1995-2011年长春市土地利用变化分析

(成都理工大学 四川 成都 610000)

随着人口、资源和环境问题的日益突出,土地利用和土地覆盖变化的研究已成为全球环境变化研究的前沿和热点领域。经济的发展和人口数量的增加,迫使人类的活动范围增大,建筑面积不断扩张,人地关系更为紧张。土地利用/覆盖的变化已对生态环境造成了显著的影响。随着区域地表覆盖物的变化,区域地表反射率、粗糙度、植被覆盖度等因素也相继发生改变,最终影响区域气候状况和生态环境。因此,分析和研究土地利用变化与人类的生存和发展息息相关。它不仅能够表征区域城市化、工业化的发展速度,还能为其生态环境的评价提供依据。

一、研究区域概况

长春市地处松辽平原,位于北纬43°05′～45°15′,东经124°18′～127°05′。总面积20565平方千米,周长3298.97千米,市区面积7557平方千米,位于松辽平原腹地的伊通河台地之上。长春市属北温带大陆性季风气候区,具有四季分明,雨热同季,干湿适中的气候特征。不同的地貌类型对城市建设起着不同的制约作用。长春地貌主要由台地和平原组成,地势东高西低。西北是松原市,西南是四平市,东南是吉林市,东北与黑龙江省接壤。

二、研究方法与数据基础

(一)数据源与预处理

研究区所采用的数据主要为1995年和2011年Landsat TM影像，空间分辨率为30m。为了更好的对研究区土地利用类型进行分类，选取植被生长状态良好的6月-9月的影像，影像数据采集时间接近，很大程度上减少了光谱信息差异带来的分类结果差异。数据来源于地理空间数据云。首先对遥感影像进行几何配准、大气校正、假彩色合成等预处理，再通过ENVI软件图像利用行政矢量边界进行裁剪，得到研究取的遥感影像图。

(二)分类方法

利用ENVI 5.1对研究区遥感影像监督分类中的最大似然法和人机交互目视解译法来获得1995和2011年城市建成区的栅格边界图，将地物划分为水体、耕地、建设用地、林地、草地和其他这六类地物。监督分类又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。其基本分类过程为：定义训练样本、执行监督分类、评价分类结果和分类后处理。对遥感图像进行监督分类常用的算法有：最大似然法、神经网络法、支持向量机法等。

三、结果分析与精度评价

(一)分类结果统计分析

对分类后的结果进行后处理，包括更改分类颜色、剔除小图斑、分类统计、栅格转矢量等。将长春市1995年和2011年分类后的影像结果进行统计，然后通过比较分析结果，获得地物类型、面积百分比的变化，最后分析近17年长春市土地利用/覆被变化情况。结果表明：1995年耕地占比48.956%、林地占比2.805%、建设用地占比8.908%、水域占比4.390%、草地面积占比16.703%、其他面积占比18.803%；2011年耕地占比42.034%、林地占比1.413%、建设用地占比27.401%、水域占比4.267%、草地面积占比6.702%、其他面积占比18.227%。从1995年到2011年，长春市耕地面积减少了122.477km2，建设用地面积增加了327.137km2，草地面积减少也较为明显为179.936km2。

比较显示，1995-2011年长春市的土地利用情况发生明显变化，建设用地面积得到大幅度的增加，建成区面积在逐渐扩大。耕地面积大幅度的减少，大部分都转化为建设用地和其他用地，植被遭到严重破坏，政府部门应该积极重视，在注重经济发展的同时也要加大生态环境建设力度。

(二)分类精度评价

分类精度的评价通常采用分类图与标准数据进行比较，以正确分类的百分比来表示精度。目前普遍采用混淆矩阵来进行分类精度的评定，即以Kappa系数评价整个分类图的精度。混淆矩阵法需要地表真实感兴趣区，为此在高分辨率图像上，通过目视解译选取与执行监督分类相同数量的训练样本，以此样本代表地表真实感兴趣区执行混淆矩阵分类精度评价。计算得到1995年总体分类精度为97.7431%，Kappa系数为0.9635，2011年总体分类精度为97.4441%，Kappa系数为0.9616。通过分析Kappa系数与分类精度的关系可知，本次分类实验的结果较为理想。

四、结论

利用Landsat TM影像,借助监督分类法,将长春市近17年的土地利用类型分为六类,建设用地、耕地、草地、林地和水域。通过统计各部分地类的面积,分析1995年～2011年间长春市各部分土地利用类型的变化情况,结果表明:(1)1995年～2011年间,研究区建设用地面积明显增加,表明长春市在新世纪后建设力度较大;(2)草地和耕地面积明显减少,其次是林地,减少最少的是水域。表明城市建设过程中,主要侵占草地和耕地面积。土地利用面积变化的分析结果可以为改善生态环境提供决策依据,在制定城市中长期规划时具有参考意义。