楊益軍,李文鵬,李天蘭
(昆明理工金圖科技有限公司,云南 昆明 650031)
貴陽(yáng)位于貴州省中部,它與黔南布依族苗族自治州翁安縣、龍里縣、回水縣、長(zhǎng)順縣接壤,西與安順平壩縣、畢節(jié)織金縣接壤,北與畢節(jié)黔西、金沙、遵義縣接壤。
本文以貴陽(yáng)市為例的研究時(shí)間跨越30年,采用3個(gè)時(shí)相的遙感數(shù)據(jù),分別為:1995年、2005年、2015年,采用Landsat陸地衛(wèi)星TM遙感影像,分辨率為30m,波段為4、3、2。
為了避免坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中出現(xiàn)較大誤差,首先應(yīng)統(tǒng)一控制點(diǎn)坐標(biāo)系和正射影像坐標(biāo)系。研究區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)源為L(zhǎng)andsat TM遙感影像。該區(qū)域使用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為北京54坐標(biāo)系,因此自定義橢球面為Krasovsky,6378245.0,基準(zhǔn)面為D_Beijing_1954,Krasovsky,-12,-113,-41,坐標(biāo)系為北京54坐標(biāo)系。
在遙感圖像的采集過(guò)程中,遙感器會(huì)受到大氣,輻射強(qiáng)度的影響,會(huì)導(dǎo)致遙感定量分析變得不準(zhǔn)確,在遙感影像的獲取中,大氣的影響,太陽(yáng)的輻射等多方面因素對(duì)于遙感分析的精度造成了影響,在隨著高光譜技術(shù)的發(fā)展,又加強(qiáng)了對(duì)高光譜影像的分辨率要求,所以為了獲取更為詳細(xì)的數(shù)據(jù)結(jié)果,避免一些誤差影響,要進(jìn)行校正。
2.3.1 影像融合
下載的Landsat4-5有七幅影像,融合所有的7幅圖像,Landsat8系列影像有11幅,融合用前七副圖像,融合之后利用RGB展示,Landsat4-5系列組合后的影像,將4,3,2波段分別選用紅,綠,藍(lán)三種顏色波段來(lái)合成標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成,獲得的影像中展示出植被為紅色,Landsat8系列融合后的影像應(yīng)用波段5,4,3,也組成出標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成的圖像,這種組合下植被也顯示為紅色,標(biāo)準(zhǔn)假彩色組合是用來(lái)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)最為廣泛的組合方法。
2.3.2 影像鑲嵌和影像裁剪
由于獲取的貴陽(yáng)市影像是由兩景遙感影像組合而成,所以在下載后的影像數(shù)據(jù)要進(jìn)行兩幅影像的組合,將兩幅三個(gè)階段的場(chǎng)景圖像通過(guò)色調(diào)調(diào)整和去重疊等處理嵌入到大背景圖像中。
影像像裁剪意圖是把觀測(cè)地面以外未達(dá)到指標(biāo)的地面刪除,存下要求的地面。這里探討的即ENVI軟件內(nèi)來(lái)操作影像之規(guī)律裁剪并且通過(guò)使用矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像的不規(guī)則裁剪。規(guī)則裁剪即使用指導(dǎo)指標(biāo)把影像裁剪成目標(biāo)的圖型且按指標(biāo)要求進(jìn)行裁剪,規(guī)則圖形之標(biāo)定辦法是以下四種:行列號(hào)、指定坐標(biāo)點(diǎn)、圖像文件、ROI的矢量文件。不規(guī)則裁剪指的是裁剪影像之界限即一個(gè)多邊形要不然是依據(jù)施測(cè)指標(biāo)規(guī)定的范圍。該多邊形即一個(gè)完整的閉合范圍,有情況也用手動(dòng)劃定多邊形,亦或通過(guò)ENVI軟件下的矢量文件。
分類系統(tǒng)是根據(jù)分類的目的、圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及分類區(qū)域所收集到的信息確定的。對(duì)圖像特征進(jìn)行判斷,對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)等預(yù)處理。這個(gè)過(guò)程主要是一個(gè)視覺檢查過(guò)程。我們用標(biāo)準(zhǔn)的假顏色組合來(lái)顯示它們。六種土地特征的視覺識(shí)別:林地、草地、可耕地、城市用地、水域、未利用地[2]。
監(jiān)督分類,又被稱作為訓(xùn)練分類法,是用先確定的一個(gè)土地類型的標(biāo)志,來(lái)去尋找其余同類標(biāo)志的土地,從而總結(jié)出這一類型的土地,在這識(shí)別過(guò)程中都是用像元作為基本單位來(lái)進(jìn)行識(shí)別。本文利用了感興趣區(qū)進(jìn)行樣本分類,選擇分類器作為最大似然法。假設(shè)每個(gè)頻帶的每一類統(tǒng)計(jì)量均為正態(tài)分布,計(jì)算給定像素屬于訓(xùn)練樣本的概率,最終將該像素合并到概率最大的類中。
單一地質(zhì)資源利用的動(dòng)態(tài)態(tài)度反映了一段時(shí)間內(nèi)各類地質(zhì)資源利用年際變化的速度和幅度,對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)地質(zhì)資源利用的變化趨勢(shì)具有積極的指導(dǎo)作用,其公式為:
式中,LUDI代表單一地質(zhì)資源利用動(dòng)態(tài)度;Ua、Ub分別表示研究期初及研究期末區(qū)域某種地質(zhì)資源利用類型的面積;T表示研究時(shí)段長(zhǎng)度,以年為單位。
式中,RZ表示綜合地質(zhì)資源利用動(dòng)態(tài)度;LUi為研究開始時(shí)I型用地面積;第一節(jié)課我Δ他的研究為其他地質(zhì)資源類型土地利用類型的面積絕對(duì)值;T是學(xué)習(xí)時(shí)間的長(zhǎng)度。地質(zhì)資源耗竭是指某一類地質(zhì)資源在單位時(shí)間內(nèi)的實(shí)際消耗。
式中,LUC表示地質(zhì)資源利用耗減度;Cab為由a時(shí)刻到b時(shí)刻某種土地類型轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌刭|(zhì)資源利用類型的面積總和;Ua為a時(shí)刻該土地類型的面積;T為研究時(shí)段長(zhǎng)度。
基于1995、2006、2010、3 TM/ETM+數(shù)據(jù),借助RS和GIS軟件,利用監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類,輔助傳遞矩陣,一個(gè)單一的地質(zhì)資源使用動(dòng)態(tài),綜合地質(zhì)資源使用動(dòng)態(tài)和地質(zhì)資源利用程度的損耗的量化指標(biāo),貴陽(yáng)市的地質(zhì)資源1995年~2015年20年使用時(shí)間和空間動(dòng)態(tài)變化的細(xì)節(jié),分析了貴陽(yáng)市地質(zhì)資源利用變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制及其驅(qū)動(dòng)力,得出以下結(jié)論:
(1)1995年至2015年的20年間,貴陽(yáng)市地質(zhì)資源利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大變化,耕地減少,建設(shè)用地不斷增加。原因是城市化的快速發(fā)展。貴陽(yáng)市地質(zhì)資源利用的時(shí)空演變具有速度加快、強(qiáng)度顯著、建設(shè)用地快速擴(kuò)張、林地減少、占用大量耕地等特點(diǎn)。
(2)通過(guò)GIS的空間疊加,發(fā)現(xiàn)貴陽(yáng)市近20年來(lái)地質(zhì)資源利用的空間格局發(fā)生了很大的變化。隨著時(shí)間的推移,高新區(qū)和開發(fā)區(qū)的發(fā)展帶動(dòng)了貴陽(yáng)周邊餐飲、娛樂、房地產(chǎn)等服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展。
(3)20年間各種地質(zhì)資源利用類型發(fā)生了比較復(fù)雜的相互轉(zhuǎn)化,地質(zhì)資源利用類型的保持率不高,各種地質(zhì)資源利用類型的轉(zhuǎn)出量增加,其空間穩(wěn)定性有所降低,尤其是2005年~2015年間各地類動(dòng)態(tài)變化整體加快,綜合年變化率很大,呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的特征。
(4)綜合分析影響貴陽(yáng)市地質(zhì)資源利用類型變化的各種因素,發(fā)現(xiàn)在政策引導(dǎo)下,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化、人口增長(zhǎng)等主要因素是城市地質(zhì)資源利用變化的主要驅(qū)動(dòng)力。