基于土地利用的三維景觀格局指數變化分析

劉國棟，陳煒吉

（1. 重慶交通大學 土木工程學院，重慶 400074）

景觀格局指數是進行土地利用/土地覆蓋變化（LUCC）研究的重要分析方法，由于景觀格局指數能高度濃縮景觀格局信息，反映景觀的空間幾何特征，因此被廣泛應用于土地利用時空變化分析[1]。目前的研究大多利用RS 和GIS 技術對二維空間遙感影像開展土地利用變化分析，但現實的物質多以三維體的形式呈現，而三維降維成二維后，許多斑塊信息都會失真。因此，在重慶這種典型的山地丘陵城市，對土地利用景觀格局的定量分析僅局限于二維景觀格局指數有失偏頗。

近年來，隨著計算機技術的發展，利用三維分析來還原真實地形結構的方法發展較快，許多學者利用RS 和GIS 技術的數據獲取、采集與空間分析能力開展了土地利用景觀格局時空演變分析[1-2]。基于此，本文利用數字高程模型（DEM）轉換不規則三角網（TIN）的方式對垂直地形結構的重慶主城區進行三維定量分析，并對二維平面獲取的土地利用斑塊面積和斑塊周長進行修正[3]；通過比較研究區的二維景觀格局指數與三維景觀格局指數的差異，來證實重慶主城區的景觀格局受地形影響較大，引入地形進行研究更能準確反映實際情況的結論。

重慶是典型的山地城市形態，地表起伏大、土地破碎、地貌條件復雜，屬于典型褶皺地貌類型[4-5]。城市擴張在垂直方向上表現出強烈立體感[6]。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源與預處理

本文通過地理空間數據云平臺獲取遙感影像，選取2008 年、2013 年、2018 年3 期Landsat 系列數據以及空間分辨率為30 m 的DEM 遙感影像作為數據源；再利用ENVI5.2 軟件對遙感影像進行融合與波段合成，選擇標準假彩色顯示影像；然后對研究區的4 幅影像進行鑲嵌拼接，利用非監督分類中的最大似然法對遙感影像進行解譯；最后將研究區土地劃分為耕地、林地、建設用地、湖泊、河流等5 種類型，得到3 期的土地利用分類數據，解譯精度如表1 所示。

表1 2008-2018 年研究區土地利用分類精度

1.2 研究方法

1.2.1 景觀格局指數選取方法

景觀格局指數是反映景觀格局結構組成和空間配置某些方面特征的簡單定量指標，便于研究景觀格局的特征[7]。參照前人對指標選取的經驗，本文選取景觀尺度和斑塊類型尺度兩種指數類型，分別計算二維和三維值[8-17]。其中，景觀尺度包括景觀類型面積、平均斑塊大小、邊緣密度、景觀形狀指數和平均斑塊分維數；斑塊類型尺度包括平均斑塊大小、邊緣密度、景觀形狀指數、平均斑塊分維數、香農多樣性指數、香農均勻度指數和聚集度。

1.2.2 二維和三維景觀格局指數計算方法

二維景觀格局指數的計算通過Fragstats4.2 軟件完成。三維景觀格局指數的計算還沒有完備的軟件支持，因此本文首先利用ArcGIS10.5 軟件計算得到地表面積和周長；再利用DEM 上離散且相互連接的柵格點轉換TIN 來逼近地表真實連續表面；然后疊加不同地類的矢量多邊形，由矢量與柵格的疊加計算得到多邊形的表面面積[18-22]；最后利用3D 分析計算多邊形的表面周長，并代入各景觀格局指數的計算公式，求得三維景觀格局指數。

2 景觀格局變化分析

2.1 研究區景觀格局空間分布

在ENVI5.2 中，本文采用監督分類的方法，分別對2008 年、2013 年、2018 年的遙感影像進行解譯，分析生成研究區3 期景觀格局分布專題圖（圖1）。由圖2 可知，2008-2018 年耕地面積減少，林地與建設用地面積增加，河流與湖泊面積基本與往年持平；研究區土地利用結構以林地、耕地、建設用地為主，這正符合重慶山城的用地特點；隨著城鎮化的推進，建設用地增速明顯，耕地面積出現了一定程度的減少，而林地面積卻有所增加，這主要是由于城鎮化進程的加快以及國家對重慶發展的支持所致。

圖1 2008-2018 年研究區景觀格局空間分布圖

圖2 2008-2018 年研究區二維、三維景觀面積變化柱狀圖

2.2 研究區景觀格局指數分析

2.2.1 景觀類型面積與密度指數

研究區景觀類型面積（CA）和平均斑塊大小（MPS）的三維值均大于或等于二維值，其中差異較大的地類是林地和建設用地，由于重慶主城區是典型的山地城市形態，地形復雜、地勢起伏較大，因此斑塊表面積較大。由表2 可知，各地類的二維表面積與三維表面積在整個景觀中所占比例會有一定不同，而在重慶這樣的地形條件下，三維表面積更能準確反映土地利用結構。

2008-2018 年研究區CA 減少最多的地類是耕地，增加最多的是林地，CA_2D 顯示耕地減少了64 322.4 hm2，林地增加了48 492.6 hm2，而CA_3D 顯示耕地減少了66 643.1 hm2，林地增加了43 092.8 hm2；同理，CA_2D 顯示建設用地增加了18 197.7 hm2，湖泊增加了879.9 hm2，河流減少了3 247.8 hm2，而CA_3D 顯示建設用地增加了26 081.1 hm2，湖泊增加了787.2 hm2，河流減少了3 318.1 hm2，說明大部分地類CA_2D 顯示的面積均小于CA_3D 顯示的面積，在地形起伏較大的地區，2D 面積容易低估各地類的變化。重慶市作為長江上游的直轄市，近年來在國家的大力扶持下，大量人口涌入、經濟發展，再加上地形結構為典型山地地貌，使得建設用地增加明顯，而耕地減少。

研究區各景觀類型MPS 出現了一定程度的減小，其中MPS 最小的是湖泊，其次是河流和建設用地，再次是耕地和林地，這主要是由重慶湖泊較少且面積較小，而耕地與林地多連片分布所導致的。總體來說，2008-2018 年林地和建設用地破碎化程度下降，耕地變化程度增加，湖泊與河流變動幅度較小，說明在城鎮發展的過程中，越來越傾向于集中分布，區域生態系統抗干擾能力有一定的提升。

2.2.2 邊緣與形狀指數

由表2、3 可知，邊緣密度（ED）、景觀形狀指數（LSI）和平均斑塊分維數（MPFD）的二維與三維值差異不大，主要原因是這些指數在計算時縮小了二維投影面積和周長與三維表面積和周長之間的差異。ED 用于表征單位面積上的邊緣長度，ED 越大，景觀的連通性就越高。2008-2018 年研究區的景觀類型ED 總體呈減少趨勢，二維值大于三維值，表明景觀類型邊界復雜度降低，三維景觀斑塊邊界的復雜程度比二維低。2008-2018 年LSI 總體上呈下降趨勢，二維值高于三維值，表明斑塊形狀和邊界復雜度下降，規劃越來越合理。2008-2018 年MPFD 差異不大，均接近于1，表明景觀受人類干擾程度較大。綜上所述，近年來研究區受規劃、經濟、政策等的影響，景觀整體表現得越來越簡單合理，受人為活動干擾也更加明顯。

2.2.3 景觀多樣性指數

基于二維計算的香農多樣性指數（SHDI）和香農均勻度指數（SHEI）差異極小，二維和三維的聚集度（CONT）完全相同，這主要是由于二者的計算是基于景觀中各地類面積在整個景觀中所占比例的（表3）。整體上二維SHDI 和SHEI 呈減少趨勢，景觀異質性降低；而三維SHDI 和SHEI 呈增加趨勢，因此結合實際二維指數更能反映現實情況。

表2 2008-2018 年景觀尺度的二維、三維景觀格局指數

表3 2008-2018年斑塊類型尺度的二維、三維景觀格局指數

3 結 語

本文以2008-2018 年的土地利用分類3 期數據為基礎，利用RS、GIS 等相關技術手段，采用DEM 轉換TIN 的方式來計算各地類的表面積與周長，對二維景觀格局指數進行了修正；并對比了二維與三維景觀格局指數在重慶主城區這種地形條件下的差異，為今后重慶主城區的景觀格局分析提供了借鑒。

1）近10 a 間，重慶主城區的土地利用面積發生了一定程度的變化，林地與建設用地面積增加，耕地減少，主要是由于近年來城鎮化進程的加快，旅游和經濟的發展，使得耕地面積減少較快。

2）隨著人為干預的不斷加大，城鎮規劃更合理，景觀斑塊的破碎度下降，異質性降低，各地類越來越連片分布。

3）通過對比二維景觀格局指數與三維景觀格局指數發現，加入地形結構的三維景觀格局指數更能真實反映實際情況，但三維的形狀與多樣性指數變化不明顯。