李 鵬，胡啟亞,劉嘯添，彭 超，逯 穎

(中國礦業(yè)大學(北京)地球科學與測繪工程學院，北京 100083)

基于GF-1的土地利用類型變化及其驅動力分析
——以開封市為例

李 鵬，胡啟亞,劉嘯添，彭 超，逯 穎

(中國礦業(yè)大學(北京)地球科學與測繪工程學院，北京 100083)

以河南省開封市為例，利用2014年與2016年兩期GF-1遙感影像數(shù)據(jù)，解譯得到開封市區(qū)兩年的土地利用類型圖。通過GIS軟件的空間分析功能得到開封市區(qū)兩年間土地利用的時空演變特征?；趯哟畏治龇?AHP)對影響城區(qū)土地利用類型變化的地域、政策、經(jīng)濟等主要因素進行重要性分析，結果表明:政策和地理因素對開封市區(qū)土地利用類型的變化影響最大，開封市西部地區(qū)的土地利用變化最頻繁。

GF-1;土地利用類型;統(tǒng)計分析;層次分析法;開封市

隨著社會的快速發(fā)展，人口的增加和可利用土地的不斷減少之間的矛盾越來越劇烈，如何通過合理的規(guī)劃使得土地的效能得到最大程度的發(fā)揮就成為現(xiàn)在科學研究的熱點問題，土地利用、土地復墾成為很多高校實驗室的重點研究課題，影響土地利用類型的因素有很多，人口、經(jīng)濟的發(fā)展在土地利用中發(fā)揮了極其重要的作用。另外，政府的政策導向在土地利用格局及土地利用類型時空的變化上經(jīng)常能起到?jīng)Q定性作用，政府規(guī)劃職能部門從宏觀上、整體上規(guī)劃了一個城區(qū)的建筑用地、水域、綠化用地的整體布局，各自規(guī)定了建筑紅線，一般不得越線建設[1]。由于現(xiàn)代社會的飛速發(fā)展，建筑格局日新月異，為政府部門對城市建筑格局、土地利用類型及時有效的監(jiān)督、普查提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。

本文通過利用2014年5月和2016年4月兩期GF-1遙感影像(融合后的空間分辨率為2 m)進行開封市土地利用現(xiàn)狀提取，然后利用GIS 的強大數(shù)據(jù)分析能力進行變化分析討論，最后利用層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)對影像城區(qū)發(fā)展的各種驅動力因素進行分析。

1 影像預處理與研究方法

研究數(shù)據(jù)采用2014-05-05和2016-04-30兩期高分(GF-1)影像(空間分辨率為8 m/全色和2 m/多光譜影像)以及開封市區(qū)的行政邊界矢量圖。首先，對影像數(shù)據(jù)進行幾何校正和鑲嵌等預處理；其次，根據(jù)不同地物類型的基本特征建立解譯標志和分類系統(tǒng)， 根據(jù)開封市城區(qū)的土地利用實際情況，將其土地利用類型分為5類：建筑用地、水體、耕地、綠地、未利用地。通過解譯獲得開封市區(qū)土地利用類型面狀矢量圖，對其中未判別清楚的一些小圖斑利用目視解譯進行手動歸類處理，彌補監(jiān)督分類的不足。利用Arcgis對兩期影像進行矢量化處理，結合原始影像對分類結果進行一些必要的手動修改[3]，解決由于建筑物陰影、影像成像時差等因素對分類結果所造成的影響，得到精度相對較高的開封市兩期土地利用類型圖(見圖1和圖2)。

圖1 2014年5月開封市區(qū)土地利用類型

圖2 2016年4月開封市區(qū)土地利用類型

研究方法主要分為兩部分，首先利用影像解譯得到開封市區(qū)2014年和2016年的土地利用類型，先在宏觀上對其整體面積變化進行分析，再利用Arcgis制作兩年土地利用類型轉移矩陣，對土地利用類型各地類的面積互相轉化進行具體分析。最后基于層次分析法對影響開封市土地利用類型變化的4種主要驅動因子—人口、經(jīng)濟、政策、歷史人文等的重要性進行理論分析。

2 土地利用類型變化分析

通過對研究區(qū)各地類的面積相互轉化情況的定量分析，可以直觀地得到研究區(qū)土地利用格局的時空演變。首先統(tǒng)計了開封市區(qū)2014年及2016年各土地類型的面積及其所占比重(見表1)，然后利用Arcgis的空間分析能力對前文解譯出來的兩期遙感影像進行空間疊置分析，獲得開封市地表覆蓋各地類面積轉移矩陣[4](見表2)，由各地類的具體面積及所占比重可以從整體上定性地分析開封市城區(qū)土地利用類型的轉移變化情況。由轉移矩陣表可以定量地分析各種土地利用類型的轉移情況，為后續(xù)的分析提供極有力的數(shù)據(jù)支持。

表1 2014年及2016年開封市區(qū)各地類的面積及其所占比重

由表1所列各地類兩期的面積及其所占比重可以看出開封市土地利用格局在2014年到2016年發(fā)生了很大的變化，其中建筑用地由2014年的151.83 km2增加到2016年的204.07 km2，增加了52.24 km2，相對于2014年的原有面積變化幅度達到34.41%。結合圖1和圖2可以發(fā)現(xiàn)變化的區(qū)域多發(fā)生在開封市區(qū)西部區(qū)域，這也符合鄭(鄭州)汴(開封)一體化政策的實施導致開封市向西部區(qū)域擴張，而鄭州市向東部區(qū)域擴張的現(xiàn)實情況。除了建筑用地外，耕地面積也從2014年的86.78 km2增加到2016年的97.71 km2，增加比例達到12.6%，這也和開封市近些年實行的耕地保護恢復政策息息相關。水體和未利用地的減少量比較大，分別達到11.15 km2和26.93 km2，變化比例更是達到44.6%和41.4%，建筑用地的增加量基本來源于此。

由表2所列兩期影像各地類轉移矩陣可以得出上述各地類變化的具體轉移情況：

表2 2014年及2016年開封市區(qū)各地類面積轉移矩陣 km2

1)耕地的面積轉移變化情況。由表2可以看出，2014年到2016年耕地有60.68 km2沒有發(fā)生變化，轉出情況為：14.32 km2耕地變?yōu)榻ㄖ玫兀?.86 km2轉移為綠地，0.04 km2轉移為水體，2.89 km2轉移為閑置地。轉入情況如下：8.74 km2的建筑用地轉為耕地，20.65 km2的綠地轉變?yōu)楦兀?.53 km2的水體轉變?yōu)楦兀?.11 km2的未利用地轉變?yōu)楦豙5]。耕地的整體面積是有所增加的，其中轉出最多的是變?yōu)榻ㄖ玫?，轉入最多的是侵占綠地，這種綠地變耕地，耕地改變?yōu)榻ㄖ玫氐陌l(fā)展模式不利于環(huán)境保護與可持續(xù)發(fā)展。

2)建筑用地的面積轉移情況。由表2可以看出兩年間建筑用地保持不變的量為117.61 km2，轉出最多的土地類型為將13.58 km2變?yōu)榫G地，轉入最多的是31.65 km2的未利用地轉變?yōu)榻ㄖ玫亍Ｆ浯螢?9.67 km2的綠地轉變?yōu)榻ㄖ玫?，由此建筑用地整體上還是侵占了16.09 km2的綠地。

3)綠地的面積轉移變化情況。由表2可以看出，兩年間綠地保持不變的面積為21.14 km2，轉入最多的是建筑用地的13.58 km2，轉出最多的是轉變?yōu)?9.67 km2的建筑用地和20.65 km2的耕地，整體上綠地面積呈下降趨勢。

4)水體的面積轉移變化情況。由表2可以看出，兩年間水體保持不變的面積為9.71 km2，轉出最多的為10.83 km2的建筑用地，轉入最多的為2.22 km2的建筑用地，其中，由圖1和圖2也可以看出，就湖泊水體而言，面積是增大的，整體上水體面積減少是由于研究區(qū)東北部黃河水量下降比較多，導致水域面積整體上變少，而由圖1和圖2可以看出開封市區(qū)水域面積呈現(xiàn)增加的趨勢，這是開封市政府湖泊保護政策取得的顯著成果。

5)未利用地的面積轉移情況。由表2可以看出，兩年間未利用地保持不變的面積為19.18 km2，轉出最多的為31.65 km2的建筑用地。轉入最多的地類為9.67 km2的建筑用地，轉入的這些建筑用地大多都是拆遷地，后續(xù)應該還是會變?yōu)榻ㄖ玫亍＿€有4.81 km2的綠地轉入，表明又有綠地將要被侵占，需要引起政府部門的重視，從而保護開封市區(qū)健康的生態(tài)環(huán)境。

3 城區(qū)土地利用格局驅動力分析

層次分析法是將所有與決策相關的因子分解成目標層、準則層、結果層，在此基礎之上對所需決策問題進行定性和定量分析，是解決多目標復雜問題的一種定性與定量相結合的決策分析方法，該方法是美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂于20世紀70年代初提出的[6]。土地利用格局是人們在利用自然的過程中所體現(xiàn)出來的一種人地平衡狀態(tài)，土地利用格局的變化是在驅動因素的影響下人地關系發(fā)生的關系轉移。結合開封市的實際情況，發(fā)現(xiàn)影響開封市土地利用格局的關鍵影響因素包括人口的增加、經(jīng)濟的發(fā)展、政策的導向、地理位置以及歷史文化。針對上述5種驅動因子建立判斷矩陣如表3所示[7]。

表3 根據(jù)上述影響因子建立的判斷矩陣

計算公式為：

1)將判斷矩陣每一列作歸一化處理

2)對每一行求和后進行歸一化處理

式中：aij表示上矩陣第i行，第j列的值；Wi表示第i個指標的權重值。

由上述計算公式可得人口、經(jīng)濟、政策、地理、歷史5個驅動因子的權重如表4所示。

由上述分析可知，在開封市區(qū)的土地利用格局變化的驅動因子里政府政策規(guī)劃因素所占比重最大，達到39%，城區(qū)土地利用類型以及城區(qū)擴展方向主要是政府政策主導的，最主要的就是河南省的鄭(鄭州)汴(開封)一體化的發(fā)展戰(zhàn)略決定開封市近幾十年的發(fā)展格局為向西部發(fā)展；地理因子的影響次之，達到22%，地理位置上開封市區(qū)北部緊鄰黃河，河灘地土地類型多為沙土，導致開封市區(qū)向北部擴展的可能性比較??；開封作為八朝古都，由于歷史遺跡的保護等因素，導致開封的經(jīng)濟主要是靠旅游業(yè)，實體經(jīng)濟實力比較弱，人口發(fā)展也比較緩慢，而人口和經(jīng)濟這兩項指標對開封市的城區(qū)土地利用格局的影響相對較小。

表4 各個驅動因子所占權重值

4 結 論

開封市搭乘著近年來中原經(jīng)濟區(qū)崛起的快船，以及國家一帶一路政策的實施，經(jīng)濟的快速發(fā)展以及人口的增加，開封市的土地利用格局發(fā)生了巨大的變化。本文利用2014年和2016年兩期最新的GF-1數(shù)據(jù)，并結合開封市基礎地形屬性資料進行分析，以期研究出開封市土地利用格局在近兩年來發(fā)生的時空變化，進而基于層次分析法理論對開封市土地利用類型變化的可能驅動力因素進行分析。

1)開封市土地利用格局在2014年到2016年發(fā)生了很大的變化，重點表現(xiàn)為：龍亭區(qū)、鼓樓區(qū)、禹王臺區(qū)等中心城區(qū)綠化用地有少量增加，建筑用地變化不大，建筑用地變化最大的為金明新區(qū)的西部也即開封市區(qū)西部，大量的建筑物不斷替代綠地、耕地，城市向西(鄭州方向)擴張極其明顯。除此之外，開封市區(qū)向南部擴張也比較明顯，保持基本穩(wěn)定的是北部，因為北部緊鄰黃河，土質多為沙土，不適合大量的高樓建筑，所以開封市城區(qū)下一步擴張應該還是往西部的鄭州方向發(fā)展。

2)隨著開封市區(qū)域重要性的逐年提升，經(jīng)濟的飛速發(fā)展以及人口的增加導致了開封市城區(qū)土地利用格局的不斷變化與城區(qū)的不斷擴張，在開封市的土地利用格局演變驅動因子里，經(jīng)濟發(fā)展和人口增加的影響相對較小，而開封市的古城歷史地位所占比重相對較高，然而對開封市土地利用格局演變的最大影響因子是政府的政策導向，例如古城保護政策導致開封市龍亭區(qū)、鼓樓區(qū)、禹王臺區(qū)等中心城區(qū)的土地利用類型變化較小，而鄭汴一體化的政策以及中原經(jīng)濟區(qū)崛起等政策導致開封市區(qū)向西北部擴張迅速，土地利用格局變化劇烈。

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[責任編輯：郝麗英]

On the land use type change and its driving force analysis based on GF-1—Taking Kaifeng City as an example

LI Peng, HU Qiya,LIU Xiaotian, PENG Chao, LU Ying

(College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology,Beijing 100083,China)

Taking Kaifeng City of Henan province as an example,this paper obtains this maps of land use types by using two GF-1 remote sensing image data of 2014 and 2016, and its spatiotemporal change characteristics of land use of the two years by the spatial analysis function of GIS technology. Based on the Analytic Hierarchy Process (AHP), and the analysis on the importance of main factors, such as its region, policy and economy, it turns out that the policy and geographical factors have the greatest impact on the change of land use types in Kaifeng urban area. And the change of land use types in its west region is most frequent. Through the research of this paper, it hopes to provide a reference for the related functional departments in the management of land use types.

GF-1;land use type;statistical analysis;analytic hierarchy process;Kaifeng City

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2017.02.005

2016-09-25

李 鵬(1990-)，男，碩士研究生，研究方向：遙感圖像處理與應用.

TP751

A

1671-4679(2017)02-0021-04