TM影像目视解译显示尺度的选择及尺度效应分析——以内陆河流域绿洲－荒漠过渡带为例

李秀梅

（中国林业科学研究院荒漠化研究所，国家林业局林木培育重点实验室，北京100091）

TM影像目视解译显示尺度的选择及尺度效应分析
——以内陆河流域绿洲－荒漠过渡带为例

李秀梅

（中国林业科学研究院荒漠化研究所，国家林业局林木培育重点实验室，北京100091）

选择干旱区对目视解译显示尺度敏感的绿洲—荒漠过渡带的TM影像，应用格局指数法和转移矩阵法，从受显示尺度影响明显的面积和斑块形状特征两方面进行尺度效应分析。将显示尺度划分为3个尺度区间：≥1∶7.5万，数据精确，信息丰富；1∶7.5万～1∶12.5万，尺度效应明显，细节信息大量丢失；≤1∶12.5万，细节信息较少，而形状复杂、面积较大的斑块出现尺度效应。研究结果表明，1∶7.5万是研究绿洲—荒漠过渡带景观的最小适宜尺度。

TM影像；目视解译；尺度效应；绿洲—荒漠过渡带

尺度问题贯穿于景观生态学研究始末［1］，选取不同的观测和分析尺度将检测到不同的现象，此即尺度效应［1－4］。景观生态学者通过尺度效应分析，确定适宜的观察、分析和模拟尺度［5－7］。因数据精度产生的尺度效应是尺度问题研究的首要内容［8］。目前基于3S技术的景观生态学研究，通常采用目视解译并依据转换误差最小原则栅格化矢量数据，以保障数据精度［9－11］，但解译中显示尺度（比例尺）越小，带状、面积小和边界曲折的景观要素类型损失越严重，同样影响数据精度［12，13］。TM影像是景观生态学研究的主要数据来源，解译中显示尺度一般固定在1∶10万，其是否存在尺度阈值尚未受到足够重视。内陆河流域绿洲—荒漠交错带是景观生态学研究的重点地区，也是内陆河流域景观变化的主要区域［14，15］，该区景观要素类型多、面积小、形状复杂、斑块呈指状交错分布，对显示尺度敏感。因此，本文通过分析内陆河流域绿洲—荒漠交错带TM影像对目视解译显示尺度的响应，确定最佳解译显示尺度，为内陆河流域TM影像目视解译最小显示尺度的选择提供参考。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

研究区位于黑河流域民乐县绿洲边缘，中心区地理坐标为38°24′N、100°51′E，西部和北部为民乐绿洲，东部为山丹绿洲。该区地面坡度3°～6°，海拔2 300 m，降水量100～223 mm，年均气温4～7℃。土壤主要为棕漠土，植被具有典型荒漠化草原植被特点，由中温型、寒温型的旱生丛生禾草、旱生灌木组成。

1.2 材料与方法

选取2006年8月民乐县绿洲—荒漠过渡带面积约1.5万hm2的TM影像，并进行投影、校正等预处理。结合2008年调查资料和影像特征将该区划分为高盖度草地、中盖度草地、低盖度草地、水库、滩地、居民地、丘陵旱地和平原旱地8个景观要素类型，在ARCVIEW软件中于1∶5万、1∶7.5万、1∶10万、1∶12.5万和1∶15万显示尺度下目视解译形成一系列景观要素类型（图1）。

不同面积的斑块可识别性不同，生态学价值也不同［6，16，17］；不同形状斑块的边界可判性不同，对能流物流影响也不同［18］，面积小形状复杂的斑块，目视解译难度最大。所以将研究区斑块分为小斑块（＜20 hm2）、中斑块（20～50 hm2）、大斑块（50～200 hm2）和巨斑块（≥200 hm2）4个等级，并依据形状指数将斑块划分为圆形（＜1.5）、近圆形（1.5～2）、近长形（2～3）、长形（≥3）4个亚类，形成以面积和形状为标志的斑块类型划分体系（表1）。

随着显示尺度减小，小型斑块发生融合与误判，斑块边界变平直且位置准确性降低，引起斑块数量、面积、形状和周长的变化，因此把反映这些特征的指标作为尺度效应分析的途径，来反映目视解译中的信息损失和误判。应用景观指数法，选取斑块数量NP（个）、斑块面积TA（hm2）、边界密度ED（km／hm2）、平均斑块面积APA（hm2）和平均斑块形状指数MSI（景观水平选择斑块形状指数LSI）5个指数，反映斑块数量、形状、边界长度等的尺度效应；应用转移矩阵法，通过景观要素类型间的面积转移综合反映解译精度。景观指数和转移矩阵在ArcGIS的Summary和Spatial analysis中完成。

图1 不同显示尺度的景观要素类型Fig.1 Landscape elements of different displaying scales

表1 斑块类型划分体系Table 1 The patch type system

2 斑块等级水平尺度效应分析

2.1 基于面积的一级类型斑块尺度效应分析

图2 不同面积的一级斑块类型水平尺度效应曲线Fig.2 Scale effect curves of first class level based on patch area

不同面积等级斑块对显示尺度敏感性和响应方式不同（图2）。随着显示尺度减小，斑块数量减少，面积等级越低的斑块类型消失（被融合）得越多；斑块融合导致平均斑块面积增加和斑块形状简单化；面积等级越高的斑块类型融合周围小斑块的能力越强，其边界密度、平均斑块形状指数、平均斑块面积和斑块类型面积变幅越大。在斑块融合过程中，当斑块面积超过临界值则转为更大面积的等级斑块，表现在尺度效应曲线上，小斑块呈线性变化，其它呈波动变化。因此，可以从景观指数的变幅和波动特征分析尺度效应的表现。

小斑块尺度效应最明显，景观指数在1∶7.5万～1∶12.5万尺度间变化最快，斑块数量和边界密度成倍减少，斑块形状趋于简化；大于1∶7.5万和小于1∶12.5万景观指数变化较慢。中斑块尺度效应曲线总体下降，是转变为大斑块的结果；1∶10万～1∶12.5万尺度间景观指数略上升，说明1∶10万和1∶12.5万处出现转折。大斑块尺度响应最复杂，景观指数波动较大，在1∶7.5万～1∶12.5万尺度间波动最大，表现为斑块快速损失（转变为巨斑块），尺度效应最强烈；1∶10万处的捌点最明显。巨斑块在1∶7.5万～1∶10万尺度间（边界密度介于1∶7.5万～1∶12.5万）景观指数变化幅度最大，尺度效应强烈。可见1∶7.5万与1∶12.5万分别是一级斑块尺度效应强烈的上限和下限，其间小斑块融合及尺度效应曲线波动明显。据此可将显示尺度分为≥1∶7.5万、1∶7.5万～1∶12.5万和≤1∶12.5万3个区间。

2.2 基于形状的二级类型斑块尺度效应分析

不同形状斑块的景观指数变化幅度、变化趋势均不同，有些斑块随显示尺度增大（或减小）而消失，大型斑块和小型斑块变化情况不同（图3）。从景观指数的变化幅度看，不出现断点的尺度效应曲线，长形和近长形的巨斑块及近长形的大斑块在1∶12.5万～1∶15万尺度间变化幅度最大，近圆形小斑块在1∶7.5万～1∶10万尺度间变化幅度最大，圆形中斑块在1∶7.5万～1∶12.5万尺度间变化幅度最大，说明形状简单、面积小的斑块在1∶7.5万～1∶10万间尺度效应明显，形状复杂、面积大的斑块在＜1∶12.5万时尺度效应明显，各类斑块在1∶5万～1∶7.5万间尺度效应均较稳定。

图3 不同形状的二级斑块类型水平尺度效应曲线Fig.3 Scale effect curves of second class level based on patch shape

从景观指数的变化过程看，斑块数量、斑块面积和边界密度均波动较明显。近长形小斑块和近圆形中斑块在1∶7.5万～1∶10万尺度间、近圆形大斑块和圆形小斑块在1∶10万～1∶12.5万尺度间以及圆形中斑块在1∶12.5万～1∶15万尺度间的景观指数均与1∶5万～1∶7.5万尺度间整体的变化趋势相反，因此，除了圆形中斑块，1∶7.5万～1∶12.5万尺度间其它斑块类型没有明确的景观指数变化趋势。

随着显示尺度减小，面积小的偏长形斑块减少并消失，面积大的偏圆形斑块开始出现并增多，景观指数出现不连续现象。在1∶10万尺度处面积小的近长形和长形斑块开始消失，而面积大的偏圆形斑块开始出现，尺度效应曲线在该处断点最多，说明该处斑块边界平直，边界信息严重损失；当显示尺度≥1∶7.5万时既保证斑块边界原有的曲折度，也不会造成狭长斑块丢失。

综上，显示尺度≥1∶7.5万时可保证细节信息，1∶12.5万处既没有过多细节信息，也不会出现巨斑块边界信息损失，所以将显示尺度分为≥1∶7.5万、1∶7.5万～1∶12.5万和≤1∶12.5万3个区间。

3 景观水平尺度效应分析

不同景观指数绝对值相差很大，所以取相对值作图。各种景观指数的尺度效应曲线呈明显的阶段变化（图4）。斑块数量、周长密度、斑块形状指数（平均斑块面积）都随显示尺度减小而阶段性减小（增加），信息减少，景观结构简化。1∶7.5万～1∶10万是信息损失的主要区间，显示尺度≥1∶7.5万和≤1∶10万时，尺度效应很弱。因此，就景观水平而言，将显示尺度分为≥1∶7.5万、1∶7.5万～1∶10万和≤1∶10万3个区间。

图4 景观水平尺度效应曲线Fig.4 Scale effect curves of landscape level

不同显示尺度间不发生面积转移的概率即解译精度，也体现对相邻斑块边界的识别准确程度。以1∶5万为标准，1∶7.5万处解译精度最高，达88.42%，除了水库和平原旱地，其它景观要素类型的解译精度都随显示尺度减小而大幅降低（表2）。斑块面积较小的居民地、低盖度草地、中盖度草地、高盖度草地和带状滩地的精度降低最明显，并且在1∶10万处下降最快，显示尺度＜1∶10万的解译精度与1∶10万处相近。因此，将显示尺度分为＞1∶10万和≤1∶10万两个区间。

表2 不同尺度各种景观要素类型未发生转移的概率Table 2 The unaltered probability of landscape types between different visual scales %

4 讨论与结论

不同面积和形状的斑块尺度敏感性和响应方式不同，斑块越小斑块数量和面积的尺度效应越明显，斑块面积越大斑块边界和形状的尺度效应越明显。综合考虑尺度效应分析结果，本文划分出≥1∶7.5万、1∶7.5万～1∶12.5万和≤1∶12.5万3个尺度区间，1∶7.5万是该区景观特征研究的最小适宜显示尺度。1）随着显示尺度减小，斑块数量减少，斑块边界趋于平直。小斑块和巨斑块的尺度效应曲线与景观水平的尺度效应曲线变化规律相同，在显示尺度1∶7.5万～1∶10万间变化幅度大；中斑块和大斑块呈波动性变化，1∶7.5万～1∶12.5万尺度波动最明显。2）除了长形和近长形的巨斑块尺度效应曲线在显示尺度≤1∶12.5万时变化幅度增大，其它形状斑块在1∶7.5万～1∶12.5万变化幅度大、波动强；当显示尺度≤1∶10万时面积小的偏长型斑块开始缺失，而面积大的圆形斑块开始出现。3）相对于1∶5万尺度，各种景观要素类型的解译精度随着显示尺度降低而降低，1∶7.5万处解译精度最高，达88.42%，显示尺度≤1∶10万的解译精度相近，且均较低。

内陆河流域的绿洲—荒漠过渡带是干旱区景观格局最复杂并对显示尺度最敏感的地区，因此确定该区影像目视解译的适宜显示尺度对干旱区目视解译显示尺度的选择有参考价值。1∶7.5万是研究景观水平特征的适宜显示尺度；1∶12.5万是研究有关地质、地貌、气候、土壤类型等更宏观现象的适宜显示尺度，避免细节干扰，形状复杂、面积较大的斑块也不会出现尺度效应；鉴于无限增大显示尺度不能提高目视解译精度，反而增加解译难度，研究地表径流、土壤养分、群落类型等现象时，需要高分辨率影像。

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Abstract：Landscape map，one of the main data forms of landscape ecology obtained by visual interpretation of TM image，is affected by displaying scale in visual interpretation.Adopting optimal displaying scale could minimize data errors in interpretation.This paper takes the ecotones between the oases and deserts，key research region and sensitive to displaying scales，as a case study.Five landscape maps were obtained by visual interpreting TM images at 1∶50 000，1∶75 000，1∶100 000，1∶125 000 and 1∶150 000 displaying scales.By dividing patch area grades and patch shape grades based on landscape maps，a new patch types system was established.Then landscape indices and transfer matrices were calculated to reflect interpret precision.The results indicated that，the displaying scales were divided to three sections：greater than 1∶75 000，between 1∶75 000 and 1∶125 000 and less than 1∶125 000.1∶75 000 with high data precise and abundant information was the appropriate displaying scale for interpreting ecotones between the oases and deserts.

Key words：TM image；visual interpretation；scale effects；ecotones between the oases and deserts

Choice and Effect Analysis of Displaying Scale of the Visual Interpretation of TM Image：A Case Study on the Ecotones between the Oases and Deserts in the Inland River Basin

LI Xiu－mei
（Institute of Desertification Studies，Chinese Academy of Forestry，Beijing 100091，China）

TP75

A

1672－0504（2012）04－0033－05

2011－12－02；

2012－01－09

国家林业局林业公益性行业科研专项（201104077）；中国林业科学研究院中央公益性科研院所基本科研业务费专项资金重点项目（CAFYBB2007008）

李秀梅（1982－），女，博士研究生，研究方向为景观生态学。E－mail：lixiumeili＠126.com