（北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875）

隨著人口、資源和環(huán)境問題的日益突出，土地利用和土地覆蓋變化研究已經(jīng)成為全球環(huán)境變化研究的前沿和熱點[1]。城市是人類生存的主要場所，其土地利用變化速度較快，隨著北京市近二三十年來的經(jīng)濟發(fā)展，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)以及土地利用格局發(fā)生了一系列變化[2]。因此，本文就北京市近年來土地利用變化情況進行分析，進一步明確北京市土地利用變化方向及其程度。

1 研究區(qū)與研究數(shù)據(jù)

北京市位于北緯39°28′～41°05′，東經(jīng)115°24′～117°30′，位于華北平原的西北邊緣，地勢西北高、東南低。北京北側(cè)有軍都山，西側(cè)有西山，東南側(cè)是向渤海傾斜的平原[3]。北京市的氣候類型為暖溫帶大陸性季風氣候。全市總面積為16 386 km2，其中山地占61.4%，平原占38.6%，共劃分為16個區(qū)，北京市常住人口約為2 172.9萬人[4]。本文所使用的遙感影像數(shù)據(jù)為北京市2000年和2009年的生長季Landset TM影像數(shù)據(jù)。

2 方法與過程

在ENVI工具支持下，對遙感影像進行監(jiān)督分類（分類方法包括馬氏距離法、最小距離法、最大似然法和支持向量機法），監(jiān)督分類又被稱為訓(xùn)練分類法，用被確認類別的訓(xùn)練樣本去識別其他未知類別像元[5]。分類前需要通過目視判讀等先驗知識，確定遙感圖像上某些地物的類別屬性，選取一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本，對判決函數(shù)進行訓(xùn)練，使其符合分類要求，最后用訓(xùn)練好的判別函數(shù)對待分數(shù)據(jù)進行分類，按不同的規(guī)則將其劃分到和其最相似的樣本類。

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是本研究運用的主要分類方法，它是一種專門研究小樣本情況下機器學(xué)習規(guī)律的新統(tǒng)計學(xué)習理論方法，是近年來在模式識別與機器學(xué)習領(lǐng)域中出現(xiàn)的新工具，它以統(tǒng)計學(xué)習理論為基礎(chǔ)，可以自動找出那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量，由此構(gòu)造出的分類器可將類與類的間隔最大化，有效避免經(jīng)典學(xué)習方法中過擬合、維數(shù)災(zāi)難、局部極小等問題，在解決中小樣本問題時表現(xiàn)出優(yōu)于其他方法的性能。但是，SVM方法也存在一定的缺點，即分類處理緩慢，本研究用到的SVM分類方法操作時間均為5～7 h，而與SVM方法效果較為相近的最大似然分類方法只需要1 min。因此，在決定是否使用SVN方法之前，人們可以先用最大似然分類方法進行預(yù)判，該方法的分類結(jié)果與SVM分類結(jié)果較為相似。

3 結(jié)果與分析

3.1 北京市土地利用分類結(jié)果

3.1.1 北京市2000年和2009年土地利用分類

用四種監(jiān)督分類法，即馬氏距離法（MaDC）、最小距離法（MDC）、最大似然法（MLC）以及支持向量機法（SVMC），對北京市2000年和2009年生長季Langdset TM影像進行土地利用分類，將土地利用類型劃分為林地、耕地、水體和建設(shè)用地四類。北京市2000年及2009年主要的土地利用類型為建設(shè)用地，西海、前海、后海和中南海為北京市區(qū)主要的水體利用類型。支持向量機、馬氏距離、最小距離和最大似然四種分類方法都能較好地識別出主要的水體利用類型。

對比2000年北京市土地利用分類結(jié)果的總體精度和Kappa系數(shù)，如表1所示，可以看出，支持向量機分類法的分類精度最高為94.834 8%，kappa系數(shù)也是最高，為0.921 7，每一種土地利用類型的分類精度都超過90%。度和Kappa系數(shù)，如表2所示，可以看出，支持向量機分類法的分類精度最高為94.282 5%，kappa系數(shù)也是最高，為0.916 2，每一種土地利用類型的分類精度都超過90%。因此，在進一步進行土地利用變化分析的過程中，采用2009年北京市支持向量機分類法的分類結(jié)果進行計算。分類結(jié)果誤差較大的馬氏距離法和最小距離法的總體精度為70%～80%，這兩類分類結(jié)果中耕地和建設(shè)用地的錯分誤差較大，誤差百分比達到20%～50%，尤其是最小距離法分類結(jié)果中的耕地類型只有45%左右的準確率。從四種分類結(jié)果的混淆矩陣也能看出，林地和水體的識別精度均較高。

表1 2000年北京市土地利用分類結(jié)果精度

表2 2009年北京市土地利用分類結(jié)果精度

3.1.2 分類后處理

通過觀察分類結(jié)果圖的細節(jié)部分，人們會發(fā)現(xiàn)其中有很多小面積的零散像元。為了消除誤差和保持圖像美觀，人們需要對進一步分析所用到的2000年和2009年北京市土地利用類型支持向量機分類結(jié)果進行分類后處理，即聚類。聚類完成后用Apply mask裁剪遙感圖像，并導(dǎo)入ArcMap進行圖像處理，得到北京市土地利用分類結(jié)果，如圖1和圖2所示。

圖1 2000年北京市土地利用分類

3.2 北京市2000-2009年土地利用變化分析

對2000年和2009年的北京市土地利用變化進行柵格運算，并制作土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣，如表3所示。表中，數(shù)據(jù)單位均為km2。

圖2 2009年北京市土地利用分類

表3 北京市2000-2009年土地利用變化面積

從計算結(jié)果來看，2000-2009年，北京市建設(shè)用地和林地面積增加，水體和耕地面積都呈現(xiàn)不同程度的減少，其中耕地面積減少最為嚴重，由2000年的1 972.29 km2減少為2009年的1 852.89 km2。其次是水體面積，減少了13.70 km2，耕地減少的主要區(qū)域為昌平區(qū)。2000-2009年，北京市林地面積有顯著增加。建設(shè)用地的擴張有比較明顯的區(qū)域變化，主要集中于東北方向的順義區(qū)以及東南方向的通州區(qū)。

4 結(jié)論

本文基于Landset TM影像數(shù)據(jù)，結(jié)合遙感和GIS的技術(shù)手段，采用多種監(jiān)督分類方法，對比分析了2000年和2009年兩個時相的北京部分區(qū)域土地利用變化規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn)，2000-2009年，北京市主要土地利用類型變化表現(xiàn)為耕地和水域覆蓋面積減少以及建設(shè)用地和林地顯著增加。其中變化最為顯著的是通州、順義、昌平等市轄區(qū)，東城區(qū)和西城區(qū)土地利用變化較小。