基于多時相遙感影像的龍巖市景觀格局變化分析

陳雪玲，陳紹杰，杜培軍，夏俊士

(1.中國礦業大學國土環境與災害監測國家測繪局重點實驗室，徐州 221116;2.龍巖學院資源工程學院，龍巖 364000)

基于多時相遙感影像的龍巖市景觀格局變化分析

陳雪玲1，2，陳紹杰2，杜培軍1，夏俊士1

(1.中國礦業大學國土環境與災害監測國家測繪局重點實驗室，徐州 221116;2.龍巖學院資源工程學院，龍巖 364000)

基于龍巖市多時相Landsat TM/ETM+數據，應用最大似然、決策樹及支持向量機分類方法對龍巖市景觀類型進行分類。從3種分類方法的比較得知，支持向量機分類方法表現出較高的性能，分類精度明顯高于其他的分類方法。因此選擇最佳的支持向量機分類結果，并結合景觀生態學方法，分析了1992—2008年龍巖市新羅區景觀格局及其動態變化信息。結果表明，1992—2008年新羅區主城區農業用地大幅度降低，相應轉化為建筑用地，但是卻保持著良好的森林覆蓋率。同時城市景觀組分經歷了由擴散式增長過程到粘合式集聚增長過程的轉變，城市形態由不穩定形態逐步向穩定形態演化。整體上而言，城市景觀呈現出破碎度變小、多樣性降低和聚集度升高的發展趨勢，建筑用地是龍巖市新羅區的主要景觀類型。

景觀格局;變化分析;遙感影像;龍巖市

0 引言

城市化的實質是自然和農業生態系統向城市生態系統不斷轉化的過程，這一過程勢必導致城市景觀格局發生深刻的變化［1］。景觀空間格局是大小不一、形狀各異的景觀要素在空間上共同作用的結果，也是生物、社會等因子相互作用的結果。景觀空間格局決定著資源地理環境的分布形式和組分，制約著景觀生態系統能量流、物質流正常運轉等各種生態過程［2］。景觀格局的研究旨在看似無序的景觀斑塊鑲嵌中發現潛在的有生態學意義的規律性［3］。

目前，隨著我國城市化進程的加速，運用遙感與地理信息系統相結合的技術，將FRASTATS景觀格局分析軟件應用于城市景觀格局分析的方法已日趨廣泛。杜培軍等［4－5］利用多時相 CBERS和北京一號小衛星數據分析徐州市景觀格局變化;郭濼等［1］研究了快速城市化進程中廣州市景觀格局的時空分異特征;楊葉濤等［6］提出了基于網格劃分的景觀格局提取與時空變化檢測方法，研究北京市城市化進程中景觀格局的時空變化;楊山等［7］研究了無錫市不同時期城鄉耦合地域范圍內的景觀生態格局及其響應變化;左麗君等［8］以渤海海岸地區4個不同年份的土地分布圖為基礎，分析了該區域土地利用時空演變及其景觀響應;Tang等［9］利用馬爾科夫鏈及修正遺傳算法模擬大慶市的景觀格局。近年來，景觀格局的研究從區域景觀格局的分析到多時相格局動態變化，再到城市化過程中景觀格局的動態模擬，已取得了卓有成效的成果［10］。

針對福建省海西開發戰略背景下龍巖市生態環境保護與土地資源優化利用的需求，本文以龍巖市新羅區主城區為研究區，對其景觀生態的空間變化進行指標定量，全面分析近20 a間的城市景觀格局變化，揭示龍巖市景觀格局變化的有關規律，為景觀規劃和城市管理提供建議。

1 研究區概況及數據源

1.1 研究區概況

龍巖市新羅區地處福建省西部閩粵贛三省交匯處，地理坐標為 E 116°40'～117°20'，N 24°47'～25°35'之間，東西寬約66 km，南北長約89 km，總面積約2 685 km2，是閩西政治、經濟、文化和交通中心，也是福建省重要的礦產資源儲存地。圖1是1992年龍巖市新羅區的遙感圖像，選取其中一部分作為研究區。

圖1 1992年龍巖市新羅區遙感圖像Fig.1 Remote sensing image of Xinluo district，Longyan city，1992

1.2 數據源

本文所用數據為1992年10月20日、2008年8月13日獲取的Landsat TM數據以及2001年11月22日獲取的Landsat ETM+數據。

首先對圖像進行輻射校正和幾何粗糾正。在各幅圖像上盡可能均勻地選取圖像上易分辨且有明顯特征的30個點為控制點，以2001年ETM+遙感圖像作為基準，配準其他時相的圖像。精度分析表明，1992年、2008年TM圖像與2001年ETM+圖像的匹配精度分別為0.48個和0.76個像元，均滿足圖像配準要求。由于龍巖市新羅區的土地利用變化信息主要集中在圖1中的綠框所圈出的區域內，所以將圖像進行裁剪，最終得到研究區遙感圖像(圖2)。

圖2 研究區TM，ETM+B2(R)，B4(G)，B3(B)假彩色合成圖像Fig.2 TM，ETM+B2(R)，B4(G)，B3(B)false color composite images of the study area

2 景觀信息分類與評價

根據研究區的地物特征，將研究區的景觀劃分為建筑用地、農業用地、林地、裸地和水體5種(表1)。其中，建筑用地包括建筑物、構筑物及公路等;農業用地包括耕地、園藝地及苗圃;林地包括自然林地及人工林地;裸地包括荒地及待建用地;水體包括河流及池塘等。對研究區域選取兩組樣本數據，分別作為訓練樣本和測試樣本，每組樣本均在3期圖像上選取，并保持兩種樣本選取時的獨立性。表1為選取的3期訓練樣本像元個數。測試樣本則在測試樣本圖像中隨機選取。通過精度分析比較，選擇適合該研究區的分類方法。

表1 分類訓練樣本像元數Tab.1 The numbers of training pixels for classification

2.1 分類方法

本研究采用最大似然分類(maximum likelihood classification，MLC)、決策樹分類(decision tree classification，DTC)、支持向量機分類(support vector machine，SVM)3種方法對研究區進行分類。MLC方法是通過假設各個波段的每一類別統計呈正態分布，從而計算待分類像元對一特定類別的歸屬概率。DTC方法是以信息論為基礎，將復雜的決策過程抽象成易于理解的規則，并通過信息論中的信息增益尋找屬性字段，建立決策樹節點［11］。DTC方法采用RuleGen軟件中的分類回歸樹(classification and regression trees，CART)算法來實現遙感圖像的分類。SVM方法是一種基于統計學習理論和最小結構風險的通用機器學習方法［12］，具有自適應學習、適用于小樣本訓練、運算速度快及分類無需數據降維的優勢，在遙感分類中得到廣泛應用。SVM方法使用的是ENVI 4.7平臺，其核函數為徑向基RBF核函數，參數 c=100，r=1/6。

2.2 試驗與分析

利用總體精度和Kappa系數來評價實驗分類方法的效果。表2為3種分類方法總體精度及Kappa系數，圖3為3種分類方法分類結果綜合對比。

表2 3種分類方法總體精度及Kappa系數Tab.2 The overall accuracies and Kappa coefficient of the classification result by the three methods

圖3 2001年MLC，DTC，SVM 3種不同分類方法結果比較Fig.3 Comparison of three different classification results from MLC，DTC and SVM in 2001

從表2分析可知，在研究區中，SVM方法比DTC和MLC方法的分類精度高。從圖3可看出，SVM方法分類結果直觀上也優于另外兩種方法。因此，選擇SVM方法的分類結果進行景觀格局分析。

3 景觀格局變化分析

景觀格局的變化指景觀單元在空間分布中的形狀、數量、大小、類型等的變化。對景觀格局變化的分析旨在明確景觀的異質性和景觀元素的分布規律，進一步理解其中存在的生態過程和現象。而景觀格局指數是涵蓋景觀格局的變化信息并反映景觀結構組成和空間配置特征的定量指標。基于FRAGSTATS 3.3軟件平臺得到景觀尺度和類型尺度上的格局指數。通過格局指數的分析揭示景觀類型的變化特征和變化機制。

3.1 景觀組分變化分析

根據 SVM分類結果計算1992—2001年和2001—2008年的土地利用轉移矩陣(表3、表4)。

表3 1992—2001年土地利用變化轉移矩陣Tab.3 Land use change matrix from 1992 to 2001(km2)

表4 2001—2008年土地利用變化轉移矩陣Tab.4 Land use change matrix from 2001 to 2008(km2)

土地利用格局的演變表現為不同土地利用類型間的相互動態轉化，不同時期具有不同的特點。1992—2001年，土地利用變化主要表現為林地、農業用地和建筑用地間的相互轉化。農業用地平均每年的下降率為6.1%，主要轉化為林地，或被建筑用地景觀所吞噬。因為城市建設用地四周主要分布著農業用地，且地勢平坦，能滿足城市建筑用地的要求;而林地主要分布在離龍巖市區偏遠的鄉村山區，例如坑頭村、坪尾村等，山區地勢陡峭，無法成為建設用地。近年鄉村地區在經濟開發中一部分農業用地轉變成了經濟價值較高的林地。在此期間水體景觀也發生了較大變化，明顯減少。這一方面是因為河道改建、水體污染;另一方面是由于細小水體的漏分。在2001年之后，龍巖市各類土地利用類型變化相對前10 a較穩定，前10 a的景觀類型穩定區域面積為47.29 km2;而在2001—2008年間穩定區域面積增加至57.03 km2，占總面積的58.67%。農業用地面積雖處于下降的趨勢，但下降率減至4.0%。由此可見，在近20 a的發展過程中，龍巖市新羅區景觀類型的變化速率保持穩中有增的態勢。

3.2 類型尺度上的格局分析

在類型水平上，主要選取總面積(CA)、斑塊數目(NP)、斑塊密度(PD)、邊緣密度(ED)、景觀形狀指數(LST)、最大斑塊指數(LPI)、平均斑塊面積分布(AREA MN)、平均形狀指數分布(SHAPE MN)及平均破碎度指數(FRAC MN)9個指標分別從各斑塊的數量、形狀大小以及破碎性等方面分析1992—2001年和2001—2008年龍巖市主城區景觀格局的時空變化。各個指標具體計算方法請參考文獻［13－14］。龍巖市新羅區主城區景觀類型特征指標的特征值如表5所示。

表5 多時相圖像中景觀類型指標的特征值Tab.5 Diagnostic values of landscape pattern of multi－temporal images

(續表)

對比分析表5數據可以看出，不同時期龍巖市新羅區主城區景觀格局主要具有以下特征:

1)水體。總面積從1992年12.99 km2減至2008年1.95 km2，在這期間水體景觀的斑塊數、密度、邊緣密度以及形狀指數也呈下降的趨勢，而最大斑塊指數、平均斑塊面積分布等先減少后增加。這說明隨著水體面積的減少，甚至消失，從而水體斑塊數驟然下降，導致了破碎化程度的看似降低，在一定程度上反映了人為對水體景觀的干擾程度在增大。

2)建筑用地。1992—2001年間，建筑用地是最為活躍的景觀類型，其景觀的邊緣密度、形狀指數以及最大斑塊指數都相應增加，而在2001—2008年間變化趨于穩定。這說明在1992—2001年間，龍巖市的城市化進程快，建筑用地快速擴張，有連片化發展趨勢，零星的建筑用地逐漸擴張成連片的建筑用地。而隨著城市的進一步發展，城市建設的整體規劃性得到更多關注，因此在2001—2008年間景觀指數漸趨穩定，變化不大，景觀的連通性和完整性有所增強。

3)林地。林地的景觀基質屬性未變，最大斑塊指數除1992年僅次于農業用地景觀外，居5種地類之首。而在指示斑塊形狀和破碎程度的平均形狀指數和破碎度指數中，林地的變化也較穩定。林地具有涵養水源、防止土壤流失等作用，斑塊密度和斑塊面積的增加將提高該區域生態系統的穩定性。

4)裸地。裸地斑塊數目、密度以及邊緣密度隨時間的推移經歷了減少到平穩略增的趨勢。其他指數有增有減，變化不大。主要表現在斑塊較小的裸地被開墾為耕地或者被開發成建設用地。

5)農業用地。農業用地最大斑塊指數不斷減少，景觀破碎化程度加劇，原因是城區四周的耕地被建筑用地取代。此外，鄉村山區存在著林地向農業用地擴展的現象。

3.3 景觀尺度上的格局指數獲取與定量分析

景觀尺度上，主要選取面積加權分維數(FRAC AM)、多樣性指數(SHDI)、聚集度指數(CONTAG)、散步與并列指數(IJI)等8個指標分別從斑塊特征和邊界特征方面分析景觀格局變化(表6)。

表6 景觀尺度上的格局指數統計Tab.6 Statistics of pattern metrics in landscape scale

對比與分析景觀格局指數可以看出，1992—2008年間的景觀斑塊數、多樣性指數、散步與并列指數有一直處于減少的趨勢，而面積分維數最大斑塊指數逐年增長。這表明由于人類活動和城市的發展，城市景觀結構正趨于復雜化。

從整體景觀水平分析，建筑用地和林地成為主要的占優勢景觀類型，使景觀整體的多樣性、異質性有所降低，一定程度上影響了自然生態的平衡。但是，在這十幾年發展過程中，景觀各斑塊類型呈聚集的趨勢，核心斑塊建筑用地、林地景觀同其他斑塊類型的鄰接性不斷升高，尤其良好的森林覆蓋率使景觀生態系統的發展趨勢還比較穩定。

4 結論

1)對土地利用景觀斑塊面積比較表明，龍巖市新羅區5類土地利用景觀的面積分配不均勻，建筑用地和林地景觀是該區域的兩大主要景觀。城市化進程中，該區仍保持著良好的森林覆蓋率，這有利于維持整個區域的生態效益及生態系統的穩定性。

2)近20 a間，龍巖市新羅區農業用地面積大幅度降低，耕地、園地缺乏合理規劃，大多轉化為建筑用地。在今后的城市規劃中應加強農業用地的保護，構筑規范合理的耕地、園地景觀。

3)隨著龍巖市新羅區城市化進程的推進，景觀格局發生了顯著變化。城市景觀組分經歷了由擴散式增長過程到粘合式集聚增長過程的轉變，城市形態由快速增長的不穩定形態逐步向穩定形態演化。建筑用地占用農業用地，從而成為明顯占優勢的景觀類型。景觀整體的多樣性和異質性降低，在一定程度上影響了自然生態的平衡，應引起有關部門的高度重視。

志謝:感謝中國科學院對地觀測與數字地球科學中心免費提供的2008年遙感數據。

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A Study of the Landscape Pattern Change of Longyan City Based on Multi－temporal Remote Sensing Images

CHEN Xue －ling1，2，CHEN Shao －jie2，DU Pei－jun1，XIA Jun － shi1
(1.Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring of State Bureau of Surveying and Mapping，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China;2.School of Resource Engineering，Longyan University，Longyan 364000，China)

Landsat TM/ETM+images of Longyan city were employed for landscape pattern classification by traditional MLC(maximum likelihood classification)，DTC(decision tree classification)and SVM(support vector machine)techniques.A comparison between the three classification methods shows that the SVM classification method has outstandingly higher classification accuracy than the other methods.In combination with the theory of landscape ecology，therefore，the authors used the classification results of SVM to analyze the landscape pattern dynamic change of Xinluo district，Longyan city，from 1992 to 2008.The experimental results indicate that，from 1992 to 2008，the agricultural land of the main city proper of Xinluo district was reduced greatly due to its transformation into the built－ up land，but the forest coverage remained good.Meanwhile，urban landscape component changed from the process of diffusion growth into agglutinate clustering process and the urban pattern was converted from unstable into stable.Overall，the urban landscape showed the tendency of less fragmentation，lower diversity and higher concentration，and the built－up land had become the main landscape type of Longyan city.

landscape pattern;change analysis;remote sensing image;Longyan city

TP 79;S 29

A

1001－070X(2012)02－0132－06

陳雪玲(1987－)，女，中國礦業大學碩士研究生，主要從事資源環境遙感方面的研究。E－mail:chenxueling_good@126.com。

陳紹杰，(1967－)，男，福建龍巖人，副教授，主要從事測繪工程、遙感技術與應用的教學與研究工作。E－mail:csj646@tom.com。

(責任編輯:邢 宇

)

10.6046/gtzyyg.2012.02.24

2011－09－13;

2011－11－15

福建省科技廳重點項目(編號:2010Y0041)、國土環境與災害監測國家測繪局重點試驗室開放式基金項目(編號:LEDM2009C04)以及龍巖市科技局重點項目(編號:2009LY71)共同資助。