|
1 土地利用变化遥感分析方法
1.1 影像解释与技术方法
国内学者已采用 RS 和 GIS 技术对土地利用/覆盖变化进行动态监测，取得一系列成果[16～21]。国外对土地利用变化的研究思路是 GIS 软件支持下，对不同时期遥感影像或土地利用图进行空间叠加运算，计算出各时期土地利用类型的转移矩阵[22]，再进一步分析土地利用变化过程。本文采用国际上比较流行的土地利用变化的遥感分析、测量方法（图 2），对研究区 3 个时期的土地利用进行了定量的测量。确定 1993 年 1∶1 万地形图为基准，采用 3 次多项式及最近领域插值法对各期 LandsatTM 遥感影像进行了几何纠正，经检验配准误差小于 1 个象元，在纠正后的 TM 影像上提取了研究区有效面积为 48.21km，覆盖了马山区全域范围。再应用 SCR (Scattergram Controlled Regression)方法，以一次线性回归方程 Y=aX＋b 的形式，对 3 个时期的 TM 影像进行了简易标准化处理[23]。
图 2 土地利用变化遥感监测技术路线
Fig.2 The technological chart of RS monitor land use change
1.2 土地利用分类与转移矩阵计算
目前，因各种遥感影像分辨率不一，国内土地利用/土地覆盖遥感分类尚未有统一标准。本文采用 NASA 的分类体系[24]，将研究区的土地利用类型划分为：建成区、开发区、农田、果园、灌草地、林地、水体、湿地和裸地，共 9 大类。依据图 2 的方法，通过与训练区得到的的结果参数相对比，计算影像各象元 ai 属于土地利用类型 xj 的概率 Pj(xj)，由于可以根据最大 Pj(xj) 是否大于 0.7，将象元 ai 判定为确定象元或不确定象元。对于确定象元直接用最大似然判别法进行分类；对于不确定象元，进一步应用概率松驰法反复多次进行调整。
式中，k 为调整次数，i 为相邻的 8 个象元。直至│ Ak＋1－Ak │≈0 为止（A 为不确定象元数目）。之后再用最大似然判别法进行分类。对照土地利用详查图，随机选取若干样本区，计算分类混淆矩阵和 Kappa 指数，对 3 期 TM 影像的分类结果进行检验，结果表明：Kappa 指数分别为 0.71（1988 年）、0.80（1993 年）、0.76（1998 年），均达到最低允许判别精度 0.70 的要求[25]。采用 ARC/INFO 对相邻两期土地利用分类结果进行空间叠加运算，获取土地利用变化的转移矩阵（表 2）。
表 2 马山区 1988～1998 年土地利用变化转换矩阵
Table 2 The landscape changes matrix from 1988 to 1998 in Mashan
| （单位：hm2） |
| 1988 |
1998 |
| 建成区 |
开发区 |
农田 |
林地 |
水体 |
果园 |
湿地 |
裸地 |
灌草地 |
合计
（占有率 %） |
| 建成区 A |
81.98 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
81.98 |
| B |
100.00 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
(1.70) |
| C |
7.80 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
| 开发区 A |
155.72 |
182.23 |
0 |
0 |
3.86 |
23.14 |
0 |
12.05 |
0 |
377.00 |
| B |
41.31 |
48.36 |
0 |
0 |
1.01 |
6.13 |
0 |
3.19 |
0 |
(7.82) |
| C |
14.82 |
13.75 |
0 |
0 |
2.62 |
11.51 |
0 |
30.48 |
0 |
|
| 农田 A |
153.31 |
195.70 |
281.55 |
0 |
41.46 |
118.62 |
0 |
0 |
0 |
790.64 |
| B |
19.39 |
24.75 |
35.61 |
0 |
5.24 |
15.00 |
0 |
0 |
0 |
(16.40) |
| C |
14.59 |
14.76 |
61.41 |
0 |
28.10 |
59.00 |
0 |
0 |
0 |
|
| 林地 A |
639.26 |
917.83 |
34.86 |
1490.16 |
3.23 |
15.10 |
13.50 |
23.58 |
0 |
3137.49 |
| B |
20.37 |
29.25 |
1.11 |
47.51 |
0.10 |
0.48 |
0.43 |
0.75 |
0 |
(65.10) |
| C |
60.82 |
69.23 |
7.60 |
98.13 |
2.19 |
7.51 |
23.73 |
59.65 |
0 |
|
| 水体 A |
0 |
7.71 |
95.79 |
0 |
89.34 |
0 |
4.82 |
0 |
0 |
197.66 |
| B |
0 |
3.90 |
48.46 |
0 |
45.20 |
0 |
2.44 |
0 |
0 |
(4.10) |
| C |
0 |
0.58 |
20.89 |
0 |
60.56 |
0 |
8.47 |
0 |
0 |
|
| 果园 A |
11.57 |
12.05 |
0 |
0 |
0 |
35.68 |
0 |
0 |
0 |
59.30 |
| B |
19.51 |
20.32 |
0 |
0 |
0 |
60.17 |
0 |
0 |
0 |
(1.23) |
| C |
0 |
0 |
10.09 |
0 |
6.53 |
0 |
67.80 |
0 |
0 |
|
| 湿地 A |
0 |
0 |
46.28 |
0 |
9.64 |
0 |
38.57 |
0 |
0 |
94.49 |
| B |
0 |
0 |
48.98 |
0 |
10.20 |
0 |
40.82 |
0 |
0 |
(1.96) |
| C |
0 |
0 |
10.09 |
0 |
6.53 |
0 |
67.80 |
0 |
0 |
|
| 裸地 A |
9.16 |
10.23 |
0 |
28.46 |
0 |
0 |
0 |
3.90 |
9.48 |
61.23 |
| B |
14.96 |
16.71 |
0 |
46.48 |
0 |
0 |
0 |
6.37 |
15.48 |
(1.27) |
| C |
0.87 |
0.77 |
0 |
1.87 |
0 |
0 |
0 |
9.87 |
42.74 |
|
| 灌草地 A |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
8.51 |
0 |
0 |
12.70 |
21.21 |
| B |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
40.12 |
0 |
0 |
59.88 |
(0.44) |
| C |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
4.23 |
0 |
0 |
57.26 |
|
| 合计 |
1050.98 |
1325.76 |
458.48 |
1518.62 |
147.53 |
201.04 |
56.89 |
39.53 |
22.18 |
4821.01 |
| （占有率 %） |
(21.80) |
(27.50) |
(9.51) |
(31.50) |
(3.06) |
(4.17) |
(1.18) |
(0.82) |
(0.46) |
(100.00) |
| 变化率 (%) |
1182.00 |
251.66 |
-42.01 |
-106.60 |
-33.98 |
239.02 |
-39.79 |
-35.44 |
4.57 |
| |
注：行表示的是 k 时期的 i 种土地利用类型，列表示 k+1 时期的 j 种土地利用类型；A 表示的是 k 时期的土地利用类型转变为 k+1 时期各种土地利用类型的面积，即原始土地利用变化转移矩阵 Aij。
表示 k 时期 i 种土地利用类型转变为 k+1 时期 k 种土地类型的比例；
表示 k+1 时期的 j 种土地利用类型中由 k 时期的 i 种土地利用类型转化而来的比例。行、列的合计分别表示 k 时期和 k+1 时期各种土地利用类型的面积及其占总面积的比例。
表示 k+1 时期各种土地利用类型相对于 k 时期的变化程度。
2 土地利用变化的过程分析
2.1 土地利用变化过程的空间景观特征
根据表 2、表 3 和图 3，1988 年马山区土地利用的总体特色为农业景观，最主要类型是林地和农田，两者占全区总面积的 81.50%。1998 年该区比较典型的农业景观已被改造为城郊混合型景观，建设用地迅速扩大，成为最主要利用类型，占全区面积的 49.30%，农田和林地下降十分迅速，仅占全区面积的 41.10%。与此同时，农田、林地向果园、水体等经济效益高的利用类型转化，受人类影响低的类型向受人类影响高的类型转变。从各种景观类型的斑块数目、平均斑块面积、土地利用多样性指数等可以看出：随着经济发展，建设用地已成为最重要的类型，不仅斑块数目增加，斑块平均面积也明显增大，反映了建设用地的空间集聚不断加强；果园斑块数目和平均面积逐渐增加，总体上呈现了空间集中化特征；农田、林地和湿地的斑块表现为不断破碎化特征和分散化趋势，但湿地斑块数目却有所上升；水体、裸地和灌草地变化特征不明显。建成区和开发区的变化率最高，水体和灌草地的变化率是最小的。1993～1998 年土地利用转化速率总体上远低于 1988～1993 年的变化，反映了土地利用变化由急剧向平稳发展的过程。
表 3 个时期马山区土地利用空间景观特征参数
Table 1 The results of landscape indexes in Mashan
| 年份 |
性状 |
建成区 |
开发区 |
农田 |
林地 |
水体 |
果园 |
湿地 |
裸地 |
灌草地 |
景观指数 |
| 1988 |
斑块数量（块） |
19 |
116 |
194 |
387 |
55 |
23 |
11 |
37 |
23 |
0.48* |
| 面积比重 (%) |
1.70 |
7.82 |
16.40 |
65.10 |
4.10 |
1.23 |
1.96 |
1.27 |
0.44 |
0.47** |
| 平均面积 (hm2) |
4.31 |
3.25 |
4.08 |
8.11 |
3.59 |
2.58 |
8.59 |
1.65 |
0.92 |
0.18*** |
| 1993 |
斑块数量（块） |
77 |
187 |
160 |
351 |
51 |
47 |
14 |
33 |
23 |
0.66* |
| 面积比重 (%) |
9.60 |
21.29 |
11.32 |
48.90 |
3.50 |
2.65 |
1.18 |
1.09 |
0.47 |
0.29** |
| 平均面积 (hm2) |
6.01 |
5.49 |
3.41 |
6.72 |
3.31 |
2.72 |
4.06 |
1.59 |
0.99 |
0.20*** |
| 1998 |
斑块数量（块） |
123 |
207 |
149 |
296 |
47 |
61 |
14 |
29 |
27 |
0.71* |
| 面积比重 (%) |
21.80 |
27.50 |
9.51 |
31.50 |
3.06 |
4.17 |
1.18 |
0.82 |
0.46 |
0.25** |
| 平均面积 (hm2) |
8.54 |
6.40 |
3.08 |
5.13 |
3.13 |
3.30 |
4.06 |
1.36 |
0.82 |
0.20*** |
注：* 代表多样性指数 H，
** 代表优势度指数 D，
P 是第 i 种土地利用类型占总面积的百分比，m 为研究区利用类型的总数；*** 代表破碎度指数 C，
为土地利用中所有类型斑块的总个数，A 为总面积。
图 3 不同时期遥感分类的土地利用图
Fig.3 The land use maps of different years by RS clssification (1988(a), 1993(b),1998(c))
2.2 建设用地的空间扩展过程
1988～1993 年，新增建设用地高达 1030.25hm2，建设用地增长了 224.47%；1993～1998 年，又增加建设用地 887.55hm2，建设用地增长了 59.60%。从图 3 中可以看出，新增建设用地除了集中分布于中心区 N－S 轴线方向的古竹公路沿线外，沿湖岸线的环半岛公路上新增了大量的旅游度假区，建设用地由中心区向外逐步推移。交通是建设用地扩展的重要依托，为了分析两者之间的关系，分别计算了交通干线的不同距离缓冲区（距交通干线一定距离的狭长地带，亦称为 buffer）内的土地利用类型的总转化率（P）及向建设用地的转化率（Q）。
P=Buffer 向土地利用类型发生变化的象元总数/Buffer 内的象元总数；
Q=Buffer 向建设用地转化的象元总数/Buffer 内的象元总数。
对判读结果进行回归分析发现：P 与距交通干线距离呈线性相关关系；Q 则与距交通干线呈指数相关关系，即离交通干线越近，土地利用类型发生的转化越剧烈，向建设用地转化的可能性越大（图 4）。
图 4 土地利用转换率与交通干线的关系
Fig.4 The relationship between land use transformation rate and distance to traffic line
3 土地利用变化的人文驱动力分析
3.1 土地利用变化的人文驱动力
选择无锡市马山区 1988～1998 年建设用地面积和农田为因变量（Y1、Y2），总人口（X1）、国民经济生产总值（X2）、固定资产投资额（X3）、外资利用额（X4）、第一、二、三产业比重（X5、X6、X7）、农副产品价格指数（X8），进行逐步回归分析，结果如下：
Y1=0.688X1＋0.315X3＋0.457X4＋0.531X7－358.46 (2)
Y2=－0.902X1－0.675X7＋0.333X8＋3745.20 (3)
式（2）中，R2=0.975，通过 1% 的显著性检验。反映人口增长、第三产业的发展、外资的利用和固定资产投资增加是建设用地急速扩大的主要人文驱动力；式（3）中，R2=0.981，通过 1% 的显著性检验。反映人口增长、第三产业的发展、农副产品价格波动是农田变化的主要人文驱动力。马山区经济的快速增长得益于太湖国家级度假区的开发建设，中央和地方政府给予了一系列的优惠政策，固定资产投资逐年加大，外资不断地涌入，形成了“旅游为龙头”的新的产业结构。
3.2 未来土地利用变化趋势预测
随着人口的增长、旅游业发展，加大菜、果、肉等农副产品的需求。市场机制已经改变了农户的土地经营方式，追逐高利润成为农业生产的重要环节。种植业、蔬菜、果园和水产养殖的产值之比高达 1.0∶4.5∶6.5∶7.5[9]，导致农业内部出现了结构调整，农田向果园和精养渔池转化，林地向果园和农田转化。这种转化不仅存在于农业内部，更多的是农业向非农建设转化，且这一趋势仍然保持着一定的增长势头。根据 1992 年土地利用详查及各年的变更调查，采用灰色系统动态模型 GM（1，1）进行模拟，取得农田（式 4）、园地（式 5）、林地（式 6）和建设用地（式 7）的预测方程如下：
X1（i＋1）=－131.015е－0.0538i＋138.528 (4)
X1（i＋1）=－42.821е－0.0582i－40.162 (5)
X1（i＋1）=－10.186е－0.04308i＋12.672 (6)
X1（i＋1）=－192.847е－0.0170i－189.633 (7)
可以看出，农田和林地仍然呈一定的减少趋势，但是农田减少的幅度已经相当有限；园地和建设用地呈增加趋势，但增加幅度已经远不如 1988～1998 年。
4 结论
（1）应用遥感影像，对土地利用进行分类和变化监测十分可行；以象元为基本单元，计算土地利用变化的转移矩阵，结果可以反映土地利用变化在空间上的分布格局。
（2）过去 10 多年中，马山区土地利用格局发生了根本性变化。从 1988 年比较典型的农业景观转变为 1998 年城郊混合景观类型，建设用地占用了大量的农田和林地，迅速成为区域中最为优势的土地利用形式，呈现出沿交通干线分布，且从中心区不断向周围地区扩张。农业用地内部出现了低收益向高收益转化，加剧了农田、林地的破碎化和分散化。
（3）马山区行政升格之后，人口迅速增长，外资的大量涌入，固定资产投资的逐年增加和旅游事业带动的第三产业发展是本区土地利用大规模、多样化转变的人文驱动力。同时，GM（1，1）模型模拟显示未来一段时间内土地利用变化总体趋势仍然延续着过去 10 多年的变化，但是幅度将大大减缓。
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第一作者简介
陈浮 (1974－)，男，江苏射阳人，博士，从事土地利用与管理研究 ,E-mail:chenfu@nju.edu.cn。
| * |
基金项目：国家自然科学基金重点资助项目 (49831070)。 |
| * |
基金项目：国家自然科学基金重点资助项目 (49831070)。 | | 
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