安徽省碭山縣土地利用動態(tài)變化研究（1994～2014）

付海珊

摘要：由于遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展到一定程度，人們常常使用遙感影像對城市的土地利用動態(tài)變化進行研究，這種研究已經(jīng)成為當(dāng)前遙感和地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究的熱點問題，也是進行動態(tài)監(jiān)測土地利用變化的重要手段。文章以碭山縣為例，借助遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，使用1994年和2014年碭山縣的兩期TM影像進行土地利用人機交互解譯，獲取高精度的兩期土地利用圖，再利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)在空間分析，管理屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)和成圖輸出等功能，可得出碭山縣近1994年到2014年的土地利用的動態(tài)變化。

關(guān)鍵詞：地理信息系統(tǒng) ；遙感；土地利用；動態(tài)變化；碭山縣

一、研究區(qū)概況

碭山縣位于安徽省的最北端，處于北緯34°16′～34°39′，東經(jīng)116°29′～116°38′。碭山縣是安徽、江蘇、山東、河南四省七縣的交界處，隴海鐵路、310國道貫穿全境，黃河故道橫臥其間。碭山縣的總面積達到了1193㎞2 ，總?cè)丝跒?6萬人，全縣總共轄13個鎮(zhèn)、1個經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、1個高鐵新區(qū)和薛樓板材加工園。

二、數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)初步處理

首先我們需要對研究區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)進行收集，并對收集到的遙感影像進行預(yù)處理。對預(yù)處理后的遙感影像進行匹配和裁剪，裁剪出研究區(qū)域的遙感影像進行監(jiān)督分類，可把研究區(qū)域分為水域、居民地、林地、耕地等幾類并以不同的幾種顏色加以區(qū)分。并把分類好的遙感影響做圖像的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成柵格數(shù)據(jù)格式能進行疊加分析，并可計算出各類土地利用面積。最后進行分析總結(jié)。

（一）原始資料

本文采用的數(shù)據(jù)為安徽省1994年和2014年的兩期遙感影像圖和碭山縣區(qū)劃圖。其中碭山縣影像由安徽省行政區(qū)劃圖上截取。

此次研究我們所使用的是遙感圖像。可是計算機能夠完成由光學(xué)圖像到矢量圖像的轉(zhuǎn)換，這就是圖像的掃描。在掃描過程中難免會出現(xiàn)誤差，因此掃面的安徽省行政區(qū)劃圖的分辨率不太高，需要一定的預(yù)處理以實現(xiàn)我們的目標(biāo)。為了提高效率，預(yù)先從安徽省影像大致裁剪出碭山縣所處的區(qū)域。

（二）研究方法

遙感影像是由多種遙感獲得信息集合成的產(chǎn)物，解譯人員可以從中獲取地理目標(biāo)的大小、空間分布、形狀、屬性、動態(tài)變化特點等信息。遙感影像這樣的特點也是區(qū)別于普通影像的重要方面。本文對碭山縣1994年和2014年兩期的遙感影像進行校正和匹配各種圖件資料，確定遙感解譯標(biāo)志，通過目視解譯法進行監(jiān)督分類可獲得1994年和2014年土地利用分類圖。將處理后的影像圖轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)到ArcGIS中進行坐標(biāo)變換。再將坐標(biāo)變換后的圖像再轉(zhuǎn)換成柵格圖像進行疊加分析，從而比較1994年和2014年之間的土地利用變化。

1. 影像預(yù)處理

為了使傳感器所記錄的數(shù)據(jù)更加接近于真實值，我們需要對進行影像預(yù)處理從而消除伴隨數(shù)據(jù)獲得的過程中的變形及誤差。所以我們需要對遙感影像進行幾何校正和輻射校正以及光譜增強等操作已消除誤差對研究所造成的影響。

（1）根據(jù)地形圖或利用GPS采集的控制點對1994年和2014 年的TM 圖像進行幾何校正， 采用二次多項式函數(shù)方法進行影像的幾何校正，處理過程如圖1所示。

在幾何糾正過程中，要用到配準(zhǔn)公式，見式（1）。

（2）對遙感影像灰度值進行重采樣， 重采樣的方法很多本次研究我們可選擇最鄰近法進行重采樣， 也就是將原來到影像上的像素灰度值轉(zhuǎn)化為校正后影像的灰度值。

2. 精確裁剪

由于本次研究的區(qū)域為碭山縣，而原始資料所給我的范圍比較大，不僅包括了碭山縣并且還包括了大量的其他地區(qū)的影像，所以使數(shù)據(jù)處理變得更加復(fù)雜，并且隨時間的變化周邊的地物和碭山縣境內(nèi)的地表都會發(fā)生改變，這也將影響分析結(jié)果。因而對影像進行精確的裁剪便是不可缺失的一步。此次研究使用ENVI 4.7對遙感影像進行裁剪，ENVI 4.7不僅能進行規(guī)則裁剪和不規(guī)則裁剪并且能支持EVF格式的矢量文件。具體的操作方法為：先加載被裁剪的影像，運用ENVI中的export layers to ROI功能載入碭山縣的區(qū)劃圖，然后裁剪。

3. 監(jiān)督分類后處理

分類完成后必須對圖像進行后處理，其目的是為了使圖像的分類效果更好。對分類好的數(shù)據(jù)進行后處理主要包括小斑點剔除、樣本精度分析、分類后的統(tǒng)計生成矢量文件。

當(dāng)在采用遙感影像分類的結(jié)果中，必定會產(chǎn)生一定面積很小的圖斑，而這些小圖斑會影響制圖，所以需要對這些小圖斑進行剔除和重新分類。

常用的方法有 Majority/Minority 分析、聚類處理（Clump）和過濾處理（Sieve）。在ENVI4.7的處理具體操作是選擇classification中的post classification選項分別選中Sieve classes和Majority/Minority可以剔除零星分類。下圖是分類后剔除零星分類，很明顯在圖上看到黑色的斑點。

在剔除零星分類的同時也需要對驗證精度進行檢驗，本次研究的精度分析如下。

本次試驗研究所得到的卡帕系數(shù)分別為0.9215和0.9542，根據(jù)以前的研究所得可以得到當(dāng)實驗總體的準(zhǔn)確率即混淆矩陣的精度達到80%以上時其分類精度就能達到分類要求，很顯然本次實驗的精度完全滿足研究的要求。

4. 圖形轉(zhuǎn)換

目前遙感與地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)技術(shù)的研究應(yīng)用不斷發(fā)展，3S中的每一種技術(shù)都有它不可替代的優(yōu)勢，三者可以組合在一起能夠完成一些更加復(fù)雜的工程。將利用ENVI分類結(jié)果的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為矢量數(shù)據(jù)，并利用碭山縣的輪廓的矢量圖對影像進行裁剪，將裁剪后的圖像進行投影變換由WGS 84坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為Xian 80坐標(biāo)系。將投影后的圖像在Spatial Analyst中的convert選項的Feature to Raster將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成柵格數(shù)據(jù).

三、空間分析

（一）模型的選擇

知道傳統(tǒng)的處理方法通常是用來分析土地利用面積的變化，因為面積反應(yīng)了土地利用類型變化的總量變化，可以反應(yīng)土地類型變換的方向。

ArcGIS使常用的一款地理信息系統(tǒng)軟件。它不僅擁有靈活、方便用戶使用、可點擊的用戶圖形界面等眾多特點并且ArcGIS還具有管理和編輯數(shù)據(jù)都很方便，完全可以不同層次人的都可使用等優(yōu)點。

（二）數(shù)據(jù)統(tǒng)計

當(dāng)矢量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格的數(shù)據(jù)其單位是像元，所以我們可以通過計算柵格的個數(shù)來統(tǒng)計面積。

在ArcGIS中的 Open Attributes Table 可查看柵格圖像的 value 和count。

然后通過查看Layer properties 中的cellsize（X，Y）查看柵格圖像的cellsize值。再利用count*cellsize值*cellsize值公式計算出1994年和2014年碭山縣的水體、林地、居民地、耕地、其他用地的土地面積。如表2、表3。

通過比較1994年和2014年碭山縣的土地利用餅狀圖我們能很明顯的發(fā)現(xiàn)，二十幾年間碭山縣的土地利用有著巨大的變化，首先我們可以發(fā)現(xiàn)居民地的范圍有著明顯的增多，而且耕地面積也不斷增加。然而林地面積卻有大范圍的減少。為了定量、準(zhǔn)確研究本區(qū)域土地利用動態(tài)變化，利用土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣來分析。如表3所示。

四、結(jié)果分析

（一）土地利用變化的總體特征

從表1和表2可以看出1994～2014年碭山縣耕地面積增加了50.602095km2，居民地面積也有了一定程度的增加，增加了81.056253km2，而林地面積卻有了大幅度的減少，由原來的384.320444km2減少到了現(xiàn)在的216.633869km2，減少了167.686575km2。其他用地也有少許增加。從土地利用類型統(tǒng)計圖來看，從1994年到2014年見碭山縣的農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整中林地調(diào)整為耕地。

（二）土地利用變化的動態(tài)分析

從表1和表2中可以看出1994～2014 五種土地利用類型面積變化。通過總結(jié)我們可以得知其中土地利用類型中耕地、居民地和林地的變化相對還是比較大，耕地和居民地分別為3.982%和6.773%，兩者都出現(xiàn)了正值現(xiàn)象，是由于城市化進程而導(dǎo)致的。林地減少幅度是最大的為-14.44%，是由于城市的擴張，用地的緊張導(dǎo)致了林地面積的大幅度的減少。

（三）土地利用的驅(qū)動因素分析

影響研究區(qū)域的土地利用變化的驅(qū)動力主要包括人文驅(qū)動力和自然驅(qū)動力這兩種。人文驅(qū)動力是指人口，社會經(jīng)濟發(fā)展水平及等。而自然驅(qū)動力主要是指地形、氣候等，而自然地理條件的影響相對土地利用動態(tài)變化的影響相對來說還是較小得，而人文活動占據(jù)著更加重要的低位。

1. 人口增長與土地利用變化的關(guān)系

人口問題仍然是中國需要解決的一個大問題，對土地利用變化也起著舉足輕重的作用。一方面人口的增加必然使對糧食的需求的增加，這也直接導(dǎo)致了耕地面積的增加。另一方面人口的增加也會導(dǎo)致人們對住房的需求，從而引起了居民地面積的急劇增加，由1994年的186.818406km2增長到2014年的267.874659km2。

2. 經(jīng)濟發(fā)展與土地利用變化的關(guān)系

土地是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的載體。經(jīng)濟發(fā)展不僅給社會帶來了巨大的貢獻，與此同時也占用了一定面積的土地資源。因此經(jīng)濟發(fā)展也是引起土地利用變化的一個重要因素。隨著城鎮(zhèn)化水平的加速和經(jīng)濟的發(fā)展，人民的生活水平也大幅度上升，紛紛開始改善自己的生活條件，開始建房，從而導(dǎo)致居民地面積的迅速增加。同時社會的競爭壓力也明顯增大，人們不得不更多的勞作，從而引起了耕地面積的增加。當(dāng)耕地面積和居民地面積增加時必然會有林地面積的減少。

五、結(jié)論

通過本次對1994年和2014年碭山縣的兩期遙感影像的分析和研究發(fā)現(xiàn)在總體特征中，耕地面積所占比重最大，反映了農(nóng)耕在碭山縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟中的主要地位。我們很容易發(fā)現(xiàn)碭山縣這十幾年間土地利用類型變化較大。居民地面積和耕地面積的增長，而林地面積的減少說明了城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟的快速發(fā)展。需要引起注意的是，林地的快速的減少雖然加快了經(jīng)濟的發(fā)展，但是破壞環(huán)境。我們應(yīng)該響應(yīng)國家號召，走可持續(xù)發(fā)展的道路，把我們的家園變得越來越美麗。

相對于傳統(tǒng)的土地利用動態(tài)分析，RS和GIS相結(jié)合的技術(shù)在效率有很大的提高，減少了人力和物力。雖然數(shù)據(jù)源比較容易獲取，但在數(shù)字化（掃描）過程中，受到紙質(zhì)地圖變形、掃描過程中光線等的影響，會出現(xiàn)較大誤差。由于方便數(shù)據(jù)處理要坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換，也會有相應(yīng)的誤差。在分類時也會有一些邊緣地帶出現(xiàn)分類錯誤。但總體來說GIS和RS技術(shù)在未來有關(guān)方面的研究前景相當(dāng)廣闊。

參考文獻：

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[3]杜培軍，等.遙感原理與應(yīng)用[M].中國礦業(yè)大學(xué)出版社，2014.

（作者單位：宿州市土地勘測規(guī)劃設(shè)計院）