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    基于支持向量機的六安市城區(qū)多源景觀格局演化分析

    2017-05-30 10:26:45李陶孫賢斌胡莎莎楊佳
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年31期
    關(guān)鍵詞:景觀格局六安市支持向量機

    李陶 孫賢斌 胡莎莎 楊佳

    摘要通過收集六安市城區(qū)多源多時相衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),采用支持向量機分類方法和GIS技術(shù),分析了2009—2017年的景觀格局演化情況。結(jié)果表明:①Sentinel-2影像地物解譯特征顯著,圖像分辨率滿足地物類別識別,總體分類精度達92.41%;②在景觀結(jié)構(gòu)動態(tài)變化中,水域基本保持穩(wěn)定,建設(shè)用地面積增長了約3.4倍,且向東擴展趨勢明顯;耕地和林地面積總量逐年下降,在東部區(qū)域趨于破碎化;未利用地則受建設(shè)用地擴大速度的影響,一直處于波動變化中;③在景觀格局演化中,水域保持動態(tài)平衡狀態(tài),建設(shè)用地和耕地增加量分別達80.61%和55.64%,林地和未利用地面積減少明顯,分別達63.39%和72.33%;④演化后期的建設(shè)用地和林地演化速度明顯加快,而耕地面積速度開始下降,城市擴展顯著。

    關(guān)鍵詞景觀格局;支持向量機;多源遙感影像;六安市

    中圖分類號TP79文獻標識碼A文章編號0517-6611(2017)31-0056-05

    AbstractBy multisources and multitemporal satellite images data gathering, the evolution of landscape pattern in 2009-2017 years in Lu an city was analyzed by using support vector machine classification and GIS technology. The results showed: ①The feature interpreting of image object is significant on Sentinel2 satellite image, also the image resolution to meet the object classes identified standard and the overall classification precision reaches 92.41%. ② In the dynamic change of Landscape structure, the water area remained stable, construction area increased by about 3.4 times and the eastward expansion tendency is obvious ;the total amount of arable area and forest area decreased year by year in the eastern region and tends to be fragmented;unused areas is affected by the expansion of construction area, which has been in the wave changes. ③In landscape evolution, water area maintains the dynamic equilibrium state, construction area and arable area increased respectively by 80.61% and 55.64%, forest area and unused land reduced significantly by 63.39% and 72.33% respectively. ④In the later stage of evolution, the construction area and arable area has been speeded up obviously, and the evolution rate of arable land began to decline, also the urban expansion is remarkable.

    Key wordsLandscape structure;Support vector machine;Multisources remote sensing images;Luan City

    景觀格局是指景觀要素在空間上的分布情況,也是衡量城市環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展水平的重要指標。近20年來,我國城市化發(fā)展迅猛,導(dǎo)致部分區(qū)域景觀格局發(fā)生了明顯變化,由此引發(fā)的人地矛盾和環(huán)境問題日益突出,已成為眾多學(xué)者研究的熱點。劉鐵冬等[1]基于高分辨率影像,利用GIS分析了哈爾濱市城區(qū)的綠地景觀格局變化;胡瀚文等[2]采用擴展強度指標重點研究了上海市城市用地擴展的時空特征;李永梅等[3]基于多維視角,構(gòu)建主成分分析模型,探討了杭州市城市化擴展的趨勢和驅(qū)動力;吳巍等[4]運用Sleuth模型,模擬與預(yù)測了泉州市城區(qū)景觀要素的空間演化格局。上述研究中,學(xué)者大多關(guān)注東部一、二線等大型城市,對于社會經(jīng)濟發(fā)展與城市化水平相對滯后的中西部三、四線城市,尤其是生態(tài)園林型城市的景觀格局研究較少[5]。據(jù)此,及時加強后者的景觀格局變化研究,對于提升這些城市的可持續(xù)發(fā)展質(zhì)量、改善生態(tài)環(huán)境及緩和人地矛盾均具有重要的現(xiàn)實意義。

    筆者基于六安市城區(qū)多源多時相衛(wèi)星影像,采用支持向量機方法,進行了多源精度分析、景觀結(jié)構(gòu)動態(tài)變化分析和景觀格局演化分析等研究,并探討了景觀格局演化趨勢和驅(qū)動力,以期為城市規(guī)劃和國土管理部門宏觀決策提供參考依據(jù)。

    1材料與方法

    1.1研究區(qū)概況

    六安市位于安徽省西部,轄金寨、霍山、霍邱和舒城4縣,金安、裕安、葉集3區(qū),總面積約15 600 km2。根據(jù)六安市總體規(guī)劃(2008—2030年)確定的中心城區(qū)范圍,兼顧近年來東部新城和城南地區(qū)快速發(fā)展的實際情況,確定研究區(qū)位于116°22′40″~116°42′39″ E和31°37′44″~31°52′43″ N(圖1),北至G42滬蓉高速,南達金安區(qū)城南鎮(zhèn)南部,西至G35濟廣高速,東達金安區(qū)東部邊界,總面積約為830 km2。近年來,六安市城區(qū)快速發(fā)展,城區(qū)面積不斷擴大,

    初步形成了“一核、兩軸、六區(qū)”的空間發(fā)展體系,同時正努力打造加工制造業(yè)基地、皖江城市帶承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移基地和濱水園林特色的現(xiàn)代化宜居城市[6]。

    1.2數(shù)據(jù)來源

    運用春季地物綜合分辨性能較好的理論[7],同時考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性和可操作性,分別選取2009年(Landsat-5)、2013年(Landsat-8)和2017年(Sentinel-2)4月的假彩色衛(wèi)星影像(云量均低于5%且地物分辨性能較好),各影像元數(shù)據(jù)信息見表1。

    1.3數(shù)據(jù)處理

    為充分利用Landsat-8影像的紋理信息,提升影像分辨率,將多光譜(B5、B4、B3)波段和全色波段(B8)進行融合處理,使其實際分辨率提升為15 m。多時相影像處理的技術(shù)方法見圖2。

    此外,為了充分對比不同類型影像所含的地物信息度和分辨精度,提高分類結(jié)果的客觀性和可信性。運用灰度共生矩陣分別得出多時相影像的紋理特征值,將對比度、平均值和變異值等信息進行組合分類處理[8]。

    1.4影像解譯與精度分析

    相對于一般影像監(jiān)督分類方法而言,支持向量機(support vector machine,SVM)方法將向量映射到一個更高維的空間,根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力間尋求最佳折衷。該方法的優(yōu)點在于:在樣本練習(xí)上結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小,無須進行降維運算,且在算法收斂性、練習(xí)速度和分類質(zhì)量上均具有優(yōu)良性能,已獲得眾多學(xué)者的青睞[9]。為驗證多時相影像的分類精度,以月亮島區(qū)域

    為訓(xùn)練樣本,選擇支持向量機方法進行景觀要素監(jiān)督分類,結(jié)果見圖3。

    對照分類結(jié)果,同時參考Google Earth影像的高分辨率紋理特征和實際地物調(diào)查,得出上述影像的分類精度和Kappa系數(shù)(表2)。

    分析發(fā)現(xiàn),Sentinel-2影像在分類精度和Kappa系數(shù)值上明顯高于前2類影像。究其原因,主要是Sentinel-2衛(wèi)星在2015年升空服役時攜帶了更為先進的多光譜傳感器裝置,覆蓋13個光譜波段,成像圖幅寬度達290 km,可提供有關(guān)城市化、農(nóng)業(yè)、林業(yè)砍伐種植、海水污染等多方面的監(jiān)測信息;該影像地物紋理特征明顯,分辨率達10 m,其分類精度也達92.41%,在月亮島影像上也可以清晰識別出環(huán)島路的輪廓。鑒于其優(yōu)異的地物信息豐富度和可辨度,可以預(yù)測Sentinel-2影像在今后的學(xué)科研究中將會有更好、更廣闊的應(yīng)用空間。

    2結(jié)果與分析

    由表3可知,5種景觀要素均發(fā)生明顯變化,其中水域和建設(shè)用地總量不斷增長,而耕地和林地則呈下降趨勢,未利用地則處于波動變化中,具體情況如下:

    (1)水域。六安市城區(qū)水域主要由淠河、淠史杭干渠、三元河及湖泊組成。水域總量由2009年的20.47 km2增加至2017年的36.45 km2,占景觀結(jié)構(gòu)總量的百分比也由2.46%上升至4.39%;景觀形狀指數(shù)增加和平均最近距離降低,均表明水域的空間分布格局趨于復(fù)雜化,而細節(jié)要素間趨于聚合化。

    (2)建設(shè)用地。2009—2017年城區(qū)建設(shè)用地面積呈急劇擴大態(tài)勢,尤其在東部新城、城南地區(qū)和金安區(qū)經(jīng)濟開發(fā)區(qū)較為顯著,順312國道為主軸向東延伸趨勢十分明顯。建設(shè)用地總量由75.00 km2猛增至252.50 km2,擴大了約3.4倍。由此導(dǎo)致建設(shè)用地形狀指數(shù)快速增長,而要素間平均最近距離減少,空間聚合程度得以急劇加強。

    (3)耕地。隨著城區(qū)建設(shè)用地總量的快速擴大,占用大量耕地資源,導(dǎo)致耕地總量由2009年的541.90 km2下降至2017年的402.77 km2;形狀指數(shù)和平均最近距離同時增加,表明耕地在空間上的分布趨于離散化和破碎化。

    (4)林地。與耕地變化相同,林地總量也呈減少趨勢,由175.59 km2下降至99.03 km2,在城區(qū)東南部林地減少尤為明顯,主要是由于該階段城區(qū)建設(shè)和耕地復(fù)墾等活動大規(guī)模占用共同造成,導(dǎo)致林地在空間分布上也趨于破碎化。

    (5)未利用地。城區(qū)的未利用地主要由河岸砂石堆積和工程填挖土石方構(gòu)成。研究表明,未利用地在8年中受城市化進程變化影響,處于波動變化中。其中,2013—2017年間未利用地面積隨著城區(qū)建設(shè)用地急劇擴大而迅速增加至4034 km2,且主要分布在東部新城和城南地區(qū)。

    上述結(jié)果表明,2009—2017年六安市城區(qū)在景觀結(jié)構(gòu)方向上,建設(shè)用地和未利用地向東和向南變化趨勢明顯,而耕地和林地在東部總體上趨于破碎化,水域則基本穩(wěn)定。在結(jié)構(gòu)總量上,建設(shè)用地一直呈快速增加態(tài)勢,與此相反,耕地和林地則隨之減少,其中林地總量下降速度較為明顯。水域增加且保持基本穩(wěn)定,而未利用地則受建設(shè)用地擴大速度制約,一直處于波動變化中。

    2.2景觀格局演化

    為探討景觀要素間內(nèi)部流動情況,運用ENVI轉(zhuǎn)移矩陣原理[11],分別計算2009—2013、2013—2017和2009—2017年的要素變化值,并生成相應(yīng)的景觀要素變化量,研究多時相影像景觀格局演化規(guī)律[12],結(jié)果見表4。由表4可知,2009—2017年各類景觀要素均發(fā)生了一定的流動轉(zhuǎn)移,其中水域基本穩(wěn)定,建設(shè)用地和耕地明顯增加,而林地和未利用地則顯著減少。

    (1)2009—2017年水域流動基本穩(wěn)定,僅減少0.53%。究其原因,主要是六安市注重保持水域面積和質(zhì)量穩(wěn)定,同時將少部分難以使用的建設(shè)用地和未利用地進行了水域建設(shè),維持其動態(tài)平衡。

    (2)在演化期內(nèi),建設(shè)用地總量增加了80.61%,在經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、東部新城和城南地區(qū)尤為明顯。其中,30.72%的原有耕地和64.47%的原有未利用地大規(guī)模流入建設(shè)用地,導(dǎo)致城區(qū)面積的擴大和景觀要素格局的改變。

    (3)耕地在演化過程中呈擴大趨勢,增加量達55.64%。在城區(qū)發(fā)展占用耕地的同時,近年來隨著郊區(qū)和農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和復(fù)墾的加快,29.88%的原有建設(shè)用地和57.13%的原有林地不斷流入耕地,使得城區(qū)在建設(shè)用地擴大的同時,也保證了耕地總量的穩(wěn)步提升。

    (4)在8年演化期中,林地明顯減少,流出量達63.39%,且主要集中在城區(qū)北部和東南部。由于該區(qū)域城市化進程加快及土地復(fù)墾政策推進,18.68%和57.13%的原有林地分別流出至建設(shè)用地和耕地,而與此相對應(yīng)的林地補充不足,導(dǎo)致林地持續(xù)減少。

    (5)在演化期內(nèi),未利用地減少了72.33%,主要是由于64.47%的原有未利用地流出至建設(shè)用地,使得城區(qū)土地利用更加合理化,減少了未利用地閑置造成的土地浪費和景觀格局失衡。

    (6)與演化期前期相比,后期(2013—2017年)建設(shè)用地和林地演化速度明顯加快,而與此相反,耕地流動速度開始下降,其余要素則出現(xiàn)小幅波動變化。

    綜上所述,六安市城區(qū)景觀要素在8年的演化期間,呈現(xiàn)出3種演化模式,即水域穩(wěn)定型、建設(shè)用地與耕地的流入型、林地與未利用地的流出型。建設(shè)用地大規(guī)模增加,與此相反,林地明顯減少,這一現(xiàn)象值得有關(guān)部門引起重視。

    3結(jié)論與討論

    該研究基于2009—2017年的六安市城區(qū)多源多時相影像,采用支持向量機方法,重點分析了六安市城區(qū)景觀格局演化,分析表明:景觀要素格局總體上發(fā)生了較為明顯的變化,要素間的流動轉(zhuǎn)移也十分顯著。

    (1)在精度分析上,Sentinel-2影像由于具有較好的光譜性質(zhì)和地物分辨率,整體性能明顯優(yōu)于Landsat-5和Landsat-8影像,采用Sentinel-2影像進行景觀格局分析具有較高的分類精度和可信度,預(yù)測其應(yīng)用前景和領(lǐng)域較為廣闊。

    (2)在景觀格局動態(tài)變化上,形狀指數(shù)值和平均最近距離值增加均表明景觀要素在總體上趨于破碎化,而在細節(jié)要素間趨于聚合化。由此得出,水域基本穩(wěn)定,建設(shè)用地總量明顯增加且向東發(fā)展趨勢明顯;耕地和林地總量逐年下降,且在東部區(qū)域總體上趨于破碎化;未利用地受城市建設(shè)發(fā)展速度制約,處于波動變化中。

    (3)在景觀格局演化上,可劃分為水域穩(wěn)定型、建設(shè)用地與耕地的流入型、林地與未利用地的流出型3種類型。其中,其他景觀要素大規(guī)模流入建設(shè)用地,而林地出現(xiàn)了明顯流出現(xiàn)象。后期的建設(shè)用地和林地演化速度明顯加快,而耕地變化速度開始下降,城市擴展顯著。

    (4)由于該研究基于多源影像,彼此間地物分辨率不盡相同,且草地和園地等景觀要素未加入探討,對此,今后將繼續(xù)進行深入研究,以期服務(wù)于六安市城市規(guī)劃和國土管理工作。

    參考文獻

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