基于空間景觀格局的耕地圖斑地形因子自動化提取工藝

解 鵬，楊 俊，2

（1.自然地理與空間信息科學遼寧省重點實驗室，遼寧大連116029;2.中國科學院地理科學與資源研究所，北京100101）

一、引 言

隨著經濟快速發展、人口不斷增加，以及城鎮規模逐步擴大，如何搞好土地的合理開發利用，已經成為耕地資源開發與保護的一個重要方向。特別是城市邊緣區土地利用強度大，且耕地斑塊破碎，如何快速有效地確定耕地圖斑的地形因子，對于確定耕地等級具有重要意義。

國內學者對于利用DEM計算坡度方面的研究較多，但對于利用DEM自動提取耕地圖斑坡度級的研究相對較少［1-8］。在國外，利用DEM數據計算坡度的算法、DEM的分辨率及精度分析的研究文獻較多［9-15］，而對利用DEM自動量算坡度級、坡度數據在土地利用方面的應用、坡度分類建庫方法等鮮有報道。基于空間景觀格局的耕地圖斑綜合坡度處理工藝自動化以景觀格局理論為依據，以耕地圖斑綜合坡度處理工藝為技術指導，以Python和GDAL為開發平臺，并采用智能化方法將原始DEM數據及耕地圖斑數據進行計算機自動化綜合處理，以獲得具體詳盡的地形因子圖斑數據，不僅大大提高了耕地質量評價的速度及準確性，而且為土地利用地理數據庫的建設提供了技術保障。

二、自動化工藝流程

1.工藝流程圖

基于空間景觀格局的耕地圖斑地形因子自動化提取工藝流程如圖1所示。

2.耕地圖斑地形因子數據庫結構設計

地形因子指數的各個因子值以屬性的形式與耕地圖斑關聯。其主要地形因子及計算方法見表1、表2。

表1 地形因子及計算方法

續表1

圖1 基于空間景觀格局的耕地圖斑地形因子自動化提取工藝流程

表2 耕地坡度分級與代碼

3.實現平臺

Python是一種面向對象、直譯式電腦編程語言，具有近20年的發展歷史，成熟且穩定。它包含了一組完善且容易理解的標準庫，能夠輕松完成很多常見的任務。此外，眾多的擴展類庫使得Python在各個領域都有所建樹。在地理信息系統方面，GDAL類庫是專門面向底層數據操作與訪問而設計的，目前已經被ArcGIS、ERDAS及IDRISI等知名軟件使用并作為其數據訪問與操作的接口。因此，基于空間景觀格局的耕地圖斑地形綜合特征自動化提取使用Python和GDAL的開發方式，以實現最大限度的技術融合與數據共享。

三、應用案例實現

1.應用案例

本研究選擇大連市金州新區金石灘街道，研究區總面積57.55 km2，其中耕地與園地面積6.09 km2，耕地圖斑總數632個，最小圖斑面積602 m2。為保證每個圖斑都能獲取足夠的高程點數，模型中DEM分辨率設置為5 m，生成的DEM點云包含超過740萬個高程點。最終的輸出成果如圖2所示。

圖2 基于空間景觀格局的耕地圖斑地形因子自動化提取成果

2.成果應用價值

處理結果同時具備最大坡度、最小坡度、優勢坡度、平均坡度、標準差及高程點數等屬性，為數據的二次應用提供了極大的方便。

耕地坡度定級是土地調查的重要環節之一，也是耕地質量定級的重要指標之一。耕地坡度定級有多種方法，需要根據具體的地貌特征來確定。一般情況下采用圖斑的平均坡度來計算坡度等級，但對于地形復雜區域則使用優勢坡度來確定等級。傳統的人工操作不僅費時費力而且成果單一，一旦定級算法改變，則需要重新計算所需因子。采用基于空間景觀格局的耕地圖斑綜合坡度處理工藝自動化技術，經一次計算處理，各坡度因子便以屬性字段的形式存儲于各圖斑的屬性表中。當需要使用圖斑的其他地形因子時，可從坡度因子集中提取一個或多個屬性并進行快速處理獲得，大大減少了處理人員的工作量，提高了工作效率。

四、結束語

本文利用Python和GDAL的開發平臺，實現了基于空間景觀格局的耕地圖斑地形因子自動化提取工藝，并以大連市金石灘街道為例提取耕地圖斑地形因子，建立數據庫。實踐證明，利用該方法建立耕地圖斑數據庫是可行的，并且運行效率高，為建立綜合土地利用數據庫提供了技術支持。

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