基于面向對象技術提取的順德區基塘系統格局分析

趙家敏，林媚珍，龔建周，李天翔

廣州大學地理科學學院,廣州 510006

1 引言

基塘是珠江三角洲特有的水陸相互作用的人工生態系統,是珠三角地區勞動人民在長期生產實踐中所創造的一種高效的生態景觀[1-2]。因其獨特的生態文化價值,受到國際社會和外國學者的關注,列為區域農業開發的典型范例[3-4]。隨著農業化、工業化和城市化進程的推進,基塘系統利用方式和景觀格局都發生劇烈的變化,嚴重威脅到了區域生態安全、生物多樣性的保持、服務城鎮和環境保護等可持續發展要求[5],基塘系統的研究已成為國內相關學者研究的熱點[6-11]。學術界對于珠三角基塘生態系統的研究偏重定性研究,定量和系統層面的研究仍然較為單薄;隨著城市化進程不斷推進,珠三角基塘系統存在諸如面積減少和模式不斷地發生變化的問題,近年來有關的研究也漸少。

本文基于Landsat8衛星OLI影像,運用面向對象的分類技術針對遙感影像的光譜特征對順德區基塘景觀進行提取,并引入Fragstats 4.0景觀指數計算的方法,分析順德區基塘系統景觀斑塊面積大小、形狀、聚集程度、破碎度和景觀多樣性等景觀指數,旨在通過對基塘景觀的統計分析反映出在城市化進程中,人類活動對基塘系統景觀格局的影響與其格局分布狀況。進行基塘景觀的信息提取及其景觀格局分析研究,有利于協調城市發展與傳統基塘農業景觀之間的可持續發展。

2 研究區域、數據和景觀格局分析方法

2.1 研究區概況

研究區域為順德區及其周圍的水系,總面積80600 hm2。順德區位于珠三角的中部,廣東省的南部,是佛山市五個行政轄區之一,下轄4個街道、6個鎮,常住人口246萬。順德區經濟發達,曾有“廣東四小虎之一”和“2014中國百強區第一名”的稱號,是佛山市與廣州市的重要核心區域之一,在珠三角城市群中具有重要的作用[12-13]。

順德區大部分屬于由江河沖積而成的河口三角洲平原中部,自然條件優越。早從唐代開始,順德區的農民便根據其特殊地形,創造了珠三角地區特有的基塘農業系統,這里也是現今珠江三角洲基塘系統景觀最為集中的地區之一[14]。隨著農業化、工業化和城市化進程的推進,順德區的傳統基塘系統受到嚴重沖擊,急劇萎縮,新增基塘模式不斷改變?；诿嫦驅ο蠹夹g對順德區基塘系統格局進行提取,并用統計軟件分析其基塘系統景觀斑塊的景觀指數,探討城市化對傳統農業景觀的影響尤為重要。

2.2 研究數據及預處理

本研究以覆蓋佛山市順德區的一景lansat8的OLI遙感影像作為數據源,下載于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/),成像時間2015年10月18日, 空間分辨率為 30 m。范圍為 22°2′40.52″N—24°5′32.83″N,112°26′4.24″E—114°41′17.61″E, 坐標系為 WGS_84_UTM_Zone_49N。輔助資料為2010年佛山市土地利用圖。

圖1 研究區域及行政區劃圖Fig.1 Study area and its administrative districts

針對研究區的遙感圖像預處理包括波段合成、大氣校正和裁剪三個部分。首先,對遙感影像進行多光譜圖像合成,涉及的波段有1、3、4、5和7,共5個波段;為消除或修正輻射誤差而引起的影像畸變,再對影像進行了FLASSH大氣校正;最后,在ENVI5.1平臺,基于行政區劃矢量圖裁剪影像,提取出研究區域影像。

2.3 景觀格局指數

主要從基塘系統景觀斑塊面積大小、形狀、聚集程度、破碎度和景觀多樣性等角度,選擇最大斑塊面積(Largest Patch Index)、平均分維數(Fractal Dimension Index-Mean)、相鄰斑塊最短歐氏距離(Euclidean Nearest-Neighbor Distance)、斑塊密度(Patch Density)和多樣性(Shannon's Diversity Index)共5個指數,進行基塘系統景觀的格局分析。景觀指數計算是在Fragstats 4.0軟件平臺完成,有關景觀指數計算公式及含義見其幫助文件[15]。

3 面向對象的遙感影像基塘系統信息提取技術

3.1 面向對象技術基塘提取流程

面向對象分類技術是近年來提出的一種新的分類方法,包括緊密聯系的圖像分割和分類兩步[16]。其優點是綜合考慮了像元的光譜信息、對象內部的結構、紋理以及相鄰對象之間的關聯信息,通過很少的樣本量取得更為滿意的精度[17-18]。首先基于歸一化植被指數(NDVI)和公式(NIR-R)·(NIR+R)-1,選取影像波段4和波段5先進行自動運算,再確定分割尺度與合并的尺度。在分割的地物目視較為合理、可分性較好的基礎上,針對地物的光譜特征分別對各地物類型逐步建立規則,最后實現自動提取(軟件平臺為ENVI5.1)。具體流程與方法如下:

(1)基塘系統景觀分類體系?；潦怯商粱退翗嫵傻奶厥馊斯まr業景觀,由于塘基作物不同,研究區域基塘又分為桑基魚塘、蔗基魚塘、果基魚塘、花基魚塘、雜基魚塘等各種類型[19]。此外,研究區域還有少量其它耕地、林地、水域以及道路、建設用地等景觀類型?？紤]到本研究目的以及兼顧影像數據空間分辨率及影像信息提取精度,確定本研究的景觀分類體系為基塘、水域、建設用地和其它共四種類型(表1)。

表1 各地物類型的平均波譜規則Tab.1 Mean spectral rules for various types of objects

(2)影像分割。采用基于光譜特征的規則分類方法,在Feature Extraction模塊進行影像分割分類。首先,利用波段4(紅波段)和波段5(近紅波段)生成新的NDVI波段;然后,多次反復試驗并設置分割尺度為30、合并尺度為60;最后,將影像進行分割。

(3)影像分類。根據每種景觀類型的光譜曲線,以及反復分類試驗,制定了如表1的景觀類型提取規則,并對影像進行分類的自動提取。雖然從影像上看,基塘的紋理結構和耕地十分相似,但光譜特征有很大的不同(如表1);水域的NDVI值較小,主要以江河、湖泊、水庫等的形式呈現;建設用地包括裸地、荒地、城市建筑等,僅僅在單一光譜波段中會呈現“同譜異物”的現象,易與其他地物混淆,因此建立規則條件也較多。

3.2 精度檢驗

在Arcgis 10.1軟件環境,在景觀分類結果圖,隨機產生200個點,參照Google Earth目視判別,結合野外真實數據驗證,通過混淆矩陣進行精度評價,一般用分類結果的總精度和Kappa精度來評價分類后的精度。經過利用Arcgis10.1軟件的多次人工修正和完善,得到的基于面向對象分類方法提取的研究區域土地利用分類圖(圖2),分類總精度為91.5%,Kappa系數為0.87,符合分類精度的要求(表2)。

表2 分類后各地物類型的混淆矩陣Tab.2 Confusion matrix of various types of objects after classification

4 結果與分析

4.1 基塘系統景觀的分類結果

由基塘系統景觀分類(圖2)可看出,研究區域建設用地類型所占面積最多,基塘在順德區有明顯的占比,表現出黃色基塘斑塊覆蓋區域較多。由土地利用類型圖的屬性數據統計知,建設用地、其它、基塘、及水域共四種土地利用類型的面積百分比分別為45.5%、26.6%、19.7%和8.2%?；撩娣e比水域面積大一倍以上,在研究區域達15872.6 hm2。

但是,基塘景觀在空間上分布呈聚集態,中部的勒流街道、西南的杏壇鎮以及均安等鎮境內的基塘系統較為集中;西北部的龍江鎮、樂從鎮以及北偏東的倫教街道等境內也有基塘集中分布的區域;東部帶上的北滘鎮、大良街道以及容桂街道僅有少量的基塘;最北面的陳村鎮里沒有明顯的基塘斑塊。更為詳細的基塘分布數據如圖3。在順德區基塘15872.6 hm2的面積中(總面積的19.7%),其中杏壇鎮、勒流鎮和均安鎮面積最多,分別是4837.6 hm2、3021.6 hm2和2224.4 hm2,占基塘面積的30.5%、19.0%和14.0%。北滘鎮、容桂鎮和大良鎮內的基塘面積較少,面積分別為546.4 hm2、437.3 hm2和356.3 hm2,占比僅達3.4%、2.8%和2.2%。陳村鎮基本沒有基塘景觀。

4.2 順德區土地利用景觀格局空間異質性

景觀的Shannon多樣性指數(SHDI)反映了景觀類型的多少和各景觀類型所占比例的變化,景觀多樣性的指數越高,表明區域的土地利用類型就越豐富[20-21]。順德區的景觀多樣性指數為1.24,呈現出景觀信息含量低,類型比較單一的現象。景觀的平均分維數(PAFRAC)和斑塊密度(PD)分別表示景觀斑塊形狀的復雜度和破碎度。PD的數值越大,斑塊的分散和破碎程度越高,受人為活動的干擾越大。圖4可知順德區的四種類型的地物的PAFRAC值接近于1,景觀的相似性非常大,受人為干擾程度大,城市化程度高;各地物類型PD值中,其他(林地、耕地等)＞建設用地＞基塘＞水域。順德區林地和耕地等景觀的PD值最高,主要由于城市化進程加快,林地和耕地最容易受到未來城市發展的影響,人類活動對綠色景觀破壞嚴重,增加林地和耕地等景觀的破碎度。

圖2 佛山市順德區土地利用類型圖Fig.2 Land-use map for Shunde District of Foshan City

圖3 順德區各鎮/街道的基塘景觀面積Fig.3 Pond landscape areas in different administrative towns of Shunde District

景觀的最大斑塊面積指數(LPI)用來簡單描述景觀的優勢度,取值范圍為0—100。圖4可見建設用地的LPI值遠遠大于其他(林地、耕地等)、水域和基塘這3種地物類型的,表明現今的建設用地在順德區土地利用類型中占主導優勢,反映出城市化中人類活動對順德區的開發力度大。景觀的相鄰斑塊最短歐式距離(ENN_MN)通過度量同景觀斑塊間的相隔距離,從而得出景觀斑塊的分散情況以及聚集程度[22]。圖4中ENN_MN的值的大小代表類型的排序是:水域＞其他＞建設用地＞基塘,表明在順德區各地物類型中,基塘空間分布整體而言聚集程度較高,分布較為聚集,這也與目視解譯結果吻合。順德區水域的分布較為分散,主要的河流如潭州水道、順德水道、東海水道和容桂水道依照西北—東南流向穿過順德,是基塘景觀形成的有利條件。

4.3 基塘景觀格局及空間異質性

圖5可見,順德區的9個鎮/街道中(陳村鎮已剔除),順德區各鎮/街道的基塘景觀PAFRAC值均處于1.07—1.09之間,接近1,其原因是各鎮/街道的基塘景觀為人工開墾的產物,形狀規整,相似性大,受人為干擾程度大且所受干擾程度相似。順德區各鎮/街道基塘景觀的PD值和SHDI值均是均安鎮最大,即破碎度程度最高。這是由于均安鎮位于佛山、中山、江門三市的交界點,地理位置優越,城市化發展快,其轄區內基塘景觀更易受人類活動影響[23-24]。一般來說,土地利用越豐富破碎化程度越高,其不定性的信息含量也越大,計算出的SHDI也就越高[25]。順德區各鎮/街道的斑塊密度和多樣性指數值也吻合這一點。

基塘景觀ENN_MN值(圖5)處于83.0—128.9之間,杏壇鎮的基塘ENN_MN值最小,PD值不高,LPI值最大,反映了杏壇鎮的基塘景觀分布較聚集,每個基塘斑塊都具有較大的面積和較高的規模。其基塘面積最多,占基塘面積的30.5%,主要原因在于杏壇鎮長期以來都是順德區是基塘養殖的重鎮,隨后在經濟發展過程中,進行大范圍的高標準基塘整治,把很多雜亂的基塘建設成一批連片規?；?、標準化和集約化的高標準基塘,在增加可觀經濟利益的同時,有效地保護了基塘景觀。大良街道基塘景觀的ENN_MN值最大且PD、SHDI和LPI值都最小,這些均說明大良街道的基塘景觀有限且較為分散。

5 討論

根據地物的光譜特征運用面向對象技術對率遙感影像進行分類也可具有較高的精度。ENVI中的Feature Extraction拓展模塊與傳統監督分類方法相比,基于面向對象技術的分類方法可以通過更少的樣本數量更簡便的方式達到較為滿意的分類精度,特別是低分辨率的影像以及對類型復雜多樣、地物混合嚴重的基塘之類的景觀進行分類時具有重要的實際意義。但面向對象的分類方式仍存在一定的局限性,一方面各地物影像分割、規則建立與解譯等步驟都需要人工參與,分類結果較易受到研究者的主觀影響,因此該方法需要研究者對研究區地物狀況要有較全面的認識。

圖4 順德區各地物類型的景觀指數Fig.4 Landscape index of various types of objects in Shunde District

圖5 順德區各鎮/街道基塘景觀的景觀指數Fig.5 Landscape index of pond areas in different administrative towns of Shunde District

適當保留和發展基塘景觀,可以優化區域生態安全格局[26]?？焖俪鞘谢洕l展過程中基塘景觀必須從原先單一的物質生產功能向更多生態功能和社會功能轉變[26-27]。例如根據鎮區發展規劃,進行高準整治后的杏壇鎮以水產養殖為主,兼具打造具有地方特色的生態型農業景觀帶[28]。勒流鎮對基塘的旅游休閑與科普教育價值進行開發,成功建立了錦華農業生態園。不同鎮/街道應有不同的發展模式,這是順德區基塘景觀發展的正確思路。

利用遙感影像解譯結果只是表征某一瞬間地表覆被的信息特征,由此計算出來的各種景觀格局指數也只是反映了這一瞬間的格局信息[29]。由于基塘景觀具有獨特性,明晰其空間格局的演變過程及演變模式具有重要的意義。如何通過遙感影像和景觀指數結合快速掌握基塘景觀時空動態變化過程、分析其變化機制,有待在今后研究中做進一步探討。

6 結論

以landsat8的OLI遙感影像為數據源基于面向對象技術分類法,根據地物的光譜特征進行提取順德區基塘景觀,具有較高的分類精度,順德區的分類總精度為91.5%,Kappa系數為0.87,符合分類精度的要求。基塘景觀在空間上分布呈聚集態,中部和西南部基塘系統較為集中,西北部以及北偏東也是有基塘集中分布的區域;東部帶上僅有少量的基塘;最北面沒有明顯的基塘斑塊。

土地利用景觀格局結果分析顯示,順德區的景觀的多樣性指數為1.24,呈現出景觀信息含量低,類型比較單一的現象;各地物類型PAFRAC值接近于1,景觀的相似性非常大,城市化程度高;其他(林地和耕地等)景觀的PD值最高表現了城市化進程加快,其最容易受到未來城市發展的影響,破碎度增加。

基塘景觀格局結果分析表明,均安鎮和杏壇鎮基塘景觀指數較為特別。均安鎮的基塘景觀PD值相比其他鎮/街道高出許多,是由于其地理位置優越,城市化發展快,其轄區內基塘景觀更易受人類活動影響,景觀破碎化更為嚴重。杏壇鎮的基塘景觀ENN_MN值最小,PD值不高,LPI值最大的原因是杏壇鎮在經濟發展過程中,進行大范圍的高標準基塘整治,把很多雜亂的基塘建設成一批連片的高標準基塘,因此其基塘景觀分布較聚集,基塘斑塊也都具有較大的規模。

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