基于遥感技术的西安城市景观格局时空演变及分析

孙 恺，杨延征，赵鹏祥，张振花

（西北农林科技大学 林学院，陕西 杨陵712100）

景观格局（landscape pattern）即景观结构，广义包括景观组成单元的类型、数目以及空间分布和配置［1］。城市景观是地表景观动态变换最快的类型之一，因此城市景观格局研究成为目前最关注的景观格局研究领域，而城市景观格局动态变化分析是景观生态学研究的核心问题［2-3］。目前景观格局分析通常要应用遥感和地理信息系统技术，按照研究的侧重点不同，可以分为3大类：景观格局指数分析法、空间统计学分析方法和景观格局变化动态模拟方法［4］。景观指数是反映景观格局的重要参数，它高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置等方面的特征，为科学衡量景观结构提供定量化依据［5-7］。本研究利用景观指数分析法，结合RS和GIS技术及景观生态学理论，对西安市各主要城区景观格局的演变进行分析，旨在为西安市城市规划和城市生态环境建设提供参考。

1 研究区域和数据预处理

1.1 研究区域

西安市位于我国西北地区东部，黄河流域中部关中盆地，107°40′-109°49′E、33°42′-34°45′N 之间。地势东南高西北低，南依秦岭，主要地貌类型包括山前洪积台地、秦岭山地和河谷冲积平原。该地区现辖新城区、碑林区、莲湖区、灞桥区、未央区、雁塔区、阎良区、临潼区、长安区、蓝田县、周至县、户县和高陵县共9区4县。辖境东西长约204km，南北约116km，面积9 983km2，其中市区面积1 276km2。

本次研究区域主要是西安市主城区，包括莲湖区、新城区、未央区、雁塔区、碑林区及灞桥区等6个区，面积约1 068km2。

1.2 数据来源

本研究选用数据包括：西安市2000年6月29日、2009年6月30日TM遥感数据，其空间分辨率为30m；2012年5月30日的我国资源三号卫星影像（ZY-3）数据，其空间分辨率为5.8m；西安市土地利用现状图和市区规划图以及手持GPS实地调查结果等。

1.3 数据预处理

在ENVI 4.8软件的支持下，首先以ZY-3卫星影像为基础数据源，通过4、3、2波段合成假彩色遥感影像，使用资源三号卫星自带RPC文件，对图像进行精确正射校正。然后以经过校正的ZY-3卫星数据为基础，对TM遥感影像进行几何精校正，并用系统提供的FLAASH大气校正模块，对影像进行大气校正。最后根据所需研究区域，对3幅影像进行裁剪，并利用432波段假彩色合成突出植被信息（图1）。

图1 研究区域不同时期遥感影像Fig.1 Different period images of the study area

2 研究方法

2.1 景观类型的划分

城市景观类型的划分是遥感影像分类、景观格局分析等工作的基础。在不同的应用中，景观的理解不同，无法形成统一的景观分类原则［2］。研究根据国家土地利用分类标准以及研究区域实际情况和所用数据质量，将研究区域景观类型划分如下：1）建筑用地景观，主要指包括居民点、道路、广场、建筑、工矿区和商业区在内的硬质景观；2）林地景观，主要指山区乔灌木景观和城市森林景观；3）水域景观，主要指城市内较大的水域及市郊湖泊、河流等水体；4）耕地景观，主要指种植农作物的土地；5）未分类用地，主要指城市内未经开发利用或遥感影像中无法分析出的用地。根据实地调查的结果，此类用地面积较小且大部分属于建筑用地范畴，故在实际研究中归入建筑用地中。

2.2 基于遥感影像的景观信息提取

研究中遥感影像分类选择支持向量机（Surpport Vector Machine SVM）分类器。SVM 是研究小样本情况下机器学习规律的统计学理论的一种方法，它以结构最小化为准则，对实际应用中有限训练样本的问题，表现出很多优于已有学习方法的性能［8-10］。其最大的优点是分类时无需进行数据降维，在算法的收敛性、训练速度、分类精度等方面都具有较高的性能［11］。

2.3 景观格局分析

在FRAGSTATS4.1景观分析软件支持下，分别从类型尺度和景观尺度上对研究区的景观格局进行了分析。选取的景观指数有：类型尺度上斑块类型面积（CA）、斑块类型所占景观面积的比例（PLAND）、最大斑块指数（LPI）、边缘密度（ED）、平均分维指数（FRAC-MN）、斑块密度（PD）、斑块数（NP）；景观尺度斑块密度（PD）、斑块数（NP）、景观分 离 度 （DIVISION）、Shannon’s 均 匀 度 指 数（SHEI）、Shannon’s多样性指数（SHDI）［12-14］。

2.4 土地利用变化分析

以2000年、2009年、2012年遥感图像分类结果为依据，建立不同时期土地利用变化的转移矩阵，探讨土地利用变化的规律。

3 结果与分析

3.1 遥感图像景观分类

图2 研究区域不同时期影像SVM分类结果Fig.2 Classification results of different period images using SVM classifier

表1 精度检验结果Table 1 Comprision of classification accuracy using different data

根据西安市土地利用规划图等资料结合GPS实地调查数据，分别对3期数据进行SVM分类（图2）。由表1可以看出，2000年、2009年、2012年影像分类图的Kappa系数分别是0.812 6、0.850 4和0.891 1，都达到了最低允许判别精度0.7的要求，分类结果可以用于景观格局分析。

另外，经过监督分类以后的影像，会产生一些面积很小的图斑，研究采用ENVI4.8Post Classification模块中的聚类统计（Clump Classes）方法将小图斑合并到相邻大图斑之中［15］。最终利用 Arcgis10.0将做完分类后处理的影像输出成图。

3.2 类型尺度上的景观格局分析

在类型尺度上，对选取的7个指标进行分析。从表2可以看出，从2000-2012年，不同城市景观类别的景观格局变化如下。

3.2.1 建筑用地 12a间，建筑用地的斑块面积持续增加，由2000年的23 783.04hm2增加到2012年的41 069.00hm2，斑块个数、边缘密度、斑块密度和最大斑块指数大幅度上升，除了由于不同源数据造成的误差以外，主要是因为城市的不断扩张，造成建筑用地斑块扩大。平均分维数变化不大，说明2000-2012年间，建筑用地的破碎度变化不大。

3.2.2 林地 研究区域内的林地斑块面积总体呈现减少趋势，面积百分比从2000年的34.515 7%下降到2012年的34.244 1%。从斑块个数、边缘密度、斑块密度和最大斑块指数的总体变化趋势可以看出，研究区域内的森林景观格局破碎化逐渐增加。这主要是城市的快速扩张，导致城郊森林日趋碎片化与人工林大量出现相互作用的结果。

3.2.3 水体 水体面积先减后增，斑块面积2000年的2 813.49hm2减少到2009年的1 687.68 hm2，到2012年水体斑块的面积增加到2 136.76 hm2，斑块个数在2000-2012年间锐减408个，斑块密度、边缘密度和最大斑块指数也出现相同情况。以上现象的出现，主要是由环境和人类活动造成。

3.2.4 耕地 2000-2012年耕地斑块的面积从30 406.32hm2减少至13 998.48hm2，而耕地斑块的数量从7 612个增加到55 780个，导致耕地斑块的密度从68.252 3m／hm2增加至140.162 5m／hm2。斑块破碎度明显增加，这些主要是因为城市扩张过程中对于耕地的改造导致的耕地破碎化。

表2 类型尺度上景观格局指数Table 2 Landscape indices on class-level

3.3 景观尺度上的景观格局分析

在景观尺度上对选取的5个指标进行分析，得到如下结果（表3）。从表3可以看出，从2000-2012年，研究区域内景观整体的斑块数量呈现上升趋势，尤其是2009年以后，上升趋势明显加快。导致斑块密度的快速上升，说明研究区域以内的景观格局破碎化态势愈加严重。随着景观分离度的减小，Shannon均匀度和Shannon多样性指数有下降的趋势，这也说明由于人为活动的影响，景观结构的丰富度趋于简单化。

表3 景观尺度上景观格局指数Table 3 Landscape indices on landscape-level

3.4 土地利用变化分析

根据3个不同时期的遥感影像得出城市景观类型的转移矩阵（表4、表5）。

3.4.1 建筑用地 2000-2009年建筑用地共增加134.16km2，主要由林地和耕地转入，2009-2012年，建筑用地增加了38.47km2，主要来自林地景观和耕地景观。总体来说，由于城市规模的扩大，建筑用地的面积不断增加，逐渐成为研究区域内的优势景观，而且建筑用地的增长，主要占用的是耕地和林地景观，耕地和林地景观的优势度因此逐渐减少。

表4 2000－2009年景观类型转移矩阵Table 4 Landscape component transition matrix from 2000to 2009 km2

表5 2009－2012年景观类型转移矩阵Table 5 Landscape component transition matrix from 2009to 2012 km2

3.4.2 林地 2000-2009年林地面积增加18.51 km2，转入面积主要来自耕地和建筑用地。这主要是人们对于城市森林景观的重视程度日渐增加，在城市扩张过程中，人工林地景观大量出现的原因。2009-2012年，林地面积少量减少，除一部分转出为耕地外，大部分林地转出为建筑用地。总体来说，林地景观的面积总量保持稳定。

3.4.3 水体 2000-2012年，水体面积先减后增。2000-2009年，水体面积减少11.47km2，除水体景观自身的演变外，大部分转化为其他类型景观。2009-2012年，水体面积增加4.73km2。主要原因是在城市扩张过程中，包括人工湖、人工河流和市郊水库等人工水体景观不断增加。

3.4.4 耕地 2000-2012年，耕地面积持续减少。2000-2009年，耕地面积减少141.17km2，耕地景观的转入主要来自林地景观，而主要转出方向为林地和建筑用地。2009-2012年，耕地面积减少22.33km2，转出方向依旧以建筑用地和林地景观居多。值得注意的是，在2009-2012年间，耕地对于林地的转出少于林地对于耕地的转出。这意味着，耕地景观减少的主要原因，是耕地对于建筑用地的转入。从图2可以看出，2000年西安市的耕地集中在城市周边地区，随着城市扩张，大量耕地被建筑用地占用，到2012年，又有少量耕地景观转化为建筑用地和林地景观。耕地景观的持续减少与2000-2012年城市面积的不断扩大有重要的关系。

4 结论与讨论

研究利用TM、ZY-3卫星影像，采用支持向量机（SVM）分类方法分别获取2000年、2009年和2012年西安地区的景观分类图，并通过景观指数分析的方法，对西安市城市景观格局进行分析，得出以下结论。

从类型尺度上看，各类城市景观呈现出此消彼长的态势。优势景观已从2000年的耕地景观转变成2012年的建筑用地景观。斑块密度逐渐增加，景观破碎化加剧。其中伴随着建筑用地的最大斑块指数急剧增长，其他景观类型的最大斑块指数逐渐下降，表明在城市范围不断扩张的同时，城市景观格局的同质化和破碎化日益加剧。在城市景观格局的变化过程中，建筑用地的不断增长、耕地景观不断减少的现象值得引起我们的重视。

从景观尺度上看，2000-2012年间城市景观斑块数量和斑块密度持续增加，斑块分离度不断减小，这反映出西安市整体景观，尤其是建筑用地急剧增加，景观趋于同质化。Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数整体上呈现减弱趋势，这说明研究区域内优势景观的控制力逐渐增加，非优势景观的控制力逐渐减弱。这也反映出城市化进程中景观单一化的趋势。

从各景观类型的相互转换情况来看，景观类型转移矩阵表现出了与城市景观指数相同的变化趋势。建筑用地的持续增长与耕地的不断减少基本持平。经历了2000-2009年的面积增加和2009-2012年的面积减少之后，林地景观的面积基本没变。2000-2012年间水体景观总面积略有下降。

总之，在西安市未来的景观规划和发展中，需要加强耕地景观和林地景观的保护，防止林地景观和耕地景观斑块面积持续减少。同时应注意各类城市景观在城市扩张过程中的搭配和联系，减少快速扩张过程中的人地矛盾，最终确保西安市景观结构合理有序，生态环境和谐健全。

致谢：国家测绘地理信息局卫星测绘中心提供的ZY-3卫星影像，是本研究的重要基础资料，在此表示由衷的感谢！

［1］ 何原荣，周青山.基于SPOT-5影像与Fragstats软件的区域景观指数提取与分析［J］.海洋测绘，2008，28（1）：18-21.HE Y R，ZHOU Q S.Extraction and analysis of regional landscape indexes based on SPOT-5images and fragstats software［J］.Hydrographic Surveying and Charting，2008，28（1）：18-21.（in Chinese）

［2］ 易文斌，蒋卫国，国巧真，等.基于ALOS数据的城市景观格局信息提取研究——以北京市海淀区为例［J］.遥感应用，2008，33（4）：33-38.YI W B，JIANG W G，GUO Q Z，et al.A research on extracting urban landscape pattern information from ALOS satellite image——a case study in Haidian District，Beijing［J］.Remote Sensing Technology and Application，2008，33（4）：33-38.（in Chinese）

［3］ 傅伯杰，陈利顶，马克明，等.景观生态学原理及应用［M］.北京：科学出版社，2001：6-15.

［4］ 李秀珍，布仁仓，常禹，等.景观格局指标对不同景观格局的反映［J］.生态学报，2004，24（1）：123-134.LI X Z，BU R C，CHANG Y，et al.The response of landscape metrics against pattern scenarios［J］.Acta Ecologica Sinica，2004，24（1）：123-134.（in Chinese）

［5］ 卢玲.黑河流域景观结构与景观变化研究［D］.北京：中国科学院，2000.

［6］ 周霞，廖圣东，廖其芳.鹤山市景观格局动态变化研究［J］.热带地理，2005，25（3）：206-210.ZHOU X，LIAO S D，LIAO Q F.A study on the dynamic changes of the landscape pattern in Heshan［J］.Tropical Geography，2005，25（3）；206-210.（in Chinese）

［7］ 孙尚华，刘建军，康博文，等.综合治理下小流域景观格局变化的研究［J］.西北林学院学报，2008，23（3）：62-65.SUN S H，LIU J J，KANG B W，et al.Analysis on landscape pattern and different in small watershed——a case study of Ranjiagou Watershed in Qianyang County［J］.Journal of Northwest Forestry University，2008，23（3）：62-65.（in Chinese）

［8］ ZHU G B，BLUM BERG D G.Classification using ASTER data and SVM algorithms：the case study of beer shevaisrael［J］.Remote Sensing of Environment，2002，80（2）：233-240.

［9］ FOODY G M，MATHUR A.A relative evaluation of multiclass image classification by support vector machines［J］.IEEE Trans on Geo Science and Remote Sensing，2004（42）：1335-1343.（in Chinese）

［10］ 张友静，高云霄，黄浩，等.基于SVM决策支持树的城市植被类型遥感分类研究［J］.遥感学报，2006，10（2）：191-196.ZHANG Y J，GAO Y X，HUANG H，et al.Research on remote sensing claasification of urban vegetation species based on SVM decision-making tree［J］.Journal of Remote Sensing，2006，10（2）：191-196.（in Chinese）

［11］ 杜培军，单丹丹，夏俊士，等.北京一号小卫星数据的城市景观格局监测分析——以徐州市城区为例［J］.地球信息科学学报，2010，12（6）：855-862.DU P J，SHAN D D，XIA J S，et al.Monitoring and analyzing urban landscape pattern change using Beijing-1small satellite remote sensing data——taking the urban area of Xuzhou City as an example［J］.Journal of Geo-Informationg Science，2010，12（6）：191-196.（in Chinese）

［12］ 孙存举，赵鹏祥，张振华，等.基于GIS和RS的黄龙山林区土地时空动态变化分析［J］.西北林学院学报，2012，27（3）：174-179.SUN C J，ZHAO P X，ZHANG Z H，et al.Analysis of land use dynamic change in Huanglong Mountainous Forest Areas based on GIS and RS［J］.Journal of Northwest Forestry University，2012，27（3）：174-179.（in Chinese）

［13］ 卢双珍，喻庆国，宋劲忻，等.无量山国家级自然保护区及其周边地区景观组分特征［J］.西北林学院学报，2008，23（3）：71-75.LU S Z，YU Q G，SONG J X，et al.Characteristic of landscape element in Wuliangshan National Nature Reserve and its adjacent area，Yunnan Province［J］.Journal of Northwest Forestry University，2008，23（3）：71-75.（in Chinese）

［14］ 张博，吴发启，张正华.泥河沟流域农林符合生态系统景观格局变化研究［J］.西北林学院学报，2006，21（6）：5-8.ZHANG B，WU F Q，ZHANG Z H.Landscape pattern variation of agro-forestry ecosystem in Nihegou Watershed［J］.Journal of Northwest Forestry University，2006，21（6）：5-8.（in Chinese）

［15］ 骆剑承，周成虎.遥感地学智能图解模型支持下的土地覆盖土地利用分类［J］.自然资源学报，2001，16（2）：179-183.LUO J C，ZHOU C H.Land-cover and land-use classification based on remote sensing intelligent geo-interpreting model［J］.Journal of Natural Resources，2001，16（2）：179-183.（in Chinese）