土地利用变化报告Word格式.docx
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建设用地、耕地、水体和林地。
在ENVI中利用ROITool来定义训练样本，也就是将感兴趣区当做训练样本。
根据人工经验知识和影像波段组合，可确定影像中白色有尖锐颗粒的呈片状分布地区为建设用地，影响颜色呈浅绿、深绿，并且纹理清晰，分布在城市着农村周围的平缓区域的为耕地，水体的分布呈现出带状或颜色均一的片状，一般为蓝色或浅蓝色，而在影像东南地区的山上则分布着大量的林地，颜色为墨绿，色泽均一或有浅绿色颗粒。
根据上述的解译特征，在ENVI软件中的RegionofInterest中选择土地类别的样本，并按照3、7的规则分为验证样本和训练样本。
如图所示：
图1.样本选取过程
对于选好的训练样本在Options下的ComputeROISeparability中计算可分离度，一般可分离度大于1.8，则表示训练样本的可分离性较好。
本研究所选的分类样本分离度均大于1.6，表明可分离性较好。
2.1.2监督分类
根据分类的复杂程度和精度要求，本次研究选择最大似然法分类器。
最大似然法分类器假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。
在ENVI软件菜单中选择Classification——Supervised——LikelihoodClassification功能，对2000年和2009年的遥感影像进行土地利用分类，制作成专题地图如下：
图2.2000年、2009年土地利用分布图
2.1.3精度检验
执行监督分类后，需要对分类结果进行评价。
用之前选好的验证样本对分类后的影像进行精度评价。
使用ConfusionMatrix工具可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵，用于比较分类结果和地表真实信息。
ENVI可以使用一幅地表真实图像或地表真实感兴趣区来计算混淆矩阵。
在Classification——PostClassification——ConfusionMatrix——UsingGroundTruthImage下完成精度评定的工作，得到下面的报表：
表12000年和2009年土地利用精度评价表
2000年土地利用精度检验
类型
建设用地
耕地
水体
林地
总计
2275
72
159
2506
2
5110
71
253
5436
307
15
2260
6
2588
363
232
2612
3207
2947
5429
2331
3030
13737
总精度=89.2262%；
Kappa=0.8506
2009年土地利用精度检验
1662
164
269
2095
240
3183
597
4020
150
1072
1222
4
602
239
1254
2099
2056
3949
1580
1851
9436
总精度=75.9962%；
Kappa=0.6610
2.2土地利用变化分析
土地覆盖主要表达的是土地表层以植被为主要覆盖物的自然类型和状态；
土地利用则是人类对土地的利用方式和使用状况。
因此，土地利用变化主要体现在土地利用类型变化、土地利用类型数量变化、土地资源生态背景质量变化、土地利用程度变化及土地利用变化的区域差异等方面。
2.2.1土地利用转移矩阵
在全球环境变化研究中，土地利用和土地覆被动态越来越被认为是一个关键而迫切的研究课题。
土地利用转移矩阵可全面而又具体地分析区域土地利用变化的数量结构特征与各用地类型变化的方向，因而在土地利用变化和模拟分析中具有重要意义，并得到了广泛应用。
但是目前对土地利用转移矩阵的应用主要还是集中在直接分析土地利用类型面积的变化信息上。
土地利用转移矩阵来源于系统分析中对系统状态与状态转移的定量描述。
如表2中的土地利用转移矩阵中行表示2000年土地利用类型，列表示2009年土地利用类型。
非对角线上百分比表示2000年-2009年期间一种土地类型转换为另一种土地类型的面积占2009年该种土地利用类型总面积的百分比；
对角线上的百分比表示2000年-2009年期间土地利用类型保持不变的面积百分比。
表22000-2009年土地利用转移矩阵
2000-2009年土地利用转移矩阵
面积（Km²
）
2000年土地利用类型
2009年土地利用类型
63.3855
116.9687
21.0657
20.3223
221.8496
百分比
28.57
52.72
9.50
9.16
100
70.7224
423.9598
13.7578
85.4306
594.1856
11.90
71.35
2.32
14.38
1.8663
5.1144
4.2806
0.6524
11.9181
15.66
42.91
35.92
5.47
14.2299
27.7788
2.3925
43.4614
87.9535
16.18
31.58
2.72
49.41
150.2041
573.8217
41.4966
149.8667
1447.3822
从表中可以看出，2009年的建设用地有28.57%对比2000年保持不变，有52.72%是由耕地转换来的，有9.5%和9.16%是由水体和林地转换而来的。
而耕地除了保持不变的部分，分别有11.9%、2.32%和14.38%是由建设用地、水体和林地转化而来的。
对水体而言，2009年相比于2000年有42.91%是由耕地转换而来的。
林地有31.58%是由耕地转换而来的，这可能与国家退耕还林的政策有关。
总之，十年来临潼区的土地利用转换较大。
但总体上建设用地和耕地是呈增长趋势，而水体和林地等依靠土地自身再生的资源却呈减少趋势，值得有关部门和广大人民群众关注和保护。
2.2.2土地利用类型动态度
土地利用动态度对比较土地利用变化区域差异和分析、预测土地利用变化趋势,具有十分重要的作用。
利用土地利用动态度模型分析土地利用类型的动态变化,可以反映区域土地利用类型变化的剧烈程
度。
土地资源数量变化可以用土地利用动态度来表示。
单一土地利用类型动态度表达的是某研究区一定时间范围内某种土地利用类型的数量变化情况，其表达式为：
式中，K为研究时段内某一土地利用类型动态度；
Ua、Ub分别为研究期初及研究期末某一种土地利用类型的数量；
T为研究时段长，当T的时段设定为年时，K的值就是该研究区某种土地利用类型的年变化率。
采用上述公式，我们对西安市临潼区的土地利用类型数量在ENVI软件中进行了统计，并对其动态度进行了计算，得到以下结果：
表3单一土地利用动态度计算
单一土地利用类型动态度
土地类型
2000
2009
年份间隔
动态度
1503008
2218496
10
4.76
5741017
5941856
0.35
415464
119181
-7.13
1499403
879535
-4.13
由表3可知,土地利用的动态度有正数也有负数,但总体而言变化率并不是很大。
水体和林地的动态度为负数,变化较大,表明该土地利用类型减少较快,说明水体和林地开发速度较快;
而建设用地和耕地则相反,其动态度均为正数,表明该土地利用类型有增加的趋势,这主要是随着城镇化进程的推进,必须占用土地以适应城镇化的发展。
而耕地的增长主要表现在对自然林地的改造利用上，可能是由于城镇化的发展和人口基数的快速增加，致使耕地面积不断扩张。
2.2.3土地利用程度综合指数模型
土地利用程度主要反映土地利用的广度和深度，它不仅反映了土地利用中土地本身的自然属性，同时也反映了人类因素与自然环境因素的综合效应。
根据刘纪远先生等提出的土地利用程度的综合分析方法。
将土地利用程度按照土地自然综合体在社会因素影响下的自然平衡状态分为若干级，并赋予分级指数，从而给出了某研究区土地利用程度综合指数的定量化表达：
式中，Dj为某研究区域土地利用程度综合指数；
Ai为研究区域内第i级土地利用分级指数；
Ci为研究区域内第i级土地利用程度分级面积百分比；
n为土地利用程度分级数。
按照土地利用程度指数的分级标准，城乡建设，交通水利建设等建设用地的土地利用程度最高为第一级，第二级为耕地、园地以及其他农用地，第三极的是林地、牧草地和水域，土地利用程度最低的是自然保留地为第四级（见表4）。
西安市临潼区内土地面积所占比例最大的是农业用地中的耕地（属于土地人为再生利用级），占土地总面积的60%左右；
其次为建设用地（属于土地非再生利用级）；
然后是未经开发，自然生长的林地（属于土地未利用级）；
最后是水域（属于土地自身再生利用级）。
表明临潼区的土地资源开发较好。
表4临潼区土地利用分级
土地未利用级
土地自身再生利用级
土地认为再生利用级
土地非再生利用级
分类指数
1
3
土地利用类型
根据土地利用程度综合指数模型计算的2000年和2009年的土地利用程度综合指数为下表：
表5土地利用程度综合指数
像元数
分类等级
面积比
综合指数
16.41
279
24.22
304
62.68
64.87
4.53
1.30
16.37
9.60
9158892
9159068
从上表中可以看出：
临潼区土地利用程度整体处于一个中等偏上水平。
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