基于GIS的土地利用类型景观特征定量研究——以江油市为例

李 悦，董川蓉，周祖彦

(1.四川省林业调查规划院，四川成都 610081;2.阿坝州观音桥林业局，四川阿坝 624100)

土地利用景观格局是自然与人为因素相互作用所产生的一定区域生态环境体系的综合反映［1］，即人类通过土地利用对区域社会经济活动影响的结果。充分反映了土地使用者和管理者在区域社会、经济以及政策等因素驱动下所回应的土地利用规划和决策，是区域内社会、经济和政策等因素最好的反馈与检验。因此，本研究不仅有利于了解分析该区域土地利用景观格局特点，而且有利于土地可持续利用政策的制定和区域经济快速可持续发展总体规划。

1 研究区域概况

江油市位于四川盆地西北部，涪江上游，龙门山脉东南部。地处北纬31.48°，东经104.42°，幅员面积2 719 km2。海拔500 m～2 300 m以平坝和丘陵的地貌为主，自然条件优越。属亚热带湿润季风气候区，年均日照总数1 367 h，年均降雨量1 100 mm，年均气温16.2℃。江油市辖4个街道、21个镇、19个乡，区域内气候温和，冬暖春早，夏长秋短，无霜期长，是国家重要的商品粮基地、能源基地和建材基地。

2 研究方法及数据准备

主要以目视解译和景观指数计算等为主的研究方法。数据包括地形数据、遥感影像数据、派生的GIS数据以及相关的文本数据。

以1∶10万的地形图作为地形数据源，在Arc-GIS 10.0平台对扫描地形图进行地理坐标校正和等高线矢量化处理。首先将等高线数据生成TIN模型，然后转化为规则格网的GRID数据格式，建立研究区的 DEM模型，进而派生出坡度、坡向等数据［2］。

应用ERDAS IMAGINE 9.2遥感图像处理软件，对遥感影像进行假彩色合成和图像增强处理。在1∶10万的地形图上选取地面控制点，并结合研究区域的DEM模型，对图像进行正射处理，使其与地形图进行精确配准，总体误差控制在一个像元点之内，并根据研究区域边界对图像进行剪裁［3］。依据景观分类标准和研究区域林相图，在ArcGIS 10.0平台上根据影像颜色、纹理等特征建立分类判读标准，在ERDAS IMAGINE 9.2平台上对影像进行监督分类和交互式目视解译，并结合ArcGIS 10.0获取区域土地利用数据。

3 景观特征定量研究

3.1 土地利用分类

土地利用类型分类参考土地利用现状分类国家标准(GB/T21010-2007)一级、二级划分，将全市土地利用类型划分为耕地、园地、林地、草地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他土地共8 大类［4］。

表1 土地利用类型分类

图1 土地利用类型分类图

3.2 景观特征指数

景观特征类型水平级定量分析在Fragstats 3.3平台中景观格局特征指数很多，分析景观结构变化特征主要采用面积/密度/边长、形状、聚集/分布连续性和多样性等5个大类型指数，本次研究选取景观类型面积(CA)、斑块个数(NP)、斑块密度(PD)、最大斑块指数(LPI)、斑块面积标准差(PSSD)、斑块面积变异系数(PSCV)、平均斑块形状数(MSI)、面积加权斑块分维数(AWMPFD)等8个指数进行定量描述和分析［5，6］。

表2 景观特征指数

景观水平级选取景观面积(TA)、斑块数量(NP)、景观多样性指数(SHDI)、面积加权的平均拼块分形指数(AWMPFD)、蔓延度指数(CONTAG)、均匀度指数(SHEI)6个指标进行土地利用类型景观分布的整体描述。

其中TA和NP分别用于描述某一种景观类型的总面积和斑块数量的多少。SHDI描述不同景观元素面积比重分布的均匀程度以及主要景观元素的优势性程度。在景观多样性的测度上，SHDI是对不同景观的丰富程度和复杂程度的反映，即在一个景观系统中，景观要素类型越丰富，破碎化程度越高，其信息含量和信息的不确定性也越大［7］。AWMPFD是反映景观格局总体特征的重要指标，它在一定程度上也反映了人类活动对景观格局的影响［8］。一般来说，受人类活动干扰小的自然景的分数维值高，而受人类活动影响大的人为景观的分数维值低。CONTAG是用于测量景观是否由多种要素聚集分布的指标。指数较高，说明景观中的某种优势斑块类型形成了良好的连接性;反之则表明景观是具有多种要素的密集格局，景观的破碎化程度较高。SHEI用于描述景观中各组分的分配均匀程度。其取值范围为0到1。SHEI=0表明景观仅由一种斑块组成，无多样性;SHEI=1表明各斑块类型均匀分布，有最大多样性［9，10］。

3.3 定量分析

将土地利用类型矢量图在ArcGIS 10.0平台转为GRID栅格格式数据后输入Fragstats 3.3平台进行相关景观指标的计算。

表3 类型水平级指标统计

表4 景观水平级指标统计

结果表明，江油市整个研究区域总面积为240 231.65 hm2，斑块总数5 889块。比较各土地利用类型景观面积大小，可得研究区中各景观类型的关系为:林地(03)＞耕地(01)＞城镇村级工矿用地(20)＞水域及水利设施用地(11)＞园地(02)＞交通运输用地(10)＞草地(04)＞其他用地(12)。说明林地景观为本研究区的主导景观类型。整个研究区SHDI为1.1711，景观类型多，多样性指数就大，可知江油市区域土地利用类型多样性相对单一。8种土地利用类型中，林地(03)面积最大，为129 791.53 hm2，其他用地(12)(经实地调查实地主要为田坎和裸地)面积最小，为412.09 hm2，两者相差悬殊，景观面积分配相差很大，均匀度较低，均匀度SHEI为0.563 2。

图2 斑块类型面积统计

通过计算研究区内面积加权的平均拼块分形指数(AWMPFD)可知，各类土地利用类型斑块的平均分维数介于1.0033～1.2128，存在一定的差异。其中，林地(03)的面积加权的平均拼块分形指数(AWMPFD)最大为1.2128，反映它的形状最为复杂、不规则性强，受人类活动影响相对最小。草地(04)、交通运输用地(10)分维数分别为1.0033和1.066，形状较为规则，这两种土地利用类型受人类活动影响相对较大区域景观蔓延度(CONTAG)为47.6999%，说明江油市整个区域景观类型在空间构型上聚集度较适中。研究区整体面积加权的平均拼块分形指数(AWMPFD)为1.1536低于1.5，说明研究区土地利用类型景观形状较规则简单，这种布局有利于区域景观的规划和管理。

4 结果与讨论

本研究选取8种常用类型水平级、6种景观水平级景观格局指数，利用GIS技术和景观指数分析Fragstats 3.3平台，以江油市为研究区，对景观格局指数随土地利用类型变化进行了定量研究。研究结果表明，土地利用分类和空间格局对景观格局指数具有显著影响。经验证，利用GIS技术和景观格局指数研究人类越来越复杂的土地利用现状及规划是切实可行的。这有利于土地利用规划编制中土地利用分区的合理划定和土地可持续利用政策的制定，但对于景观格局的动态变化缺乏分析，在以后的研究中应注重动态分析。

［1］裴久渤，汪景宽，苏里.基于GIS的县域土地利用类型景观特征定量分析——以辽宁省桓仁县为例［J］.国土资源科技管理，2010，27(03):78 ～83.

［2］龚文峰，杜崇，范文义.基于GIS的景观空间格局地形分布及生态效应的研究——以黑龙江省尚志市帽儿山地区为例［J］.吉林大学学报(地球科学版)，2009，39(05):899～906.

［3］Ispikoudis I，Lyrintzis G，Kyriakakis S.Impact of human activities on mediterranean landscapes in western Crete［J］.Landscape and Urban Planning，1993，24:259 ～271.

［4］王佑汉，赵宏达，任茜.成都平原土地利用景观格局变化及驱动因素分析——以成都市龙泉驿区为例［J］.水土保持研究.2007，14(06):198 ～201.

［5］傅文杰.遥感及Fragstats在土地利用景观格局分析中的应用［J］.莆田学院学报.2010，17(05):45 ～49.

［6］韩烨，马俊杰.县域土地利用景观格局变化研究——以陇县为例［J］.地下水.2012，34(01):167～170.

［7］Schumaker N H.Using landscape indices to predict habitat connectivity.Ecology，1996，77:1210 ～1225.

［8］彭建，王仰麟，张源，等.土地利用分类对景观格局指数的影响［J］.地理学报，2006，61(02):157 ～168.

［9］王成，魏朝富，袁敏，等.重庆市浅丘带坝区土地利用与景观空间格局分析［J］.地域研究与开发.2008，27(01):82～86.

［10］杨英宝，江南，苏伟忠.南京城市景观空间格局的变化分析［J］.南京林业大学学报(自然科学版).2004，28(06):39～42.