淮南矿区土地利用变化遥感监测及驱动力分析.pdf

发布时间：2022-05-30 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.64M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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5 10 15 20 25 30 35 40 中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 淮南矿区土地利用变化遥感监测及驱动力分析范忻1,2，汪云甲1,21,2** （1. 中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州 221116； 2. 江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏徐州 221116）摘要：煤矿区土地利用/土地覆盖变化是目前资源环境监测的热点之一。选取淮南矿区 87 年，00 年，10 年三期 TM 影像为数据源，经过一系列数据预处理后，采用近似支持向量机方法进行分类，并对矿区 23 年间土地利用情况，土地利用结构变化以及动态变化率等统计指标进行分析，最后研究了引起土地利用变化的主要驱动力因子。结果表明：矿区水体和建筑用地扩张迅速，耕地面积以年均 1.09%的速度减少。导致这些变化的主要驱动因子为工矿业发展，人口增长和政治经济发展。关键词：遥感；土地利用变化；近似支持向量机；驱动力中图分类号：A Studies on Land Use Change and Driving forces in Huainan (1. School of Environment and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, 2. Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, Mining Area Fan Xin1,2, Wang Yunjia1,2 JiangSu XuZhou 221116; JiangSu XuZhou 221116) Abstract: Mine land use / land cover change is one of the hot resources and environment monitoring. Selecting the Huainan mining area 87 years, 00 years, 10 years three TM images for the data source, the P-SVM are used for classification through a series of data pretreatment, and 23 years of mining land use, land-use change and dynamic rate of change analysis and other statistical indicators. Finally, the land use change caused by the main driving force factor is studied. The results showed that: mine water and the construction land are rapid expanded, cultivated land area are reduced of 1.09% with an average annual rate. These changes led to the main driving factor for the mining and industrial development, population growth and political and economic development. Keywords: RS; Land Use Change; P-SVM; Driving forces 0 引言 “土地利用/覆盖变化研究(LUCC)”是国际全球变化研究的重大计划，在“国际地圈与生物圈计划”( IGBP)和“全球环境变化人文计划”( IHDP)的共同推动下，有关土地利用/覆盖变化研究(LUCC)已成为当前全球环境变化研究领域的核心内容之一[1-2]。煤矿区土地利用作为一个特殊的地理区域内允许的短期行为，对其进行变化监测研究具有重要的意义[3]。20 世纪 60 年代兴起的遥感技术，以其宏观，快速，准确，及时等特点，为煤矿区土地利用变化监测提供了便捷的途径，具有明显的优势。国内有许多利用遥感技术对煤矿区进行土地利用变化监测的应用实践。马骅等（2007）利用 1975 年以来 30 年监测的遥感数据，对天山硫磺沟矿区矿产开发与土地利用变化进行综作者简介：范忻，（1988-），女，在读研究生，主要研究方向：图像处理。通信联系人：汪云甲，（1960-），男，教授，研究方向为地理信息工程与资源环境评价等. E-mail: wyj4139@sina.com - 1 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 45 合研究[4]。毕如田等（2008）以安太堡大型露天煤矿为研究对象，对不同时期的土地利用类型图进行叠加，分析了露天矿区土地利用变化的过程[5]。武文波等（2009）以多时相 TM 影像为数据源，利用易康软件对阜新矿区土地利用变化进行分析[6]。王贺封等（2010）采用遥感和 GIS 技术相结合监测煤矿关闭前后土地利用动态情况[3]。本文以中国煤炭亿吨煤田基地之一的淮南矿区为例，采用近似支持向量机方法进行分类，探讨了近 23 年来矿区土地利用变化情况及推动变化的驱动力因素。 1 研究区及数据源 50 1.1 研究区概况淮南矿区地处安徽省中北部，横跨淮南和阜阳两市。东西长约 100 公里，南北倾斜宽约 30 公里，面积 3000 平方公里。属于我国将重点建设的 13 个大型亿吨级之一的两淮煤炭基地。现有国有大型矿井 11 对。本实验以淮南矿区作为研究区域。 1.2 数据源采用 Landsat TM 轨道号为 122-37 的三期遥感图像作为数据源，时间分别为 1987-09， 2000-09，2010-09，天气状况均为无云，时相基本接近，能够确保同类地物光谱特征的一致或近似一致。在 ENVI4.7 环境下，对三个时相的遥感数据进行几何校正和影像配准。采用相对配准的方法，以 2010 年 TM 影像为参考图像，对其他影像进行配准。几何校正则采用二次多项式进行校正。为了得到淮南矿区影像，本实验利用 05 年实测得到的淮南矿区地形资料对三幅影像进行裁剪和掩膜处理得到实验区。 2 近似支持向量机分类方法与分类结果 2.1 近似支持向量机支持向量机(SVM)是由 Vapnik 于 1995 年提出的一种基于结构风险最小化的新型数据挖掘技术。SVM 算法通过两类别之间距离最大的原则寻找最优分类超平面，用以对两类问题进行分类。两类别之间的距离成为间隔[7]，分类超平面可以表示为式（1）： ( ωφ + = （1） x ( )) b 0 式（1）中，ω 代表分类面的权重向量，b∈R 代表偏置，Φ 代表输入特征向量空间到高维 Hilbert 空间(H)的映射，在这一空间中构造最优分类超平面。找出最优分类超平面的过程可以转化为解算一个最优化问题。其中包括目标函数问题和约束条件。 2006 年 Hochreiter 等为了改进传统 SVM 对尺度敏感的原理性限制，提出一种新的支持向量机方法—近似支持向量机(P-SVM) [7]。近似支持向量机对输入样本数据进行尺度变换时，保持间隔 γ 不变，这时的球体半径定义为。使用下面的不等式最小化推广误差的上界 55 60 65 70 2 R γ 2 ≤ max i 2 , ω i x φ ≤ ∑ i i x , ω φ 2 = 2 T ω X φ （2）其中，矩阵 =（，，，…，）包含训练样本，ω 代表分类超平面的法向 75 量。 T X X T φ φω ω T φω= X 2 （3） - 2 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 结合式（2）和（3），当考虑两类分类问题时，假设有 m 个输入向量和输出向量 y。近似支持向量机用于分类的原始问题的目标函数和约束条件为： TX φ 2 ω ζ ζ C + + ( + − ) （4） + − ωζ ζ 1 2min 0 , T T T ) ) y y − + ≥ ， ( T K X φ ζ− − ≤ ，0 ≤ζ+ 0 φ ζ+ − 为松弛变量； Xφ为向量 X 在高维空间中的映射；K 为核函数。 s t K X . . ( 式中，ζ− 近似支持向量机改变了传统 SVM 对尺度敏感的局限，并解决了由于间隔误差传递造成的多余支持向量的产生，在相同的分类条件下，能够用较少的支持向量获得与传统 SVM 相同的分类精度，节省了分类时间。 2.2 分类结果，ζ− （5）根据矿区研究需要及《土地利用现状分类》国家标准（GB/T21010-2007），将研究区土地分为 5 类：水体，建筑用地，耕地，林草地和未利用地。本实验在台湾大学林智仁开发设计的 Libsvm 工具箱平台上，采用近似支持向量机方法进行分类，,利用交叉验证法获取最优参数 C=24，ε=0.02，支持向量个数为 56 个。通过目视解译和实测样本评价，分类精度在 85%以上。与采用传统支持向量机方法分类相比，在分类精度相近的情况下，减少了 9 个支持向量，共节省时间 11.523153s。结果如图 1 所示。 a 1987 年 b 2000 年 c 2010 年图 1 近似支持向量机分类结果 80 85 90 95 3 淮南矿区土地利用变化情况与分析 3.1 淮南矿区土地利用变化情况 100 淮南矿区 1987，2000 年，2010 年土地利用结构及动态变化情况如表 1 所示。可见，作 - 3 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 为主要土地类型的建设用地和耕地发生了较大的变化。图 2 也可以表明，以面积变化的绝对量为例，建筑用地和水体面积明显增加，耕地和未利用地面积显著减少，林草地面积也有所减少。 105 表 1 1987-2010 年土地利用结构及动态变化土地类型水体建筑用地耕地林草地未利用地 1987 年面积 2000 年面积 2010 年面积 k 9.47 43.48 376.47 85.06 89.78 % 1.57 7.20 62.30 14.08 14.86 k 12.56 72.11 330.45 55.06 70.14 % 2.32 13.35 61.16 10.19 12.98 k 35.25 130.89 292.80 46.71 29.37 % 6.59 24.46 54.73 8.73 5.49 △（87-00） % △（00-10） % 0.75 6.15 -1.14 -3.89 -1.88 4.27 11.11 -6.43 -1.46 -7.49 图 2 各年份淮南矿区土地利用结构示意图 110 3.2 淮南矿区土地利用变化情况分析为反映土地利用结构的动态变化率情况，现用总变化率和年变化率来进行分析[8]，总变化率是研究区一定时间范围内某种土地利用类型的整体变化率，用公式（6）表示。年变化率是研究区一定时间范围内某种土地利用类型每年的变化率，用公式（7）表示。即 115 120 P = a × 100% （6） p = ( 1 t 1) 100% − × （7） U U − b U a P + 式中：P 为研究时段内某一土地利用类型的总变化率；p 为研究时段内某一土地利用类分别为研究期初及研究期末某一土地利用类型的数量；t 为研究时段型的年变化率；年数。根据公式（6），（7）计算表 1 中数据得到表 2 所示的 1987-2010 年土地利用结构动态变化率。表 2 1987-2010 年土地利用结构动态变化率 2000-2010 1987-2000 总变化率% 年变化率% 总变化率% 年变化率% 总变化率% 年变化率% 32.63 14.14 -12.22 -35.27 -21.88 272.23 201.13 -22.22 -45.09 -67.29 180.65 81.51 -11.39 -15.17 -58.13 10.87 6.14 -1.20 -1.63 -8.34 5.89 4.91 -1.09 -2.53 -4.74 2.20 1.02 -0.10 -3.29 -1.88 1987-2010 土地类型水体建筑用地耕地林草地未利用地由表 1，2，及图 2 可以看出，淮南矿区 23 年来土地利用结构变化较大。主要表现在： - 4 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 125 130 135 ⑴ 耕地作为面积最大的土地利用类型占有率逐年下降，但 00 年-10 年耕地减少量比 87 年-00 年有所降低。这主要与矿区生产活动有密切关系。随着矿区的建设，矿井及工矿设施占用耕地，造成耕地大面积减少，同时近几年塌陷地复垦工作也使得耕地面积略有增加。 ⑵ 水体和建筑用地面积变化最大。从 87 年到 10 年，水体面积增加了将近三倍，所占比例从 87 年的 1.57%增加到 10 年的 6.59%，结合淮南矿区实际情况，其变化原因主要有两方面，一方面由于矿区煤炭开采造成塌陷区域增加，形成大面积的积水塌陷区，另一方面，由于遥感数据采集于 9 月份，雨水较为充沛，水域范围稍微增大。此外，23 年来，人口的增加，矿区生产生活设施的不断完善，使建筑用地面积的激增称为一种必然。 ⑶ 矿区内林草地和未利用地也有所减少，其中未利用地减少较多。主要是由于矿区建设以及城市化进程的加快，越来越多的未利用地和林草地得到了开发和使用，以及部分林草地和未利用地出现塌陷积水情况，导致了这一结果。 4 淮南矿区土地利用变化的驱动力分析根据淮南矿区 1987 年-2010 年土地利用统计数据，分析近 23 年间矿区土地利用动态变化以及土地利用程度等变化情况，发现耕地，水体，建筑用地是土地利用变化的核心类型。利用矿区社会经济状况的相关数据和主成分分析法进行分析，最后得出其主要驱动因子为工矿业发展，人口增长和政治经济发展。 140 淮南矿区自从 2008 年作为国家亿吨级大型煤炭基地之一建成投产后，总产量已达 6817 万吨，新建投产的一批矿井和发电厂使得矿区土地利用结构发生较大改变，而由于采煤导致 145 150 地表沉陷引起耕地的标高降低，潜水位上升，使得部分耕地不适宜耕种，此外，开采导致的塌陷积水也是造成土地利用结构变化的因素之一。人口是人类对矿区土地利用变化最具活力的影响因素之一。2011 年淮南市第六次人口普查数据公布全市常住人口 233.39 万人，同 2000 年第五次人口普查相比，十年增加了 29.32 万人，增长 14.37%，年平均增长 1.35%。伴随着城镇化速度的加快，人民生活水平的提高和增长人口对土地的需求以及人类生产生活范围的扩大，使得部分耕地和部分未利用地被开发，加剧了矿区土地利用变化的程度。由淮南市近几年的统计年鉴可以看出，淮南市 2010 年实现 GDP 总额将近 580 亿元，由 00 年的 126 亿元增加到 10 年的 580 亿元，年均增长 13.2%，是“十五”末的 2.2 倍。迅速增长的经济水平必然伴随着巨大的投资和消费需求，最终也将体现在土地利用动态程度的变化和结构的改变。 5 结论本文利用多时相 TM 遥感影像，结合近似支持向量机分类思想，对淮南矿区土地利用变 155 化情况及驱动力进行分析，研究表明： ⑴ 在同等条件下，近似支持向量机分类的效果与 SVM 方法相近，并减少了时耗，在土地利用监测中的优势十分明显。此外，近似支持向量机的另一优势就是能够使用非 Mercer 核函数进行计算，这一问题也需要进一步研究。 160 ⑵ 淮南矿区土地利用变化表明，近 20 多年来，矿区耕地面积以年均 1.09%的速度减少，水体和建筑用地扩张迅速，原因主要是矿区经济社会的快速发展。为了使矿区可持续健康发展，未来矿区应在发展经济的同时，推广切实可行的复垦计划和综合治理规划。 ⑶ 土地利用变化的驱动力按其属性可分为两大类，即自然因素和社会因素，影响淮南 - 5 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 165 170 175 矿区的主要因素为社会因素，通过具体分析，可以得出矿区土地利用变化的主要驱动因子为工矿业发展，人口增长和政治经济发展。 [参考文献] (References) [1] 王礼茂，郎一环.中国资源安全研究的进展及问题[J].地理科学进展,2002,21(4)：330-340 [2] 陈龙乾，郭达志，许善宽，等.兖州矿区采煤塌陷地状况与综合治理途径研究[J].自然资源学报,2002,17(4)： 504-508 [3] 王贺封，张安兵.煤矿关闭前后土地利用 RS 与 GIS 动态监测[J].测绘科学,2010,35(2)：155-157 [4] 马骅，吕永龙，周可法等.基于多时相遥感的硫磺沟地区矿产资源开发及环境变化研究[J].岩石学报,2007,23(5)：1182-1187 [5] 毕如田，白中科，李华等. 基于 RS 和 GIS 技术的露天矿区土地利用变化分析[J]. 农业工程学报,2008,24(12)：201-204 [6] 武文波，吴云，姬翠翠，等.阜新矿区土地利用变化分析[J].安徽农业科学,2009,37(30)：14848-14851 [7] 张睿，马建文.改进的 P-SVM 支持向量机与遥感数据分类[J].遥感学报,2009,13(3)：445-452 [8] 陈龙乾，郭达志，胡召玲，等.徐州矿区土地利用变化遥感监测及塌陷地复垦利用研究[J].地理科学进展,2004,23(2)：10-15 - 6 -

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