李偉峰,王 軼

(1.中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100085;2.中國國土資源航空物探遙感中心,北京 100083)

基于目標(biāo)分割和景觀格局特征的城市土地利用分類

李偉峰1,王 軼2

(1.中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100085;2.中國國土資源航空物探遙感中心,北京 100083)

根據(jù)相同土地利用類型景觀格局特征相似的原理,在傳統(tǒng)遙感分類方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合景觀生態(tài)學(xué)理論,建立了土地利用分類新方法;應(yīng)用 SPOT遙感圖像提取了北京市五環(huán)內(nèi)的居民用地和非居民用地類型,總分類精度達(dá)到了 85.9%,Kappa系數(shù)為 71.1%。本研究結(jié)合學(xué)科交叉的優(yōu)勢,為遙感技術(shù)應(yīng)用和土地利用信息提取提供了新思路。

土地覆蓋 /利用;景觀格局;景觀指數(shù);目標(biāo)分割;遙感

0 引言

在城市區(qū)域,人類根據(jù)需求規(guī)劃出不同的土地利用類型,如居住用地、商業(yè)用地及工業(yè)用地等[1]。每種土地利用類型可以包括不同的土地覆蓋類型,如居民用地包含樓房、綠地、道路及水體等。目前,應(yīng)用多源遙感數(shù)據(jù)能夠有效地識(shí)別地表覆蓋類型[2],而對于土地利用類型,如果單純根據(jù)光譜特征是很難直接進(jìn)行識(shí)別的。因此,至今為止,土地利用信息的提取主要還是依靠目視解譯。如何發(fā)展高效、自動(dòng)的土地利用信息提取方法是遙感技術(shù)及其應(yīng)用的研究熱點(diǎn)[3]。

景觀生態(tài)學(xué)原理,即相同土地利用類型的景觀格局具有相似性的原理,為土地利用分類提供了新的思路[4]。在景觀生態(tài)學(xué)領(lǐng)域,已經(jīng)發(fā)展了眾多“景觀指數(shù)”,這些指數(shù)能夠準(zhǔn)確、定量地描述不同景觀要素的大小、形狀、空間聚集及離散等空間分布特征,以及整個(gè)區(qū)域多種景觀要素的相互配置特征[5-7]。通過這些指數(shù)分析,可以從不同時(shí)空尺度上描述景觀格局特征。

本文的主要目的是結(jié)合不同土地利用類型的景觀格局特征和地物光譜特征,應(yīng)用高分辨率遙感圖像提取城市區(qū)域的土地利用信息。

1 研究方法

研究區(qū)位于北京市五環(huán)內(nèi)建成區(qū),面積約為670 km2。本研究共選取 4景 SPOT圖像,數(shù)據(jù)獲取時(shí)間分別是 2004年 5月 23日、6月 2日、6月12日和 10月 4日。同時(shí),采用了 6景 QuickBird圖像(0.61 m)作為實(shí)際土地利用情況的參照數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)獲取時(shí)間分別為 2004年 2月 11日、4月 1日和 7月 2日。

以 1∶1萬地形圖為基準(zhǔn),利用二次多項(xiàng)式和雙線性內(nèi)插法對上述影像進(jìn)行了幾何糾正,糾正誤差在 1個(gè)像元內(nèi)。

1.1 土地覆蓋信息的提取

根據(jù)地物光譜特征提取了城市地區(qū)主要的土地覆蓋信息,包括建設(shè)用地、綠地和水體。這里主要應(yīng)用了歸一化建筑物指數(shù) (NDB I)和歸一化植被指數(shù)(NDV I)提取建設(shè)用地和綠地信息[8-10]。

1.2 土地利用單元的劃分

根據(jù)土地利用類型的定義可知,“像元”已經(jīng)不能成為表征土地利用特征的基本單元。土地利用的基本單元應(yīng)該是集合許多像元的“目標(biāo)”單元,每個(gè)目標(biāo)單元代表特定的功能屬性。

本研究以北京市土地利用規(guī)劃圖 (1∶10萬)、道路圖 (1∶1萬)為參照,采用 QuickB ird圖像和“目標(biāo)分割”方法確定了基本的土地利用單元。其中,目標(biāo)分割方法是根據(jù)遙感圖像每個(gè)像元的光譜特征,同時(shí)考慮到相鄰像元的形狀特征、紋理特征和相鄰關(guān)系特征,將具有相似性質(zhì)的像元集合起來構(gòu)成內(nèi)部相對同質(zhì)的區(qū)域單元[11-15]。土地利用規(guī)劃圖和道路圖作為劃分基本土地利用單元的輔助參考。

北京五環(huán)內(nèi)是各類建設(shè)用地高度密集的城市核心區(qū),主要土地利用類型是居住用地,其次是行政、文教、商業(yè)用地,工業(yè)用地、耕地、林地及裸地等土地利用類型非常少。各類居住區(qū)聚集發(fā)展,結(jié)構(gòu)、格局特征明顯,而行政、文教及商業(yè)等非居住用地發(fā)展相對零散,其用地規(guī)模和格局沒有顯著的特征。因此,本研究在現(xiàn)階段確定了兩種土地利用類型,即居住用地和非居住用地。共確定了 2 033個(gè)土地利用單元。其中,由于許多商業(yè)、商務(wù)用地分布在不同居住區(qū)內(nèi)部或邊緣,很難獨(dú)立劃分,因此根據(jù)優(yōu)勢景觀主導(dǎo)性原則,每個(gè)土地單元的功能類型由其優(yōu)勢景觀類型決定。

1.3 景觀特征指數(shù)的選取

以從 SPOT圖像上提取的土地覆蓋信息為基礎(chǔ),對居住用地和非居住用地類型分別選取了 60個(gè)土地利用樣本單元。在斑塊類型水平和景觀整體水平上共選擇了 40個(gè)景觀指數(shù),能夠比較全面地表征土地利用格局特征[5-7]。對每個(gè)樣本單元分別計(jì)算其景觀指數(shù),然后應(yīng)用 T檢驗(yàn)確定能夠顯著區(qū)分居住用地和非居住用地的景觀特征指數(shù)。

1.4 土地利用信息的提取

首先,根據(jù)選定的景觀指數(shù),計(jì)算每個(gè)土地單元的景觀格局特征,進(jìn)而獲得多個(gè)土地利用單元圖層,其數(shù)量為參加運(yùn)算的景觀指數(shù)數(shù)量;然后,通過疊加這些圖層獲得綜合的景觀特征圖;最后,應(yīng)用Fisher線性判別方法進(jìn)行分類。具體運(yùn)算工作在MultiSpec軟件模塊下完成。

Fisher判別方法的基本思想是投影,將多維問題簡化為一維問題。該方法首先通過選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)耐队拜S,把所有的訓(xùn)練樣本都投影到這個(gè)軸上,得到不同投影值,并使每一類內(nèi)的投影值所形成的類內(nèi)離差盡可能小,而不同類間的投影值所形成的類間離差盡可能大;然后,通過線性組合不同的影響因子 (自變量),進(jìn)而判別土地利用類型。線性算法的具體表達(dá)式為

式中,HK代表第 K類土地利用類型的判別值;Xi代表第 i個(gè)影響因子 (i=1,2,…,p),BKi代表第 i個(gè)影響因子對第 K類土地利用的決定系數(shù)。

2 結(jié)果和分析

2.1 土地覆蓋信息提取結(jié)果

根據(jù)上述研究方法,應(yīng)用 SPOT圖像提取了北京五環(huán)內(nèi)的土地覆蓋信息 (圖 1)。

圖 1 利用 SPOT圖像 (左,3、4、2波段組合)提取的城市土地覆蓋 (右)Fig.1 Land cover map based on SPOT image

2.2 不同土地利用類型的景觀格局特征

居住用地和非居住用地的景觀格局指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明,共 22個(gè)景觀格局指數(shù)有顯著性差異,分別是 8個(gè)建設(shè)用地斑塊的景觀特征、6個(gè)非建設(shè)用地斑塊的景觀特征以及 8個(gè)景觀水平上的格局特征(表1)。

為了更加直觀地評價(jià)居住用地和非居住用地景觀格局特征的顯著差異,分別繪制出表 1所列的 22個(gè)景觀格局指數(shù)特征分布圖 (圖 2)。

圖 2 居住用地和非居住用地內(nèi)建設(shè)用地格局特征分布頻率Fig.2 Frequency distribution of landscape characteristics on built-up cover of residential and non-residential area

首先,從建設(shè)斑塊類型水平上看,居住用地內(nèi)建設(shè)斑塊的平均大小 (M PS)、平均形狀指數(shù) (M SI)、平均斑塊分維數(shù) (M PFD)、平均核心斑塊面積 (MCA 1)和核心斑塊所占景觀面積指數(shù) (MCA I)總體上高于對應(yīng)的非居住用地;而斑塊平均最近距離 (MNN)和雙對數(shù)分維指數(shù) (DLFD)總體上低于對應(yīng)的非居住用地。這些結(jié)果表明,居住用地景觀指數(shù)變異的范圍總體上比對應(yīng)的非居住用地高。

其次,從非建設(shè)斑塊類型水平上看,居住用地內(nèi)非建設(shè)用地的斑塊大小標(biāo)準(zhǔn)偏差指數(shù) (PSSD)、斑塊平均鄰近指數(shù) (M PI)、總核心斑塊面積指數(shù) (TCA)、核心斑塊平均面積指數(shù) (MCA)、核心斑塊面積比例指數(shù) (CLAND)和核心斑塊大小方差指數(shù) (CASD)都低于對應(yīng)的非居住用地。總體上和建設(shè)斑塊類型水平上呈現(xiàn)的特征相反,居住用地景觀指數(shù)變異的范圍明顯低于對應(yīng)的非居住用地,說明居住用地內(nèi)各類非建設(shè)用地比例少,格局也相對簡單。

圖 3 居住用地和非居住用地內(nèi)非建設(shè)用地格局特征分布頻率Fig.3 Frequency distribution of landscape characteristics on non-built-up cover of residential and non-residential area

最后,從景觀水平上看,居住用地的平均鄰近指數(shù) (M PI)和核心斑塊大小變異指數(shù) (CACOV)的變化范圍明顯低于對應(yīng)的非居住用地。非居住用地內(nèi)平均鄰近指數(shù) (M PI)、香農(nóng)多樣性指數(shù) (SD I)、香農(nóng)均勻度指數(shù) (SEI)、香農(nóng)均度指數(shù) (SHEI)、修正的Simp son多樣性指數(shù) (M SID I)、Simpson均勻度指數(shù)(SIEI)和修正 Simpson均勻度指數(shù) (M SIEI)都明顯高于對應(yīng)的居住用地。

圖 4 居住用地和非居住用地內(nèi)景觀水平格局特征分布頻率Fig.4 Frequency distribution of landscape characteristics on landscape level of residential and non-residential area

2.3 土地利用信息提取結(jié)果

根據(jù)景觀格局特征的分析結(jié)果,應(yīng)用 Fisher線性判別方法對土地利用進(jìn)行了分類。經(jīng)檢驗(yàn),總分類精度達(dá)到 85.9%,Kappa系數(shù)為 71.1%(圖 5)。其中,居住用地的分類精度達(dá)到 88.3%,非居住用地的分類精度達(dá)到 84.3%。

圖 5 北京五環(huán)內(nèi)土地利用分布Fig.5 Land use distribution with in the fifth ring of Beijing

3 結(jié)論

(1)應(yīng)用景觀生態(tài)學(xué)原理可以定量描述不同土地利用類型的景觀格局特征,揭示其顯著性差異。因此,在傳統(tǒng)遙感分類技術(shù)上融入景觀格局特征,可為城市土地利用信息提取提供新的理論方法和技術(shù)手段。

(2)采用該方法,在 SPOT圖像上提取了居住用地和非居住用地類型,總分類精度達(dá)到 85.9%。

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(責(zé)任編輯:刁淑娟)

The Application of Landscape Ecological Concepts and Object Segmentation to Land Use Classification

LI Wei-feng1,WANG Yi2
(1.Sta te Key Laboratory of Urban and Regional Ecology,Research Center for Eco-environmental Sciences,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100085,China;2.China Aero Geo logical Survey&Remote Sensing Center for Land and Resources,Beijing 100083,China)

Land use in urban areas is crucial for urban land management decision-making,environment monitoring and urban planning.According to the landscape ecology concept that the landscape patterns within the same land use type are similar,this paper presents a new land use classification approach which integrates landscape characteristics and high-spatial resolution remote sensing data.Some key landscape metrics were selected to quantify the landscape patterns of different land uses. Then,the integration of SPOT image and landscape characteristics was applied to land use classification within the 5 th Ring Road of Beijing.The overall land use classification accuracy was85.9%with Kappa parameter being 71.1%.The results show that the specific landscape patterns of different land use types would significantly contribute to improving land use classification,and could potentially be applied to other urban areas.

Land cover/use;Landscape attern;Landscape metrics;Object segmentation;Remote sensing

李偉峰 (1977-),女,博士,助理研究員,研究方向?yàn)檫b感、地理信息系統(tǒng)在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用。

TP 79

A

1001-070X(2011)01-0118-05

2010-10-27;

2010-10-30

中國科學(xué)院知識(shí)創(chuàng)新工程重大交叉項(xiàng)目 (編號(hào) KZCX1-YW-14-4-1)、國家 973計(jì)劃發(fā)展項(xiàng)目 (編號(hào):2008CB418104)和國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 (編號(hào):41001348,40901265)共同資助。