刘慧 齐增湘* 黄傅强 刘倩 周永

(1 南华大学建筑学院，湖南 衡阳 421001；2 南华大学设计与艺术学院，湖南 衡阳 421001)

城镇化指由于社会经济发展、产业结构优化升级而引起的城市空间规模持续扩大，农村人口不断向城镇集中的一个过程(邹鹏飞, 2016)，被用来大致描述乡村向城市的发展、演变，在过去的几十年间，我国经历了快速城市化的过程，至2017年，我国城镇化率已达58.5%。在这大规模、快速的城镇化进程中，社会经济发展迅速，人们的生活水平也得到了极大提高，但也造成了一系列如土壤植被破坏、水体空气污染、生物多样性减少等生态环境问题。我国对城镇化的研究于上世纪90年代开始，在超速城镇化的背景下，有关城镇化及所带来的生态环境影响和问题的研究迅速增加，学者们通过采用几何学方法、协调学思想、耦合协调度评价指标体系等来对城镇化与生态环境间的交互影响机制进行了研究(刘耀彬等, 2005; 崔木花, 2015; 刘瑞媛等,2019)。对城镇化进程进行水平测度、空间形态、空间格局演变等多角度的研究迅速发展(陈明星等,2009; 马晓冬等, 2008; 刘彦随等, 2012)，RS和GIS技术因其可直观有效的对城镇空间扩张进行测度和表达而得到了广泛应用(牟云凤等, 2007; 王伟武等, 2009; 刘纪远等, 2016）。

湿地是地球生态环境的重要组成部分(Holly et al, 2010)，与森林、海洋一起并称为全球三大生态系统；因其强大的生态净化作用，又有“地球之肾”的美名(赵其国等, 2007)。在20世纪中后期，由于经济迅速发展、人口数量急剧增加的双重压力，大量湿地被围垦改造，或是遭受过度的资源开发和污染，导致湿地面积大幅度缩小、生态环境被严重破坏，其严峻形势在近年来为大众所关注和重视。关于湿地现状、景观格局及其保护和修复的研究在近年来也逐渐增多(孙万龙等, 2017; 崔丽娟,2016)，用于快速评估湿地生态安全、生态服务价值和湿地生态的健康程度的方法也日益丰富(朱红卫等, 2014; 蒋庭菲等, 2018)。

我国共有湿地6 600万hm2，占世界湿地总面积的10%，自1992年加入《湿地公约》以来，共有44处湿地列入国际湿地名录(孙广友, 2000)，湖南东洞庭湖自然保护区、西洞庭湖自然保护区、南洞庭湖湿地和水禽自然保护区均在其列，可见洞庭湖是我国湿地生态系统的重要区域。由于过去几十年间的自然环境变化以及城镇化过程的人地矛盾和环境污染问题，洞庭湖同样也是生态环境问题越来越凸显、生态安全风险突出的地区之一。本文通过制定适用于洞庭湖区的影像解译体系，得出洞庭湖区的土地利用类型数据，基于此数据研究20年间的城镇化发展及湿地变化动态，为该区域的城镇空间管控以及湿地保护提供借鉴。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

洞庭湖地处湖南省北部、长江中游南岸(28°30′～ 30°20′ N，110°40′～ 113°10′ E) ，是 我 国第二大淡水湖和长江流域重要的调蓄湖泊。本文选取洞庭湖流域湖南省境内的岳阳、益阳、常德三市为研究区，包括共26个县级行政单元，总面积约45 353 km2。湖区周边地形以洞庭湖为核心，向东、南、西三周过渡为河湖冲积平原、环湖丘陵岗地、低山，为一碟形盆地。湖区属亚热带季风气候，温暖湿润、雨热充足，年平均温度为17℃，年平均降水量1 200～1 450 mm；以其所特有的生态环境孕育了丰富的自然资源、是许多珍稀动物的栖息地。

1.2 数据来源

研究所使用的数据主要有遥感影像数据、地形高程数据、矢量地图数据；所用影像数据为美国陆地资源卫星系列的Landsat 5和Landsat 8，其与数字高程图都来源于地理空间数据云和USGS官网，矢量地图数据来源于国家基础地理信息中心；文中所涉及到的NDVI、RVI、坡度等数据皆由计算得出。

2 研究方法

2.1 基于CART获取规则的决策树分类

CART的基本原理是通过对训练数据集进行循环分析来形成二叉决策树结构(陈云等, 2008)。在创建分类树递归过程中，选择当前数据集中具有最小Gini信息增益的特征作为结点划分决策树，简化了决策树的规模，提高了效率。

基于研究区具体情况并参考土地利用现状分类表，建立了该区域的分类体系，将用地分成了林地、农田、建设用地、水系、滩地(泥滩地、芦苇滩地、苔草滩地)7类。参考地物类别的反射率特征选取分类特征参数12个(2015年为13个)，分别为影像波段1-7/8、ISODATA分类结果、NDVI、RVI、DEM和坡度计算结果。

分类精度评价根据高分辨率的Google影像，随机选取类型样本点来与分类结果进行混淆矩阵计算。其主要评价指数有总体分类精度和Kappa系数。

2.2 景观破碎度变化

景观破碎度表示的是景观被分割的破碎程度，反映了景观空间结构的复杂性和人类对其的干扰程度。破碎度指数包括廊道密度指数和景观斑块破碎化指数，取值范围在0～1之间，取值越小表示破碎化程度越低(丁圣彦等, 2004)。其计算公式如下：

其中，F1为区域整体景观破碎指数，F2为某一景观类型破碎化指数；Na为总面积与最小斑块面积比值；Nr为景观类型的总数；MPS为各类型斑块平均面积与最小斑块面积之比。

2.3 空间中心变化

空间中心即为地物的几何中心；为消除小斑块面积对计算结果的影像，此处对其进行加权平均计算，具体公式为：

其中，X、Y分布为加权中心的地理坐标，Si为地物第i个图形的面积，S为地物的总面积，Xi、Yi为地物第i个图形的几何中心坐标。

3 结果与分析

3.1 分类结果及精度评价

在ENVI中运行决策树文件，并对输出结果进行聚类、筛除、主次要分析等分类后处理，得到最终的分类结果数据，如图1所示。

随机选取各类地物的检验样本来对各期分类结果进行精度评价，统计混淆矩阵计算结果可知，5期数据解译的总体精度都在94%以上，kappa系数全大于0.92，结果表明分类结果较为精准，与普通的监督/非监督分类方法相比较，精度有所提高。

3.2 城镇与湿地面积变化

3.2.1 整体面积变化对分类后所得到的LUCC数据按类别进行统计，结果如表1。1995-2015年洞庭湖湿地总面积整体上呈先减少后增加的趋势，2015年湿地总面积为5 997.11 km2，相较于1995年，面积增加1 140.97 km2；2000年湿地面积最小，为3 904.945 km2；按湿地类别来看，这20年间，除泥滩地以外，其他三类面积与初始值相比都有增长，其中面积增长最多的为芦苇滩地，增加855.88 km2，其次则为水体，面积增加了576.90 km2；苔草滩地面积变化量较少，除2010年以外，在其他时间段都以30～40 km2/a的速度递增，2010年面积最小，与其他时段差值较大；泥滩地面积在1995-2015年减少411.64 km2，总体上呈先急剧减少、后缓慢增加的趋势，2000-2010年泥滩地面积明显低于其他时间段。建设用地的面积统计结果，1995-2015年的20年间，洞庭湖区建设用地呈持续增长趋势，由157.58 km2增长为966.19 km2，共增长808.61 km2。其中，在2000-2005年呈明显的增长趋势，5年增长337.87 km2，在2005年后，建设用地扩张趋势逐步变缓。

图1 1995-2015年洞庭湖区分类结果图Fig.1 LUCC in Dongting Lake area from 1995 to 2015

表1 湿地及城镇面积统计Table 1 Statistics on wetlands and construction-land area

3.2.2 转移矩阵分析对相邻两期的土地利用类型(LUCC)数据进行转移矩阵的计算，来分析不同类型湿地、城镇建设用地及与其他土地利用类型数据间的类别转变情况。1995-2000年，湿地总面积呈大幅减少趋势，5年期间减少950.91 km2，其主要原因为泥滩地与芦苇滩地的大量减少，其中泥滩地主要转变成了水体与农田，而芦苇滩地的主要转出类型为农田、苔草滩地及林地；城镇建设用地相较于1995年面积增加154.43 km2，其主要转入类型为农田与林地，农田和林地分别有103.01 km2和83.77 km2转变为建设用地。

图2 洞庭湖区湿地演变过程Fig.2 Wetlands in Dongting Lake area from 1995 to 2015

2000-2005年，湿地总面积共增加291.96 km2，其中，泥滩地、苔草滩地、芦苇滩地分别增 加 115.22 km2、43.06 km2、220.35 km2；分析表1数据可知，3种类型滩地面积增加的主要来源为农田和林地，此外，苔草滩地与芦苇滩地间的互相转化也比较活跃；而相较于2000年，水体面积有小幅度的减少，其转出主要类型为农田；城镇用地相较于5年前增加了337.88 km2，增速有所提升，其转入类型仍主要为农田与林地。

2005-2010年，湿地面积总体上增加1 055.81 km2，涨幅较大；但泥滩地与苔草滩地都有一定量减少，主要转出类型都为农田；在湿地面积增长中，芦苇滩地增加1 314.43 km2，占有最大比重，主要由农田与林地转化而来；再者，则是水体面积，相较于初始值，增加245.24 km2，其主要转入类型为农田。城镇建设用地在这5年间增加172.60 km2，与前时间段相比较，扩张速度有所变缓，主要转入类型为农田。

2010-2015年，湿地面积共持续增长744.65 km2；其中，泥滩地和苔草滩地面积分别增加278.95 km2和514.53 km2，大部分由农田和芦苇滩地转化而来；水体面积也有少量增加，对其起主要贡献的类型为农田。城镇建设用地面积持续扩大，在5年间增加143.63 km2，扩张速率持续放缓。

3.3 城镇与湿地空间格局变化

图4 湿地及建设用地几何中心转移轨迹Fig.4 Trajectory of wetland and construction land geometric center

图3 景观破碎化指数统计Fig.3 Statisticson landscape fragmentation index

3.3.1 湿地景观破碎度变化对洞庭湖区湿地进行整体及各类型景观破碎指数计算，绘制统计图（图3）。洞庭湖区整体破碎化程度较低，1995-2015年数值为0.004 3～0.011 7，破碎化程度最低为2000年，最高为2010年。比较不同景观类型间的破碎度值，可知水体与苔草滩地的破碎度要大于其他两类，可能是水体包括了坑塘、沟渠等受人类活动影响较大的类型，且与其他类型相比较占地面积较大，而苔草滩地受水位影响较大。泥滩地、苔草滩地和水体在20年间的景观破碎度变化轨迹相类似，均在1995-2000年间破碎度降低、2000-2010年升高、2010年后又再次降低，说明沿湖滩涂在2000-2010年间受人类活动影响较严重，而在2010年后，随着对湖区湿地环境整治工作的开展，受人类干扰日益减少。

3.3.2 空间中心变化轨迹湿地及建设用地几何中心可视化见图4，由图4可知，芦苇滩地空间中心在1995-2015年间的变化轨迹为东北-西南-西南-西北，与初始位置相比较，向西北方发生了偏移；泥滩地空间中心在20年间的变化轨迹为东北-西南-东南-西北，较之初始位置，向东北方偏移；苔草滩地的变化轨迹为西南-西北-东北-西北，最终向西南方转移；水体中心的转移轨迹为西南-东北-东-东北，相较初始状态，向西偏移；建设用地中心转移轨迹为西南-东南-西北-东北，总体上位置向东南偏移。所研究类别中，芦苇滩地与泥滩地的几何中心运动轨迹相类似，与水体空间中心的转移轨迹大致相反；而整体上，除泥滩地以外，其他的湿地类型几何中心位置都向西转移，而与之相反，泥滩地与建设用地的空间中心位置向东发生了偏转。

4 结论与讨论

基于多时相遥感影像数据、地形数字图等，通过对遥感影像进行解译，并以解译后的LUCC数据为基础，对洞庭湖区的城镇化及湿地格局变化过程进行了分析，其主要结论有：

(1)本文构建的洞庭湖区影像解译体系，减弱了洞庭湖区湿地“同质异谱，异质同谱”现象的影响。分类总体精度都大于94%，Kappa系数都在0.92以上，相较于普通的监督及非监督分类方法，精度有所提高。

(2)洞庭湖区湿地总体面积在1995-2015年整体上呈先减少后增加的趋势，2000年降低至20年间的最小值3 904.945 km2，其后的15年内面积逐渐恢复，2015年达到20年间的最大值，占区域总面积的13%。转移矩阵分析显示，1995-2000年湿地总面积大幅减少，主要原因是泥滩地与芦苇滩地的大量减少，而相应的主要转出类型为水体、农田及苔草滩地；2000-2010年，湿地面积缓慢增加，2000-2005年主要表现是农田、林地向滩地类型转移，2005-2010年主要是农田、林地向芦苇滩地和水体的转化，泥滩地及苔草滩地面积有一定减少；2010-2015年，湿地面积进一步扩大，泥滩地和苔草滩地面积增加，但芦苇滩地面积缩减。

(3)洞庭湖区建设用地呈持续增长状态，20年间增长面积为808.61 km2。其中，2000-2005呈明显增长趋势，由312.02 km2增长为649.89 km2，平均速度为67.57 km2/a，2005年后，扩张趋势逐步变缓，2010-2015年扩张速度降低至28.738 km2/a。

(4)洞庭湖区整体景观破碎指数值为0.004 3～0.011 8，破碎化程度较低；不同景观类型间，水体与苔草滩地的破碎度要大于其他两类，可能是实验分类中水体包括了坑塘、沟渠等受人类活动影响较大且占地面积较大；泥滩地、苔草滩地和水体在20年间的景观破碎度变化轨迹相类似，2010年后，在湖区生态环境整治修复工程的影响下，破碎度指数小幅降低。

(5)湿地及建设用地空间中心在1995-2015年间的每一阶段都发生了位置偏移，芦苇滩地与泥滩地的几何中心运动轨迹相类似，而水体的中心偏移轨迹与其大致相反 ；对始末位置进行比较，可发现，湿地类型在整体上除泥滩地外，其他的湿地类型几何中心位置都向西发生了偏移，而泥滩地与建设用地的空间中心位置向东发生了偏转。