趙家敏，林媚珍，龔建周，李天翔

廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,廣州 510006

1 引言

基塘是珠江三角洲特有的水陸相互作用的人工生態(tài)系統(tǒng),是珠三角地區(qū)勞動(dòng)人民在長期生產(chǎn)實(shí)踐中所創(chuàng)造的一種高效的生態(tài)景觀[1-2]。因其獨(dú)特的生態(tài)文化價(jià)值,受到國際社會(huì)和外國學(xué)者的關(guān)注,列為區(qū)域農(nóng)業(yè)開發(fā)的典型范例[3-4]。隨著農(nóng)業(yè)化、工業(yè)化和城市化進(jìn)程的推進(jìn),基塘系統(tǒng)利用方式和景觀格局都發(fā)生劇烈的變化,嚴(yán)重威脅到了區(qū)域生態(tài)安全、生物多樣性的保持、服務(wù)城鎮(zhèn)和環(huán)境保護(hù)等可持續(xù)發(fā)展要求[5],基塘系統(tǒng)的研究已成為國內(nèi)相關(guān)學(xué)者研究的熱點(diǎn)[6-11]。學(xué)術(shù)界對(duì)于珠三角基塘生態(tài)系統(tǒng)的研究偏重定性研究,定量和系統(tǒng)層面的研究仍然較為單薄;隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn),珠三角基塘系統(tǒng)存在諸如面積減少和模式不斷地發(fā)生變化的問題,近年來有關(guān)的研究也漸少。

本文基于Landsat8衛(wèi)星OLI影像,運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)針對(duì)遙感影像的光譜特征對(duì)順德區(qū)基塘景觀進(jìn)行提取,并引入Fragstats 4.0景觀指數(shù)計(jì)算的方法,分析順德區(qū)基塘系統(tǒng)景觀斑塊面積大小、形狀、聚集程度、破碎度和景觀多樣性等景觀指數(shù),旨在通過對(duì)基塘景觀的統(tǒng)計(jì)分析反映出在城市化進(jìn)程中,人類活動(dòng)對(duì)基塘系統(tǒng)景觀格局的影響與其格局分布狀況。進(jìn)行基塘景觀的信息提取及其景觀格局分析研究,有利于協(xié)調(diào)城市發(fā)展與傳統(tǒng)基塘農(nóng)業(yè)景觀之間的可持續(xù)發(fā)展。

2 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)和景觀格局分析方法

2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域?yàn)轫樀聟^(qū)及其周圍的水系,總面積80600 hm2。順德區(qū)位于珠三角的中部,廣東省的南部,是佛山市五個(gè)行政轄區(qū)之一,下轄4個(gè)街道、6個(gè)鎮(zhèn),常住人口246萬。順德區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),曾有“廣東四小虎之一”和“2014中國百強(qiáng)區(qū)第一名”的稱號(hào),是佛山市與廣州市的重要核心區(qū)域之一,在珠三角城市群中具有重要的作用[12-13]。

順德區(qū)大部分屬于由江河沖積而成的河口三角洲平原中部,自然條件優(yōu)越。早從唐代開始,順德區(qū)的農(nóng)民便根據(jù)其特殊地形,創(chuàng)造了珠三角地區(qū)特有的基塘農(nóng)業(yè)系統(tǒng),這里也是現(xiàn)今珠江三角洲基塘系統(tǒng)景觀最為集中的地區(qū)之一[14]。隨著農(nóng)業(yè)化、工業(yè)化和城市化進(jìn)程的推進(jìn),順德區(qū)的傳統(tǒng)基塘系統(tǒng)受到嚴(yán)重沖擊,急劇萎縮,新增基塘模式不斷改變?；诿嫦?qū)ο蠹夹g(shù)對(duì)順德區(qū)基塘系統(tǒng)格局進(jìn)行提取,并用統(tǒng)計(jì)軟件分析其基塘系統(tǒng)景觀斑塊的景觀指數(shù),探討城市化對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)景觀的影響尤為重要。

2.2 研究數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本研究以覆蓋佛山市順德區(qū)的一景l(fā)ansat8的OLI遙感影像作為數(shù)據(jù)源,下載于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),成像時(shí)間2015年10月18日, 空間分辨率為 30 m。范圍為 22°2′40.52″N—24°5′32.83″N,112°26′4.24″E—114°41′17.61″E, 坐標(biāo)系為 WGS_84_UTM_Zone_49N。輔助資料為2010年佛山市土地利用圖。

圖1 研究區(qū)域及行政區(qū)劃圖Fig.1 Study area and its administrative districts

針對(duì)研究區(qū)的遙感圖像預(yù)處理包括波段合成、大氣校正和裁剪三個(gè)部分。首先,對(duì)遙感影像進(jìn)行多光譜圖像合成,涉及的波段有1、3、4、5和7,共5個(gè)波段;為消除或修正輻射誤差而引起的影像畸變,再對(duì)影像進(jìn)行了FLASSH大氣校正;最后,在ENVI5.1平臺(tái),基于行政區(qū)劃矢量圖裁剪影像,提取出研究區(qū)域影像。

2.3 景觀格局指數(shù)

主要從基塘系統(tǒng)景觀斑塊面積大小、形狀、聚集程度、破碎度和景觀多樣性等角度,選擇最大斑塊面積(Largest Patch Index)、平均分維數(shù)(Fractal Dimension Index-Mean)、相鄰斑塊最短歐氏距離(Euclidean Nearest-Neighbor Distance)、斑塊密度(Patch Density)和多樣性(Shannon's Diversity Index)共5個(gè)指數(shù),進(jìn)行基塘系統(tǒng)景觀的格局分析。景觀指數(shù)計(jì)算是在Fragstats 4.0軟件平臺(tái)完成,有關(guān)景觀指數(shù)計(jì)算公式及含義見其幫助文件[15]。

3 面向?qū)ο蟮倪b感影像基塘系統(tǒng)信息提取技術(shù)

3.1 面向?qū)ο蠹夹g(shù)基塘提取流程

面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)是近年來提出的一種新的分類方法,包括緊密聯(lián)系的圖像分割和分類兩步[16]。其優(yōu)點(diǎn)是綜合考慮了像元的光譜信息、對(duì)象內(nèi)部的結(jié)構(gòu)、紋理以及相鄰對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)信息,通過很少的樣本量取得更為滿意的精度[17-18]。首先基于歸一化植被指數(shù)(NDVI)和公式(NIR-R)·(NIR+R)-1,選取影像波段4和波段5先進(jìn)行自動(dòng)運(yùn)算,再確定分割尺度與合并的尺度。在分割的地物目視較為合理、可分性較好的基礎(chǔ)上,針對(duì)地物的光譜特征分別對(duì)各地物類型逐步建立規(guī)則,最后實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取(軟件平臺(tái)為ENVI5.1)。具體流程與方法如下:

(1)基塘系統(tǒng)景觀分類體系?；潦怯商粱退翗?gòu)成的特殊人工農(nóng)業(yè)景觀,由于塘基作物不同,研究區(qū)域基塘又分為桑基魚塘、蔗基魚塘、果基魚塘、花基魚塘、雜基魚塘等各種類型[19]。此外,研究區(qū)域還有少量其它耕地、林地、水域以及道路、建設(shè)用地等景觀類型?？紤]到本研究目的以及兼顧影像數(shù)據(jù)空間分辨率及影像信息提取精度,確定本研究的景觀分類體系為基塘、水域、建設(shè)用地和其它共四種類型(表1)。

表1 各地物類型的平均波譜規(guī)則Tab.1 Mean spectral rules for various types of objects

(2)影像分割。采用基于光譜特征的規(guī)則分類方法,在Feature Extraction模塊進(jìn)行影像分割分類。首先,利用波段4(紅波段)和波段5(近紅波段)生成新的NDVI波段;然后,多次反復(fù)試驗(yàn)并設(shè)置分割尺度為30、合并尺度為60;最后,將影像進(jìn)行分割。

(3)影像分類。根據(jù)每種景觀類型的光譜曲線,以及反復(fù)分類試驗(yàn),制定了如表1的景觀類型提取規(guī)則,并對(duì)影像進(jìn)行分類的自動(dòng)提取。雖然從影像上看,基塘的紋理結(jié)構(gòu)和耕地十分相似,但光譜特征有很大的不同(如表1);水域的NDVI值較小,主要以江河、湖泊、水庫等的形式呈現(xiàn);建設(shè)用地包括裸地、荒地、城市建筑等,僅僅在單一光譜波段中會(huì)呈現(xiàn)“同譜異物”的現(xiàn)象,易與其他地物混淆,因此建立規(guī)則條件也較多。

3.2 精度檢驗(yàn)

在Arcgis 10.1軟件環(huán)境,在景觀分類結(jié)果圖,隨機(jī)產(chǎn)生200個(gè)點(diǎn),參照Google Earth目視判別,結(jié)合野外真實(shí)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,通過混淆矩陣進(jìn)行精度評(píng)價(jià),一般用分類結(jié)果的總精度和Kappa精度來評(píng)價(jià)分類后的精度。經(jīng)過利用Arcgis10.1軟件的多次人工修正和完善,得到的基于面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄌ崛〉难芯繀^(qū)域土地利用分類圖(圖2),分類總精度為91.5%,Kappa系數(shù)為0.87,符合分類精度的要求(表2)。

表2 分類后各地物類型的混淆矩陣Tab.2 Confusion matrix of various types of objects after classification

4 結(jié)果與分析

4.1 基塘系統(tǒng)景觀的分類結(jié)果

由基塘系統(tǒng)景觀分類(圖2)可看出,研究區(qū)域建設(shè)用地類型所占面積最多,基塘在順德區(qū)有明顯的占比,表現(xiàn)出黃色基塘斑塊覆蓋區(qū)域較多。由土地利用類型圖的屬性數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)知,建設(shè)用地、其它、基塘、及水域共四種土地利用類型的面積百分比分別為45.5%、26.6%、19.7%和8.2%。基塘面積比水域面積大一倍以上,在研究區(qū)域達(dá)15872.6 hm2。

但是,基塘景觀在空間上分布呈聚集態(tài),中部的勒流街道、西南的杏壇鎮(zhèn)以及均安等鎮(zhèn)境內(nèi)的基塘系統(tǒng)較為集中;西北部的龍江鎮(zhèn)、樂從鎮(zhèn)以及北偏東的倫教街道等境內(nèi)也有基塘集中分布的區(qū)域;東部帶上的北滘鎮(zhèn)、大良街道以及容桂街道僅有少量的基塘;最北面的陳村鎮(zhèn)里沒有明顯的基塘斑塊。更為詳細(xì)的基塘分布數(shù)據(jù)如圖3。在順德區(qū)基塘15872.6 hm2的面積中(總面積的19.7%),其中杏壇鎮(zhèn)、勒流鎮(zhèn)和均安鎮(zhèn)面積最多,分別是4837.6 hm2、3021.6 hm2和2224.4 hm2,占基塘面積的30.5%、19.0%和14.0%。北滘鎮(zhèn)、容桂鎮(zhèn)和大良鎮(zhèn)內(nèi)的基塘面積較少,面積分別為546.4 hm2、437.3 hm2和356.3 hm2,占比僅達(dá)3.4%、2.8%和2.2%。陳村鎮(zhèn)基本沒有基塘景觀。

4.2 順德區(qū)土地利用景觀格局空間異質(zhì)性

景觀的Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)反映了景觀類型的多少和各景觀類型所占比例的變化,景觀多樣性的指數(shù)越高,表明區(qū)域的土地利用類型就越豐富[20-21]。順德區(qū)的景觀多樣性指數(shù)為1.24,呈現(xiàn)出景觀信息含量低,類型比較單一的現(xiàn)象。景觀的平均分維數(shù)(PAFRAC)和斑塊密度(PD)分別表示景觀斑塊形狀的復(fù)雜度和破碎度。PD的數(shù)值越大,斑塊的分散和破碎程度越高,受人為活動(dòng)的干擾越大。圖4可知順德區(qū)的四種類型的地物的PAFRAC值接近于1,景觀的相似性非常大,受人為干擾程度大,城市化程度高;各地物類型PD值中,其他(林地、耕地等)＞建設(shè)用地＞基塘＞水域。順德區(qū)林地和耕地等景觀的PD值最高,主要由于城市化進(jìn)程加快,林地和耕地最容易受到未來城市發(fā)展的影響,人類活動(dòng)對(duì)綠色景觀破壞嚴(yán)重,增加林地和耕地等景觀的破碎度。

圖2 佛山市順德區(qū)土地利用類型圖Fig.2 Land-use map for Shunde District of Foshan City

圖3 順德區(qū)各鎮(zhèn)/街道的基塘景觀面積Fig.3 Pond landscape areas in different administrative towns of Shunde District

景觀的最大斑塊面積指數(shù)(LPI)用來簡單描述景觀的優(yōu)勢度,取值范圍為0—100。圖4可見建設(shè)用地的LPI值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他(林地、耕地等)、水域和基塘這3種地物類型的,表明現(xiàn)今的建設(shè)用地在順德區(qū)土地利用類型中占主導(dǎo)優(yōu)勢,反映出城市化中人類活動(dòng)對(duì)順德區(qū)的開發(fā)力度大。景觀的相鄰斑塊最短歐式距離(ENN_MN)通過度量同景觀斑塊間的相隔距離,從而得出景觀斑塊的分散情況以及聚集程度[22]。圖4中ENN_MN的值的大小代表類型的排序是:水域＞其他＞建設(shè)用地＞基塘,表明在順德區(qū)各地物類型中,基塘空間分布整體而言聚集程度較高,分布較為聚集,這也與目視解譯結(jié)果吻合。順德區(qū)水域的分布較為分散,主要的河流如潭州水道、順德水道、東海水道和容桂水道依照西北—東南流向穿過順德,是基塘景觀形成的有利條件。

4.3 基塘景觀格局及空間異質(zhì)性

圖5可見,順德區(qū)的9個(gè)鎮(zhèn)/街道中(陳村鎮(zhèn)已剔除),順德區(qū)各鎮(zhèn)/街道的基塘景觀PAFRAC值均處于1.07—1.09之間,接近1,其原因是各鎮(zhèn)/街道的基塘景觀為人工開墾的產(chǎn)物,形狀規(guī)整,相似性大,受人為干擾程度大且所受干擾程度相似。順德區(qū)各鎮(zhèn)/街道基塘景觀的PD值和SHDI值均是均安鎮(zhèn)最大,即破碎度程度最高。這是由于均安鎮(zhèn)位于佛山、中山、江門三市的交界點(diǎn),地理位置優(yōu)越,城市化發(fā)展快,其轄區(qū)內(nèi)基塘景觀更易受人類活動(dòng)影響[23-24]。一般來說,土地利用越豐富破碎化程度越高,其不定性的信息含量也越大,計(jì)算出的SHDI也就越高[25]。順德區(qū)各鎮(zhèn)/街道的斑塊密度和多樣性指數(shù)值也吻合這一點(diǎn)。

基塘景觀ENN_MN值(圖5)處于83.0—128.9之間,杏壇鎮(zhèn)的基塘ENN_MN值最小,PD值不高,LPI值最大,反映了杏壇鎮(zhèn)的基塘景觀分布較聚集,每個(gè)基塘斑塊都具有較大的面積和較高的規(guī)模。其基塘面積最多,占基塘面積的30.5%,主要原因在于杏壇鎮(zhèn)長期以來都是順德區(qū)是基塘養(yǎng)殖的重鎮(zhèn),隨后在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,進(jìn)行大范圍的高標(biāo)準(zhǔn)基塘整治,把很多雜亂的基塘建設(shè)成一批連片規(guī)?；?biāo)準(zhǔn)化和集約化的高標(biāo)準(zhǔn)基塘,在增加可觀經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí),有效地保護(hù)了基塘景觀。大良街道基塘景觀的ENN_MN值最大且PD、SHDI和LPI值都最小,這些均說明大良街道的基塘景觀有限且較為分散。

5 討論

根據(jù)地物的光譜特征運(yùn)用面向?qū)ο蠹夹g(shù)對(duì)率遙感影像進(jìn)行分類也可具有較高的精度。ENVI中的Feature Extraction拓展模塊與傳統(tǒng)監(jiān)督分類方法相比,基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)的分類方法可以通過更少的樣本數(shù)量更簡便的方式達(dá)到較為滿意的分類精度,特別是低分辨率的影像以及對(duì)類型復(fù)雜多樣、地物混合嚴(yán)重的基塘之類的景觀進(jìn)行分類時(shí)具有重要的實(shí)際意義。但面向?qū)ο蟮姆诸惙绞饺源嬖谝欢ǖ木窒扌?一方面各地物影像分割、規(guī)則建立與解譯等步驟都需要人工參與,分類結(jié)果較易受到研究者的主觀影響,因此該方法需要研究者對(duì)研究區(qū)地物狀況要有較全面的認(rèn)識(shí)。

圖4 順德區(qū)各地物類型的景觀指數(shù)Fig.4 Landscape index of various types of objects in Shunde District

圖5 順德區(qū)各鎮(zhèn)/街道基塘景觀的景觀指數(shù)Fig.5 Landscape index of pond areas in different administrative towns of Shunde District

適當(dāng)保留和發(fā)展基塘景觀,可以優(yōu)化區(qū)域生態(tài)安全格局[26]。快速城市化經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中基塘景觀必須從原先單一的物質(zhì)生產(chǎn)功能向更多生態(tài)功能和社會(huì)功能轉(zhuǎn)變[26-27]。例如根據(jù)鎮(zhèn)區(qū)發(fā)展規(guī)劃,進(jìn)行高準(zhǔn)整治后的杏壇鎮(zhèn)以水產(chǎn)養(yǎng)殖為主,兼具打造具有地方特色的生態(tài)型農(nóng)業(yè)景觀帶[28]。勒流鎮(zhèn)對(duì)基塘的旅游休閑與科普教育價(jià)值進(jìn)行開發(fā),成功建立了錦華農(nóng)業(yè)生態(tài)園。不同鎮(zhèn)/街道應(yīng)有不同的發(fā)展模式,這是順德區(qū)基塘景觀發(fā)展的正確思路。

利用遙感影像解譯結(jié)果只是表征某一瞬間地表覆被的信息特征,由此計(jì)算出來的各種景觀格局指數(shù)也只是反映了這一瞬間的格局信息[29]。由于基塘景觀具有獨(dú)特性,明晰其空間格局的演變過程及演變模式具有重要的意義。如何通過遙感影像和景觀指數(shù)結(jié)合快速掌握基塘景觀時(shí)空動(dòng)態(tài)變化過程、分析其變化機(jī)制,有待在今后研究中做進(jìn)一步探討。

6 結(jié)論

以landsat8的OLI遙感影像為數(shù)據(jù)源基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)分類法,根據(jù)地物的光譜特征進(jìn)行提取順德區(qū)基塘景觀,具有較高的分類精度,順德區(qū)的分類總精度為91.5%,Kappa系數(shù)為0.87,符合分類精度的要求?；辆坝^在空間上分布呈聚集態(tài),中部和西南部基塘系統(tǒng)較為集中,西北部以及北偏東也是有基塘集中分布的區(qū)域;東部帶上僅有少量的基塘;最北面沒有明顯的基塘斑塊。

土地利用景觀格局結(jié)果分析顯示,順德區(qū)的景觀的多樣性指數(shù)為1.24,呈現(xiàn)出景觀信息含量低,類型比較單一的現(xiàn)象;各地物類型PAFRAC值接近于1,景觀的相似性非常大,城市化程度高;其他(林地和耕地等)景觀的PD值最高表現(xiàn)了城市化進(jìn)程加快,其最容易受到未來城市發(fā)展的影響,破碎度增加。

基塘景觀格局結(jié)果分析表明,均安鎮(zhèn)和杏壇鎮(zhèn)基塘景觀指數(shù)較為特別。均安鎮(zhèn)的基塘景觀PD值相比其他鎮(zhèn)/街道高出許多,是由于其地理位置優(yōu)越,城市化發(fā)展快,其轄區(qū)內(nèi)基塘景觀更易受人類活動(dòng)影響,景觀破碎化更為嚴(yán)重。杏壇鎮(zhèn)的基塘景觀ENN_MN值最小,PD值不高,LPI值最大的原因是杏壇鎮(zhèn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,進(jìn)行大范圍的高標(biāo)準(zhǔn)基塘整治,把很多雜亂的基塘建設(shè)成一批連片的高標(biāo)準(zhǔn)基塘,因此其基塘景觀分布較聚集,基塘斑塊也都具有較大的規(guī)模。

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