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自然资源遥感  2024, Vol. 36 Issue (2): 207-217    DOI: 10.6046/zrzyyg.2023049
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1989—2020年黄河流域巴彦淖尔段地表覆盖类型时空演变研究
刘永新(), 张思源(), 边鹏, 王丕军, 袁帅
中国地质调查局呼和浩特自然资源综合调查中心,呼和浩特 010010
Exploring the spatio-temporal evolution of land cover types in the Bayannur section of the Yellow River basin from 1989 to 2020
LIU Yongxin(), ZHANG Siyuan(), BIAN Peng, WANG Pijun, YUAN Shuai
Hohhot General Survey of Natural Resources Center, China Geological Survey, Hohhot 010010, China
全文: PDF(14388 KB)   HTML  
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摘要 

地表覆盖类型变化对研究区域生态环境变化具有重要意义。为准确掌握黄河流域巴彦淖尔段1989—2020年间地表覆盖类型变化,该文利用Landsat卫星数据影像,以目视解译和随机森林监督分类相结合的方法,对黄河流域巴彦淖尔段内各旗县1989—2020年平均每隔10 a的地表覆盖类型进行解译分类。经过精度验证总体分类精度均大于85%,Kappa系数均大于0.80。通过地表覆盖类型转移变化矩阵,发现黄河流域巴彦淖尔段1989—2020年间沙地减少22.17%,草地减少26.18%,耕地增加20.83%,水面变化不明显; 不同区域地表覆盖类型变化情况各不相同,荒漠草原区表现为沙地与草地之间的相互转化,耕地区和沙地区主要表现为沙地向耕地的转化,其中磴口县最为显著,2020年较1989年沙地减少了32.17%,耕地增加了57.48%。荒漠草原区以社会因素和自然因素共同驱动地表覆盖类型变化,耕地及沙地分布区主要以社会因素驱动地表覆盖类型变化。研究结果可为更加合理地规划利用土地空间提供有力的数据参考和支撑。

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刘永新
张思源
边鹏
王丕军
袁帅
关键词 地表覆盖类型监督分类随机森林    
Abstract

Changes in land cover types play a significant role in investigating the changes in regional ecological environments. This study aims to accurately determine the changes in land cover types in the Bayannur section of the Yellow River basin from 1989 to 2020. Based on Landsat data images, and combining visual interpretation with supervised random forest classification, this study interpreted and classified the land cover types of banners/counties within the Bayannur section at an average interval of 10 years from 1989 to 2020. The accuracy verification reveals an overall classification accuracy of above 85% and a Kappa coefficient of above 0.80. As demonstrated by the transfer change matrix of land cover types, the Bayannur section during the study period saw a decrease of 22.17% in sandy land, a reduction of 26.18% in grassland, an increase of 20.83% in cultivated land, and subtle variations in water surfaces. Different areas exhibited distinct changes in land cover types. Desert steppe areas were characterized by mutual transformation between sandy land and grassland. Cultivated and sandy land areas primarily exhibited a shift from sandy land to cultivated land, significantly represented by Dengkou County, where the sandy land decreased by 32.17% and the cultivated land increased by 57.48% in 2020 compared to 1989. Changes in land cover types of desert steppe areas were driven by both social and natural factors, whereas those of cultivated and sandy land areas were predominantly subjected to social factors. The results of this study will provide effective data reference and support for more rational planning and utilization of land space.

Key wordsland cover type    supervised classification    random forest
收稿日期: 2023-03-08      出版日期: 2024-06-14
ZTFLH:  TP79  
  TP751.1  
基金资助:内蒙古重点研发和成果转化项目“融合无人机技术的草甸草原生态修复区健康定量评价及功能评估技术研发与应用”(2022YFDZ0026);中国地质调查局地质调查项目“黄河流域巴彦淖尔地区地表基质层调查”(DD20211591)
通讯作者: 张思源(1991-),男,硕士研究生,工程师,主要研究方向为自然资源综合调查。Email: zhangsy5@qq.com
作者简介: 刘永新(1986-),男,硕士研究生,高级工程师,主要研究方向为遥感数据处理与应用。Email: 3775226986@163.com
引用本文:   
刘永新, 张思源, 边鹏, 王丕军, 袁帅. 1989—2020年黄河流域巴彦淖尔段地表覆盖类型时空演变研究[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(2): 207-217.
LIU Yongxin, ZHANG Siyuan, BIAN Peng, WANG Pijun, YUAN Shuai. Exploring the spatio-temporal evolution of land cover types in the Bayannur section of the Yellow River basin from 1989 to 2020. Remote Sensing for Natural Resources, 2024, 36(2): 207-217.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2023049      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2024/V36/I2/207
Fig.1  研究区位置图
注: 图中内蒙古自治区行政区划基于自然资源部国家地理信息公共服务平台下载的标准地图,审图编号GS(2019)3333,底图边界无修改。
Fig.2  地表覆盖分类技术流程
地表覆盖类型 分布特征 分类方法 分类代码
裸岩石砾地 主要分布在研究区中部阴山-狼山一带,连片出露面积较大,根据岩性不同,影像特征变化较大,与其他地类可区分度较低 目视解译 0
沙地 大面积沙地主要分布在研究区西部的博克特沙漠及其周边,以及乌梁素海东侧山间平原地带,小面积分布在河套灌区内及乌拉特草原 监督分类 1
草地 主要分布在乌梁素海东部山间平原和北部的乌拉特草原,研究区主要为草原类型荒漠草原,植被生长状况受降水影响较大 监督分类 2
耕地 耕地主要分布在研究区南部河套平原,主要以黄河水灌溉的水浇地为主,分布面积较大 监督分类 3
静水水面 静水水面主要为研究区内一些小面积湖泊,一般不具流动性,且水生植物生长较少,在假彩色影像上通常呈暗绿色或黑色 监督分类 4
流动水面 流动水面主要指黄河河道内水域,由于黄河高流动性和高含沙量,在假彩色影像上通常呈土黄色 监督分类
含水生植物水面 主要为乌梁素海水域,由于乌梁素海水域水体流动性较差,水域内水生植物生长茂密,在影响特征上与耕地相类似,为提高解译精度,本次研究将乌梁素海水域范围单独进行目视解译 目视解译
Tab.1  研究区地表覆盖类型分类信息
Fig.3  2020年地表覆盖类型解译精度
分类区域 1989年 2000年 2010年 2020年
总体分类
精度/%
Kappa
系数
总体分类
精度/%
Kappa
系数
总体分类
精度/%
Kappa
系数
总体分类
精度/%
Kappa
系数
乌拉特前旗 88.41 0.83 91.61 0.87 95.33 0.93 87.49 0.82
乌拉特中旗 95.13 0.91 96.03 0.94 96.26 0.92 88.52 0.82
乌拉特后旗 82.23 0.81 83.33 0.84 85.65 0.82 87.45 0.86
五原县 97.80 0.96 95.40 0.92 97.89 0.96 96.80 0.93
临河区 96.32 0.94 95.65 0.91 93.86 0.93 93.43 0.90
杭锦后旗 89.98 0.89 90.23 0.96 91.60 0.95 90.02 0.89
磴口县 93.36 0.92 94.28 0.93 94.46 0.91 95.28 0.93
Tab.2  1989—2020年黄河流域巴彦淖尔地区影像监督分类精度评价结果
Fig.4  黄河流域巴彦淖尔段裸岩石砾地分布范围
Fig.5  1989—2020年黄河流域巴彦淖尔段地表覆盖类型分布
Fig.6  黄河流域巴彦淖尔段1989—2020年地表覆盖类型变化情况
Fig.7  乌拉特前旗1989—2000年地表覆盖类型变化情况
Fig.8  乌拉特中旗、乌拉特后旗1989—2020年地表覆盖类型变化情况
Fig.9  五原县、临河区和杭锦后旗1989—2020年地表覆盖类型变化情况
Fig.10  磴口县年地表覆盖类型变化情况
主成分 特征值 贡献率/% 累计贡献率/%
1 2.467 41.109 41.109
2 1.552 25.859 66.968
3 1.203 20.055 87.023
4 0.416 6.936 93.959
5 0.300 5.002 98.961
6 0.062 1.039 100.000
Tab.3  PCA中的特征值和累计贡献率
影响因子 第一主成分 第二主成分 第三主成分
粮食总产量 0.942 0.196 0.115
国民生产总值 0.841 0.354 0.327
年均气温 0.766 -0.171 -0.362
昼夜温差 0.007 0.923 -0.114
降雨量 0.229 -0.505 0.772
人口 0.482 -0.502 -0.586
Tab.4  驱动因子主成分分析
[1] 刘永新, 姜琦刚, 刘伟, 等. 利用GRSFAI预测内蒙古北部干旱地区浅层地下水分布[J]. 世界地质, 2019, 38(4):1142-1151.
Liu Y X, Jiang Q G, Liu W, et al. Prediction of shallow groundwater distribution in arid region of northern Inner Mongolia using GRSFAI[J]. Global Geology, 2019, 38(4):1142-1151.
[2] Pedruzzi R, Andreão W L, Baek B H, et al. Update of land use/land cover and soil texture for Brazil:Impact on WRF modeling results over São Paulo[J]. Atmospheric Environment, 2022, 268:118760.
[3] Cho M S, Qi J. Quantifying spatiotemporal impacts of hydro-dams on land use/land cover changes in the Lower Mekong River Basin[J]. Applied Geography, 2021, 136:102588.
[4] Rodriguez-Caballero E, Reyes A, Kratz A, et al. Effects of climate change and land use intensification on regional biological soil crust cover and composition in southern Africa[J]. Geoderma, 2022, 406:115508.
[5] 高宇婷, 于洋, 孙凌霄, 等. 塔里木盆地南缘绿洲土地覆盖变化及驱动力[J]. 干旱区研究, 2021, 38(4):1172-1183.
Gao Y T, Yu Y, Sun L X, et al. Land coverage change and driving forces of an oasis in the southern margin of Tarim Basin[J]. Arid Zone Research, 2021, 38(4):1172-1183.
[6] 贾丹阳, 熊祯祯, 高岩, 等. 近30 a台特玛湖地区土地利用/土地覆被变化及其影响因素[J]. 干旱区地理, 2021, 44(4):1022-1031.
Jia D Y, Xiong Z Z, Gao Y, et al. Land use/Land cover change and influencing factors in the TaiTema Lake in the past 30 years[J]. Arid Land Geography, 2021, 44(4):1022-1031.
[7] 李石华, 周峻松, 王金亮. 1974—2014年抚仙湖流域土地利用/覆盖时空变化与驱动力分析[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4):132-139.doi:10.6046/gtzyyg.2017.04.20.
Li S H, Zhou J S, Wang J L. Spatio-temporal LUCC and driving force in Fuxian Lake watershed from 1974 to 2014[J]. Remote Sensing for Land Resources, 2017, 29(4):132-139.doi:10.6046/gtzyyg.2017.04.20.
[8] 黄鹏程, 张明明, 王新宇, 等. 基于Landsat8 OLI的西安市土地利用类型遥感分类研究[J]. 测绘与空间地理信息, 2020, 43(1):85-88,92.
Huang P C, Zhang M M, Wang X Y, et al. Remote sensing classification of land use in Xi’an based on Landsat8 OLI[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2020, 43(1):85-88,92.
[9] 宋奇, 冯春晖, 高琪, 等. 阿拉尔垦区近30年耕地变化及其驱动因子分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2):202-212.doi:10.6046/gtzyyg.2020183.
Song Q, Feng C H, Gao Q, et al. Change of cultivated land and its driving factors in Alar reclamation area in the past thirty years[J]. Remote Sensing for Land Resources, 2021, 33(2):202-212.doi: 10.6046/gtzyyg.2020183.
[10] 王敏, 高新华, 陈思宇, 等. 基于Landsat8遥感影像的土地利用分类研究——以四川省红原县安曲示范区为例[J]. 草业科学, 2015, 32(5):694-701.
Wang M, Gao X H, Chen S Y, et al. The land use classification based on Landsat8 remote sensing image:A case study of Anqu demonstration community in Hongyuan County of Sichuan Province[J]. Pratacultural Science, 2015, 32(5):694-701.
[11] 袁盼丽, 汪传建, 赵庆展, 等. 基于深度学习的寒旱区多时序影像土地利用及变化监测——以新疆莫索湾垦区为例[J]. 干旱区地理, 2021, 44(6):1717-1728.
Yuan P L, Wang C J, Zhao Q Z, et al. Dynamic monitoring of land-use/land-cover change in cold and arid region based on deep learning: A case study of Mosuowan reclamation area in Xinjiang[J]. Arid Land Geography, 2021, 44(6):1717-1728.
[12] 张金良, 王炜, 付健, 等. 黄河流域内流区土地利用与植被覆盖时空演变规律[J]. 人民黄河, 2022, 44(11):1-5,19.
Zhang J L, Wang W, Fu J, et al. Spatial-temporal dynamic characteristics of land use and vegetation cover in inland flow area of Yellow River Basin[J]. Yellow River, 2022, 44(11):1-5,19.
[13] 张静, 杜加强, 盛芝露, 等. 1982—2015年黄河流域植被NDVI时空变化及影响因素分析[J]. 生态环境学报, 2021, 30(5):929-937.
doi: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2021.05.005
Zhang J, Du J Q, Sheng Z L, et al. Spatio-temporal changes of vegetation cover and their influencing factors in the Yellow River Basin from 1982 to 2015[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2021, 30(5):929-937.
[14] 孙永军, 周强, 杨日红. 黄河流域土地荒漠化动态变化遥感研究[J]. 国土资源遥感, 2008, 20(2):74-78,121.doi:10.6046/gtzyyg.2008.02.17.
Sun Y J, Zhou Q, Yang R H. A study of land desertification dynamic change in Yellow River Basin[J]. Remote Sensing for Land Resources, 2008, 20(2):74-78,121.doi:10.6046/gtzyyg.2008.02.17.
[15] 刘希朝, 李效顺, 蒋冬梅. 基于土地利用变化的黄河流域景观格局及生态风险评估[J]. 农业工程学报, 2021, 37(4):265-274.
Liu X Z, Li X S, Jiang D M. Landscape pattern identification and ecological risk assessment using land-use change in the Yellow River Basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(4):265-274.
[16] 肖东洋, 牛海鹏, 闫弘轩, 等. 1990—2018年黄河流域(河南段)土地利用格局时空演变[J]. 农业工程学报, 2020, 36(15):271-281,326.
Xiao D Y, Niu H P, Yan H X, et al. Spatiotemperal evolution of land use pattern in the Yellow River Basin(Henan section) from 1990 to 2018[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2020, 36(15):271-281,326.
[17] 卫新东, 张健, 王筛妮, 等. 黄河流域2000—2020年生态用地格局变化与分异趋势[J]. 生态学杂志, 2021, 40(11):3424-3435.
Wei X D, Zhang J, Wang S N, et al. The evolution and differentiation trend of ecological land pattern in the Yellow River Basin from 2000 to 2020[J]. Chinese Journal of Ecology, 2021, 40(11):3424-3435.
doi: DOI: 10.13292/j.1000-4890.202111.019
[18] 张银辉, 罗毅, 刘纪远, 等. 内蒙古河套灌区土地利用与景观格局变化研究[J]. 农业工程学报, 2005, 21(1):61-65.
Zhang Y H, Luo Y, Liu J Y, et al. Land use and landscape pattern change in Hetao Irrigation District,Inner Mongolia Autonomous Region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2005, 21(1):61-65.
[19] 贾鹏. 基于遥感的磴口县土地利用/覆盖变化研究[D]. 兰州: 兰州大学, 2016.
Jia P. A study of LUCC in Dengkou based on remote sensing[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2016.
[20] Yu Z, Di L, Yang R, et al. Selection of Landsat8 OLI band combinations for land use and land cover classification[C]// 2019 8th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics) Istanbul,Turkey,IEEE, 2019:1-5.
[21] 李明洁, 王明常, 王凤艳, 等. 基于多特征随机森林算法的深圳市土地利用分类[J]. 世界地质, 2022, 41(3):632-640.
Li M J, Wang M C, Wang F Y, et al. Land use classification in Shenzhen based on multi-features random forest algorithm[J]. World Geology, 2022, 41(3):632-640.
[22] Breiman L. Random forests[J]. Machine Learning, 2001, 45(1):5-32.
[23] 王德军, 姜琦刚, 李远华, 等. 基于Sentinel -2A/B 时序数据与随机森林算法的农耕区土地利用分类[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4):236-243.doi:10.6046/gtzyyg.2020.04.29.
Wang D J, Jiang Q G, Li Y H, et al. Land use classification of farming areas based on time series Sentinel -2A/B data and random forest algorithm[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2020, 32(4):236-243.doi:10.6046/gtzyyg.2020.04.29.
[24] 高文龙, 苏腾飞, 张圣微, 等. 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.doi:10.6046/gtzyyg.2020.03.30.
Gao W L, Su T F, Zhang S W, et al. Classification of objects and LUCC dynamic monitoring in mining area:A case study of Hailiutu watershed[J]. Remote Sensing for Land Resources, 2020, 32(3):232-239.doi:10.6046/gtzyyg.2020.03.30.
[25] 谷彦斐, 徐泮林, 高明超. 1987—2017年南京市土地利用/覆被变化及驱动力分析[J]. 测绘与空间地理信息, 2021, 44(7):131-133,143.
Gu Y F, Xu P L, Gao M C. Analysis of land use and land cover change and driving forces in Nanjing from 1987 to 2017[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2021, 44(7):131-133,143.
[26] 李航. 统计学习方法[M]. 2版. 北京: 清华大学出版社, 2019:297-298.
Li H. Statistical learning method[M]. 2nd ed. Beijing: Tsinghua University Press, 2019:297-298.
[27] 张洪敏, 张艳芳, 田茂, 等. 基于主成分分析的生态变化遥感监测——以宝鸡市城区为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1):203-209.doi:10.6046/gtzyyg.2018.01.28.
Zhang H M, Zhang Y F, Tian M, et al. Dynamic monitoring of eco-environment quality changes based on PCA:A case study of urban area of Baoji City[J]. Remote Sensing for Land Resources, 2018, 30(1):203-209.doi:10.6046/gtzyyg.2018.01.28.
[1] 冯倩, 张佳华, 邓帆, 吴贞江, 赵恩灵, 郑培鑫, 韩杨. 基于特征优选和时空融合算法的黄河三角洲湿地类别制图方法研究[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(2): 39-49.
[2] 刘美艳, 聂胜, 王成, 习晓环, 程峰, 冯宝坤. 基于ICESat-2和Sentinel-2A数据的森林蓄积量反演[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(1): 210-216.
[3] 卢献健, 张焕铃, 晏红波, 黎振宝, 郭子扬. 协同Sentinel-1/2多特征优选的甘蔗提取方法[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(1): 86-94.
[4] 杜晓川, 娄德波, 徐林刚, 范莹琳, 张琳, 李婉悦. 基于GF-2影像和随机森林算法的花岗伟晶岩提取[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 53-60.
[5] 余绍淮, 徐乔, 余飞. 联合光学和SAR遥感影像的山区公路滑坡易发性评价方法[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 81-89.
[6] 钟骁勇, 李洪义, 郭冬艳, 谢模典, 赵婉如, 胡碧峰. 基于多源环境变量和随机森林模型的江西省耕地土壤pH值空间预测[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 178-185.
[7] 何苏玲, 贺增红, 潘继亚, 王金亮. 基于多模型的县域土地利用/土地覆盖模拟[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 201-213.
[8] 陈健, 李虎, 刘玉锋, 常竹, 韩伟杰, 刘赛赛. 基于Sentinel-2数据多特征优选的农作物遥感识别研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 292-300.
[9] 伍炜超, 叶发旺. 面向多背景环境的Sentinel-2云检测[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 124-133.
[10] 席磊, 舒清态, 孙杨, 黄金君, 宋涵玥. 基于ICESat2的西南山地森林LAI遥感估测模型优化[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 160-169.
[11] 排日海·合力力, 昝梅. 干旱区绿洲城市生态环境时空格局变化及影响因子研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 201-211.
[12] 梁锦涛, 陈超, 张自力, 刘志松. 一种融合指数与主成分分量的随机森林遥感图像分类方法[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 35-42.
[13] 闫涵, 张毅. 利用GF-6影像结合国土“三调”开展西部地区县域自然资源调查[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 277-286.
[14] 吴玉鑫, 王卷乐, 韩保民, 严欣荣. 基于时空谱特征的墨脱县森林分类方法与实现[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(1): 180-188.
[15] 张昊, 高小红, 史飞飞, 李润祥. 基于Sentinel-2 MSI与Sentinel-1 SAR相结合的黄土高原西部撂荒地提取——以青海民和县为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 144-154.
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