1、1基于 RS 与 GIS 的土地利用变化研究摘要：基于遥感数据，提取 NDVI 和 MNDWI，利用决策树自动阈值分类等方法研究了长汀县 20012013 年间的土地利用类型变化，结果表明：自 20012013 年，长汀县林地整体大约增加了 345km2，约占福建省总面积的 11.1%；裸地面积大约减少了 403km2，约占福建省总面积的 13%，是2001 年裸地面积的 58.2%；道路面积增加了 24.3km2，是 2001 年的 1.1倍多；居民用地增加了约 7km2，是 2001 年的 117%。 关键词：土地利用；自动阈值决策树；动态监测；长汀县 中图分类号：N945.11 文献标识
2、码：A 文章编号：1674-9944（2016）22-0129-05 1 引言 土地是人类赖以生存和发展的物质基础，是宝贵的不可再生的自然资源，也是可持续利用的生产资料。土地的利用与变化，不仅直接影响社会经济的可持续发展，而且还影响到全球环境的变化。土地利用动态变化逐渐成为研究热门和前沿问题。有研究表明：在将来的数十年间，由土地利用与土地覆被变化所带来的全球影响，要等于甚至大于潜在气候变化所带来的影响1。利用遥感影像对长汀县的土地利用覆盖变化进行动态监测，探讨土地利用格局空间演变机制及其生态环境效应，为当地政府部门制定生态安全条件下的土地利用规划提供科学依据，对于区域全面、协调与可持续发展具有
3、重要的现实意义2。 22 数据处理 本次研究所使用的主要资料为从美国航空航天局（USGS）网站下载的 2001 年 10 月、2005 年 3 月、2009 年 10 月和 2013 年 10 月 4 个时间的 Landsat/TM 影像数据，空间分辨率都为 30m30m，前 3 个时间的影像光谱为 7 个波段的多光谱数据。2013 年的影像数据为 Landsat8 采集，含有 11 个波段，遥感信息更加丰富，但其波长范围更窄，各个波段的位置也有所变化。此次用于研究的四幅影像比较清晰，云量基本为 0%，影像成像质量?好，确保研究数据的准确性。研究平台以 ENVI5.0 及Arcgis10.0
4、为主，其他辅助资料及平台有并结合长汀县数字高程（DEM）图、行政区域图、谷歌地球等。 2.1 数据预处理 由于下载的影像为单波段的 tif 影像，需要对影像进行影像合成，运用 ENVI5.0 的 BasicTools 模块中的 LayerStack 工具将各个时单波段影像合成多光谱影像。 辐射矫正：目的是消除大气（水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等）和光照等因素对地物反射的影响，使得影像真实反映对太阳光的辐射情况，以获取地物真实反射率数据，准确地获取研究区的土地利用信息，减小地物识别误差，从而使得土地利用类型分类更加准确可靠。先做辐射定标，然后再做大气校正，且采用直方图法大气校正对影像进行辐
5、射校正。首先对影像进行一次直方图均衡，然后以 2001 年的影像为参照影像，分别对另外三期影像与 2001 年影像进行直方图匹配，最终使得四幅影像的辐射特征基本一致3。 3几何纠正：为了消除由于非系统性因素（传感器姿态、高度、地球曲率、地形等因素）造成影像发生的畸变，以提高研究结果的准确性，在 ENVI5.0 中，以长汀县已通过几何精校正的影像作为参考图像，均匀的选取多个地面相同控制点，采用最近邻法（nearestneighbor）对四幅遥感影像进行几何精校正，且控制纠正误差小于 0.5 个像元48。 2.2 数据处理与分析 2.2.1NDVI 空间分布 在多光谱遥感影像中，利用近红外波段的反
6、射值减去红光波段的反射值，再比上它们两者之和，即可得到归一化植被指数（NDVI） 。即： NDVI=（NIR-R）/（NIR+R） 其中，NIR 为近红外波段的反射值；R 为红光波段的反射值。 研究使用的数据中，2001 年、2005 年及 2009 年的 Landsat/TM 影像直接使用第四波段与第三波段之差比上两者之和即可得到长汀当年的NDVI 值，即： NDVI（2001、2005、2009）=（Band4-Band3）/（Band4+Band3） 2013 年 10 月的影像为 Landsat8 拍摄，与之早期的 Landsat 卫星相比，相同光谱成的影像位于不同的波段位置，计算 N
7、DVI 时，其第五波段为近红外波段（NIR） ，第四波段为红外波段（RED） ，计算公式为： NDVI2013=（Band5-Band4）/（Band5+Band4） 通过上述方法分别计算得到长汀县 2001 年、2005 年、2009 年及2013 年的 NDVI 值空间分布图，统计 NDVI 的最大值、最小值、加权平均值和标准差，统计结果见表 1。 4结合 NDVI 值空间分布图表得出结论：自 20012013 年期间，长汀县整体植被覆盖度持续增加，从四个时期的 NDVI 空间分布图明显看出，NDVI 值高的区域越来越多，即植被覆盖度越来越高；而黑色部分（NDVI值低，说明是植被稀少或者无
8、植被覆盖的裸地）在逐渐减少，说明长汀县植被覆盖率也在增长，生态环境状况在持续好转。这也是自 2000 年以来，福建省将长汀水土流失综合治理列入民办实事项目后9，每年投入大量资金及人力物力，经过连续十几年的综合治理所取得的成果。 2.2.2 土地利用类型分类 根据 2010 年全国土地利用调查与制图，同时考虑 30m 分辨率的遥感影像的特征和分类难易程度以及近年来土地利用结构变化，将长汀的土地利用类型按土地用途划分为林地（Forest） 、居民地（Residential） 、水域（Water） 、裸地（Unusedland） 、耕地（Arableland）和道路（Road）这六大类别。从而使土地
9、类型分类能够在整体上体现长汀县的土地利用结构，同时又使得遥感分类具有更强的可操作性。 （1）研究数据与处理的步骤先辐射校正，再几何校正的原因是：几何校正需要重采样，校正后影像像素值与原来像素值会产生变化，可能是丢失原有信息，而且如果接着再做辐射校正的操作，结果也不精确。而改作先做辐射校正，后几何精校正，则不会对结果产生影响。辐射矫正是直接对原始图像进行像素值的纠正，没有任何的几何畸变。接下来再做几何校正是为了和其他的坐标系或者其他图像或 gis 数据配准。而用nearestneighbor 方法重采样的原因是可以尽量避免改变影像像素值。 （2）有时自动阈值决策树分类的结果比较低，很可能是叠加的
10、辅助5数据过多，造成信息的干扰，例如：缨帽变换中的绿度、亮度、湿度有可能就和 NDVI 会互相干扰。同时，在此次的试验中，NDVI 和 MNDWI 指数都没有经过阈值试验，没有选出最符合实际情况的指数图层，这有时候可能会造成决策树分类精度偏低。因此对自动阈值决策树分类时，选择的多源数据并非多多益善，而是需要恰到好处。 （3）在对 2013 年的遥感影像做 NDVI 计算时，其第五个波段为近红外波段（NIR） ，第四波段为红外波段（RED） ，利用计算公式NDVI2013=（Band5-Band4）/（Band5+Band4）算出来的结果会与 2013 年以前的 ETM+数据及 TM 数据计算的
11、结果会相差很大，其原因在于Landsat8 影像的近红外波段和红外波段都比 ETM+和 TM 影像的近红外与红光波段的波段范围更窄，所以导致最终的计算结果相差较大。 参考文献： 1刘硕.国际土地利用与土地覆被变化对生态环境影响的研究J.世界林?I 研究，2002，15（6）：3845. 2文琦，刘彦随.生态脆弱区土地利用格局演变及其生态响应J.地域研究与开，2010，29（2）：104109. 3陈增文.基于 NDVI 的生态环境变化分析：以福建省龙岩市长汀县为例J.化学工程与装备，2012，6（6）：204207. 4张若琳，万力，张发旺，等.土地利用遥感分类方法研究进展J.南水北调与水利科
12、技，2006，4（2）：3942. 5吴全，裴志远，张松岭，等.中小比例尺土地利用变化遥感调查技术与方法M.北京：中国农业出版社，2010，100115. 66廖克，陈夕芳，吴健生，等.高分辨率卫星遥感图像在土地利用变化动态监测中的应用J.测绘科学，2006，31（6）：1115. 7林辉，李际平，莫登奎.QuickBird 卫星图像信息识别J.中国图像图形学报，2005，10（10）：15041510. 8李全，王海燕，李霖.基于最大似然分类算法的土地覆盖分类精度控制研究J.国土资源科技管理，2005，22（4）：4245. 9王维明，陈明华，林敬兰，等.长汀县水土流失动态变化及防治对策研究
13、J.水土保持通报，2005，25（4）：7377. 10FriedlMA，BrodleyCE，StrahlerAH，etal.MaximizingLandCoverClassificationAccuraciesProducedbyDecisionTreesatContinentaltoGlobalScalesJ.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing，1999，37（2）：969977. 11McFEETERSSK.TheuseoftheNormalizedDifferenceWaterIndex（NDWI）inthedelineationo
14、fopenwaterfeaturesJ.InternationalJournalofRemoteSensing，1996，17（7）：1425.1432. 12徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究J.遥感学报，2005，9（5）：589595. 13周佳.基于中巴卫星影像的土地利用分类精度评价J.测绘科学，2007，32（6）：2729. 714冉有华，李文君，陈贤章.TM 图像土地利用分类精度验证与评估J.遥感技术与应用，2003，18（2）：8186. 15冉有华，李新，卢玲.四种常用的全球 1km 土地覆盖数据中国区域的精度评价J.冰川冻土，2009，31（3）：490500. 16孙晓霞，张继贤.土地利用动态遥感监测的误差分析J.测绘科学，2003，28（4）：4547.
