长沙市1995土地利用时空变化与稳定性分析讲解.docx

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长沙市1995土地利用时空变化与稳定性分析讲解

湖南科技大学

毕业设计（论文）

题目

长沙市1995-2015年土地利用时空变化与稳定性分析

作者

张思佳

学院

建筑与城乡规划学院

专业

地理信息系统

学号

1210040130

指导教师

全斌副教授

二〇一六年五月二十九日

摘要

随着经济的不断发展，土地利用/覆被变化（LUCC）研究已经成为当今世界备受瞩目的研究内容之一。

本研究选用2015年Landsat8遥感影像数据，利用遥感软件ENVI进行监督分类，经过分类后处理获得长沙市土地利用现状数据和土地利用现状图，通过建立解译标志收集相关调查资料，采用人机交互式判读解译，获得研究区该时期地利用数据，结合已有长沙市1995、2000、2005、2010年土地利用矢量数据，利用地理信息系统软件ArcGIS对矢量数据进行叠加分析等操作，获取5期土地利用类型的变化数据，建立土地利用转移矩阵分析，研究讨论1995-2015年期间，长沙市土地利用状况以及变化趋势，同时运用土地利用变化强度分析理论方法，讨论研究20年间长沙市土地利用在时间间隔层次上变化快慢从而分析其稳定性，可系统性地分析土地利用变化的过程，有助于对土地利用变化信息的进一步挖掘，对于土地利用变化过程的解释有很大帮助。

结果表明：

自1995年以后，中国中部地区逐渐崛起，为满足人们的居住、生活以及公共设施等需求，长沙市建设用地随之不断扩张，增加面积达55871.90ha其中增加的面积大多来源于耕地和林地。

2000年前长沙市土地利用变化强度小，2000年后长沙市的土地利用变化强度逐渐增大，除1995-2000年土地利用变化强度小于平均强度之外，其余阶段均大于平均强度，所以在研究时间内长沙市土地利用变化在时间间隔层次上是不稳定的。

关键词：

土地利用变化；监督分类；稳定性；长沙市

ABSTRACT

Withthecontinuousdevelopmentoftheeconomy,Land-UseandLand-CoverChange（LUCC）researchhasbecomehighlyattentionoftheresearchcontentoftheworldtoday.TakingChangshacityasthestudyarea,thisstudycollectedTMremotesensingimagedataof1995,2000,2005and2010forChangshaandOLIremotesensingimagedataof2015,obtainedatotalof5Changshaland-usemapsnearly20yearsthroughtheinterpretationcombiningwiththeusingofremotesensingsoftwareasENVIandgeographicinformationsystemsoftwareasArcGIS.ThemethodinvolvedincludeSupervisedClassificationandvisualinterpretationmethodofhuman-computerinteraction.Throughthecalculationofthetransfermatrixofland-usetypes,researchanddiscussionfrom1995to2015,thechangeoftheChangsha’slanduseandtrends.Since2000,thegradualriseofthecentralregionofChina,rapidpopulationgrowthneedmoreandmorelandforpeople’slivingandpublicfacilities,Changsha’sconstructionlandexpandslargely,andmostoftheincreasecomesfromfarmlandandwoodland.Whiletheuseoftheoreticalanalysisoflandusechangeintensity,ChangshaCitytodiscussthestudyperiodtherateofchangeoflandusetoanalyzeitsstability,systematicanalysisofchanginglanduse,changeoflandusecontributetofurtherinformationmininglandusechangeprocessexplanationhelps.Theresultsshowthat:

Since1995,thegradualriseofcentralChina,tomeettheneedsofpeopleliving,livingandpublicfacilities,Changshacityconstructionlandalongwiththecontinuousexpansion,toincreasetheareaof55871.90hamainlyfromtheareaincreasingarablelandandwoodland.Inadditionto1995-2000yearsoflandusechangeintensityislessthantheaverageintensity,andtherestaregreaterthantheaverageintensity,sothelandusechangeinChangshaisnotstableinthestudyperiod.

Keywords:

Land-UseandLand-CoverChange（LUCC）;SupervisedClassification;Stabilityanalysis;Changsha

第一章绪论

1.1研究背景及意义

如何科学合理地开发以及利用土地资源已逐渐成为当今世界热议的话题，主要是因为土地是人类生存和发展的基础。

由于人类活动范围与经济发展的迅速膨胀，导致人们对于土地资源的需求量急剧增加，土地利用状况随时空的推移发生了翻天覆地的变化。

在无止境的开发后，接踵而至是一系列负面影响，例如水体污染、大气污染、土壤污染、能源匮乏、森林植被破坏、生物多样性锐减、生态平衡遭到破坏、部分地区水土流失、荒漠化加剧以及全球变暖等[1]。

因此，已引起世界各国科研和政府部门对土地利用/土地覆盖研究重视[2]。

在20世纪90年代，国际组织和世界上各个国家都对土地利用/土地覆盖变化方面的研究越来越重视，1995年“国际地圈与生物圈计划”和“全球环境变化人文计划”将LUCC作为全球性综合研究计划的一个核心项目，并逐渐成为全球环境变化和可持续变化研究的重要内容[3]。

21世纪以来，政府逐渐加大对中部城市发展的重视，并结合各地区的不同情况提出了有关中部崛起的相关政策方针，中部城市经济很快得到了进一步的发展，随之而来的是城市的扩张加剧。

长沙市是湖南省的省会，同时也是长株潭“两型社会”的核心城市，长沙市地理位置优势显著，并且具有一定的经济和科学技术基础，交通方面也比较发达，是我国中部城市群的典型代表。

但近年来，长沙市土地利用正面临着经济持续高位运行与宏观调控从紧的局面，城镇化发展对土地的需求的急剧增加与土地资源可持续发展的矛盾更加尖锐。

本文以长沙市作为研究区，使用收集的土地利用矢量数据进行分析，对长沙市近20年来的土地利用变化特征进行讨论研究，并对导致该变化过程的内在机制进行分析。

通过对转移矩阵中的数据进行简单比较，可直接分析提取各种地类的面积比例等的变化情况，但并不能很好地对探究出多个时间间隔中土地利用类型变化的稳定性，研究不够透彻。

于是引进变化强度分析的理论方法对土地利用变化的稳定性进行分析，不仅可以从其他角度验证解译的结果是否合可靠，更可以为相关部门开发和利用土地提供一定依据，从而进一步贯彻保护生态环境的政策。

本研究不仅对长沙地区社会经济发展及土地利用规划有十分重要的意义，还可为之后的土地利用规划发展方向提供一些参考意见，将进一步影响全省可持续发展战略的贯彻落实。

1.2国内外研究进展

1.2.1国外研究进展

20世纪90年代以来，国际上对LUCC的研究向全面化不停发展，许多与全球变化相关的组织、机构将土地利用/覆被变化作为研究的重点，并取得了一定进展。

联合国环境规划署（UNEP）1994年启动了“土地覆盖评价与模拟”（LCAM）项目，研究分析了有关于东南亚地区的土地覆被现状与变化情况[4]。

国际地圈生物圈计划和全球环境变化人文领域计划于2005年联合开展了全球土地研究计划，是继联合发布LUCC计划后的又一项有重要意义的全球性计划[5]。

目前，LUCC研究的范围进一步扩展，突出表现在“应用RS、GIS技术开展土地利用/土地覆盖变化坚持、评价与制图，农村与农业土地利用/土地覆盖变化分析，城市土地利用/土地覆盖变化分析，土地利用/土地覆盖变化动力学，土地利用/土地覆盖变化与生态环境”等方面开展具体工作，并取得重要进展[6]。

土地利用变化强度分析理论，通过计算土地利用数据列出时间间隔元素转移列联表，以此为基础利用强度分析公式计算了每个时间间隔每种地类的变化强度St和平均变化强度U。

通过对St与U作对比，可分析研究每个时间间隔变化的稳定性。

美国克拉克大学SZAldwaik等首次提出了有关强度分析的概念，RGPontius等讨论了强度分析在土地利用过程中所能解决的一些问题，其中包括：

①利用强度分析可以在一定程度上解释遥感影像解译上的分类错误；②利用强度分析的研究方法可有效地选取合适的研究区域，可用于分析土地利用变化的稳定性问题[7]。

1.2.2国内研究进展

我国是拥有悠久历史的农业大国，改革开放以来，在经济快速发展和人口激增的同时，中国的生态环境也承受着巨大压力，使得在对于中国LUCC研究领域得到了越来越多国内外学者的关注。

我国土地利用呈现出利用程度低，发展潜力较大；资源类型比较丰富，但部分土地利用规划欠缺合理性和土地利用地区差异较为显著等特点。

我国学者对于LUCC的研究领域多集中于土地利用/覆被动态变化预测和模拟、土地利用变化效应及土地利用变化驱动机制3个方面[8]。

目前，我国在运用遥感影像对土地利用/覆被变化的监测分析、土地利用/覆被变化研究数据库的构建、土地利用/覆被变化对农业生态系统及全球变化的影响、土地利用/覆被变化驱动力研究及土地利用与土地覆被变化建模等许多方面都有了新的进展[9]。

但是由于现有的研究内容针对的区域大多为一线或沿海城市，而对于一些欠发达的中部二线城市研究相对较少，所以在研究的广度上有一定局限性。

目前强度分析理论已基本成熟，但国内学者较少用此理论对土地利用变化的稳定性进行分析研究[7]。

2016年孙云华，郭涛等人，以云南省昆明市为目标，研究其土地利用变化情况，同时对土地利用变化强度的三个层次概念进行了详细的论述，解释了如何通过对土地利用变化强度的理论方法对其变化的稳定性，该研究可为政府有关部门合理开发和利用土地资源提供科学依据，进一步实现保护生态环境的目的，同时可以对遥感影像解译结果进行检验。

1.3研究内容和技术路线

1.3.1研究内容

本研究基于RS、GIS的技术平台，其中长沙市1995、2000、2005、2010及2015年共5期矢量或遥感影像数据，利用ENVI软件进行分类、解译之后使用ArcGIS软件进行空间分析处理，利用土地利用数据结构表及面积转移矩阵，研究长沙市土地利用时空变化特征，同时引进变化强度理论方法对时间间隔层次上的土地利用变化的稳定性进行分析。

（1）分析研究区1995-2015年土地利用类型变化的时空特征

收集长沙市近20年（1995-2015年）共5期相关数据资料，其中利用遥感软件ENVI和地理信息系统软件ArcGIS，对原始遥感影像数据进行预处理，并采用计算机监督分类方法与人工目视解译相结合的方法得出研究区的土地利用现状分布图，并建立完整的土地利用数量结构特征数据库，利用土地利用面积转移矩阵展示近20年长沙市各地类的面积转化情况。

（2）稳定性分析

运用时间间隔层次土地利用变化强度分析理论方法，对多个连续时间间隔形成的元素转移列联表进行深入研究，通过对各个时段内的遥感影像解译地图的总变化面积St和观察变化强度U进行计算，得出每个时间间隔变化在整个研究时间变化中是快速的还是缓慢的[7]，比较每个时间间隔的土地利用变化强度与平均变化强度大小关系是否一致，从而讨论研究其土地利用变化的稳定性，一致即为稳定，反之则不稳定。

1.3.2技术路线

本文研究的技术路线从确定研究任务开始到数据的处理及结果的分析讨论过程如图1.1所示。

图1.1技术路线图

第二章研究区概况

2.1.研究区地理位置

湖南省省会长沙市是长株潭城市群“两型社会”试验区的核心城市，地处我国中部长江以南区域。

长沙市地理位置介于东经111°53'-114°15'，北纬27°51'-28°40'，辖5区3县1市，总面积约为11819.5平方公里，城区面积为1909.86平方公里，占总面积的16.2%。

东临江西省萍乡市，南接株洲市、湘潭市，西邻益阳市、娄底市，北连岳阳市[10]（如图2.1）。

a）b）

c）

图2.1长沙市地理位置图

2.2自然地理概况

长沙市地势东高西低，中西部低平，地处洞庭湖平原南向湘中丘陵盆地延伸过渡区。

土壤主要为红壤和水稻土，因为类型丰富，给多种农作物的生长提供了良好的条件。

长沙属亚热带季风气候，气候温和，降水充沛，雨热同期，四季分明[11]。

湘江由南向北将长沙分为河西和河东两部分，境内长度约75公里。

长沙市的河流大都属于湘江水系，境内河网密布，冬不结冰，含沙量少。

水资源以地表水为主，年均地表径流量达82.65亿立方米，水资源充足。

2.3社会经济概况

由2010年长沙市统计局第六次全国人口普查的数据得知，长沙市常住人口为704.41万人，约占全省的10.7%。

2015年长沙市经济总量达8510.13亿元，经济增速为9.9%，居全国省会城市第七位，保持持续快速的增长。

第三章数据来源与研究方法

3.1数据来源与处理

3.1.1矢量及遥感数据来源

长沙市1995年和2000年土地利用矢量数据来源于中国资源环境数据库，以LandsatTM/ETM+遥感影像为数据源，通过计算机自动分类和人工目视解译形成土地利用矢量数据[12]。

长沙市2005和2010年的遥感数据为购买的TM遥感影像标准产品，辨率均为30m[9]，2005年及2010年土地利用矢量数据来源于雷师《中国中部和东南部城市土地利用变化对比研究--以长沙市和泉州市为例》。

2015年遥感数据来自于地理空间数据云网站为Landsat8OLI/TIRS遥感影像，包括11个波段，波段1-7，9-11的分辨率为30米，波段8为15米分辨率的全色波段，信息如表3.1所示，下载地址为：

表3.12015年长沙市遥感影像数据信息表

数据标识

数据行列号

日期

云量

数据来源

LC81220402015291LGN00

40，122

2015年10月18日

0.08%

Landsat8

LC81220412015291LGN00

41，122

2015年10月18日

0.05%

Landsat8

LC81230402015298LGN00

40，123

2015年10月25日

2.99%

Landsat8

LC81230412015298LGN00

41，123

2015年10月25日

0.96%

Landsat8

LC81240402015289LGN00

40，124

2015年10月16日

0.11%

Landsat8

LC81240412015289LGN00

40，124

2015年10月16日

0.01%

Landsat8

3.1.2遥感数据的预处理

遥感影像数据的前期处理包括遥感影像几何校正、波段组合、影像拼接和裁剪等。

选取6（短红外波段1）、5（近红外波段）、4（红波段）三个波段进行组合，这三个波段组合能充分显示地物影像特征的差别，利于分辨地物。

将波段合后的遥感影像进行拼接，再按照行政区范围对其进行裁剪，裁剪后影像如图3.1所示。

图3.12015年长沙市遥感影像数据（6、5、4波段）

3.1.3遥感影像的分类与精度验证

本次研究对于遥感影像解译所使用遥感软件是ENVI（包括4.7和5.3版本），运用计算机监督分类及人工目视解译完成。

监督分类的关键是ROI的选择，其选择的质量高低直接影响到监督分类结果的准确性，分类流程如图3.2所示。

图3.2监督分类方法流程图

根据长沙市实际的土地利用状况结合一系列参考文献确定将土地利用类型分为6个类别，分类具体情况以及解译标志如表3.2所示。

表3.2土地利用分类体系及遥感影像解译标志

土地利用分类

影像特征

地理相关

分析标志

遥感影像标志

耕地

1）呈粉红色（水田）、浅黄色（裸露旱地）或黄绿色（有绿色作物旱地）；

2）片状，斑块状，条带珊瑚簇状，零星状。

主要分布于平原及河谷两侧，河流冲击平地，低丘台地，居名点周边、山区也有零星分布。

耕地

林地

1）呈深绿色或浅绿色；

2）规则连成片状或不规则片状，不规则网纹状。

主要分布于山地，影像中可出现一定暗色山体阴影。

林地

草地、园地

1）绿色夹杂黄色（基本无阴影）；

2）不规则斑块状面积较小片状。

主要分布于林地与林地之间地势较低地区及低山丘陵。

草地、园地

水域

1）蓝色、深蓝色或蓝黑色；

2）河流一般呈线状、树枝状，水库和坑塘呈不规则多边形。

河流呈线性分布；水库，坑塘一般分布平原、山地、居民地附近，以及耕地周边。

水域

建设用地

1）呈深紫色浅紫色或灰白色

2）一般呈片状、方形、块状、点状或呈规则的直线状

主要分布于平原和沿河流区域，呈网状分布整个区域内

建设用地

未利用地

不规则斑状

分布于河流两侧及山区

本文采用ENVI5.3软件中计算机监督分类模块下最大似然分类器对预处理过后的长沙市2015年遥感影像进行分类。

监督分类是目前广泛应用的一种分类方法，具体步骤陈述如下：

首先，根据上一步所建立的遥感解译标志，绘制RIO，选取一定的分类样本。

因获取遥感影像的渠道所限，本文下载的长沙市遥感影像其中一景云量较多，0考虑到监督分类的准确性，在取样时将云层作为一类，之后在ArcGIS中进行更新操作。

鉴于草地、园地与林地在颜色、纹理上具有较高相似度，若单独提取草地、园地样本，可能会对分类结果有影响，而未利用地的面积较少，且变化不会太明显，所以本文仅考虑了云层、耕地、林地、水域、建设用地五个类别，草地（园地）和未利用地均在后期ArcGIS中进行更新处理。

其次，对训练样本进行可分离性验证。

通过样本n-DVisualizer图（图3.3）判断训练样本的质量，训练样本的空间可分离性较好，各类别混淆的数量较少；图3.4反应了选取样本各类别之间相关系数的定量评价，Jeffries-Matusita,TransformedDivergence参数表示，这两个参数的值在0到2之间，若大于1.9说明样本间可分离性好，属合格样本；小于1.8，需要编辑或重新选取样本；小于1，考虑将两类样本合成一类[13]。

从显示的数据可以看出，只有建设用地和耕地之间略小于1.8，一般出现这种情况，需要编辑或重新选择样本，由于进行分类后处理时，可对这两类进行很好的区分，所以监督分类样本就不做调整了。

图3.3样本n-DVisualizer图图3.4样本分离值

然后，对监督分类结果进行分类后处理，即PostClassification。

以2015年数据为例，如图3.5红色框内所示，监督分类结果出现建设用地分布琐碎、细小图斑过多以及部分河流被截断问题。

为尽量减少误差，我们需要对其进行分类后处理。

使用ENVI5.3中的Majority/Minority分析工具去除细小斑块，因为希望使耕地与林地得到较好的分类结果，处理时只选择水域与建设用地，图3.6为Majority/Minority分析处理后的结果与处理前的对比图，可明显看出细小图斑减少了很多。

运用ENVI5.2后新增的一个工具ClassificationAggregation，该工具将小的、邻近的斑块聚合成大的斑块，对分类结果中包含的小斑块处理非常有效，处理结果如图3.7，比Majority/Minority分析处理后结果更加平滑，细小图斑更少。

将ClassificationAggregation处理后结果作为目标，用ENVIClassic5.3对于局部错分、漏分的像元，进行修改，修改后结果如图3.8所示，修改后结果相对之前更加符合实际土地利用的情况。

将结果导出为矢量并转换为shp格式，在ArcGIS10.0中打开。

需要将云层、草地、园地以及未利用地部分参考遥感影像和2010年土地利用数据对其进行矢量数据的更新，结果如图3.9所示。

图3.52015年长沙市监督分类结果图

a）处理前b）处理后

图3.6Majority/Minority分析结果局部对比图

图3.7ClassificationAggregation处理结果图3.8局部修改后结果

图3.92015年长沙市土地利用现状图

最后，利用混淆矩阵的方式验证样本进行分类精度评价，具体包括总体分类精度（OverallAccuracy）以及Kappa系数。

在ENVI中选用ConfusionMatrixUsingGroundTruthROIs工具，选择分类结果，软件会根据分类代码自动匹配，如不正确可以手动更改，直接生成混淆矩阵，保存为txt文档，如图3.10所示，总体分类精度OverallAccuracy=（153690/158734）96.8224%，Kappa系数为0.9198，精度较高。

图3.10长沙市2015年遥感影像分类样本混淆矩阵

3.2主要研究方法

3.2.1土地利用类型转移矩阵

土地利用类型的转换是指在人类利用和改造土地过程中，根据需求和土地的空间稳定性，将一种地类改变成为另一种或几种地类，或是将几种地类合并为一种地类，从而导致不同地类之间的相互转化及土地利用结构发生变化的现象[14]。

本文利用土地利用转换矩阵来分析1995-2015年，这20