基于组件式GIS的土地利用分区系统设计与实现——以忻州市为例

陈 丽，郭青霞，荆耀栋，车爱平

基于组件式GIS的土地利用分区系统设计与实现
——以忻州市为例

陈 丽1，郭青霞1，荆耀栋1，车爱平2

(1.山西农业大学资源环境学院，太谷 030801;2.忻州市国土资源局，忻州 034000)

土地利用分区对于统筹区域协调发展具有重要意义，而快速进行土地利用分区则依赖于土地利用分区信息系统。基于可视化编程语言Visual Basic(VB)和GIS组件MapObjects(MO)，开发了土地利用分区系统。将GIS技术与数据库技术、数学模型相结合，通过开发层次聚类分区模块和主导因素分区模块，实现了视图、查询统计以及土地利用分区、空间分析等功能，满足了不同分区层面上的要求，并以忻州市为实例进行了验证。该土地利用分区系统能够实现土地利用分区的快速计算及结果的可视化表达，不仅能满足土地管理人员的多层次要求，而且便于操作使用，为区域土地协调利用与管理提供了有力支持。

GIS;MapObjects(MO);Visual Basic(VB);土地利用分区系统;层次聚类模型;忻州市

0 引言

土地利用是对土地进行的长期或周期性经营的过程，受自然、经济、社会、技术条件等多因素的影响。根据土地利用及其影响因素的区域差异性来划分不同的土地利用区，对于统筹区域发展、协调解决区域发展和资源环境矛盾，防止重复建设和产业结构趋同有重要意义［1－2］。划分土地利用区是土地管理部门的一项重要工作，地理信息系统(GIS)技术的发展为具有时空性、动态性的土地管理信息的存储、分析、可视化展示提供了良好的平台［3］。在土地利用分区方面，目前国内外主要是针对分区指标因子、分区方法模型的研究［4－5］，主要是借助 SPSS、SAS等统计分析软件，针对所选取的土地利用分区指标，进行土地利用分区。将GIS技术应用在土地利用分区研究中，也主要是体现在数据统计、分区界线切分及分区结果展示等方面［6－7］，而关于综合应用GIS技术、数据库技术和数学模型开发研制智能化的土地利用分区系统的研究还比较少见［8－11］。

本研究采用可视化编程语言Visual Basic(VB)和GIS组件MapObjects(MO)，通过集成分区模型，开发、构建具有较强科学性和实用性的土地利用分区系统，以实现土地利用分区问题的空间决策支持功能，为土地管理人员提供决策支持服务。

1 系统设计

1.1 需求与系统分析

土地利用分区是统筹规划区域土地利用的有效措施，而划分不同的土地利用区，结合实际、有的放矢、分类指导，才能使区域土地利用发挥最大效益，使土地资源与基础设施得到最大程度共享。

国外有关土地利用分区的研究最早始于18世纪末，国内则起步较晚，在20世纪20—30年代才真正把区划作为一门学科进行研究，但经过80 a的系统研究，在分区理论、分区方法、指标构建和模型应用上都取得了巨大进步。用于土地利用分区的模型方法众多，常用的有主成分分析模型、综合指数模型、Kohonen神经网络模型、聚类分析模型等，不同的土地利用分区模型的优缺点见表1。

表1 不同土地利用分区模型的优缺点Tab.1 The advantages and disadvantages of different land－use zoning models

(续表)

其中聚类分析模型以其直观、结论形式简明、分区效果好等优点而被广泛应用。针对其缺点，专家学者通过对不同区域进行的大量土地利用分区研究得知，从土地利用状况、社会经济条件以及生态环境条件3方面构建的分区指标体系能够体现区域土地资源及其利用状况的差异性，并能得到比较理想的土地利用分区结果。因此，在前人研究的基础上，如何提高土地利用分区工作的效率，已成为土地利用分区研究的一个重要趋势。

土地利用分区主要是划定不同用途的土地，以进行土地利用管制。以村为土地分区单元，将分区单元内土地的主导用途地类作为用途管制主导方向。分区过程中，一方面要通过不同用地类型间占地比重的比较，以确定分区单元内的主导用途地类;另一方面要找出与主导用途地类相同的分区单元在图上进行表达。无论是进行市级还是县级土地用途分区的研究中，以村为单元进行土地利用分区，工作量都非常的巨大，而且需要专门的软件才能进行。

此外，如今土地利用分区方法已从定性分区发展到定量分区，以及通过二者相结合进行分区，虽分区的结果更加准确、合理，但过程却更加复杂、难懂。专家学者虽具有运用各种数学方法进行土地利用分区的能力，但是对研究区域了解不足;土地管理人员虽对本区域的土地资源现状、利用状况及存在的问题非常清楚，但未必能熟练应用土地利用定量分区的各种数学模型和软件。针对此问题，开发专门的应用型土地利用分区软件，将专家的知识、能力与进行土地管理的一线工作者的实际经验结合起来，通过简单的操作来帮助土地管理人员提高土地利用分区能力，有一定的科学、实践意义。

新一轮土地利用总体规划工作的深入开展，促使土地利用分区系统的建立迫在眉睫，在为土地利用规划的实施提供科学保障的同时，还能方便土地管理人员操作、提高工作效率。

科学的土地利用分区应选择合适的分区单元，还应建立合适的分区指标体系和选择合适的数学模型，并需对有关研究区域的各类空间信息和属性信息进行系统的收集、处理和分析，最终对研究对象的空间信息、属性信息及分区结果进行空间展示、空间统计和分析。基于组件式GIS的土地利用分区系统从市级利用层面出发进行考虑，实现了专业模型与GIS的集成，可应用于土地利用分区的定量研究。

1.2 系统总体设计

1.2.1 开发平台选择

GIS的二次开发有独立开发、单纯二次开发和集成二次开发3种开发形式，其中集成二次开发又有OLE/DDE和GIS组件［12］两种方式。GIS组件式开发相对于独立开发和单纯二次开发具有以下4个特点:①开发方便，周期较短;②资金需求相对较小;③开发适应性强，易于高效无缝集成;④可无限扩展。GIS组件式开发已成为当前GIS开发技术的主流［13－15］。

ESRI公司开发的具有制图与空间分析功能的组件MapObjects是目前研究者常用的组件之一，虽然MO不具备地图坐标系投影、表面模型或网络分析等高级空间分析功能，但其显示、放大、缩小、漫游、SQL查询、专题图制作等一些基础的制图功能已能够满足本系统开发的要求。因此，本系统选用Windows XP操作系统作为操作系统平台，同时选用简单易学的可视化编程语言VB和MO组件进行系统开发。同时，借鉴空间决策支持系统(SDSS)的结构模型进行系统结构构建［16－17］。

1.2.2 数据库设计

进行土地利用分区的研究需要大量的空间地理信息、统计数据以及文字资料，而三者的性质完全不同，为了有效管理这3个方面的数据，建立了包含多种数据类型以便数据存储和管理的综合数据库，并将数据库分割为空间数据库和属性数据库两部分。空间数据库按照逻辑分类分成县(市、区)、乡(镇)、村3层进行数据组织，包括通过扫描矢量化形成的各级行政区划图文件、各级行政区名称文件以及交通、水域等专题图层文件(均为.shp格式)。属性数据库主要记录3个层次、两个方面的数据。3个层次指县(市、区)、乡(镇)、村 3级行政单位;两个方面的数据分别是土地利用、经济、社会、生态方面的统计数据以及按照分区指标体系建立起来的土地利用分区指标数据。研究区域不同，数据获取的难易程度不同，应根据具体情况具体分析。土地利用分区指标属性数据库内容如表2所示。

表2 属性数据库的内容Tab.2 The content of attribute database

选用小型的ACCESS数据库进行数据存储及管理。属性数据与空间数据通过关键字段ID相关联，并利用ActiveX Data Objects(ADO)建立数据库与VB的接口。统计属性数据库与土地利用分区指标属性数据库的基本结构相同，只是存储数据内容有所差别，属性数据库的基本结构如表3所示。对于与空间实体密切相关的、反映地物某一方面特征指标的属性数据，如面积、周长等，放在空间数据库中，以便于实现属性查询、统计等操作［18－19］。

表3 属性数据库的基本结构表Tab.3 The basic structure of attribute database

2 系统功能实现

本系统主要开发了层次聚类分析、主导因素分析功能，同时辅助开发了地图浏览、空间查询、属性查询、空间分析等通用的GIS功能，并实现了使用不同分区方法针对不同分区单元的土地利用分区。具体的系统功能结构如图1所示。

图1 系统功能结构组成Fig.1 Function components of the system

2.1 基本GIS功能

本系统提供了一些不可缺少的基础GIS功能，主要包括:①图层的添加、删除、放大、缩小、漫游、鹰眼、渲染等视图浏览功能，全面直观地显示了不同行政单元的空间位置以及土地利用分区情况。②图斑面积查询、线状地物长度查询、SQL查询、距离量算、属性统计与查看等查询统计功能，该功能既可实现根据行政单元查看属性信息与根据属性信息查找行政单元的交互查询，又可以对属性信息中面积、长度等数值型数据的最大值、最小值、平均值、数目等进行计算和统计，从而为管理者管理土地信息数据提供了便捷的技术支持。③缓冲区分析、叠加分析等空间分析功能，通过缓冲区分析，可以根据人为设定的一个范围值，以待分析对象(河流、道路、行政区等)为中心，建立它们周围一定距离的辐射区域，以便为某项分析或决策提供依据;叠加分析包括图层的交、差、并、异、或运算，可以通过对河流、交通、各级行政区图层之间进行叠加操作来获得更多的空间信息。

2.2 层次聚类分区模块实现

首先要建立土地利用分区指标体系，然后将不同土地利用分区单元(即样本)按照它们在所选土地利用分区指标性质上的亲密程度进行自动分类。度量分区单元(即样本)之间亲疏程度的方法有欧氏距离、欧氏距离的平方、切比雪夫距离、夹角余弦、相关系数等，聚类方法有最短距离法、最长距离法、重心法、中心距离法、离差平方和法等。下面给出该系统分析功能的算法与程序实现。

2.2.1 算法分析

层次聚类分区模块使用的数学方法众多，此处主要介绍衡量样本间亲疏程度的欧氏距离平方法和类与类之间聚类采用的离差平方和法。欧氏距离的平方法的计算公式为

式中，dij为第i个样本和第j个样本之间的距离(i，j=1，2，…，k);xik、xjk分别为第 i个样本和第 j个样本在第k个指标上的值;M为指标的个数。

该算法的思路如下:

(1)先将所有的样本(N个)各自作为一类，然后分别对每个类求欧氏距离的平方，形成一个N×N距离矩阵;

(2)计算一切可能合并的两类的离差平方，然后选择离差平方和最小的两类合并，记为Gr(Gr=Gp∪Gq)，此时，已由原来的N类变成N－1类;

(3)计算新类Gr与其他任一类之间的距离，即

式中，nk、nr、np、nq分别表示 k、r、p、q 类中样本的个数;D2kp、D2kq、D2pq即为N×N距离矩阵中的距离。然后选择离差平方和最小的两类合并;

(4)重复步骤(3)，直到所有样本聚为一类或者某个终结条件被满足。

2.2.2 算法实现

本系统所实现的欧氏距离平方法的核心代码如下:

Public Sub M3(X()，r())

’X():数据数组;r():N×N距离矩阵

’欧氏距离的平方

Next J

Next I

End Sub

离差平方和法的核心代码如下:

Public Sub Ward()

While T＜classcount

’选择离差平方和最小的两类合并

For I=0 To N

For J=I+1 To N

’增量最小的样本，首先合并为一类

’计算新类与其他任一类之间的距离

’递推公式

2.2.3 算法效率及效果分析

从算法效率上看，3种方法中，离差平方和算法的复杂度最大，运行速度也稍慢，但经过测试，在有较大数据信息量需要处理的情况下，本系统也能保证在2 s之内得出聚类结果，这样的运行时间也是在用户可以接受的范围之内。与人工聚类相比，用本系统进行聚类分区仅需要几个操作便可得出结果，这显然可以极大地降低用户的工作量和提高工作效率，同时也能很好地避免人工计算过程中产生的失误。

从算法效果上看，最短距离法有链接聚合的趋势，容易形成一个比较大的类，对类与类的区分不明显，且会受到奇异值的影响，聚类效果不理想;最长距离法虽然克服了最短距离法链接聚合的缺陷，对类的区分也相对明显，但对来自奇异值的影响更敏感;离差平方和法倾向于发现规模和形状大致相同的类，不仅类内离差平方和最小，而且类间离差平方和较大。可见离差平方和法的聚类效果较好。

2.3 主导因素分区模块实现

2.3.1 算法分析

先根据研究区域的自然环境、经济发展、社会情况等进行系统分析，然后选取最具代表性，即占土地利用分区单元面积比例最大的地类，作为土地利用分区单元的地类用途类型。具体的思路如下:首先，将所有指标放入数组Arr();然后，选出每个土地利用分区单元内面积比例最大的地类作为该土地利用分区单元的主导地类;依此类推，直到找出所有的土地利用分区单元的主导地类;最后，将与土地利用主导地类相同的土地利用分区单元划分为一类。

2.3.2 算法实现

主导因素分区核心代码为:

3 忻州市土地利用分区应用实例

3.1 研究区概况

忻州市位于山西省北中部，地理坐标为E110°53'～113°58'，N38°08'～39°40'，忻州市土地总面积为25 150.68 km2。区内地形复杂，山地丘陵居多。全市辖忻府区、定襄县、原平市、五台县、代县、繁峙县、宁武县、静乐县、神池县、五寨县、岢岚县、河曲县、保德县及偏关县14个县(市、区)，188个乡镇(不含特殊用地区)，4 971个行政村。

3.2 土地利用层次聚类分区

根据忻州市自然生态条件、社会经济发展等基础信息及土地资源现状特点，首先建立忻州市土地利用分区指标属性数据库，库内存储了ID(主键)、行政区名称以及自然条件因素(包括土地总面积、耕地总量、人均耕地面积、复种指数、人均土地比重)、土地利用结构(包括农业用地(耕地+园地)比重、林地比重、牧草地比重、城乡建设用地比重、交通运输用地比重、水利设施比重、未利用地比重)、地理环境因素(包括水域所占比例、湿地所占比例)、社会经济发展水平(包括人口密度、人均交通用地、人均建设用地、人均城乡建设用地、人均农村居民点用地、固定资产投资完成额、农业投资完成额、农民人均收入)等4个方面22项分区指标，数据库通过ID与行政区区划图层文件建立关联。数据预处理方式选择标准差标准化，选择欧氏距离的平方法进行距离计算，选择离差平方和法进行聚类，最终聚成6类。通过GIS空间分级渲染表达功能实现土地利用分区结果空间可视化的直观展现。其运行过程及分区结果如图2所示。

图2 土地利用层次聚类分区系统运行结果Fig.2 The system operation result of land － use hierarchical clustering zoning

由图2并结合专家知识可知，将忻州市各乡镇大体分为城镇工矿用地区(绿色)、基本农田区(粉色)、一般农业区(黄色)和旅游生态用地区(蓝色)4大主体功能区。虽然该土地利用分区结果中有个别乡镇被单独列在这4大主体功能区之外，但该土地利用分区结果具有一定的准确性和参考价值，达到了提供辅助决策的作用。

3.3 土地利用主导因素分区

根据忻州市土地资源现状和特点，采用反映土地利用主导用途的区域差异性指标作为土地利用分区的重点，建立忻州市土地利用分区指标属性数据库，库内存储数据的存储形式与层次聚类分区指标属性库相同。其运行结果如图3所示。忻州市共有4 971个行政村，分区单元(即样本)数量庞大，本系统开发设计的主导因素分区模块使复杂、繁琐的数学运算变得简单、易于操作，大量抽象、枯燥的信息变得生动、形象，便于土地管理人员使用并为其提供辅助决策。

图3 土地利用主导因素分区系统运行结果Fig.3 The system operation result of land－use leading factor zoning

3.4 讨论

对忻州市4 971个行政村进行土地利用主导因素分区，从计算到图形显示分区结果，仅需5步操作，工作效率大大提高。由于本系统具有将分区结果直接按分区单元进行显示的功能，从而省去了土地管理人员学习通用GIS软件进行制图的麻烦，简化了土地管理人员的工作步骤。层次聚类分区是目前最常用的分区方法，但数学模型比较复杂，难以人工计算，虽然可以通过专门的统计学软件来辅助计算，但由于相关软件多为国外开发，且价格昂贵，全英文操作，所以很难得到广泛的推广使用。本系统的层次聚类分析模块可以有效解决此问题，同时还弥补了统计软件所缺乏的空间显示功能。由于本系统还具有通用软件的查询、统计及空间分析功能，因此对于土地管理人员管理海量土地数据、制定决策方面具有重要作用。

4 结论

(1)在充分、全面研究已有土地利用分区理论与技术经验、成果的基础上，结合统计学原理与数学建模技术，建立了对研究内容具有较强科学性与针对性的土地利用层次聚类分区模型和主导因素分区模型。

(2)本系统将土地利用分区模型(主导因素和层次聚类模型)与地理信息系统相结合，实现了土地利用分区的自动化计算与空间显示。分区结果的直观显示，有助于土地管理工作者根据分区单元的空间分布特征，挖掘数据资料之外的深层隐含信息。

(3)通过对忻州市土地利用分区的实例研究，对本系统进行了初步测试检验。结果表明，本系统的设计思想和整体结构符合现代土地管理工作信息化的发展要求。更重要的是，本系统在基于GIS的土地利用空间布局与提供分区决策方面均表现出了较好的指导性和较强的简捷灵活性。但是，该系统还有一些不足之处，比如在分区结果的基础上进行属性数据汇总，进而更详细地对比各区域之间的差异性，以及分区结果以图表形式展现等方面还有待进一步开发研究。

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Design and Implementation of the Land Use Partition System Based on COM GIS:A Case Study of Xinzhou City

CHEN Li1，GUO Qing－xia1，JING Yao－dong1，CHE Ai－ping2
(1.College of Resources and Environment，Shanxi Agricultural University，Taigu 030801，China;2.Xinzhou Municiple Bureau of State Land and Resources，Xinzhou 034000，China)

The land use partition is of important significance for regional concerted development，and the fast land use zoning relies on the land use zoning information system.Based on visual programming language Visual Basic(VB)and GIS components Map Objects(MO)，the authors developed a land use zoning system.The key modules composed of the hierarchical clustering partition module and the dominant use zoning module was combined with GIS technology，database technology and mathematical model.On such a basis，such functions as the view，the inquiry statistics，the land use zoning and the spatial analysis could be realized so as to meet the requirements of different division levels.Verification was made with Xinzhou city as an example.This system can realize the functions of fast calculation of land use zoning and the visualization expression of zoning results so as to fulfill the land managers’multi－ level requirements.In addition，it can facilitate the operation and help land managers’decision－making.

GIS;Map Objects(MO);Visual Basic(VB);Land－use partition system;Hierarchical clustering model;Xinzhou city

F 301.2;TP 311

A

1001－070X(2011)04－0140－07

2011－01－26;

2011－04－28

山西省忻州市国土资源局项目(编号:2010HX08)资助。

陈 丽(1985－)，女，硕士研究生，主要从事土地信息技术方面的研究。

郭青霞(1969－)，女，博士，教授，主要从事土地利用与规划，土地信息技术研究。

(责任编辑:李 瑜)