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自然资源遥感  2022, Vol. 34 Issue (1): 198-209    DOI: 10.6046/zrzyyg.2021042
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基于1990—2019年Landsat影像的干旱区绿洲土地利用变化与模拟
宋奇1(), 冯春晖1, 马自强2, 王楠3, 纪文君4, 彭杰1()
1.塔里木大学农学院,阿拉尔 843300
2.北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所,北京 100871
3.浙江大学环境与资源学院,杭州 310058
4.中国农业大学土地科学与技术学院,北京 100083
Simulation of land use change in oasis of arid areas based on Landsat images from 1990 to 2019
SONG Qi1(), FENG Chunhui1, MA Ziqiang2, WANG Nan3, JI Wenjun4, PENG Jie1()
1. College of Agriculture, Tarim University, Alar 843300, China
2. Institute of Remote Sensing and Geographical Information Systems, School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
3. College of Environmental and Resource Science, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China
4. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China
全文: PDF(9825 KB)   HTML  
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摘要 

探明西北干旱区典型人工绿洲阿拉尔垦区的土地利用变化及未来发展情况,为类似地区土地利用变化的调控和管理提供参考。将逐年各月份影像进行多时相合成后,运用支持向量机分类方法获得逐年土地利用分类图,从面积变化、类型转化、空间动态变化3方面进行土地利用变化分析,采用CA(cellular automaton)-Markov模型模拟2050和2080年土地利用变化情况,基于累积距平法和通径分析方法探究其突变情况和驱动因素。研究结果表明: 1990—2019年,阿拉尔垦区耕地、园地、水体和建设用地的面积呈增加趋势,其中耕地和园地面积的增加主要是由塔里木河沿岸区域之外的未利用地转换而来。至2080年,垦区东北和东南部的未利用地将被逐渐开垦,耕地、园地和建设用地的面积将大幅增加。阿拉尔垦区土地利用类型面积在2005年发生转折性变化,耕地、园地和建设用地的面积急剧增加; 垦区土地利用变化的主要驱动因素为总人口、农业生产总值和棉花价格。研究结论: 在未来土地开发利用过程中,应当制定可持续发展的耕地开发政策,严格控制建设用地面积,构建合理的土地利用结构。

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宋奇
冯春晖
马自强
王楠
纪文君
彭杰
关键词 土地利用变化土地空间动态模拟长时间序列驱动因子    
Abstract

This study aims to explore the land use change and its future development trend in the Aral reclamation area, a typical artificial oasis in the arid region in northwest China and to provide a reference for the regulation and management of land use change in similar areas. After the multi-temporal synthesis of monthly images of each year, annual land use classification maps were obtained using the support vector machine method. Then, the land use change was analyzed from the aspects of area change, type transformation, and spatial dynamic change. Finally, the cellular automaton (CA)-Markov model was used to simulate the land use change in 2050 and 2080, and the sudden changes and their driving factors were explored using the cumulative departure method and the path analysis. The results of this study are as follows. During 1990—2019, the area of arable land, garden land, water bodies, and construction land in the Aral reclamation area showed an increasing trend. Among them, the arable land and garden land increased in area mainly due to the conversion of unused land outside the areas along the Tarim River. By 2080, the unused land in the northeastern and southeastern parts of the reclamation area will be gradually reclaimed. As a result, arable land, garden land, and construction land will significantly increase. The area of various types of land use in the Aral reclamation reached a turning point in 2005, showing a sharp increase in the area of arable land, garden land, and building land. This was mainly driven by total population, gross agricultural product, and cotton prices. It can be concluded that it is necessary to develop policies on the sustainable development of arable land, to strictly control the area of construction land, and to construct a reasonable land use structure in future land development and utilization.

Key wordsland use change    dynamic simulation of land space    long time series    driving factors
收稿日期: 2021-02-07      出版日期: 2022-03-14
ZTFLH:  TP79  
基金资助:兵团中青年创新领军人才项目“棉田土壤剖面盐渍化的卫星遥感监测研究”编号(2020CB032);国家重点研发计划项目“土壤综合观测与智能服务平台研发与应用”共同资助编号(2018YFE0107000)
通讯作者: 彭杰
作者简介: 宋奇(1996-),男,硕士研究生,主要研究方向为国土资源与遥感。Email: tarimsongqi@163.com
引用本文:   
宋奇, 冯春晖, 马自强, 王楠, 纪文君, 彭杰. 基于1990—2019年Landsat影像的干旱区绿洲土地利用变化与模拟[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 198-209.
SONG Qi, FENG Chunhui, MA Ziqiang, WANG Nan, JI Wenjun, PENG Jie. Simulation of land use change in oasis of arid areas based on Landsat images from 1990 to 2019. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(1): 198-209.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2021042      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2022/V34/I1/198
Fig.1  研究区地理位置
Fig.2  遥感数据
Fig.3  多时相遥感影像合成
类型 地表特征 影像特征 影像 照片
耕地 棉地、小麦地、玉米地、高粱地等 浅绿色,形状规则,一般为长条,均匀分布
林草地 胡杨林、草场、柽柳等 黄色或深黄色,形状不规则,一般分布在河流、道路两侧以及偏远地区
园地 苹果地、枣地、葡萄地、香梨地等 黄色,形状相对规则,多呈矩形,有明显边界线,连片分布
水体 河流、沟渠、水库等 白色或浅紫色,形状规则,有明显边界线
建设用地 城镇、学校、广场、工业用地等 灰色或深紫色,形状规则,周边常有规则的行道树,有明显边界线,连片分布
未利用地 湿地、裸石、盐碱地、沙地等 灰色或深紫色,形状不规则,多分布于偏远地区
Tab.1  
Fig.4  每类样本点个数和分布
Fig.5  不同数据源的分类结果
土地利用类型 Landsat8
(2019年)
Landsat7
(2010年)
Landsat5
(1990年)
制图精
度/%
用户精
度/%
制图精
度/%
用户精
度/%
制图精
度/%
用户精
度/%
耕地 93.19 90.14 91.30 89.91 90.55 88.43
林草地 87.49 93.47 85.81 93.41 85.14 92.36
园地 76.46 94.52 75.55 93.52 75.22 92.18
水体 84.18 95.65 82.06 93.98 81.36 92.46
建设用地 82.76 82.11 82.58 81.04 81.17 80.17
未利用地 98.27 88.66 98.16 86.74 97.01 85.12
Kappa系数 0.88 0.85 0.82
总体精度/% 90.05 89.82 88.29
Tab.2  不同数据源的精度评价
Fig.6  1990—2019年阿拉尔垦区土地利用变化情况
Fig.7  1990—2019年阿拉尔垦区各土地利用类型的面积变化情况
1990年
2019年 耕地 林草地 园地 水体 建设用地 未利用地 合计
耕地 14.09 832.59 4.94 0.00 664.57 1 516.19
林草地 0.38 0.36 0.58 0.00 4.64 5.97
园地 349.64 8.81 15.69 0.00 1 160.44 1 534.58
水体 2.86 6.77 15.84 0.00 103.36 128.82
建设用地 16.11 8.60 11.59 0.04 1.48 37.82
未利用地 0.00 1.36 0.00 0.00 1.28 2.64
合计 368.99 39.63 860.38 21.25 1.28 1 934.48
Tab.3  1990—2019年阿拉尔垦区各土地利用类型的变化转换矩阵
Fig.8  阿拉尔垦区在不同时间段的土地利用变化特征
Fig.9  阿拉尔垦区在不同时间段的土地利用动态变化
Fig.10  2010年阿拉尔垦区土地利用的实际及模拟情况对比
预测类别 合计 用户精度/%
真实类别 耕地 林草地 园地 水体 建设用地 未利用地
耕地 54 617 750 923 0 867 2 667 59 824 91.30
林草地 858 182 058 3 536 10 328 1 939 13 453 212 172 85.81
园地 5 272 3 880 65 696 1 062 342 10 701 86 953 75.55
水体 0 5 94 184 256 0 40 170 224 525 82.06
建设用地 0 0 0 0 14 146 2 984 17 130 82.58
未利用地 0 8 189 0 208 161 457 741 466 299 98.16
合计 60 747 194 896 70 249 196 053 17 455 527735 1067 135
制图精度/% 89.91 93.41 93.52 93.98 81.04 86.74
Tab.4  阿拉尔垦区2010年土地利用模拟的精度评价
Fig.11  阿拉尔垦区2050年和2080年的土地利用模拟情况
年份 耕地 林草地 园地 水体 建设用地 未利用地
面积/km2 百分
比/%
面积/km2 百分
比/%
面积/km2 百分
比/%
面积/km2 百分
比/%
面积/km2 百分
比/%
面积/km2 百分
比/%
2050年 1 679.32 40.90 388.42 9.46 1 285.56 31.31 345.31 8.41 104.29 2.54 303.02 7.38
2080年 1 727.77 42.08 330.94 8.06 1 368.50 33.33 349.82 8.52 207.76 5.06 121.12 2.95
Tab.5  阿拉尔垦区2050年和2080年各土地利用类型的面积变化情况
Fig.12  阿拉尔垦区土地利用类型面积变化的突变情况分析
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