基于GIS的城郊土地利用类型分形研究

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  摘要:应用GIS技术及分形理论,以四川南充新复乡为研究区,将土地利用类型划分为耕地、林地、园地、工矿住宅用地、坑塘水域、公路用地、其他用地(含裸地)七大类,并进行各土地利用类型图斑分形维数及稳定性分析。结果表明:新复乡土地利用类型具有分形结构,各土地利用分形维数在108~127,稳定性指数在022~042,由小到大依次为耕地、其他用地、林地、园地、坑塘水域、公路用地。
  关键词:GIS;土地利用类型;分形理论;南充
  DOI: 1013651/jcnkifjnykj201808019
  Fractal Analysis of Suburban Land Use Types Based on GIS
  ——Taking Xinfu Township in Nanchong as an Example
  JIANG Liangqun, ZHAI Youlong, WANG Jie, SHU Chengqiang, LIU Shoujiang
  (School of Land and Resources, China West Normal University, Nanchong, Sichuan 637009)
  Abstract: Using GIS technology and fractal theory, taking Xinfuxiang, Nanchong, Sichuan as the research area, the land use types were divided into seven categories: cultivated land, forest land, garden land, industrial and mining residential land, pit and pond water area, highway land and other land (including bare land), and the fractal dimension and stability of land use maps were analyzed. The results showed that the land use types of Xinfuxiang possessed the fractal structure, the fractal dimension of each land use was 1.08-1.27, and the stability index was 0.22-0.42. From small to large, the order was cultivated land, other land, forest land, garden land, pit and pond water area, and highway land.
  Key words: GIS; land use type; fractal theory; Nanchong.
  土地利用/覆被变化(LUCC)研究是当前地理学领域研究的热点问题之一,其中土地结构研究是其重点内容。土地利用结构可以从不同土地利用类型的空间分布、景观格局及分形特征等来研究其相关性、复杂性和稳定性。其中,分形是一门数学统计方法,最早由法国数学家Mandelbrot于20世纪70年代中期提出,被定义为组成部分以某种方式和整体相似的形[1],是对具有标度不变性的特征进行统计计算[2],对特征进行定量分析,而该过程需要大量的统计数据,用人工进行数据统计,不但费时费力,而且精度达不到规定的要求[3],而运用GIS软件的空间查询、检索功能,可以快速得到所需的数据,再利用属性输出功能将所有的数据转换为excel格式数据进行计算处理,即可得到分形维数和稳定性指数。南充市位于川东丘陵地区,土地利用类型多样,既有一定地形起伏条件下连续成片的水田,又有低山前的大量旱地;既有自然状态下连绵起伏的低山林地,也有人为干扰条件下的休闲农业用地。新复乡在南充市近郊,因其丘陵地形的有利优势,以发展生态旅游和特色农业为主,土地利用类型多样,结构复杂,土地稳定性受到一定的影响。本研究以新复乡为例,应用RS和GIS技术进行土地利用类型的提取和分形特征研究,以期为城郊土地利用及土地资源的合理配置提供参考和依据。
  1研究区概况
  新复乡位于四川省南充市顺庆区北部郊区,东临石楼乡,北接共兴镇,西接金台镇,南距南充市区6 km,交通便利,地理条件优越。全乡主要为丘陵地形,面积1847 km2,耕地面积734 km2,其中退耕还林193 km2,辖坦山铺、高阶沿、元池坝、水池坝、天生桥、西河边、长远沟、谢村河、回龙场、半截沟等10个行政村,总人口8152人。海拔280 m。新复乡土地肥沃,自然资源丰富,主产水稻、小麦、玉米、红苕、雪梨等农作物,是顺庆区农业特色乡镇之一。已建成雪梨基地200 hm2、二线蔬菜基地67 hm2以及沿西河沿岸红叶杨速丰林基地667 hm2。
  2数据来源与研究方法
  21数据来源与数据处理
  蒋良群等:基于GIS的城郊土地利用类型分形研究——以南充市新复乡为例2018年第8期2018年第8期蒋良群等:基于GIS的城郊土地利用类型分形研究——以南充市新复乡为例从中国科学院遥感与数字地球研究所对地观测数据共享计划网站(网址http://ids.ceode.ac.cn/index.aspx)下载2幅覆盖研究区域的Landsat8 OLI影像作为数据源。Landsat8卫星是在2013 年2月11日,由美国航空航天局(NASA) 成功发射。Landsat8卫星上携带2个传感器,分别是OLI陆地成像仪(Operational Land Imager)和TIRS热红外传感器(Thermal Infrared Sensor)。OLI陆地成像仪有9个波段,其中band17空间分辨率为30 m,band 8为15 m分辨率的全色波段,波段范围较窄,可以更好区分植被和非植被区域。影像的成像时间为2013年6月,影像质量较好,云量在5%以下,下载级别为Level 1T地形较正影像。根据研究需要,无须再进行几何校正。利用ENVI53进行遥感图像预处理,包括对影像进行辐射定标和大气校正。然后用GS(Gramschmidt)融合方法将8波段30 m的多光谱数据和15 m的全色数据进行融合,得到非常好的融合效果。选用6、5、2波段,即远红外、近红外和蓝波波段进行波段组合,组合后对农业地类显示较为明显,裸地与耕地可明显区分,林地表现出明显的颜色和纹理特性,尤其是郁闭度≥20%的有林地表现出较为明显的颜色和纹理特性,水体表现为易于识别的蓝色。对增强处理后的2幅影像進行镶嵌,利用行政区划矢量边界进行图像裁剪,得到研究区域的遥感影像图。最后利用监督分类的最大似然法进行土地利用类型的提取。   22土地利用类型提取
  根据研究区域特点,利用ENVI 53的监督分类技术对其土地利用类型进行分类。根据丘陵地区土地利用结构及城市郊区土地利用特点,结合城郊实际情况和遥感影像可区分性,将新复乡土地利用类型分为耕地、林地、园地、工矿住宅用地、坑塘水域、公路用地、其他用地(含裸地)七大类,如图1所示。河流水域土地利用类型相对稳定,不参与本研究中的分形分析,另外,受遥感影像分辨率的影响,乡村公路未能进行类型提取,可能会影响到后面的分形结果分析。结合丘陵地区地形地貌特点和野外实地抽样调查验证结果进行分类修正,对解译结果进行精度评价,总体精度达到932%,解译精度符合研究要求。
  23分形计算
  分形维数是检验土地利用斑块形状复杂程度的指标,其值越大,则该土地斑块形状越复杂;反之,斑块形状复杂程度越低[4]。
  对于不同土地利用类型,用分形维数进行定量化[5-8]可表示为:
  lgA(r)= [2×lgP(r)]/D+C(1)
  式中A(r)为某一斑块面积,P(r)为同一图斑周长,D为分维,C为常数。由(1)式可建立新复乡各地类斑块的周长-面积关系。如果土地利用类型的结构具有分形特征,可以根据(1)建立lgP(r)-lgA(r)的一元线性回归模型,散点分布在一定标度域内的一条直线上,通过求得直线斜率来得到土地利用类型分维数D,D=2/k(k为直线斜率)。D值介于1~2,D=10,表示土地斑块的形状为正方形,D=20,表示空间上的镶嵌结构最复杂。而当D=15时,表示处于一种类似于布朗运动的随机运动状态,即空间结构最不稳定,D值越接近15,表示空间结构越不稳定;反之,稳定性越强。地类空间结构稳定性指数(SK)计算公式[9]为:
  SK=|15-D|(2)
  SK值越大,表明空间结构越稳定。稳定性指数是检验土地利用结构状态稳定性的指标,其值反映土地利用状态在简单和复杂情况下的稳定程度。
  3结果与分析
  31土地利用类型统计
  在软件ArcGIS103的支持下,提取南充市新复乡每一类土地利用类型斑块的面积与周长数据,统计各土地利用类型的面积,并分析其总体占比情况,具体如表1所示。
  根据分类结果,新复乡土地利用类型主要为耕地和林地,面积分别为734 km2和697 km2,各占土地总面积的3974%和3774%;其次为园地,面积为249 km2,占土地总面积的1348%;工矿住宅用地占206%,坑塘水域用地占260%;公路用地最少,仅占土地总面积的011%。
  32土地利用类型稳定性分析
  将土地利用类型图的属性表导入excel软件,根据研究区土地利用类型不同的斑块周长、面积统计资料,基于(1)式用最小二乘法回归原理计算k值,从而得到分形维数D。表2是估算出的各主要土地利用类型斑块的分维值及有关参数。
  根据D值大小可知研究区内各土地利用类型复杂程度及其空间差异。由表2可知,在各土地利用类型空间镶嵌结构中,工矿住宅用地分维值为12738,说明该类型用地复杂差异性最大,比较分散;其次由大到小依次是耕地、其他用地、林地、园地、坑塘水域,公路用地(10834)的复杂差异性最小,说明其空间结构最为简单。
  根据SK值大小可知土地利用稳定性程度,可以反映土地利用空间行为的结果。在各土地利用类型空间镶嵌结构中,工矿住宅用地SK值为02262,说明其稳定性最低,主要原因在于乡镇统一打造城郊生态旅游和休闲观光农业,需要逐次拆迁并集中安置所涉及的居民点;其次由小到大依次為耕地、其他用地、林地、园地、坑塘水域,主要是因为耕地中的旱地有一部分被规划为园地,如梨园、橘园等,其他用地和少部分林地一般会被规划建设为休闲观光旅游及附属设施用地等,园地、坑塘水域一般受人为干扰较少,稳定性较高;公路用地一旦修建,由于地形原因,基本设有变化和调整,稳定性最高,SK值为04166。
  4结论
  分形理论应用在土地利用研究上,能够通过分析不同土地利用类型的斑块周长-面积关系,揭示其空间镶嵌结构的复杂程度和稳定性,定量表示土地利用结构和空间分异规律[10]。
  新复乡土地利用类型中,耕地和林地是主要土地利用类型,其斑块面积较大且集中连片,空间镶嵌结构复杂程度较小,稳定性较强。工矿住宅用地由于受到丘陵地区地形地貌限制及郊区旅游、经济影响,其空间镶嵌结构复杂程度较大,一般是顺路、顺坡而建,而且随着郊区生态旅游项目的开展,工矿住宅用地会进行较大的搬迁和集中,从而其稳定性也会受到较大影响。耕地、林地、园地、坑塘水域由于丘陵地区地形及人们生产生活方式的影响,一般比较稳定。公路用地由于其自身形态和人为外部干扰较少,空间结构比较简单,稳定性较好,但乡村土路未涉及分形分析,因此会对结果产生一定的影响。
  为了更好地实现城郊与城乡建设的相互结合,应根据当地的实际情况,结合自身的自然环境、地形地貌等有利优势,充分考虑地区经济和农业发展的特点,合理规划城郊土地利用并进行优化,避免土地资源浪费、二次闲置及重复建设等现象的发生。
  参考文献:
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  (责任编辑:刘新永)2018年第8期
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