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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (3): 232-239    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.03.30
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矿区地物分类及土地利用/覆盖变化动态监测——以海流兔流域为例
高文龙1(), 苏腾飞1,2,3, 张圣微1,2,3(), 杜银龙1, 雒萌1
1.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特 010018
2.内蒙古自治区水资源保护与利用重点实验室,呼和浩特 010018
3.内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室,呼和浩特 010018
Classification of objects and LUCC dynamic monitoring in mining area: A case study of Hailiutu watershed
GAO Wenlong1(), SU Tengfei1,2,3, ZHANG Shengwei1,2,3(), DU Yinlong1, LUO Meng1
1. College of Water Conservancy and Civil Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China
2. Key Laboratory of Protection and Utilization of Water Resources of Inner Mongolia Atuonomous Region,Hohhot 010018, China
3. Inner Mongolia Autonomous Region Key Laboratory of Big Data Research and Application of Agriculture and Animal Husbandry, Hohhot 010018, China
全文: PDF(4522 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对矿山开采是否会使地物类型发生巨大变化及环境恶化问题,利用Landsat(TM,OLI)影像,对海流兔流域2006年、2010年、2014年、2018年的土地进行分类,揭示2006—2018年间3个阶段(每4 a一阶段)土地利用变化的时空特征。通过筛选比较最大似然法、支持向量机、随机森林等分类方法,并应用地物时空变化特征和转移矩阵统计方法进行定性、定量分析。结果表明: 随机森林法得到的土地分类图精度优于其他分类方法; 3个阶段中沙地与草地/灌木转化频繁,沙地总面积减少16.83%,草地/灌木增加12.68%,建设用地逐年稳定增长; 截至2018年,矿区发展并未对生态环境造成较大伤害,井工矿地物结构变化与海流兔流域地物结构趋势一致。

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高文龙
苏腾飞
张圣微
杜银龙
雒萌
关键词 遥感转移矩阵采矿扰动土地利用    
Abstract

To tackle the problem whether mining will cause great changes in the types of surface features and environmental deterioration, the authors used Landsat (TM,OLI) images to classify the land in 2006, 2010, 2014 and 2018 in Hailiutu watershed, and revealed the temporal and spatial characteristics of land use changes in three stages (one stage every four years) from 2006 to 2018. Screening and comparing the classification methods MLE, SVM, RF and applying the statistical methods of features change and transfer matrix show that the accuracy of land classification map obtained by RF is better than that of the other classification methods, and the quantitative interpretation of land classification analysis was carried out for many years. In the three stages, the transformation of sandy land and grassland/shrub was frequent, the total area of sandy land decreased by 16.83%, the grassland/shrub increased by 12.68%, and the construction land increased steadily year by year. By 2018, the development of the mining area had not caused great damage to the ecological environment, and the change of the geological structure of the mine was consistent with the trend of the geological structure of Hailiutu basin.

Key wordsremote sensing    transfer matrix    mining disturbance    land use
收稿日期: 2019-10-22      出版日期: 2020-10-09
:  TP79  
基金资助:国家重点研发计划项目“大型煤矿和有色金属矿矿井水高效利用技术与示范,课题1采煤驱动下水文演变机理与地质环境生态效益,专题3采煤驱动下地表演变机理与环境生态效应”(2018YFC0406401);国家自然科学基金项目“改变降水对内蒙古典型草原禁牧与放牧草地水文土壤植被影响机制研究,面向对象的河套灌区遥感作物分类算法研究”(51779116);国家自然科学基金项目“改变降水对内蒙古典型草原禁牧与放牧草地水文土壤植被影响机制研究,面向对象的河套灌区遥感作物分类算法研究”(61701265);内蒙古自治区杰出青年培育基金“典型草原水文土壤植被对改变降雨及放牧的响应机理研究”(2019JQ06)
通讯作者: 张圣微
作者简介: 高文龙(1995-),男,硕士研究生,主要从事地学和环境遥感相关方面研究。Email: Gao19950723@126.com
引用本文:   
高文龙, 苏腾飞, 张圣微, 杜银龙, 雒萌. 矿区地物分类及土地利用/覆盖变化动态监测——以海流兔流域为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 232-239.
GAO Wenlong, SU Tengfei, ZHANG Shengwei, DU Yinlong, LUO Meng. Classification of objects and LUCC dynamic monitoring in mining area: A case study of Hailiutu watershed. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(3): 232-239.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.03.30      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I3/232
Fig.1  研究区地理位置
影像编号 卫星
(传感器)
获取时间 空间分
辨率/m
云量/
%
LC08_L1TP_128033_20181004_20181010_01_T1 Landsat8(OLI) 2018-10-04 30 0.28
LC81280332014298-LGN00 Landsat8(OLI) 2014-10-25 30 0.50
LT51280332010255-IKR00 Landsat5(TM) 2010-09-12 30 0.18
LT51280332006292-IKR00 Landsat5(TM) 2006-10-19 30 0
Tab.1  影像信息
Fig.2  海流兔流域影像解译标志
地类名称 解译标志
沙地 影像色调呈褐色、黄色,形状不规则,在研究区内分布极其广泛
草地/灌木 影像呈现暗红色、深红色、黑色,形状为点状、片状、分布极其不均匀,研究区各处均有分布
水域 影像呈深浅颜色不一的蓝色、黑色和天蓝色,形状多呈条带状,带宽大小不一,边界明显
耕地 影像色调为鲜红色、褐色及土黄色,形状呈规则的方形、圆形(圆形为喷灌、滴灌耕地),分布在农村居民点与河流附近
建设用地 影像呈天蓝色、白色等,形状规则,相对集中,农村居民点呈点状分布,公路形状细长连续,与周围分界线明显
Tab.2  影像解译说明
Fig.3  LUCC动态监测流程
Fig.4  MLE,SVM,RF方法精度比较
Fig.5  研究区土地分类图
年份 沙地 草地/灌木 水域 耕地 建设用地 总面积/
km2
面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
2006年 1 525.25 54.53 806.7 28.84 15.25 0.54 395.61 14.14 54.43 1.95 2 797.24
2010年 1 385.34 49.53 900.36 32.19 14.11 0.50 386.91 13.83 110.52 3.95 2 797.24
2014年 1 323.02 47.30 941.29 33.65 15.40 0.55 384.62 13.75 132.91 4.75 2 797.24
2018年 1 053.95 37.68 1 161.52 41.52 29.87 1.07 416.78 14.90 135.13 4.83 2 797.24
Tab.3  海流兔流域4期不同土地利用类型面积、比例
2018年
地物类别
2006年地物类别
沙地 草地/灌木 水域 耕地 建设用地
沙地 954.61 48.29 0.26 44.48 6.18
草地/灌木 380.49 580.80 5.75 176.65 17.58
水域 8.45 6.75 5.37 5.43 3.85
耕地 126.49 135.11 2.77 145.09 7.26
建设用地 54.82 35.64 1.07 23.93 19.54
Tab.4  2006到2018年海流兔流域土地利用/覆盖变化转移矩阵
Fig.6-1  巴拉素、营盘壕、大海则煤矿地物类型时序变化
Fig.6-2  巴拉素、营盘壕、大海则煤矿地物类型时序变化
Fig.7  各矿区地物面积统计
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