謝帥，王哲

成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，四川成都610059

基于面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)的沈陽市土地利用動(dòng)態(tài)變化研究

謝帥，王哲

成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，四川成都610059

基于RS和GIS技術(shù)，采用面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)，根據(jù)沈陽市的實(shí)際情況，建立土地利用類型解譯標(biāo)志，利用多尺度分割方法進(jìn)行影像分割，然后利用決策樹法和最近鄰的分類方法，建立分類規(guī)則，提取區(qū)域土地利用信息，得到該區(qū)域的兩期土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)，并對(duì)研究區(qū)的土地利用動(dòng)態(tài)變化及引起這種變化的驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行分析.研究中所采用的面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ诘乇砭坝^信息提取中充分利用了地物的光譜信息、紋理特征等特征，最大程度上克服由于不同地物光譜信息相似、相同地物光譜信息不同而造成的混分現(xiàn)象.

面向?qū)ο蠓诸?；土地利用?dòng)態(tài)變化；遙感技術(shù)；地理信息系統(tǒng)；沈陽市

0 引言

土地利用是指人類對(duì)自然環(huán)境的有目的有意義的改造過程.土地覆蓋是指地表上覆被的自然形成和人為建立的地物，其形態(tài)和狀態(tài)可在多種時(shí)空尺度上變化［1-2］.隨著科學(xué)技的發(fā)展和人口的不斷增加，人們對(duì)于自然環(huán)境的利用和改造能力不斷增強(qiáng)，也造成了環(huán)境污染和生態(tài)平衡被破壞的問題的出現(xiàn)，因此土地利用的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)對(duì)于生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和自然環(huán)境的合理開發(fā)具有重要的意義.國內(nèi)外許多專家學(xué)者在土地利用/土地覆被變化及其驅(qū)動(dòng)力方面進(jìn)行過較多的研究［3-5］.沈陽市是我國東北部最重要的城市之一，近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速［6］，在沈陽市的土地利用研究中，么欣欣等利用監(jiān)督分類對(duì)沈陽市的土地利用和景觀指數(shù)進(jìn)行了分析與研究［7］，李洪濤等利用基于權(quán)的最小平方法對(duì)沈陽市土地利用現(xiàn)狀進(jìn)行了分析與研究［8］，白玉斌等利用等步長等距離緩沖區(qū)分析法和等步長等面積緩沖區(qū)分析法分析了沈陽市城鄉(xiāng)結(jié)合部建設(shè)用地的空間格局［9］，但是當(dāng)前尚未見利用面向?qū)ο蠓诸惙椒▽?duì)沈陽市近些年的土地利用/土地覆被變化情況及其驅(qū)動(dòng)力的分析研究成果發(fā)表.

面向?qū)ο蠓诸惻c傳統(tǒng)的遙感解譯方式相比可以充分利用遙感影像的多種特征，提取遙感信息［10］.與監(jiān)督分類等常規(guī)分類方式相比，面向?qū)ο蠓诸惪梢蕴崛〉匚镌谶b感影像上不同尺度上的信息，其屬于對(duì)遙感影像的高層次理解，與人腦解譯的方式更加接近.由于地物都可以用其本身具有的特征來描述，所以面向?qū)ο蠓诸愡@種直接利用地物在光譜影像上的特征來處理空間分析、空間尺度等問題，要比常規(guī)分類方法更加適合.因此，本文主要利用面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)研究2002～2013年沈陽市的土地利用/土地覆被的變化情況，了解并掌握沈陽市的土地利用/土地覆被的變化過程，驗(yàn)證面向?qū)ο蠓椒ㄔ谕恋乩?土地覆被變化信息提取中的有效性，并為沈陽市的土地資源可持續(xù)開發(fā)利用提供依據(jù).

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

沈陽市（122°25′9″～123°48′24″E，41°11′51″～43° 2′13″N）位于中國東北地區(qū)的南部，遼寧省的中部，東西長115 km，南北寬205 km，總面積為12 881 km2，其中建成區(qū)面積370 km2，共轄9個(gè)市轄區(qū)，1個(gè)縣級(jí)市，3個(gè)縣.沈陽地區(qū)以平原為主，地勢(shì)平坦，平均海拔30～50 m［7］，全年平均氣溫8.4℃，年平均降水量為690.4 mm，平均相對(duì)濕度為65%［11］.

本文采用NASA（National Aeronautics and Space Administration）Landsat 5多光譜遙感影像為沈陽市2002年的遙感數(shù)據(jù)源及影像時(shí)相，Landsat 8多光譜遙感影像為沈陽市2013年的遙感數(shù)據(jù)源及影像時(shí)相（表1）.為了更好地進(jìn)行土地利用/土地覆被信息提取，對(duì)原始遙感影像進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，根據(jù)研究的需要對(duì)原始影像按照研究區(qū)范圍進(jìn)行了影像裁剪；將遙感影像的多光譜數(shù)據(jù)和全色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以提高圖像空間分辨率，改善圖像幾何精度，增強(qiáng)特征顯示能力［12］；利用參考地形圖對(duì)遙感影像進(jìn)行幾何精糾正，誤差控制在1個(gè)像元以內(nèi).處理后遙感影像如圖1、2所示.

表1 遙感數(shù)據(jù)源Table 1 Information of remote sensing image

圖1 2002年沈陽市遙感圖Fig.1 Image of Shenyang,2002

圖2 2013年沈陽市遙感圖Fig.2 Image of Shenyang,2013

2 研究方法

2.1 解譯標(biāo)志的建立

獲取土地利用數(shù)據(jù)首要的是根據(jù)區(qū)域?qū)嶋H地表覆蓋狀況建立科學(xué)的土地利用分類系統(tǒng).本研究根據(jù)遙感影像的可判讀性和研究區(qū)的地域性，參考美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）的“遙感數(shù)據(jù)的土地利用/土地覆被分類系統(tǒng)”［13］和土地利用現(xiàn)狀分類國家標(biāo)準(zhǔn)［14］，結(jié)合研究目的，同時(shí)考慮沈陽市地表覆蓋實(shí)際狀況和進(jìn)一步研究的需要，建立了沈陽市土地利用類型解譯標(biāo)志，將土地利用類型分為8類：湖泊、河流、草地、林地、裸地、農(nóng)業(yè)地、建設(shè)用地和交通用地［15］，具體見表2.沈陽市作為東北老工業(yè)基地，工業(yè)用地也顯得非常重要，但由于圖像分辨率的限制，無法將工業(yè)用地準(zhǔn)確的從建設(shè)用地提取出來，為了避免出現(xiàn)較大失誤，所以工業(yè)用地統(tǒng)分為建設(shè)用地，其工業(yè)用地土地覆被變化及其驅(qū)動(dòng)力的分析與討論將在后續(xù)有高分辨率圖像的基礎(chǔ)上展開.

表2 沈陽市土地利用類型解譯標(biāo)志Table 2 The land use classification schema in Shenyang

2.2 多尺度分割

多尺度影像分割技術(shù)可以獲取遙感數(shù)據(jù)的不同尺度信息，通過聚集同質(zhì)性，區(qū)分異質(zhì)性來達(dá)到分類的目的.該方法有效地克服了遙感數(shù)據(jù)源的固定尺度，采用多尺度結(jié)構(gòu)來揭示層次關(guān)系［16］.分割尺度會(huì)直接決定分割影像對(duì)象的大小及信息提取的精度，根據(jù)提取目標(biāo)信息的特征進(jìn)行不同尺度的分割，建立影像對(duì)象的層次體系，是獲得高精度分類結(jié)果的基礎(chǔ).波段可以根據(jù)感興趣信息特征是否明顯進(jìn)行選擇，有助于后續(xù)感興趣信息的提取.

對(duì)研究區(qū)的遙感影像進(jìn)行多尺度分割.由于不同尺度的影像分割適合不同地物信息的提取，故經(jīng)過多次分割試驗(yàn)結(jié)果比較，權(quán)衡多種地物的最優(yōu)分割尺度，最終選定分割尺度為10（圖3、4、5）.該分割尺度能夠很好地模擬不同地物的輪廓和大小，為后續(xù)分類提供較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ).

圖3 原始影像Fig.3 Landsat image

圖4 分割尺度20Fig.4 Division scale 20

圖5 分割尺度10Fig.5 Division scale 10

2.3 分類規(guī)則的建立

在分類過程中，還利用到了NDVI、MNDWI、NDBI等多種指標(biāo)，其中利用到的指標(biāo)和對(duì)應(yīng)的解釋如表3所示.

首先我們計(jì)算了覆蓋研究區(qū)遙感影像的NDVI值，NDVI為負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對(duì)可見光表現(xiàn)為高反射率；NDVI=0表示有巖石或者裸土等，近紅外波段和紅波段近似相等；NDVI為正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大.因此，建立分類規(guī)則，將NDVI＞0的區(qū)域分類為植被區(qū)域，NDVI≤0的區(qū)域分類為非植被區(qū)域.

表3 分類指標(biāo)的建立與描述Table 3 Add on products for classification

在植被區(qū)域中，草地的植被覆蓋度較低，根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際情況，選定草地的NDVI值取值范圍在0.1～0.2之間.草地具有一定的平均亮度，但是亮度值不高，選定亮度值大于8000作為條件之一.另外，研究中觀察到草地的特征在短波紅外波段中與其他土地利用類型有較好的區(qū)分特征.通過上面3個(gè)分類條件的組合，提取了研究區(qū)的草地覆蓋區(qū)域.林地的植被特征最明顯，植被覆蓋度最高，首先根據(jù)影像選擇NDVI指數(shù)作為分類條件，同樣，林地的特征在短波紅外波段中與其他土地利用類型有較好的區(qū)分，經(jīng)過對(duì)比觀察，采用Band 6≤10 000作為條件之一.通過分類條件的組合，提取研究區(qū)的林地覆被信息.在植被區(qū)域中，研究區(qū)的農(nóng)業(yè)用地的面積最為廣闊，通過設(shè)定NDVI的閾值和亮度值來提取農(nóng)業(yè)用地.

在非植被區(qū)域中，MNDWI對(duì)于水體有較好的反映與表現(xiàn)，利用MNDWI提取了水體.為了更好地區(qū)分河流和湖泊，采用了形狀指數(shù)，在水體中，河流由于斑塊表現(xiàn)得更細(xì)長，所以形狀指數(shù)相較于湖泊數(shù)值更大，經(jīng)過多處的對(duì)比觀察，選用形狀指數(shù)值為3作為界限，從而區(qū)分開河流與湖泊，分別得到研究區(qū)河流和湖泊的分布區(qū)域.裸地在NDVI值上的特征與其他地物類型有明顯的區(qū)分，采用NDVI來提取裸地覆蓋區(qū)域.經(jīng)過對(duì)研究區(qū)的整體把握，設(shè)定了-0.03≤NDVI≤-0.01的分類條件，從而提取了研究區(qū)的裸地區(qū)域.同一個(gè)波段的不同地物吸收和反射光的程度各異，同一個(gè)地物在不同的波段吸收和反射光的能力也有差異.依據(jù)這個(gè)原理，發(fā)現(xiàn)建設(shè)用地在紅波段上具有較特殊的光譜信息，與其他地物光譜有明顯不同的特征，因此選取紅波段與亮度值相結(jié)合來區(qū)分人造地物類型.道路的長寬比具有明顯的特征性，采用形狀指數(shù)來提取道路，同時(shí)結(jié)合最近鄰法來細(xì)化道路的提取.具體提取規(guī)則如圖6所示.

圖6 各類土地利用類型的分類規(guī)則Fig.6 Image classification rules for land cover types

3 結(jié)果與分析

根據(jù)上述研究方法，最終獲得了研究區(qū)土地利用圖（圖7）.

如圖7所示，利用面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)得到的土地覆被分類結(jié)果很平滑.它并沒有形成傳統(tǒng)土地利用分類所形成的“椒鹽現(xiàn)象”.從圖7中可以看出各土地利用類型的形狀與實(shí)際地物類型保持較高的一致性，各土地利用類型總體延伸趨勢(shì)明顯且清晰，其原因是由于面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)是基于多尺度分割后形成的地物斑塊，這些斑塊的形狀是根據(jù)地物的空間形狀特征所形成的.這些形狀不同的斑塊中包括原始遙感影像的全部信息，除了地物光譜信息以外還包括地物的形狀信息、紋理特征和空間信息等，在分類的過程中這些地物特征信息可以更好地得到綜合利用.

圖7 沈陽市土地利用類型分布圖Fig.7 Land use classification results of Shenyang in 2002 and 2013

經(jīng)過對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)，得到了各土地利用的面積和比例（如表4）.

從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，研究區(qū)的主要土地利用類型為農(nóng)業(yè)用地，其比例分別達(dá)到研究區(qū)總面積的68.31%和68.99%.研究區(qū)的土地利用類型面積從小到大依次為：湖泊、河流、裸地、交通用地、草地、建設(shè)用地、林地、農(nóng)業(yè)用地.交通用地的面積增加幅度達(dá)到20.52%.建設(shè)用地和農(nóng)業(yè)用地的面積均穩(wěn)中有升，保持了緩慢增加的趨勢(shì).研究區(qū)的林地、草地、河流的面積均有不同程度的減少，河流的面積減少比例達(dá)到了6.17%.

表4 沈陽市2002年和2013年土地利用類型面積、比例及變化幅度統(tǒng)計(jì)表Table 4 Statistics of land use and changes of Shenyang in 2002 and 2013

4 結(jié)論

利用RS與GIS技術(shù)，采用基于面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)的方法，對(duì)沈陽市2002、2013年的土地利用/土地覆被動(dòng)態(tài)變化情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和分析，最后獲得了兩期土地利用分類圖和各個(gè)土地利用類型的面積和占地百分比，同時(shí)驗(yàn)證了面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄏ噍^于傳統(tǒng)分類方法的優(yōu)勢(shì).研究得到了以下結(jié)論：

（1）研究區(qū)的主要土地利用類型中農(nóng)業(yè)用地的比例最大，農(nóng)業(yè)用地近10年面積增加幅度為1%.體現(xiàn)出了《沈陽市土地利用總體規(guī)劃（2006～2020）》中“增加耕地有效面積”［17］的政策要求.

（2）從2002～2013年除了湖泊和裸地的土地利用動(dòng)態(tài)變化較大外，交通用地的變化最大，表明近10年間沈陽市的道路不斷增加，發(fā)展迅速，也表明了人類活動(dòng)和土地利用變化情況密切相關(guān).

（3）從土地利用的程度看,沈陽市的土地利用率、土地農(nóng)業(yè)利用率、建設(shè)用地的利用率和森林覆蓋率,均高于全國平均水平，而且土地總體利用程度指數(shù)也高于全國平均水平.

（4）采用面向?qū)ο蠓椒ㄟM(jìn)行分類，能夠充分利用遙感影像中地物的光譜信息和空間信息，最大程度上克服因?yàn)椴煌匚锕庾V信息相似、相同地物光譜信息不同而造成的混分現(xiàn)象，可以提高土地利用/土地覆被的分類精度.

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STUDY ON THE DYNAMIC CHANGE OF LAND USE IN SHENYANG BASED ON OBJECT-ORIENTED CLASSIFICATION TECHNOLOGY

XIE Shuai,WANG Zhe

College of Earth Sciences,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China

Based on RS and GIS,the authors build the interpretation mark of land use type with object-oriented classification technology in accordance with the actual situation of Shenyang,to split images with multi-scale segmentation. A classification rule is established with decision tree method and nearest-neighbor method to extract the regional land use information and get the land use/land cover data of two periods.The dynamic change of land use and its driving force in the study area is then analyzed.In the abstraction of surface landscape information,the object-oriented classification fully uses the ground-object spectral information and texture features to overcome mixing phenomenon to the maximum extent due to similarity of different ground-object spectral information and difference of the same spectral information.

object-oriented classification;dynamic change of land use;remote sensing technology;GIS;Shenyang

1671-1947（2015）03-0255-06

F301.24

A

2014－09－12；

2015-01-11.編輯：張哲．

謝帥（1992—），男，就讀于成都理工大學(xué)遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，通信地址四川省成都市成華區(qū)成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，E-mail// Stevejuskey@foxmail.com