基于RS與GIS的公主嶺市土地利用類型提取研究

2018-03-19 10:26田新

吉林農(nóng)業(yè) 2018年6期

田新

（吉林師范大學旅游與地理科學學院，吉林四平136000）

近年來，隨著工業(yè)化、城市化進程加快，導致了土地利用、土地覆被發(fā)生快速變化。此種現(xiàn)象已對社會、生態(tài)、資源、環(huán)境等造成影響，威脅經(jīng)濟社會健康發(fā)展。

土地利用與土地覆蓋及其動態(tài)變化一直是環(huán)境變化研究的重要內容，其不僅是自然變化的反映，也是人類活動的結果。傳統(tǒng)的人工調查費時費工、成本高、效率低，且難以保證精度[1]。而遙感技術具有客觀、快速、大范圍、多時相、低成本及非破壞性等特點，能客觀反映資源利用的真實狀況和動態(tài)變化。隨著遙感和計算機技術的發(fā)展，迫切希望能建立一套基于遙感數(shù)據(jù)特別是衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并采用計算機自動分類為主的信息提取技術，來進行土地利用和土地覆蓋調查[2]。但由于土地覆蓋類型的復雜性，加之地形、地貌的各異性，全部采用計算機自動分類識別技術獲取的土地覆蓋精度，不能滿足用戶要求[3]。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

公主嶺市位于吉林省中西部，東遼河中游右岸，124°02′～125°18′E、43°11′～44°09′N，東接長春、農(nóng)安，西與梨樹、雙遼為鄰，南與伊通接壤，北臨長嶺，屬溫帶大陸性季風氣候，冬冷夏熱，年平均氣溫5.6℃，年平均降水量594.8毫米。耕地面積332 072.24平方公里，占土地總面積的80.18%。公主嶺市地貌類型分為南部山地和西北部平原兩大類型區(qū)，南部地區(qū)坡度較大，耕地較少，水土流失嚴重；西北部地勢平坦,雖然耕地面積較大，但土壤貧瘠；中、東部區(qū)域地勢起伏，多為漫崗臺地[4]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)公主嶺市所處地理位置及氣候特點，遙感數(shù)據(jù)為2016年9月的Landsat 8 OLI三幅影像，行列號分別為（119030、119029、118030）。影像裁剪后的研究區(qū)域幾乎沒有云層覆蓋，質量良好，輔助數(shù)據(jù)1∶5萬土地利用圖、地形圖和行政區(qū)劃圖等。

2 研究方法

2.1 確定土地分類系統(tǒng)

依據(jù)《土地利用類型》國家標準[2]，結合公主嶺市土地利用特點，本文將土地分為城鎮(zhèn)建設用地、居工用地、林地、草地、水田、河流、水庫坑塘8個類別。

2.2 影像預處理

本研究遙感數(shù)據(jù)源采用Landsat8 OLI系列的遙感圖像，空間分辨率均為30米，數(shù)據(jù)源目視觀察較好，各土地類型輪廓清晰。預處理主要包括：波段融合，幾何精校正，裁剪，去云，統(tǒng)一投影坐標系等[3]。

3 結果與評價

3.1 分類結果

人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習能力和容錯特性等優(yōu)點，數(shù)據(jù)影像在ENVI中輸入后，得到初步分類結果。后利用Arc GIS軟件進行人工合并處理[5]。得到分類結果，如圖1所示。

圖1研究區(qū)土地利用空間分布圖

3.2 分類精度評價

對分類結果進行精度評價和精度分析是非常必要的，這是檢驗技術手段可行性的有效方法，還可以從精度分析中獲取信息，使操作細節(jié)更加完善[6]。本文通過計算總體分類精度Kappa系數(shù)、混淆矩陣（像元數(shù)）、制圖和用戶精度等來進行和評價（見表 1）。

4 結語

本研究采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）方法[7]，對公主嶺市土地覆蓋進行信息提取。由計算的轉移矩陣可以看出，分類結果總體精度達到79.36%，而Kappa系數(shù)為0.75。在八種土地利用類型中河流及居工用地制圖精度均高于95%，相對于用戶精度來說河流精度最高達到92.16%。而水田和旱田以及草地的制圖精度以及用戶精度較低，原因在于此三類之間的光譜、紋理等特性比較相似，而且本文采用的時間為秋季，三種植被覆蓋度也極為相似。由此表明,使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行遙感影像分類，具有高分類精度、分類速度快、分類結果最接近實際值的特點，可以利用于內陸地區(qū)分地利用分類中。不足的地方在于，針對較易混淆的水田、旱田以及河流的區(qū)分需要進一步研究。