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        基于RS和GIS的土地利用信息提取——木蘭縣實(shí)例

        2012-10-24 02:03:38祁福利
        黑龍江水利科技 2012年3期
        關(guān)鍵詞:耕地區(qū)域研究

        1 前 沿

        土地利用是人類(lèi)社會(huì)活動(dòng)和生產(chǎn)活動(dòng)的一種重要方式[1],而對(duì)土地利用的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)主要是土地利用現(xiàn)狀調(diào)查、變更調(diào)查和數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的基礎(chǔ)上[2],主要借助于遙感數(shù)據(jù)( RS) 、全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)( GPS) 和地理信息系統(tǒng)( GIS) 對(duì)特定時(shí)間段內(nèi)的土地資源的數(shù)量和質(zhì)量的變化進(jìn)行分析,從而及時(shí)、快速和準(zhǔn)確的獲取土地利用變化信息。隨著遙感、GIS等技術(shù)的發(fā)展與日益成熟[3],目前已成為當(dāng)今土地利用/土地覆蓋數(shù)據(jù)獲取和開(kāi)展土地資源時(shí)空變化研究不可缺少的重要技術(shù)手段?;诖?,本文以研究區(qū)域2007年的Landsat TM 影像為主要數(shù)據(jù)源,在選取最佳波段組合的基礎(chǔ)上,完成對(duì)土地利用的數(shù)據(jù)解譯,可全面、及時(shí)掌握土地資源變化規(guī)律,以便為研究區(qū)域的土地可持續(xù)利用決策提供科學(xué)依據(jù)[4-6]。

        2 研究方法與研究區(qū)域概括

        2.1 研究區(qū)域概括

        木蘭縣處哈爾濱的北部,位于黑龍江省中南部,松花江中 游北岸,行政隸屬哈爾濱市是內(nèi),北部為山區(qū),東南部為丘陵,西南部為平原,大體呈北高南低的地勢(shì)走向,氣候?qū)僦袦貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候。年平均溫度為1 ~3 ℃,極端最高溫度35.5 ℃,極端最低溫度-42 ℃。年平均降雨量為596.2 mm,無(wú)霜期127 d,適宜發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn),是重要的糧食生產(chǎn)基地。

        2.2 遙感數(shù)據(jù)處理

        2.2.1 幾何校正

        在遙感軟件ERDAS IMAGINE 2011 的支持下,采用4、5和3 波段假彩色合成,利用1∶50 000地形圖完成對(duì)遙感影像的幾何校正,并保證控制點(diǎn)( 用GPS ) 誤差在1個(gè)像元以?xún)?nèi)。在此基礎(chǔ)上,遙感圖像處理軟件的AOI 功能,將研究區(qū)域的邊界( SHP 格式) 轉(zhuǎn)換成AOI,通過(guò)Subset 功能,裁剪出研究區(qū)域的遙感影像圖。

        2.2.2 最佳波段組合的選擇

        本文采用美國(guó)查維茨提出的最佳指數(shù)法( OIF)[7],其主要的理論依據(jù)是: 圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差越大,所包含的信息量越多,而波段的相關(guān)系數(shù)越小,表明各波段的圖像數(shù)據(jù)獨(dú)立性也就越高,信息的冗余度也就越小[8],其公式如下:

        式中: S 為第i個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差,R 為第i,j 兩個(gè)波段的相關(guān)系數(shù)。OIF 指數(shù)越大說(shuō)明波段間的相關(guān)性越小,3個(gè)波段所包含的信息量越大。其中OIF 指數(shù)的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1:

        表1 各波段的OIF 值

        可見(jiàn)TM124,TM134,TM145,TM245 及TM345 的OIF 指數(shù)值較大,由于TM 4 波段的亮度覆蓋范圍最大,在波段的組合中應(yīng)包含TM 4 波段。結(jié)合TM 自身各波段的自身相關(guān)性等特點(diǎn)的,考慮遙感圖像的判讀和解譯的基礎(chǔ)上,本文選取TM 3,4,5 波段為最佳波段組合,進(jìn)行土地利用的提取,見(jiàn)圖1。

        2.2.3 遙感圖像分類(lèi)

        參照《中國(guó)土地分類(lèi)系統(tǒng)》(2001) 為標(biāo)及部分野外調(diào)查數(shù)據(jù),結(jié)合該區(qū)域土地利用自身特點(diǎn),將研究區(qū)域的土地利用分為6 種類(lèi)型,分別為:耕地、林地、草地、水域、居民工礦用地和未利用地。本文將地面調(diào)查樣點(diǎn)的GPS 測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)以自動(dòng)標(biāo)注的形式顯示在視窗上,利用AOI 工具選取訓(xùn)練模板,選擇疊加規(guī)則為Parametric Rule,參數(shù)規(guī)則為Maximum Likelihood,通過(guò)監(jiān)督分類(lèi)獲取土地利用數(shù)據(jù),應(yīng)用ERDAS 系統(tǒng)中的G1S 分析功能Clump,Sieve,Eliminate 等,完成監(jiān)督分類(lèi)后的后期處理工作。在ArcGIS9.2 支持下,完成對(duì)解譯后的土地利用現(xiàn)狀空間拓?fù)潢P(guān)系處理,并生成土地利用的數(shù)據(jù)庫(kù),見(jiàn)圖2。

        圖1 研究區(qū)域遙感影像圖

        圖2 研究區(qū)域土地利用圖

        3 結(jié)果與分析

        基于ArcGIS9.2 的土地利用結(jié)果分析可見(jiàn)表2。研究區(qū)域林地的面積最大,面積比例達(dá)到51.80%,表明林地在該區(qū)域處于一定的優(yōu)勢(shì)地位,集中分布于北部為山區(qū)以及東南部的丘陵地帶。耕地的面積為1107.43 km2,次于林地,主要集中分布于木蘭達(dá)河、白楊木河和松花江主河道的沿岸,地勢(shì)相對(duì)平緩且分布相對(duì)趨于集中,主要與人類(lèi)生活和從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)有關(guān)。就林地和耕地兩者的面積總和而言,其面積比例占總面積的86.66%,在所有土地利用中,處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的地位,表明研究區(qū)域的土地主要以林地和耕地為主,草地的面積最小,僅為0.92 km2,主要分布于松花江流域沿岸區(qū)域,居民工礦用地的面積比例僅為1.53%,但是該地類(lèi)分布相對(duì)分散且隨機(jī)。水域和未利用地的面積較小,分別為203.43 和142.17 km2。就研究區(qū)域的土地利用總體格局而言,研究區(qū)域自然景觀( 林地、草地、未利用地和水域) 占據(jù)一定的比例,而半自然景觀和人為景觀( 耕地和居民工礦用地)占據(jù)較小的比例,

        表2 研究區(qū)域土地利用分類(lèi)面積統(tǒng)計(jì)

        4 結(jié) 語(yǔ)

        可見(jiàn),基于GIS 平臺(tái)下,采用遙感圖像處理軟件對(duì)TM 遙感圖像提取土地利用信息是一種有效的方法[9],通過(guò)對(duì)土地利用資源的實(shí)時(shí)分析和研究,可快速認(rèn)識(shí)土地利用對(duì)人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境所產(chǎn)生影響,為土地利用的可持續(xù)利用提供合理的決策參考依據(jù)。結(jié)果表明: 林地和耕地的面積之和占總面積的86.66%,區(qū)域土地利用主要以林地和耕地為主;區(qū)域自然景觀( 林地、草地、未利用地和水域) 占據(jù)一定的比例,而半自然景觀和人為景觀( 耕地和居民工礦用地) 占據(jù)較小的比例。

        [1]頡耀文,陳發(fā)虎. 干旱區(qū)土地利用/土地覆蓋變化與全球環(huán)境變化[J]. 地域研究與開(kāi)發(fā),2002,21(2) :22-26.

        [2]周亦,李琦,馬熹肇,等. 土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)中不同數(shù)據(jù)源正射影像制作關(guān)鍵技術(shù)淺析[J]. 礦產(chǎn)勘查,2011,2(6) :826-833.

        [3]梁英麗,楊武年. 基于遙感技術(shù)的土地利用/土地覆蓋 信息提取——以四川省眉山市青神縣為例[J]. 測(cè)繪,2010,33( 2) :76-79.

        [4]陳國(guó)強(qiáng),,陳鵬. 海灣型城市土地利用動(dòng)態(tài)演變及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究[J]. 水保保持研究,2008,15(3) :26-30.

        [5]王瑞燕,趙庚星,周偉,等. 土地利用對(duì)生態(tài)環(huán)境脆弱性的影響評(píng)價(jià)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008,24(12) :215-129.

        [6]岳書(shū)平,張樹(shù)文,閆業(yè)超,等. 公主嶺市土地利用變化的生態(tài)效應(yīng)研究[J]. 資源科學(xué),2006,28(6) :161-166.

        [7]Chavez P S ,Berlin G L,Sowers L B. Statistical method for selecting Landsat MSS ratios[J]. Journal of Applied Photographic Engineering,1982,8 (1) :22.

        [8]劉建平,趙英時(shí). 高光譜遙感數(shù)據(jù)解譯的最佳波段選擇方法研究[J].中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào),1999,6(2) :153-161.

        [9]柳海鷹,高吉喜,李政海. 土地覆蓋及土地利用遙感研究進(jìn)展[J]. 國(guó)土資源遙感,2001,4(50) :7-12.

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