遥感技术在土地利用/土地覆盖变化研究中的应用

　　土地利用与土地覆盖变化研究要揭示变化的过程与机制,首先要具有能动态地反映变化过程的信息及其处理方法。遥感与GIS技术便成为土地利用与土地覆盖变化研究技术体系中的主要组成。目前高空间分辨率的卫星遥感技术的发展为在大范围内进行高空间精度(100米或更小)的土地覆盖变化的测量与制图、为在区域规模尺度上进行准确的土地覆盖变化的追踪研究提供了方便。在土地利用与土地覆盖变化研究中,遥感技术主要可完成如下两方面的工作:

　　(1)土地利用/土地覆盖及其变化的遥感分类。目前这已经在大多数土地利用与土地覆盖研究中得到了广泛的应用。但是,采用遥感手段进行土地利用与土地覆盖变化的分类研究需要:能客观地反映土地利用与土地覆盖变化的指标,主要是自然环境方面的指标;o所研究地区或相关地区土地利用与土地覆盖的参考资料,包括基础图件与数据等本底;识别土地利用与土地覆盖及其变化的有效方法。因此,仅靠遥感手段是不可能完全解决土地利用与土地覆盖变化分类问题的,遥感技术必须与常规的案例研究与社会经济方法相结合。

　　(2)土地利用与土地覆盖变化的动态监测,其中包括对影响土地利用与土地覆盖变化的各类自然、社会与经济条件的变化与土地利用/覆盖本身的变化的监测。在这一方面,目前较为经典的方法是通过对同一地区不同时段的图件或者是土地利用与土地覆盖的遥感分类进行比较,来发现该地区在不同时间的差异。而这一方法比较适用于局部地区的案例研究,当应用到大比例尺制图(如1km2)时,这一方法便受到了一定的限制,因为:局部地区土地利用与土地覆盖相关图件之间的直接对比无法揭示某些大尺度上的土地利用与土地覆盖变化规律;o在小比例尺上土地利用与土地覆盖的分类、精度等均与大比例尺地图存在着明显的差异。因此在区域级或全球规模的应用研究中,目前一个新的趋势是直接采用一些有关土地覆盖的遥感指标进行比较。其中马尔科夫链模型便是一种有效的对土地覆盖变化过程进行模拟的方法。马尔科夫链的核心是概率函数,可用以表示土地利用/土地覆盖类型之间相互转化的概率。这一概率函数可以是静止的,也可以是某个特定时间段内动态的。土地覆盖变化的概率函数与转换过程可以直接通过遥感图像的判读及其统计分析数据来获得。

　　在遥感技术的应用过程中,有一点值得注意的是遥感技术必须与社会经济方法相结合。遥感专业人员通过遥感图像获取土地利用与土地覆盖变化的类型并通过GIS手段将其与自然的或人文景观特征相结合进行分析,而长期从事实地研究的社会科学工作者则善于进行行为、政策等方面的研究,通过建模分析人类行为或决策与土地利用/土地覆盖变化的相互影响和作用。这两方面的专业人员相互合作,则会形成特殊的优势,这已经是目前土地利用与土地覆盖变化研究的趋势。但是不容忽略的是,尽管空间数据的应用与GIS技术在社会科学领域越来越受到青睐,与遥感手段相比,社会科学数据的空间属性不强,不容易与某个特定的区域相联系。也就是说,社会经济方面的信息如人口、收入、产量、消费、贸易、人口迁移等,在土地利用与土地覆盖变化的研究中不可或缺,然而社会经济数据与遥感数据的结合在时间频率与空间分辨率方面存在着较大的难度。