吳艷飛 謝詩(shī)萌 沈夢(mèng)姣 朱閩兒 荊長(zhǎng)偉

摘 ?要：近年來(lái)，由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，城市的土地利用類(lèi)型正在發(fā)生顯著的變化，中國(guó)各地城市建設(shè)用地都呈現(xiàn)不同程度的快速增長(zhǎng)。本研究將通過(guò)獲取2015-2017年浙江省衢州市主城區(qū)的Landsat-8 OLI遙感影像，利用ENVI軟件對(duì)其進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，并得到該地區(qū)土地利用類(lèi)型的動(dòng)態(tài)變化，用以分析土地利用的發(fā)展，從而達(dá)到對(duì)土地可持續(xù)利用的目的。

關(guān)鍵詞：Landsat-8 OLI;土地利用變化;監(jiān)督分類(lèi)

中圖分類(lèi)號(hào)：U412 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2020）32-0071-02

Abstract： In recent years， due to economic and social development， the types of urban land use are undergoing significant changes， and urban construction land across China has shown rapid growth to varying degrees. This study will acquire Landsat-8 OLI remote sensing imagesin years 2015-2017 from the main urban area of Quzhou City， Zhejiang Province， use ENVI software to supervise and classify them， and obtain the dynamic changes of land use types in the area to analyze the development of land use， in order to achieve the purpose of sustainable land use.

Keywords： Landsat-8 OLI; land use change; supervision classification

1 概述

土地系統(tǒng)作為一個(gè)復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，受到各種各樣因素的影響，其中最顯著的因素還是人類(lèi)活動(dòng)諸如城市建設(shè)等[1]。近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，各個(gè)城市的土地利用類(lèi)型正在發(fā)生著深刻的變化，而這些變化，又在其他方面或積極或消極地影響著人類(lèi)的生活。合理利用土地資源，對(duì)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行、社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要[2]。城市區(qū)域的研究一直以來(lái)都是遙感領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題之一，隨著各種高分辨率遙感數(shù)據(jù)的積累和新型衛(wèi)星傳感器的出現(xiàn)，對(duì)城市區(qū)域的遙感觀測(cè)變得越來(lái)越有可能[3]。Landsat 8除了保持Landsat 7衛(wèi)星的基本功能外，還在波段的數(shù)量、波段的光譜范圍和影像的輻射分辨率上獲得了提升，新增的優(yōu)點(diǎn)將會(huì)對(duì)土地利用類(lèi)型的變化監(jiān)測(cè)產(chǎn)生積極的作用[4]。

本研究基于Landsat影像，利用ENVI軟件的監(jiān)督分類(lèi)工具，并運(yùn)用最大似然法進(jìn)行分類(lèi)，分析2015-2017年浙江省衢州市主城區(qū)的土地利用情況，用以分析土地利用的發(fā)展，從而達(dá)到對(duì)土地可持續(xù)利用的目的。

2 研究區(qū)概況

浙江省衢州市位于浙江省西部，錢(qián)塘江上游，金衢盆地西緣，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，區(qū)域內(nèi)四季分明，雨量充沛、日照充足、無(wú)霜期長(zhǎng)。

中心城區(qū)整體呈“紡錘”型，地貌大致分為河谷平原、丘陵、山地三大類(lèi)，其中市區(qū)南北兩側(cè)為山地，中部為河谷盆地，種植區(qū)多位于丘陵之中。貫穿主城區(qū)的河流為衢江，是錢(qián)塘江主要支流、發(fā)源地之一。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理流程

本影像數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn）。選取的是2015年5月13日、2016年5月28日以及2017年11月3日的三景Landsat-8 OLI影像，對(duì)衢州市主城區(qū)進(jìn)行土地利用分類(lèi)研究。為了選取云量較少或幾乎沒(méi)有云的影像，2017年的季節(jié)與2015、2016年的相差較大，在進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)感興趣區(qū)選取時(shí)要多加考慮，盡可能避免季節(jié)帶來(lái)的誤差。本次研究的處理步驟如圖1所示。

4 分類(lèi)及評(píng)價(jià)

監(jiān)督分類(lèi)的關(guān)鍵是訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練場(chǎng)地的選擇，其選擇的質(zhì)量關(guān)系到分類(lèi)能否取得良好的效果。本次研究地物分類(lèi)分為建設(shè)用地、水體、裸地、綠地四類(lèi)研究采取監(jiān)督分類(lèi)中的最大似然法進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)完成后對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行混淆矩陣的計(jì)算，得到分類(lèi)總體精度與Kappa系數(shù)，誤差過(guò)大則需要重新進(jìn)行ROI感興趣區(qū)的選取，誤差分析合格，分類(lèi)過(guò)程完成。圖2是誤差分析合格的2015-2017年衢州市主城區(qū)土地利用類(lèi)型的分類(lèi)圖，紅色代表建筑用地，藍(lán)色代表水體，綠色代表綠地，褐色代表裸地。

精度評(píng)定采用混淆矩陣的方法，得到2015年影像總體分類(lèi)精度為94.7057%，Kappa系數(shù)為0.9112;2016年影像總體分類(lèi)精度為97.1371%，Kappa系數(shù)為0.9396;2017年影像總體分類(lèi)精度為96.4216%，Kappa系數(shù)為0.9441。由此可見(jiàn)，各個(gè)年份的總體分類(lèi)精度都較高，分類(lèi)的質(zhì)量比較好。

5 結(jié)果分析

分析計(jì)算各類(lèi)土地類(lèi)型的面積的年份變化（表2），水體所占面積在逐年減小;建設(shè)用地所占面積在逐年擴(kuò)大;綠地與裸地所占的面積也在逐年減小。

可以看出，三年變化中總體趨勢(shì)為，建設(shè)用地面積大幅度擴(kuò)張，綠地面積較大幅度減少，水體與裸地面積呈現(xiàn)中低幅度減少，這與衢州市主城區(qū)的城市化發(fā)展進(jìn)程密不可分。從土地分類(lèi)動(dòng)態(tài)變化的空間發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，衢州市主城區(qū)的建設(shè)用地原來(lái)主要分布在中部地區(qū)以及衢江凸岸。而2015-2016年，擴(kuò)張的區(qū)域主要為衢州南區(qū)，查閱相關(guān)資料可知，2016年衢州南區(qū)火車(chē)站改造以及萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)的投資建設(shè)，帶動(dòng)了南區(qū)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展，建設(shè)用地面積顯著提高。2016-2017年，擴(kuò)張的主要區(qū)域?yàn)槲鞑亢捅辈康貐^(qū)，主要原因是政府提出的發(fā)展西區(qū)政策，帶動(dòng)了西區(qū)的快速發(fā)展與不斷建設(shè)。中國(guó)的城市化進(jìn)程受到的主要影響就是經(jīng)濟(jì)與城市化政策，而衢州市的城市化發(fā)展以及下墊面類(lèi)型的變化就是受到兩者的影響。

6 結(jié)束語(yǔ)

本次研究用Landsat-8影像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，使用ENVI軟件的監(jiān)督分類(lèi)功能得到了浙江省衢州市主城區(qū)2015-2017年的土地利用分類(lèi)圖。獲得的2015-2017年的土地利用類(lèi)型以及變化情況可以用于城區(qū)發(fā)展的分析。Landsat-8 OLI新增優(yōu)勢(shì)對(duì)土地利用類(lèi)型的變化監(jiān)測(cè)以及土地利用分析具有積極的意義。利用遙感影像可以準(zhǔn)確地獲得土地利用類(lèi)型的變化，這為決策部門(mén)制定規(guī)劃提供了便利。

參考文獻(xiàn)：

[1]張雪茹，姚亦鋒，孔少君，等.南京市2000～2014年城市建設(shè)用地變化及驅(qū)動(dòng)因子研究[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2017，26（04）：552-562.

[2]徐文強(qiáng)，趙珍珍，韓保民.長(zhǎng)江中下游區(qū)域2005-2015年土地利用類(lèi)型變化分析[J].科技風(fēng)，2020（14）：169-170.

[3]Gong， J.， Liu， C. &Huang， X. Advances in urban information extraction from high-resolution remote sensing imagery. Sci. China Earth Sci. 63，463-475（2020）.