柴旭榮， 晉宇

山西師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，山西 臨汾 041000

0 引言

隨著城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，土地利用覆被也發(fā)生著快速結(jié)構(gòu)變化，特別是建設(shè)用地的擴(kuò)張，對(duì)區(qū)域的氣候、水文及生態(tài)環(huán)境都產(chǎn)生了極大影響[1，2].遙感技術(shù)在建設(shè)用地?cái)U(kuò)張監(jiān)測(cè)方面具有強(qiáng)大的應(yīng)用潛力[3，4].以往關(guān)于建設(shè)用地變化的相關(guān)研究主要是利用研究時(shí)段的初始和結(jié)束兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的影像數(shù)據(jù)，這樣對(duì)研究時(shí)段內(nèi)詳細(xì)變化過(guò)程信息不能捕捉.隨著2008年Landsat影像免費(fèi)獲取政策的實(shí)施，相關(guān)文獻(xiàn)開(kāi)始關(guān)注Landsat時(shí)間序列數(shù)據(jù)的應(yīng)用[5，6].將Landsat時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)合新的變化檢測(cè)算法為土地覆被變化監(jiān)測(cè)創(chuàng)造了新的機(jī)遇.特別是LandTrend等變化檢測(cè)算法在云計(jì)算平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)，為土地覆被變化監(jiān)測(cè)創(chuàng)造了新的機(jī)遇[7].然而，目前關(guān)于LandTrend算法的應(yīng)用，主要著眼點(diǎn)為森林的干擾和恢復(fù)方面[8，9]，還未見(jiàn)將該算法用于建設(shè)用地?cái)U(kuò)張方面的相關(guān)研究.

為此，本文利用Landsat時(shí)間序列影像，采用LandTrend算法，對(duì)山西省1988年—2018年時(shí)段內(nèi)建設(shè)用地的擴(kuò)張動(dòng)態(tài)進(jìn)行分析.目的包括兩個(gè)方面：①探索LandTrend算法在建設(shè)用地?cái)U(kuò)張方面的應(yīng)用潛力；②厘清研究區(qū)在研究時(shí)段內(nèi)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的形態(tài)和過(guò)程，為區(qū)域土地利用總體規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)提供可靠的數(shù)據(jù)支撐.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)介紹

本文選擇地處黃土高原東翼的山西省為研究區(qū)域.地理坐標(biāo)介于東經(jīng)110°14′～114°33′，北緯34°34′～40°44′之間，總面積1 589.01萬(wàn)公頃.區(qū)域內(nèi)主要土地覆被類(lèi)型有耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水體和未利用地等.該區(qū)域地貌類(lèi)型主要有河谷平原、丘陵、低山、中山、臺(tái)地等.氣候類(lèi)型屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，區(qū)域內(nèi)南北氣候差異顯著.隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化率的穩(wěn)步推進(jìn)，研究區(qū)的建設(shè)用地呈現(xiàn)明顯的擴(kuò)張趨勢(shì)[10].

1.2數(shù)據(jù)

1.2.1 影像數(shù)據(jù)

本文選擇1988年至2018年期間覆蓋山西省范圍的Landsat衛(wèi)星系列影像數(shù)據(jù)，包括TM、ETM和OLI，共計(jì)14661景.圖1顯示各年可用影像數(shù).

圖1 每年可用Landsat影像景數(shù)
Fig.1 Number of Landsat images available for each year

1.2.2 樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)

本文利用Google Earth高清影像進(jìn)行典型地類(lèi)樣本數(shù)據(jù)采集.采集耕地樣本、建設(shè)用地樣本、林地樣本、草地樣本、水域樣本和未利用地樣本共計(jì)1 580個(gè).

1.3 方法

1.3.1 土地覆被分類(lèi)方法

本文采用監(jiān)督分類(lèi)法進(jìn)行土地覆被分類(lèi).分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)采用中國(guó)科學(xué)院遙感監(jiān)測(cè)土地利用分類(lèi)系統(tǒng)[11]，具體分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用土地等六個(gè)類(lèi)型.分類(lèi)過(guò)程中，隨機(jī)選擇60 %的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；分類(lèi)算法采用隨機(jī)森林算法.用其余40 %的樣本作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，土地覆被分類(lèi)精度驗(yàn)證采用總體精度和Kappa值等指標(biāo).

1.3.2 變化檢測(cè)方法

本文采用LandTrendr算法進(jìn)行影像變化檢測(cè).在LandTrendr算法執(zhí)行過(guò)程，選擇歸一化燃燒指數(shù)(NBR)進(jìn)行變化頂點(diǎn)識(shí)別.具體建設(shè)用地?cái)U(kuò)張變化識(shí)別過(guò)程如圖2所示.圖2展示的具體點(diǎn)位為：東經(jīng)112.583°，北緯37.746°，變化過(guò)程為耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地.圖中小正方形點(diǎn)為像素的NBR指數(shù)時(shí)間序列軌跡，LandTrendr算法將其擬合為一系列直線段(圖中圓點(diǎn)連線)，本文選擇NBR變化幅度最大的線段，提取該線段頂點(diǎn)的年份和NBR數(shù)值，結(jié)合研究期開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間節(jié)點(diǎn)的分類(lèi)結(jié)果，確定建設(shè)用地?cái)U(kuò)張圖斑.

圖2 LandTrendr算法檢測(cè)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張識(shí)別圖
Fig.2 Examples of construction land expansion illustrated with LandTrendr pixel time series segmentation

2 結(jié)果與分析

2.1 土地覆被分類(lèi)結(jié)果

研究時(shí)段起始年份1988年和終止年份2018年土地覆被分類(lèi)結(jié)果如表3所示.1988年研究區(qū)建設(shè)用地總面積為91.70萬(wàn)公頃，2018年建設(shè)用地總面積為92.85萬(wàn)公頃.1988年至2018年期間，建設(shè)用地規(guī)模增加1.15萬(wàn)公頃.分類(lèi)精度驗(yàn)證結(jié)果為： 1988年分類(lèi)總體精度為81.68 %，Kappa值為0.74，2018年分類(lèi)總體精度為85.78 %，Kappa值為0.80.可以看出，由于2018年具有更豐富的影像數(shù)據(jù)，其分類(lèi)精度明顯優(yōu)于1988年.

表1 研究時(shí)段始末各土地覆被類(lèi)型面積匯總表Tab.1 Summary of land cover type area at the beginning and end of the study period

2.2 建設(shè)用地?cái)U(kuò)張時(shí)空動(dòng)態(tài)結(jié)果

為了顯示LandTrendr算法結(jié)果的細(xì)節(jié)特征，本文選取了3個(gè)不同局部區(qū)域來(lái)顯示建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的時(shí)間和空間信息(圖3).可以看出，各區(qū)域發(fā)生建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的現(xiàn)象都比較明顯，而且擴(kuò)張現(xiàn)象發(fā)生在不同的年份.為了厘清研究區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的模式，本文從時(shí)間動(dòng)態(tài)、空間布局、土地結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換、地貌類(lèi)型等幾個(gè)方面對(duì)LandTrendr算法結(jié)果進(jìn)行了進(jìn)一步的空間統(tǒng)計(jì)分析.

圖3 建設(shè)用地?cái)U(kuò)張圖斑分布圖
Fig.3 Distribution of pixels of construction land expansion

圖4展示了研究時(shí)段內(nèi)每年建設(shè)用地的增量信息.因?yàn)樯婕澳甓茸兓O(jiān)測(cè)，所以結(jié)果數(shù)據(jù)中不包含起始年份1988年和終止年份2018年.從圖中可以看出，研究區(qū)建設(shè)用地規(guī)模處于一個(gè)持續(xù)增長(zhǎng)的模式.1992年至1995年出現(xiàn)一個(gè)高峰時(shí)段，1996年至2002年經(jīng)歷了一個(gè)較低的擴(kuò)張階段，從2003年至2017年又出現(xiàn)一個(gè)持續(xù)擴(kuò)張階段.特別是1992年和2004年，擴(kuò)張規(guī)模分為1 168公頃、1 188公頃.

圖5列出了山西各地級(jí)市研究時(shí)段建設(shè)用地?cái)U(kuò)張規(guī)模.從圖中可以看出，整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)，晉中市增加規(guī)模最大，為2 236公頃，其次是運(yùn)城市、長(zhǎng)治市和太原市，而增長(zhǎng)規(guī)模最小的是朔州市，研究時(shí)段內(nèi)建設(shè)用地增加了298公頃.

通過(guò)分析地類(lèi)轉(zhuǎn)換前NBR數(shù)值，并結(jié)合1988年土地覆被分類(lèi)結(jié)果，可以獲取增加的建設(shè)用地由哪些地類(lèi)轉(zhuǎn)換而得.分析結(jié)果顯示，研究時(shí)段內(nèi)建設(shè)用地增長(zhǎng)由耕地、林地和牧草地轉(zhuǎn)換而得.其中，由耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的規(guī)模為9 527公頃，占建設(shè)用地總增量的82.67 %；而林地和牧草地所占比重僅為9.28 %和8 %.可見(jiàn)，建設(shè)用地的增加主要是通過(guò)占用耕地的方式.

圖4 各年建設(shè)用地增加面積圖Fig.4 Annual increased areas in construction land expansion圖5 山西各地級(jí)市建設(shè)用地增加面積Fig.5 Increased area of construction land in various cities in Shanxi

通過(guò)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張數(shù)據(jù)與研究區(qū)地貌數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加分析，可以得出各地貌類(lèi)型上發(fā)生建設(shè)用地的擴(kuò)張規(guī)模.表2列出了各地貌類(lèi)型上研究時(shí)段建設(shè)用地增量.從表中可以看出，建設(shè)用地的擴(kuò)張主要發(fā)生在地勢(shì)平坦的河谷平原地區(qū)，占總增量的71.04 %；其次是相對(duì)較為平坦的臺(tái)地地區(qū)，占總規(guī)模的14 %；而在低山和丘陵地區(qū)，發(fā)生建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的比例較小.

表2 不同地貌類(lèi)型建設(shè)用地增量Tab.2 Increased area of construction land in different landform types

3 結(jié)論

通過(guò)上述利用Landsat時(shí)間序列影像，采用LandTrendr算法，對(duì)山西省1988年至2018年期間建設(shè)用地?cái)U(kuò)張時(shí)空動(dòng)態(tài)的量化分析，可以得出如下結(jié)論：

(1)LandTrendr算法能夠有效地檢測(cè)出建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的時(shí)空特征，為準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張過(guò)程提供了一條科學(xué)、快速的量化途徑.

(2)研究時(shí)段內(nèi)，山西省建設(shè)用地?cái)U(kuò)張規(guī)模為1.15萬(wàn)公頃.各地市擴(kuò)張規(guī)模表現(xiàn)出明顯的差異性，其中晉中市擴(kuò)張規(guī)模最大，占山西省總規(guī)模的19.4 %，而朔州市擴(kuò)張規(guī)模最小，占總規(guī)模的2.5 %.

(3)從時(shí)間動(dòng)態(tài)看，每年的建設(shè)用地增量呈現(xiàn)出明顯的差異性，其中1992年、2004年的增量顯著高于其他年份.

(4)從土地利用結(jié)構(gòu)變化看，研究時(shí)段內(nèi)建設(shè)用地增加部分由耕地、林地和草地轉(zhuǎn)換而得，而耕地為主要來(lái)源，占全部的82.67 %.同時(shí)也可以看出，耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地主要發(fā)生在地勢(shì)平坦的河谷平原區(qū).