基于Landsat 遥感影像的土地利用变化研究初探

赵 婷 ，王 栋 ，朱梦琦

（1.吉林省林业调查规划院，吉林 长春 130022；2.长春正瀚园林绿化工程有限公司，吉林 长春 130022；3.安徽农业大学理学院，安徽 合肥 230036；4.安徽理工大学空间信息与测绘工程学院，安徽 淮南 232001）

土地利用是动态且精确的研究人类现有的赖以生存的土地现状，并综合土地本身所具有的特点和属性，采用一系列科学技术方法，依照土地所固有的属性结合人类的劳动从而获取相应的回报的经济行为，包括了获取一系列土地产品及相关的服务。人类在利用和开发土地的过程当中，不同年份土地利用和土地覆盖的变化指数由实地的地理要素实体的数量质量、面积大小、分布特点以及特征变化等几个参数来反映[1]。其中，根据不同地区土地利用的不同情况分类的土地利用类型能够较好地表达相应的土地用途情况，它是长时间以来人类改造和利用开发土地过程中不可缺少的参照和依据，土地利用类型本身具有广泛的应用价值，它是土地生产力的间接反映，土地利用类型在不同的时间空间状态下体现出的不同特点及差异，能较好反映出各类自然要素的相互作用情况。土地利用和土地覆盖综合了人类活动对土地变化的诸多影响，全面研究 其发展变化的主要驱动因素主要包括自然条件变化和全球温度变化等，LULC在一段时间内所体现的时空差异性是多种因素共同作用下的土地利用类型的自然环境和社会经济的共同反映。随着工业化城镇化进程的加快，导致许多自然环境问题反映在土地利用和土地覆盖变化上，诸如森林区域破碎、水土流失和退化问题、动物生存环境的恶化等问题，这些问题都对可持续发展提出了不小的挑战。在林业资源研究方面，土地利用和土地覆盖变化可为森林资源保护和林区气候改善提供理论方面的支持。自然环境资源的变化与区域性气候变化密不可分，因而建立起完善的土地利用和土地覆盖变化监测系统，将为区域生态发展和保护提供强有力的支持。

1 国内外研究现状

在社会经济以及生态环境全球化问题日益突出的背景之下，国内外学者纷纷对土地利用和土地覆盖问题加快了研究的步伐，目前在研究成果方面较为领先的土地利用和土地覆盖统计分类方法是美国学者Marwa Halmy提出的，他在利用TM 遥感影像对大面积范围内的林地的任意分类法做了详细的研究；同一时间段内，他的团队还将非洲西北部海岸线的大面积沙漠化问题与LULC 问题结合分析并得到初步的结论。

与众多欧美国家在LULC 研究上采取的针对性研究方法有着明显不同的是，我国在土地利用和覆被变化研究方法和研究领域的选择的上常常采用多角度、全方位的技术手段，从而能够呈现出更加全面的解决方案[2]。1997 年以来，在我国刘纪远院士的指导之下，我国开展了众多基于遥感技术的大范围全方位资源调查工作以及环境保护工程的指导研究并在众多科学家们的努力之下取得了重要的进展，此项工作以我国较为先进的RS[3]以及地理信息系统研究作为技术支撑，目的在于对我国的土地资源以及其环境利用与保护方面提出建设性的解决方案，同时创建完整的资源与环境方面的地理空间数据模型和数据库。该项研究进展十分顺利，研究成果可以为许多不同领域的问题提供理论支撑。经过长时间的发展，我国如今的土地利用和土地覆被变化研究领域不再局限于简单的时间空间变化的研究，而是针对更广泛的需求并综合更加丰富的技术方法深入LULC动态变化的深层研究。

2 数据预处理

在进行遥感图像解译之前，需要遥感图像数据，对处理结果进行监督分类，同时数据预处理也是对土地利用和土地覆盖变化情况综合研究的第一步，数据预处理的精度对以上工作研究的结果更是起到了至关重要的作用。遥感影像预处理主要由影像输入与检验、图像几何精校正、图像假彩色合成以及轮廓的提取与图像的裁剪几方面构成。选择不同波段进行影像合成可以更明显地分辨出不同的地理实体（水体、林地、耕地等）的分布特征和变化情况，使其显示效果达到最佳。几何校正部分也同样可以在ERDAS软件中完成，根据行政区划图与相对应的遥感影像数据，选取若干具有控制意义的能够较清楚辨认出的地面控制点，并且所有的控制点必须保证均匀分布且相对于遥感影像图的位置必须一一对应且分布于不同的角落当中，从而提高几何校正的精度，完成校正之后，采用最邻近插值法完成不同分辨率遥感影像的采样步骤，从而实现TM遥感影像的精校正。最后结合ArcGIS，选择统一的坐标系将制作行政区划图的轮廓加载到ERDAS当中，在ERDAS中同时加载轮廓感兴区文件与原始图像并叠加裁剪后，将所要研究的区域裁剪完成，获得预处理后的成果图像。

3 图像解译

3.1 解译标志

结合遥感影像的辅助信息，分析已有的数据资料，确定实际地表情况与遥感影像间的对应关系，建立解译标志，最后根据遥感图像的基本特征对解译图进行细化，完成遥感影像解译步骤，然后依此土地利用和土地覆盖类型做出合理分类处理。

3.2 监督分类

首先在ERDAS软件的View窗口中导入各个年份影像，在顶部菜单栏中选择并打开位于分类器的影像特征编辑器并进行识别标志的编辑工作，同时在菜单中的View 窗口选择所需的感兴区绘制工具，使用多线划工具，对每个地类地物进行挑选，得到其模板区域[4]。划分确定好每个区域的范围之后，将已选定的训练样区添加到特征定义编辑器中，重复以上步骤在同一类型中选择多个相似或相同的区域，将所选定的多个要素综合构造得到新的分类模板，利用在之前构造的模板的重复性特征完成合成任务；同时继续选择位于图像不同区域的其他不同类型的特征区域重复以上步骤，得到分类模板文件，并在完成分类后，就可得到分类最终的结果图[5]。

4 土地利用变化研究

4.1 分类结果图的制作

利用ArcGIS 软件制作相应专题图，将监督分类结果图输出为GeoTIF格式，并添加到ArcMap图层当中，根据专题图制作的方式方法，分别在图层中添加 入地图标题、图例、指北针、比例尺等相应要素，然后生成土地利用专题图[6]。

4.2 土地利用类型动态变化

根据遥感影像分类的结果[7]，利用ERDAS 软件分别计算出不同时间段各类型土地利用总量变化情况。

5 结论

采用ERDAS 技术实现基于Landsat 遥感图像对土地利用类型变化进行分析，在技术层面可以对土地利用多段时间的变化情况进行较为高效准确的统计分析和管理，在短时间内能够较为准确地反映各地类的不同时间的变化，为科学管理和合理利用土地资源提供理论依据，如耕地和林地的退化反映了传统农耕的逐步衰退，建设用地正逐步取代耕地；从环境保护的方面来看，如水资源正在面临逐步减少的危机，水资源保护亟待加强[8]，但近年来水资源减少的速度有所放缓，这也和人们环保意识的逐步提升有关。