李海江，劉耀林，何建華，邱麗娟

（1. 武漢大學 資源與環(huán)境科學學院，湖北 武漢430079；2. 地理信息系統(tǒng)教育部重點實驗室，湖北 武漢430079；3. 數(shù)字制圖與國土信息應用工程國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢430079）

土地利用變化與土壤有機碳之間有密切關系[1,2]。它不僅可以改變土壤有機物的輸入，還可以改變土壤有機碳的儲量[3-5]。當前對土地利用變化監(jiān)測的研究較多[6-8]，但集成碳的時空分布、土地利用變化監(jiān)測、土地利用變化與碳效應關系模型等技術的平臺很少研究。本文以高分辨率遙感影像為數(shù)據(jù)源，對土地利用變化實施監(jiān)測，并設計一整套碳儲量分析流程，探討土地利用變化與碳效應的關系模型。在此基礎上，設計并實現(xiàn)土地利用變化與碳效應關系系統(tǒng)，為土地利用變化與土壤碳效應方面的研究提供平臺。

1 系統(tǒng)業(yè)務需求分析

圖1 系統(tǒng)業(yè)務流程圖

土地利用變化與碳效應關系系統(tǒng)由碳的時空分布分析、土地利用變化監(jiān)測、土地利用變化與碳效應關系模型、碳效應預測、成果表達與輸出5個階段構成，如圖1。各階段具體內(nèi)容分別為：①碳的時空分布分析，設計碳儲量分析流程，通過分析得到研究區(qū)的碳儲量分布圖，并對多時期碳儲量圖進行變化分析；②土地利用變化監(jiān)測，根據(jù)遙感影像進行土地利用分類，并比較多期影像進行變化分析；③土地利用變化與碳效應關系模型，根據(jù)前兩步分別得到的碳密度數(shù)據(jù)和土地利用分類數(shù)據(jù)，建立兩者的關系模型；④碳效應預測，運用關系模型對新時期的碳密度進行預測分析；⑤成果表達與輸出，將以上成果數(shù)據(jù)進行可視化表達，并制成專題圖輸出。

2 系統(tǒng)總體架構

土地利用變化與碳效應關系系統(tǒng)以業(yè)務模型庫為核心，系統(tǒng)總體架構可分為數(shù)據(jù)服務層、應用邏輯層和表現(xiàn)層3個層次，如圖2。

1）數(shù)據(jù)服務層。采用Microsoft Office Access的MDB格式數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)系統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)參數(shù)庫的構建和存儲，分別通過系統(tǒng)層次的I/O、ADO.net和空間數(shù)據(jù)庫引擎實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫文件、非空間表和空間數(shù)據(jù)的矢量和影像的訪問、操作。

2）應用邏輯層。選取ESRI的ArcEngine組件庫作為GIS開發(fā)平臺，實現(xiàn)土地利用變化與碳效應關系系統(tǒng)所需功能的系統(tǒng)定制。

3）表現(xiàn)層。可分為數(shù)據(jù)管理、碳的時空分布分析、土地利用變化監(jiān)測、土地利用變化與碳效應關系模型、碳效應預測、系統(tǒng)輔助工具6個模塊：①數(shù)據(jù)管理模塊實現(xiàn)對系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)和運行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行管理；②碳的時空分布分析模塊對樣本點布設進行優(yōu)化設計，并根據(jù)模型擬合研究區(qū)的碳密度分布；③土地利用變化監(jiān)測模塊對遙感數(shù)據(jù)進行監(jiān)督和非監(jiān)督分類，并對不同時相的分類結果作變化分析；④土地利用變化與碳效應關系模型模塊實現(xiàn)土地利用數(shù)據(jù)與碳密度數(shù)據(jù)關系模型的建立；⑤碳效應預測模塊根據(jù)上一模塊得到的模型，針對新時期的影響因子數(shù)據(jù)預測碳密度圖；⑥系統(tǒng)輔助工具模塊包括地圖的基本操作、圖層管理、成果數(shù)據(jù)的表達與輸出功能、空間數(shù)據(jù)查詢和統(tǒng)計分析等基本的用戶交互操作功能。

圖2 系統(tǒng)總體架構圖

3 數(shù)據(jù)組織

系統(tǒng)采用關系型數(shù)據(jù)庫組織和管理數(shù)據(jù)，以Personal Geodatabase作為空間數(shù)據(jù)引擎。依據(jù)系統(tǒng)業(yè)務流程，構建由基礎地理數(shù)據(jù)、碳效應影響因子數(shù)據(jù)、碳的時空分布分析數(shù)據(jù)、土地利用變化監(jiān)測數(shù)據(jù)、關系模型數(shù)據(jù)和成果數(shù)據(jù)幾部分組成的系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫。各部分關系如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)關系圖

基礎地理數(shù)據(jù)主要包括水系、居民地及設施、交通、境界與行政區(qū)和地貌等基礎地理信息要素。該數(shù)據(jù)一方面作為專題圖制作的底圖，同時其中的行政區(qū)數(shù)據(jù)用作碳的時空分布分析的采樣底圖。

碳效應影響因子數(shù)據(jù)包括土地利用類型、土壤類型、NDVI指數(shù)、坡度等因子，可由用戶自行定制。該數(shù)據(jù)在碳的時空分布分析中作為分層布樣的分層圖層供用戶選擇，同時在構建土地利用變化與碳效應關系模型中作為自變量因子供用戶選擇。

碳的時空分布分析數(shù)據(jù)包括樣本點數(shù)據(jù)和研究區(qū)的碳密度圖。樣本點數(shù)據(jù)是用戶樣本點布設得到的布樣數(shù)據(jù)，包括樣本光譜數(shù)據(jù)和野外采集數(shù)據(jù)等。

土地利用變化監(jiān)測數(shù)據(jù)包括遙感影像、土地利用分類圖，遙感影像通過分類得到土地利用分類圖。

關系模型數(shù)據(jù)包括用于建模的多元回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型的模型參數(shù)數(shù)據(jù)。

成果數(shù)據(jù)指系統(tǒng)運行過程中得到的一些結果數(shù)據(jù)，包括土地利用變化數(shù)據(jù)、碳密度圖預測數(shù)據(jù)等。

4 系統(tǒng)關鍵技術

4.1 碳的時空分布分析技術

該模塊的設計思路如下：先進行樣本布設優(yōu)化設計，采用隨機布樣、系統(tǒng)布樣或分層布樣的方法產(chǎn)生一組樣本點，并實地采集樣本數(shù)據(jù)，再采取相關模型擬合研究區(qū)的碳密度圖，如圖4。

圖4 碳的時空分布分析流程圖

本文的土壤有機碳密度計算公式如下：

式中，DTOC為土壤有機碳密度（kg/m2）；ωTOC為有機碳含量（g/kg）；w表示容重（g/cm3）；d為采樣深度（cm）；ρ為礫石含量（%）。根據(jù)上述模型計算得到該樣本點的碳密度值后，將其通過插值（包括克里金插值和反距離權重插值）完成對研究區(qū)的碳密度估算，得到該區(qū)域的碳密度圖。

4.2 土地利用變化監(jiān)測技術

該部分的分析方法包括兩種：

1）對目標時間的遙感影像直接進行土地利用分類，包括監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類兩種方式。其中非監(jiān)督分類包括ISODATA聚類法和K均值法，監(jiān)督分類包括最大似然法和支持向量機法。然后采用分類后比較法對兩期土地利用分類圖進行對比分析，得出土地利用變化圖以及地類屬性變化情況，如圖5a所示。

圖5 土地利用變化監(jiān)測流程圖

2）針對同源遙感數(shù)據(jù)，用戶可以先進行土地利用變化監(jiān)測預處理，采用圖像差值法或圖像比值法，通過設置合理的閾值直接提取變化區(qū)域。然后對變化區(qū)域進行土地利用分類，結合基期的土地利用分類圖得到目標時間的土地利用分類結果。最后，再對兩期分類圖使用分類后比較法進行對比分析。該方法流程上比第一種復雜，但能減少目標時間遙感影像的分類范圍，并有效減少檢驗樣本的數(shù)量，如圖5b。

4.3 土地利用變化與碳效應關系模型

以樣本點所在的各個影響因子數(shù)據(jù)值為自變量，以樣本點的碳密度值為因變量，建立它們的關系模型。為了使關系模型能適應不同的區(qū)域特征，系統(tǒng)集成了多元回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型兩類模型。其中多元回歸模型屬于經(jīng)典的關系模型建立方法，能有效擬合多個影響因子和碳密度之間的關系；而神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠針對數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)缺失等問題通過模型訓練機制進行分析，然后運用知識和訓練構建的神經(jīng)網(wǎng)絡模型完成模型預測。

5 系統(tǒng)示范

選取湖北省洪湖市汊河鎮(zhèn)為示范區(qū)，采用資源三號測圖衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源構建數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)運行界面如圖6所示。結果顯示，碳密度圖準確反映了示范區(qū)的空間規(guī)律性和分布特征，關系模型擬合度較好，系統(tǒng)各項性能穩(wěn)定，達到實際應用要求，具有一定的推廣價值。

圖6 系統(tǒng)運行界面

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