地理国情地表覆盖与土地利用数据间差异性分析方法的设计与实现

2018-04-08朱雪虹张书亮储征伟

测绘通报 2018年3期

朱雪虹，张书亮,2，储征伟

(1. 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京 210023； 2. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心，江苏南京 210023； 3. 南京市测绘勘察研究院股份有限公司，江苏南京 210019)

目前，地理国情普查工作已经全面完成，各地区均建立了包含地形地貌、遥感影像、遥感影像解译样本、地表覆盖、地理国情要素、专题数据、地理国情统计分析成果等内容的地理国情普查数据库。地表覆盖数据是地理国情普查的重要成果之一[1]，包含耕地、园地、林地、草地、道路、房屋建筑(区)、水域等10类要素[2-3]，也是地理国情监测的基础数据。土地利用数据是在第二次全国土地调查的基础上，每年进行外业调查与变更的数据成果，包含耕地、园地、林地、草地、交通运输用地、水域及水利设施用地、城镇村及工矿用地等8类要素[4]。

地表覆盖数据与土地利用数据覆盖地区自然地表，其结果具有较强的现势性意义。然而，由于数据来源不同、差异明显，缺乏相应的分析方法与技术，目前其变化发现仍停留在人工阶段，无法满足政府部门在国情分析与评价、地理国情监测方面的应用需求。因此，本文分析地理国情地表覆盖数据与土地利用地类图斑数据间的差异性，构建分类映射体系，设计并实现两类数据间的差异性分析方法，满足相关政府部门对数据演变与内涵解读的迫切需求，为地理国情监测提供方法与数据支撑。

1　两类数据的差异性分析

本文从数据分层组织、数学基础、属性结构与分类体系4个方面分析地表覆盖数据与土地利用数据的差异。

(1) 数据分层：地表覆盖数据与土地利用数据分层组织见表1。由表1可知，土地利用数据存储在地类图斑、线状地物等图层中。其中地类图斑与地表覆盖同为面状要素，覆盖地区自然地表，具有较强的可比性。因此本文选择二者为对象，进行进一步的差异性分析与试验。

表1　数据分层组织

(2) 数学基础：地表覆盖数据采用2000国家大地坐标系与地理坐标[2]；地类图斑数据采用1980西安坐标系，投影方式采用高斯-克吕格投影，按3°分带[4]。

(3) 属性结构：地表覆盖数据属性结构简单，仅地理国情信息分类码与生产标记信息2个字段[5]；地类图斑数据属性丰富，包括标识码、要素代码、图斑预编号、图斑编号、地类编码、地类名称、权属性质、扣除类型、扣除地类编码、扣除地类系数、图斑面积、线状地物面积、零星地物面积、扣除地类面积、图斑地类面积、变更记录号、变更日期及权属单位、坐落单位信息等字段[6]。

(4) 分类体系：地表覆盖包含耕地、园地、林地、草地、道路、房屋建筑(区)、构筑物、人工堆掘地、荒漠与裸露地表、水域，其分类依据地表自然营造物和人工建造物的自然属性或状况，采用三级分类，其中一级类10个，二级类45个，三级类87个；土地利用包含耕地、园地、林地、草地、交通运输用地、城镇村及工矿用地、其他土地、水域及水利设施用地，其分类侧重于土地的社会属性即人类对土地的利用方式和目的意图，采用二级分类，其中一级类8个，二级类40个。

地表覆盖与地类图斑数据在数学基础、属性结构、分类体系上均存在一定差异，其中分类体系差异对分析结果影响最大。为了实现两者的精确对比与分析，需要建立两者分类的映射关系。

2　分类映射方法

本文通过分析地表覆盖与土地利用的一级类定义，建立两者一级类间的映射关系如图1所示。然后研究具有对应关系的一级类下全部子类的定义与采集要求，建立子类的映射关系。

以耕地为例，地表覆盖旱地中基本包含了土地利用分类中的水浇地和旱地，即不区分这两种具体类型，泛指种植旱生、旱作农作物的耕地。因此，土地利用中的水田与地表覆盖中的水田对应，旱地、水浇地与地表覆盖中的旱地对应。

图1　一级类映射关系

按照上述方法，对地表覆盖共87个三级类与土地利用共40个二级类进行分析，以地类数量较少的土地利用类型为基准，分析土地利用某一类型对应的地表覆盖类型，建立分类映射关系见表2。表2中，土地利用37类均存在一或多个地表覆盖类型与之对应，3类无对应地表覆盖类型；地表覆盖中60个三级类有对应的土地利用类型，27个无对应类型。由于地表覆盖三级类数量较多，如地表覆盖中二级类可与土地利用二级类对应，则不再列出该二级类下三级类。

3　试验验证

3.1　试验数据

本文以江苏省某县为例，其地表覆盖数据由测绘地理信息部门提供，于2015年6月30日完成时点更新，涵盖共59个三级类，一级类分布如图2所示。土地利用数据由国土部门提供，采用2014年变更调查成果地类图斑数据，涵盖共23个二级类，一级类分布如图3所示。

图2　地表覆盖分布图

土地利用类型对应地表覆盖类型土地利用类型对应地表覆盖类型耕地园地林地草地交通运输用地水田水浇地旱地果园茶园其他园地有林地灌木林地其他林地天然草地人工牧草地其他草地铁路用地公路用地街巷用地农村道路机场用地港口码头管道运输水田旱地果园茶园桑园、橡胶园、花圃、其他园地竹林、乔木林灌木林疏林、苗圃、人工幼林天然草地牧草地其他人工草地铁路、护坡灌草、绿化林地、绿化草地、其他硬化地表、房屋建筑区、广场路面、护坡灌草、绿化林地、绿化草地路面、绿化林地、绿化草地、停车场路面、护坡灌草、绿化林地、绿化草地停机坪与跑道、绿化草地、房屋建筑区其他硬化地表无对应水域及水利设施用地其他土地城镇村及工矿用地河流湖泊水库坑塘沿海滩涂内陆滩涂沟渠水工建筑用地冰川及永久冰雪设施农用地空闲地田坎盐碱地沼泽地沙地裸地城市建制镇村庄采矿用地风景名胜及特殊用地水面水面水面水面荒漠与裸露地表、水面、草地、林地水渠、林地水工设施、房屋建筑区冰川与常年积雪温室大棚、房屋建筑区、场院无对应碾压踩踏地表盐碱地表泥土地表沙质地表砾石地表房屋建筑区、道路、绿化林地、绿化草地房屋建筑区、道路、绿化林地、绿化草地露天采掘场、尾矿堆放物无对应

图3　土地利用分布

3.2　方法实现

本文基于地理国情地表覆盖与土地利用地类图斑数据间的差异性分析结果，构建了两者分类的映射体系，设计地理处理、分类映射与统计分析服务，实现数据差异性分析方法与软件，提供两类数据图层叠置、分类映射、在线生成分析报告等功能，系统界面如图4所示。

通过软件对该县地理国情地表覆盖数据与地类图斑数据进行差异性分析，形成分析报告。报告内容包括如表3的地表覆盖与土地利用中一级类面积、占比与两者对应类间的差值、重合面积与重合率，如表4的地表覆盖对应的土地利用类型统计表及土地利用类型流向表等统计结果，直观、定量地描述了由2014年土地利用地类图斑数据至2015年地理国情地表覆盖数据的演变情况，实现不同数据源的地理国情监测，为国情分析评价提供定量化数据支撑。

图4　系统界面

4　结　语

本文面向地理国情地表覆盖与土地利用地类图斑数据，构建了二者的分类映射体系，开发软件实现了两类数据间的差异性分析，并自动生成分析报告提供数据演变量化描述。其中，两类数据部分地类语义差异较大，应根据地类语义合理选择其他专题数据进行差异性分析，为政府部门决策提供更精确的数据支撑。未来可尝试多角度、多层次、多手段分析地理国情普查成果与其他专题数据的差异性。