郝冬梅+李東峰

摘 要：本研究選擇明水縣為研究區(qū)，選用TM影像為主要數(shù)據(jù)源，利用最大似然法對研究區(qū)的遙感影像進行分類，獲得明水縣土地利用情況。對明水縣近20年農(nóng)業(yè)用地情況進行動態(tài)變化研究。

關(guān)鍵詞：遙感影像；ENVI；農(nóng)業(yè)用地變化；綏化

中圖分類號：U412.1+4 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）26-0017-02

1 概述

土地利用情況的遙感動態(tài)監(jiān)測即是監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的全部土地資源，以及獲取其中各種土地利用類型的空間分布動態(tài)信息，包括各種土地覆蓋類型的數(shù)量、位置、土地利用率等。農(nóng)業(yè)用地是我國重要的土地資源，農(nóng)業(yè)用地能否得到可持續(xù)利用也是政府以及該領域內(nèi)關(guān)注和研究的焦點問題。農(nóng)業(yè)用地的可持續(xù)利用性就直接關(guān)系到我國是否能夠確保糧食的安全問題，甚至是社會穩(wěn)定問題。黑龍江省是一個農(nóng)業(yè)大省，對農(nóng)業(yè)用地的動態(tài)監(jiān)測就顯得尤為重要。但是采用一般方法進行調(diào)查浪費大量的人力、物力。自上世紀70年代以來，人們將遙感（RS）技術(shù)、地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)、數(shù)學方法等知識結(jié)合起來進行研究，這讓我們在土地利用動態(tài)監(jiān)測與分析領域內(nèi)前進了一大步。遙感可以不與目標地物接觸，從遠處把目標地物的信息記錄下來，形成影像。遙感具有大面積同步觀測、且獲得信息及時等特點。通過遙感影像可以對地物信息進行提取。這樣既省時又省力，還可以節(jié)約成本。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

明水縣隸屬于黑龍江省綏化市，全縣呈長方形，南北寬度為31.5公里，東西長度為86公里。其位于松嫩平原的東北部，地理坐標為125°16'E～126°26'E，47°01'N～47°22'N，北方與依安、拜泉交界，南方與青崗相鄰，西方與林甸相接，東方與海倫相望于通肯河兩岸，土地總面積總量達2400km2。

2.2 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預處理

2.2.1 數(shù)據(jù)

本研究選取的TM影像從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站（http：//www.gscloud.cn/）下載，所有遙感數(shù)據(jù)都使用UTM投影系統(tǒng)和WGS84坐標系。選用數(shù)據(jù)分別為1992 年和2011年。

2.2.2 數(shù)據(jù)預處理

利用ENVI對明水縣四幅不同時相的遙感影像做完大氣校正、圖像配準等預處理之后，用研究區(qū)的矢量邊界對研究區(qū)影像進行裁剪，結(jié)果如圖1a、圖1b。

3 研究方法

3.1 最大似然法

本研究選取最大似然法進行信息提取。最大似然法也稱極大似然估計，是一種具有理論性的點估計法。其具體分類方法是：預先假定各個波段中的每一類統(tǒng)計都呈正態(tài)分布，然后再計算給定的像元屬于某一訓練樣本的似然度，最后將該像元歸并到似然度最大的一類樣本之中[1-2]。

3.2 土地利用的變化幅度

土地利用的變化幅度是指土地利用類型在面積上的變化程度，體現(xiàn)在各種不同的土地利用類型的面積總量的變化[3]。通過分析土地利用類型的總量變化，可以了解土地利用變化總的變化趨勢和土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生的改變。其計算公式為：

其中F表示的是研究區(qū)域內(nèi)所研究的時段內(nèi)土地利用變化的幅度，Ua和Ub分別表示研究區(qū)初期和末期某種土地類型的數(shù)量。

3.3 單一土地利用動態(tài)度

單一土地利用的變化速度又稱為動態(tài)度，是指在一定的時間段內(nèi)，某種類型土地利用的數(shù)量變化情況[4]，而且可以定量描述區(qū)域土地利用變化的速度[5]。單一土地利用動態(tài)度可直觀地反映土地利用類型變化的幅度和速度，也易于通過各種不同土地利用類型間的比較反映不同土地利用類型變化的差異，從而進一步的研究影響土地利用變化的驅(qū)動因子。其計算公式為：

在該表達式之中，K為研究時段內(nèi)某一土地利用類型的動態(tài)度；Ua和Ub分別為研究區(qū)初期及研究區(qū)末期某種土地利用類型的數(shù)量；T為本次研究的時間段的時間跨度。當T的單位設定為年時，計算結(jié)果所得到的K的值就表示該研究區(qū)域內(nèi)某種土地利用類型的年變化率。

4 結(jié)果與分析

利用在ENVI軟件中的最大似然法對研究區(qū)域內(nèi)的遙感影像進行分類。經(jīng)過對選取樣本的可分離性結(jié)果檢驗，決定明水縣對各個不同時相的遙感影像進行分類操作。分類結(jié)果如圖所示（圖2a、圖2b）。

通過對本次實驗研究區(qū)域1992年以及2011年土地利用遙感監(jiān)督分類及對比分析圖進行結(jié)果匯總，得到不同時期土地利用類型的面積總數(shù)、變化幅度、變化面積數(shù)、動態(tài)度等數(shù)據(jù)， 如表1所示。

從以上表中可以看出，1992年到2011年，農(nóng)業(yè)用地的面積呈明顯的增長趨勢，農(nóng)業(yè)用地面積總量增長高達118km2，變化幅度為9.5%，土地利用單一動態(tài)度為0.49%。

5結(jié)束語

本研究對明水縣的農(nóng)業(yè)用地的動態(tài)變化進行了研究，研究的時間跨度相對較長，研究結(jié)果具有一定的現(xiàn)實意義和實用性。本研究沒有對農(nóng)業(yè)用地與其他幾類土地利用類型之間的相互作用及影響農(nóng)業(yè)土地利用的驅(qū)動因素等進行較為深入的研究，在后續(xù)的研究中將開展相關(guān)研究。

參考文獻：

[1]鄧書斌.ENVI遙感圖像處理方法[M].北京：科學出版社，2010：132.

[2]楊艷青，柴旭榮.基于遙感和GIS的土地利用分類方法研究[J].山西師范大學學報（自然科學版），2015（4）：69-74.

[3]蔡為民，唐華俊，呂鋼，等.景觀格局分析法與土地利用轉(zhuǎn)換矩陣在土地利用特征研究中的應用[J].中國土地科學，2006，20（1）：39-44.

[4]李麗，張維奇.基于遙感和GIS萬州區(qū)的土地利用/土地覆被動態(tài)變化分析[J].江西能源，2006（02）：9-11+26.

[5]宋丹妮，匡鴻海.基于遙感影像的單縣土地利用動態(tài)變化分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學，2015（03）：550-554.endprint