lucc研究论文

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洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究
　　【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区，分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差，对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进，结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。
　　【关键词】遥感图像；监督分类；综合阈值法；植被指数法
　　【中图分类号】TP79 【文献标识码】A
　　【文章编号】1671-5969（2007）16-0164-03

　　一、研究区域概况及图像资料
　　（一）研究区域概况
　　洋河流域是张家口经济发展的中心地带，水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县，是永定河上游的一大支流，流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2，流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等，干流全长106 km，在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库，是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长，南北向较短，地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200～1500m之间，西部和南部边界海拔高程一般在500～1000m之间。流域内80％以上为丘陵山区，绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土，并有部分砂砾土及黄粘土，沿河川地层厚且较肥沃[1]。
　　（二）信息源
　　遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素， 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一，它可提供7个波段的信息， 空间分辨率为30～120m。TM数据源各波段各有特点，可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为：TM1与TM2，TM5与TM7高度相关，相关系数达0.95以上，信息冗余大，可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m，不利于地物信息的提取，所以亦不选取TM6波段。一般来说， 选择图像类型时，应考虑研究区域的大小、研究的目的，以及要达到的精度要求，另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开，以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS IMAGINE8.4软件，它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件，具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。
　　二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析
遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据，将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。
　　（一）非监督分类
非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程，这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地，在图像上会产生大量的阴影，导致了像元灰度值的空间变化，这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响，使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法：近红外波段（TM4）/红外波段（TM3），这样所得到的效果比较好，从原始图像和比值运算后的图像（图像略）中，可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后， 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类，受人为因素的影响较少，不需要对地面信息有详细的了解，但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在，其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上，水体和建筑物的灰度值相近， 同样在TM7波段上，裸山和建筑物的灰度值也相近。总之，在TM的6个波段上，无论采用哪个波段进行非监督分类，总有几种地物的光谱值接近，因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

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云南丽江地区土地利用变化的遥感检测与分析

李喆1 马润赓2

（1.北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京，100871；2.中国地质大学地球科学与资源学院，北京，100083）

摘要：利用1999年2月和2001年4月2幅TM影像资料和其他辅助资料为资料源，对主成分分析处理后的遥感影像进行计算机自动识别，采用人机交互式解译方法获得各种土地利用类型分布信息，并使用地理信息系统的空间分析和数理统计功能分析丽江坝子地区土地利用变化的数量变化，土地利用动态度等特征，以及各类型之间的转化情况。结果表明：本区域耕地面积增加了0.27km2，城乡用地面积增加了0.19km2，水体面积减少了0.11km2，林地和草地基本保持不变；各类型的转化突出表现为水域向城乡用地，未利用土地向城乡用地和耕地转换。

关键词：土地利用变化；马尔柯夫矩阵；云南丽江地区；遥感和 GIS

区域土地利用/覆被变化（LUCC）是全球环境变化研究中的重要领域之一。土地利用变化数据可以提供研究区域土地利用状况的现实状况，保证国家及时、准确地掌握土地利用变化情况，为制定国民经济发展规划、计划和宏观决策提供科学依据［1］。土地利用变化包括时间变化、空间变化和质量变化等三个方面，其中空间变化反映土地利用变化的空间类型、变化类型的空间分布以及区域差异，是土地管理和规划关注的焦点问题［2］。这一问题的解决关键在于如何提取土地利用变化数据以及如何对获取的信息进行科学的分析处理。遥感技术以其快速、准确、周期短等优点在大中尺度的土地利用/覆盖变化的监测中具有明显的优势。本文利用遥感和 GIS 相结合的方法，通过数理统计分析，描述了丽江坝子地区1999～2001年间土地利用的数量变化和空间变化特征，为该区域土地管理决策、生态环境保护、资源合理开发等奠定了基础，对于区域土地可持续发展和利用具有重要意义。

1 研究区概况

丽江位于云南省西北部［3］，金沙江中游，地理坐标为：99°23′E～101°31′E，25°59′N～27°56′N。四周分别与迪庆州、怒江州、大理州、楚雄州和四川省攀枝花市、凉山州毗邻，辖丽江纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县和华坪县，国土总面积有931.02km2。由于地处青藏高原和云贵高原的结合部，属横断山区，地形复杂，山高谷深，长期自然环境相对封闭，形成具有典型特点的垂直自然带和立体气候，动植物区系极为复杂，珍稀野生动植物丰富。全区总人口109 万，包括汉、纳西、彝、傈僳、藏、白、普米等23个民族，其中少数民族人口占57%［3］。

2 研究方法

2.1 研究资料

分别拍摄于1999年2月和2001年4月2幅 LANDSAT－TM 图像，地面分辨率为30m，在研究区域内没有云层覆盖，质量较好；另有1∶1 万地形图和1∶5 万土地利用图，用于辅助训练样区的选择和目视解译；还有其他统计资料（气象、水文、人口、土壤、社会经济）等。

2.2 主要工作流程

使用遥感图像信息进行变化检测的方法主要有三种：分类后比较法，多时相图像直接求交法和多时相图像分类法［4］。多时相图像直接求交法要求两个时相比较接近，检测变化信息一般使用图像差值、比值或主成分分析，操作简单，但是得不到变化的具体地物类型。本文所使用遥感图像时间差异接近3个月，不宜使用直接求交法。多时相图像分类法在使用时要使用静态类型和动态类型，动态类型的训练样本一般不易确定。本文主要使用分类后比较法。

本研究的主要工作流程如图1 所示：首先使用 PCI 软件分别对2 幅 TM 图像进行图像预处理（如几何纠正等），并分别对以上两个时相的影像做主成分分析，然后充分结合各种知识（如地形图，植被图等）进行监督分类［3］。监督分类时采用《中国土地利用现状调查技术规程》规定，将土地利用类型划分为：耕地，林地，草地，水域，城乡工矿居民地和未利用土地共6 类。采用人机交互式方法判读分类结果，并将解译结果以栅格形式转入地理信息系统软件 ARC GIS 中进行数据处理，对二期数据进行空间叠置分析，获得土地利用变化数据，以此为基础进行土地利用动态变化分析。

图1 项目主要工作流程图

2.3 几个关键技术的处理

2.3.1 遥感图像的几何配准

两个时相遥感图像的几何配准是动态变化研究的基础。为了便于利用地学信息进行辅助分析，可以将遥感图像配准到大地坐标系中。本文选择1∶1 万地形图为基准，在遥感图像上均匀选择12个地面控制点，使用二次多项式拟合，灰度采样方式为双三次卷积，进行几何配准和灰度重采样处理。结果总体均方误差为0.624，配准误差小于1个像元，满足土地利用动态监测的要求。

2.3.2 遥感图像的主成分分析

主成分分析（又称主分量变换）是一种尽可能不丢失信息用几个综合性指标汇集多个变量的测量值而进行描述的方法［5］。在多光谱图像中，由于各波段的数据间存在相关的情况很多，通过主成分分析就可以把图像的大部分信息用少数波段表示出来，使得信息几乎不丢失但数据量可以减少。本文分别对于二期 LANDSAT－TM 图像的除热红外波段的6个波段采用主成分分析，把获得的第一到第三主成分进行彩色合成，得到处理后的结果图像。

2.3.3 结果数据的生成

根据各种辅助资料，在经过主成分分析处理后的二期遥感图像上选择6个土地利用类型的训练样本，采用最大释然法进行计算机自动识别。由于遥感影像上存在同物异谱、异物同谱以及混合像元等情况，计算机自动识别在某些类别的区分上不太理想，例如未利用土地和城镇用地极易发生混淆。实际工作还需要辅助各种实测资料进行目视修正，以得到两个时相的最终分类结果，然后将分类结果以栅格形式转入地理信息系统软件ARC GIS中，对二期数据进行空间叠置分析，获得土地利用变化数据，并进行必要的数理统计，以便结果分析使用。

3 结果分析

3.1 土地利用变化幅度分析

区域土地利用变化幅度主要体现在不同土地利用类型的面积总量变化上，可以提供区域土地利用变化总态势和土地利用结构变化信息。

利用二期遥感资料，对丽江坝子地区两期土地利用数据进行统计分析，得到结果见表1。

表1 1999～2001年土地利用变化表

表1说明，3年来本区域耕地面积增加了0.27km2，城乡用地面积增加了0.19km2，水体面积减少了0.11km2，林地和草地则基本保持不变。

3.2 土地利用动态度分析

土地利用动态度可以简单采用单一土地利用动态度和综合土地利用动态度来描述［6］。其中单一土地利用动态度可定量描述区域一定时间范围内某种土地利用类型变化的速度，可提供土地利用变化的区域差异和预测未来土地利用变化趋势；综合土地利用动态度用于表征区域土地利用变化的速度。

单一土地利用动态度公式表达式为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，Ua，Ub分别表示研究初期及研究末期某一种土地利用类型的数量；T表示研究期时段长。

综合土地利用动态度表达式为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，LUi 表示研究初期第 i 地物类研究末期转为其他土地利用的面积；ΔLUi 表示第i地物类研究末期转为其他土地利用类型的面积；T表示研究时段。

根据公式（1）和（2）计算丽江坝子地区土地利用六种类型的年变化率。结果说明，1999～2001年丽江坝子地区土地利用的年变化率为0.17%，其中城乡用地和未利用地变化速度最大，年变化率分别达到0.36%和0.21%，林地和草地基本保持不变，耕地和水域的年变化率分别为0.15%和0.09%。

3.3 土地利用区域差异分析

由于地形地貌和气候等自然条件差异，经济发展和人口增长速度不同，使得土地利用区域差异显著。对于土地利用变化的区域差异，可用某一特定土地利用类型相对变化率来表示。相对变化率是一种很好地反映土地利用变化区域差异的方法，其表达式为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，Kb、Ka分别代表某区域某特定土地利用类型研究初期和研究末期的面积；Cb、Ca分别代表全区域某特定土地利用类型研究初期和研究末期的面积。

根据行政区划，将丽江划分成丽江县、宁蒗县、永胜县和华坪县4个区域，根据遥感数据分别计算6 种土地利用类型的相对变化率，其结果见表2。

表2 1999～2001年土地利用区域差异表

从表2中可以看出，土地利用变化存在明显差异：①就耕地而言，丽江县最大，达到1.53，明显大于永胜县，宁蒗县和华坪县也大于永胜县；②林地，草地，水域变化各区域差异不大；③城乡用地的区域差异最为明显，丽江县大于其他3县很多，达到5.36；④未利用地的变化在华坪县较突出，约为4.89，几乎是永胜县的3倍。

3.4 土地利用类型转换矩阵分析

土地利用类型之间的相互转化情况，可采用马尔柯夫转移矩阵模型来进一步描述［7］。马尔柯夫链是一种具有“无后效性”的特殊随机过程，它反映的是一系列特定时间间隔下，一个亚稳定系统由n时刻向n＋1 时刻状态转换的一系列过程中，n＋1 时刻的状态只与n时刻的状态有关。由于土地利用类型演变具有马尔柯夫随机过程的性质：①一定区域内，不同土地利用类型之间具有相互可转化性；②土地利用类型之间的相互转化过程包含着较多尚难用函数关系准确描述的事件，故可采用马尔柯夫转移矩阵模型来描述土地利用类型动态转换。

马尔柯夫模型在土地利用类型转化上应用的关键是确定土地利用类型之间相互转化的转移概率矩阵P。若采用斑块相互之间面积的转移概率为矩阵元素，则转移矩阵模型为：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，Pij为土地利用类型i转化为土地利用类型j的转移概率。

遥感图像计算机自动识别中得到的土地利用变化转移概率矩阵如表3所示。

表3 1999～2001年土地利用变化转移概率矩阵　　单位：%

从表3可以看出：

（1）耕地的增加量主要是来自草地和未利用地，分别占1.51%和0.21%，减少量大部分转化为未利用地和草地，各占4.46%和2.10%。

（2）林地的增加量主要来自于草地和耕地，各有4.06%和1.06%，有1%的林地转换为草地。

（3）草地的增加量中有2.10%和 1.00%来自于耕地和林地，减少量中有 4.06%和1.51%分别转化为林地和耕地。

（4）水域有2.32%转化为城乡用地，有0.36%转化为未利用地，有0.18%转化为林地，表明水体的减少主要受人为因素影响。

（5）城乡用地的增加主要来自于耕地、未利用地和水域，分别占 0.74%、0.61%和0.39%。

（6）城乡用地、耕地、草地和林地各有 17.06%、4.46%、0.93%和 0.58%转化为未利用地，表明本区域土地利用状况不太好，大量的农田遭到占用却未合理开发。

4 结论

土地利用/土地覆被变化（LUCC）研究旨在深入了解土地利用状况及其变化的动态过程、主导原因及演化机理，以提高人们对土地利用变化的预测、管理、决策和调控能力，对于其数据的获取和分析处理十分重要。通过对本次研究获得数据的分析，可以得到如下结论：

（1）1999～2001年间云南丽江坝子地区的土地利用状况发生一定的变化。3年来耕地面积增加了0.27km2，城乡用地面积增加了0.19km2，水体面积减少了0.11km2，林地和草地基本保持不变；各类型的转化突出表现为水域向城乡用地、未利用土地向城乡用地和耕地转换。

（2）土地利用的年变化率为 0.17%。其中城乡用地增加速度最快，以平均每年0.36%的速度递增，未利用地则以0.21%的速度递减，林地和草地基本保持不变。

（3）土地利用类型相互间的转化突出表现为水域向城乡用地，未利用土地向城乡用地和耕地转换。3年来本区域共有0.068km2 即2.32%的水域面积转换为城乡用地，未利用土地中有0.14km2 和 0.07km2 转化为城乡用地和耕地，分别占未利用土地面积的17.06%和5.46%。

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土地利用/土地覆被变化研究进展

曹银贵1，2 王静1 程烨1，2 郝银3 许宁1，2

（1.中国土地勘测规划院土地利用重点实验室，北京，100035；2.中国地质大学土地科学技术系，北京，100083；3.湖北省荆州市土地整理中心）

摘要：综合叙述土地利用/覆被变化研究20 多年来的研究进展，总结了在土地利用数量变化研究、驱动力研究、土地利用变化模拟研究方面取得的丰硕成果。一方面是驱动力因子的多样性；另一方面是土地利用变化模拟方法的交叉性，从数量模拟研究转向空间模拟研究，从单方法模拟研究转向多种方法结合的模拟研究，从生物物理驱动力的建模方式转向生物物理驱动力与社会经济驱动力相结合的建模方式，未来研究则要加强精度的要求，使其研究成果能真正引导土地利用规划。

关键词：土地利用/土地覆被变化；驱动力；土地利用变化模拟

土地利用/覆被变化（LUCC）研究于1995年启动。10余年间，LUCC 研究始终是全球变化研究的热点之一，并取得了丰硕的研究成果［1］。除了体现在 LUCC 监测技术、驱动力、生态环境效应和建模研究等不同方面外，LUCC 研究在理论上也取得了非常大的突破。土地利用/覆被变化研究之所以能够取得重大突破，一方面是因为土地利用/覆被变化是引起其他全球变化问题的主要原因，因而在全球环境变化与可持续发展研究中占有重要地位；另一方面是因为地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题，而在全球环境变化问题中，土地利用/覆被变化可以说是自然和人文过程交叉最为密切的问题［2］。LUCC 的研究起初是从全球变化研究入手，发展到现在，开始重视典型区的研究；从简单的数量研究发展到空间变化上的研究；从简单的土地利用转换的研究发展到生态足迹、能流与物流的转换研究。总的来看，LUCC 的研究是越来越微观，在此简要回顾一下 LUCC 研究的进展。

土地覆被是指存在于地表的植被（自然的或者是种植的）以及人工建筑，例如水体、冰面、裸露的岩石、沙地都可以认为是具体的一种土地覆被形式［3］，土地利用则定义为同时包括改变土地生物物理属性的利用方式和产生这种利用方式的目的［5］。土地利用的形式是多种多样的，耕地、林地、园地等都是土地利用的类型。从土地覆被与土地利用二者的含义来看：土地覆被主要是指自然的地表形态，而土地利用重在突出人类的社会经济活动对土地资源的作用，体现出了土地的使用状况或土地的社会、经济属性；因此土地利用和土地覆被构成了土地的两种属性［2］。通常情况下，土地覆被的变化会影响土地利用决策，土地利用变化则会导致土地覆被变化，再影响到土地利用决策，从而产生新一轮的土地利用变化［4，5］。由于当代的土地覆被变化主要是人类对土地利用影响造成的，所以认识土地利用变化，是了解土地覆被变化的首要条件。

自20世纪90年代以来，全球环境变化研究领域逐渐加强了对土地利用/覆被变化的研究。“国际地圈与生物圈计划”（IGBP）和“全球环境变化人文计划”（IHDP）于1995年共同发起了“土地利用/覆被变化”（LUCC）研究计划，并于1996年提出了5个关于土地利用/覆被问题及3个焦点［6］。5个框架问题是：①过去的300年中人类的活动是如何改变土地覆盖的？②在不同的历史阶段、不同地理单元，土地利用变化的主要人为因素是什么？③在今后50～100年中土地利用变化将如何影响土地覆盖？④直接的人文和生物物理过程是如何影响特定土地利用类型的承载力的？⑤气候和全球生物地球化学作用怎样影响土地利用和土地覆盖？反之又如何？3个焦点是：①土地利用动态变化——典型对比分析研究；②土地覆被动态变化——直接观察和诊断模型；③区域的与全球的模式——综合评价的框架。总的来看，土地利用变化研究主要是理解土地利用变化的原因和结果，同时模拟土地转换的时空类型［7］。

1 土地利用数量变化研究

区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化［8］。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上，通过分析土地利用类型的总量变化，可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化［9］。目前土地利用的数量变化指标有：土地利用变化的幅度、土地利用变化的速度和土地变化的区域差异。通过各地类之间的转化，得出土地利用的转化矩阵。

2 驱动力研究

有关 LUCC 驱动力的研究是探索 LUCC 驱动机制的核心问题［10］。Riebsame 认为土地利用变化的预测研究是很艰难的，因为它需要了解土地利用变化的根本性的驱动力［11］，而土地利用预测模拟研究的先决条件是要确认最重要的驱动力［12］。纵观国际上土地利用/覆被变化的驱动机制研究，目前主要是通过大量的案例与比较，探讨土地利用/覆被变化的动力学机制［13］。Fu Congbin 认为土地利用/覆被变化的驱动力是：气候变化和人类活动［14］，由此可见驱动力研究指标的选取一方面与自然状况有关；另一方面与人类活动有关。因此驱动力通常分为生物物理（bio-physical）和社会经济（socio-economic）两大类。生物物理驱动力包括自然环境的特征和过程，例如气候变化、地形、火山爆发、植物演替、土壤类型和过程、自然资源的有效性等［15］；而社会经济驱动力则包括人口变化、贫富状况、技术进步、经济增长、政治经济结构以及价值观念等［6，16，17］。有的时候驱动力与被观察的土地利用变化在空间或时间上相差甚远，经常涉及宏观经济政策的转变和政策的变化，这些都是很难预测的［18］。由于不同区域土地利用的驱动机制存在一定的差异，因此驱动力方面的研究都是以单一的区域为研究对象。mp 认为土地利用变化的驱动力因子随着比例尺的不同而发生变化：在农田比例尺的情况下，主要是由社会性的和易近性的驱动因子在起作用；在景观研究尺度内，主要考虑的是地形和农业气候条件；在区域和国家尺度下，气候、人口和宏观经济政策将共同作用［12］。

2.1 生物物理驱动力

对于区域性的土地利用/覆被变化研究而言，生物物理方面的驱动力对土地变化的影响在一个比较短的时间段内是比较小的，通常也是不显著的。石瑞香的研究表明，自然（气候）因素并未构成样带上近年来土地利用（尤其是耕地）变化的主要驱动力［19］，但是并不是没有影响的。邹亚荣在中国农牧交错区土地利用变化的研究中表明，青藏高原的上升是晚新生代北半球气候变化的重要驱动力，引起了我国北方气候的干旱，对我国农牧交错区的形成，特别是对东部草地变化产生了影响［20］。叶宝莹在嫩江中上游地区的土地利用变化研究中选取了高程、坡度作为土地利用变化驱动力的指标，结果表明二者与土地利用变化的线性关系明显［21］。地貌类型也会影响土地利用的变化，草地受地貌条件的影响与控制较耕地小［22］；城市的边缘区的土地利用会受到地形的影响，北京城乡过渡区的土地利用变化的发展趋向，在地域上深受西北部山地的阻力作用，可能会形成不对称发展［23］。袁俊在湖北省土地利用变化的研究表明，湖北省土地利用年变化率较低，主要是由特殊的地形限制的［24］。赵庚星认为50年前黄河三角洲地区的土地利用变化主要是受气候因素、风暴潮和黄河改道等自然因素驱动［25］。

2.2 社会经济驱动力

土地利用是社会的一面镜子［26］，土地利用变化能够很好地反映社会经济发展的历程。土地资源条件虽是土地利用结构形成的决定性因素（基础因素），但是对于人类活动而言，这种变化是缓慢的，Elena 认为人类活动是引起土地利用变化的一个主要成分［7］，因此分析社会经济因素对土地利用变化的作用摆在首要的位置［27］。陈百明认为在社会经济驱动力方面，土地利用变化与人口增长之间有明显的联系，但同时这一变化与技术进步、富裕程度、经济状况，以至文化、宗教、军事等之间也能找到一定的相关关系［28］。并且大部分的案例研究都突出了政策对土地利用变化的重要作用，例如京都草案这一国际性的环境政策将对未来的土地利用变化产生深远的影响［29］。龙花楼研究表明几年或几十年的土地利用变化主要是由人类的社会经济活动影响所导致［30］。袁俊认为城镇人口的迅速增长、第二产业的发展、对土地产品的需求变化和交通条件及政府政策等社会经济驱动力导致了湖北省的土地利用变化［24］。周青在农地利用变化驱动机制的理论分析的基础上，构建了农地利用变化强度的指标体系，在指标体系中特别引入了邻近城市的辐射和耕地保护政策对土地利用变化的影响［31］。陈百明为深入分析和认识耕地占用与 GDP增长的关系，运用了 Decoupling （脱钩）理论，开展我国耕地占用与 GDP 增长的脱钩研究，揭示了我国各类区域耕地占用与 GDP增长的相互关系的典型模式［32］。王秀兰认为随着人口数量的变化，供人类生活、生存所需的耕地资源数量在不断地变化，因而，耕地的生态环境背景质量发生着相应的变化［33］。对于城市土地利用而言，交通条件对土地利用类型的转变起到了内因作用，转化为城镇用地的土地利用类型与距交通干线的距离有一定关系［13］。

3 土地利用变化驱动力模拟

土地利用系统的复杂性需要多学科的分析［34］。mp 认为土地利用模型应该代表土地利用系统部分的复杂性；能够检验社会和生态系统结合的稳定性［12］。土地利用变化模拟是为了明确土地利用变化的原因，定量地证明多个因素对某一个因素的关系和影响，不同的模拟方法已经在土地利用变化中得到广泛应用。起初，土地利用变化模拟的研究重在生物物理因子方面的模拟研究，例如海拔、坡度、土壤类型等。后来根据研究的需要，土地利用变化社会经济驱动力方面的数据整合到模型中［35］。但是社会经济指标缺少空间上的简化数据，这样将很难将社会和自然数据结合起来。mp 认为生物物理过程的空间单元和行为组织者决策的空间单元是不一样的［12］。

在土地利用变化模拟研究的开始阶段，基本上都是从数量上进行研究，后来由于遥感技术、空间地理信息系统技术的发展，从空间上实现了土地利用变化的模拟。同时研究的方法也有很大的提升，从单一方法的模拟研究发展到多种方法的结合。

3.1 土地利用变化的数量模拟

土地利用变化的数量模拟是从数量的角度来分析模拟土地利用变化的过程。彭文甫首先利用因子分析的方法，确定了影响土地利用变化的相关因子，然后采用多元线性回归分析的方法，预测了土地利用的变化［36］。王波利用多元相关分析的方法对经济管理体制对土地利用变化进行了模拟，用具体的产值代替了无法量化的经济管理体制［37］。张海龙利用马尔柯夫模型，确定了渭河盆地各土地利用类型之间相互转化的初始转移概率矩阵，从数量上预测了该研究区土地利用变化［38］。虽然马尔柯夫模型在土地利用变化数量研究上表现出较好的应用性，但是由于这种预测是以末期和基期的时间间隔为预测单位，所以只能预测时间间隔整数倍的特定时期的情况，其灵活性和适用性受到限制［39］。由于灰色预报模型克服了统计回归分析方法需要大样本序列的弊端，吴素霞利用该方法预测了石家庄地区未来15年内耕地面积的变化趋势［40］。吴普特采用 BP 神经网络的方法对耕地减少进行了预测，将影响耕地变化的各驱动因子作为神经网络的输入层神经元，将耕地面积作为输出层神经元，经过反复的训练模拟，表明采用 BP 神经网络的方法在预测耕地资源减少量时精度较高，可靠性较好［41］。另外还有利用元胞自动机的方法研究土地利用变化，重在空间上的变化模拟。

3.2 土地利用变化的空间模拟

土地利用变化的空间模拟主要是从土地利用/覆被在时间序列上的变化过程进行模拟预测，另外还包括从主要的驱动力入手进行空间上的模拟预测。土地利用变化的空间模拟主要是在一些空间变量间建立关系函数，并模拟预测土地利用变化［42］。众多学者在高度集聚尺度下进行土地利用变化的空间简化模型研究，例如单个的景观元胞。同时利用遥感影像获得空间研究数据，使与土地利用变化相关的基本地理单元和环境过程概念化［7］。Kasper Kok提出了土地利用转换及效应（CLUE）模型框架，这是一个合理的少见的空间简化土地利用模型，该模型用来分析复合比例尺条件下的土地利用变化问题［43］。摆万奇利用Logistic逐步回归模型，从空间上确定了主要的驱动因素及其定量关系［10］。叶宝莹在GIS的支持下，利用空间相关分析筛选出影响土地利用变化的主要因子，并利用空间多元线性回归函数求得研究区土地利用程度变化模型［21］，目前应用较多的是将多种研究方法综合起来运用。Bryan wski 将 GIS 和神经网络结合起来研究土地利用转换模型（LTM），从空间上来模拟土地利用变化的复杂过程，这一模型把社会经济、政策和环境等变量作为输入，并建立起了土地利用变化与公路、高速公路、居民点道路、河流、湖岸线之间的空间函数关系［42］。现阶段土地利用变化的模拟主要是针对单一的土地利用类型的变化模拟，例如国际上许多学者利用元胞自动机（Cellular Automata）开展城市增长的模拟研究［44，45，46］。有研究者利用神经网络的元胞自动机来模拟复杂的土地利用，整个模型的结构十分简单，用户不用自己定义转换规则及参数，该模型是在ARC/INFO GRID环境下利用AML宏语言写成［47］。侯西勇运用马尔柯夫的元胞自动机模型模拟研究区2010年土地利用的数量和空间分布，结果比较可信［48］。

4 土地利用模型的精度分析

土地利用模型的精度分析又叫模型的不确定性评价，反映数据输入及模型本身存在的不确定性和产生的结果［49］。模型的不确定性包含输入数据的不确定性和模型结构的不确定，遥感数据的获取会存在不确定性，例如在其纠正时采用的地面控制点的误差是不可能消除的，纠正过的遥感数据或图像产品也始终不能与地面实况完全一致，不同程度上存在着残余误差［50］。同时在影像解译的过程中也会出现适当的误差而产生不确定性。另外在数据转换的过程中，比如矢量到栅格的转换，就会产生新的不确定性。由于模型的结构是基于数学方法，用简化的数学模型来模拟复杂的行为，这也是一种非常重要的不确定性。为了减小不确定性，应该避开矢量—栅格数据的转换过程，同时使用高分辨率的土地利用数据，在模拟分析的过程中，分类型单独预测模拟，然后再综合分析［48］。

为了增强土地利用变化科学的研究，必须从三个方面入手。首先是数据方面的准确性，其次是方法的先进性；再次是理论的新颖性，这三个方面是相互联系的。在土地利用变化研究的过程中，要重点突出决策层思想，在空间上体现人类活动对土地利用变化的影响。要更好地发展土地利用变化的经济模型，这需要比较成熟的空间经济理论作为支撑，这样才能解释移民、雇用增长、政府行为的时空类型，这些都会影响到土地利用变化。利用相关模型分析土地利用的环境影响评价、政府决策和政策形成。同时在土地利用变化研究的过程中，应该注重多种方法的结合，选择精度最优的方法来提高研究成果的可信度与参考性。

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