四川省廣安市近15 年土地利用變化動態(tài)分析

廣安職業(yè)技術學院 范微維 馬靜月

前言

土地利用/覆蓋變化對全球環(huán)境變化有重要的影響，也是目前國內(nèi)外學者研究全球變化的核心主題[1-3]。LUCC 的變化對地球各圈層物質循環(huán)和生態(tài)復雜度產(chǎn)生了巨大影響，同時也對全球輻射平衡和能量流的改變產(chǎn)生了強烈影響，因此，它的變化越來越受到重視。

Markov 模型具有強大空間模擬能力，可動態(tài)地模擬土地利用類型變化過程，受到國內(nèi)外學者的關注[4-6]。模型可以為土地利用、城市和區(qū)域等提供決策依據(jù)，同時，為科學利用土地資源、保護生態(tài)環(huán)境等提供理論支撐。

廣安市，近15 年來經(jīng)濟發(fā)展迅速，土地利用變化類型十分明顯。本文以廣安市為研究區(qū)，利用廣安市不同時期的遙感影像資料，在獲得土地類型變化的基礎上，結合Markov 模型計算不同土地利用類型的轉入轉出，為廣安市土地利用規(guī)劃、經(jīng)濟發(fā)展等提供一定的參考價值。

隨著測繪技術的快速發(fā)展，利用RS 和GIS 技術對土地利用狀態(tài)進行動態(tài)分析監(jiān)測，可以及時有效地了解、分析城市和區(qū)域內(nèi)的土地利用時空動態(tài)變化信息。本文以四川省廣安市為例，利用TM/L8 遙感影像，結合GIS 技術，通過對廣安市的遙感影像進行解譯，分析了2005-2020 年廣安市土地動態(tài)變化，其結果可為城市土地管理制定科學有效管理政策、城市土地用地布局提供決策依據(jù)，這對于實現(xiàn)土地的可持續(xù)發(fā)展利用等有重要意義。

1 研究區(qū)概況

廣安市位于四川省東部，地理坐標為30°01′N～30°52′N，105°56′E～107°19′E，東西寬 134.5 km，南北長 93.6 km，總面積約6344 km2，轄區(qū)面積6344 km2。區(qū)域內(nèi)地勢東高西低，中西部為丘陵區(qū)，東部為平行峽谷低山區(qū)，海拔在82m～1695m。廣安地處川渝接合部，是川東方向至重慶和南廣安區(qū)位優(yōu)勢下東進的重要通道，也是全國“五縱七橫”交通干線上的重要節(jié)點。已經(jīng)融入重慶1 小時經(jīng)濟圈、成都2.5 小時經(jīng)濟圈。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

TM、L8、DEM 影像數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/），選擇3 期中無云或少云，清晰度較高的5-10 月的遙感影像，該時間段植被覆蓋度高，易于區(qū)分識別。在ENVI5.3中對獲取的影像進行大氣校正、幾何校正、裁剪等預處理后，波段組合進行假彩色合成。依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》標準（馬克偉），結合區(qū)域影像特征和廣安市生態(tài)環(huán)境特點，采用監(jiān)督分類與目視解譯相結合的方法，將土地類型分為6 類：林地、耕地、草地、建設用地、其他用地和水體。

2.2 研究方法

2.2.1 Markov 模型

Markov 模型是根據(jù)某一時期的狀態(tài)，預測其下一時期的狀態(tài)，其中關鍵是確定事件發(fā)生轉移的概率，一種長期預測方法。Markov 模型在數(shù)量上具有預測優(yōu)勢，模型將每個柵格看作一個元胞，離現(xiàn)存土地越近的柵格，具有這種狀態(tài)的權重也越重，轉換考慮了更多的空間關系，因此可分析轉入轉出率。

Markov 過程下的土地利用變化如下所示：

式中：X(t+1)表示隨機事件在t+1 時刻的狀態(tài)，即馬爾科夫模型預測所得到的結果；X（t）是隨機事件在t 時刻的狀態(tài)；P 是轉移概率矩陣，表示這一隨機事件不同狀態(tài)之間轉換的轉換概率。

Kappa 一致性檢驗是一種測定模型結果精度驗證方法，檢驗完成后得到Kappa 系數(shù)，該系數(shù)是一種評價預測結果精度的指標。Kappa 一致性檢驗是基于混淆矩陣的。土地利用模擬結果驗證精度計算公式如下：

公式中：Kappa 為計算的大的精度驗證，Po、Pe 分別為總體模擬精度和理論模擬精度；a1a2...ac為每類用地類型模擬正確百分比；b1.b2....bc為預測每類用地類型的百分比；d1.d2...dc為實際每類用地類型的百分比。Kappa 系數(shù)在0～0.20 時，模擬結果精度極低；在 0.20～0.40 時，模擬精度一般；在 0.4～0.6 時，模擬精度中等；在 0.60～0.80 時，模擬精度較高；在 0.8～1.00 時，模擬精度非常高。

3 結果分析與討論

3.1 土地利用變化分析

由 ENVI5.3 軟件利用 2005、2015、2020 的三期遙感影像（圖1）分析得到廣安市三個時期的土地利用類型分布圖（圖2）及各類型面積百分比（表1）及變化百分比（表2）。從廣安市土地利用類型面積統(tǒng)計中可以看出，耕地占地面積最大，其次是林地和建設用地。2005-2015 年間，研究區(qū)中的水體、建設用地、林地呈增加趨勢，其中研究區(qū)內(nèi)建設用地增加明顯，從2005年的219.27km2增加到2015年的464.99km2，增加了245.72km2，增速達到了 112.06%；水體面積略微增加，面積變化不明顯；林地面積增加較顯著，由2005 年的 999.32 km2增加到 2015 年的 1222.66km2，增加了22334 km2。耕地、草地和其他用地面積減少，其中耕地面積減少最為顯著，達到了-168.79 km2，變化速率為-4.737%。2015-2020年間建設用地面積持續(xù)增加，增速達到了67.73%，草地面積耕地也有所增加，水體、林地和其它用地面積減少，其中林地減少趨勢最大。

圖1 廣安三期遙感影像圖

圖2 廣安三期土地利用類型圖

表1 廣安市不同時期土地利用類型

表2 2005-2020 年廣安市土地利用類型變化

3.2 土地利用變化分析

分類精度檢驗是分類工作中重要的也是不可缺少的環(huán)節(jié)。進行精度檢驗，既可以有效地對分類器進行評價進而改進分類方法及流程，也是對分類成果的最終評價指標。利用混淆矩陣，可以計算出總精度、Kappa 指數(shù)等精度指標。同時在Google earth 選取大量的高精度樣本數(shù)據(jù)，結合廣安市地形圖資料，建立檢驗樣本數(shù)據(jù)，樣本的選取盡可能保在整個研究區(qū)內(nèi)分布均勻。通過易康Developer 軟精度進行Kappa 系數(shù)檢驗，三期分類結果Kappa 系數(shù)均大于0.8，表明分類結果良好。

3.3 Markov 模型分析土地轉化結果及分析

由2005 和2015 年的土地分類圖通過IDRISI18 軟件中的Markov 模塊生成廣安市2005-2015 年土地利用類型的轉移矩陣（表3），利用該轉移矩陣定量分析不同類土地利用的變化方向，可整體了解研究區(qū)土地利用類型的演變過程以及某種土地類型的轉化去向和轉入來源。

表3 2005-2015 年廣安市土地利用面積轉移矩陣

通過對廣安市2015 年土地利用類型CA-Markov 預測圖與2015 年土地利用類型遙感圖進行精度檢驗，結果表明，影像一致性系數(shù)Kappa 大于0.8 精度高，結果可靠。

利用2015 和2020 年的土分類影像生成廣安市2015-2020年土地利用類型的轉移矩陣（表4）。

表4 2015-2020 年廣安市土地利用面積轉移矩陣表

在研究時段內(nèi)，廣安區(qū)土地利用轉移主要發(fā)生在耕地與建設用地之間，耕地與林地之間。2005-2015 年間，耕地的轉出面積最大，達到3393.68 km2，占轉出面積的53.49%，耕地主要轉出為其他用地和林地，其中轉入林地的為230.77km2，說明廣安市實施的退耕還林工程取得了顯著成果；耕地轉入建設用的面積為123.87km2。轉出面積大小依次排序為：耕地>林地>其他>建設用地> 水體> 草地。轉入面積最大的也是耕地，達到3932.64km2，其中林地一部分轉入耕地，填補了耕地的缺失。其次是建設用地為1241.13km2，轉入面積最小的是草地，為25.03km2。

2015-2020 年期間，轉出面積最大的依然是耕地面積，達到了4122.37km2，比上個研究時間段轉出面積多189.73km2，其中耕地轉建設面積占耕地轉出比例最大，為9.6%，廣安市在該研究時間段內(nèi)城市擴張比上個研究時段更為顯著。轉出面積大小依次排序為：耕地>建設用地>林地>草地> 其他用地>水體。轉入面積最大的為耕地為3932.64km2，其次為草地，說明廣安市加強了城市綠化工程項目的實施。轉入面積大小依次排序為：耕地>建設用地>草地>其他用地> 林地>水體。

4 結論與建議

4.1 結論

本文利用 TM/L8 遙感影像數(shù)據(jù)，在 Arcgis、ENVI、IDRIS 軟件平臺的支持下，對廣安市近15a 土地利用類型的變化特征進行了分析，同時采用無人機航拍、現(xiàn)場踏勘、Google earth 影像等驗證分類精度，主要結論如下：

（1）廣安市耕地占地面積最大，其次是林地和建設用地。在研究時段內(nèi)研究區(qū)中的水體、建設用地、林地呈增加趨勢，其中建設用地增加明顯，2005-2015 年增速達到了112.06%，2015-2020 年增速達到67.73%，研究區(qū)城市擴張比較劇烈；林地面積有所增加，增速為22.35%，廣安市的退耕還林工程效果明顯。耕地、草地和其它用地面積減少，其中耕地面積減少最為顯著，達到了-168.79 km2，變化速率為-4.737%。2015-2020 年間建設用地面積持續(xù)增加，增速達到了67.73%，草地、耕地也有所增加，林地面積減少，其中林地減少趨勢最大。

(2)從土地利用類型轉移矩陣分析，廣安區(qū)土地利用轉移主要發(fā)生在耕地與建設用地之間，耕地與林地之間。

2005-2015 年間，耕地的轉出面積最大，達到3393.68 km2，占轉出面積的53.49%，耕地主要轉出為其他用地和林地，其中轉入林地的為230.77km2，轉出面積大小依次排序為：耕地>林地>其他>建設用地>水體>草地。轉入面積最大的也是耕地，達到3932.64km2，其中林地一部分轉入耕地，填補了耕地的缺失。其次是建設用地為1241.13km2，轉入面積最小的是草地，25.03km2。

2015-2020 年期間，轉出面積最大的依然是耕地面積，達到了4122.37km2，轉出面積大小依次排序為：耕地>建設用地>林地> 草地> 其它用地> 水體。轉入面積最大的為耕地為3932.64km2，其次為草地，說明廣安市加強了城市綠化工程項目的實施。轉入面積大小依次排序為：耕地>建設用地>草地>其他用地>林地>水體。

4.2 建議

廣安市近15 年土地利用變化趨勢研究表明：由于人口增長、城市化建設節(jié)奏加快、工礦企業(yè)的發(fā)展及生態(tài)建設等原因，廣安市土地利用變化顯著。城市的發(fā)展也導致林地面積減少、耕地向建設用地轉入，林地向耕地入。為提高土地集約利用程度，實現(xiàn)經(jīng)濟、社會和生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展，針對廣安市土地開發(fā)利用，提出以下建議：

①加大相應政策的宣傳，提高民眾保護土地的意識

土地資源的合理規(guī)劃利用不只是政府管理部門的事情，而是與我們每個人都緊密相關，需要社會全體成員參與。加強對國家頒布的相關政策宣傳，讓大眾掌握最新的國家土地管理政策，樹立合理開發(fā)利用土地，保護土地的意識。

②合理處理經(jīng)濟發(fā)展與土地資源利用的關系

合理處理社會經(jīng)濟發(fā)展與土地資源利用的關系，經(jīng)濟發(fā)展與土地利用相互依賴、相互影響。經(jīng)濟發(fā)展會引起非建設用地向建設用地轉化，改變土地利用結構。而不合理的土地利用結構又會阻礙經(jīng)濟的發(fā)展，因此在發(fā)展經(jīng)濟的同時，要合理安排土地利用結構，使經(jīng)濟發(fā)展和土地利用的統(tǒng)一協(xié)調(diào)，所以政府部門必須加強土地資源的監(jiān)管。

③借助先進技術手段，為土地資源管理做保障

國土資源是不可再生資源，范圍廣，土地資源的需求日益增大，管理的難度較大也復雜，因此要在可持續(xù)發(fā)展的基本思想指導下，對土地資源進行科學合理的開發(fā)和利用，提高土地的利用率。其中測繪技術，如遙感、地理信息系統(tǒng)等，運用在土地資源管理中，可極大地提高對土地資源的掌握情況，為國土資源管理提供強有力的技術保障。