刘丰余,郑贵强,王小美,李启兴
(1. 华北科技学院 矿山安全学院,北京 东燕郊 065201;2. 华北科技学院 应急技术与管理学院,北京 东燕郊 065201; 3.山西能源学院,山西 晋中 030600)
合理配置土地资源是实现农业强国的要求,也是实现农业可持续发展的必要前提。随着现代遥感技术的不断发展,在我国土地利用研究过程中的应用也日益广泛,并且因为其综合实力的不断提高,它也逐渐地被应用在了土地利用动态监测研究中,并圆满地完成了很多各种类型的土地利用研究监测任务[1-4]。
近几年来,许多国内外的专家学者利用遥感观测技术进行了不同方面的研究。由Brovelli Maria Antonia、Sun Yaru等从Google Earth获得多时相遥感影像数据,监测亚马逊森林的变化情况,并以5年为间隔绘制土地覆盖动态图[5]。Anh Dang Thi Lan等借助ENVI软件,利用1995年、2007年、2019年的Landsat影像,对越南泥巴拉保护区林地植被的覆盖度进行评价[6-7]。高志宏、张路等以山东泰安为主要研究区域,综合中、高分辨率影像的特点,运用CART算法进行ISP遥感估算,为城市土地变化检测提供了新思路[8]。同年,吴大千等利用遥感和地理信息系统技术,通过对黄河三角洲4期TM影像目视判读,并构建证元胞自动机模型来进行精度评价为农业发展规划提供便利条件[9]。
近几年的土地调查中,我国逐渐开始使用遥感监测技术,但存在较多不足。本文针对衡水市近几年的土地利用情况,通过ENVI软件对遥感影像数据进行处理,利用监督分类和变化监测技术获得土地利用类型变化数据,旨在为衡水市的土地利用规划提供合理依据。
1.1 地理位置
衡水市位于河北省东南部,全市总占地面积为8815km2,境内有“京津冀最美”之称的衡水湖,因此衡水也叫湖城。衡水市目前下辖2个城区、1个县级市(深州市)、8个县如图1所示。东与沧州市接壤,属于环渤海经济圈,西与省会石家庄相邻,南与邢台市为邻,北与保定市交界。衡水市地处华北冲积平原,不靠山、不靠海,自然资源匮乏。属于典型的平原地区。全市土地面积最大的土地类型是潮湿土,是耕地的主要土壤类型,其余部分表现为砂质和粘质土。研究区全境历年以种植业为主,农用地多为种小麦、玉米棉花为主。其中建设用地和农用地占用了全市大规模的用地。
1.2 数据来源
本研究的主要影像数据来源于地理空间数据云平台选取了云量均低于5%,成像较为清晰的三期Landsat影像(表1)。影像成像时间为2010年、2015年和2020年,所选月份为每年的5月～10月。行政区划边界矢量文件来源于阿里云数据可视化平台。
图1 研究区衡水市边界地理位置图
表1 研究区内三个时期的遥感影像数据信息
1.3 数据预处理
由于传感器外在原因(如姿态变化、高度、速度等因素)造成的遥感影像几何畸变与变形,并且遥感影像本身在空间、时间及光谱分辨率上的不足,在获取数据的过程中不能够精确的进行信息的记载,很大程度上会降低遥感数据的精度。因此,需要对遥感影像进行数据预处理工作。
影像预处理采用ENVI5.3软件,对三期遥感影像采用红,绿,蓝三个波段进行组合。之后对辐射定标后的影像数据进行FLASH大气校正。在进行大气校正时,大气校正模型一般选用中纬度夏季,气溶胶模型选择为城市,多光谱参数设置为Over-Land Retrieval Standard(600∶2100)。
大气校正后植被的光谱曲线发生变化,消除对其和光照等因素对地物反射的影响同时也消除大气分子和气溶胶散射的影响(图2)。经大气校正后的影像大大的提高了分类精度,降低了大气中的水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对目视解译工作的影响。
2.1 图像分类
目视解译标志就是指遥感影像上可以不用借助其他任何分析工具和手段,就可以直接反映地物信息的影像特征[12]。在进行目视解译时要充分利用所有资料,保证分类的准确性。通过对影像修改不同的RGB波段,使色彩饱和,之后进行目视判读。本文基于野外调查和2015年《衡水市土地利用总体规划》对卫星影像进行目视解译(表2)。
图2 大气校正前后植被光谱曲线图
表2 卫星影像目视解译标志表
在进行监督分类时候,要注意感兴趣区的选择,为保证分类精度,应在保证正确的前提下,尽可能多的选取感兴趣区。本文将遥感影像分为林地、建设用地、农用地、水体。以2015年的影像数据为例,分别用最小距离法、神经网络法和最大似然法对影像进行分类(图3)。分类结果显示衡水市以种植业为主,林地和农用地占全市土地类型权重较大。
图3 2015年影像分类结果图
2.2 分类精度评价
遥感影像数据的分类精度形式主要四种：生产者精度(Produces Accuracy)、用户精度(Users Accuracy)、总体精度(Overall Accuracy)和 Kappa 系数[14]。Kappa系数是最能够客观评价分类质量的多元统计方法,公式如下：
生产者精度：
(1)
用户精度：
(2)
总体精度：
(3)
Kappa系数：
(4)
式中,K代表Kappa系数;M代表检测样点总个数;X代表误差矩阵的行数;ii表示第i行第i列上的值(即土地类型分类正确的个数);‘i+’是指第i行的和,‘+i’表示第i列的和;
任何分类方法、分类结果都会存在误差,并且造成误差的原因分类客观因素和主观因素。本文基于地理国情监测云平台获得的2015年30m土地利用分类图,并结合百度地图高分辨率影像,选择适量的检验样本,对其进行精度评价。目前普遍采用混淆矩阵来对分类精度进行评价,即以Kappa系数评价整个分类图的精度[14]。
通过以2015年影像数据为例,分别运用最大似然法、最小距离法、神经网络法进行监督分类,然后进行精度评价。通过比对三种分类方法的Kappa系数精度和整体精度,并且结合《衡水市土地利用规划》以及百度地图高分辨率影像,结果显示最大似然法精度较高,决定采用最大似然法进行分类(表3)。
表3 各种分类方法精度比较
经过精度评价后,对2010年、2020年影像均可采用最大似然法进行分类,得到分类后的结果(图4、5)。
图4 2010年影像最大似然法分类结果图
图5 2020年影像最大似然法分类结果图
2.3 图像分类后处理
在进行监督分类时,由于图像背景也参与了分类,降低了分类精度。所以要对分类后的结果进行图像裁剪,将多余的背景去除,得到较为准确的分类图像(图6、7)。
本文所采用的分类后处理的方法是最大值/最小值要分析。在处理时,要注意变换核的选择,必须是奇数,变换核越大,处理后的结果越平滑。在针对不同时期的不同遥感影像要选择不同的变换核(图8)。
图6 裁剪前分类影像图
图7 裁剪后分类影像图
图8 2020年影像分类后处理结果图
3.1 土地利用变化动态监测
土地利用动态监测工作就是基于所获得的遥感影像的时间、光谱、空间等各种动态特征信息的变化,来获得区域内土地变化的类型,位置和数量等内容。在进行变化监测时,通过查看统计文件和在ArcGIS中面积的计算,并在ArcGIS中显示出土地利用动态变化图(图9、10)。
3.2 土地利用变化情况及特征分析
通过对之前所获得的变化监测的面积数据进行分析,得到2010—2020年土地利用类型面积统计(表4)。
从2010年衡水市土地利用情况来看,其中农用地,林地占是最主要的土地利用方式,分别占全市总面积的43.2%和42.1%,共占85.3%。建设用地占地1255km2,占总面积的14%。而水体在研究区所占面积则极小仅占0.8%。到2015年,林地面积明显减少,占总面积的27%,相比2010年下降15%。而建设用地和农用地有所增加,增加面积占总面积的15%,这表明土地复垦力度、城市扩张趋势明显加大。到2020年,农用地仍持续增加,面积达到4721km2,占总面积比为53%,比2010年增加了10%。但增加趋势逐渐变弱,但更多的林地逐渐变成建设用地和农用地,相比2010年下降23.77%,比2015年下降9%。2010—2020年,水体面积增加为13km2。由此可以发现,衡水市总体的耕地总量在不断增加,但增加趋势减弱,而林地在持续减弱,建设用地在不断增加。
图9 2010—2015年土地利用类型转移图
图10 2015—2020年衡水市土地利用类型转移图
表4 2010—2020年土地利用类型面积统计
3.3 驱动力分析
通过对衡水市的三期遥感影像进行监督分类和变化监测,经统计发现近几年城乡建设力度加大,建设用地明显增多。根据衡水市土地利用规划,有关部门严抓非法用地的现象,严守国家农村耕地红线,增加基本农田保护区的范围,有效控制非农建设占用耕地,保障了经济社会发展的科学用地。同时衡水市积极顺应京津冀一体化协同发展战略,以衡水湖湿地公园为导向,大力发展旅游业,不断加强旅游景点的建设,助力经济转型。
(1) 经ArcGIS计算获得了2010—2020年不同土地类型的变化面积,并对此时间段内的土地利用情况进行监测分析,制作土地利用动态变化图。
(2) 基于遥感影像的时间、光谱、空间等各种动态特征信息的变化,获得了衡水市土地变化的类型,位置和数量等相关信息。
(3) 通过衡水市土地利用变化监测分析发现：2010—2015年,林地面积明显减少,相比2010年下降15%;而建设用地和农用地有所增加,这表明土地复垦力度、城市扩张趋势明显加大。到2020年,农用地仍持续增加,比2010年增加了10%,但增加趋势逐渐变弱,更多的林地逐渐变成建设用地和农用地。2010—2020年,水体面积增加为13km2;耕地总量在不断增加,但增加趋势减弱,而林地在持续减弱,建设用地在不断增加。
(4) 利用卫星遥感技术对衡水市的土地利用现状与变化情况的监测和驱动力分析,不仅可以为衡水的国土遥感、城乡规划、城市建设等相关管理部门提供基础数据与决策依据,同时,也能为衡水旅游业的规划与建设提供基础数据。
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