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1、基于多源遥感数据的区域景观格局尺度效应u (神华(北京)遥感勘查有限责任公司,北京100085)l :2008- 09- 09 :2008- 12- 22T e :赵磊(1979 ),男,硕士研究生,主要从事遥感与土地资源调查方面的工作。E2mail:kylin_zhao163. comK 1 :无论在景观生态学还是在遥感领域,尺度问题都是非常重要的问题,目前已有的研究主要考虑景观的粒度效应,很少涉及遥感影像空间分辨率对景观格局的影响。在遥感和地理信息系统软件的支持下,利用多源遥感影像,结合研究区的特点进行了景观分类,并从不同遥感数据的空间分辨率角度进行空间粒度放大试验,探讨景观格局的尺度效应
2、。研究结果表明:基于不同空间分辨率遥感影像的土地利用空间数据具有尺度效应,其所反映的区域土地利用景观格局在宏观上是一致的,但类型的边界、形状和数量均产生较大的差异;景观格局指数能反映不同遥感影像所记录的地表信息,从不同遥感数据源、不同空间分辨率的角度定量化判断尺度放大过程中区域土地利用景观特征信息的尺度效应。1 o M :遥感;景观格局;尺度效应 m s | :TP79 D S M :A c I | :1000- 3177(2009)104- 0055- 071 景观空间格局主要是指大小和形状不一的景观斑块在空间上的排列,它是景观异质性(hetero2geneity)的重要表现1。作为景观格局
3、常用的度量方法之一,景观指数是能够高度浓缩景观格局信息,反映其结构组成和空间配置某些方面特征的定量指标2,是作为分析景观格局特征的定量化指数。地表空间数据以其表达地表系统中各部分规模的大小和空间范围的大小,分为不同的层次,即不同空间尺度。在不同的空间尺度上,实体所表现的特性不一样,数据尺度变化必然会导致地物精度的变化,引起数据空间、属性的相应变化,这种变化不可避免地受尺度的影响, 也即尺度依赖性。这些随尺度变化分析而出现的一系列变化,如随着尺度增加而造成的景观格局的简单化等,称为尺度效应,景观指数随空间尺度变化的曲线称之为尺度效应曲线3。在地学和生态学研究中,有两个主要问题是尺度效应需要解答的
4、: 在哪种尺度上,可以正确地表达特定的地理现象4 ? 不同尺度的数据经过尺度转换后,反映相同的地物和现象时的差异如何5?地球的过程和现象是客观存在的,对地表过程的观察与测量高度依赖于观测的尺度。在信息技术蓬勃发展的今天,遥感已经成为尺度变化分析过程中的重要工具之一,从不同尺度遥感数据提取的信息具有不同的精度,从不同尺度遥感数据中提取的信息反映不同的土地利用空间分布结构,观测尺度的适宜性对遥感提出了多分辨率的要求。不同分辨率的遥感影像,如10m分辨率的SPOT, 30m分辨率的Landsat TM和1km分辨率的NOAA/AVHRR,就是不同尺度的遥感影像数据对地物不同综合程度的影像反映。对于不
5、同的应用目的,所要求的精度不同,所选取的影像尺度和所用信息提取的方法也不相同6。因此,对于研究信息如何随着遥感数据空间尺度的变化而变化,在什么尺度下,从遥感专题数据提取的信息的精度最高,或什么样尺度的土地利用遥感信息能真实反映我们所关心的土地资源的空间分布特征是至关重要的7。土地利用/土地覆盖在不同尺度上表现出不尽相同的性质,在不同的空间尺度下,每种土地类型的面积、周长等参数的变化情况是不同的,它们与每种土地类型的复杂程度具有一定的相关性8,景观空间异质性特征决定了利用遥感影像分析必须考虑尺度效应。本文在遥感、地理信息系统的支持下,从不同遥感数据的空间分辨率角度探讨空间粒度(分辨552009.
6、8 遥感应用 遥感信息率)放大的试验研究,定量化判断尺度放大过程中区域土地利用景观特征信息的尺度效应。2 2.1 u 研究区庙城镇位于北京市怀柔区南部,地处山前略有倾斜的洪冲积平原及部分山丘岗地,镇域略呈东西向长方形。地势西北高,东南低,西北最高点海拔145. 4m,东南最低点海拔37. 5m。总面积约32km2。庙城镇包括18个行政村,地处城乡结合部,土地利用情况复杂,线状地物较多, 地形比较复杂。2.2 * # ) 研究区的基本数据来自3种传感器获取的遥感数据,分别为2002年7月的Landsat ETM影像、2002年10月的SPOT5影像和2002年5月的航空遥感影像。航片是航空摄影的
7、成果,其影像直观,信息丰富。用高精度RTK GPS测量点作为控制点,对航片进行平面与高程联测和控制点加密,并通过解析空中三角测量控制点加密和DOM(数字正射影像)的制作,得到分辨率为0.5m的航空影像。SPOT 5影像的空间分辨率最高达2. 5m。利用ERDAS Image软件把2. 5m全色波段和10m多光谱波段融合,得到空间分辨率为2.5m的彩色融合影像。然后以分幅矢量地形图为标准坐标空间选择控制点,采用共线方程进行空间几何位置变换,用三次卷积法进行灰度重采样,最后得到精度2. 5m彩色融合影像。ETM影像的处理是在ERDAS Image软件的支持下,采用PCA 融合方法将影像的30m多光
8、谱波段和15m全色波段融合,得到空间分辨率为15m的彩色融合影像。然后以1B1万的地形图为基准,采用二次多项式和最近邻内插法分别对影像的30m多光谱数据和15m融合数据进行几何精校正,得到30m和15m两种分辨率的ETM影像。最后基于地理信息系统软件ArcGIS,提取庙城镇的行政界, 在ERDAS Image 软件subset image模块的支持下,将研究区庙城镇分别从4幅影像上切出。2.3 m r根据影像的光谱特征、几何特征、纹理特征及地物间的相关关系,对4幅遥感影像进行人工目视解译,通过外业抽样调查,建立解译标志,共确定了7种土地利用类型:耕地(包括水浇地、旱地和菜地等)、园地(包括所有
9、的园地类型)、林地(包括乔木、灌木和苗圃等)、水域(包括河流、坑塘等)、居民点及工矿用地、交通用地(主要的道路)以及未利用地(主要是荒草地)。在庙城镇2002年10月更新调查数据1B10000土地利用现状图的辅助下,将4幅解译图进行时相匹配,最终得到4幅统一时相的遥感土地覆盖解译图。图1、2为其中的2幅解译图。图1 0. 5m分辨率航片分类结果图2 15m分辨率影像(ETM)分类结果3 Z E3. 1 b W M V s 利用空间交叉运算的方法,对不同分辨率的土地覆盖图进行空间一致性分析,在ArcGis软件的支持下,求出不同分辨率影像所表达的土地覆盖类型间的信息转移矩阵,实现对不同分辨率的遥感
10、影像所表现的土地覆盖类型的格局与变化的精确定量分析9。对任意2幅覆盖解译图Akmn和Ak+ 1mn,按照下56遥感信息 遥感应用 2009.8式的地图代数方法,可以求得:Cmn= Akmn 10+ Ak+ 1mn (1)(土地利用类型 10时适用)式中:Cmn为由k尺度到k+ 1尺度的土地覆盖分类变化图,表现了不同类型的空间转移分布。利用该图可以求得土地覆盖类型相互转化的数量关系的原始转移矩阵,并求出不同尺度下土地覆盖类型之间的相互转化率,得到土地覆盖类型信息转移矩阵表。3.2 4 + S考虑到景观的空间形态特征和分布特征,在景观分析软件Fragstats的支持下,从景观类型的面积、形状和聚集
11、/分布方面选取斑块数、平均斑块面积、平均分维数、破碎度、分离度等景观指数进行计算,对不同尺度下土地覆盖类型的空间格局变化进行分析。各指数的具体计算公式和含义请参见相关文献1或Fragstats网站上的详细介绍(http:/www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html)。4 T s 4. 1 s O q s M V 4. 1.1 信息转移的空间分析为了比较在不同尺度上不同传感器得到的遥感影像所记录的地表信息的差异及其空间分布特征,对图1和图2中的分类结果进行了比较分析。图3中白色的部分代表2幅影像上发生变化的栅格。图3中(a)、(
12、b)分别表示出0. 5m与2. 5m、2. 5m与15m2种图像分类结果间的差异。从信息转移的空间分布上来看,信息转移过程中产生较大差异的地方多为斑块的边界,分辨率差异越大,其边界差异越明显,这种影响主要是由影像本身像元的差别造成的。一般图像包含的是/纯0像元和/混合0像元的集合体,在地物的边缘,一个像元往往包含多种地物要素,即所谓混合像元问题。一般来说,影像分辨率越低,地物边界越模糊,产生的面积误差越大。(a)0.5m分辨率与2.5m分辨率信息转移 (b)2.5m分辨率与15m分辨率信息转移图3 不同空间分辨率影像间的信息转移过程V 1 0.5ms O q 2.5ms O q s M 耕地
13、园地 林地 居民点及独立工矿 交通用地 水域 未利用地 合计(hm2) 占有率(%)耕地 926103 3188 13114 36184 0163 8115 1168 990.34 30.93B 93. 51 0.39 1. 33 3. 72 0.06 0.82 0. 17 ) )C 91. 31 1.47 3. 13 3. 24 0.75 4.26 1. 82 ) )园地 5100 228167 1188 5183 0151 1135 1185 245.09 7. 65B 2.04 93.30 0. 77 2. 38 0.21 0.55 0. 75 ) )C 0.49 86.85 0. 45
14、 0. 51 0.61 0.70 2. 01 ) )林地 16156 2184 370194 12182 0100 4124 2162 410.02 12.80B 4.04 0.69 90.47 3. 13 0.00 1.03 0. 64 ) )C 1.63 1.08 88.41 1. 13 0.00 2.21 2. 85 ) )居民点及工矿用地 42168 13123 17151 1048183 0174 9120 4108 1136. 28 35.48B 3.76 1.16 1. 54 92. 30 0.07 0.81 0. 36 ) )C 4.21 5.03 4. 17 92. 20 0
15、.88 4.81 4. 43 ) )572009.8 遥感应用 遥感信息续表耕地 园地 林地 居民点及独立工矿 交通用地 水域 未利用地 合计(hm2) 占有率(%)交通用地 10182 4128 9132 15104 82117 1154 0147 123.65 3. 86B 8.75 3.46 7. 53 12. 16 66. 46 1.25 0. 38 ) )C 1.07 1.63 2. 22 1. 32 97. 56 0.80 0. 51 ) )水域 8138 7131 5120 9191 0118 166109 2101 199.07 6. 22B 4.21 3.67 2. 61 4. 98 0.09 83.43 1. 01 ) )C 0.83 2.78 1. 24 0. 87 0.21 86.75 2. 18 ) )未利用地 4166 3108
