长沙市城市化过程中土地利用变化研究

2019-09-10李军张维

河南科技 2019年25期

李军　张维

摘要：基于多期Landsat遥感影像，采用最大似然监督分类方法进行长沙市土地利用分类解译，利用土地利用类型面积占比、土地利用动态度指标对1994—2018年长沙市土地利用变化进行定量分析。结果表明：研究期间，长沙市土地利用发生了较大变化，建设用地持续增加，2009—2013年增长最为显著。长沙市土地利用变化和城市化发展水平呈显著线性相关，快速的城市化发展水平导致建设用地增加，农用地减少。

关键词：土地利用变化;城市化;Landsat;长沙市

中图分类号：F301.24 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2019）25-0140-03

The Land Use Cover Change of Changsha in the Process of Urbanization

LI Jun1 ZHANG Wei2

（1. Changsha Land Surveying and Mapping Institute，Changsha Hunan 410000;2.College of Municipal and Mapping Engineering， Hunan City University，Yiyang Hunan 413000）

Abstract： Based on multi-stage Landsat remote sensing images， the maximum likelihood supervised classification method was used to interpret the land use classification of Changsha City， and the land use type area proportion and land use dynamic index are used to make quantitative analysis on the land use change of Changsha City from 1994 to 2018. The results show that： during the study period， the land use in Changsha has changed a lot， and the construction land continues to increase， with the most significant increase from 2009 to 2013. There is a significant linear correlation between land use change and urbanization development level in Changsha. Rapid urbanization development level leads to the increase of construction land and decrease of agricultural land.

Keywords： LUCC;urbanization;Landsat;Changsha city

随着城镇化进程不断加快，我国土地利用发生了巨大变化，实时掌握城市土地利用变化情况，才能为城市土地利用的有效改善和城市空间的合理扩展提供充足依据[1]。Landsat遥感数据以其较高的数据质量、适中的分辨率、免费的数据资源在陆地资源调查和环境监测等方面占据着重要地位[2]。利用多时序Landsat遥感数据可实时、快速获取大范围区域土地利用信息，从而为分析土地变化特征提供数据支撑[3]。在城市景观分析、城市土地利用分析等方面，国内外众多学者利用多源遥感数据，结合目视解译、人工神经网络、最大似然法等分类方法进行了土地利用信息提取[4-6]。本文利用多期Landsat遥感影像，采用计算机解译方法提取长沙市1994—2018年的土地利用类型信息，分析长沙市土地利用数量结构变化特征，研究城市化进程与土地利用变化的相互关系，为长沙市土地利用调控提供科学依据。

1 研究区域与数据处理

1.1 研究区概况

长沙市位于湖南省东部偏北，湘江下游和长沙盆地西缘（27°51′～28°41′N，111°53′～114°15′E），平均海拔44.9m，西、南、北为山地，东北部是岗地，东南部以丘陵为主。下辖9个区县，2018年常住人口815.47万人，地区生产总值11 003.41亿元。长沙市分区图如图1所示。

1.2 数据与预处理

1.2.1 数据来源。本文采用空间分辨率为30m的Landsat数据，包括用1994、1999、2004、2009年的Landsat5 TM 遥感影像数据和2013、2018年Landsat8 OLI遥感影像数据。辅助数据有长沙市界线图。

1.2.2 数据预处理。首先通过投影变换将Landsat影像和长沙市界线图转换到统一UTM坐标系下。其次对Landsat影像数据进行辐射校正、图像镶嵌和图像裁剪等数据预处理。

2 研究方法

2.1 土地利用分類方法

最大似然监督分类方法是一种常用的遥感影像分类方法。该方法在地面实测资料充足时，可有效避免非监督分类对光谱集群组的重新归类[6]。本文采用最大似然法进行长沙市土地利用分类信息提取，将研究区土地利用类型分为耕地、林地、水体、建设用地和裸地5类。运用混淆矩阵进行精度评价，各年份的土地利用分类总体精度在85%以上，Kappa系数在0.78以上。

2.2 土地利用变化分析方法

2.2.1 土地利用结构变化。统计各年度各类土地利用类型面积和占比，分析研究期间长沙市各类土地利用类型结构变化。

2.2.2 土地利用速率变化。采取土地利用动态度指标进行土地利用动态变化分析，该指标计算见式（1）。

[Rd=Ub-UaUa×1T×100%] （1）

式中，[Ua]、[Ub]为研究初、末期土地利用类型面积;[T]为研究时间。[Rd]值越大，表示该土地类型变化速率越快;[Rd]>0，表示该土地类型在研究期间增长;[Rd]<0，表示该土地类型在研究期间减少。

2.2.3 土地利用变化和城市化率相关性分析。城市化率即城市化水平，可用来衡量城市发展程度。采用回归分析方法研究城市化率与土地利用的相互关系，进而揭示城市化进程对土地利用变化的影响。

3 1994—2018年长沙市土地利用变化特征

3.1 土地利用变化

1994—2018年长沙市土地利用类型分布图（见图2）显示，长沙市林地主要分布在东西两侧，耕地和建设用地集中分布在中部。自2004年起，长沙城市化进程明显加快，城市向外扩张，建设用地面积增加显著。

长沙市土地利用类型面积占比和变化情况（见图3）显示，该地区占比最大的土地利用类型是林地，其次为耕地和建设用地，裸地和水体面积占比较小。林地和耕地面积整体处于下降趋势，林地面积占比从1994年的52.96%减少到2018年的50.64%;耕地从1994年的34.54%减少到2018年的27.66%。建设用地面积逐年递增，从1994年的9.06%增长到2018年的19.38%，增长幅度超过两倍。裸地面积占比呈现先略微增加后减少的趋势。水体在研究期间变化不明显，但在后期整体呈现略微减少趋势。

3.2 土地利用速率变化

从长沙市各类土地利用动态度（见表1）可以看出：林地动态度在1994—1999年期间为正值，1999年以后变为负值，且呈现出减少趋势;由于研究区水体受季节影响比较大，因此水体动态度变化较大，规律不明显;建设用地一直处于增长状态，增长率在2009—2013年期间达到最大，动态度达5.15%;耕地面积在研究期间递减，但其减少速度逐渐降低，减少率在2013—2018年期间达到最小，仅为-0.47%;裸地变化率是所有用地类型中最大的，其减少率从2004年开始超过10%。

3.3 土地利用变化和城市化发展相关性分析

收集长沙市1994年至2018年的城市化率，通过回归分析建立一元线性回归方程（见表2）。

回归结果显示，建设用地占总面积比例随城市化水平的升高而明显增加，呈现显著线性正相关。农用地（包括林地、耕地和裸地）占总面积比例随城市化水平的升高而明显降低，呈现显著线性负相关，表明城市化的快速发展直接导致农用地面积的减少。

长沙市城市化水平逐年上升，城市化进程不断加快，城市人口比重的加重对城市空间提出了更高的要求，城市需要占用周边其他用地，导致土地利用结构发生变化，建设用地增加，农用地面积减少。

4 结论

本课题利用长沙市多年遥感影像进行了土地利用分类和土地利用变化分析。研究期间，建设用地的面积一直在增长，在2009—2013年增长速率最大。城市化和土地利用变化相关性分析表明，城市化与建设用地显著正相关，与农用地呈显著负相关，可见城市化是土地利用频繁变化的主要因素。

总体来看，国家的某些宏观调控对土地利用变化尽管已经起到了一定作用，但未来仍需要进一步推进土地改革制度，建立生态补偿措施，优化土地利用布局。

参考文献：

[1]胡莹洁，孔详斌，张宝东.30年来北京市土地利用时空变化特征[J].中国农业大学学报，2018（11）：1-14.

[2]徐涵秋，唐菲.新一代Landsat系列卫星：Landsat8遥感影像新增特征及其生态环境意义[J].生态学报，2013（11）：3249-3257.

[3]周国华，贺艳华.长沙城市土地扩张特征及影响因素[J].地理学报，2006（11）：1171-1180.

[4]林目軒，师迎春，陈秧分，等.长沙市区建设用地扩张的时空特征[J].地理研究，2007（2）：265-274.