1996黄山市黄山区土地利用类型变化及生态效应分析.docx

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1996黄山市黄山区土地利用类型变化及生态效应分析

江西师范大学地理与环境学院

1996~2009年黄山市黄山区土地利用类型变化及生态效应分析

指导老师：

赵红梅作者：

胡梦媛

2016/6/19

1996~2009年黄山市黄山区土地利用类型变化及生态效应分析

14级地理信息科学班1407054009胡梦媛

江西师范大学瑶湖校区地理与环境学院江西南昌330022

摘要：

利用遥感理论知识应用ERDAS软件对安徽省黄山市黄山区的土地利用类型进行分类。

基于黄山市黄山区1996年、2009年两期Landsat5TM遥感影像数据,获取了黄山区植被覆盖和土地覆盖信息,对研究区内十多年来土地利用变化及其对生态环境的影响进行了深入分析。

研究表明:

1996~2009年间黄山市黄山区生态环境有退化的趋势。

生态环境质量和土地利用类型之间存在很大的相关性,尤其是土地利用类型中的林地面积和生态环境质量息息相关:

林地、草洲覆盖率高,旱地覆盖率较少则生态环境好;而林地、草洲覆盖率下降,生态环境质量也相应下降。

关键词：

黄山区、土地利用类型变化、生态效应分析、遥感

Abstract:

usingremotesensingtheoryapplicationofERDASsoftwareonHuangshandistrict,Huangshancity,AnhuiProvince,landusetypecategories.Basedondistrict,Huangshancityin1996,2009twoLandsat5TMremotesensingimagedataacquireddistrictofvegetationcoverandlandcoverinformation,withinthestudyareamorethan10years,landusechangeanditsin-depthanalysisoftheimpactontheecologicalenvironment.Studiesshowthatdistrict,Huangshancity,between1996~2009andthetrendofecologicaldegradation.Eco-environmentalqualityandalargecorrelationbetweenlandusetypes,especiallylanduseiscloselyrelatedtotheforestareaandeco-environmentalqualityin:

highforestcoverage,goodecologicalenvironmentandforestcoveragedeclined,eco-environmentalqualityalsodecreases.

Tags:

Huangshandistrict,land-usechangeandecologicaleffectanalysis,remotesensing

（一）引言

1绪论

1.1研究区域

安徽省黄山市黄山区

1.2章节安排

1.2.1第一章引言部分

简单阐述本文研究的区域范围、背景，本文研究的意义等；

1.2.2第二章正文部分

简略介绍了本文研究区域的自然条件，研究目的及内容，所用的数据、研究技术等，详细说明研究过程的具体步骤:

遥感数字图像处理方法及黄山区土地利用信息获取技术方面，探讨土地利用类型变化监测的主要方法，包括图像几何纠正，图像分类方法、精度评估、变化监测等。

1.2.3第三章结论部分

根据黄山市黄山区区域土地利用类型变化的结果，并结合当地1996~2009年的实际情况（包括是否发生过重大自然灾害、是否有土地相关政策的变动等），分析各类土地利用变化的面积以及之间的互相转化的原因。

1.3研究背景及意义

1.3.1背景

随着黄山风景区旅游业的发展，黄山区土地开发程度不断提高，不少森林被砍伐用于城镇化建设，林地面积越来越少，环境质量总体变差。

1.3.2意义

研究黄山区1996~2009年间的详细的土地利用类型变化信息，可以了解黄山风景区及周围地区的土地利用转化机理、土地利用的驱动因素和社会经济意义。

并根据现状为黄山区未来的生态良性发展提供可行性建议。

（二）正文

2研究区概括

2.1地理位置

黄山区地处安徽省南部，位于东经117°50′-118°21′、北纬30°00′-30°32′之间，东连旌德、绩溪，东南与徽州区毗邻，西接石台、青阳，西南与休宁、黟县交界，东北同泾县相依，东西宽约51.75公里，南北长达57.83公里，总面积1775平方公里。

2.2地貌类型

黄山区南部有黄山山脉，北部为九华山余脉。

地貌属皖南山区中部的高中山、低山丘陵和山间盆谷区，地势南高北低。

2.3气候类型

亚热带季风湿润气候，四季分明，雨量充沛，湿润温暖，一般年平均气温为15.4℃，最热月（7月）平均气温27.4℃，最冷月（1月）平均气温2.8℃，无霜期达210-230天。

2.4植被类型

林地：

针叶林、阔叶林、灌丛和矮林；

耕地（农作物）：

水稻一年两熟，油菜，茶叶，少数地方种植小麦。

3研究目的及内容

3.1研究目的

通过本次制图对黄山风景区周围土地资源和利用状况的信息进行收集和分析，完成该区域的土地利用类型的动态监测，再通过动态监测结果对该地区进行生态效应的分析，了解其土地利用转化机理、土地利用及土地覆盖的驱动因素、土地利用和可持续性。

3.2研究内容

1996年、2009年黄山区土地利用类型的分类，分类前的动态监测，分类后结果的精度评估，两个时相间土地类型的转化情况，两个时相的热岛效应分析结果的解读。

4资料与研究方法

4.1数据来源

地理空间数据云（行120列039）1996年第33天、2009年第340天的Landsat5TM数据。

4.2研究技术

ERDAS软件中遥感影像数据的输入输出、图像的多波段融合、图像的辐射校正和几何校正、监督分类前的动态变化检测、影像的分类、分类结果的重编码、分类后图像中小图斑的聚类剔除、利用AOI及空间建模校正分类误差、分类后结果的精度评估、土地利用类型转化矩阵、热岛效应对比分析。

5具体过程

5.1遥感影像的数据输入与预处理

5.1.1遥感图像的下载

在地理空间数据云中下载黄山市黄山区影像数据（图5-1-1），影像要求为分辨率较高，影像无大面积条带，云量小于0.5%，两次影像拍摄时间差大于5年，拍摄季节应相同。

结合实际情况，最终下载的影像为行列号分别为120、039的1996年第33天、2009年第340天的Landsat5TM数据。

图5-1-1黄山市黄山区影像空间位置

5.1.2遥感影像多波段图像数据的融合

单击Interpreter图标，并选择菜单Utilities、LayerStack命令，打开LayerSelectionandStacking对话框：

将7个通道的黄山区tif.格式的影像数据依次都添加到一个文件中，合成一个包含7个通道的img.格式的影像数据。

然后，用Viewer打开这个组合文件，进行假彩色合成。

得到原始图像lt51200391996033ctl00（图5-1-2）和原始图像lt51200392009340bjc00（图5-1-3）。

图5-1-2原始图像lt51200391996033ctl00

图5-1-3原始图像lt51200392009340bjc00

5.1.3几何校正

在Viewer#1中同时打开两幅影像，并选择菜单Utility、Swipe命令，打开ViewerSwipe对话框,拖动SwipePosition处的箭头，检查两幅影像中地物，运用地理校正工具，选择几何校正模型二次多项式，采取地面控制点（尽量选取标志性建筑、街角、拐点等），进行图像重采样。

5.1.4图像裁剪

1、对照XX地图在1996年黄山区遥感影像上找到黄山区的区域范围，应用AOI绘图工具框选出包含黄山区的矩形面，存为lt51200391996033clt00-h-n-s.aoi。

2、单击DataPrep图标，并选择菜单SubsetImage命令，打开Subset对话框,添加AOI文件为lt51200391996033clt00-h-n-s.aoi，输出裁剪好的黄山区影像文件（图5-1-4）。

运用同一AOI文件裁剪2009年黄山区遥感影像，得到结果文件（图5-1-5）。

图5-1-41996年黄山市黄山区遥感影像图

图5-1-52009年黄山市黄山区遥感影像图

5.2影像的解译

5.2.1去霾处理

单击Interpreter图标，并选择菜单radiometric Enhancement命令，打开HazeReduction对话框,输入裁剪后的1996年的遥感影像数据，输出结果文件。

对2009年影像数据进行相同操作。

5.2.2降噪处理

单击Interpreter图标，并选择菜单radiometric Enhancement命令，打开NoiseReduction对话框,输入裁剪、去霾后的1996年的遥感影像数据，输出结果文件。

对2009年影像数据进行相同操作。

5.2.3直方图均衡化

单击Interpreter图标，并选择菜单radiometric Enhancement命令，打开HistogramEqualization对话框,输入裁剪、去霾、降噪后的1996年的遥感影像数据，输出结果文件。

对2009年影像数据进行相同操作。

5.2.4直方图匹配

单击Interpreter图标，并选择菜单radiometric Enhancement命令，打开HistogramMatching对话框,输入经上述操作后的1996年的遥感影像数据，输入匹配文件为裁剪后的2009年的遥感影像数据，输出结果文件。

完成上述解译过程的结果图如图5-2-1，图5-2-2。

图5-2-11996年黄山市黄山区遥感影像解译成图

图5-2-22009年黄山市黄山区遥感影像解译成图

5.3监督分类前的动态变化检测

5.3.1动态监测

单击Interpreter图标，并选择菜单Utilities命令，打开ChangeDetection对话框;输入时间前图为完成以上操作后的1996年的遥感影像数据，时间后图为完成以上操作后的2009年的遥感影像数据，ImageDiffienceFile，如图5-3-1，HighlightChangeFile，设置增加超过15%的部分为绿色，减少超过15%的部分为红色，得到结果图如图5-3-2。

图5-3-11996~2009年黄山市黄山区变化监测灰度图

图5-3-21996~2009年黄山市黄山区变化监测红绿图

5.4监督分类

完成分类前的变化监测后，进入监督分类。

本次采用最大似然法监督分类，分类结果如图5-4-1、图5-4-2。

图5-4-11996年黄山区土地利用类型分类图

图5-4-22009年黄山区土地利用类型分类图

5.5分类后图像中小图斑的聚类剔除

由于初步分类后的图中存在大量不符合实际情况的零散栅格，所以需要进行图像中小图斑的聚类剔除。

单击Interpreter图标，并选择菜单GISAnalysis命令，打开Clump对话框进行图像中栅格的聚类。

单击Interpreter图标，并选择菜单GISAnalysis命令，打开Eliminate对话框进行图像中栅格的剔除，剔除的最小栅格单元不超过5。

完成聚类剔除操作后，将图像属性值重编码，点击Viewer窗口上方功能区的Raster,Recode,从Histogram不是0的一项开始编码，注意两个时相的编码标准应一致。

在此规定：

1-水体，2-林地，3-建设用地，4-旱地，5-草洲。

两个时相的聚类剔除结果图如下：

图5-5-11996年黄山区土地利用类型分类图聚类剔除结果图

图5-5-22009年黄山区土地利用类型分类图聚类剔除结果图

5.6利用AOI及空间建模校正分类误差

【以2009年黄山区土地分类图为例】

5.6.1水体缓冲区内建设用地校正为草洲

1、从上述图中提取出的水体、城区

空间建模公式为：

CONDITIONAL{（2009年聚类剔除结果图==1）1}

CONDITIONAL{（2009年聚类剔除结果图==3）1}

2、对提取出的专题图进行聚类、剔除

具体操作步骤同5.5,水体剔除500以下的栅格单元，建设用地剔除3000以下的栅格单元。

结果图如图5-6-1、图5-6-2。

图5-6-12009年黄山区水体专题图（聚类剔除后）

图5-6-22009年黄山区建设用地专题图

3、建立水体缓冲区和建设用地缓冲区

空间建模公式为：

SEARCH（2009年聚类剔除后水体图层,30,1）

提取出的缓冲区专题图如图5-6-3。

图5-6-32009年黄山区水体缓冲区专题图

4、将水体周围建设用地变为草洲（1-水体，3-建设用地，5-草洲）

将2009年的影像图水体缓冲范围为30的缓冲区内的建设用地校正为草洲，校正后结果图如图5-6-4。

1996年的影像图做相同处理，校正后结果图如图5-6-5。

空间建模公式为：

EITHER5IF（水体缓冲区图层<10and2009年聚类剔除后建设用地图层!

=1and2009年黄山区土地利用类型分类图==3）OR2009年黄山区土地利用类型分类图OTHERWISE

图5-6-42009年黄山区土地利用类型分类校正图-建设用地>草洲

图5-6-51996年黄山区土地利用类型分类校正图-建设用地>草洲

5.6.2某些不符实际情况的土地类型的校正

在完成上述校正后，再次检查影像图中是否含有不符合实际情况的分类结果，对比两个时相的分类结果，发现2009年土地类型分类图左上角有一小部分建设用地被错误的分类为水体，下面对该区域的分类结果进行校正。

1、用AOI绘图工具选择包含错误分类结果的区域，存为gai1.aoi。

2、单击DataPrep图标，并选择菜单SubsetImage命令，打开Subset对话框,添加AOI文件为gai1.aoi，输出裁剪好的分类错误区域的影像文件。

3、将分类错误区域1-水体变为3-建设用地

空间建模公式为：

EITHER3IF（分类错误区域的影像==1）OR2009年黄山区土地利用类型分类校正图OTHERWISE

校正后结果图如图5-6-6。

图5-6-62009年黄山区土地利用分类校正图-错误分类区域校正

5.7分类后结果的精度评估

5.7.1精度评估

在完成上述校正过程后，对经过校正后的分类图进行精度评估，以1996年影像为例。

1、打开原始图像和1996年土地利用类型分类图。

2、点击Classify图标，并选择菜单AccuracyAssessment命令，在对话框打开分类专题图像,并连接原始图像与精度评估窗口。

3、点击CreateRandomPoints，创建256个随机点，选择StratifiedRandom选项，设置每个类型最少20个点。

4、点击View-showall，连接两个Viewer窗口中，都显示所有的点以便于比较。

5、根据1996年原始遥感图像在Reference字段输入各个随机点的实际类别值。

6、点击Report-AccuracyReport，生成分类精度报告。

精度报告数据提取结果如表5-7-1、表5-7-2。

表5-7-11996年土地利用类型分类精度评估表

Class

Name

ReferenceTotals

ClassifiedTotals

Number

Correct

ProducersAccuracy

Users

Accuracy

水体

20

20

20

100.00%

100.00%

林地

107

105

99

92.52%

94.29%

建筑用地

35

38

30

85.71%

78.95%

旱地

53

49

43

81.13%

87.76%

草洲

41

44

35

85.37%

79.55%

Totals

256

256

227

OverallClassificationAccuracy=88.67%

OverallKappaStatistics=0.8459

表5-7-22009年土地利用类型分类精度评估表

ClassName

ReferenceTotals

ClassifiedTotals

Number

Correct

ProducersAccuracy

Users

Accuracy

水体

21

20

20

95.24%

100.00%

林地

118

113

110

93.22%

97.35%

建筑用地

51

59

49

96.08%

83.05%

旱地

38

32

30

78.95%

93.75%

草洲

28

32

26

92.86%

81.25%

Totals

256

256

235

OverallClassificationAccuracy=91.80%

OverallKappaStatistics=0.8848

5.8土地利用类型转化矩阵

5.8.1利用空间建模得到两时相的土地利用变化情况数据

空间建模公式为：

1996年遥感影像图*10+1996年遥感影像图

然后将结果图的属性表中相关数据提取出来，制作成土地利用转化矩阵表，如表5-8-1。

表5-8-11996~2009年土地利用转化矩阵

水体

林地

建设用地

旱地

草洲

total

水体

47738

5561

0

9248

14206

76753

林地

1561

2281740

0

79987

187208

2550496

建设用地

1052

207294

607473

373006

303139

1491964

旱地

0

107847

0

250481

60048

418376

草洲

26

72024

0

119145

120056

311251

total

50377

2668905

607473

922619

770451

5.8.2土地利用类型转化矩阵数据简析

通过表5-8-1可以看出，建设用地的面积大幅度增长，水体面积增长相对较小，林地、旱地的面积明显减少，各个土地类型转化为建设用地的面积旱地>草洲>林地，由此可见黄山区的城镇化建设主要是通过利用旱地实现的，但同时也使林地面积大量减少。

5.9NDVI分析

5.9.1计算辐射亮度

辐射亮度空间建模公式为

，对照头文件找到相应数据。

1996年band3：

（264.000+1.170）/255*$n1_lt51200391996033clt00_b3-1.170

=1.04*$n1_lt51200391996033clt00_b3-1.170

得到结果文件1996r-band3，同理得到1996r-band4、2009r-band3、2009r-band4。

5.9.2计算反射率

反射率空间建模公式为

，对照头文件及相关资料找到所需数据。

1996p-band3:

（3.14*$n1_1996r*（1+0.0167*sin（2*pi*（33-93.5））/360）*（1+0.0167*SIN（2*3.14*（33-93.5））/360））/（1554*COS（90-29.38067873））=（$n1_1996r*3.138）/762.4

得到结果文件1996p-band3，同理得到1996p-band4、2009p-band3、2009p-band4。

5.9.3计算NDVI:

1、NDVI空间建模公式为

1996年NDVI：

（$n2_1996p-$n1_1996p）/（$n2_1996p+$n1_1996p+0.001）

得到结果文件1996ndvihs，如图5-9-1，同理得到2009ndvihs，如图5-9-2。

图5-9-11996年黄山区NDVI图

图5-9-22009年黄山区NDVI图

NDVI的变化在一定程度上能代表地表植被覆盖变化情况。

NDVI的值在-1~+1变动，无植被的裸土地区，NDVI值很低，近于0；而植被密度较高的区域，NDVI的值较高，大于0.7；水域为负值。

NDVI是植被生长状况及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被覆盖分布呈线性相关。

2、NDVI

空间建模公式为：

1996NDVI100：

$n1_1996ndvi*100+100

得到结果文件1996ndvi100，同理得到2009ndvi100。

此时NDVI的值在0到200之间。

5.10热红外遥感反演

热红外遥感探测的地物热辐射量用亮度温度表示，它不同于地面温度，是接收的热辐射能量的转换值，图像上表示为亮度。

热红外波段：

Landsat5TM-band6

5．10.1计算辐射亮度

Landsat5TMband6

空间建模公式为：

$n1_2009年band6数据文件*（1.896-0.1534）/255+0.1534

得到结果文件2009r-band6，同理得到1996r-band6。

5.10.2计算温度

空间建模公式为：

1260.56/LOG（60.766/（$n1_2009年band6辐射亮度文件/1.239）+1）-273

得到结果文件2009hst-band6，同理得到1996hst-band6。

5.10.3计算热岛强度

空间建模公式为：

CONDITIONAL{（$n2_2009年土地利用类型分类文件==土地利用类型编码）$n1_2009年温度文件}

GLOBALMEAN（$n3_2009年某一土地利用类型温度,IGNORE0）

图5-10-3热岛强度空间建模模型

将输出的文本文件中的温度数据整理成表格，如下表5-10-1。

表5-10-1温度

年份

水体

林地

建设用地

旱地

草洲

1996

-0.22

2.61

4.18

0.87

0.8

2009

7.01

10.47

11.02

8.83

8.75

计算各土地利用类型的热岛强度

表5-10-2热岛强度

热岛强度（3-1）

热岛强度（3-2）

热岛强度（3-4）

热岛强度（3-5）

1996

4.4

1.57

3.31

3.28

2009

4.0