基于GIS和RS的城市空间形态变化研究——以西昌市为例

裴勇军，周光红，田学军

(1.衢州市测绘院，浙江衢州324000;2.成都理工大学，四川 成都610059;3.中国冶金地质总局地球物理勘查院，河北保定071000)

一、前 言

城市空间形态变化研究，是城市发展趋势分析的基础，对城市远景规划有十分重要的指导作用。它也是城市人类活动演变以及区域城镇化分布研究的重点内容和基础内容。目前，基于GIS和RS的城市空间形态变化是关于城市发展趋势研究的热点，是对城镇化和人类活动趋势研究的有效手段。研究利用GIS和RS首次在西昌市基于不同时段影像、解译数据和地形数据，完成了图像数据、图形数据和属性数据的叠合，并在此基础上，进行了西昌市空间形态变化和城镇化的分析与评价。

二、研究方法及数据处理

一个城市的空间形态变化除了受到自然因素的影响，更多地受到人类活动和经济等因子的影响。论文在研究西昌市空间形态发展模式时把影响西昌市空间形态变化的影响因子概括为自然因子和人类活动因子。人类活动因子主要是通过土地利用变化率来表示，作为研究的一个驱动力变化因子，通过分析1989年TM数据和1999年ETM数据求得土地利用变化率，土地利用变化率越高的地方，说明人类活动越活跃。自然因子主要是从西昌市的DEM数据提取坡度、坡向、地面粗糙度、相对高程作为研究的驱动力因子。坡度大小是制约生产力空间布局的重要因子，对交通、经济及人类聚居影响很大;坡向影响人类居住地的选择，也是直接造成局部地区气候特征的差异，影响农业的发展;地表粗糙度是反映地形的起伏变化和侵蚀程度的宏观地形因子;相对高程是地势起伏大小的指标，地势起伏对人类的居住习惯及城市空间形态变化有着重要的影响。最后通过AHP按不同权重叠加5个因子得到西昌市空间形态变化图。研究方法思路图见图1。

1.人类活动因子——土地利用变化率的提取

(1)遥感图像的预处理及监督分类

研究所采用的数据为于1989年05月11日拍摄的西昌市Landsat TM数据，以及于1999年11月23日拍摄的西昌市Landsat ETM数据。在Envi软件中通过图像几何校正、图像裁剪和拼接、多波段数据融合及波段选择、图像增强完成对TM和ETM图像的预处理。在实地考察、参考其他学者的成果和反复解译的基础上建立各地物的解译标志，利用Envi软件采用最大似然(Likelihood Classification)分类器进行监督分类，再采用人工目视解译的方法进行局部修改得到分类图。

(2)土地利用变化率的提取

研究中土地利用变化的速度主要是通过土地利用类型的时空变化进行度量，它既可表征单一土地利用类型的时序变化，也可对区域土地利用动态的总体状况及其区域分异进行分析。表达式如下

式中，Ka、Kb分别为区域某一特定土地利用类型研究期初及研究期末的面积;T为研究时段长;R为单一土地利用类型变化率。该指数可以刻画区域土地利用变化程度。分类统计得出表1的结果。

表1 研究区域土地利用类型面积及其变化

利用ArcGIS软件对分类图进行分析即可得出土地利用变化率。土地利用变化率的值越高表示该地的土地利用变化越快，也表明该地人类活动越活跃，空间形态变化越明显。为了便于研究，研究在ArcGIS中采用自然裂点法将土地利用变化率分为5个级别，即无变化、变化较低、变化一般、变化较快、变化显著(如图2所示)。

2.自然因子——坡度、坡向、相对高程、地面粗糙度的提取

(1)坡度因子的提取

研究采用的DEM数据利用经过几何校正的地形图提取的高程数据生成的。基于DEM的坡度提取通常在3像素×3像素的DEM栅格分析窗口中，采用几何平面来拟合或差分计算的方法进行。研究在ArcGIS软件中提取的坡度如图3所示。

图2 土地利用变化率分类图

图3 西昌市坡度图

(2)坡向因子的提取

研究在ArcGIS软件中基于DEM数据提取坡向。为了便于统一计算，需将坡向根据四川省坡向分级标准进行重分类合并为4类，即平缓地、阳坡、半阳坡、阴坡。最后按照此类分法提取出坡向分布如图4所示。

图4 西昌市坡向分级图

(3)地面粗糙度的提取

地面粗糙度一般定义为地表单元的曲面面积与其在水平面上的投影面积之比。研究在ArcGIS软件中基于DEM提取的地面粗糙度如图5所示。

图5 西昌市地面粗糙度

(4)相对高程的提取

本文采用的是领域统计提取方法［1］在ArcGIS软件中提取西昌市的相对高程，整个研究区域的相对高程数据可以利用ArcGIS的栅格计算器求取，这种方法提取出来的相对高程数据由于采用了领域统计分析方法，因而提取出来的相对高程数据没有被分级，数值具有连续性(如图6所示)。

3.利用层次分析法(AHP)获得空间形态变化图

研究基于层次分析法求的以上5个因子的权重，解决了评价要素的不同属性、不同度量标准、不同定性与定量标准等的统一化和规范化问题。

(1)建立层次结构模型

根据前面提取出的因子，将分类指标体系分为目标层、指标层(因素层)两个层次。目标层为空间形态变化图。指标层为:坡度、坡向、地面粗糙度、相对高程、土地利用变化率。

(2)构造判断矩阵

判断矩阵是表示本层所有因素针对上一层某一个因素的相对重要性的比较。判断矩阵的元素用Santy的1～9标度方法给出。层次分析法的判断矩阵标度及其含义见表2。

图6 西昌市相对高程

表2 层次分析法的判断矩阵标度及其含义

确定评价因子权重判断矩阵

利用方根法计算判断矩阵aij的最大特征根及其对应特征向量，经计算，矩阵的特征向量为:W=(0.192 1，0.097 3，0.109 7，0.118 9，0.482 0)此即为坡度，坡向，相对高程，地面粗糙度，土地利用变化率分别对空间形态变化趋势的权重。

计算判断矩阵的最大特征根为5.059 5。

(3)一致性检验

由于客观事物的复杂性或对事物认识的片面性，通过判断矩阵求出特征向量，需要对判断矩阵进行一致性和随机性检验，检验公式

式中，CR为判断矩阵的随机一致性比率;RI为判断矩阵的平均随机一致性指标［1］，由大量试验给出。CI判断矩阵的一致性指示，由式(3)确定

式中，λmax为判断矩阵的最大特征根;m为判断矩阵的阶数。

CR小于0.10时认为判断矩阵具有一致性;否则，不具有一致性，需要重新构造判断矩阵。对于本次研究中构建的判断矩阵，CR为0.013 3小于0.1，表明判断矩阵具有满意的一致性。

判断矩阵构建后，通过计算各矩阵的特征值和特征向量，并进行一致性检验，得出各指标的权重。指标体系和权重的具体内容见表3。

表3 因子指标体系和权重

(4)求取空间形态变化图

根据上述分析，结合西昌市空间动态变化的5个影响因子的量化结果，根据层次分析法确定的各因子权重，在ArcGIS软件中进行多因子分级加权运算，即可得到西昌市空间动态变化趋势图 。值越大，说明该地发展速度越快，为了便于分析研究，本文采用自然裂点法将西昌市空间形态变化趋势图分为5个级别，即无变化、变化较低、变化一般、变化较快、变化显著(如图7所示)。

图7 西昌市空间形态变化分类图

三、结 论

通过对得到的西昌市空间形态变化图的分析可以看出:

1)空间形态变化较大的地方主要集中在城镇边缘，可以看出西昌市城镇变化方向为城镇不断扩大，大量侵占耕地和草地。从时间变化特征来看，研究区1989—1999年土地利用类型面积有较大幅度的变化，其中耕地减少幅度较大，10年间共减少1 829.1 0 hm2。 林 地 面 积 显 著 增 加，共 增 加2 497.116 hm2，其原因主要是1998年以后国家实施天然林保护工程和退耕还林政策，研究区大量的陡坡耕地生态退耕所致，同时研究区发挥光热资源优势，进行产业结构调整，发展经济林木也是导致林地增加的重要原因［6］。草地面积明显减少，共减少了2 287.42 hm2。建设用地呈现出快速增加的趋势，10年面积增加2 042.24 hm2;水域和未利用地分别减少了 98.55 hm2和331.26 hm2。

2)将空间形态变化图与坡度图、坡向图、地面粗糙度图和相对高程图进行分析统计，可以得到坡度、坡向、地面粗糙度和相对高程对城市空间形态变化关系表(见表4)。

表4 坡度、坡向、地面粗糙度和相对高程对城市空间形态变化关系表

可以看出人类居住地逐渐往低坡度的平原地区发展，坡度在45°下，空间形态变化较大。坡向为平缓地和半阳坡空间形态变化较大。相对高程在200～450 m的地方变化较大，2000 m以上的地方基本上无变化。

3)空间形态变化活跃的地方主要集中在泸黄高速公路两旁、邛海周围及城镇化边缘。研究结果与实际情况相符合，表明研究方法能够较准确地预测出城市空间形态变化趋势。

通过此项研究表明:在西昌市首次建立了基于不同时段影像、解译数据和地形数据的基础上，完成了图像数据、图形数据和属性数据的叠合，并在此基础上，进行了西昌市空间形态变化和城镇化的分析与评价。研究利用RS技术和GIS技术相结合的技术方法，可以方便快速地得出土地利用类型率，以及坡度、坡向、地面粗糙度和相对高程等自然因子对城市空间形态变化的影响，能够较准确地预测出城市空间形态变化趋势，对城镇土地利用管理与城镇远景规划有十分重要的指导作用。

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