基于快速評價方法的土地利用變化分析

周慧茹,孫曉莉,任秀麗,王 鑫,鄭 毅

(云南國土資源職業學院,昆明 652501)

0 引言

土地資源在人們日常生產和生活中的作用越來越重要,但土地資源是有限的,如何合理利用有限的土地資源逐漸成為學者研究的重點課題之一[1]。隨著人口基數的不斷增長、社會經濟的快速發展及生活水平的不斷提高,土地利用面臨著一系列的問題,如亂占耕地、水土流失、植被減少、荒漠化、環境惡化等[2]。怎樣利用好空天地一體化技術,快速精準地對土地利用進行動態監測及分析,有效提供各類土地資源面積及分布情況變得格外重要[3]。本研究以某一區域為例,基于快速評價方法進行土地利用動態變化分析[4],利用土地利用轉移矩陣及地學信息圖譜等對研究區各地類間轉化情況進行分析,以期為土地利用可持續發展及相關部門開展研究提供數據支撐及決策依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區地跨昆明市呈貢區和玉溪市澄江縣,位于滇中地區,屬北亞熱帶氣候,受季風影響明顯,冬無嚴寒,夏無酷暑,總面積約4230.98 hm2[5]。

1.2 數據來源與處理

數據來源:2010年、2020年兩期研究區土地利用數據來源于遙感影像,圖像空間分辨率為0.5 m;行政區劃等數據來源于第三次全國國土調查數據。

數據處理:通過對獲取的遙感影像數據進行影像配準、裁剪等處理,根據土地利用現狀分類標準(GB/T 21010-2017),將研究區土地利用類型劃分為耕地、園地、林地、草地、交通運輸用地、住宅用地、公共管理與公共服務用地、工礦倉儲用地、其他土地、水域及水利設施用地等類型,按照上述分類系統,基于ArcGIS10.7軟件對影像進行分割,利用目視解譯、外業檢核的方式進行核查,獲得研究區2010年和2020年兩期土地利用基礎數據,為后續研究提供數據基礎。

圖1 數據處理流程Fig.1 Data processing flowchart

圖2 研究區遙感影像Fig.2 Remote sensing images of the study area

圖3 研究區土地利用類型(影像分割+目視解譯成果)Fig.3 Land use types in the study area(image segmentation + visual interpretation result)

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用動態變化度

土地利用動態變化度是用來定量描述研究區域某一特定土地利用類型在面積和空間上的變化情況及在一段時間內描述這種變化的程度及劇烈程度。土地利用動態變化度計算模型為[6]:

(1)

式中:K為研究區在某一研究時段內土地利用單一動態變化度,Sa、Sb分別為研究區在研究初期及研究末期某一種土地利用類型的面積,T為監測時間段。

1.3.2 土地利用類型轉移矩陣

土地利用類型轉移矩陣通過計算不同土地利用類型之間相互的轉移方向及數量,即描述不同地類之間的變化來源和流向,可以較好地表達研究區域某一時期內不同土地利用類型相互之間的演變方向及程度,從而揭示土地利用的時空演化過程[6-8]。其表達式為:

(2)

式中:S為研究區土地總面積,n為土地利用的類型數,i,j分別為研究期初期和研究期末期的土地利用類型。

1.3.3 地學信息圖譜

地學信息圖譜具有表達地理空間結構特征及時間動態變化特征的功能[9]。采用地學信息圖譜對土地利用變化進行分析,采用GIS和RS技術獲取土地利用地類圖斑數據[10],借助ArcGIS的空間分析方法得到研究區2010—2020年增勢圖譜和減勢圖譜。

2 結果與分析

2.1 土地利用狀況分析

土地利用狀況往往可以通過土地利用結構來評價[11],基于ArcGIS 10.7軟件對2010年、2020年兩期遙感數據進行自動分割,獲取研究區土地利用類型基礎數據,計算得到不同時期土地利用類型的面積及各地類所占的比重。結果表明:2010年,研究區耕地、園地、林地、草地、交通運輸用地、公共管理與公共服務用地、工礦倉儲用地、其他土地、水域及水利設施用地、住宅用地的面積分別為1074.26 hm2、463.37 hm2、1906.16 hm2、104.38 hm2、123.82 hm2、4.21 hm2、9.14hm2、19.32hm2、400.68 hm2、125.64 hm2;2020年分別為811.45 hm2、386.47 hm2、2150.98 hm2、73.66 hm2、141.37 hm2、14.56 hm2、8.60 hm2、14.28 hm2、434.29 hm2、195.32 hm2。

2010—2020年,耕地、園地、草地、其他土地及工礦倉儲用地面積減少,林地、水域及水利設施用地、住宅用地、交通運輸用地、公共管理與公共服務用地面積增加。受退耕還林政策實施及住宅用地增加等因素的影響,耕地面積大幅度減少,減少面積達262.81 hm2;林地面積顯著增加,增加面積達244.81 hm2。隨著學校及周邊配套設施的建設,公共管理與公共服務用地、交通運輸用地及住宅用地增加明顯,共達97.59 hm2;水域及水利設施用地小幅度增加,達33.60 hm2。

根據圖4可以看出,土地利用類型主要為林地和耕地,二者面積占總面積的比例為70%左右。其中林地面積占比最大,2010年林地面積占總面積的比例達45%,2020年林地面積占總面積的比例達50%。其次為耕地,2010年占總面積的比例達25%,2020年占總面積的比例達19%。此外,園地占總面積的比例均在9%以上,說明研究區以農林產業為主,水域用地充足,隨著周邊學校、溫泉水上公園、濱海生態濕地等的建設,公共管理與公共服務用地、住宅用地、交通運輸用地呈現逐年增加趨勢。

圖4 研究區2010—2020年土地利用類型面積占比Fig.4 Proportion of land use type area in the study area from 2010 to 2020

2.2 土地利用動態變化度分析

根據獲取的2010年和2020年土地利用數據,通過土地利用動態變化度公式得到各地類動態變化度情況,如圖5所示。

圖5 研究區2010—2020年土地利用動態變化度Fig.5 Dynamic changes in land use in the study area from 2010 to 2020

從圖5可以看出,水域及水利設施用地、 公共管理與公共服務用地、林地、住宅用地、交通運輸用地表現為正向增長。其中公共管理與公共服務用地變化極為突出,達到24.62%,呈現明顯的增長趨勢,其次是住宅用地和林地的變化,分別達到5.55%、1.28%,呈現小幅度的增長趨勢。由于學校建設等促使公共管理與公共服務用地增加,草地、耕地、其他土地、工礦倉儲用地、園地表現為反向增長,其中草地、耕地、其他土地三者的減勢較為明顯,分別為-2.94%、-2.45%、-2.61%。

2.3 地學信息圖譜及土地利用轉移矩陣分析

通過地學信息圖譜可以分析出土地利用變化,主要包括增勢圖譜及減勢圖譜兩種類型。增勢圖譜是指土地利用從其他土地利用類型轉移至各個土地利用資源的部分,即土地被使用的新來源。減勢圖譜指不同土地利用資源轉變為其他土地利用類型的部分,即土地被使用的減少流向[12]。各土地利用類型增加來源及減少流向如圖6所示。

圖6 研究區2010—2020年地學信息圖譜Fig.6 Geological information atlas of the study area from 2010 to 2020

借助ArcGIS 10.7模型構建技術,獲得各土地利用類型轉移矩陣,如表1所示。

從表1可知,2010—2020年土地利用各類型面積均發生了變化,既有增加,也有減少。從整體變化來看,耕地、園地、草地、工礦倉儲用地及其他土地面積減少,其中耕地和園地面積減少較大,分別為262.81 hm2、76.90 hm2。草地、工礦倉儲用地、其他土地減少規模較小,三者共36.29 hm2。林地、住宅用地、公共管理與公共服務用地、交通運輸用地及水域及水利設施用地增加,其中林地面積增加較大,為244.81 hm2。住宅用地、公共管理與公共服務用地、交通運輸用地及水域水利設施用地小幅增加,分別為69.68 hm2、10.36 hm2、17.55 hm2、33.60 hm2。

從圖6及表1可知,2010—2020年10年間,耕地主要流向的地類為林地和園地,二者占比76.93%,主要集中在研究區的中部,主要原因是受到退耕還林政策的影響。園地主要流向的地類為林地和耕地,二者占比90.57%,主要分布在研究區東南和西北部地區,主要受當地群眾種植果園及農作物的影響。林地主要流向的地類是耕地、園地及住宅用地,三者占比71.00%,主要分布在研究區東部地區,雖然當地實施了退耕還林政策,但將林地開墾為耕地的情況依然存在,此外還受到學校建設占用林地的影響。草地主要流向的地類為林地,占比81.64%,主要分布在研究區的西南部地區,在影像分割及目視解譯的過程中容易受到林下草的影響,導致判讀過程中將未成年林地判讀為草地,使得新增草地來源于林地,而當樹木生長茂盛時則會出現草地被林木遮蓋的情況,使得影像判讀為林地,出現草地流向林地的情況[13]。工礦倉儲用地主要流向的地類為園地和林地,但整體變化不大。住宅用地主要流向的地類是耕地和林地,二者占比80.36%,主要分布在研究區的東部地區,存在部分破舊危房拆除后被人們復墾為耕地等的重新利用。公共管理與公共服務用地主要流向的地類是交通運輸用地,是為了完善基礎設施配套建設將少部分公共管理與公共服務用地改建成交通運輸用地,方便人們出行。交通運輸用地主要流向的地類是耕地、園地和林地,三者占比86.82%,主要由西北到東南貫穿整片區域,主要原因是部分老舊道路被復墾為耕地、部分轉化為園地及林地。水域及水利設施用地主要流向的地類是耕地和林地,二者占比91.47%,主要分布在研究區偏東部地區,主要原因是圍湖造田使得部分水域轉化為耕地及部分農村居民點占據了原有的坑塘水面。其他土地主要流向的地類是耕地和住宅用地,二者占比74.13%,主要分布在研究區偏北地區,表現為部分空閑地被復墾成耕地、林地及園地。

耕地增加來源的主要地類是林地和園地,二者占比81.07%,在研究區內基本均有分布,部分園地在10年間的經濟收益并不理想,從而轉變為耕地種植其他作物;園地增加來源的主要地類是耕地和林地,二者占比92.73%,主要分布在研究區中部,受當地馬郎櫻桃文化旅游節的影響,帶動群眾種植櫻桃等當地水果,使耕地流向園地。林地增加來源的主要地類是耕地、園地及草地,三者占比88.43%,在研究區內均有分布,主要受退耕還林政策及林下草的影響。草地增加來源的主要地類是耕地和林地,二者占比91.82%,主要分布在研究區東部地區,部分耕地由于距離居民地較遠,種植條件較差,久而久之便轉化為草地。工礦倉儲用地增加來源的主要地類是林地,整體變化較小。住宅用地增加來源的主要地類是耕地和林地,二者占比85.12%,主要分布在研究區東部和北部地區,是因為學校的建設帶動了周邊村子的發展,如農民新建房屋后,除自己居住外,還將一部分用來作為農家樂、賓館、KTV 等進行經營。公共管理與公共服務用地增加來源的主要地類是耕地和林地,二者占比95.03%,主要分布在東部地區是因為學校建設占用了部分耕地及林地。交通運輸用地增加來源的主要地類是耕地和林地,二者占比80.72%,主要由西北到東南貫穿整片區域,隨著經濟發展、基礎設施的不斷完善,交通運輸用地面積不斷增加,且未來可能有持續增加的趨勢。水域及水利設施用地增加來源的主要地類是耕地,占比71.53%,主要表現在坑塘水面及部分退耕還林還湖促使水域及水利設施用地面積增加。其他土地增加來源的主要地類是園地、林地及住宅用地,三者占比76.29%,主要分布在研究區的西南地區,包括耕種條件較差、距離居民地較遠等原因導致耕地荒廢及受到天氣等因素影響而退化為其他土地的林地等。

3 討論

如何高效精準地獲取土地利用數據一直是研究的熱點。傳統的獲取方式主要依靠目視解譯,但當研究區域范圍較大時,使用目視解譯往往需要花費較長時間。采用ArcMap 10.7軟件中的影像分割技術可快速獲取研究區各土地利用類型的邊界,通過目視解譯及外業核查方式進行核實以確保數據精度。通過ArcGIS模型構建技術,利用緩沖、相交等空間分析功能可快速制作地學信息圖譜及轉移矩陣,較全面地掌握各地類變化情況及相互間轉換的劇烈程度。通過快速評價方法進行土地利用變化分析,與以往利用傳統目視解譯方法相比縮短了數據獲取時間,提高了數據處理分析效率。但在數據處理過程中,由于受到同物異譜、同譜異物及林下草等因素的影響,影像分割結果可能會存在一定的誤差,今后將通過嘗試對比不同的分割方法以便在不同土地利用結構下選擇分割精度更高的方法。

4 結論

從整體來看,研究區在2010—2020年各地類既有增加也有減少,用地類型以林地、耕地、水域及水利設施用地為主,其中2020年耕地總面積相較于2010年呈現大幅減少趨勢,2020年林地總面積相較于2010年呈現大幅增加趨勢。及時準確掌握土地利用變化情況是加強國土資源管理、切實保護耕地的必要前提。隨著社會經濟的快速發展、基礎設施的健全完善及人口的不斷增長,受當地政府退耕還林還草政策的影響,耕地面積發生變化,出現了大幅減少趨勢,應重視保護耕地。此結果可為未來研究區土地利用類型合理布局及可持續發展等提供數據支持及決策依據。