3S在土地利用和覆盖变化研究中的主要技术方法

　　土地利用与土地覆盖是两个关于土地的既有本质区别又有密切联系的概念， 土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动，如农业用地、工业用地、交通用地、居住用地等都是土地利用的概念; 而土地覆盖则是指地表自然形成的或者人为引起的覆盖状况 ,如各种用地相关的物质现状包括各类作物、森林、草地 、房屋 、水泥及沥青路面等则为土地覆盖的概念。土地利用偏重于土地的经济属性,而土地覆盖则偏重于土地的自然属性 ; 土地利用指发生的地表过程 , 而土地覆盖指各种地表过程的产物. 土地利用与土地覆盖又有着密切的关系 ,现代的土地覆盖主要通过人类利用而改变 ,而这种变化正是全球变化的主要原因 ,因此 ,了解土地利用的变化对理解土地覆盖变化是至关重要的.土地利用与土地覆盖作为一种人类的社会经济活动 ,也是人类对全球变化所做出的反应的一种方式. 土地利用P 土地覆盖及其变化的研究广泛涉及全国与各地区资源的有效开发利用与合理保护、生态环境的保护与治理、耕地保护与食物安全、 社会经济的可持续发展等一系列重大问题 ,从而对我国 21 世纪的发展具有关键性的影响.

　　我国少数民族主要分布于西部地区, 目前西部少数民族地区的生态环境状况为普遍脆弱、局部改善、总体恶化. 少数民族地区生态退化的形成是人类活动诱发,自然因素和人文因素交互作用、不断恶性循环的结果. 因此 ,开展少数民族地区土地利用P 覆盖变化研究对改善少数民族地区生态环境及其可持续发展具有重要意义. 本文就研究取得的新认识及新进展进行总结和评述 ,为今后该方面的深入研究提供参考.

　　"3S" 在土地利用和覆盖变化研究中的主要技术方法

       "3S" 技术是进行生态、资源与环境研究的重要技术手段 , RS 提供丰富的信息源 ; G I S 具有强大的数据处理和空间分析能力 ; G PS 具有快速、适时、高精度的特点 ,其相互作用如图1 所示. 在土地利用P 覆盖动态变化研究中,应用"3S"技术能够快速地获取动态变化信息 ,并进行空间叠加分析 ,具有传统方法无可比拟的优越性.

图1"3S"技术系统

　　目前,国际上有关土地利用P 土地覆盖变化研究主要包括三方面 : 土地利用的动力机制、土地覆盖的变化、土地利用与土地覆盖变化的区域与全球模型. 对 50 年以内的短时期 LUCC 过程研究 ,充分利用RS 信息 ,将 RS、 GPS 与GIS 结合起来 ,已成了动态变化研究的一种极为成熟有效的方法 — — — “ 3S” 技术方法. 无论从土地利用与土地覆盖的动态监测来看 ,还是从全球 LUC C 研究所要建立的时空数据库来看,研究所涉及的数据将是海量数据. 因此 ,借助先进的 G PS 与 RS 技术获取各个时期 、 各个区域的动态数据 ,建立全球资源环境数据库,利用 GIS 技术进行各种数据分析、预测 ,都是极其必要的.

　　在 LUCC 研究的实践中 ,通常采用的方法是 : 数据采集 — — — 遥感分析 — — — 模型建立 — — — 结果分析,即先采集数据 ,这包括 LUC C 数据和驱动因子数据的采集 ,然后根据不同时段的遥感影像 ,通过信息提取 ,快速准确地监测获得各时段的土地覆盖信息及其变化情况. 并对各种因子进行定量分析 ,建立 LUC C模型 ,再通过对 LUC C 驱动力的科学解释和预测 ,得出分析和预测结果 ,为土地利用决策提供依据. 这种方法是先通过局部区域个例研究 ,从微观出发 ,继而实现全球模型的建立.

　　2.1、数据采集

　　遥感是采集 LUC C 数据的主要技术手段. RS 能快速 、 动态地提供地球表层的信息. MS S、 T M、 SP OT 是三种最常用的资源卫星数据 ,可以用于土地利用P 覆盖变化中快速获取中小比例尺的土地利用P 覆盖变化信息.

　　2.2、遥感分析

　　利用卫星遥感影像 ,通过图像处理 ,按照景观要素的遥感图像解译标志进行信息提取 ,快速准确地监测获得各时段的土地覆盖信息及其变化情况. 其关键技术是图像处理 、 解译 、 模式识别以及图像信息的量化. G PS 技术与遥感相结合 ,可高效率地完成 RS 影像的定位和地形校准工作 ,实现区域精确定位 ,保证 RS 数据及地面同步监测数据获取的动态配准 , 使 RS 数据可以准确的实时进入 G I S 系统数据库.

　　在遥感图像中快速提取变化信息是土地利用P 覆盖变化研究的基础 , 也是在土地利用P 覆盖变化研究中运用 RS 技术的目的. 变化信息提取可分为两个过程 , 第一步使变化信息从背景影像中显现出来;

　　第二步是利用一定方法提取发现的变化信息. 变化信息的发现可利用光谱特征变异法实现 ,在光谱特征变异法中同一地物反映在 SP OT 和 T M 影像上的光谱信息是一一对应的 , 如果两者信息不一致 , 融合后的影像光谱就表现的与正常地物有所差别 ,根据地物发生的光谱特征变异 ,就可发现变化地物信息. 当变化信息在图像上被增强显现以后 , 再确定其变化的位置 、 大小和范围 , 并将其从遥感图像中分离出来.

　　通过遥感信息室内解译和实地验证及对其他非遥感信息数据的辅助分析 ,采用人机交互目视解译法 ,快速查明福建省的土地资源状况与分布及其动态变化 ,为国土部门与政府决策提供科学依据.

　　2.3、模型建立与分析

　　LUC C 模型是深入了解土地利用P 覆盖变化复杂性的重要手段 , 利于阐明土地利用和覆盖格局与社会和自然驱动力之间的因果联系 ,其目的和作用可概括为 : 对土地利用和覆盖变化情况进行描述、 解释、预测和制定对策,因此它在土地利用P 土地覆盖变化研究中占有非常重要的地位.

　　地理信息系统 ( G I S ) 的日益复杂性使其在处理景观水平的研究问题时成为有用的工具. G I S 对评估土地利用或植被类型与景观因森及整体景观之间的关系具有极大的帮助. 另外 , 利用 G I S 强大的数据处理和空间分析能力 ,通过数学建模 ,可以对土地利用的时空特征进行动态分析. G I S 数据库可有效地支持状态变量和模型参数等数据的输入和输出. G I S 的数据结构还为模型计算和结果贮存的空间分配提供有效结构.

　　长期以来 ,在许多研究领域中 ,人们从不同的目的出发 ,构造了大量的土地利用和土地覆盖模型 ,其中一些模型通过改进可以用来进行全球变化研究 ,进而对未来土地利用及土地覆盖的变化进行预测. 如马安青等运用 G I S 空间分析手段 ,借助多个土地利用分析模型 , 对我国北方腾格里与毛乌素两大沙漠边缘带土地利用空间变化特点进行了分析 ,揭示出上世纪 80 年代后期至本世纪初的十余年来两大沙漠南缘带土地利用P 覆盖对气候变化所做出的各具特色的响应方式. 高志强等提出 “中国土地利用的极地模式” ,并建立了中国土地利用程度的经度 、 高程模型 ,从而建立起中国土地利用程度的环境因素分异模型 ,为模拟与预测我国土地利用程度变化提供了理论方法与途径。