寧全可 謝世成 仲 臣 余 丹 邰曉曼

(1. 安徽理工大學(xué) 空間信息與測(cè)繪工程學(xué)院, 安徽 淮南 232001;2. 礦山采動(dòng)災(zāi)害空天地協(xié)同監(jiān)測(cè)與預(yù)警安徽普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 安徽 淮南 232001;3. 礦區(qū)環(huán)境與災(zāi)害協(xié)同監(jiān)測(cè)煤炭行業(yè)工程研究中心, 安徽 淮南 232001)

0 引言

土地利用/覆蓋變化是在不同時(shí)間和空間尺度上由自然和社會(huì)系統(tǒng)相互作用引起的一種復(fù)雜變化[1]。土地利用/覆蓋變化的廣度、深度和合理程度是土地利用/覆蓋變化、土地生產(chǎn)規(guī)模、水平和特點(diǎn)的集中反映[2-3]。隨著阜陽(yáng)市城區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市的建設(shè)用地迅速擴(kuò)增,植被覆蓋率日益減少,水域污染,都在影響土地利用/覆蓋變化,尤其在最近11 a表現(xiàn)特別明顯,退耕還林,構(gòu)建美麗鄉(xiāng)村,限制私蓋民宅和禁止隨意改變土地性質(zhì)也深深影響了土地利用/覆蓋變化[4]。國(guó)內(nèi)學(xué)者利用遙感技術(shù)對(duì)土地利用/覆蓋變化這類課題的研究主要集中在大城市、經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為快速的地區(qū)以及中國(guó)西部等生態(tài)環(huán)境較為脆弱的地區(qū)[5-7],對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢的小城市使用遙感技術(shù)進(jìn)行此類研究的相對(duì)較少[8],楊娟[9]曾于2010年基于遙感技術(shù)(Remote Sensing,RS)和地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)的阜陽(yáng)市土地利用變化分析,但幾乎沒(méi)有對(duì)阜陽(yáng)市城區(qū)近期的土地利用覆蓋變化的研究。本文使用遙感圖像處理平臺(tái)(Environment for Visualizing Images,ENVI)軟件計(jì)算出2007、2012年Landsat-7ETM+影像和2018年的Landsat-8影像轉(zhuǎn)移矩陣、分類圖,使用相關(guān)模塊分析關(guān)鍵數(shù)據(jù)得出結(jié)果進(jìn)而分析現(xiàn)象及其原因。對(duì)研究區(qū)城市化、環(huán)境以及發(fā)展規(guī)劃的決策有一定參考價(jià)值[10-11]。

1 研究區(qū)概況

阜陽(yáng)市城區(qū)位于潁河和泉河相交的阜陽(yáng)市中部,包含潁州區(qū)、潁泉區(qū)、潁東區(qū)三區(qū),行政區(qū)劃總面積1 957 km2,土地類型主要是平原,地形開闊平坦。得益于地理位置,阜陽(yáng)市四季分明,雨量和陽(yáng)光照射量適宜。該市非常適合發(fā)展農(nóng)業(yè),小麥、玉米、大豆、棉花、青菜等是主要農(nóng)作物。阜陽(yáng)市同時(shí)也是安徽省農(nóng)副產(chǎn)品輸出的主要城市之一。東鄰淮南市,西邊與河南省周口市和駐馬店市相交,南邊與六安市隔著淮河,北接亳州市。2019年末阜陽(yáng)市常住人口約826萬(wàn),是安徽省人口最多的市,城區(qū)人口203萬(wàn),是勞動(dòng)力輸出的重要城市之一。阜陽(yáng)區(qū)交通便捷,擁有省內(nèi)僅次于合肥的鐵路交通網(wǎng)。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理

從國(guó)家自然資源和地理空間基礎(chǔ)信息庫(kù)中獲取阜陽(yáng)市最新矢量邊界(2017年I50.gdb矢量圖)。從地理空間數(shù)據(jù)云中下載研究區(qū)兩期Landsat-7ETM+遙感影像和一期Landsat-8影像。選取的三期遙感影像分辨率為30 m且云量均低于5。日期依次是2007年8月1日、2012年9月15日和2018年9月8日。

對(duì)下載的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行波段融合。對(duì)Landat-7ETM+影像去除條紋。啟動(dòng)ENVI的幾何校正模塊對(duì)研究區(qū)遙感影像進(jìn)行幾何糾正。首先對(duì)2018年Landsat-8的阜陽(yáng)市城區(qū)影像與地圖進(jìn)行糾正,作為基準(zhǔn)圖像,然后將另外兩期影像作為配準(zhǔn)影像,選取基準(zhǔn)影像和配準(zhǔn)影像均有的特征明顯的20個(gè)控制點(diǎn),使用二次多項(xiàng)式進(jìn)行糾正,糾正后象元誤差在1個(gè)象元內(nèi)。使用阜陽(yáng)市城區(qū)的矢量文件,裁剪出研究區(qū)矢量影像,經(jīng)掩模后獲得研究區(qū)遙感影像。

2.2 監(jiān)督分類與方法選擇

基于阜陽(yáng)市城區(qū)能夠反映各地類發(fā)展變化的實(shí)際情況和三期影像的實(shí)際解譯能力,把阜陽(yáng)市土地利用的類型分為:建設(shè)用地、耕地、林地、水域,裸地5個(gè)類別。

使用ENVI軟件中的混淆矩陣來(lái)選出分類精度高的監(jiān)督分類方法。主要參數(shù)有總分類精度及Kappa系數(shù),公式如下。

總體分類精度:

(1)

Kappa系數(shù):

(2)

式中，Pc為總分類精度；m為分類類別數(shù)；N為樣本總數(shù)；Pkk為第k類的判別樣本數(shù)；K為Kappa系數(shù)；k為某一類所在列總數(shù)；i為某一類所在行總數(shù)。

在相同訓(xùn)練樣本下,采用最大似然法、最小距離法、平行六面體法、馬氏距離法、支持向量機(jī)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法六種監(jiān)督分類方法依次提取土地利用/覆蓋變化相關(guān)參數(shù)。各個(gè)分類方法精度逐個(gè)統(tǒng)計(jì),并進(jìn)行比較,如表1所示。因最大似然法分類效果相對(duì)更好,故采用此種方法。

表1 分類精度比較

2.3 分類精度評(píng)價(jià)

基于土地利用/覆蓋變化圖像分類所確定的訓(xùn)練樣本,利用像元級(jí)分類精度評(píng)價(jià)法對(duì)土地利用/覆蓋變化分類圖進(jìn)行精度評(píng)價(jià)[12]。從表1和表2可以看出,圖像總體分類精度都很高。Landsat-8影像分類精度由于分辨率高,同物異譜現(xiàn)象多,水體分類精度只有80.71%?？偟膩?lái)說(shuō)分類效果比較理想,三期影像總體分類精度在95%以上,Kappa系數(shù)都在0.93以上。

表2 分類精度評(píng)價(jià) 單位:%

3 結(jié)果分析

3.1 地類面積變化分析

使用ENVI軟件中土地利用/覆蓋變化的轉(zhuǎn)移矩陣的模塊,獲取阜陽(yáng)市城區(qū)3期土地利用/覆蓋變化轉(zhuǎn)移矩陣。分析表格數(shù)據(jù)中已獲取2007—2018年近11 a來(lái)阜陽(yáng)市城區(qū)各類用地變化實(shí)際狀態(tài)。得到研究區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣中關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。

對(duì)三期影像監(jiān)督分類進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得出變化數(shù)據(jù)表格,如表3、表4所示。研究區(qū)內(nèi)土地面積共計(jì)1 957.23 km2。

表3 2007—2012年轉(zhuǎn)移矩陣 單位:km2

表4 2012—2018年轉(zhuǎn)移矩陣 單位:km2

2007—2012年,阜陽(yáng)市城區(qū)建設(shè)用地面積從82.47 km2增加到166.35 km2,增幅達(dá)101.72%;林地面積也以42.16%的增幅從87.11 km2增加到123.83 km2;耕地從1 719.88 km2減少到1 593.63 km2,減幅達(dá)7.34%。水域面積從42.18 km2到45.81 km2,增幅達(dá)8.62%,裸地增加了2.02 km2,增幅7.89%。

20012—2018年,建設(shè)用地面積增加了364.38 km2,阜陽(yáng)市城區(qū)耕地面積變化至530.73 km2,變化幅度達(dá)-29.57%;林業(yè)用地面積從123.84 km2增加到172.11 km2,變化幅度達(dá)38.97%;水域增加了81.31 km2;裸地減少22.67 km2,變化幅度為-82.11%。

2007—2018年近11 a間,阜陽(yáng)市城區(qū)建設(shè)用地從82.47 km2增加到530.73 km2,增幅達(dá)543.56%。耕地以-34.74%的幅度從1 719.88 km2減少到1 122.36 km2;水域面積變化了84.94 km2,增幅為201.39%;林業(yè)用地面積變化了85.00 km2,增幅為97.58%;裸地面積變化了20.65 km2,變化幅度為-80.68%。

3.2 土地類型動(dòng)態(tài)變化

使用覆蓋類型動(dòng)態(tài)度公式[12]

(3)

式中，L為研究時(shí)段內(nèi)某一土地利用類型動(dòng)態(tài)度;Ua和Ub分別為研究期初和研究期末某一種土地利用類型數(shù)量;T為研究時(shí)段長(zhǎng)。當(dāng)T以年為單位時(shí),K即為該研究區(qū)某種土地利用類型的年變化率?？梢匝芯繒r(shí)段內(nèi)某一土地利用類型動(dòng)態(tài)度。經(jīng)計(jì)算,阜陽(yáng)市城區(qū)2007—2012年、2012—2018年和2007—2018年各土地利用類型的動(dòng)態(tài)度見表5。

表5 阜陽(yáng)市城區(qū)土地利用、覆蓋變化動(dòng)態(tài) 單位:%

從表5可以看出,2007—2012年間,建設(shè)用地年變化率最大(20.34%),林地其次(8.43%);2012—2018年間,建設(shè)用地年變化率最大(36.51%),水域其次(29.56%);2007—2018年間,建設(shè)用地年變化率最大(49.41%),水體其次(18.31%)。

3.3 綜合土地利用動(dòng)態(tài)度

將某研究區(qū)域綜合土地利用變化的速度的定量反映稱為綜合土地利用動(dòng)態(tài)度,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為[12]:

(4)

式中，ΔUi-j為第i類土地利用類型在某研究時(shí)段內(nèi)轉(zhuǎn)為非i類土地利用類型面積的絕對(duì)值,Ui為第i類土地利用類型在某研究時(shí)段內(nèi)面積;T為研究時(shí)段長(zhǎng)度;當(dāng)T以年為單位時(shí),C即為該研究區(qū)土地利用類型的年變化率。通過(guò)計(jì)算得到阜陽(yáng)市城區(qū)2007—2012年、2012—2018年和2007—2018年之間綜合土地利用動(dòng)態(tài)度分別為1.29%、4.20%和2.87%。

4 變化趨勢(shì)分析

(1)隨著阜陽(yáng)市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的加快,2007—2018年11 a間,阜陽(yáng)市城區(qū)的土地利用類型面積發(fā)生了很大變化。2007—2012年間阜陽(yáng)市城區(qū)土地利用類型穩(wěn)定區(qū)域面積為1 704.50 km2,占區(qū)域總面積的87.10%,5 a間土地利用發(fā)生變化的土地面積占12.90%,土地利用類型變化面積比平均每年為2.58%,綜合土地利用動(dòng)態(tài)度為1.29%。2012—2018年間阜陽(yáng)市城區(qū)土地利用類型穩(wěn)定區(qū)域面積為969.08 km2,占區(qū)域總面積的49.52%,6 a間土地利用發(fā)生變化的土地面積占50.48%,土地利用類型變化面積比平均每年為8.41%,綜合土地利用動(dòng)態(tài)度為4.20%。2007—2018年間阜陽(yáng)市城區(qū)土地利用類型穩(wěn)定區(qū)域面積為720.63 km2,占區(qū)域總面積的36.82%,11 a間土地利用發(fā)生變化的土地面積占63.18%,土地利用類型變化面積比平均每年為5.74%,綜合土地利用動(dòng)態(tài)度為2.87%。由此可見,隨著阜陽(yáng)市的快速發(fā)展,其城區(qū)土地利用變化速率有較快的增長(zhǎng)。

(2)阜陽(yáng)市城區(qū)建設(shè)用地從2007—2012年面積增長(zhǎng)101.72%,年增長(zhǎng)率20.34%,2012—2018年建設(shè)用地面積增長(zhǎng)了219.05%,年增長(zhǎng)率36.51%。隨著阜陽(yáng)市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,阜陽(yáng)市城區(qū)建設(shè)用地面積一直處于快速發(fā)展的狀態(tài)。另外,對(duì)比2007—2012年和2012—2018年兩個(gè)時(shí)段的年變化率,得出建設(shè)面積增長(zhǎng)呈加速趨勢(shì)。

(3)在2007、2012和2018年耕地始終處于主導(dǎo)地位,面積比分別為87.87%、81.42%和57.34%。11 a間耕地年變化率-3.16%,耕地面積不斷受到侵蝕。究其原因,主要是為了城市的快速發(fā)展,城市邊緣的耕地不斷被國(guó)有化轉(zhuǎn)化成了建設(shè)用地。其次,許多農(nóng)村私建民宅占用部分耕地以及退耕還林政策,導(dǎo)致耕地面積呈現(xiàn)持續(xù)減少態(tài)勢(shì)。

(4)2007—2018年間阜陽(yáng)市城區(qū)的林地區(qū)域面積持續(xù)增長(zhǎng),年變化率達(dá)8.87%。一方面,主要與創(chuàng)建全國(guó)文明城市先進(jìn)城市密切相關(guān),政府加大綠化投資建設(shè),使得城市綠化率大大提高。另一方面,林地面積快速增加與修訂后的《中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)法》(2015年)施行有關(guān)。

(5)2007—2012年,水域增加至127.11 km2,增長(zhǎng)了8.62%。經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)更加注重環(huán)境的保護(hù)政策,政府加大治理水域,對(duì)河道進(jìn)行清淤,治理水草等一系列措施,使得水體區(qū)域面積有所回升。2012—2018年水域增長(zhǎng)201.39%,由于目釋解譯和影像分辨率的原因,水域周邊范圍的信息準(zhǔn)確提取比較困難,產(chǎn)生了附近耕地、林地轉(zhuǎn)化成水域的不合理現(xiàn)象。

(6)阜陽(yáng)市城區(qū)裸地面積呈現(xiàn)先增后減的狀態(tài),從2007年的25.59 km2增加到2012年的27.61 km2,面積增加7.90%,到2018年減少至4.94 km2面積減少80.68%。2007—2012年,由于經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)動(dòng),林地遭到砍伐,使部分林地轉(zhuǎn)變?yōu)槁愕?2012年以后隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化水平的提高,部分裸地轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘薪ㄔO(shè)用地和耕地。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了以阜陽(yáng)市為例的小城市土地利用覆蓋變化的遙感研究分析。為了提高遙感影像分類精度,選用了最大似然法、最小距離法、平行六面體法、馬氏距離法、支持向量機(jī)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法六種分類方法,對(duì)研究區(qū)三期影像監(jiān)督分類,并選出最適合的提取方法。當(dāng)下,人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究熱門,綜合應(yīng)用多種分類方法,并與計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)結(jié)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)精度的分類。將這些新技術(shù),新理論應(yīng)用到遙感影像處理方面,將有利于提高分類效果。