基于面向对象的太阳岛土地利用信息提取研究
2016-11-30龚文峰刘芳平王笑峰陈月鑫王鑫鑫
龚文峰,刘芳平,王笑峰,刘 涛,陈月鑫,吴 娟,王鑫鑫,孔 达
(黑龙江大学 水利电力学院,黑龙江 哈尔滨 150080)
基于面向对象的太阳岛土地利用信息提取研究
龚文峰,刘芳平,王笑峰,刘 涛,陈月鑫,吴 娟,王鑫鑫,孔 达
(黑龙江大学 水利电力学院,黑龙江 哈尔滨 150080)
文章以哈尔滨市太阳岛为研究对象,以2003年和2013年的QuickBird 和WorldView-2遥感影像为主要数据源,在RS和GIS的支持下,基于面向对象的方法,定量提取该区域的土地利用/覆盖数据,在此基础上,探究土地利用时空演变特征,揭示土地利用变化成因,以期为该区域土地合理利用及生态环境保护提供理论依据。结果表明:10 a间水域和未利用地面积增加,水域增加最大,为206.42 hm2,其他地类面积减少,湿地减少最多;湿地向水域的转变量最大,为169.35 hm2,其次是草地转换为未利用地,为91.73 hm2,水域的保留量最大,为459.35 hm2;太阳岛区域内生态功能下降,生态安全程度降低,生态环境质量区域恶化。
太阳岛;面向对象;GIS;RS;土地利用信息
城市湿地是城市生态系统的重要组成部分,具有重要的生态环境和社会服务功能,为实现城市可持续发展提供重要的水资源和生态环境保障。因此,合理开发利用湿地资源是城市可持续发展的重要前提[1]。太阳岛湿地位于松花江哈尔滨段,属于哈尔滨重要城市湿地[2],是江漫滩湿地草原型风景名胜区,更是哈尔滨唯一的一个5A级旅游景区。然而,由于自然原因、人口增长以及日益加速的城市化进程,使得城市内与城市周围的湿地资源被大面积开垦、改造,造成了城市湿地景观的结构变化与某些生态功能的改变或丧失[3],从而致使城市湿地面积减少、水质恶化、植被退化、生态功能减退等[4],特别是哈尔滨市松北区的快速开发建设[5],致使局部区域植物被砍伐、动物的生存空间被占领、生态系统结构被破坏,城市建筑、垃圾、噪声、水体和大气等污染,都对湿地的生态环境造成很大的威胁[5],并且2005年和2010年发生的松花江污染事故,使松花江下游严重污染,也使太阳岛湿地公园的生态安全面临危机,严重威胁到湿地区域乃至城市社会经济的可持续发展[6-7]。
近年来,越来越多的学者运用各种方法与技术对湿地资源进行了大量的研究,取得了很多成果[3]。基于传统像元的遥感影像分类方法,并且主要以像元的光谱特征为基础[8],结合典型区域湿地做了一定量的研究,并取得明显的成果[9-14]。但这些研究虽然做到了结合地物的空间信息和光谱信息,但不能充分地利用高分辨影像中地物丰富的纹理、形状和几何特征信息[8],已经不能满足现代城市湿地土地利用信息数据的精度要求[15]。随着遥感信息技术的不断提升,尤其是小卫星技术的发展和高空间分辨率的遥感影像的大量产出[8],为湿地资源信息的提取研究提供了大量的资料,但高空间分辨率影像中不同地物间的光谱特征相互重叠,影像中“同谱异物”和“同物异谱”现象严重[8],使得传统遥感分类技术不断受到挑战[16],且传统基于像元的分类方法很难获得满意的分类结果[8]。然而,面向对象分类方法却能够充分地利用高空间分辨率影像中的颜色、形状、光谱、纹理、几何和结构特征等信息进行分类,实现土地利用信息的高精度提取。
基于此,本文在RS和GIS技术支持下,以2003年和2013年高分率遥感数据为主要数据源,应用面向对象方法完成太阳岛土地利用信息的定量提取,在定量分析土地利用变化的基础上,探究其时空演变特征与演化规律,以期为太阳岛城市湿地资源的合理利用与开发、城市生态环境的改善与治理、景区规划和湿地保护等提供技术支持和理论依据。
1 研究区域概况
太阳岛位于哈尔滨市松花江南北大堤之间(见图1),现隶属于哈尔滨市松北行政区,而松北区是哈尔滨市新建立的行政区,它是经国务院批准
在原松北开发区的基础上建立起来的政区型开发区[17]。太阳岛的地理坐标为:E:126°34′21″~126°38′13″,N:45°46′32″N~45°48′65″。属中温带半湿润大陆性季风气候,年平均气温5.3 ℃,年平均降水量为523.3 mm。其主要由江漫滩、湿地、岗丘等地貌构成,地形自然平缓起伏,土壤类型较为复杂,主要为沙土、草甸土和沼泽土等[17-19]。植被类型主要为榆树森林草原或森林草甸草原[5],加之受不同地形变化、土壤类型和水分状况的分布,从而形成了不同的天然植被群落[5]。
图1 太阳岛地理位置图
2 研究方法
2.1 数据源
在遥感影像软件ENVI 5.1的支持下,完成太阳岛卫星遥感影像数据QuickBird(2003年7月)和WorldView-2(2013年7月)的彩色合成、辐射定标数据和大气校正等初步处理工作,基于哈尔滨市DEM数据,结合野外调查收集样点数据,应用RPC物理模型完成影像的正射校正。在此基础上,应用研究区域矢量数据完成遥感影像的裁剪,从而获得该区域的遥感影像数据。
2.2 土地利用类型
根据国家土地利用分类系统和哈尔滨城市湿地类型特点,并充分利用高空间分辨率影像中的颜色、形状、光谱、纹理、几何和结构特征等信息,本文将研究区的土地利用划分为6类:建筑用地、林地、草地、湿地、水域和未利用地。
2.3 基于面向对象方法分类
利用FeatureExtraction模块中的EBFE模型,根据式(1)、式(2)调整光谱异质性、区域整体紧密度的对应权重,使得影像分割效果满足地类要求且破碎度小。经调整观察发现,当光谱异质性(x)权重为0.7、边界平滑度(υ)权重为0.5时的影像分割结果与地物实际异质性接近,满足解译要求。在分割的结果上对影像对象进行分类,根据本文所拟定的6种地类选取适当的分类算法对影像进行分类,本次研究选用的算法为基于样本的最邻近算法[20]。
(1)
式中:x1为光谱异质性,ω1为光谱异质性对应权重,0≤ω1≤1;x2表示形状异质性。其中x1、x2的计算方法采用
(2)
式中:σi为第i影像层光谱值的标准差,ζi为对应权重;v为影响临近区域整体紧密度,ω2为对应权重,0≤ω2≤1;υ为边界平滑度。
(3)
式中:C为影像区域实际的边界长度;n为影像区域的像元总数;L为包含影像区域范围的矩形边界总长度[17]。
基于上述地类分类原理,利用由特征信息构成的知识库与具有代表性的地类样本,完成对知识库的信息的填充,以实现研究区域地类影像的初步分类。在此基础上对比原有影像图对分类有误的地类重新识别分类。
2.4 技术流程
以2003—2013年为时间尺度,以高分辨遥感图像为主要数据,借助于ENVI的FX模块,利用面向对象的方法完成遥感图像的尺度分割和土地利用信息的定量提取,在分析太阳岛的土地利用信息变化情况的基础上,探究其时空变换规律。具体的技术流程如图2所示。
图2 技术流程路线图
3 结果与分析
3.1 分类精度验证
分类精度是评价分类方法可取之处的重要依据。利用遥感影像对地物进行分类与地物的实际情况存在差异,对于分类的影像数据是否能够满足分类的要求,本文在研究区域随机选取了270个样本,利用混淆矩阵计算各种地类的生产者/使用者精度、总精度以及kappa系数等相关参数,来计算其分类精度,分析结果如表1、表2所示。
从精度分析表可以看出,两期遥感影像的分类总精度分别为85.92%和89.26%,kappa系数分别为83.02%和87.04%。虽然草地受湿地和林地影响在解译时精度相对偏低,但各使用者精度均达到80%以上,据此可说明遥感影像的地物分类效果很好,满足分类精度要求。
表1 地物分类混淆矩阵及精度分析表(2003年)
表2 地物分类混淆矩阵及精度分析表(2013年)
3.2 面积变化分析
结合面向对象分析方法和野外实地调查,在ArcGIS的支持下,获取2003年和2013年哈尔滨市太阳岛土地利用空间分布图(图3),基于ArcGIS空间分析与统计功能,通过对两个时相研究区域土地利用信息的定量分析,获取其属性特征(表3)。为了更直观地反映10 a间该区域土地类型组成所占面积比例发生的变化,本文采用饼状图来表示 2003年和2013年间研究区域土地利用类型组成(图4(a、b))。
图3 研究区域2003年、2013年土地利用信息提取
2003年面积/hm2百分比(%)建筑用地150.212.38林地145.812.02水域459.3537.87草地168.0513.86湿地208.7117.21未利用地80.766.66总和1212.871002013年面积/hm2百分比(%)110.739.1391.057.51665.7754.8974.76.1657.244.72213.3817.591212.87100变化量/hm2年变化率(%)-39.47-2.63-54.75-3.76206.424.49-93.35-5.55-151.47-7.26132.6216.420
图4 研究区域2003年、2013年土地利用类型构成
由表3可知,研究区域水域面积占据优势地位,其面积比例为37.87%和54.89%,呈现增加趋势,由于太阳岛地处松花江江心,在大顶子山水库竣工蓄水后,水位雍高,哈尔滨段的江水位将常年保持在116 m,比原来提高四五米,江道水面大大增加的同时,致使部分区域的其他地类被淹没,水域面积扩张,从2003到2013年,面积增加了206.42 hm2。2003年湿地占据较大的面积比例,为17.21%,2013年未利用地占据一定的面积比例,达到17.59%,且该地理10 a间面积增加了132.62 hm2,年变化率最大,为16.42%。此外,研究区域的建筑用地、林地、草地和湿地的面积减少,湿地面积减少的最多,为151.47 hm2,年减少率最大,为7.26%,湿地面积的减少除了受大顶子山水库竣工影响外,还与松花江水质及哈尔滨市及其上游城市工业化发展息息相关。此外,随着哈尔滨市人口增长,松花江流域农业开发不断向低河漫滩湿地逼近,城市和工业用水进一步减少了湿地的水源供应[18],在一定程度上也导致湿地丧失和退化。其次是草地,减少面积为93.35 hm2,建筑用地减少的面积最少,为39.47 hm2,很大程度上源于2003年市政府推行的生态移民工程。总之,10 a间研究区域水域和未利用地的面积增加,而其他地类面积减少。
3.3 空间变换分析
为更好地反映土地利用类型之间的转换关系,基于ArcGIS空间分析支持下,完成两期土地利用信息的空间叠加对比分析,在统计土地利用变化情况基础上,计算土地利用转移矩阵,进而探究各地类之间的空间转换特征。
由表4可知:(1)湿地转换水域的面积最大,为169.35 hm2,主要源于松花江下游大顶子山水库蓄水,前水位壅高,松花江水位抬升,库区水面增大,致使水域面积增加的同时,造成大量的湿地被水淹没,湿地面积萎缩,原有湿地大量消失,最终将导致生物多样性减少,不但影响湿地作为“地球之肾”的功能,也影响景观可视性和旅游活动的开展[20]。(2)草地转为未利用地的面积为91.73 hm2,林地转换未利用地的面积达到37.68 hm2,该两种地类的转换,主要源于当时风景区管理尚不完善,一些村民为了追求更多的经济利益,在风景区用地内开荒种田,放牧养殖[21],致使部分区域的林地和草地被破坏,加之松北区的部分居民的过度放牧[21],导致部分区域地被植物消失,植被覆盖面积减少、使得地表裸露程度加大,局部区域生态环境发生了一定变化,出现了土地沙化、水土流失严重、旱涝灾害频发等问题[22],区域未利用地面积增加,因此,今后要加大推行“退耕还林、还草”等生态工程,加大破坏林地和植被的惩罚力度,防止造成新的人为水土流失[5]。与此同时,当地政府应该加大植被的更新、恢复及保护措施等的资金投入。(3)建筑用地转换为未利用地的面积达到了25.2 hm2,很大程度地源于湿地保护区内的居民住宅的生态搬迁,要加大对该区域的还草、还林和还湿等生态恢复措施,同时要结合现状规划,制定措施恢复区域生态环境,最大程度地减轻原来人类活动对生态环境的干扰程度,进而借助于生态恢复和重建,改善区域生态环境质量。
表4 2003年到2013年太阳岛土地利用/覆盖变化转移矩阵
4 结 论
基于RS和GIS支持下,以太阳岛作为研究对象,利用面向对象方法分析获取地类利用信息。并对2003—2013年间城市湿地变化进行了定量分析,以期为该研究区域土地利用规划和生态保护提供理论依据和技术支撑。结果表明:
10 a间水域和未利用地面积增加,水域增加最大,为206.42 hm2,其他地类面积减少,湿地减少最多;湿地向水域的转变量最大,为169.35 hm2,建筑用地、林地、草地以及未利用地之间存在不同程度的转变,草地转换为未利用地的面积次之,为91.73 hm2,水域的保留量最大,为459.35 hm2;湿地、林地和草地等生态安全保障性地类面积减少,而生态安全脆弱地类(未利用地)面积增加,表明太阳岛区域内局部区域的生态功能下降,生态安全程度降低,生态环境质量区域恶化。
[1] 孙广友,王海霞,于少鹏.城市湿地研究进展[J].地理科学进展,2004,23(5):94-100.
[2] 钟雷,于洋,赵徐,等.哈尔滨市太阳岛湿地生态环境特征及其保护对策[J].经济研究导刊,2010(4):153-154.
[3] 孔春芳,王静,张毅,等.武汉城市湿地景观格局时空结构演化及驱动机制研究[J].中山大学学报(自然科学版),2012,51(4):119-128.
[4] COSTANZA R,ARGE R,GROOT R, et al. The valve of the world's ecosystem services and natural capital [J].Nature,1997(387): 253-260.
[5] 吴妍,赵志强,龚文峰,等.太阳岛湿地景观生态安全综合评价[J].东北林业大学,2010,38(1):101-104.
[6] WEBER C,PUISSANT A.Urbanization pressure and modeling of urban growth: Example of the Tunis metropolitan area [J].Remote Sensing of Environment,2003(86):341-352.
[7] XU K,KONG C F,LIU G,et al.Changes of urban wetlands in Wuhan China from 1987 to 2005[J].Progress in Physical Geography,2010,34(2):207-220.
[8] 何顺兵,牟凤云. 基于面向对象的多尺度山地城市土地覆盖信息提取—以重庆市大学城城区为例[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2016,33(1):83-88
[9] SHANMUGAM P,AHN Y H,SANJEEVI S.A comparison of the classification of wetland characteristics by linear spectral mixture modeling and traditional hard classifiers on multispectral remotely sensed imagery in southern India[J].Ecology Modeling,2006(194): 379-394.
[10] 宫鹏,牛振国,程晓,等.中国1990和2000年湿地变化遥感[J].中国科学D辑:地球科学,2010,40(6):768-775.
[11] 陈建,王世岩,毛战坡. 1976-2008年黄河三角洲湿地变化的遥感监测[J].地理科学进展,2011,30( 5) :585-592.
[12] 曾辉,高启辉,陈雪,等.深圳市1988-2007 年间湿地景观动态变化及成因分析[J].生态学报,2010,30(10) : 2706-2714.
[13] 宫兆宁,张翼然,宫辉力,等.北京湿地景观格局演变特征与驱动机制分析[J].地理学报,2011,66(1):77-88.
[14] 王树功,黎夏,刘凯,等.环内伶仃洋河口湾湿地动态变化(1988-2004)[J].中山大学学报:自然科学版,2007, 46(2):105-109.
[15] LIAN L,CHEN J F. Research on Segmentation Scale of Multi-resources Remote Sensing Data Based on Object-oriented[J]. Procedia Earth and Planetary Science,2011(2): 352-357.
[16] 牟凤云,罗丹,官冬杰,等.面向对象的土地覆盖信息提取方法研究及应用[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2014,33(6):104-108.
[17] 金锦花,刘遥,韩英锦.哈尔滨太阳岛风景区的现状和发展前景[J].国土与自然资源研究,1999(2):61-62.
[18] 丁晓英. eCognition 在土地利用项目中的应用[J].测绘与空间地理信息,2005,28(6):117-118.
[19] 邓琦.哈尔滨太阳岛风景区与生态松北发展策略分析[J].区域经济,2009(3):58-59.
[20] 钟雷,于洋,赵徐,等.哈尔滨市太阳岛湿地生态环境特征及其保护对策[J].经济研究导刊,2010(4):153-154.
[21] 崔轶男.哈尔滨太阳岛风景名胜区生态规划研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2006.
[22] 李春艳,赵美鑫,朱宏杰,等.哈尔滨松北城市湿地的生态系统服务功能和保护研究[J].北京林业大学学报,2008,29(2):243-247.
Land use information extraction based on object-oriented classification method in SunIsland of Harbin City
GONG Wenfeng,LIU Fangping,WANG Xiaofeng,LIU Tao, CHEN Yuexin,WU Juan,WANG Xinxin, KONG Da
(CollegeofHydraulicandElectricalEngineering,HeilongjiangUniversity,Harbin150086,China)
Taking Sun island in Harbin as study area, QuickBird images (2003) and WorldView-2 images (2013) as data sources, based on the object-oriented approach with the help of RS and GIS, the land use remote sensing information were studied. Then, analyzed the findings, features and drives of the land use/cover changes in 2003 and 2013, providing a rational-using of land and environment protect theoretical basis in the region. What was the result as following shows: Areas of territorial water and unused land were increased, and the water area in study area was the largest, increased with 206.42 hm2. But apart from these were decreased, the area of wetland decreased largest. There are reciprocal transformation relationships between types land with varying degrees of change, in which areas of wetland changes to water land with 169.35 hm2were the largest, and then , 91.73 hm2, was the grassland changes to the unused land. The maximum of reserved was the territorial water with 459.35 hm2. What result of which lead to the bad was that the ecological function of Sun Island declined and the degree of ecological security reduced.
Sun Island; object-oriented method; GIS; RS; LUCC
黑龙江省自然基金(D201410);黑龙江省教育厅科研项目(1253153)
龚文峰(1976-),男,教授,主要从事RS和GIS在资源监测上的应用的研究工作。
F301.24
A
2096-0506(2016)10-0028-07