基于TM影像的明水县农业用地变化监测研究

郝冬梅+李东峰

摘 要：本研究选择明水县为研究区，选用TM影像为主要数据源，利用最大似然法对研究区的遥感影像进行分类，获得明水县土地利用情況。对明水县近20年农业用地情况进行动态变化研究。

关键词：遥感影像；ENVI；农业用地变化；绥化

中图分类号：U412.1+4 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）26-0017-02

1 概述

土地利用情况的遥感动态监测即是监测区域内的全部土地资源，以及获取其中各种土地利用类型的空间分布动态信息，包括各种土地覆盖类型的数量、位置、土地利用率等。农业用地是我国重要的土地资源，农业用地能否得到可持续利用也是政府以及该领域内关注和研究的焦点问题。农业用地的可持续利用性就直接关系到我国是否能够确保粮食的安全问题，甚至是社会稳定问题。黑龙江省是一个农业大省，对农业用地的动态监测就显得尤为重要。但是采用一般方法进行调查浪费大量的人力、物力。自上世纪70年代以来，人们将遥感（RS）技术、地理信息系统（GIS）技术、数学方法等知识结合起来进行研究，这让我们在土地利用动态监测与分析领域内前进了一大步。遥感可以不与目标地物接触，从远处把目标地物的信息记录下来，形成影像。遥感具有大面积同步观测、且获得信息及时等特点。通过遥感影像可以对地物信息进行提取。这样既省时又省力，还可以节约成本。

2 研究区与数据

2.1 研究区概况

明水县隶属于黑龙江省绥化市，全县呈长方形，南北宽度为31.5公里，东西长度为86公里。其位于松嫩平原的东北部，地理坐标为125°16'E～126°26'E，47°01'N～47°22'N，北方与依安、拜泉交界，南方与青岗相邻，西方与林甸相接，东方与海伦相望于通肯河两岸，土地总面积总量达2400km2。

2.2 数据与数据预处理

2.2.1 数据

本研究选取的TM影像从地理空间数据云网站（http：//www.gscloud.cn/）下载，所有遥感数据都使用UTM投影系统和WGS84坐标系。选用数据分别为1992 年和2011年。

2.2.2 数据预处理

利用ENVI对明水县四幅不同时相的遥感影像做完大气校正、图像配准等预处理之后，用研究区的矢量边界对研究区影像进行裁剪，结果如图1a、图1b。

3 研究方法

3.1 最大似然法

本研究选取最大似然法进行信息提取。最大似然法也称极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法。其具体分类方法是：预先假定各个波段中的每一类统计都呈正态分布，然后再计算给定的像元属于某一训练样本的似然度，最后将该像元归并到似然度最大的一类样本之中[1-2]。

3.2 土地利用的变化幅度

土地利用的变化幅度是指土地利用类型在面积上的变化程度，体现在各种不同的土地利用类型的面积总量的变化[3]。通过分析土地利用类型的总量变化，可以了解土地利用变化总的变化趋势和土地利用结构发生的改变。其计算公式为：

其中F表示的是研究区域内所研究的时段内土地利用变化的幅度，Ua和Ub分别表示研究区初期和末期某种土地类型的数量。

3.3 单一土地利用动态度

单一土地利用的变化速度又称为动态度，是指在一定的时间段内，某种类型土地利用的数量变化情况[4]，而且可以定量描述区域土地利用变化的速度[5]。单一土地利用动态度可直观地反映土地利用类型变化的幅度和速度，也易于通过各种不同土地利用类型间的比较反映不同土地利用类型变化的差异，从而进一步的研究影响土地利用变化的驱动因子。其计算公式为：

在该表达式之中，K为研究时段内某一土地利用类型的动态度；Ua和Ub分别为研究区初期及研究区末期某种土地利用类型的数量；T为本次研究的时间段的时间跨度。当T的单位设定为年时，计算结果所得到的K的值就表示该研究区域内某种土地利用类型的年变化率。

4 结果与分析

利用在ENVI软件中的最大似然法对研究区域内的遥感影像进行分类。经过对选取样本的可分离性结果检验，决定明水县对各个不同时相的遥感影像进行分类操作。分类结果如图所示（图2a、图2b）。

通过对本次实验研究区域1992年以及2011年土地利用遥感监督分类及对比分析图进行结果汇总，得到不同时期土地利用类型的面积总数、变化幅度、变化面积数、动态度等数据， 如表1所示。

从以上表中可以看出，1992年到2011年，农业用地的面积呈明显的增长趋势，农业用地面积总量增长高达118km2，变化幅度为9.5%，土地利用单一动态度为0.49%。

5结束语

本研究对明水县的农业用地的动态变化进行了研究，研究的时间跨度相对较长，研究结果具有一定的现实意义和实用性。本研究没有对农业用地与其他几类土地利用类型之间的相互作用及影响农业土地利用的驱动因素等进行较为深入的研究，在后续的研究中将开展相关研究。

参考文献：

[1]邓书斌.ENVI遥感图像处理方法[M].北京：科学出版社，2010：132.

[2]杨艳青，柴旭荣.基于遥感和GIS的土地利用分类方法研究[J].山西师范大学学报（自然科学版），2015（4）：69-74.

[3]蔡为民，唐华俊，吕钢，等.景观格局分析法与土地利用转换矩阵在土地利用特征研究中的应用[J].中国土地科学，2006，20（1）：39-44.

[4]李丽，张维奇.基于遥感和GIS万州区的土地利用/土地覆被动态变化分析[J].江西能源，2006（02）：9-11+26.

[5]宋丹妮，匡鸿海.基于遥感影像的单县土地利用动态变化分析[J].湖北农业科学，2015（03）：550-554.endprint