基于ETM+數(shù)據(jù)的柳州市景觀格局動(dòng)態(tài)研究

鄧?yán)?黎良財(cái)+吳銳+岑璐

摘要：采用柳州市2000、2010年ETM+遙感影像，基于CART決策樹分類方法提取景觀類型分布信息，運(yùn)用景觀生態(tài)學(xué)原理和景觀指數(shù)分析方法，通過ArcGIS 9.3和Fragstats 3.3軟件分析了柳州市景觀類型和格局的演變。結(jié)果表明，柳州市景觀多樣性指數(shù)較高， 各景觀類型面積分布較均衡， 景觀結(jié)構(gòu)組成較為復(fù)雜。林地景觀和耕地景觀構(gòu)成柳州市的景觀基質(zhì)，10年來，耕地景觀減少，林地、工礦居民地、水域和未利用地均有不同幅度的增加，而耕地和工礦居民地景觀受人為干擾嚴(yán)重，需要加強(qiáng)管理與規(guī)劃。

關(guān)鍵詞：ETM+影像;景觀格局;管理規(guī)劃;柳州市

中圖分類號(hào)：S718.5;TP79; ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ?文章編號(hào)：0439-8114（2014）12-2841-05

Studies on Dynamics of Landscape Pattern in Liuzhou City Based on ETM+ Image

DENG Li1，LI Liang-cai1，WU Rui2，CEN Lu3

（1. Guangxi Eco-engineering Vocational and Technical College， Liuzhou 545004， Guangxi， China; 2.Chinese Academy of Forest Inventory and Planning， State Forestry Administration， Beijing 100714， China; 3.Liuzhou Urban Planning Bureau， Liuzhou 545001， Guangxi，China）

Abstract： Based on the Landsat ETM+ image from 2000 to 2010 of Liuzhou city， the distributed information of landscape types was extracted through classification and regression trees （CART） method. The dynamics of landscape types and patterns were analyzed by the principle of landscape ecology and landscape indexes analysis by Fragstats3.3 and ArcGIS9.3. The results showed that the Liuzhou city had high landscape diversity index， balanced distribution of various landscape types and complicated landscape structure. Forest and farmland landscape were the landscape matrix in Liuzhou City. From 2000 to 2010， farmland landscape decreased， while forest land， residential and industrial land， water and unused land increased in different scales. The farmland， residential and industrial landscape were disturbed seriously by mankind， which need to be managed and planned intensively.

Key words： ETM+ image; landscape pattern; management and planning; Liuzhou City

城市景觀是地表景觀動(dòng)態(tài)變化最快的類型之一，城市景觀變化與城市發(fā)展緊密相連[1]。從景觀生態(tài)角度來說，城市發(fā)展主要表現(xiàn)為區(qū)域內(nèi)大小和形狀不一的景觀斑塊數(shù)量和斑塊被分割的程度，而不合理的城市景觀格局是人地矛盾尖銳、城市環(huán)境污染嚴(yán)重等城市生態(tài)問題產(chǎn)生的根源，因此分析城市景觀格局動(dòng)態(tài)變化，對于更好地認(rèn)識(shí)城市的空間特征及其景觀要素的演變趨勢，合理規(guī)劃城市格局和利用土地，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境和諧發(fā)展具有重要的意義[2，3]。目前，國內(nèi)眾多城市都開展了景觀格局演變研究、驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究、梯度研究、水文及熱島效應(yīng)等研究[4-8]。本研究選取了西南喀斯特典型地貌區(qū)的重要工業(yè)基地柳州市作為對象，利用2000、2010年ETM+衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)并采用CART決策樹分類方法獲取研究區(qū)土地利用/土地覆蓋分類圖，運(yùn)用景觀指數(shù)來分析柳州市城市景觀格局，可為柳州市城市景觀生態(tài)規(guī)劃與生態(tài)設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。

1 ?研究區(qū)概況

柳州市位于廣西壯族自治區(qū)中北部，地處北緯23°54′—26°03′，東經(jīng)108°32′—110°28′，下轄6縣4城區(qū)，全市國土面積18 686 km2。柳州屬于典型的喀斯特地貌，形成了“拔地奇峰畫卷開”的山水特點(diǎn)，柳江穿越市區(qū)，把市區(qū)環(huán)繞成一個(gè)“U”字形半島。柳州屬中亞熱帶季風(fēng)氣候，影響柳州市的大氣環(huán)流主要是季風(fēng)環(huán)流，夏半年盛行偏南風(fēng)，高溫、高濕、多雨;冬半年盛行偏北風(fēng)，寒冷、干燥、少雨。夏長冬短、雨熱同季，光、溫、水氣候資源豐富。

柳州是中國西南地區(qū)的工業(yè)重地、廣西最大的制造業(yè)基地，也是中南、西南地區(qū)的交通樞紐。隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化率不斷提高，城鎮(zhèn)及其周邊地區(qū)土地利用迅速變化，城市景觀格局的改變也影響著城市的可持續(xù)發(fā)展問題。本研究選擇柳州市為研究對象，行政區(qū)域包括柳北區(qū)、柳南區(qū)、城中區(qū)、魚峰區(qū)，面積共658 km2，2010年建成區(qū)面積約為135 km2，具體位置如圖1所示。endprint

2 ?數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 ?數(shù)據(jù)源選擇與預(yù)處理

本研究選取了兩個(gè)時(shí)段（2000、2010年）的Landsat7 ETM+晴空影像，共2景，軌道號(hào)為125-043，數(shù)據(jù)級別為Level 1T（L1T），L1T數(shù)據(jù)經(jīng)過系統(tǒng)輻射校正和地面控制點(diǎn)幾何校正，地圖投影為UTM，坐標(biāo)系統(tǒng)為WGS84。成像時(shí)間分別為2000年11月6日（ETM， SLC-On）和2010年11月2日（ETM， SLC-Off），存儲(chǔ)為tiff格式單波段灰度影像。輔助數(shù)據(jù)有柳州市行政區(qū)劃矢量圖層，柳州市30 m分辨率數(shù)字高程模型。

所選用遙感數(shù)據(jù)中，由于2010年ETM影像機(jī)載掃描行校正器（Scan lines corrector，簡稱SLC）發(fā)生故障，導(dǎo)致獲取的圖像出現(xiàn)數(shù)據(jù)重疊和大約25%的數(shù)據(jù)丟失，因此首先需要采用SLC-Off模型進(jìn)行校正[9]。然后以柳州市區(qū)矢量圖為掩膜，對兩個(gè)時(shí)期影像進(jìn)行裁切，得到研究區(qū)遙感影像。接著將遙感影像的像元亮度值轉(zhuǎn)換成對應(yīng)像元的輻射亮度值，這是保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性和數(shù)據(jù)精度的重要基礎(chǔ)。

2.2 ?景觀信息提取

2.2.1 ?景觀類型的劃分 ?景觀類型劃分是景觀信息提取和景觀格局分析等工作的基礎(chǔ)。由于不同的尺度和不同的應(yīng)用對景觀的理解也不同，無法形成統(tǒng)一的景觀分類標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)城市景觀的特征，考慮到研究區(qū)域的特點(diǎn)和資料獲取的可能性，并結(jié)合各類不同景觀類型的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)功能，可將柳州市景觀類型劃分為五大類：①耕地景觀，主要指種植農(nóng)作物的土地景觀，包括水田和旱地;②林地景觀，主要指由高大喬木、灌木等構(gòu)成的綠地;③居民地及工礦用地（以下簡稱建設(shè)地）景觀，主要指城鄉(xiāng)居民點(diǎn)、獨(dú)立居民點(diǎn)及居民點(diǎn)以外的工礦、商業(yè)區(qū)等;④水域景觀，主要指河流、湖泊等水體;⑤未利用地景觀，主要指研究區(qū)內(nèi)祼露山地和城市待開發(fā)用地。

2.2.2 ?CART決策樹分類 ?ETM多光譜影像由7個(gè)波段組成，雖然這7個(gè)波段具有豐富的光譜信息，但針對于城市景觀分類所需的光譜特征而言還稍顯不足，應(yīng)從其他角度增加光譜信息。本研究構(gòu)造的波段有：植被指數(shù)（NDVI）、數(shù)字高程模型（DEM）、坡度（Slope）、亮度、綠度、濕度分量等。通過特征波段構(gòu)造新產(chǎn)生了6個(gè)波段，與原始的6個(gè)（除去熱紅外波段ETM6）多光譜波段疊加產(chǎn)生一個(gè)12波段的影像，能夠更好地反映地物信息，對提高影像的分類精度具有一定的幫助。

對柳州市5個(gè)景觀類型進(jìn)行野外樣地調(diào)查，利用手持GPS記錄景觀樣地的經(jīng)緯度，并將樣地疊加到遙感影像上，作為提取景觀信息的訓(xùn)練樣地。遙感影像的分類采用了CART（Classification and regression trees）決策樹方法，CART算法采用一種二分遞歸分割的技術(shù)，是將當(dāng)前樣本集分為2個(gè)子樣本集，因此，CART算法生成的決策樹是結(jié)構(gòu)簡潔的二叉樹。對兩期分類影像隨機(jī)選擇50個(gè)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)地勘察精度驗(yàn)證，景觀分類總體精度超過92%，Kappa系數(shù)大于0.89。景觀分類結(jié)果見圖2。

2.3 ?景觀指數(shù)計(jì)算

景觀格局是景觀要素的空間分布和組合特征，而景觀指數(shù)能夠高度概括景觀格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置某些方面特征，因此多用各種指數(shù)來描述景觀格局的不同特征;國內(nèi)外很多研究中都有關(guān)于景觀指標(biāo)的選取問題，因?yàn)樵S多指標(biāo)之間高度相關(guān)，只是側(cè)重點(diǎn)有所不同，都強(qiáng)調(diào)用最簡單最有說服力的指數(shù)來說明問題[10-12]。本研究共篩選了14個(gè)景觀指數(shù)來反映城市景觀空間格局特征，包括：斑塊類型面積（CA）、景觀百分比（PLAND）、斑塊數(shù)（NP）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、斑塊平均面積（MPS）、邊緣長度（TE）、周長-面積分維數(shù)（PAFRAC）、斑塊密度（PD）、邊緣密度（ED）、聚集度指數(shù)（COHESION）、Shannon多樣性指數(shù)（SHDI）、Shannon均勻度指數(shù)（SHEI）、蔓延度（CONTAG）、散布與并列指數(shù)（IJI）。這些指標(biāo)的生態(tài)學(xué)涵義和計(jì)算方法見文獻(xiàn)[13]。

將分類后的景觀類型柵格圖導(dǎo)入景觀結(jié)構(gòu)定量分析軟件Fragstats 3.3，在軟件中勾選表1所列各項(xiàng)指標(biāo)，計(jì)算景觀格局指數(shù)。

3 ?結(jié)果與分析

3.1 ?景觀類型變化分析

為了摸清柳州市21世紀(jì)第一個(gè)10年間各景觀類型的變化面積和比例，將2000年和2010年景觀類型分類圖（圖2）導(dǎo)入ENVI軟件進(jìn)行變化檢測，得到各景觀類型面積和轉(zhuǎn)移概率矩陣結(jié)果見表1、表2，兩個(gè)時(shí)期各類景觀面積對比見圖3。

由以上圖表可知，2000～2010年柳州市五類景觀的面積均有變化，其中，①林地景觀是柳州市的基質(zhì)景觀，2000年和2010年占總面積的比例分別達(dá)到38.29%和40.76%，10年間面積增加1 604.79 hm2。②耕地景觀占有重要地位，2000年和2010年占總面積的比例分別達(dá)到37.72%和31.63%，10年間耕地面積減少3 965.40 hm2。耕地是轉(zhuǎn)出面積最多的景觀，轉(zhuǎn)出的耕地絕大部分變成了建設(shè)用地、未利用地和林地。③建設(shè)地景觀在2000年和2010年占總面積的比例分別為16.73%和17.13%，10年間城市（老城區(qū)）面積增加264.60 hm2。④水域景觀由2000年的面積占比3.77%上升到2010年的面積占比5.37%，面積增加了1 038.87 hm2，研究區(qū)內(nèi)的柳江河段水位上升，導(dǎo)致水域面積增加。⑤未利用地景觀由2000年的面積占比3.49%上升到2010年的面積占比5.11%，面積增加了1 057.14 hm2，增加的面積主要由耕地和林地轉(zhuǎn)化而來。

3.2 ?景觀斑塊類型指數(shù)分析

計(jì)算景觀斑塊類型的指標(biāo)包括：斑塊類型面積（CA）、景觀百分比（PLAND）、斑塊數(shù)（NP）、最大斑塊指數(shù)（LPI）和斑塊平均面積（MPS），計(jì)算結(jié)果見表3、表4所示。由表3和表4可知，景觀斑塊面積由大到小依次是林地、耕地、建設(shè)地、水域和未利用地，林地景觀對整體景觀的影響最為顯著。在LPI指數(shù)中，2000年時(shí)耕地、2010年時(shí)林地的最大斑塊指數(shù)值高，說明2000年時(shí)耕地大斑塊占優(yōu)勢地位，到2010年時(shí)林地大斑塊占優(yōu)勢地位。NP、MPS指數(shù)綜合反映了景觀破碎化程度，從表4看出，林地的平均斑塊面積最大，耕地次之，建設(shè)地、水域、未利用地都相對較小，說明這三種類型較破碎。endprint

3.3 ?景觀斑塊形狀指數(shù)分析

斑塊形狀指標(biāo)是描述景觀的重要的因子，是景觀空間結(jié)構(gòu)度量中另一個(gè)重要的特征，它對生物生境以及環(huán)境載量都是很重要的。景觀斑塊形狀指標(biāo)選取了邊緣長度和周長-面積分維數(shù)指標(biāo)。

由表5可知，各種景觀類型邊緣長度為耕地>建設(shè)地>林地>未利用地>水域，其中建設(shè)地面積小于林地，景觀類型邊緣長度卻較大，說明建設(shè)地斑塊總面積不大，但形狀不規(guī)則，邊界更為復(fù)雜。在周長—面積分維數(shù)指數(shù)中，可以看出各類別指數(shù)均小于2，并且在2000年和2010年林地指數(shù)值最小（1.356 1，1.375 4），2000年建設(shè)用地最高（1.508 1）以及2010年耕地最高（1.455 9），說明建設(shè)用地、耕地斑塊邊界褶皺程度比較高，相對較為曲折復(fù)雜。但總體而言，通過各類型景觀分維數(shù)指數(shù)值，說明柳州市林地景觀受人為干擾因素比較大。

3.4 ?斑塊類型異質(zhì)性分析

計(jì)算斑塊類型異質(zhì)性的指標(biāo)包括：斑塊密度（PD）、邊緣密度（ED）、聚集度指數(shù)（COHESION），計(jì)算結(jié)果見表6。

通過對柳州市景觀類型斑塊密度的分析發(fā)現(xiàn)，2000年斑塊密度的排序基本為建設(shè)用地>耕地>未利用地>水域>林地，各景觀要素類型之間斑塊密度有明顯差異，異質(zhì)性較強(qiáng)，其中建設(shè)用地、耕地和未利用地的斑塊密度要遠(yuǎn)高于水域和林地，說明前三種類別以更小的斑塊狀態(tài)出現(xiàn)，斑塊小而分散。2010年與2000年的情況相似，但林地的斑塊密度上升明顯，說明林地已經(jīng)向破碎化發(fā)展。

由邊緣密度（ED）的值可以看出，2000年和2010年均呈現(xiàn)出耕地>建設(shè)地>林地>未利用地>水域的情形，表明耕地被邊界割裂的程度最高，而水域則保存了較好的連通性。

從聚集度指數(shù)可以分析出，聚集度指數(shù)是隨著核心斑塊面積百分比的變化而變化的，所以聚集度指數(shù)最高的仍然是林地，而未利用地的聚集度指數(shù)較小。說明林地景觀之間的連通性較好，分布較集中;未利用地景觀之間的連通性較差，分布較分散。

3.5 ?景觀異質(zhì)性分析

景觀的異質(zhì)性是景觀的基本屬性，景觀的異質(zhì)性表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是組成要素的異質(zhì)性，即景觀中包含的景觀要素的豐富程度及其相對數(shù)量關(guān)系;二是空間分布的異質(zhì)性，即景觀要素空間分布的相互關(guān)系。本研究采用Shannon多樣性指數(shù)（SHDI）、Shannon均勻度指數(shù)（SHEI）、蔓延度（CONTAG）和散布與并列指數(shù)（IJI）來描述柳州市景觀水平的異質(zhì)性。

從表7可知，柳州市整體景觀Shannon多樣性指數(shù)由1.275 2上升到1.341 2，而均勻度指數(shù)也由0.792 3提高到0.833 4，趨近于1，說明各景觀類型面積分布較為均衡，景觀優(yōu)勢類型不明顯，景觀結(jié)構(gòu)組成較為復(fù)雜且在向更優(yōu)化方向發(fā)展。

從蔓延度指標(biāo)來看，景觀的破碎化程度不高，景觀斑塊較大，同類景觀聚集程度較強(qiáng);各景觀的散布與并列指數(shù)較高，說明異類景觀較為分散，分布較復(fù)雜。

4 ?小結(jié)與討論

研究結(jié)果表明，柳州市整體景觀多樣性較高，且有上升趨勢，各景觀類型面積分布較為均衡，景觀優(yōu)勢類型不明顯，景觀結(jié)構(gòu)組成較為復(fù)雜且正向更優(yōu)化方向發(fā)展。景觀面積由大到小依次是林地、耕地、建設(shè)用地、水域和未利用地。

林地景觀是柳州市的基質(zhì)景觀，這有助于景觀生態(tài)安全與穩(wěn)定。但林地面積增加6.4%的同時(shí)，林地斑塊數(shù)量卻增長了74.8%，林地的破碎化程度在加劇，說明林地景觀受人為干擾因素比較大。

耕地景觀也占有重要地位，2000年和2010年占總面積的比例分別達(dá)到37.72%和31.63%，10年間耕地面積減少3 965.40 hm2，耕地是轉(zhuǎn)出面積最多的景觀，由于城市化進(jìn)程的加快和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整，轉(zhuǎn)出的耕地絕大部分變成了建設(shè)地、未利用地和林地。耕地面積減少的同時(shí)、耕地大斑塊景觀的下降比例極為顯著，斑塊平均面積減少，且耕地是被邊界割裂程度最高的一類景觀，呈現(xiàn)破碎化趨勢。

建設(shè)地景觀在2000年和2010年占總面積的比例分別為16.73%和17.13%。建設(shè)用地景觀增加的同時(shí)，斑塊數(shù)量減少，斑塊密度減少，最大斑塊指數(shù)上升，聚集度指數(shù)增加，斑塊平均面積顯著增加，表明柳州城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了調(diào)整，由大而分散的格局向緊致、抱團(tuán)方向發(fā)展，衛(wèi)星城鎮(zhèn)逐漸與主城區(qū)加強(qiáng)了連通性。

水域景觀面積增加了1 038.87 hm2，這主要由于柳江河下游的紅花水利樞紐截流后，柳江水位上升，導(dǎo)致水域面積增加。同時(shí)斑塊數(shù)量減少，最大斑塊指數(shù)、斑塊平均面積也顯著上升，且水域景觀之間也保持著最好的連通性。

未利用地景觀面積增加了1 057.14 hm2，說明了城市化正在快速推進(jìn)和發(fā)展，這類景觀增加的面積主要由耕地和林地轉(zhuǎn)化而來。未利用地面積增加的同時(shí)，斑塊數(shù)量減少，最大斑塊指數(shù)上升，斑塊平均面積顯著增大，聚集度指數(shù)升高，表明開發(fā)模式由小面積分散向大面積集中連片開發(fā)轉(zhuǎn)變。

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3.3 ?景觀斑塊形狀指數(shù)分析

斑塊形狀指標(biāo)是描述景觀的重要的因子，是景觀空間結(jié)構(gòu)度量中另一個(gè)重要的特征，它對生物生境以及環(huán)境載量都是很重要的。景觀斑塊形狀指標(biāo)選取了邊緣長度和周長-面積分維數(shù)指標(biāo)。

由表5可知，各種景觀類型邊緣長度為耕地>建設(shè)地>林地>未利用地>水域，其中建設(shè)地面積小于林地，景觀類型邊緣長度卻較大，說明建設(shè)地斑塊總面積不大，但形狀不規(guī)則，邊界更為復(fù)雜。在周長—面積分維數(shù)指數(shù)中，可以看出各類別指數(shù)均小于2，并且在2000年和2010年林地指數(shù)值最?。?.356 1，1.375 4），2000年建設(shè)用地最高（1.508 1）以及2010年耕地最高（1.455 9），說明建設(shè)用地、耕地斑塊邊界褶皺程度比較高，相對較為曲折復(fù)雜。但總體而言，通過各類型景觀分維數(shù)指數(shù)值，說明柳州市林地景觀受人為干擾因素比較大。

3.4 ?斑塊類型異質(zhì)性分析

計(jì)算斑塊類型異質(zhì)性的指標(biāo)包括：斑塊密度（PD）、邊緣密度（ED）、聚集度指數(shù)（COHESION），計(jì)算結(jié)果見表6。

通過對柳州市景觀類型斑塊密度的分析發(fā)現(xiàn)，2000年斑塊密度的排序基本為建設(shè)用地>耕地>未利用地>水域>林地，各景觀要素類型之間斑塊密度有明顯差異，異質(zhì)性較強(qiáng)，其中建設(shè)用地、耕地和未利用地的斑塊密度要遠(yuǎn)高于水域和林地，說明前三種類別以更小的斑塊狀態(tài)出現(xiàn)，斑塊小而分散。2010年與2000年的情況相似，但林地的斑塊密度上升明顯，說明林地已經(jīng)向破碎化發(fā)展。

由邊緣密度（ED）的值可以看出，2000年和2010年均呈現(xiàn)出耕地>建設(shè)地>林地>未利用地>水域的情形，表明耕地被邊界割裂的程度最高，而水域則保存了較好的連通性。

從聚集度指數(shù)可以分析出，聚集度指數(shù)是隨著核心斑塊面積百分比的變化而變化的，所以聚集度指數(shù)最高的仍然是林地，而未利用地的聚集度指數(shù)較小。說明林地景觀之間的連通性較好，分布較集中;未利用地景觀之間的連通性較差，分布較分散。

3.5 ?景觀異質(zhì)性分析

景觀的異質(zhì)性是景觀的基本屬性，景觀的異質(zhì)性表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是組成要素的異質(zhì)性，即景觀中包含的景觀要素的豐富程度及其相對數(shù)量關(guān)系;二是空間分布的異質(zhì)性，即景觀要素空間分布的相互關(guān)系。本研究采用Shannon多樣性指數(shù)（SHDI）、Shannon均勻度指數(shù)（SHEI）、蔓延度（CONTAG）和散布與并列指數(shù)（IJI）來描述柳州市景觀水平的異質(zhì)性。

從表7可知，柳州市整體景觀Shannon多樣性指數(shù)由1.275 2上升到1.341 2，而均勻度指數(shù)也由0.792 3提高到0.833 4，趨近于1，說明各景觀類型面積分布較為均衡，景觀優(yōu)勢類型不明顯，景觀結(jié)構(gòu)組成較為復(fù)雜且在向更優(yōu)化方向發(fā)展。

從蔓延度指標(biāo)來看，景觀的破碎化程度不高，景觀斑塊較大，同類景觀聚集程度較強(qiáng);各景觀的散布與并列指數(shù)較高，說明異類景觀較為分散，分布較復(fù)雜。

4 ?小結(jié)與討論

研究結(jié)果表明，柳州市整體景觀多樣性較高，且有上升趨勢，各景觀類型面積分布較為均衡，景觀優(yōu)勢類型不明顯，景觀結(jié)構(gòu)組成較為復(fù)雜且正向更優(yōu)化方向發(fā)展。景觀面積由大到小依次是林地、耕地、建設(shè)用地、水域和未利用地。

林地景觀是柳州市的基質(zhì)景觀，這有助于景觀生態(tài)安全與穩(wěn)定。但林地面積增加6.4%的同時(shí)，林地斑塊數(shù)量卻增長了74.8%，林地的破碎化程度在加劇，說明林地景觀受人為干擾因素比較大。

耕地景觀也占有重要地位，2000年和2010年占總面積的比例分別達(dá)到37.72%和31.63%，10年間耕地面積減少3 965.40 hm2，耕地是轉(zhuǎn)出面積最多的景觀，由于城市化進(jìn)程的加快和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整，轉(zhuǎn)出的耕地絕大部分變成了建設(shè)地、未利用地和林地。耕地面積減少的同時(shí)、耕地大斑塊景觀的下降比例極為顯著，斑塊平均面積減少，且耕地是被邊界割裂程度最高的一類景觀，呈現(xiàn)破碎化趨勢。

建設(shè)地景觀在2000年和2010年占總面積的比例分別為16.73%和17.13%。建設(shè)用地景觀增加的同時(shí)，斑塊數(shù)量減少，斑塊密度減少，最大斑塊指數(shù)上升，聚集度指數(shù)增加，斑塊平均面積顯著增加，表明柳州城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了調(diào)整，由大而分散的格局向緊致、抱團(tuán)方向發(fā)展，衛(wèi)星城鎮(zhèn)逐漸與主城區(qū)加強(qiáng)了連通性。

水域景觀面積增加了1 038.87 hm2，這主要由于柳江河下游的紅花水利樞紐截流后，柳江水位上升，導(dǎo)致水域面積增加。同時(shí)斑塊數(shù)量減少，最大斑塊指數(shù)、斑塊平均面積也顯著上升，且水域景觀之間也保持著最好的連通性。

未利用地景觀面積增加了1 057.14 hm2，說明了城市化正在快速推進(jìn)和發(fā)展，這類景觀增加的面積主要由耕地和林地轉(zhuǎn)化而來。未利用地面積增加的同時(shí)，斑塊數(shù)量減少，最大斑塊指數(shù)上升，斑塊平均面積顯著增大，聚集度指數(shù)升高，表明開發(fā)模式由小面積分散向大面積集中連片開發(fā)轉(zhuǎn)變。

參考文獻(xiàn)：

[1] 易文斌，蔣衛(wèi)國，國巧真，等.基于ALOS數(shù)據(jù)的城市景觀格局信息提取研究——以北京市海淀區(qū)為例[J].遙感信息，2008（4）：33-38.

[2] 丁圣彥，張明亮. 1988～2002年開封市景觀動(dòng)態(tài)變化[J].地理研究，2005，23（1）：28-37.

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[6] 王 ?鵬，李賢偉，張 ?健.基于空間采樣的城市景觀格局梯度分析——以成都市中心城區(qū)為例[J].四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，25（3）：316-321.

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[8] 馬勇剛，塔西甫拉提·特依拜，黃 ?粵，等. 城市景觀格局變化對城市熱島效應(yīng)的影響——以烏魯木齊市為例[J].干旱區(qū)研究，2006，23（1）：172-176.

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[10] 張金屯，邱 ?揚(yáng)，鄭鳳英.景觀格局的數(shù)量研究方法[J].山地學(xué)報(bào)，2000，18（4）：346-352.

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3.3 ?景觀斑塊形狀指數(shù)分析

斑塊形狀指標(biāo)是描述景觀的重要的因子，是景觀空間結(jié)構(gòu)度量中另一個(gè)重要的特征，它對生物生境以及環(huán)境載量都是很重要的。景觀斑塊形狀指標(biāo)選取了邊緣長度和周長-面積分維數(shù)指標(biāo)。

由表5可知，各種景觀類型邊緣長度為耕地>建設(shè)地>林地>未利用地>水域，其中建設(shè)地面積小于林地，景觀類型邊緣長度卻較大，說明建設(shè)地斑塊總面積不大，但形狀不規(guī)則，邊界更為復(fù)雜。在周長—面積分維數(shù)指數(shù)中，可以看出各類別指數(shù)均小于2，并且在2000年和2010年林地指數(shù)值最?。?.356 1，1.375 4），2000年建設(shè)用地最高（1.508 1）以及2010年耕地最高（1.455 9），說明建設(shè)用地、耕地斑塊邊界褶皺程度比較高，相對較為曲折復(fù)雜。但總體而言，通過各類型景觀分維數(shù)指數(shù)值，說明柳州市林地景觀受人為干擾因素比較大。

3.4 ?斑塊類型異質(zhì)性分析

計(jì)算斑塊類型異質(zhì)性的指標(biāo)包括：斑塊密度（PD）、邊緣密度（ED）、聚集度指數(shù)（COHESION），計(jì)算結(jié)果見表6。

通過對柳州市景觀類型斑塊密度的分析發(fā)現(xiàn)，2000年斑塊密度的排序基本為建設(shè)用地>耕地>未利用地>水域>林地，各景觀要素類型之間斑塊密度有明顯差異，異質(zhì)性較強(qiáng)，其中建設(shè)用地、耕地和未利用地的斑塊密度要遠(yuǎn)高于水域和林地，說明前三種類別以更小的斑塊狀態(tài)出現(xiàn)，斑塊小而分散。2010年與2000年的情況相似，但林地的斑塊密度上升明顯，說明林地已經(jīng)向破碎化發(fā)展。

由邊緣密度（ED）的值可以看出，2000年和2010年均呈現(xiàn)出耕地>建設(shè)地>林地>未利用地>水域的情形，表明耕地被邊界割裂的程度最高，而水域則保存了較好的連通性。

從聚集度指數(shù)可以分析出，聚集度指數(shù)是隨著核心斑塊面積百分比的變化而變化的，所以聚集度指數(shù)最高的仍然是林地，而未利用地的聚集度指數(shù)較小。說明林地景觀之間的連通性較好，分布較集中;未利用地景觀之間的連通性較差，分布較分散。

3.5 ?景觀異質(zhì)性分析

景觀的異質(zhì)性是景觀的基本屬性，景觀的異質(zhì)性表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是組成要素的異質(zhì)性，即景觀中包含的景觀要素的豐富程度及其相對數(shù)量關(guān)系;二是空間分布的異質(zhì)性，即景觀要素空間分布的相互關(guān)系。本研究采用Shannon多樣性指數(shù)（SHDI）、Shannon均勻度指數(shù)（SHEI）、蔓延度（CONTAG）和散布與并列指數(shù)（IJI）來描述柳州市景觀水平的異質(zhì)性。

從表7可知，柳州市整體景觀Shannon多樣性指數(shù)由1.275 2上升到1.341 2，而均勻度指數(shù)也由0.792 3提高到0.833 4，趨近于1，說明各景觀類型面積分布較為均衡，景觀優(yōu)勢類型不明顯，景觀結(jié)構(gòu)組成較為復(fù)雜且在向更優(yōu)化方向發(fā)展。

從蔓延度指標(biāo)來看，景觀的破碎化程度不高，景觀斑塊較大，同類景觀聚集程度較強(qiáng);各景觀的散布與并列指數(shù)較高，說明異類景觀較為分散，分布較復(fù)雜。

4 ?小結(jié)與討論

研究結(jié)果表明，柳州市整體景觀多樣性較高，且有上升趨勢，各景觀類型面積分布較為均衡，景觀優(yōu)勢類型不明顯，景觀結(jié)構(gòu)組成較為復(fù)雜且正向更優(yōu)化方向發(fā)展。景觀面積由大到小依次是林地、耕地、建設(shè)用地、水域和未利用地。

林地景觀是柳州市的基質(zhì)景觀，這有助于景觀生態(tài)安全與穩(wěn)定。但林地面積增加6.4%的同時(shí)，林地斑塊數(shù)量卻增長了74.8%，林地的破碎化程度在加劇，說明林地景觀受人為干擾因素比較大。

耕地景觀也占有重要地位，2000年和2010年占總面積的比例分別達(dá)到37.72%和31.63%，10年間耕地面積減少3 965.40 hm2，耕地是轉(zhuǎn)出面積最多的景觀，由于城市化進(jìn)程的加快和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整，轉(zhuǎn)出的耕地絕大部分變成了建設(shè)地、未利用地和林地。耕地面積減少的同時(shí)、耕地大斑塊景觀的下降比例極為顯著，斑塊平均面積減少，且耕地是被邊界割裂程度最高的一類景觀，呈現(xiàn)破碎化趨勢。

建設(shè)地景觀在2000年和2010年占總面積的比例分別為16.73%和17.13%。建設(shè)用地景觀增加的同時(shí)，斑塊數(shù)量減少，斑塊密度減少，最大斑塊指數(shù)上升，聚集度指數(shù)增加，斑塊平均面積顯著增加，表明柳州城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了調(diào)整，由大而分散的格局向緊致、抱團(tuán)方向發(fā)展，衛(wèi)星城鎮(zhèn)逐漸與主城區(qū)加強(qiáng)了連通性。

水域景觀面積增加了1 038.87 hm2，這主要由于柳江河下游的紅花水利樞紐截流后，柳江水位上升，導(dǎo)致水域面積增加。同時(shí)斑塊數(shù)量減少，最大斑塊指數(shù)、斑塊平均面積也顯著上升，且水域景觀之間也保持著最好的連通性。

未利用地景觀面積增加了1 057.14 hm2，說明了城市化正在快速推進(jìn)和發(fā)展，這類景觀增加的面積主要由耕地和林地轉(zhuǎn)化而來。未利用地面積增加的同時(shí)，斑塊數(shù)量減少，最大斑塊指數(shù)上升，斑塊平均面積顯著增大，聚集度指數(shù)升高，表明開發(fā)模式由小面積分散向大面積集中連片開發(fā)轉(zhuǎn)變。

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[5] 干曉宇，周 ?波，李建龍，等.張家港市不同城市化階段的城市景觀格局響應(yīng)及驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2011，39（33）：20641-20645，20698.

[6] 王 ?鵬，李賢偉，張 ?健.基于空間采樣的城市景觀格局梯度分析——以成都市中心城區(qū)為例[J].四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，25（3）：316-321.

[7] 戚曉明，杜培軍，周玉良，等.基于遙感和GIS的城市景觀格局演變與水文效應(yīng)關(guān)系研究[J].國土資源遙感，2010 （4）：103-107.

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[10] 張金屯，邱 ?揚(yáng)，鄭鳳英.景觀格局的數(shù)量研究方法[J].山地學(xué)報(bào)，2000，18（4）：346-352.

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