王亮　王轲

摘要：指出了在新时代背景之下，3s技术可帮助人们分析各类林地动态变化，可运用景观指数对林地进行景观格局分析。基于“3S”技术提取林地动态变化信息，并在此基础上分析了林地利用动态变化及其驱动力，以更好地对林地进行科学规划和管理，合理利用和保护林地资源，促进林地资源的可持续经营。

关键词：3S；林地；动态变化

中图分类号：TP7 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2016）08-0181-02

1.引言

“3S技术”是指RS（遥感技术）、GIS（地理信息系统）和GPS（全球定位系统）技术的统称，综合空间、传感、卫星定位、计算机和通讯等相关技术，对空间、生物、数据和信息进行高效的采集、处理、应用和更新。其中RS（遥感技术）从高空或外层空间接收各类地物的电磁波信息，并通过对这些信息进行扫描、摄影、传输和处理，实现远距离控测和识别；GIS（地理信息系统）能对各种地理信息进行分类、组合、分析，专门管理地理信息的计算机软件系统；GPS（全球定位系统）能够快速、高效和准确地提供测量点位的三维坐标以及其他相关信息，是一种利用卫星、通信和计算机技术全天候、高精度、高效益进行测量的技术系统。

2.数据处理

2.1几何校正

在遥感影像图成像时，往往会因为遥感传感器、遥感平台以及地球星体本身等方面的原因引起难以避免的几何畸变。而几何校正就可以校正成像过程中所产生的几何畸变。图像几何校正是将数字图像投影到地面上.使其符合地图投影的过程。由于所搜集到的遥感影像都已经过辐射校正和几何粗校正，因此在该研究中仅对影像进行几何精校正。其主要步骤为在ERDAS环境下选取地面控制点，计算变化矩阵的参数，然后进行图像重采样，最后输出图像文件。

2.2研究区遥感影像图裁切

图像裁切分为规则裁切和不规则裁切，研究中使用不规则裁切法。首先利用AicGIs将研究区的行政边界的矢量格式存为ARC/INFO图层，然后在ERDAS下对研究区域创建AOI感兴趣区，利用subset功能，将对比期遥感影像按照感兴趣区域的AOI边界切割出来，得到研究区的遥感影像图。

2.3图像最佳波段选取与增强处理

使用不同波段进行组合，目的是找出那些同类像元聚集性和异类像元离散性都相对较好的波段。

3.林地类型动态变化研究

3.1监督分类法

遥感影像分类主要依据是地物的光谱特征，即地物电磁波辐射的多波段测量值，这些测量值可以作为遥感影像分类的原始特征变量。分类是对图像上每个像素照亮度接近程度给出对应类别，以达到大致区分遥感图像中多种地物的目的。经过大量研究发现对不同类型的林地进行监督分类效果最好，监督分类是将遥感影像通过建立训练样本和判别函数，将待分像元代入判别函数进行判别的过程。而实际中常常采用人机交互式判断影像，即根据给定区域，按照解译标准对遥感影像进行分类。

3.2景观格局指数法

研究中利用景观结构分析软件Fragstats对景观格局指数进行计算。FRAGSTATS是由美国俄勒冈州立大学森林科学系开发的一个景观指标计算软件，它有2种版本，矢量版本运行在ARC/INF（）环境中，接受ARC/INFO格式的矢量图层；栅格版本可以接受ARC/INFO、IDRISI、ERDAS等多种格式的格网数据。两个版本的区别在于：栅格版本可以计算最近距离、邻近指数和蔓延度，而矢量版本不能；另一个区别是对边缘的处理，由于格网化的地图中，拼块边缘总是大于实际的边缘，因此栅格版本在计算边缘参数时，会产生误差，这种误差源于网格的分辨率。

3.3馬尔科夫矩阵转移模型

Markov模型是普遍应用的关于景观概率转移分析和预测的模型，它基于转移概率的数值来显示一种林地类型向另一种林地类型转化的比值，可以计算林地从一种类型转移到另一种类型的面积及百分比。该研究中对林地的动态变化获取就是采用Markov矩阵转移模型。

首先基于ArcGISlO平台对3期栅格化数据进行空间叠加分析，通过ArcGIS的计算结果提取各类景观之间相互转化的面积，根据这个结果建立景观类型转移矩阵，通过建立的景观类型转移矩阵的除以相应的蟮数得到景观类型转移概率矩阵。

4.驱动力研究

4.1研究区驱动因素的获取与选择

不论是林地景观格局的空间布局还是历史演变的差异变化，无非就是自然因素和人文因素综合作用导致的。自然因素对现状林地景观结构的形成提供了前提条件，而人文因素的影响则是景观结构的形成、调整和改变的主要驱动因素。景观格局变化的驱动力主要包括自然驱动因子和人文驱动因子。自然驱动因子包括海拔、地形、气温和灾害驱动因子等方面；人文驱动因子有人口因子、经济因子和政策因子等。

4.2灰色关联度分析法

灰色系统理论最早由华中理工大学邓聚龙教授于1982年提出，该理论一经诞生，就受到了海内外专家学者的极大关注，它的研究已经渗透到了自然经济社会科学的等诸多领域，灰色系统认为：世界上实际存在的许多客观问题，其内部结构、机理及参数不能被人们完全了解和获知，人们不能像“白箱”那样打开箱子直接观察内部结构来说明箱子的特征，只能通过部分信息可知，从而用部分信息未知的系统（即灰色系统理论）来分析、研究和预测未知的领域，以求了解整个系统。

灰色系统理论提出了灰色关联度分析方法，该方法是一种多因素统计分析方法，以期通过一定的方法分析不同因素之间的联系，主要以各个因素的样本数据为依据进行灰色关联度的计算分析，关联度的大小决定因素间关系的大小、强弱及顺序。通过关联度分析，可以分析哪些因素对系统来说是主要的，哪些是次要因素，以及与系统关联关系的定量化等问题。因素分析常用的方法主要为线性回归等，但是这些分析需要大量的数据和计算，有时候甚至会得出反常的结论。为此，笔者鉴于在区域小、数据较少等实际情况下，可选取灰色系统关联分析方法来解释土地利用变化的驱动因素。