方君君,沙晉明,周正龍,林淇昕

1(福建師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,福州 350007)

2(福建師范大學(xué) 濕潤(rùn)亞熱帶山地生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地,福州 350007)

土地利用變化是地球系統(tǒng)的主要?jiǎng)討B(tài)過(guò)程[1],變化動(dòng)力主要由人為因素觸發(fā)[2].土地利用變化清楚地反映了人類(lèi)活動(dòng)與自然環(huán)境之間的相互作用[3].土地利用變化動(dòng)態(tài)信息反映了地球的基本特征,也是我國(guó)長(zhǎng)期關(guān)注的問(wèn)題[4].根據(jù)城市人口比例,中國(guó)城市化率從1978年的18%上升到了2014年的55%[5].這種快速的城市擴(kuò)張導(dǎo)致了其他土地類(lèi)型的變化,福建省也面臨類(lèi)似情況[6].隨著人工智能的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)由于其優(yōu)勢(shì)在土地利用分類(lèi)中得到廣泛應(yīng)用,隨機(jī)森林目前已經(jīng)成為遙感分類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)中一種有效方法.不同研究者利用隨機(jī)森林對(duì)Landsat 數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,證實(shí)該方法有效提高了分類(lèi)精度[7,8].

研究證明城市的擴(kuò)張是土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)因素[9].國(guó)內(nèi)對(duì)土地利用變化的研究主要集中在驅(qū)動(dòng)機(jī)制(如經(jīng)濟(jì)、政策)[10,11]及土地變化對(duì)其他方面(如生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值、地表徑流、熱環(huán)境)的影響[12-14];楊華溢等[15]、李鋮等[16]針對(duì)地鐵建設(shè)對(duì)土地利用時(shí)空變化的影響也做了相關(guān)研究.但總體來(lái)說(shuō),較少考慮城市擴(kuò)張本身對(duì)土地利用變化的驅(qū)動(dòng)分析.

平潭以其獨(dú)特的地理優(yōu)勢(shì)吸引了政府的關(guān)注.它位于連接太平洋和臺(tái)灣海峽的主通道,是連接珠江三角洲和長(zhǎng)江三角洲的戰(zhàn)略節(jié)點(diǎn)[17].2009年根據(jù)國(guó)務(wù)院《關(guān)于支持福建省加快建設(shè)海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)的若干意見(jiàn)》精神在平潭成立綜合試驗(yàn)區(qū).2014年,設(shè)立中國(guó)(福建)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū),平潭片區(qū)列為其中.2016年,國(guó)務(wù)院發(fā)布《國(guó)務(wù)院關(guān)于平潭國(guó)際旅游島建設(shè)方案的批復(fù)》,平潭國(guó)際旅游島建設(shè)步入正軌.以上,使得平潭的經(jīng)濟(jì)改革進(jìn)入國(guó)家戰(zhàn)略,城市得到快速發(fā)展.

基于此,本文以平潭主島海壇島作為研究區(qū),借助遙感和地理信息技術(shù),定量分析了1984-2017年間5 個(gè)階段土地利用變化情況,并對(duì)城市擴(kuò)張及擴(kuò)張對(duì)其他地類(lèi)的變化進(jìn)行了詳細(xì)分析.以揭示該地區(qū)土地利用情況,為該區(qū)土地合理利用及協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù).

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

海壇島(圖1)位于福建省福州市東部,與臺(tái)灣隔海相望(地理位置北緯25°22′～25°40′;東經(jīng)119°40′～119°54′),如圖1,面積286.08 km2.氣候?yàn)閬啛釒ШＱ笮约撅L(fēng),年平均溫度19.6 ℃,多年平均降水1180.9 mm.地形以中部沿海平原為主,北部和南部主要為低山丘陵,最高海拔435 m.該地區(qū)原有植被遭到破壞,現(xiàn)有植被多為次生植被,多樣性低,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單[18].它是中國(guó)沿海地區(qū)的一個(gè)典型例子,以其獨(dú)特的地理優(yōu)勢(shì)獲得特別關(guān)注.

圖1 研究區(qū)

1.2 數(shù)據(jù)源和預(yù)處理

本研究主要數(shù)據(jù)源是6 個(gè)時(shí)期的陸地衛(wèi)星遙感影像(1984、1990、1996、2003、2010和2017).影像下載自地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)[19],數(shù)據(jù)詳情見(jiàn)表1.由于研究區(qū)位于濕潤(rùn)亞熱帶地區(qū),影響分類(lèi)的地物四季變化不明顯,可選擇不同季節(jié)影像進(jìn)行土地利用信息的提取[20].對(duì)每期遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、地形校正和圖像配準(zhǔn)預(yù)處理[21],按研究區(qū)矢量進(jìn)行裁剪用于影像光譜指數(shù)的計(jì)算、主成分分析(PCA)和土地利用分類(lèi).光譜指數(shù)包括歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)、增強(qiáng)植被指數(shù)(EVI)和修改的歸一化水體指數(shù)(MNDWI),這些指數(shù)減少了由于地表坡度和傳感器觀測(cè)方向引起的相似土地特征的光譜變異.將主成分分析變量和光譜指數(shù)作為特征變量提高隨機(jī)森林土地利用分類(lèi)的精度.谷歌地球影像用于分類(lèi)訓(xùn)練樣本的選擇,2000年和2010年Globeland30土地覆蓋數(shù)據(jù)集[22]作為分類(lèi)后處理的參照.

表1 遙感影像詳細(xì)信息

2 研究方法與原理

2.1 隨機(jī)森林分類(lèi)

隨機(jī)森林是利用多棵樹(shù)對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)的一種分類(lèi)器.該算法通過(guò)構(gòu)造多個(gè)訓(xùn)練集得到?jīng)Q策樹(shù)序列,即通過(guò)k輪訓(xùn)練,得到一個(gè)分類(lèi)器序列{h1(x),h2(x),…,hk(x)},構(gòu)成一個(gè)多決策樹(shù)的分類(lèi)器組合,最后通過(guò)投票產(chǎn)生輸出結(jié)果[23].隨機(jī)森林具有以下優(yōu)點(diǎn):(1)其基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器是決策樹(shù),可以進(jìn)行分類(lèi),也可進(jìn)行回歸,在最終的分類(lèi)時(shí),可以輸出概率;(2)隨機(jī)森林的袋外無(wú)偏估計(jì)可以有效估計(jì)分類(lèi)器的泛化誤差;(3)變量重要性估計(jì)也是隨機(jī)森林算法的重要優(yōu)點(diǎn)之一,被廣泛應(yīng)用于特征篩選之中[24].在土地利用分類(lèi)應(yīng)用中,運(yùn)算量沒(méi)有顯著提高的前提下提高了分類(lèi)精度[25].ENVI 5.5擴(kuò)展插件隨機(jī)森林分類(lèi)器可以實(shí)現(xiàn)土地利用的分類(lèi).該過(guò)程有兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù):生成樹(shù)個(gè)數(shù)和特征數(shù)量.決策樹(shù)個(gè)數(shù)決定了隨機(jī)森林總體規(guī)模,取值一般在100～10 000之間,值越大模型越收斂,模型運(yùn)行時(shí)間增加,且當(dāng)樹(shù)的個(gè)數(shù)不斷增加時(shí),模型會(huì)出現(xiàn)過(guò)飽和現(xiàn)象[20].通過(guò)不斷試驗(yàn),此次分類(lèi)確定該值為500.特征數(shù)量決定了決策樹(shù)的強(qiáng)度,值越大強(qiáng)度越大,但樹(shù)之間相關(guān)性也增大.此次特征數(shù)量由待分類(lèi)影像波段數(shù)平方根原則確定.

根據(jù)國(guó)家土地覆蓋分類(lèi)[26,27]和當(dāng)?shù)亟?jīng)驗(yàn),確定了8 個(gè)土地利用類(lèi)別(有林地、灌木林地、草地、耕地、建設(shè)用地、裸地、水域、濕地).對(duì)于光譜反射率變異性小的地物如水體,可以選擇少量的訓(xùn)練樣本,而變異性較大的林地、灌木等,可以適當(dāng)增加訓(xùn)練樣本,但應(yīng)保證每個(gè)地物最少50 個(gè)樣本的需求[28].樣本的選擇以谷歌地球歷史影像優(yōu)先,在沒(méi)有同期數(shù)據(jù)源的情況下以下載的遙感影像進(jìn)行采集.對(duì)分類(lèi)后結(jié)果的檢查,樣本的再次修改,可以減少錯(cuò)分從而提高分類(lèi)精度.

2.2 土地利用變化指數(shù)

用年平均變化率(ARC)和變化強(qiáng)度指數(shù)(CII)評(píng)價(jià)土地利用變化的時(shí)間分布.

ARC為單一土地利用動(dòng)態(tài)度.它用于量化研究某一時(shí)期特定某類(lèi)的面積動(dòng)態(tài)比例,并進(jìn)行跨期預(yù)測(cè).利用ARC,對(duì)土地利用類(lèi)型從初始年的增長(zhǎng)率進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化,以便于比較周期性土地利用變化.計(jì)算公式為:

其中,A1和A2分別是某一階段初始時(shí)間(T1)和終止時(shí)間(T2)的某地類(lèi)面積,它們之間的年數(shù)為N.

CII指數(shù)考慮了研究區(qū)總面積,計(jì)算了各土地利用類(lèi)型變化程度的比率,以證明其總體變化速度.較高的正CII值表明快速擴(kuò)張,而負(fù)值被認(rèn)為是收縮.計(jì)算公式為:

其中,TA是研究區(qū)總面積.Sun 等[29]將CII分為極低速(|CII|＜0.1)、低速(0.1≤|CII|＜0.2)、中速(0.2≤|CII|＜0.4)、快速(0.4≤|CII|＜0.7)和極快速(|CII|≥0.7)變化.

2.3 城市擴(kuò)張類(lèi)型

城市擴(kuò)張可分為跨越式、邊緣式和填充式,可用景觀擴(kuò)張指數(shù)(LEI)進(jìn)行量化.計(jì)算公式為:

其中,Ao為新增城市圖斑緩沖區(qū)(向外1 m)與原有城市相交部分面積,Av為緩沖區(qū)與非城市用地相交面積.LEI=0,為跨越式擴(kuò)張;0＜LEI≤50,為邊緣式擴(kuò)張;50＜LEI≤100,為填充式擴(kuò)張,詳見(jiàn)文獻(xiàn)[30].

2.4 類(lèi)間變化檢測(cè)

基于轉(zhuǎn)移矩陣,計(jì)算了轉(zhuǎn)換程度(ET)和轉(zhuǎn)換狀況(CT).ET取值大于等于0,當(dāng)ET=0,則該地類(lèi)在研究期間趨于保持不變,當(dāng)ET增加,表明該地類(lèi)的轉(zhuǎn)換正在加強(qiáng).然而,ET只反映變化的幅度,不反映變化的方向(擴(kuò)張或收縮).因此,采用CT來(lái)進(jìn)一步了解轉(zhuǎn)化的方向.CT在[-1,1]之間變化,當(dāng)CT離0 越遠(yuǎn),該類(lèi)就越不穩(wěn)定;當(dāng)CT越接近0,被類(lèi)型的雙向轉(zhuǎn)換越平衡.

為了闡明各地類(lèi)面積對(duì)同時(shí)轉(zhuǎn)化程度的影響,基于Nourqolipour 等[31]計(jì)算了區(qū)域獨(dú)立動(dòng)態(tài)變化(AILC).AILC的值越接近1,內(nèi)在動(dòng)態(tài)損益(由該值符號(hào)決定)就越大,轉(zhuǎn)換受類(lèi)大小的影響就越小.AILC值越小,表明該地類(lèi)的轉(zhuǎn)換受類(lèi)大小的影響越大.以上指數(shù)計(jì)算見(jiàn)表2.

表2 土地利用參數(shù)

3 結(jié)果分析

3.1 特征變量?jī)?yōu)化及分類(lèi)精度

實(shí)驗(yàn)證明:在遙感影像中加入特征變量,可以提高隨機(jī)森林分類(lèi)的精度.但加入變量過(guò)多會(huì)使得分類(lèi)速度變慢.為了保證分類(lèi)效率,根據(jù)特征變量重要性,從中選取前五個(gè)變量加入遙感影像進(jìn)行分類(lèi),并對(duì)特征變量?jī)?yōu)化前后分類(lèi)的準(zhǔn)確性進(jìn)行比較.以2017年為例,隨機(jī)生成510 個(gè)檢驗(yàn)點(diǎn),對(duì)照谷歌地球進(jìn)行地類(lèi)的目視解譯,以其作為地表真實(shí)地類(lèi)對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià).未加入特征變量的隨機(jī)森林總分類(lèi)精度為77.94%,加入所有特征變量的總分類(lèi)精度為84.05%,加入前五個(gè)特征變量的總分類(lèi)精度為85.05%.

2017年最終的分類(lèi)誤差矩陣如表3.建設(shè)用地的用戶精度最高,裸地的制圖精度最高,總Kappa 系數(shù)為0.8185,總分類(lèi)精度為85.05%.對(duì)其他時(shí)期影像采用相似的方法進(jìn)行分類(lèi)及精度驗(yàn)證,結(jié)果表明特征優(yōu)化后的隨機(jī)森林總分類(lèi)精度均大于85%,滿足土地利用分類(lèi)的精度目標(biāo),可用于分類(lèi)后分析[32].

3.2 土地利用特征

土地利用空間分布如圖2.各時(shí)期總體來(lái)看,有林地主要分布在東北部、北部和西南區(qū)域;灌木林地分布在有林地四周;草地零星分布于研究區(qū);耕地主要分布于研究區(qū)中部偏北區(qū)域;建設(shè)用地以中東城市為核心,向四周擴(kuò)張;水域集中在西部沿海區(qū)域和南部三十六腳湖;濕地分布于西部濱水區(qū)域.各土地利用類(lèi)型面積比例見(jiàn)表4.耕地在6 個(gè)時(shí)期面積占比最大,裸地在5 個(gè)時(shí)期面積占比最小(除1990年濕地面積比例最小).林地(有林地和灌木林地)的占比在6 個(gè)時(shí)期分別為25.56%、27.71%、25.13%、26.36%、23.27%、27.77%,占據(jù)了研究區(qū)較大比例.建設(shè)用地在2017年達(dá)到22.43% (64.17 km2).

表3 2017年隨機(jī)森林分類(lèi)結(jié)果誤差矩陣

3.3 土地利用變化特征

土地利用變化指數(shù)如圖3,不同階段不同土地利用類(lèi)型變化有所差異.建設(shè)用地每階段都表現(xiàn)出擴(kuò)張的趨勢(shì)(位于Y 軸右側(cè)),而其他地類(lèi)在整個(gè)研究期均存在增加和減少兩種現(xiàn)象.根據(jù)圖3中CII可知,變化最明顯的是2010-2017 期間建設(shè)用地的增加,其次為1984-1996 期間耕地的減少.建設(shè)用地增加主要是由于2009年平潭綜合試驗(yàn)區(qū)的成立推動(dòng)了城市的發(fā)展,而耕地的減少可能跟1985年退耕還草政策有關(guān).總體來(lái)看,屬于極快速變化的(|CII|≥0.7)還有:1984-1990年的水域和草地,1990-1996年的耕地,2003-2010年的灌木林地,2010-2017年的濕地及有林地.

圖2 土地利用時(shí)空分布

表4 1984-2017年間6 個(gè)時(shí)期土地利用類(lèi)型面積占比統(tǒng)計(jì)(%)

圖3ARC 對(duì)每類(lèi)土地利用面積動(dòng)態(tài)比例進(jìn)行了不同階段的量化.對(duì)有林地、灌木林地來(lái)講,2010-2017年變化最大,對(duì)應(yīng)ARC為+6.92%和-6.53%;草地1984-1990年增加最多(ARC+8.14%);耕地只在1990～1996年增加,其余階段均減少;建筑用地持續(xù)增加,2010～2017年增速最大;水域在1 9 8 4-1990年增加最顯著,這可能跟1990年影像季節(jié)為夏季有關(guān);濕地跟水域在不同階段表現(xiàn)出此消彼長(zhǎng)的現(xiàn)象.

圖3 土地利用變化指數(shù)

3.4 城市擴(kuò)張分析

城市不僅是土地利用類(lèi)型,而且被認(rèn)為是土地變更的主要驅(qū)動(dòng)力[9],因此其擴(kuò)張模式值得深入探討.圖4為城市擴(kuò)張類(lèi)型分布圖,表5為各階段城市擴(kuò)張類(lèi)型比例.綜合分析可知,各階段都以邊緣擴(kuò)張為主,跨越擴(kuò)張為輔.2010-2017年期間邊緣擴(kuò)張比例最大,達(dá)到81.87%,擴(kuò)張區(qū)主要位于西部海港區(qū)和西南濱海區(qū).1990-1996和2003-2010 期間,跨越擴(kuò)張和邊緣擴(kuò)張占了相當(dāng)大比例,與同階段城市邊緣擴(kuò)張比例接近,表明城市形態(tài)更加分散.盡管填充式擴(kuò)張對(duì)于改變城市景觀走向飽和模式非常重要[33],但其在該島城市擴(kuò)張中所占的比例最小,尤其是前十幾年(1984-1996年).1996-2003 期間,填充擴(kuò)張比例大于跨越擴(kuò)張比例,這主要是由于城市核心區(qū)的發(fā)展造成的.圖4還表明,與丘陵和山區(qū)相比,平原和低洼沿海地區(qū)更容易發(fā)展為城市用地.由于邊緣擴(kuò)張的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于填充擴(kuò)張,表明該研究區(qū)擴(kuò)張趨勢(shì)大于其緊湊性,Yu和Zhou[34]指出這是城市快速擴(kuò)張的特征表現(xiàn).

3.5 城市驅(qū)動(dòng)分析

海壇島城市的發(fā)展跟其他土地利用的轉(zhuǎn)換情況見(jiàn)表6.研究期間,城市土地的轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出存在較大差距.城市持續(xù)不變的區(qū)域從4.63 km2(1984-1990年)增加到20.04 km2(2010-2017年),增長(zhǎng)了約4.33 倍.城市土地變化主要來(lái)源和去向均為耕地.整個(gè)研究期來(lái)看(1984-2017年),51.62 km2(55.90%)的擴(kuò)張城市來(lái)自耕地.各階段來(lái)看,耕地轉(zhuǎn)為城市最大值為第5 階段(2010-2017年),城市轉(zhuǎn)為耕地最大為第4 階段(2003-2010年).

圖4 城市擴(kuò)張類(lèi)型

表5 城市擴(kuò)張類(lèi)型比例(%)

除耕地外,第1 階段城市擴(kuò)張主要由裸地(4.72%)、灌木林地(3.81%)和濕地(3.77%)貢獻(xiàn),損失主要為草地(23.84%)、水域(23.73%)和有林地(7.49%).第2 階段城市擴(kuò)張幾乎全部(89.29%)來(lái)源于耕地(48.82%)、草地(26.52%)和灌木林地(13.95%),損失的也主要由這3 種地類(lèi)占據(jù).第3 階段城市擴(kuò)張來(lái)源于耕地(66.57%)、林地(13.75%)和草地(7.01%),損失為耕地(63.29%)、灌木林地(13.68%)和濕地(9.61%).第4 階段擴(kuò)張?jiān)从诟?55.55%)、林地(20.53%)和濕地(13.37%),損失為耕地(78.32%)、濕地(12.57%)和裸地(3.94%).最后階段耕地(50.33%)、濕地(24.82%)為主要擴(kuò)張?jiān)?損失為耕地(62.55%)、林地(19.51%)和草地(13.71%).這表明,城市土地的轉(zhuǎn)換主要在于少數(shù)幾個(gè)主要類(lèi)別上(耕地、林地、草地、濕地),且城市和主要地類(lèi)之間存在著空間上的交換關(guān)系.

各階段城市擴(kuò)張的土地利用來(lái)源空間分布如圖5.5 個(gè)階段城市擴(kuò)張主要來(lái)源均為耕地(表6),但空間分布卻有一定差異.第1 階段損失的耕地位于城市中心區(qū)附近,第2 階段集中在研究區(qū)中部,第3 階段在以上地區(qū)為基礎(chǔ)向外擴(kuò)張,第4 階段則廣泛分布于研究區(qū)各部分,第5 階段集中在西南部和東南部.值得注意的是,第5 階段城市的擴(kuò)張,水域和濕地有較大貢獻(xiàn),且集中在西部和西南部濱海區(qū)域.

城市用地總變化從第1 階段(13.80 km2)到最后階段(54.45 km2)依次增加(表7).除最后階段由凈變化主導(dǎo),其余階段總變化的主要部分為交換變化.在整個(gè)研究期間,凈變化為55.15 km2,大約是1984年城市面積的5.33 倍.總變化、凈變化和交換變化與土地利用類(lèi)型的大小有關(guān),這種地區(qū)依賴可能導(dǎo)致一些誤解[31].如整個(gè)研究期間,耕地占據(jù)了城市土地?cái)U(kuò)張的最大比例(圖5),部分原因可能是其占主導(dǎo)地位的規(guī)模.這種誤解可以通過(guò)AILC最小化.AILC從第1 階段的0.25一直下降到第3 階段的0.10,而后上升到0.45,但都遠(yuǎn)小于其最大值1,這證實(shí)了城市轉(zhuǎn)換受土地利用類(lèi)型大小的影響.ET在第1 階段最高(26.38),表明城市變化強(qiáng)烈,但在第3 階段有所下跌(14.37),最后階段也達(dá)到了25.62.CT前兩階段(0.32,0.33)高于隨后兩個(gè)階段(0.16,0.29),表明前兩階段城市比較不穩(wěn)定,更傾向于擴(kuò)張.第3 階段CT值最小(0.16),表明其擴(kuò)張和收縮比較平衡.最后階段CT值最大(0.62),說(shuō)明此階段城市表現(xiàn)出極強(qiáng)烈的擴(kuò)張現(xiàn)象.

表6 1984-2017年城市土地轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出統(tǒng)計(jì)(km2)

圖5 城市擴(kuò)張時(shí)空分布

表7 1984-2017年城市變化統(tǒng)計(jì)

類(lèi)間轉(zhuǎn)換(增益和損失)、空間位移(交換變化)和其他指數(shù)(ET、CT、AILC)的量化提供了其他無(wú)法理解的詳細(xì)信息[35,36].這為城市擴(kuò)張及擴(kuò)張對(duì)其他地類(lèi)變更的深入分析提供了有力幫助.

4 結(jié)論與展望

隨機(jī)森林分類(lèi),分類(lèi)結(jié)果很大程度受樣本影響,本文通過(guò)高分辨率谷歌影像選擇純凈訓(xùn)練樣本,借助特征變量和分類(lèi)產(chǎn)品數(shù)據(jù)輔助,經(jīng)反復(fù)檢驗(yàn)和樣本修改,對(duì)海壇島八大地類(lèi)進(jìn)行了分類(lèi)提取,并獲得了較高的土地利用分類(lèi)精度(6 個(gè)時(shí)期影像精度均高于85%),符合土地利用進(jìn)一步分析要求.研究各階段耕地地類(lèi)的面積始終最大,林地(有林地和灌木林地)次之,裸地最少.在土地利用變化方面,建設(shè)用地始終保持增長(zhǎng)的趨勢(shì),且在2010-2017年增速最快,這可能跟2009年平潭綜合試驗(yàn)區(qū)的成立有較大關(guān)系.1984-1996年間耕地大面積減少,這可能跟退耕還草政策相關(guān).

城市擴(kuò)張類(lèi)型以邊緣擴(kuò)張為主,其次為跨越擴(kuò)張.該島城市的發(fā)展對(duì)其他地類(lèi)的變更有重要的驅(qū)動(dòng)作用.城市土地的轉(zhuǎn)換主要體現(xiàn)在少數(shù)幾個(gè)主要類(lèi)別上(耕地、林地、草地、濕地).耕地作為優(yōu)勢(shì)類(lèi),在各個(gè)階段都是城市擴(kuò)張的主要來(lái)源和損失去向,但不同階段空間位置分布有所差異.

海壇島由于其特殊的地理位置獲得了特殊的關(guān)注.綜合試驗(yàn)區(qū)、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易區(qū)的成立,國(guó)際旅游島的定位,為該島的發(fā)展注入了不竭動(dòng)力.城市的發(fā)展緊湊性較低導(dǎo)致耕地日益縮減,提出合適的海島型城市發(fā)展方案,從而實(shí)現(xiàn)各種土地利用類(lèi)型的協(xié)調(diào),對(duì)該地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要.