保护区土地利用变化及生态安全预警

以白水江国家级自然保护区为研究对象，基于4期Landsat系列卫星数据，探索面向对象方法在保护区提取土地覆盖类型信息中的效果；分析1986—2015年白水江国家级自然保护区的土地利用时空演变特征。

4.3.2.1　分类体系

Landsat土地覆盖分类体系包括林地（包括灌木林、阔叶林、针阔混交林和针叶林）、高山灌丛草甸、建筑用地（包括居民点和道路）、草地、耕地和水体6类。训练样本点基于森林资源二类调查数据和Google Earth影像生成，共666个，其中，林地484个，高山灌丛草甸21个，建筑用地29个，草地31个，耕地86个，水体15个。验证样本来自88个固定样地、2019年的43个野外验证点、59个居民点及筛选的814个在2010年与2017年期间小班类型未变化的点，共1004个，其中，林地554个，高山灌丛草甸26个，建筑用地135个，草地72个，耕地176个，水体41个。为保证分类结果的可比性，不同时期的影像均使用一致的训练样本与验证样本，样本选择在不同时期的Landsat影像和Google Earth影像中土地覆盖类型不变的点。各土地覆盖类型的训练样本点和验证样本点的数量如表4-10所示，分布见彩图29。

表4-10　1986—2015年土地覆盖分类训练样本与验证样本数量

4.3.2.2　土地利用时空演变特征研究方法

本研究采用ArcGIS 10.2软件，计算土地利用转移矩阵，获取各土地利用类型随时间的变化过程及各地类间的相互转化关系（Kefalas etal，2019）。此外，选取综合土地利用动态度、土地利用强度综合指数和土地利用多样性程度3个指标，分析1986—2015年间土地利用在空间上的演变特征，反映研究区自然因素和人类活动对土地利用时空变化分异特征的影响（宋戈等，2016；王秀兰等，1999）。

综合土地利用动态度（Kt）指各种土地利用类型在研究期间数量变化的频率，定量描述土地利用的变化速度，对预测未来土地利用变化趋势有积极作用，计算公式为：

式中，Sai为初期土地利用类型的面积，Sbi为末期土地利用类型的面积，i为土地利用类型，n为土地利用类型数，T为土地利用变化时段。

土地利用强度综合指数（L）表示人类开发利用土地的广度和深度，被用于衡量人类活动对土地利用的干扰程度。结合研究区特点，将土地利用强度分为4级：Ⅰ级为高山灌丛草甸，Ⅱ级为林地、草地和水体，Ⅲ级为耕地，Ⅳ级为建设用地，并将其强度依次设定为1、2、3、4。L计算公式为：

式中，Aj为研究区第j级土地利用强度分级指数，Sj为研究区第j级土地面积，S为样本区域内土地总面积，m为土地利用强度分级数。

土地利用多样性程度（G）指土地利用类型组成的复杂程度，用于衡量研究区土地利用多样性程度，计算公式为：

式中，Si为第i类土地利用类型的面积，n取值越大，研究区土地利用类型数越多。G的理论最大值为(n-1)/n。

4.3.2.3　1986—2015年土地覆盖分类

1.影像分割

使用多尺度分割方法进行Landsat影像分割，形状因子和紧致度因子使用控制变量选最优的方法确定，最优分割尺度使用ESP2（Estimation of Scale Parameter2）工具获得。最终确定形状因子为0.4，紧致度因子为0.5，分割尺度为32。1995年Landsat TM影像的分割效果见彩图30。

2.分类特征选取

利用eCognition软件中的分类特征选取工具Feature Space Optimization（图4-15），从25个特征中进行筛选，包括19个光谱特征、3个几何特征和3个纹理特征。得到样本的平均分离距离为1.96，确定最优分类特征为10个，即NDVI、Area、Length/Width、Shape Index、Mean elevation、Mean nir、STD.elevation、STD.nir、STD.swir1、STD.swir2（图4-16）。土地覆盖类型间的可分离距离矩阵如图4-17所示。

3.分类结果

使用随机森林分类器进行分类，得到白水江国家级自然保护区1986年、1995年、2008年和2015年的土地覆盖分类结果（见彩图31和表4-11）。由彩图可知，林地分布最为广泛，从东到西，从高海拔到低海拔均有分布；耕地和建筑用地主要分布在地势较为平缓的河谷地区；高山灌丛草甸分布在西南部高海拔地区；草地分布较为分散。由表4-11可知，林地面积占比最大，且呈增加趋势，占比从1986到2015年依次为83.12%（1546.85 km2）、85.23%（1586.21 km2）、86.72%（1613.87 km2）和88.54%（1647.75 km2）；耕地面积呈减少趋势，占比从1986年到2015年依次为10.42%（193.84 km2）、8.80%（163.76 km2）、7.68%（142.91 km2）和5.84%（108.61 km2）；高山灌丛草甸、草地、建筑用地和水体面积较小，均小于5%，且面积变化不大。

图4-15　Feature Space Optimization工具界面

图4-16　Feature Space Optimization工具特征筛选结果(www.xing528.com)

图4-17　类别间分离距离矩阵

表4-11　白水江国家级自然保护区1986—2015年土地覆盖面积（km2）

注：括号内的数字表示该类型面积占研究区总面积的比例。

4.精度评价

由表4-12～表4-15可知，1986年、1995年、2008年和2015年白水江国家级自然保护区的分类总体精度分别为86.37%、85.50%、85.70%和85.73%，Kappa系数分别为0.79、0.77、0.78和0.77，总体精度均在85%以上，Kappa系数在0.77以上，满足土地利用及景观格局研究的要求。林地和高山灌丛草甸的分类精度较高，而草地和水体的分类精度较低。

表4-12　1986年土地利用分类精度

续表4-12

表4-13　1995年土地利用分类精度

表4-14　2008年土地利用分类精度

表4-15　2015年土地利用分类精度

4.3.2.4　1986—2015年土地利用变化

从时间变化上看，白水江国家级自然保护区在1986—2015年间，土地利用变化的主要特征是林地面积增加，耕地面积减少（见彩图32和表4-16）。林地面积增加最多，29年间增加了100.89 km2。耕地面积减少最多，减少了85.23 km2，另外草地面积减少了12.69 km2。增加的林地面积主要来自耕地和草地。

表4-16　1986—2015年土地利用类型转移矩阵

从空间变化上看，研究区的综合土地利用变化速率较低，1986—2015年综合土地利用动态度为0.19%（表4-17）。1986—2015年的土地利用强度较低且呈下降趋势，均值为2.07（表4-18）。1986—2015年的土地利用多样性程度较低且呈下降趋势，与土地利用强度的变化趋势一致，均值为0.25（表4-18）。

表4-17　白水江国家级自然保护区1986—2015年综合土地利用动态度

表4-18　白水江国家级自然保护区1986—2015年土地利用强度和土地利用多样性程度