土地覆蓋分類系統,如表1。分別在2014年9月初和10月底進行了2次野外采樣,共獲取150個地面采樣點,并結合Landsat影像和谷歌地球影像確定研究區地物類型。此外,充分考慮前人研究成果,以便包含研究區所有典型地類[6-7]。

表1 土地覆蓋類型及描述

1.3.2分類方法。分類前要先選取訓練樣區,訓練樣區選取的好壞對分類精度至關重要,選取的樣區應盡量僅包含1種地物類型。分別對3個年份的影像進行樣區的選取,并用Jeffries-Matusita和Transformed Divergence進行樣本可分離性的可分性計算,表1中5種土地覆蓋類型間的可分離性較高,滿足分類需求。

該研究采用監督分類中的支持向量機分類(Support Vector Machine,SVM)法對研究區影像進行分類。支持向量機分類是一種建立在統計學習理論(Statistical Learning Theory或SLT)基礎上的機器學習方法。SVM可以自動尋找那些對分類有較大區分能力的支持向量,由此構造出分類器,可將類與類之間的間隔最大化,因而有和較高的分類準確率[8]。采用ENVI5.1軟件對每個年份的Landsat影像6個波段進行分類,得到3景遙感影像分類圖。

1.3.3精度驗證。結合野外采樣點及高分影像在研究區內隨機選取驗證樣區,對3景影像分別精度驗證。計算混淆矩陣,得到分類的整體精度、Kappa系數、各類地物的生產者精度和用戶精度。2000、 2009、2014年3景影像的總體精度分別是91.917 7%、94.935 7%、94.244 8%,Kappa系數分別為0.889 0、0.928 1、0.917 8。

2結果及分析

經分類得到的2000、2009、2014年3個時期的影像分類結果見圖2。3個時期的影像各類地物的面積、所占百分比見表2。2000~2009年、2009~2014年及2000~2014年的各類土地覆蓋類型的絕對變化面積和相對變化率見表3。

表2 2000、2009、2014年承德市建成區土地覆蓋面積及百分比

表3 2000、2009、2014年承德市建成區土地覆蓋變化面積及變率

圖2 2000、2009、2014年承德市建成區土地覆蓋變化狀況

由表2可知,承德市建成區水體較少,建筑用地、耕地、裸地及未利用地適中,森林與灌草叢的面積較廣,說明當地植被覆蓋率極高,2000~2014年植被所占研究區總面積的百分比分別為63.89%、69.4%、53.45%。

由表3可知,研究區建筑用地面積一直在增長,而耕地面積持續降低,森林與灌草叢面積呈現出先增長后下降的趨勢,裸地及未利用地則是先下降后增長。水體面積2000~2009年增加了13.92 km2。建筑用地面積2000~2009年增加了62.41 km2,2014年比2009年增加了30.56 km2,相對變化率分別為225.55%和33.93%。從圖2可以看出,耕地主要分布在水體周邊區域,變化趨勢也比較明顯,耕地面積2000~2009年減少了24.63 km2,2009~2014年減少了5.96 km2。森林與灌草叢面積相稍有減少,變化率分別為8.77%和-23.06%,2000~2014年共降低了57.53 km2。

建筑用地面積的持續增長和人口的擴張密切相關。承德市是著名的旅游城市,承德市建成區風景優美,近年來游客數量急劇增長,2000~2009年建筑用地增長率為225.55%。與建筑面積增長相反的是耕地面積持續下降,2000~2014年共減少了30.59 km2,一定程度上說明隨著建筑用地面積的增加,耕地不斷流失。耕地主要分布于居民地的周邊區域,兩者相關性較強。2000~2014年承德市建成區森林與灌草叢的面積也減少了57.53 km2,原因之一是近年來占用森林與灌草叢擴建住宅的現象比較嚴重。因此,為更好地保護森林與灌草叢,應制定建筑用地以高層住宅為主的規劃,提高土地利用效率。森林與灌草叢得以保持,可以保護當地良好的環境質量,展現優美的自然風光。

3結語

該研究對承德市建成區2000、2009及2014年的Landsat影像分類結果及變化監測進行分析,結果表明:隨著時間的推移,承德市建成區人口的增長導致建筑用地擴張趨勢明顯。裸地及未利用地和耕地因為城鎮的擴張出現了減少的現象,耕地流失問題較嚴重。森林與灌草叢面積總體上也出現降低現象,應該采取相應措施限制占用森林與灌草叢地,防止因森林與灌草叢面積減少而導致環境質量下降。該研究采用的分析方法具有一定的實用價值,但也存在一些缺點:一是由于地面采樣點少,影響了分類的精度;二是訓練區的精確度影響了分類的結果。

參考文獻

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[2] GILANI H,SHRESTHA H L,MURTHY M S B,et al.Decadal land cover change dynamics in Bhutan[J].Environ manage,2015,148:91-100.

[3] JIA K,LIANG S,ZHANG N,et al.Land cover classification of finer resolution remote sensing data integrating temporal features from time series coarser resolution data[J].ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing,2014,93:49-55.

[4] WANG X D,WANG H M,DANG A R.Research on large-scale dynamic monitoring of land use with RS,GPS and GIS[C]//International Geoscience and Remote Sensing Symposium.IGARSS,2000:2134-2136.

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[8] 王圓圓,李京.遙感影像土地利用/覆蓋分類方法研究綜述[J].遙感信息,2004(1):53-59.

Study on Land Use Dynamic Change in Chengde City during 2000-2014

SUN Bai-sheng, YANG Yue, YANG Yi-tian(Hebei Normal University for Nationalities, Chengde, Hebei 067000)

AbstractThree period of land using/covering classification figure was obtained and the accuracy was verified with 2000, 2009, 2014 year’s Landsat TM/OLI images, using support vector machine(SVM) classification to classify the remote sensing data of Chengde’s urban area (including Shuangqiao area and Shuangluan area) by computer. The results showed that human activities’ impact and urban increasing result in the area of the construction has increased, but the area of plough, forest and grass has a negative growth during 2000-2014. In order to improve the survival environment of human, taking measures to protect the forest and grass in urban area are necessary.

Key wordsLand cover; Change detection; Chengde City

收稿日期2015-11-30

作者簡介孫百生(1974- ),男,河北豐潤人,副教授,碩士,從事遙感技術與應用研究。

基金項目河北省教育廳科研項目(Z2015080);承德市財政局扶持項目(CZ2013011);承德市科技支撐計劃項目(2015035)。

中圖分類號S 127;P 237;TP 79

文獻標識碼A

文章編號0517-6611(2015)36-300-03

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