陳雪玲，陳紹杰，杜培軍，夏俊士

(1.中國礦業(yè)大學(xué)國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測國家測繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，徐州 221116;2.龍巖學(xué)院資源工程學(xué)院，龍巖 364000)

基于多時(shí)相遙感影像的龍巖市景觀格局變化分析

陳雪玲1，2，陳紹杰2，杜培軍1，夏俊士1

(1.中國礦業(yè)大學(xué)國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測國家測繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，徐州 221116;2.龍巖學(xué)院資源工程學(xué)院，龍巖 364000)

基于龍巖市多時(shí)相Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)，應(yīng)用最大似然、決策樹及支持向量機(jī)分類方法對龍巖市景觀類型進(jìn)行分類。從3種分類方法的比較得知，支持向量機(jī)分類方法表現(xiàn)出較高的性能，分類精度明顯高于其他的分類方法。因此選擇最佳的支持向量機(jī)分類結(jié)果，并結(jié)合景觀生態(tài)學(xué)方法，分析了1992—2008年龍巖市新羅區(qū)景觀格局及其動(dòng)態(tài)變化信息。結(jié)果表明，1992—2008年新羅區(qū)主城區(qū)農(nóng)業(yè)用地大幅度降低，相應(yīng)轉(zhuǎn)化為建筑用地，但是卻保持著良好的森林覆蓋率。同時(shí)城市景觀組分經(jīng)歷了由擴(kuò)散式增長過程到粘合式集聚增長過程的轉(zhuǎn)變，城市形態(tài)由不穩(wěn)定形態(tài)逐步向穩(wěn)定形態(tài)演化。整體上而言，城市景觀呈現(xiàn)出破碎度變小、多樣性降低和聚集度升高的發(fā)展趨勢，建筑用地是龍巖市新羅區(qū)的主要景觀類型。

景觀格局;變化分析;遙感影像;龍巖市

0 引言

城市化的實(shí)質(zhì)是自然和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)向城市生態(tài)系統(tǒng)不斷轉(zhuǎn)化的過程，這一過程勢必導(dǎo)致城市景觀格局發(fā)生深刻的變化［1］。景觀空間格局是大小不一、形狀各異的景觀要素在空間上共同作用的結(jié)果，也是生物、社會(huì)等因子相互作用的結(jié)果。景觀空間格局決定著資源地理環(huán)境的分布形式和組分，制約著景觀生態(tài)系統(tǒng)能量流、物質(zhì)流正常運(yùn)轉(zhuǎn)等各種生態(tài)過程［2］。景觀格局的研究旨在看似無序的景觀斑塊鑲嵌中發(fā)現(xiàn)潛在的有生態(tài)學(xué)意義的規(guī)律性［3］。

目前，隨著我國城市化進(jìn)程的加速，運(yùn)用遙感與地理信息系統(tǒng)相結(jié)合的技術(shù)，將FRASTATS景觀格局分析軟件應(yīng)用于城市景觀格局分析的方法已日趨廣泛。杜培軍等［4－5］利用多時(shí)相 CBERS和北京一號(hào)小衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析徐州市景觀格局變化;郭濼等［1］研究了快速城市化進(jìn)程中廣州市景觀格局的時(shí)空分異特征;楊葉濤等［6］提出了基于網(wǎng)格劃分的景觀格局提取與時(shí)空變化檢測方法，研究北京市城市化進(jìn)程中景觀格局的時(shí)空變化;楊山等［7］研究了無錫市不同時(shí)期城鄉(xiāng)耦合地域范圍內(nèi)的景觀生態(tài)格局及其響應(yīng)變化;左麗君等［8］以渤海海岸地區(qū)4個(gè)不同年份的土地分布圖為基礎(chǔ)，分析了該區(qū)域土地利用時(shí)空演變及其景觀響應(yīng);Tang等［9］利用馬爾科夫鏈及修正遺傳算法模擬大慶市的景觀格局。近年來，景觀格局的研究從區(qū)域景觀格局的分析到多時(shí)相格局動(dòng)態(tài)變化，再到城市化過程中景觀格局的動(dòng)態(tài)模擬，已取得了卓有成效的成果［10］。

針對福建省海西開發(fā)戰(zhàn)略背景下龍巖市生態(tài)環(huán)境保護(hù)與土地資源優(yōu)化利用的需求，本文以龍巖市新羅區(qū)主城區(qū)為研究區(qū)，對其景觀生態(tài)的空間變化進(jìn)行指標(biāo)定量，全面分析近20 a間的城市景觀格局變化，揭示龍巖市景觀格局變化的有關(guān)規(guī)律，為景觀規(guī)劃和城市管理提供建議。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

龍巖市新羅區(qū)地處福建省西部閩粵贛三省交匯處，地理坐標(biāo)為 E 116°40'～117°20'，N 24°47'～25°35'之間，東西寬約66 km，南北長約89 km，總面積約2 685 km2，是閩西政治、經(jīng)濟(jì)、文化和交通中心，也是福建省重要的礦產(chǎn)資源儲(chǔ)存地。圖1是1992年龍巖市新羅區(qū)的遙感圖像，選取其中一部分作為研究區(qū)。

圖1 1992年龍巖市新羅區(qū)遙感圖像Fig.1 Remote sensing image of Xinluo district，Longyan city，1992

1.2 數(shù)據(jù)源

本文所用數(shù)據(jù)為1992年10月20日、2008年8月13日獲取的Landsat TM數(shù)據(jù)以及2001年11月22日獲取的Landsat ETM+數(shù)據(jù)。

首先對圖像進(jìn)行輻射校正和幾何粗糾正。在各幅圖像上盡可能均勻地選取圖像上易分辨且有明顯特征的30個(gè)點(diǎn)為控制點(diǎn)，以2001年ETM+遙感圖像作為基準(zhǔn)，配準(zhǔn)其他時(shí)相的圖像。精度分析表明，1992年、2008年TM圖像與2001年ETM+圖像的匹配精度分別為0.48個(gè)和0.76個(gè)像元，均滿足圖像配準(zhǔn)要求。由于龍巖市新羅區(qū)的土地利用變化信息主要集中在圖1中的綠框所圈出的區(qū)域內(nèi)，所以將圖像進(jìn)行裁剪，最終得到研究區(qū)遙感圖像(圖2)。

圖2 研究區(qū)TM，ETM+B2(R)，B4(G)，B3(B)假彩色合成圖像Fig.2 TM，ETM+B2(R)，B4(G)，B3(B)false color composite images of the study area

2 景觀信息分類與評價(jià)

根據(jù)研究區(qū)的地物特征，將研究區(qū)的景觀劃分為建筑用地、農(nóng)業(yè)用地、林地、裸地和水體5種(表1)。其中，建筑用地包括建筑物、構(gòu)筑物及公路等;農(nóng)業(yè)用地包括耕地、園藝地及苗圃;林地包括自然林地及人工林地;裸地包括荒地及待建用地;水體包括河流及池塘等。對研究區(qū)域選取兩組樣本數(shù)據(jù)，分別作為訓(xùn)練樣本和測試樣本，每組樣本均在3期圖像上選取，并保持兩種樣本選取時(shí)的獨(dú)立性。表1為選取的3期訓(xùn)練樣本像元個(gè)數(shù)。測試樣本則在測試樣本圖像中隨機(jī)選取。通過精度分析比較，選擇適合該研究區(qū)的分類方法。

表1 分類訓(xùn)練樣本像元數(shù)Tab.1 The numbers of training pixels for classification

2.1 分類方法

本研究采用最大似然分類(maximum likelihood classification，MLC)、決策樹分類(decision tree classification，DTC)、支持向量機(jī)分類(support vector machine，SVM)3種方法對研究區(qū)進(jìn)行分類。MLC方法是通過假設(shè)各個(gè)波段的每一類別統(tǒng)計(jì)呈正態(tài)分布，從而計(jì)算待分類像元對一特定類別的歸屬概率。DTC方法是以信息論為基礎(chǔ)，將復(fù)雜的決策過程抽象成易于理解的規(guī)則，并通過信息論中的信息增益尋找屬性字段，建立決策樹節(jié)點(diǎn)［11］。DTC方法采用RuleGen軟件中的分類回歸樹(classification and regression trees，CART)算法來實(shí)現(xiàn)遙感圖像的分類。SVM方法是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和最小結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的通用機(jī)器學(xué)習(xí)方法［12］，具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)、適用于小樣本訓(xùn)練、運(yùn)算速度快及分類無需數(shù)據(jù)降維的優(yōu)勢，在遙感分類中得到廣泛應(yīng)用。SVM方法使用的是ENVI 4.7平臺(tái)，其核函數(shù)為徑向基RBF核函數(shù)，參數(shù) c=100，r=1/6。

2.2 試驗(yàn)與分析

利用總體精度和Kappa系數(shù)來評價(jià)實(shí)驗(yàn)分類方法的效果。表2為3種分類方法總體精度及Kappa系數(shù)，圖3為3種分類方法分類結(jié)果綜合對比。

表2 3種分類方法總體精度及Kappa系數(shù)Tab.2 The overall accuracies and Kappa coefficient of the classification result by the three methods

圖3 2001年MLC，DTC，SVM 3種不同分類方法結(jié)果比較Fig.3 Comparison of three different classification results from MLC，DTC and SVM in 2001

從表2分析可知，在研究區(qū)中，SVM方法比DTC和MLC方法的分類精度高。從圖3可看出，SVM方法分類結(jié)果直觀上也優(yōu)于另外兩種方法。因此，選擇SVM方法的分類結(jié)果進(jìn)行景觀格局分析。

3 景觀格局變化分析

景觀格局的變化指景觀單元在空間分布中的形狀、數(shù)量、大小、類型等的變化。對景觀格局變化的分析旨在明確景觀的異質(zhì)性和景觀元素的分布規(guī)律，進(jìn)一步理解其中存在的生態(tài)過程和現(xiàn)象。而景觀格局指數(shù)是涵蓋景觀格局的變化信息并反映景觀結(jié)構(gòu)組成和空間配置特征的定量指標(biāo)?；贔RAGSTATS 3.3軟件平臺(tái)得到景觀尺度和類型尺度上的格局指數(shù)。通過格局指數(shù)的分析揭示景觀類型的變化特征和變化機(jī)制。

3.1 景觀組分變化分析

根據(jù) SVM分類結(jié)果計(jì)算1992—2001年和2001—2008年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣(表3、表4)。

表3 1992—2001年土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣Tab.3 Land use change matrix from 1992 to 2001(km2)

表4 2001—2008年土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣Tab.4 Land use change matrix from 2001 to 2008(km2)

土地利用格局的演變表現(xiàn)為不同土地利用類型間的相互動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)化，不同時(shí)期具有不同的特點(diǎn)。1992—2001年，土地利用變化主要表現(xiàn)為林地、農(nóng)業(yè)用地和建筑用地間的相互轉(zhuǎn)化。農(nóng)業(yè)用地平均每年的下降率為6.1%，主要轉(zhuǎn)化為林地，或被建筑用地景觀所吞噬。因?yàn)槌鞘薪ㄔO(shè)用地四周主要分布著農(nóng)業(yè)用地，且地勢平坦，能滿足城市建筑用地的要求;而林地主要分布在離龍巖市區(qū)偏遠(yuǎn)的鄉(xiāng)村山區(qū)，例如坑頭村、坪尾村等，山區(qū)地勢陡峭，無法成為建設(shè)用地。近年鄉(xiāng)村地區(qū)在經(jīng)濟(jì)開發(fā)中一部分農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)變成了經(jīng)濟(jì)價(jià)值較高的林地。在此期間水體景觀也發(fā)生了較大變化，明顯減少。這一方面是因?yàn)楹拥栏慕ā⑺w污染;另一方面是由于細(xì)小水體的漏分。在2001年之后，龍巖市各類土地利用類型變化相對前10 a較穩(wěn)定，前10 a的景觀類型穩(wěn)定區(qū)域面積為47.29 km2;而在2001—2008年間穩(wěn)定區(qū)域面積增加至57.03 km2，占總面積的58.67%。農(nóng)業(yè)用地面積雖處于下降的趨勢，但下降率減至4.0%。由此可見，在近20 a的發(fā)展過程中，龍巖市新羅區(qū)景觀類型的變化速率保持穩(wěn)中有增的態(tài)勢。

3.2 類型尺度上的格局分析

在類型水平上，主要選取總面積(CA)、斑塊數(shù)目(NP)、斑塊密度(PD)、邊緣密度(ED)、景觀形狀指數(shù)(LST)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、平均斑塊面積分布(AREA MN)、平均形狀指數(shù)分布(SHAPE MN)及平均破碎度指數(shù)(FRAC MN)9個(gè)指標(biāo)分別從各斑塊的數(shù)量、形狀大小以及破碎性等方面分析1992—2001年和2001—2008年龍巖市主城區(qū)景觀格局的時(shí)空變化。各個(gè)指標(biāo)具體計(jì)算方法請參考文獻(xiàn)［13－14］。龍巖市新羅區(qū)主城區(qū)景觀類型特征指標(biāo)的特征值如表5所示。

表5 多時(shí)相圖像中景觀類型指標(biāo)的特征值Tab.5 Diagnostic values of landscape pattern of multi－temporal images

(續(xù)表)

對比分析表5數(shù)據(jù)可以看出，不同時(shí)期龍巖市新羅區(qū)主城區(qū)景觀格局主要具有以下特征:

1)水體?？偯娣e從1992年12.99 km2減至2008年1.95 km2，在這期間水體景觀的斑塊數(shù)、密度、邊緣密度以及形狀指數(shù)也呈下降的趨勢，而最大斑塊指數(shù)、平均斑塊面積分布等先減少后增加。這說明隨著水體面積的減少，甚至消失，從而水體斑塊數(shù)驟然下降，導(dǎo)致了破碎化程度的看似降低，在一定程度上反映了人為對水體景觀的干擾程度在增大。

2)建筑用地。1992—2001年間，建筑用地是最為活躍的景觀類型，其景觀的邊緣密度、形狀指數(shù)以及最大斑塊指數(shù)都相應(yīng)增加，而在2001—2008年間變化趨于穩(wěn)定。這說明在1992—2001年間，龍巖市的城市化進(jìn)程快，建筑用地快速擴(kuò)張，有連片化發(fā)展趨勢，零星的建筑用地逐漸擴(kuò)張成連片的建筑用地。而隨著城市的進(jìn)一步發(fā)展，城市建設(shè)的整體規(guī)劃性得到更多關(guān)注，因此在2001—2008年間景觀指數(shù)漸趨穩(wěn)定，變化不大，景觀的連通性和完整性有所增強(qiáng)。

3)林地。林地的景觀基質(zhì)屬性未變，最大斑塊指數(shù)除1992年僅次于農(nóng)業(yè)用地景觀外，居5種地類之首。而在指示斑塊形狀和破碎程度的平均形狀指數(shù)和破碎度指數(shù)中，林地的變化也較穩(wěn)定。林地具有涵養(yǎng)水源、防止土壤流失等作用，斑塊密度和斑塊面積的增加將提高該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

4)裸地。裸地斑塊數(shù)目、密度以及邊緣密度隨時(shí)間的推移經(jīng)歷了減少到平穩(wěn)略增的趨勢。其他指數(shù)有增有減，變化不大。主要表現(xiàn)在斑塊較小的裸地被開墾為耕地或者被開發(fā)成建設(shè)用地。

5)農(nóng)業(yè)用地。農(nóng)業(yè)用地最大斑塊指數(shù)不斷減少，景觀破碎化程度加劇，原因是城區(qū)四周的耕地被建筑用地取代。此外，鄉(xiāng)村山區(qū)存在著林地向農(nóng)業(yè)用地?cái)U(kuò)展的現(xiàn)象。

3.3 景觀尺度上的格局指數(shù)獲取與定量分析

景觀尺度上，主要選取面積加權(quán)分維數(shù)(FRAC AM)、多樣性指數(shù)(SHDI)、聚集度指數(shù)(CONTAG)、散步與并列指數(shù)(IJI)等8個(gè)指標(biāo)分別從斑塊特征和邊界特征方面分析景觀格局變化(表6)。

表6 景觀尺度上的格局指數(shù)統(tǒng)計(jì)Tab.6 Statistics of pattern metrics in landscape scale

對比與分析景觀格局指數(shù)可以看出，1992—2008年間的景觀斑塊數(shù)、多樣性指數(shù)、散步與并列指數(shù)有一直處于減少的趨勢，而面積分維數(shù)最大斑塊指數(shù)逐年增長。這表明由于人類活動(dòng)和城市的發(fā)展，城市景觀結(jié)構(gòu)正趨于復(fù)雜化。

從整體景觀水平分析，建筑用地和林地成為主要的占優(yōu)勢景觀類型，使景觀整體的多樣性、異質(zhì)性有所降低，一定程度上影響了自然生態(tài)的平衡。但是，在這十幾年發(fā)展過程中，景觀各斑塊類型呈聚集的趨勢，核心斑塊建筑用地、林地景觀同其他斑塊類型的鄰接性不斷升高，尤其良好的森林覆蓋率使景觀生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢還比較穩(wěn)定。

4 結(jié)論

1)對土地利用景觀斑塊面積比較表明，龍巖市新羅區(qū)5類土地利用景觀的面積分配不均勻，建筑用地和林地景觀是該區(qū)域的兩大主要景觀。城市化進(jìn)程中，該區(qū)仍保持著良好的森林覆蓋率，這有利于維持整個(gè)區(qū)域的生態(tài)效益及生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

2)近20 a間，龍巖市新羅區(qū)農(nóng)業(yè)用地面積大幅度降低，耕地、園地缺乏合理規(guī)劃，大多轉(zhuǎn)化為建筑用地。在今后的城市規(guī)劃中應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)用地的保護(hù)，構(gòu)筑規(guī)范合理的耕地、園地景觀。

3)隨著龍巖市新羅區(qū)城市化進(jìn)程的推進(jìn)，景觀格局發(fā)生了顯著變化。城市景觀組分經(jīng)歷了由擴(kuò)散式增長過程到粘合式集聚增長過程的轉(zhuǎn)變，城市形態(tài)由快速增長的不穩(wěn)定形態(tài)逐步向穩(wěn)定形態(tài)演化。建筑用地占用農(nóng)業(yè)用地，從而成為明顯占優(yōu)勢的景觀類型。景觀整體的多樣性和異質(zhì)性降低，在一定程度上影響了自然生態(tài)的平衡，應(yīng)引起有關(guān)部門的高度重視。

志謝:感謝中國科學(xué)院對地觀測與數(shù)字地球科學(xué)中心免費(fèi)提供的2008年遙感數(shù)據(jù)。

［1］郭 濼，杜世宏，薛達(dá)元，等.快速城市化進(jìn)程中廣州市景觀格局時(shí)空分異特征的研究［J］.北京大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2009，45(1):129 －135.

［2］肖篤寧，李秀珍，常 禹，等.景觀生態(tài)學(xué)［M］.北京:科學(xué)出版社，2003.

［3］鄔建國.景觀生態(tài)學(xué)［M］.北京:高等教育出版社，2000.

［4］杜培軍，袁林山，張華鵬，等.基于多時(shí)相CBERS影像分析礦業(yè)城市景觀格局變化——以徐州市為例［J］.中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，38(1):106 －113.

［5］杜培軍，單丹丹，夏俊士，等.北京一號(hào)小衛(wèi)星數(shù)據(jù)的城市景觀格局監(jiān)測分析——以徐州市城區(qū)為例［J］.地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2010，12(6):855 －862.

［6］楊葉濤，龔建雅，王迎迎，等.基于格網(wǎng)劃分的城市區(qū)域土地利用景觀格局時(shí)空變化遙感監(jiān)測［J］.遙感技術(shù)與應(yīng)用，2010，25(4):480－484.

［7］楊 山，陳 升.大城市城鄉(xiāng)耦合地域空間演變及其景觀格局——以無錫市為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2009，29(12):6482－6489.

［8］左麗君，徐進(jìn)勇，張?jiān)鱿椋?渤海海岸帶地區(qū)土地利用時(shí)空演變及景觀格局響應(yīng)［J］.遙感學(xué)報(bào)，2011，15(3):607 －610.

［9］Tang J，Wang L，Yao Z.Spatio － temporal Urban Landscape Change Analysis Using the Markov Chain Model and a Modified Genetic Algorithm［J］.International Journal of Remote Sensing，2007，28(15):3255 －3271.

［10］花利忠，崔勝輝，黃云鳳，等.海灣型城市半城市化地區(qū)空間擴(kuò)展演化——以廈門市為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2009，29(7):3509 －3517.

［11］潘 琛，杜培軍，張海榮.決策樹分類法及其在遙感圖像處理中的應(yīng)用［J］.測繪科學(xué)，2008，33(1):208 －211.

［12］張學(xué)工.關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)［J］.自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2000，26(1):32 －42.

［13］吳云景，吳立潮.信宜市土地利用景觀格局研究［J］.湖南林業(yè)科學(xué)，2011，38(2):36 －39，58.

［14］顧 麗，王新杰，龔直文，等.基于RS與GIS的北京近30年濕地景觀格局變化分析［J］.北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，32(4):65－70.

A Study of the Landscape Pattern Change of Longyan City Based on Multi－temporal Remote Sensing Images

CHEN Xue －ling1，2，CHEN Shao －jie2，DU Pei－jun1，XIA Jun － shi1
(1.Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring of State Bureau of Surveying and Mapping，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China;2.School of Resource Engineering，Longyan University，Longyan 364000，China)

Landsat TM/ETM+images of Longyan city were employed for landscape pattern classification by traditional MLC(maximum likelihood classification)，DTC(decision tree classification)and SVM(support vector machine)techniques.A comparison between the three classification methods shows that the SVM classification method has outstandingly higher classification accuracy than the other methods.In combination with the theory of landscape ecology，therefore，the authors used the classification results of SVM to analyze the landscape pattern dynamic change of Xinluo district，Longyan city，from 1992 to 2008.The experimental results indicate that，from 1992 to 2008，the agricultural land of the main city proper of Xinluo district was reduced greatly due to its transformation into the built－ up land，but the forest coverage remained good.Meanwhile，urban landscape component changed from the process of diffusion growth into agglutinate clustering process and the urban pattern was converted from unstable into stable.Overall，the urban landscape showed the tendency of less fragmentation，lower diversity and higher concentration，and the built－up land had become the main landscape type of Longyan city.

landscape pattern;change analysis;remote sensing image;Longyan city

TP 79;S 29

A

1001－070X(2012)02－0132－06

陳雪玲(1987－)，女，中國礦業(yè)大學(xué)碩士研究生，主要從事資源環(huán)境遙感方面的研究。E－mail:chenxueling_good@126.com。

陳紹杰，(1967－)，男，福建龍巖人，副教授，主要從事測繪工程、遙感技術(shù)與應(yīng)用的教學(xué)與研究工作。E－mail:csj646@tom.com。

(責(zé)任編輯:邢 宇

)

10.6046/gtzyyg.2012.02.24

2011－09－13;

2011－11－15

福建省科技廳重點(diǎn)項(xiàng)目(編號(hào):2010Y0041)、國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測國家測繪局重點(diǎn)試驗(yàn)室開放式基金項(xiàng)目(編號(hào):LEDM2009C04)以及龍巖市科技局重點(diǎn)項(xiàng)目(編號(hào):2009LY71)共同資助。