雲南麗江地區土地利用變化的遙感檢測與分析

李喆1 馬潤賡2

（1.北京大學遙感與地理信息系統研究所，北京，100871；2.中國地質大學地球科學與資源學院，北京，100083）

摘要：利用1999年2月和2001年4月2幅TM影像資料和其他輔助資料為資料源，對主成分分析處理後的遙感影像進行計算機自動識別，采用人機交互式解譯方法獲得各種土地利用類型分布信息，並使用地理信息系統的空間分析和數理統計功能分析麗江壩子地區土地利用變化的數量變化，土地利用動態度等特征，以及各類型之間的轉化情況。結果表明：本區域耕地面積增加了0.27km2，城鄉用地面積增加了0.19km2，水體面積減少了0.11km2，林地和草地基本保持不變；各類型的轉化突出表現為水域向城鄉用地，未利用土地向城鄉用地和耕地轉換。

關鍵詞：土地利用變化；馬爾柯夫矩陣；雲南麗江地區；遙感和 GIS

區域土地利用/覆被變化（LUCC）是全球環境變化研究中的重要領域之壹。土地利用變化數據可以提供研究區域土地利用狀況的現實狀況，保證國家及時、準確地掌握土地利用變化情況，為制定國民經濟發展規劃、計劃和宏觀決策提供科學依據［1］。土地利用變化包括時間變化、空間變化和質量變化等三個方面，其中空間變化反映土地利用變化的空間類型、變化類型的空間分布以及區域差異，是土地管理和規劃關註的焦點問題［2］。這壹問題的解決關鍵在於如何提取土地利用變化數據以及如何對獲取的信息進行科學的分析處理。遙感技術以其快速、準確、周期短等優點在大中尺度的土地利用/覆蓋變化的監測中具有明顯的優勢。本文利用遙感和 GIS 相結合的方法，通過數理統計分析，描述了麗江壩子地區1999～2001年間土地利用的數量變化和空間變化特征，為該區域土地管理決策、生態環境保護、資源合理開發等奠定了基礎，對於區域土地可持續發展和利用具有重要意義。

1 研究區概況

麗江位於雲南省西北部［3］，金沙江中遊，地理坐標為：99°23′E～101°31′E，25°59′N～27°56′N。四周分別與迪慶州、怒江州、大理州、楚雄州和四川省攀枝花市、涼山州毗鄰，轄麗江納西族自治縣、寧蒗彜族自治縣、永勝縣和華坪縣，國土總面積有931.02km2。由於地處青藏高原和雲貴高原的結合部，屬橫斷山區，地形復雜，山高谷深，長期自然環境相對封閉，形成具有典型特點的垂直自然帶和立體氣候，動植物區系極為復雜，珍稀野生動植物豐富。全區總人口109 萬，包括漢、納西、彜、傈僳、藏、白、普米等23個民族，其中少數民族人口占57%［3］。

2 研究方法

2.1 研究資料

分別拍攝於1999年2月和2001年4月2幅 LANDSAT－TM 圖像，地面分辨率為30m，在研究區域內沒有雲層覆蓋，質量較好；另有1∶1 萬地形圖和1∶5 萬土地利用圖，用於輔助訓練樣區的選擇和目視解譯；還有其他統計資料（氣象、水文、人口、土壤、社會經濟）等。

2.2 主要工作流程

使用遙感圖像信息進行變化檢測的方法主要有三種：分類後比較法，多時相圖像直接求交法和多時相圖像分類法［4］。多時相圖像直接求交法要求兩個時相比較接近，檢測變化信息壹般使用圖像差值、比值或主成分分析，操作簡單，但是得不到變化的具體地物類型。本文所使用遙感圖像時間差異接近3個月，不宜使用直接求交法。多時相圖像分類法在使用時要使用靜態類型和動態類型，動態類型的訓練樣本壹般不易確定。本文主要使用分類後比較法。

本研究的主要工作流程如圖1 所示：首先使用 PCI 軟件分別對2 幅 TM 圖像進行圖像預處理（如幾何糾正等），並分別對以上兩個時相的影像做主成分分析，然後充分結合各種知識（如地形圖，植被圖等）進行監督分類［3］。監督分類時采用《中國土地利用現狀調查技術規程》規定，將土地利用類型劃分為：耕地，林地，草地，水域，城鄉工礦居民地和未利用土地***6 類。采用人機交互式方法判讀分類結果，並將解譯結果以柵格形式轉入地理信息系統軟件 ARC GIS 中進行數據處理，對二期數據進行空間疊置分析，獲得土地利用變化數據，以此為基礎進行土地利用動態變化分析。

圖1 項目主要工作流程圖

2.3 幾個關鍵技術的處理

2.3.1 遙感圖像的幾何配準

兩個時相遙感圖像的幾何配準是動態變化研究的基礎。為了便於利用地學信息進行輔助分析，可以將遙感圖像配準到大地坐標系中。本文選擇1∶1 萬地形圖為基準，在遙感圖像上均勻選擇12個地面控制點，使用二次多項式擬合，灰度采樣方式為雙三次卷積，進行幾何配準和灰度重采樣處理。結果總體均方誤差為0.624，配準誤差小於1個像元，滿足土地利用動態監測的要求。

2.3.2 遙感圖像的主成分分析

主成分分析（又稱主分量變換）是壹種盡可能不丟失信息用幾個綜合性指標匯集多個變量的測量值而進行描述的方法［5］。在多光譜圖像中，由於各波段的數據間存在相關的情況很多，通過主成分分析就可以把圖像的大部分信息用少數波段表示出來，使得信息幾乎不丟失但數據量可以減少。本文分別對於二期 LANDSAT－TM 圖像的除熱紅外波段的6個波段采用主成分分析，把獲得的第壹到第三主成分進行彩色合成，得到處理後的結果圖像。

2.3.3 結果數據的生成

根據各種輔助資料，在經過主成分分析處理後的二期遙感圖像上選擇6個土地利用類型的訓練樣本，采用最大釋然法進行計算機自動識別。由於遙感影像上存在同物異譜、異物同譜以及混合像元等情況，計算機自動識別在某些類別的區分上不太理想，例如未利用土地和城鎮用地極易發生混淆。實際工作還需要輔助各種實測資料進行目視修正，以得到兩個時相的最終分類結果，然後將分類結果以柵格形式轉入地理信息系統軟件ARC GIS中，對二期數據進行空間疊置分析，獲得土地利用變化數據，並進行必要的數理統計，以便結果分析使用。

3 結果分析

3.1 土地利用變化幅度分析

區域土地利用變化幅度主要體現在不同土地利用類型的面積總量變化上，可以提供區域土地利用變化總態勢和土地利用結構變化信息。

利用二期遙感資料，對麗江壩子地區兩期土地利用數據進行統計分析，得到結果見表1。

表1 1999～2001年土地利用變化表

表1說明，3年來本區域耕地面積增加了0.27km2，城鄉用地面積增加了0.19km2，水體面積減少了0.11km2，林地和草地則基本保持不變。

3.2 土地利用動態度分析

土地利用動態度可以簡單采用單壹土地利用動態度和綜合土地利用動態度來描述［6］。其中單壹土地利用動態度可定量描述區域壹定時間範圍內某種土地利用類型變化的速度，可提供土地利用變化的區域差異和預測未來土地利用變化趨勢；綜合土地利用動態度用於表征區域土地利用變化的速度。

單壹土地利用動態度公式表達式為：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

式中，Ua，Ub分別表示研究初期及研究末期某壹種土地利用類型的數量；T表示研究期時段長。

綜合土地利用動態度表達式為：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

式中，LUi 表示研究初期第 i 地物類研究末期轉為其他土地利用的面積；ΔLUi 表示第i地物類研究末期轉為其他土地利用類型的面積；T表示研究時段。

根據公式（1）和（2）計算麗江壩子地區土地利用六種類型的年變化率。結果說明，1999～2001年麗江壩子地區土地利用的年變化率為0.17%，其中城鄉用地和未利用地變化速度最大，年變化率分別達到0.36%和0.21%，林地和草地基本保持不變，耕地和水域的年變化率分別為0.15%和0.09%。

3.3 土地利用區域差異分析

由於地形地貌和氣候等自然條件差異，經濟發展和人口增長速度不同，使得土地利用區域差異顯著。對於土地利用變化的區域差異，可用某壹特定土地利用類型相對變化率來表示。相對變化率是壹種很好地反映土地利用變化區域差異的方法，其表達式為：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

式中，Kb、Ka分別代表某區域某特定土地利用類型研究初期和研究末期的面積；Cb、Ca分別代表全區域某特定土地利用類型研究初期和研究末期的面積。

根據行政區劃，將麗江劃分成麗江縣、寧蒗縣、永勝縣和華坪縣4個區域，根據遙感數據分別計算6 種土地利用類型的相對變化率，其結果見表2。

表2 1999～2001年土地利用區域差異表

從表2中可以看出，土地利用變化存在明顯差異：①就耕地而言，麗江縣最大，達到1.53，明顯大於永勝縣，寧蒗縣和華坪縣也大於永勝縣；②林地，草地，水域變化各區域差異不大；③城鄉用地的區域差異最為明顯，麗江縣大於其他3縣很多，達到5.36；④未利用地的變化在華坪縣較突出，約為4.89，幾乎是永勝縣的3倍。

3.4 土地利用類型轉換矩陣分析

土地利用類型之間的相互轉化情況，可采用馬爾柯夫轉移矩陣模型來進壹步描述［7］。馬爾柯夫鏈是壹種具有“無後效性”的特殊隨機過程，它反映的是壹系列特定時間間隔下，壹個亞穩定系統由n時刻向n＋1 時刻狀態轉換的壹系列過程中，n＋1 時刻的狀態只與n時刻的狀態有關。由於土地利用類型演變具有馬爾柯夫隨機過程的性質：①壹定區域內，不同土地利用類型之間具有相互可轉化性；②土地利用類型之間的相互轉化過程包含著較多尚難用函數關系準確描述的事件，故可采用馬爾柯夫轉移矩陣模型來描述土地利用類型動態轉換。

馬爾柯夫模型在土地利用類型轉化上應用的關鍵是確定土地利用類型之間相互轉化的轉移概率矩陣P。若采用斑塊相互之間面積的轉移概率為矩陣元素，則轉移矩陣模型為：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

式中，Pij為土地利用類型i轉化為土地利用類型j的轉移概率。

遙感圖像計算機自動識別中得到的土地利用變化轉移概率矩陣如表3所示。

表3 1999～2001年土地利用變化轉移概率矩陣　　單位：%

從表3可以看出：

（1）耕地的增加量主要是來自草地和未利用地，分別占1.51%和0.21%，減少量大部分轉化為未利用地和草地，各占4.46%和2.10%。

（2）林地的增加量主要來自於草地和耕地，各有4.06%和1.06%，有1%的林地轉換為草地。

（3）草地的增加量中有2.10%和 1.00%來自於耕地和林地，減少量中有 4.06%和1.51%分別轉化為林地和耕地。

（4）水域有2.32%轉化為城鄉用地，有0.36%轉化為未利用地，有0.18%轉化為林地，表明水體的減少主要受人為因素影響。

（5）城鄉用地的增加主要來自於耕地、未利用地和水域，分別占 0.74%、0.61%和0.39%。

（6）城鄉用地、耕地、草地和林地各有 17.06%、4.46%、0.93%和 0.58%轉化為未利用地，表明本區域土地利用狀況不太好，大量的農田遭到占用卻未合理開發。