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1、土 地 利 用 变 化 报 告1前言经过一学期对?土地利用与植被覆盖变化研究?课程的学习,使 我对这门课程有了更进一步的熟悉和了解.为了稳固所学内容,灵活的将理论与实际相结合,本次研究特选取西安市临潼区2000、2021年的tm影像,利用所学理论知识,结合软件操作,完成土地利用分 类、动态度计算、土地利用转移矩阵、土地利用程度综合指数计算和 马尔科夫预测等工作,并对研究结果进行分析总结.本次研究旨在掌 握土地利用变化研究的根本流程,从而加深对遥感与土地利用根本 理论的理解,着重培养我们分析问题和解决问题的水平.2研究过程2.1 土地利用分类土地利用分类是区分土地利用空间地域组成单元的过程.这种

2、空间地域单元是土地利用的地域组合单位, 表现人类对土地利用、改造 的方式和成果,反映土地的利用形式和用途功能.分类提供土地 覆盖以及土地利用中涉及的人类活动类型等信息.它也可能有助于环境影响评价,以及潜在的土地利用多样性.本研究采用监督分类的方 法对临潼区2000年和2021年土地利用情况进行分类,以分析研究区 的土地利用分布格局.2.1.1 影像分析及样本选取根据已有的影像资料分析判别,可将研究区地物类别划分为四 类：建设用地、耕地、水体和林地.在 ENVI中利用ROITool来定义 练习样本,也就是将感兴趣区当做练习样本.根据人工经验知识和影 像波段组合,可确定影像中白色有锋利颗粒的呈片状

3、分布地区为建设 用地,影响颜色呈浅绿、深绿,并且纹理清楚,分布在城市着农村周 围的平缓区域的为耕地,水体的分布呈现出带状或颜色均一的片状,一般为蓝色或浅蓝色,而在影像东南地区的山上那么分布着大量的林 地,颜色为墨绿,色泽均一或有浅绿色颗粒.根据上述的解译特征, 在ENVI软件中的Region of Interest 中选择土地类别的样本,并按 照3、7的规那么分为验证样本和练习样本.如下列图：1 RDI Tcq：图1.样本选取过程对于选好的练习样本在Options下的ComputeROI Separability 中计算可别离度,一般可别离度大于 1.8,那么表示练习样本的可别离 性较好.本研

4、究所选的分类样本别离度均大于1.6,说明可别离性较好.2.1.2 监督分类根据分类的复杂程度和精度要求,本次研究选择最大似然法分类 器.最大似然法分类器假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布, 计算给定像元属于某一练习样本的似然度,像元最终被归并到似然度 最大的一类当中.在 ENVI 软件菜单中选择 ClassificationSupervisedLikelihood Classification 功能,对 2000 年和 2021 年的遥感影 像进行土地利用分类,制作成专题地图如下：图2. 2000年、200处土地利用分布图2.1.3 精度检验执行监督分类后,需要对分类结果进行评价.用之前选

5、好的验证 样本对分类后的影像进行精度评价.使用 Confusion Matrix 工具可 以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵,用于比较分类结果和地表 真实信息.ENVI可以使用一幅地表真实图像或地表真实感兴趣区来 计算混淆矩阵.Matrix在 ClassificationPost ClassificationConfusionUsing Ground Truth Image下完成精度评定的工作,得到下面的报表:表1 2000年和2021年土地利用精度评价表2003 土地利用精度检验建设用地耕地水体林地总计建设用地22757201592506耕地25110712535436水体30715226

6、062588林地363232026123207总计294754292331303013737总精度=89.2262% ; Kappa=0.8506200处土地利用精度检验建设用地耕地水体林地总计建设用地166216426902095耕地240318305974020水体1500107201222林地460223912542099总计20563949158018519436总精度=75.9962% ; Kappa=0.66102.2 土地利用变化分析土地覆盖主要表达的是土地表层以植被为主要覆盖物的自然类 型和状态；土地利用那么是人类对土地的利用方式和使用状况.因此, 土地利用变化主要表达在土地利

7、用类型变化、土地利用类型数量变 化、土地资源生态背景质量变化、土地利用程度变化及土地利用变化的区域差异等方面.2.2.1 土地利用转移矩阵在全球环境变化研究中,土地利用和土地覆被动态越来越被认为 是一个关键而迫切的研究课题.土地利用转移矩阵可全面而又具体地 分析区域土地利用变化的数量结构特征与各用地类型变化的方向,因而在土地利用变化和模拟分析中具有重要意义,并得到了广泛应用. 但是目前对土地利用转移矩阵的应用主要还是集中在直接分析土地 利用类型面积的变化信息上.土地利用转移矩阵来源于系统分析中对系统状态与状态转移的 定量描述.如表2中的土地利用转移矩阵中行表示 2000年土地利用 类型,列表示

8、2021年土地利用类型.非对角线上百分比表示2000年 -2021年期间一种土地类型转换为另一种土地类型的面积占2021年该种土地利用类型总面积的百分比；对角线上的百分比表示2000年-2021年期间土地利用类型保持不变的面积百分比.表2 2000-2021年土地利用转移矩阵2000-2021年土地利用转移矩阵回积Kn2 200办土地利用类型建设用地耕地水体林地总计200处土地 利用类型建设用地63.3855116.968721.065720.3223221.8496百分比28.5752.729.509.16100耕地70.7224423.959813.757885.4306594.1856百

9、分比11.9071.352.3214.38100水体1.86635.11444.28060.652411.9181百分比15.6642.9135.925.47100林地14.229927.77882.392543.461487.9535百分比16.1831.582.7249.41100总计150.2041573.821741.4966149.86671447.3822从表中可以看出,2021年的建设用地有28.57%比照2000年保持不变,有52.72%是由耕地转换来的,有 9.5%口 9.16%是由水体和林地转换而来的.而耕地除了保持不变的局部,分别有11.9% 2.32%和14.38%是由

10、建设用地、水体和林地转化而来的.对水体而言,2021 年相比于2000年有42.91%M由耕地转换而来的.林地有31.58%是由 耕地转换而来的,这可能与国家退耕还林的政策有关.总之,十年来 临潼区的土地利用转换较大.但总体上建设用地和耕地是呈增长趋 势,而水体和林地等依靠土地自身再生的资源却呈减少趋势,值得有关部门和广阔人民群众关注和保护.2.2.2 土地利用类型动态度土地利用动态度比照拟土地利用变化区域差异和分析、预测土地利用变化趋势,具有十分重要的作用.利用土地利用动态度模型分析 土地利用类型的动态变化,可以反映区域土地利用类型变化的剧烈程 度.土地资源数量变化可以用土地利用动态度来表示

11、.单一土地利用类型动态度表达的是某研究区一定时间范围内某种土地利用类型的 数量变化情况,具表达式为：K Ub Ua 1 100%Ua T式中,K为研究时段内某一土地利用类型动态度；Ua Ub分别为 研究期初及研究期末某一种土地利用类型的数量；T为研究时段长,当T的时段设定为年时,K的值就是该研究区某种土地利用类型的年 变化率.采用上述公式,我们对西安市临潼区的土地利用类型数量在ENVI软件中进行了统计,并对其动态度进行了计算,得到以下结果：表3单一土地利用动态度计算单f地利用类型动态度20002021年份间隔动态度建设用地15030082218496104.76耕地57410175941856

12、100.35水体41546411918110-7.13林地149940387953510-4.13由表3可知,土地利用的动态度有正数也有负数,但总体而言变 化率并不是很大.水体和林地的动态度为负数,变化较大,说明该土地 利用类型减少较快,说明水体和林地开发速度较快；而建设用地和耕 地那么相反,其动态度均为正数,说明该土地利用类型有增加的趋势,这 主要是随着城镇化进程的推进,必须占用土地以适应城镇化的开展. 而耕地的增长主要表现在对自然林地的改造利用上, 可能是由于城镇 化的开展和人口基数的快速增加,致使耕地面积不断扩张.2.2.3 土地利用程度综合指数模型土地利用程度主要反映土地利用的广度和深

13、度, 它不仅反映了土 地利用中土地本身的自然属性,同时也反映了人类因素与自然环境因 素的综合效应.根据刘纪远先生等提出的土地利用程度的综合分析方 法.将土地利用程度根据土地自然综合体在社会因素影响下的自然平 衡状态分为假设干级,并赋予分级指数,从而给出了某研究区土地利用 程度综合指数的定量化表达：nDj 100 a G i 1Dj 100,400式中,D为某研究区域土地利用程度综合指数； A为研究区域内 第i级土地利用分级指数；C为研究区域内第i级土地利用程度分级 面积百分比；n为土地利用程度分级数.根据土地利用程度指数的分级标准, 城乡建设,交通水利建设等 建设用地的土地利用程度最高为第一级

14、,第二级为耕地、园地以及其 他农用地,第三极的是林地、牧草地和水域,土地利用程度最低的是自然保存地为第四级见表 4.西安市临潼区内土地面积所占比例 最大的是农业用地中的耕地属于土地人为再生利用级,占土地总 面积的60%fc右；其次为建设用地属于土地非再生利用级；然后 是未经开发,自然生长的林地属于土地未利用级；最后是水域属 于土地自身再生利用级.说明临潼区的土地资源开发较好.表4临潼区土地利用分级土地未利用级土地自身再生 利用级土地认为再生 利用级土地非再生利 用级分类指数1234土地利用类型林地水体耕地建设用地根据土地利用程度综合指数模型计算的2000年和2021年的土地利用程度综合指数为下

15、表：表5土地利用程度综合指数20002021分类等级面积比综合指数分类等级面积比综合指数建设用地1503008416.412792218496424.22304耕地5741017362.685941856364.87水体41546424.5311918121.30林地1499403116.3787953519.60总计91588929159068从上表中可以看出：临潼区土地利用程度整体处于一个中等偏上水平.并且2000年到2021年土地利用程度总体变化差异不大. 土地 利用程度是人类有意识的一种选择行为活动.土地利用程度越高,其 自然属性的可利用程度就越低,人类对其干扰程度就越大.通过采用 土

16、地利用程度的综合分析方法对临潼区进行研究, 说明：临潼区土地 利用处于开展时期,土地利用程度整体处于一个中等偏上水平, 仍有 很多土地资源有待进一步开发利用,土地利用程度依地形地貌特征差异分布.土地利用程度主要反映了土地系统中人类活动因素的影响程度,但这种影响程度常常受地理区位、 经济政治和交通运输因素的限 制.因此需要大量的数据做进一步的研究分析.2.3 马尔科夫预测2.3.1 马尔科夫预测原理马尔科夫预测过程是根据俄国数学家马尔科夫的随机过程理论 提出来的,是一种具有“无后效应的特殊随机过程.所谓的“无后效应是指某随机过程时刻(t+1)的状态S(t+1)的概率只与时刻t的 状态S (t)有

17、关,而与时刻t之前的状态概率无关.这点用于土地利 用结构动态变化预测是适宜的,由于在一定条件下,土地利用的动态 演变具有马尔科夫过程的性质.具体而言,在通过转移矩阵生成区域 土地利用变化转移概率矩阵的根底上,马尔科夫模型被用来预测特定 情景下土地利用变化的未来趋势.(1)转移概率矩阵确实立是成功应用马尔科夫模型的关键,转移 概率矩阵可以定量说明土地利用类型之间的相互转化状况,揭示转移速率,其土地利用/覆被类型转移概率矩阵的数学表达式为：P11P12.P1npP21P22. P2n.Pn1Pn2.Pnn式中:Pij 土地利用/覆被类型i转化为j的转移概率.该矩阵 的每一项元素需满足以下两个条件：

18、n Pj1;(i, j 1,2,3,.n);0Pj1j 1假设己知土地利用/覆被系统中n=0时的,初始状态A0 A°A20A° ,经过n次转移后的状态An AnA2n.Akn为:A0 ?Pn式中：Pn 初始状态土地利用/覆被概率矩阵经过n步转移后的 概率矩阵,经过n步转移后的系统状态概率为 An An1P An2PP . A°Pn,所以Pn Pl由此可见,系统在任 何时刻的状态概率是由初始状态概率和转移概率确定的.2.3.1结果与分析将土地利用/覆被类型划分为一系列相互转化的状态,各状 态在系统中所占的份额即每种土地利用类型而积占全部土地利 用类型面积的百分比作为

19、各状态的初始概率,从而构成初始状态矩阵A0.用ENVI软件中的Class Statistics工具统计临潼区2000年土地利用类型面积,计算得到各覆被类型面积百分比,形成初始状 态矩阵,见表6:表6初始状态矩阵土M利用类型A0建设用地16.41耕地62.68水体4.54林地16.37转移概率矩阵的计算：利用己求出的某时间段内的某地土地利 用/覆被类型而积的转移矩阵,求出该时间段内该地土地利用/覆被类 型的转移概率,即某地类转化后的各土地利用类型而积占转化前该地 类的百分比.在ENVI中的ChangeDetection中可以计算得到转移概 率矩阵如表7:表7 2000-2021年的转移概率矩阵20002021建设用地耕地水体林地建设用