基于TM影像的徐州市土地利用变化动态监测

基于TM影像的徐州市区土地利用类型统计田玉祥江苏师范大学城市与环境学院10城3110253007摘要：以1987年江苏省徐州市区TM影像为数据源,经人工目视解译对影像选择感兴趣区域，并进行采用最大似然法进行监督分类,获得了徐州的土地利用分类数据。结果说明：1987年徐州市区的农田面积最大，建筑用地次之，丘陵第三。1987年的徐州经济主要以农业为主，地形主要以丘陵为主。【关键词】TM影像;土地利用类型;徐州市0引言土地是人类生存之本，是社会物质财富的最基根源泉[2]。随着经济社会的不断开展，人地矛盾日益突出，寻求人地关系的和谐已经成为人类社会共同奋斗的目标。传统的土地监测方法已经不能满足土地监测连续、动态、宏观的要求。遥感技术的开展为我们研究地区土地资源利用状况提供了方便有效的方法。本文主要使用ERDAS9.2软件处理徐州市区1987的TM影像，通过这个时段的影像数据，我们可以了解徐州市1987年的开展状况，并可以预测开展过程中可能出现的人地冲突，对已经产生的问题的治理提出意见。1研究区概况徐州市位于东经116°22′～118°40′、北纬33°43′～34°58′之间。东西长约210公里，南北宽约140公里，总面积11258平方公里，占江苏省总面积的11％。域内除中部和东部存在少数丘岗外，大部皆为平原。丘陵海拔一般在00－200米左右，丘陵山地面积约占全市9.4%。丘陵山地分两大群，一群分布于市域中部，山体上下不一，其中贾汪区东北的大洞山为全市最顶峰，海拔365米；另一群分布于市域东部，最高点为新沂市北部的马陵山，海拔122.9米。平原总地势由西北向东南降低，平均坡度1/7000--1/8000，平原约占土地总面积的90%，海拔一般在30－50米之间。徐州市地处古淮河的支流沂、沭、泗诸水的下游，以黄河故道为分水岭，形成北部的沂、沭、泗水系和南部的濉河、安河水系。境内河流纵横交错，湖沼、水库星罗棋布，废黄河斜穿东西，京杭大运河横贯南北。本文采用1987年LandsatTM影像，同时结合江苏省徐州市地形图和徐州市政区图等辅助资料，统计近1987年徐州土地利用情况，旨在为土地资源可持续利用、土地利用结构和布局优化、土地利用率和产出率的提高、区域土地集约利用和土地资源与经济社会持续协调开展提供科学依据。2处理方法数据来源包括1987年TM影像，以及徐州市行政区图，将徐州市土地利用类型划分为水体、丘陵、农田、林地、建设用地5大类。遥感数据信息主要利用遥感软件进行处理。首先对1987年遥感数据进行裁剪和几何校正、配准等数据预处理,然后结合人工目视解译,采用最大似然法对图像分别进行监督分类,从中提取出主要的土地利用类型。图像几何校正几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程；而将地图坐标系统赋予图像数据的过程，称为地理参考。由于所有的地图投影系统都遵从于一定的地图坐标系统，所以几何校正包含了地理参考。翻开1987年徐州市区TM影像以及参考图像——2000年徐州市区TM影像。在菜单条单击Raster|Geometric命令，翻开SetGeometricModel对话框,选择几何校正计算模型，单击OK按钮。翻开校正模型参数与投影参数设置对话框，定义几何校正计算模型参数与投影参数，PloynomialOrder选择2。单击Close按钮。进行几何校正采点。最后，导出已经校准好的图像。图像裁剪规那么分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比拟简单。在ERDAS图标面板菜单条单击Main|DataPreparation|SubsetImage命令，翻开Subset对话框。输入被裁剪图像路径和存储路径。在校准后的1987年图像上翻开InquireBox。单击Subset对话框上的FromInquireBox按钮。单击OK按钮，生成裁剪后的图像。图像分类分类系统的构建参照了国家分类标准和徐州市土地利用现状，将徐州市土地利用类型划分为水体、丘陵、农田、林地、建设用地5大类。表3土地利用遥感解译分类一级类二级类水体河流、湖泊、坑塘、水库丘陵农田水田旱地林地林地、灌木林、未成林地、草地等建设用地城市用地、农村居住点、交通用地等显示需要分类的图像，翻开分类模板编辑器：在ERDAS图标面板工具条，单击Classifier图标|classification|SignatureEditor命令，翻开SignatureEditor窗口，采用目视解译的方法，制作模板。单击Classify|Supervised，生成分类后的图像。评价分类模板在ERDAS图标面板工具条中翻开Classifier|AccruancyAssessment命令。翻开分类好的图像，在图像上生成10个随机点，单击View|ShowAll，单击Value|ShowClassValues,通过分类模板修改Reference值，10个点修改完后，单击Report|AccurancyReport，生成报告。聚类统计〔Clump〕应用监督分类或非监督分类，分类结果中都会产生一些面积很小的图斑。无论从制图的角度还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除。聚类统计是通过对分类专题图像计算每个分类图斑的面积、记录相邻区域中最大图斑面积的分类值等操作，产生一个Clump类组输出图像，其中每个图斑都包含Clump类组属性。Clump类组输出图像是一个中间文件用于进行下一步处理。在ERDAS图标面板工具条中，单击Interpreter|GISAnalysis|Clump命令，翻开Clump对话框，确定输入文件为tm87_2.img图像，定义输出文件为tm87_3.img。文件坐标类型为Map。确定处理范围，确定聚类统计领域大小为8，单击OK按钮完成。去除分析〔Eliminate〕去除分析用于删除原始分类图像中的小图斑或Clump聚类图像中的小Clump类组。Eliminate将删除的小图斑合并到相邻的最大分类当中，而且，如果输入图像时clump聚类图像的话，经过Eliminate处理后将分类图斑的属性自动恢复为Clump处理前的原始分类编码。显然Eliminate处理后的输出图像是简化了的分类图像。在ERDAS图标面板工具条中，单击Interpreter|GISAnalysis|Eliminate命令，翻开Eliminate对话框，确定输入文件为tm87_3.img，定义输出文件为tm87_4.img。文件坐标类型为Map。确定处理范围，确定最小图斑大小为4，确定输出数据类型为Unsigned4Bit。单击OK按钮完成。3土地利用类型统计类型水体丘陵农田林地建筑用地总计面积/m2774900046245600668475003752730052848000211217400比例/%3.67%21.89%31.65%17.77%25.02%100.00%4结论与讨论本文利用1987年徐州市区LandsatTM数据影像,对徐州市这个时期的土地利用现状进行分析,实现了对该地区土地利用变化的统计研究结论如下： 1〕采用