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1、 资源环境遥感应用 基于遥感影像的2009年2015年河南省信阳市潢川县土地利用格局演变姓 名： 学 院： 学 号： 指导老师： 手 机 号：基于遥感影像的2009年2015年河南省信阳市潢川县土地利用格局演变（东北师范大学地理科学学院，长春 130024）摘要：以2009年的Lansat5遥感影像和2015年的Lansat8遥感影像为主要数据源，采用监督分类的方法，在ArcGIS9.3和ENVI4.8软件的支持下，分析了6年来潢川县土地利用格局演变特征。结果表明：6年来，潢川县各类土地利用的布局更加集中，建成用地的面积增加迅速，县域耕地面积增加显著，潢川县城区和潢川县开发区的建设用地扩张明显
2、，县域南部林地用地类型向外蔓延趋势明显，沿河流分布的河流两岸草地增多。关 键 词：遥感影像；潢川县；土地利用格局演变 1 引言土地利用是指人类对土地的利用方式和使用状况。人类活动引起的土地利用/覆盖变化（LUCC）在全球和区域尺度上影响着气候生态过程，是全球环境变化的重要驱动力，已成为当前国内外关注的热点1。由于传统的土地利用调查数据虽然精度较高，但是耗时太长，成本太高。而遥感可以在宏观尺度上对地表进行连续观测，时效性强，时间分辨率高，空间覆盖范围大，成本低。所以遥感的出现以其无可比拟的优势，使得利用RS与GIS技术研究土地利用变化及其时空变化规律等方面的工作，已经成为当前国际上开展土地利用变
3、化研究的最新趋势2。随着遥感技术的不断发展，在市域及市域以上的层面上，学者利用遥感的手段对土地利用现状及土地利用变化已经作了大量的研究。如刘纪远等人在20世纪80年代末以来中国土地利用变化的基本特征与空间格局的研究中，基于全国尺度对全国土地利用变化的空间格局与时空特征进行了分析；黎夏和叶嘉安在 利用遥感监测和分析珠江三角洲的城市扩张过程以东莞市为例的研究中，基于市域的尺度对珠江三角洲的城市扩张的空间规律和扩散过程进行了定量的描述；许伟和奚砚涛在Landsat8遥感影像的合肥市土地利用分类的研究中，基于市域尺度对合肥市的土地利用进行了分类研究，等等。但是，现有研究以大尺度的地域为主，很少有人对小
4、尺度的土地利用格局有较深入的研究，而近些年来小尺度的地域如县级的小城市也参与到了快速城市化的进程中，小尺度的城市土地利用演变应该更受政府人员、规划人员的关注。2009年2月，信阳市政府工作报告中提出要加快推进“潢光一体化”进程，建设区域中心城市。近些年来，在信阳市政委的不断领导下，潢川县的经济得以快速的发展，土地利用结构有了很大的变化。基于遥感影像信息的土地利用演变研究能更加迅速的了解该地区的土地利用变化情况，为土地利用的动态检测提供参考，以便为政府有关部门合理利用土地资源，制定土地整治规划提供科学的依据。2 研究区概况及数据来源2.1 数研究区概况潢川县隶属于河南省信阳市，位于河南省的东南部
5、，信阳市中部，南依大别山，北临淮河，地处豫、鄂、皖三省的连接地带，地处东径1145311521，北纬31523222之间。全县辖17个乡镇、4个办事处和1个国有农场，2014年底，总人口为88万人，总面积1629.37 km2。地理位置极其重要，是鄂豫皖三省交界“金三角”中心，承东启西，连南贯北，是豫东南重要的物流、人流、信息流集聚地，图1为潢川县在鄂豫皖三省的地理位置及潢川县的行政区划图。图1 潢川县在鄂豫皖三省的地理位置及潢川县的行政区划图 2.2 数据来源及预处理考虑到数据的可获得性，选择美国Landsat系列卫星影像作为本文研究的数据源，数据来自地理空间数据云网站，选取数据标识为LT5
6、1220382009290BJC00和LC81220382015275LGN00的数据，条带号为122，行编号为38，云量分别为0和0.08，图象质量很好。影像投影为UTM，参考椭球体为WGS-84椭球，影像获取时间2009年10月17日2015年10月2日。遥感数据获取后，对 2015年的Landsat8数据采用波谱融合的方法，将OLI传感器的全色波段的高分辨率影像（15m）与OLI的前七个波段的影像（30m）进行融合，将得到融合后的7个波段图像的分辨率提高到15m，而且保存了波段信息的完整，融合效果很理想。以真彩色合成波段（band4，3，2）打开原图像和融合后图像，得到融合前后对比图，图
7、像变得更加清晰，有助于分类是样本信息的提取。融合结果如图2。图2 2015年潢川县遥感影像波谱融合前后的局部对比图本研究区是通过裁剪得到潢川县县域范围的影像数据，随后，将研究区内的土地划分为6种土地利用类型：建设用地、耕地、草地、林地、水域、裸地。借助ENVI软件的最大似然的监督分类方法对影像进行自动分类。监督分类中，选取的训练样本使用JeffriesMatusita和Transformed Divergence两种参数对训练样本进行可分离性的判定3。2009年和2015年训练样本区的JeffriesMatusita系数分别如表1、2所示。通过对得到的JeffriesMatusita系数进行分
8、析，选取的训练样本比较科学合理。表1 2009年训练样本区的JeffriesMatusita系数建设用地耕地草地林地水域裸地建设用地1.84911.99932.00002.00001.9492耕地1.84911.97641.99982.00001.9095草地1.99931.97641.98432.00001.9849林地2.00001.99981.98432.00001.9995水域2.00002.00002.00002.00002.0000裸地1.94921.90951.98491.99952.0000表2 2015年训练样本区的JeffriesMatusita系数建设用地耕地草地林地水域
9、裸地建设用地2.00002.00002.00002.00001.9746耕地1.99841.98341.97942.00001.9397草地2.00001.98341.93042.00002.0000林地2.00001.97941.93042.00002.0000水域2.00002.00002.00002.00002.0000裸地1.97461.93962.00002.00002.0000根据选取的样本，运用最大似然的监督分类方法对影像自动分类，得到2009年和2015年潢川县土地利用结构格局图（图3）。图3 2009年和2015年潢川县土地利用格局图 3土地利用格局演变分析方法3.1基于统计
10、的土地利用分类数量变化分析利用ArcGIS软件，通过对每年的土地利用分类图进行面积量算和统计，获得其各类土地利用的面积，进而获得土地利用格局演变的数值，从而对研究区的土地利用分类数值变化进行分析。3.2基于土地利用转移矩阵的土地利用结构变化分析 土地利用转移矩阵反映研究区某一时段各类面积之间相互转化的动态过程（表4）4。表中，期初类型与期末类型之间的部分即为土地利用转移矩阵。转移矩阵中各行上的元素表示转移前的类向转移后的类流向信息。转移矩阵各行之和为类型期初面积，各行之和减去对角线元素值为类型期内减少量；转移矩阵各列之和为类型的期末面积，各列之和减去对角线元素值为类型期内增加量。表4 土地利用转移矩阵期初类型期末类型期初面积期内减少面积建设用地耕 地裸 地建设用地S11S12耕 地S21S22裸 地Sn1Sn2Snn Snj Snj- Snn期末面积Si1 Si2 Sin Sij期内增加 Si1- S11 Si2- S22 Sin- Snn （1）类型变化量类型变化量包括净变化量、交换变化量、总变化量3类5。各土地利用类型的净变化量为某类期末面积与期初面积之差的绝对值。对于a类型来说，净变化量N的计算公式为（式a）：
