在城市边缘区土地利用动态遥感试验研究——以北京市朝阳区为例，本文主要内容关键词为：朝阳区论文,城市边缘论文,遥感论文,北京市论文,为例论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
关键词 土地利用动态分析 大城市边缘区 遥感地理信息系统
城市边缘区是城市向乡村的过渡地带，土地利用兼具城市用地和乡村用地特点。随着城市化过程的加速，该区域土地利用变化频繁。及时了解和掌握城市边缘区土地利用变化空间和数量特点，对于合理进行城市规划、调整用地结构、促进城市经济更快发展具有十分重要的意义。
本文以北京市朝阳区为例，采用遥感与地理信息系统技术进行了大城市边缘区土地利用动态遥感的试验研究。
1 北京市朝阳区土地利用分类
北京市朝阳区位于北京市东北郊，占地460多km[2]，总人口125.3万人。解放前，本区基本属于城郊农业区，土利利用以农业用地为主。解放后，随着城乡经济的发展，先后进行了大量的改建、扩建工程，工业、交通、科研、文教卫生及商业等蓬勃发展。特别是近几年，旅游、体育事业更是发展迅速，举世闻名的亚运村拔地而起，占地150ha，以致本区城市用地在不断扩大，农业用地不断减少，土地利用变化十分迅速。
本区由于处于城市向乡村的过渡地带，土地利用兼具城市和乡村用地特点，同时也具有其自身的特殊性，如菜地、鱼塘等用地类型占有相对较大的比重，属于典型的大城市边缘区。因此，通过北京市朝阳区土地利用动态监测分析研究，可以在一定程度上揭示我国大城市边缘区各部门土地利用时空分布和数量特点及其动态变化过程和发展趋势，为我国大城市边缘区土地利用的合理布局提供科学依据。基于此，本区土地利用类型被划分为耕地、林地、城镇与工矿用地、交通用地、水域和其它用地等6个一级类型。在耕地中又分出菜地和菜地以外的耕地；在水域中也分出鱼塘和鱼塘以外的水域共4个二级类型。
2 土地利用遥感信息计算机识别
进行土地利用快速动态遥感监测分析所需解决的首要问题，是土地利用遥感自动分类。目前，遥感图像分类识别一般基于光学和计算机图像处理技术通过人工目视解译制图完成，而遥感图像自动识别方法并不十分完善，达不到实用化的要求。本文设计建立了一个分级结构的遥感图像分类系统。该系统分为处理级和识别级。处理级包括结构分类系统和辅助信息提取系统；识别级则是利用提取出的辅助信息对预分类结果进行判断、修改，以获得较好的分类结果（图1）。在此，结合朝阳区土地利用遥感图像自动分类识别对此方法进行阐述分析。根据研究的目的和上述土地利用分类系统，遥感信息源选择的是1989年10月17日获取的，经过几何精纠正处理的陆地卫星TM CCT数据。
图1 基于知识的分级结构的遥感图像分类系统
Fig.1 Remote sensing image classification system based on knowledge
2.1 结构分类器
结构信息（或称邻近象元信息）是指图像中一个象元（或一组象元）与其余任何象元之间的联系。结构方法即是利用这种联系（伴随规律）来改善土地利用分类结果，提高分类精度。概率松驰法是其中之一。概率松驰法[1]是利用邻接象元属于各类别的概率来调整中心象元从属各类别的概率，并根据调整后的概率对各象元进行类型划分。概率调整过程是一个多次叠代的过程。
首先，利用最大似然比分类方法求出各点a[,i]属于每一类λ[,j]的概率P[,i](λ[,j])，考虑到空间相关性，用象元a[,i]的四邻域（图2）的各象元属于λ[,j]类的概率调节中心象元点的概率：
其中，k为叠代次数。重复叠代，直到两次相近的P[,i](λ[,i])变动小于给定的阈值或有变动的象素个数小于给定的阈值为止。在以上概率松驰过程完成后，对每个象素各得到一组分别属于λ[,i]～λ[,i]类的概率，再依据概率判别法则：
若P[,i](λ[,i])＞P[,i](λ[,i]) （对于所有l≠j），
则a[,i]属于λ[,j]类，判别各象素的类别。如此可实现对遥感图像的分类识别。
图2 象元四邻域
Fig.2 Four neighbouring pixels
通过北京市朝阳区陆地卫星TM7个波段的分析评价，我们选择了TM3+TM4+TM5的波段组合进行计算机分类。从分类结果中可以看出，某些地类之间存在混分现象，如城区与耕地混分等。进一步以此结果作为基础，充分利用陆地卫星TM数据多光谱的优势，提取出有关专题信息对其加以修改，改善分类结果和精度。
2.2 专题信息提取
专题信息提取是基于TM各波段数据利用K-L变换和比值方法进行的。
(1)城市更新区：对TM1、2、3波段进行K-L变换，第二主成分反映了城市更新区和广场信息。
(2)菜地：对TM3、4、5进行K-L变换，第三主成分突出地反映了菜地信息。
(3)水域：对TM4和TM3进行比值运算，再经密度分割，可以很好地提取出水域。
(4)城区：对TM4和TM1进行比值运算可以提取出城区和水域。
2.3 基于知识的识别修改
基于专家知识，利用陆地卫星TM信息6个波段进行不同变换所提取出的上述四种专题信息，对通过概率松驰法所得的预分类结果进行识别修改。具体方法途径以水域为例加以说明。
在水域专题信息中，某象元属于水，如果预分类结果中这个象元点也属于水，则认为对该象元的分类是正确的；如果在预分类结果中这个象元不属于水，则认为对该象元点的分类是错误的，并加以修改。在修改过程中，也可以根据专家知识直接将该象元划属于正确类别，或重新对该象元点进行最大似然比分类。如果它属于某一类（除水之外）的概率最大，则该象元就属于这一类。其它各类调整修改过程依此类推，由此获得经调整修改的分类图像。
上述分类方法充分利用了陆地卫星TM6个波段的数据，并以概率松驰法的方式初步应用了结构信息，分类结果较好。按照误差（混淆）矩阵分析方法进行精度检验，结果表明，分级结构分类方法比其它分类方法至少提高精度7%（表1）。
表1 不同分类方法分类结果精度对比
Table 1 Results comparison of different image classification methods
2.4 滤波
通过分级结构分类方法所得分类图像，存在不结块、零碎小图斑多的问题。为此，进一步进行滤波处理。滤波处理采用的是数学形态学中侵蚀—扩张的方法①：
通过上述方法途径获得的土地利用陆地卫星TM分类图像精度较高，结块好，与实际地物拟合度较高，在精度允许条件下，可以直接成图或输入地理信息系统供进一步分析研究使用。虽然应用上述方法所得的遥感图像分类结果较为理想，但为了确保进一步动态监测分析结果的准确性和可靠性，以上述分类结果为基础，通过人机交互，进一步可对计算机分类结果进行最终的验证修改。
3 基于GIS的动态监测方法研究
选择北京市朝阳区三个时期（1970、1980和1989年）的土地利用状况，在CIS支持下进行土地利用动态监测分析。由于遥感信息源及经费的限制，1970年和1980年土地利用数据是前人所做的结果，1989年数据是根据前述方法获得的。本项研究主要是在空间分析与引导系统(SAGS)支持下进行的。
3.1遥感与GIS的联接
遥感与地理信息系统的连接是基于SAGS系统进行的，包括两方面内容；一是将图象数据格式向SAGS格式转换；二是对提供的图像数据进行几何再纠正，配准采用重采样。
朝阳区遥感专题分类图像经格式转换传输到SAGS系统后，发现其与1:5万地形图数据之间匹配不上，存在一定的几何畸变与扭曲，从而无法进行图象数据和其它空间数据的复合分析，因此，必须进行几何再纠正、配准和重采样工作，通过上述处理，使配准误差小于1个象元点。
3.2 复合分析
地理信息系统提供了强有力的空间分析功能，其中的叠加功能包括建立新的空间特征和新的属性关系（图3）。基于SAGS系统，将不同时期（1970、1980和1989年）的土地利用图进行叠加分析，即可产生土地利用动态变化图，从而实现对朝阳区土地利用动态变化的监测分析。
图3 土地利用动态空间分析
Fig.3 Landuse dynamic spatial analysis
4 朝阳区土地利用动态分析
针对某一区域而言，随着城市的发展，人口的增加，以及城乡经济的发展，对蔬菜、禽蛋鱼肉及粮食等的数量需求越来越大，质量要求也越来越高。由于上述诸类物品的可储存性及可输运性有差异，从而导致了在区域土地利用布局及构成上的不同。一般情况下，粮食由于便于储存和运输，在城郊地域范围内大都集中分布于远郊；蔬菜、禽蛋鱼肉等用地一般则集中分布于近郊。随着城市的扩展，各类用地类型在空间上的展布呈一定的规律向外围推进，主要表现为近郊城市化，远郊近郊化，农村郊区化。土地利用变化十分迅速，由此，亦导致土地利用数量结构的变化。
对于一定的城市区域而言，随着城市的扩展，各功能区（如近郊区、远郊区等）内土地利用结构的调整往往跟不上由于城市扩展所导致的各功能区功能转换的步伐。在时间上一般具有滞后性。当然，各功能区功能转换及土地利用结构调整过程并不仅仅受时间滞后效应的影响，其受一定时期社会经济发展水平及人民生活水准的影响也是很大的。这里我们在前述研究基础上，结合北京市朝阳区这个大城市边缘区土地利用动态变化特点及发展趋势，从数量结构和空间分布上作一具体分析。
朝阳区作为城乡过渡地带，其土地利用变化过程实际上是城市的不断扩展过程。随着城市的扩展，区域功能发生相应的转换，土地利用类型亦发生相应的变化。本区在城市化过程中，城市用地、交通用地和鱼塘等在区域总面积中所占比重不断增大；耕地、菜地等所占比重则在减小。但在农业用地②中菜地的比重则在上升，耕地的比重则下降得更快，并且大于城市的扩展速度。这是由于区域功能转换引致社会需求的变更所决定的。
4.1数量分析
遥感动态监测结果如表2所示。从表2可以看出，朝阳区土地利用近20年来的发展变化具有如下特点（表2、表3和图4）：
表2 朝阳区1970、1980和1989年土地利用面积构成对比 （单位：%）
Table 2 Landuse area in 1970,1980 and 1989(Chaoyang District)
年份 耕地 菜地 林地 城镇及工矿用地 交通用地 鱼塘 水城 其它 合计
1970 54.9 13.4 1.019.2 2.1 6.2 3.2
100.0
1980 52.1 11.0 0.922.1 3.4 8.1 2.4
100.0
1989 41.8 10.4 0.829.6 4.5 4.5 5.6 2.8 100.0
表3 农业用地各地类面积构成表 （单位：%）
Table 3 Lauduse type area of farmland
年份 耕地 菜地 林地 鱼塘① 合计
农业用地占全区总面积的百分比
1970 78.5 19.2 1.4
0.9 100.0 69.9
1980 78.3 16.5 1.4
3.8 100.0 66.5
1989 72.7 18.1 1.4
7.8 100.0 57.5
①1970年和1980年的鱼塘用地面积是基于1970～1989年间水域面积相对不变而推算的。
(1)城市扩展处于加速之中。从1970年到1989年，由于城乡经济发展迅速，基本建设投资不断增多，特别是第十一届亚运会主要比赛场馆及运动员村在本区的建设，本区城市化过程处于加速之中。1970到1980年10年间，本区城镇用地从19.2%增加到22.1%，增加了15.1%；而从1980到1989年的10年间，城镇用地却从22.1%增加到了29.6%，增加33.9%。上升速度是前10年的2倍多（表2、图4a）。
(2)耕地急剧下降，减少速度高于城市扩展速度。1970到1989年，本区耕地从54.9%下降到41.8%，减少了23.86%。与城市化过程相对应，耕地减少呈加速趋势，且减少速度大于城市扩展速度。耕地后10年下降速度是前10年下降速度的3倍多（表2、图4a）。
(3)交通用地处于稳步上升状态。从1970到1989年，随着城市化进程的加速，交通用地在全区总面积中所占比重处于稳步上升状态。
(4)在农业用地中，从1970到1989年的近20年中，耕地所占比重处于下降趋势；林地所占比重较为稳定；鱼塘所占比重处于急剧上升趋势；菜地所占比重处于波动之中，总的趋势略有下降；菜地和鱼塘两者面积之和所占比重则处于上升状态（图4(b)，表3）。导致上述现象的原因大致有三点：一是城市的扩展引起本区区域功能的转换，使得近郊城市化，远郊近郊化，以致本区土地利用结构发生了相应的调整；二是时间滞后效应的影响，这在蔬菜用地变化中反映得特别明显。随着城市的扩展，首当其冲的即是大批近郊的菜地被转化成城市用地。菜地被征用后，要想重建新的菜地就需要资金和时间。而往往由于社会经济以及决策方面的一些原因，菜地的重建速度跟不上城市扩展的速度，常常由此影响人民的生活，这在今后的城市发展中应加以足够的重视；三是人民生活水准的提高所引起的作用，即鱼塘占地面积呈加速上升趋势。
图4 北京市朝阳区1970～1989年部分用地类型动态分析
Fig.4 Landuse dynamic analysis(1970～1989)in Chaoyang District
4.2 空间分析
如前所述，城市扩展的结果会导致一定区域范围内地域功能的转换，土地利用结构的调整，亦即土地利用布局在空间上的变化。具体到北京市朝阳区，随着城市的扩展，大片城郊型用地被转化为城市用地，相应地，大量的乡村型用地亦被转化成城郊型用地。在一定的区域范围内，这种过程以全部农业用地转化成城市用地而告结束。必须指出的是，城市化过程中，地域功能的转换具有时间滞后性，很难一步到位。其中原因，除前述外，还有很重要的一点即是政府部门决策的影响。
城市的扩展并不是如人们想象的那样，简单地以同心园的形式渐次向外推进，而往往受社会、经济和自然条件诸因素的影响分阶段向外围扩展。首先以点或线作为生长点或轴呈跳跃式或楔形向外围渗入，尔后才填补空缺，连片向外扩展。
在本区，由于首都机场路的建设和东长安街的延伸，形成二个重要的“生长轴”，导致城市用地沿这二条线呈“楔形”向外延伸。在此基础上，又沿线进一步横向发展，逐渐连结成片，导致城市整体的向外扩张。80年代中后期，北郊亚运村的建设又发展成为一个具极大吸引力的“生长点”，导致大量服务网点、居民住宅楼、体育设施，以及交通设施的建设。城市用地的扩展使得这些地区大量的农业用地及乡村居民点被吞食（图5）。
5 几点结论
北京市朝阳区处于城市向乡村的过渡地带，属于典型的大城市边缘区。通过本文研究，可以初步得到以下几点结论。
(1)利用陆地卫星TM信息，结合地理信息系统可以快速有效地监测分析大城市边缘区土地利用动态变化状况，揭示土地利用动态变化特点及其内在规律性。
(2)大城市边缘区土地利用随着城市的扩展，在一定的区域范围内，农业用地中，菜地和鱼塘等副食品生产用地的比重呈上升趋势，而耕地的比重则呈急剧下降趋势。
图5 北京市朝阳区城市扩展图
Fig.5 Urban expanding map in Chaoyang District
(3)大城市边缘区地域用地类型的转化具有一定的规律性，依次以城市用地—城郊用地—乡村用地的型式向外围推进。一般情况下，受社会、经济和自然条件的影响，城市的扩展首先以“生长点”或“生长轴”为依托呈“跳跃式”或“楔形”向外围推进，尔后，横向发展，填补空隙，连结成片，整体向外推进，往往表现为城市包围农村的格局。在一定的地域范围内，这种变化过程将以整个区域的完全城市化而告结束。这种现象可称之为“城市扩展波”。
(4)在城市化过程中，大城市边缘区农业用地结构的调整与用地类型在空间上的转化具有时间滞后性。
〔1993年6月收到修改稿〕
REMOTE SENSING EXPERIMENTAL STUDY ON LANDUSE DYNAMIC ANALYSIS IN BIG URBAN EDGE AREA
Zheng Xingnian Hu Baoxin Cui Weibong
(Institute of Remote Sensing Applications,Academia sinica,Beijing100101)
Key words:Landuse dynamic analysis;Big urban edge area;Remote sensin
g;Geographic Information System(GIS)
ABSTRACT
Taking Chaoyang District of Beijing City as an example,the paper does a study on landuse change in big urban edge area by using remote sensing technology and Geographic Information System(GIS),develops different remote sensing image computer classification methods for landuse investigation in big urban edge area,and analyzes landuse characteristic and change process and tendency on the basis of GIS.The results present that remote sensing image computer classification method based on knowledge has a higher precision for recognizing landuse types,and the combinaton of remote sensing technology and GIS is an effective way for monitoring and studying landuse change of big urban edge area.
注释：
①陈晓勇.数学形态学理论和模型的若干扩展及在CCD扫描等高线图的DEM自动建立中的应用（博士论文）.1991.
②农业用地包括耕地、菜地、林地和鱼塘.