孫夢竹
摘 要:以昆明市市轄區(qū)為例,基于2005年和2015年昆明市市轄區(qū)Landsat TM和OLI數(shù)據(jù),對昆明市市轄區(qū)2005年和2015年主要土地利用類型的變化和相互轉(zhuǎn)化的關(guān)系進(jìn)行分析,得到昆明市市轄區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣,通過馬爾可夫模型對昆明市市轄區(qū)2025年土地利用類型進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明:2005—2015年期間,昆明市市轄區(qū)建設(shè)用地面積增加最多,主要是由裸地和耕地轉(zhuǎn)變而來;水體面積變化相對不大。預(yù)測2025年,建設(shè)用地面積將會進(jìn)一步增加,其他類型用地面積會有小幅度減小。
關(guān)鍵詞:土地利用;轉(zhuǎn)移矩陣;空間變化;馬爾可夫預(yù)測
Abstract:Based on the TM and OLI data of Kunming Municipal District in 2005 and 2015,we analyzed the change of land use and the mutual transformation relationship of it in Kunming Municipal District. We obtained the land-use transfer matrix of Kunming Municipal District,and predicted the land use of Kunming Municipal District in 2025 by Markov model. The results show that from 2005 to 2015,the area of construction land increased the most,almost from bare land and cultivated land;the water area changed relatively little. In 2025,the area of construction land will be further increased,and the area of other types of land will be slightly reduced.
Key words:Land Use;Transfer matrix;Spatial Variation;Markov Prediction
1 引言
土地是人類活動的基本場所,是人類賴以生存的自然資源,它在人類社會經(jīng)濟(jì)活動中起著不可替代的重要作用。伴隨著全球城市化的推進(jìn),世界范圍內(nèi)都出現(xiàn)了土地利用變化劇烈、人地供需矛盾突出、大面積土地治理退化等諸多人口—資源—環(huán)境問題。土地利用/土地覆被(LUCC)變化對資源環(huán)境問題有著極其重要的影響,從一定程度上反映了人類對自然環(huán)境的經(jīng)營管理和治理改造活動的結(jié)果。LUCC是反映人類活動程度的重要因子,分析其時空變化規(guī)律,是揭示人類活動程度的有效方式[1]。通過數(shù)據(jù)挖掘和知識庫的建立,快速獲取土地利用/覆被的相關(guān)知識,及時提出國土開發(fā)和氣候變化適應(yīng)性的宏觀策略,對于國家資源環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義[2]。利用RS和GIS技術(shù)對區(qū)域的土地利用現(xiàn)狀進(jìn)行快速、客觀、準(zhǔn)確地調(diào)查及監(jiān)測,有利于協(xié)調(diào)快速發(fā)展中的生態(tài)環(huán)境與土地資源合理利用的關(guān)系,促進(jìn)其廣泛應(yīng)用[3-6]。LUCC研究中,用地結(jié)構(gòu)與變化方向分析的基礎(chǔ)是土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,它在土地利用變化分析方面具有重要作用。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣將土地利用變化的類型轉(zhuǎn)移面積按照矩陣的形式列出,可以細(xì)致地反映出各類用地之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系,進(jìn)而了解轉(zhuǎn)移前后各類土地的結(jié)構(gòu)特征。目前,許多學(xué)者通過2期的土地利用類型作出土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,并結(jié)合土地利用數(shù)量變化、程度變化和空間變化等指數(shù)進(jìn)行分析,來了解2期之間土地利用類型的轉(zhuǎn)移變化情況[7-10]。有學(xué)者在構(gòu)建轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)上,運用馬爾可夫模型預(yù)測法,對未來若干年的土地利用結(jié)構(gòu)的演變趨勢進(jìn)行預(yù)測[11-14]。
本研究基于2005年和2015年昆明市市轄區(qū)的Landsat衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),采用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)方法對遙感影像進(jìn)行監(jiān)督分類,得到昆明市市轄區(qū)土地利用類型圖?;谕恋乩妙愋蛨D計算土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣,對昆明市市轄區(qū)2005—2015年土地利用在數(shù)量上的變化以及不同用地類型之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系進(jìn)行初步分析,然后利用馬爾可夫模型對昆明市市轄區(qū)2025年土地利用變化趨勢進(jìn)行預(yù)測。
2 研究區(qū)概況
位于云貴高原中部的昆明市是西部地區(qū)重要中心城市之一,其經(jīng)緯度范圍為102°10′E~103°40′E,24°23′N~26°22′N,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、城市擴(kuò)張快是其主要特點。選取昆明市市轄區(qū)(五華區(qū)、盤龍區(qū)和官渡區(qū))為研究區(qū),研究區(qū)內(nèi)地勢北高南低,中心海拔約1891m,主要土地覆被類型為建設(shè)用地、耕地、林地、水體等,如圖1所示。
3 數(shù)據(jù)處理及研究方法
3.1 數(shù)據(jù)處理 為對昆明市市轄區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和空間變化情況進(jìn)行研究,分別獲取Landsat TM影像和OLI數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)條帶號為129/43,TM影像獲取時間為2005年2月25日,OLI數(shù)據(jù)獲取時間為2015年3月9日。影像數(shù)據(jù)的精度對于分析結(jié)果的影響是決定性的,數(shù)據(jù)的精度會受到大氣條件差異、太陽光照條件變化及山區(qū)復(fù)雜地形條件等的影響,使得傳感器記錄的影像數(shù)據(jù)與地表實際情況不相符,對信息提取精度造成很大影響[15]。因此,為了提高數(shù)據(jù)精度,在使用這些數(shù)據(jù)前必須對影像進(jìn)行幾何糾正,誤差控制在0.5像元內(nèi)。本文使用監(jiān)督分類對影像進(jìn)行分類,再結(jié)合目視解譯對分類結(jié)果進(jìn)行修改,2005年和2015年影像分類結(jié)果的精度分別為95.4955%、95.1704%。
3.2 分類體系的確定 參考第2次國土地調(diào)查土地分類,結(jié)合昆明市市轄區(qū)土地利用現(xiàn)狀,將昆明市市轄區(qū)土地利用類型分為5個類別,分別是水體、建設(shè)用地、林地、裸地和耕地。
3.3 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣不僅包括了一定區(qū)域某時間點的各地類面積數(shù)據(jù),而且還具有期初各地類面積轉(zhuǎn)出和期末各地類面積轉(zhuǎn)入的信息,它反映了某一區(qū)域某一時段期初和期末各地類面積之間相互轉(zhuǎn)化的動態(tài)過程。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣通用形式為[16]:
式中:S代表面積;n為轉(zhuǎn)移前后的土地利用類型數(shù);i、j(i,j=1,2,…,n)分別代表轉(zhuǎn)移前與轉(zhuǎn)移后的土地利用類型;Sij表示轉(zhuǎn)移前的i地類轉(zhuǎn)換為j地類的面積。矩陣中的每一行元素代表轉(zhuǎn)移前的i地類向轉(zhuǎn)移后的各地類的流向信息,每一列元素代表轉(zhuǎn)移后的j地類面積從轉(zhuǎn)移前的各地類的來源信息。
3.4 馬爾可夫模型 馬爾可夫預(yù)測法是一種預(yù)測事件發(fā)生的概率的方法,由原蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家馬爾可夫創(chuàng)建并以自己的名字命名。在馬爾可夫預(yù)測模型中,較為簡單的是一階馬爾可夫過程。大量的研究證明,使用一階馬爾可夫過程已經(jīng)足以得出相當(dāng)可靠的預(yù)測結(jié)果,預(yù)測準(zhǔn)確度能達(dá)到較高的水平[17]。馬爾可夫模型基本概念為:在t時刻某種事物處于狀態(tài)Xi,在t+1時刻,它將以概率Pij變?yōu)闋顟B(tài)Xj,而轉(zhuǎn)移概率Pij則反映了隨機(jī)因素的影響。在土地利用類型預(yù)測中,以不同土地利用類型之間面積的相互轉(zhuǎn)移概率為馬爾可夫矩陣中的元素,則轉(zhuǎn)移矩陣模型為:
通過馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣,不僅可以對土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)化狀況進(jìn)行定量說明,而且還可以揭示不同景觀類型之間的轉(zhuǎn)移概率,從而可以更好地了解土地利用的時空演變過程。
4 結(jié)果與分析
4.1 土地利用現(xiàn)狀 分別對昆明市市轄區(qū)2005年和2015年的遙感影像進(jìn)行監(jiān)督分類,得到2005年和2015年的土地利用類型圖,如圖2所示。分別對分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計,得到昆明市市轄區(qū)土地利用類型分類面積統(tǒng)計數(shù)據(jù),如表1所示。
從圖2中可以看出,水體主要為滇池的部分面積以及各水庫,建設(shè)用地集中分布在市轄區(qū)的西南方向,林地占地面積最大,分布在西北和東南區(qū)域。結(jié)合表1可以看出,2005年,昆明市市轄區(qū)水體面積為6583.46hm2,占全市總面積的6.24%;建設(shè)用地面積占總面積的18.97%,為20026.71hm2;林地面積最大,為35923.41hm2,占比達(dá)34.02%;裸地和耕地面積分別為18298.53hm2、24752.97hm2,分別占總面積的17.33%和23.44%,其在空間上主要和林地交錯分布。2015年水體面積為6479.73hm2,與2005年相比,面積減少了103.68hm2,同比降低1.57%。主要原因在于2009—2012年云南連年大旱,水體蒸發(fā),水域面積減少,此外,在城市化進(jìn)程中對水體面積也會有一定的影響。建設(shè)用地面積由原來的20026.71hm2增加到2015年的28569.42hm2,增長率達(dá)42.66%。結(jié)合圖2可以看出,2005—2015年間,隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,城市在不斷擴(kuò)張,很多農(nóng)用地以及裸地已被建設(shè)用地所取代,滇池周邊的耕地大部分已轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地;中部偏東區(qū)域由于長水機(jī)場的建設(shè),周邊的裸地也逐漸變?yōu)榻ㄔO(shè)用地。林地面積為35382.51hm2,較2005年面積減少了540.90hm2,裸地和耕地面積的分別為11879.73hm2、23273.64hm2,較2005年分別減少了6418.80hm2、1479.33hm2,建設(shè)用地的增加,與之對應(yīng)的是裸地和耕地的減少,說明昆明市城市化的過程中主要是通過裸地和耕地來建設(shè)城市,圖2也很好地說明了這一點。
2005—2015年變化最大的土地利用類型為建設(shè)用地,變化率為42.66%;其次是裸地,變化率為35.08%;水體、林地和耕地的變化率都較小,分別為1.57%、1.51%和5.98%。
4.2 土地利用類型轉(zhuǎn)移概率的確定 轉(zhuǎn)移概率的確定是使用馬爾可夫模型進(jìn)行預(yù)測的關(guān)鍵,利用ENVI軟件的變化檢測功能對2005年和2015年的土地利用類型進(jìn)行分析,得到2005—2015年的土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣,如表2所示。
通過表2可以看出,2005—2015年期間,土地變化最大地物類型為建設(shè)用地,其次為耕地,建設(shè)用地主要由裸地和耕地轉(zhuǎn)變而來,轉(zhuǎn)變的面積分別為3044.88hm2和7879.95 hm2,裸地面積的減少,除了有一部分轉(zhuǎn)變成建設(shè)用地外,還有一大部分面積轉(zhuǎn)變成耕地,轉(zhuǎn)變成耕地的面積為6900.39hm2。在經(jīng)濟(jì)力的驅(qū)使下,亂砍濫伐是導(dǎo)致林地資源減少的主要原因;城鎮(zhèn)化建設(shè)占用林地、耕地和裸地面積,使得大量的裸地和耕地以及少部分林地轉(zhuǎn)變成建設(shè)用地。在2005—2015年昆明市市轄區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)上,通過不同地物類型之間的轉(zhuǎn)換面積可以計算得到2005—2015年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣,如表3所示。
4.3 2025年土地利用面積預(yù)測 設(shè)置初始狀態(tài)向量為2005年各地類面積,每經(jīng)過10年為1步,則2025年n=1,利用公式(3)和轉(zhuǎn)移概率矩陣,預(yù)測2025年土地利用結(jié)構(gòu),其與2015年土地利用結(jié)構(gòu)的比較如表4所示。
由表4可以看出,預(yù)計到2025年,水體面積會減少到6390.41hm2,減少89.32hm2;建設(shè)用地面積會增加到31789hm2,林地面積減少到35052.95hm2,裸地面積減少到9785.08hm2,耕地面積減少到22567.39hm2。
5 結(jié)論
(1)通過對昆明市市轄區(qū)2005年、2015年的2期遙感影像進(jìn)行解譯,獲得了2個時期的土地利用數(shù)據(jù),根據(jù)對這2期影像的分類結(jié)果,計算出土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和轉(zhuǎn)移概率矩陣。結(jié)果顯示,受城市化進(jìn)程的影響,2005—2015年昆明市市轄區(qū)建設(shè)用地面積增加最多,主要是由裸地和耕地轉(zhuǎn)變而來;水體面積變化最小。
(2)運用相關(guān)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法結(jié)合定性分析,對昆明市市轄區(qū)土地利用類型的轉(zhuǎn)換進(jìn)行了研究,研究結(jié)果實際情況較符合。運用馬爾可夫模型預(yù)測了昆明市市轄區(qū)2025年的土地利用狀況,預(yù)計建設(shè)用地面積會進(jìn)一步增加,其他類型用地面積有小幅度減少。研究結(jié)果可為今后政府部門在土地資源規(guī)劃和制定政策方面提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
參考文獻(xiàn)
[1]吳琳娜,楊勝天,劉曉燕等.1976年以來北洛河流域土地利用變化對人類活動程度的響應(yīng)[J].地理學(xué)報,20l4,69(1):54-63.
[2] HERRICK J E,URAMA K C,KARL J W,et a1.The global land-potential knowledge system(land PKS):Supporting evidence-based,site-specific land use and management through cloud? computing,mobile applications,and crowdsourcing[J].Journal of Soil and Water Conservation,2013,68(1):5-12.
[3]侯偉,匡文慧,張樹文,等.近50年來三江平原北部土地利用/土地覆被變化及生態(tài)效應(yīng)分析[J].生態(tài)環(huán)境,2006,15(4):752-756.
[4]保家有,王海華.亦莊新城地區(qū)土地利用時空動態(tài)變化及其驅(qū)動因素分析[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2008,8(6):1522-1529.
[5]李丹,岳彩榮.基于GIS的云南保山小流域土地利用變化研究[J].云南地理環(huán)境研究,2011,23(4):68-72.
[6]張瑩,陳圣波,王明常,等.土地利用的遙感信息變化提取研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2012,12(24):5966-5970.
[7]岳東霞,杜軍,劉俊艷,等.基于RS和轉(zhuǎn)移矩陣的涇河流域生態(tài)承載力時空動態(tài)評價[J].生態(tài)學(xué)報,2011,31(9):2550-2558.
[8]張俊,周成虎,李建新.新疆焉耆盆地綠洲景觀的空間格局及其變化[J].地理研究,2006,25(2):350-359.
[9]蔡為民,唐花俊,呂鋼,等.景觀格局分析法與土地利用轉(zhuǎn)換矩陣在土地利用特征研究中的應(yīng)用[J].中國土地科學(xué),2006,20(1):39-44.
[10]劉傳勝,張萬昌,雍斌.綠洲景觀格局動態(tài)及其梯度分析的遙感研究[J].遙感信息,2007,(3):61-67.
[11]牛星,歐名豪.基于MARKOV理論的揚州市土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測[J].經(jīng)濟(jì)地理,2007,27(1):153-156.
[12]王鵬,黃賢金,張兆干,等.生態(tài)脆弱地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與農(nóng)戶土地利用變化研究:以江西省上饒縣為例[J].南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2003,39(6):814-821.
[13]劉瓊,歐名豪,彭曉英.基于馬爾柯夫過程的區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測研究:以江蘇省昆山市為例[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2005,28(3):107-112.
[14]陳江龍,曲福田,王啟仿.經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)變化預(yù)測:以江蘇省江陰市為例[J].長江流域資源與環(huán)境,2003,12(4):317-322.
[15]陳趁新,胡昌苗,霍連志,等.Landsat TM數(shù)據(jù)不同輻射校正方法對土地覆蓋遙感分類的影響[J].遙感學(xué)報,2014,18(2):320-334.
[16]朱會義,李秀彬.關(guān)于區(qū)域土地利用變化指數(shù)模型方法的討論[J].地理學(xué)報,2003,58(5):643-650.
[17]武國勝,林惠花,朱鶴健.基于馬爾柯夫模型的福建長汀土壤侵蝕動態(tài)預(yù)測[J].福建師范 大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2011,27(1):93-104. (責(zé)編:王慧晴)