基于遥感影像的城市土地利用及下垫面信息提取研究

吴艳飞 谢诗萌 沈梦姣 朱闽儿 荆长伟

摘  要：近年来，由于经济社会的发展，城市的土地利用类型正在发生显著的变化，中国各地城市建设用地都呈现不同程度的快速增长。本研究将通过获取2015-2017年浙江省衢州市主城区的Landsat-8 OLI遥感影像，利用ENVI软件对其进行监督分类，并得到该地区土地利用类型的动态变化，用以分析土地利用的发展，从而达到对土地可持续利用的目的。

关键词：Landsat-8 OLI;土地利用变化;监督分类

中图分类号：U412          文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）32-0071-02

Abstract： In recent years， due to economic and social development， the types of urban land use are undergoing significant changes， and urban construction land across China has shown rapid growth to varying degrees. This study will acquire Landsat-8 OLI remote sensing imagesin years 2015-2017 from the main urban area of Quzhou City， Zhejiang Province， use ENVI software to supervise and classify them， and obtain the dynamic changes of land use types in the area to analyze the development of land use， in order to achieve the purpose of sustainable land use.

Keywords： Landsat-8 OLI; land use change; supervision classification

1 概述

土地系統作为一个复杂的生态系统，受到各种各样因素的影响，其中最显著的因素还是人类活动诸如城市建设等[1]。近年来，随着经济社会的快速发展，各个城市的土地利用类型正在发生着深刻的变化，而这些变化，又在其他方面或积极或消极地影响着人类的生活。合理利用土地资源，对区域生态系统的稳定运行、社会经济的可持续发展至关重要[2]。城市区域的研究一直以来都是遥感领域的热点研究课题之一，随着各种高分辨率遥感数据的积累和新型卫星传感器的出现，对城市区域的遥感观测变得越来越有可能[3]。Landsat 8除了保持Landsat 7卫星的基本功能外，还在波段的数量、波段的光谱范围和影像的辐射分辨率上获得了提升，新增的优点将会对土地利用类型的变化监测产生积极的作用[4]。

本研究基于Landsat影像，利用ENVI软件的监督分类工具，并运用最大似然法进行分类，分析2015-2017年浙江省衢州市主城区的土地利用情况，用以分析土地利用的发展，从而达到对土地可持续利用的目的。

2 研究区概况

浙江省衢州市位于浙江省西部，钱塘江上游，金衢盆地西缘，属亚热带季风气候，区域内四季分明，雨量充沛、日照充足、无霜期长。

中心城区整体呈“纺锤”型，地貌大致分为河谷平原、丘陵、山地三大类，其中市区南北两侧为山地，中部为河谷盆地，种植区多位于丘陵之中。贯穿主城区的河流为衢江，是钱塘江主要支流、发源地之一。

3 数据来源及处理流程

本影像数据来源于地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn）。选取的是2015年5月13日、2016年5月28日以及2017年11月3日的三景Landsat-8 OLI影像，对衢州市主城区进行土地利用分类研究。为了选取云量较少或几乎没有云的影像，2017年的季节与2015、2016年的相差较大，在进行监督分类感兴趣区选取时要多加考虑，尽可能避免季节带来的误差。本次研究的处理步骤如图1所示。

4 分类及评价

监督分类的关键是训练样本和训练场地的选择，其选择的质量关系到分类能否取得良好的效果。本次研究地物分类分为建设用地、水体、裸地、绿地四类研究采取监督分类中的最大似然法进行分类，分类完成后对分类结果进行混淆矩阵的计算，得到分类总体精度与Kappa系数，误差过大则需要重新进行ROI感兴趣区的选取，误差分析合格，分类过程完成。图2是误差分析合格的2015-2017年衢州市主城区土地利用类型的分类图，红色代表建筑用地，蓝色代表水体，绿色代表绿地，褐色代表裸地。

精度评定采用混淆矩阵的方法，得到2015年影像总体分类精度为94.7057%，Kappa系数为0.9112;2016年影像总体分类精度为97.1371%，Kappa系数为0.9396;2017年影像总体分类精度为96.4216%，Kappa系数为0.9441。由此可见，各个年份的总体分类精度都较高，分类的质量比较好。

5 结果分析

分析计算各类土地类型的面积的年份变化（表2），水体所占面积在逐年减小;建设用地所占面积在逐年扩大;绿地与裸地所占的面积也在逐年减小。

可以看出，三年变化中总体趋势为，建设用地面积大幅度扩张，绿地面积较大幅度减少，水体与裸地面积呈现中低幅度减少，这与衢州市主城区的城市化发展进程密不可分。从土地分类动态变化的空间发展趋势来看，衢州市主城区的建设用地原来主要分布在中部地区以及衢江凸岸。而2015-2016年，扩张的区域主要为衢州南区，查阅相关资料可知，2016年衢州南区火车站改造以及万达广场的投资建设，带动了南区经济建设的发展，建设用地面积显著提高。2016-2017年，扩张的主要区域为西部和北部地区，主要原因是政府提出的发展西区政策，带动了西区的快速发展与不断建设。中国的城市化进程受到的主要影响就是经济与城市化政策，而衢州市的城市化发展以及下垫面类型的变化就是受到两者的影响。

6 结束语

本次研究用Landsat-8影像数据作为数据源，使用ENVI软件的监督分类功能得到了浙江省衢州市主城区2015-2017年的土地利用分类图。获得的2015-2017年的土地利用类型以及变化情况可以用于城区发展的分析。Landsat-8 OLI新增优势对土地利用类型的变化监测以及土地利用分析具有积极的意义。利用遥感影像可以准确地获得土地利用类型的变化，这为决策部门制定规划提供了便利。

参考文献：

[1]张雪茹，姚亦锋，孔少君，等.南京市2000～2014年城市建设用地变化及驱动因子研究[J].长江流域资源与环境，2017，26（04）：552-562.

[2]徐文强，赵珍珍，韩保民.长江中下游区域2005-2015年土地利用类型变化分析[J].科技风，2020（14）：169-170.

[3]Gong， J.， Liu， C. &Huang， X. Advances in urban information extraction from high-resolution remote sensing imagery. Sci. China Earth Sci. 63，463-475（2020）.