赵家敏，林媚珍，龚建周，李天翔

广州大学地理科学学院,广州 510006

1 引言

基塘是珠江三角洲特有的水陆相互作用的人工生态系统,是珠三角地区劳动人民在长期生产实践中所创造的一种高效的生态景观[1-2]。因其独特的生态文化价值,受到国际社会和外国学者的关注,列为区域农业开发的典型范例[3-4]。随着农业化、工业化和城市化进程的推进,基塘系统利用方式和景观格局都发生剧烈的变化,严重威胁到了区域生态安全、生物多样性的保持、服务城镇和环境保护等可持续发展要求[5],基塘系统的研究已成为国内相关学者研究的热点[6-11]。学术界对于珠三角基塘生态系统的研究偏重定性研究,定量和系统层面的研究仍然较为单薄;随着城市化进程不断推进,珠三角基塘系统存在诸如面积减少和模式不断地发生变化的问题,近年来有关的研究也渐少。

本文基于Landsat8卫星OLI影像,运用面向对象的分类技术针对遥感影像的光谱特征对顺德区基塘景观进行提取,并引入Fragstats 4.0景观指数计算的方法,分析顺德区基塘系统景观斑块面积大小、形状、聚集程度、破碎度和景观多样性等景观指数,旨在通过对基塘景观的统计分析反映出在城市化进程中,人类活动对基塘系统景观格局的影响与其格局分布状况。进行基塘景观的信息提取及其景观格局分析研究,有利于协调城市发展与传统基塘农业景观之间的可持续发展。

2 研究区域、数据和景观格局分析方法

2.1 研究区概况

研究区域为顺德区及其周围的水系,总面积80600 hm²。顺德区位于珠三角的中部,广东省的南部,是佛山市五个行政辖区之一,下辖4个街道、6个镇,常住人口246万。顺德区经济发达,曾有“广东四小虎之一”和“2014中国百强区第一名”的称号,是佛山市与广州市的重要核心区域之一,在珠三角城市群中具有重要的作用[12-13]。

顺德区大部分属于由江河冲积而成的河口三角洲平原中部,自然条件优越。早从唐代开始,顺德区的农民便根据其特殊地形,创造了珠三角地区特有的基塘农业系统,这里也是现今珠江三角洲基塘系统景观最为集中的地区之一[14]。随着农业化、工业化和城市化进程的推进,顺德区的传统基塘系统受到严重冲击,急剧萎缩,新增基塘模式不断改变。基于面向对象技术对顺德区基塘系统格局进行提取,并用统计软件分析其基塘系统景观斑块的景观指数,探讨城市化对传统农业景观的影响尤为重要。

2.2 研究数据及预处理

本研究以覆盖佛山市顺德区的一景lansat8的OLI遥感影像作为数据源,下载于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/),成像时间2015年10月18日, 空间分辨率为 30 m。范围为 22°2′40.52″N—24°5′32.83″N,112°26′4.24″E—114°41′17.61″E, 坐标系为 WGS_84_UTM_Zone_49N。辅助资料为2010年佛山市土地利用图。

图1 研究区域及行政区划图Fig.1 Study area and its administrative districts

针对研究区的遥感图像预处理包括波段合成、大气校正和裁剪三个部分。首先,对遥感影像进行多光谱图像合成,涉及的波段有1、3、4、5和7,共5个波段;为消除或修正辐射误差而引起的影像畸变,再对影像进行了FLASSH大气校正;最后,在ENVI5.1平台,基于行政区划矢量图裁剪影像,提取出研究区域影像。

2.3 景观格局指数

主要从基塘系统景观斑块面积大小、形状、聚集程度、破碎度和景观多样性等角度,选择最大斑块面积(Largest Patch Index)、平均分维数(Fractal Dimension Index-Mean)、相邻斑块最短欧氏距离(Euclidean Nearest-Neighbor Distance)、斑块密度(Patch Density)和多样性(Shannon's Diversity Index)共5个指数,进行基塘系统景观的格局分析。景观指数计算是在Fragstats 4.0软件平台完成,有关景观指数计算公式及含义见其帮助文件[15]。

3 面向对象的遥感影像基塘系统信息提取技术

3.1 面向对象技术基塘提取流程

面向对象分类技术是近年来提出的一种新的分类方法,包括紧密联系的图像分割和分类两步[16]。其优点是综合考虑了像元的光谱信息、对象内部的结构、纹理以及相邻对象之间的关联信息,通过很少的样本量取得更为满意的精度[17-18]。首先基于归一化植被指数(NDVI)和公式(NIR-R)·(NIR+R)-1,选取影像波段4和波段5先进行自动运算,再确定分割尺度与合并的尺度。在分割的地物目视较为合理、可分性较好的基础上,针对地物的光谱特征分别对各地物类型逐步建立规则,最后实现自动提取(软件平台为ENVI5.1)。具体流程与方法如下:

(1)基塘系统景观分类体系。基塘是由塘基和水塘构成的特殊人工农业景观,由于塘基作物不同,研究区域基塘又分为桑基鱼塘、蔗基鱼塘、果基鱼塘、花基鱼塘、杂基鱼塘等各种类型[19]。此外,研究区域还有少量其它耕地、林地、水域以及道路、建设用地等景观类型。考虑到本研究目的以及兼顾影像数据空间分辨率及影像信息提取精度,确定本研究的景观分类体系为基塘、水域、建设用地和其它共四种类型(表1)。

表1 各地物类型的平均波谱规则Tab.1 Mean spectral rules for various types of objects

(2)影像分割。采用基于光谱特征的规则分类方法,在Feature Extraction模块进行影像分割分类。首先,利用波段4(红波段)和波段5(近红波段)生成新的NDVI波段;然后,多次反复试验并设置分割尺度为30、合并尺度为60;最后,将影像进行分割。

(3)影像分类。根据每种景观类型的光谱曲线,以及反复分类试验,制定了如表1的景观类型提取规则,并对影像进行分类的自动提取。虽然从影像上看,基塘的纹理结构和耕地十分相似,但光谱特征有很大的不同(如表1);水域的NDVI值较小,主要以江河、湖泊、水库等的形式呈现;建设用地包括裸地、荒地、城市建筑等,仅仅在单一光谱波段中会呈现“同谱异物”的现象,易与其他地物混淆,因此建立规则条件也较多。

3.2 精度检验

在Arcgis 10.1软件环境,在景观分类结果图,随机产生200个点,参照Google Earth目视判别,结合野外真实数据验证,通过混淆矩阵进行精度评价,一般用分类结果的总精度和Kappa精度来评价分类后的精度。经过利用Arcgis10.1软件的多次人工修正和完善,得到的基于面向对象分类方法提取的研究区域土地利用分类图(图2),分类总精度为91.5%,Kappa系数为0.87,符合分类精度的要求(表2)。

表2 分类后各地物类型的混淆矩阵Tab.2 Confusion matrix of various types of objects after classification

4 结果与分析

4.1 基塘系统景观的分类结果

由基塘系统景观分类(图2)可看出,研究区域建设用地类型所占面积最多,基塘在顺德区有明显的占比,表现出黄色基塘斑块覆盖区域较多。由土地利用类型图的属性数据统计知,建设用地、其它、基塘、及水域共四种土地利用类型的面积百分比分别为45.5%、26.6%、19.7%和8.2%。基塘面积比水域面积大一倍以上,在研究区域达15872.6 hm²。

但是,基塘景观在空间上分布呈聚集态,中部的勒流街道、西南的杏坛镇以及均安等镇境内的基塘系统较为集中;西北部的龙江镇、乐从镇以及北偏东的伦教街道等境内也有基塘集中分布的区域;东部带上的北滘镇、大良街道以及容桂街道仅有少量的基塘;最北面的陈村镇里没有明显的基塘斑块。更为详细的基塘分布数据如图3。在顺德区基塘15872.6 hm²的面积中(总面积的19.7%),其中杏坛镇、勒流镇和均安镇面积最多,分别是4837.6 hm²、3021.6 hm²和2224.4 hm²,占基塘面积的30.5%、19.0%和14.0%。北滘镇、容桂镇和大良镇内的基塘面积较少,面积分别为546.4 hm²、437.3 hm²和356.3 hm²,占比仅达3.4%、2.8%和2.2%。陈村镇基本没有基塘景观。

4.2 顺德区土地利用景观格局空间异质性

景观的Shannon多样性指数(SHDI)反映了景观类型的多少和各景观类型所占比例的变化,景观多样性的指数越高,表明区域的土地利用类型就越丰富[20-21]。顺德区的景观多样性指数为1.24,呈现出景观信息含量低,类型比较单一的现象。景观的平均分维数(PAFRAC)和斑块密度(PD)分别表示景观斑块形状的复杂度和破碎度。PD的数值越大,斑块的分散和破碎程度越高,受人为活动的干扰越大。图4可知顺德区的四种类型的地物的PAFRAC值接近于1,景观的相似性非常大,受人为干扰程度大,城市化程度高;各地物类型PD值中,其他(林地、耕地等)＞建设用地＞基塘＞水域。顺德区林地和耕地等景观的PD值最高,主要由于城市化进程加快,林地和耕地最容易受到未来城市发展的影响,人类活动对绿色景观破坏严重,增加林地和耕地等景观的破碎度。

图2 佛山市顺德区土地利用类型图Fig.2 Land-use map for Shunde District of Foshan City

图3 顺德区各镇/街道的基塘景观面积Fig.3 Pond landscape areas in different administrative towns of Shunde District

景观的最大斑块面积指数(LPI)用来简单描述景观的优势度,取值范围为0—100。图4可见建设用地的LPI值远远大于其他(林地、耕地等)、水域和基塘这3种地物类型的,表明现今的建设用地在顺德区土地利用类型中占主导优势,反映出城市化中人类活动对顺德区的开发力度大。景观的相邻斑块最短欧式距离(ENN_MN)通过度量同景观斑块间的相隔距离,从而得出景观斑块的分散情况以及聚集程度[22]。图4中ENN_MN的值的大小代表类型的排序是:水域＞其他＞建设用地＞基塘,表明在顺德区各地物类型中,基塘空间分布整体而言聚集程度较高,分布较为聚集,这也与目视解译结果吻合。顺德区水域的分布较为分散,主要的河流如潭州水道、顺德水道、东海水道和容桂水道依照西北—东南流向穿过顺德,是基塘景观形成的有利条件。

4.3 基塘景观格局及空间异质性

图5可见,顺德区的9个镇/街道中(陈村镇已剔除),顺德区各镇/街道的基塘景观PAFRAC值均处于1.07—1.09之间,接近1,其原因是各镇/街道的基塘景观为人工开垦的产物,形状规整,相似性大,受人为干扰程度大且所受干扰程度相似。顺德区各镇/街道基塘景观的PD值和SHDI值均是均安镇最大,即破碎度程度最高。这是由于均安镇位于佛山、中山、江门三市的交界点,地理位置优越,城市化发展快,其辖区内基塘景观更易受人类活动影响[23-24]。一般来说,土地利用越丰富破碎化程度越高,其不定性的信息含量也越大,计算出的SHDI也就越高[25]。顺德区各镇/街道的斑块密度和多样性指数值也吻合这一点。

基塘景观ENN_MN值(图5)处于83.0—128.9之间,杏坛镇的基塘ENN_MN值最小,PD值不高,LPI值最大,反映了杏坛镇的基塘景观分布较聚集,每个基塘斑块都具有较大的面积和较高的规模。其基塘面积最多,占基塘面积的30.5%,主要原因在于杏坛镇长期以来都是顺德区是基塘养殖的重镇,随后在经济发展过程中,进行大范围的高标准基塘整治,把很多杂乱的基塘建设成一批连片规模化、标准化和集约化的高标准基塘,在增加可观经济利益的同时,有效地保护了基塘景观。大良街道基塘景观的ENN_MN值最大且PD、SHDI和LPI值都最小,这些均说明大良街道的基塘景观有限且较为分散。

5 讨论

根据地物的光谱特征运用面向对象技术对率遥感影像进行分类也可具有较高的精度。ENVI中的Feature Extraction拓展模块与传统监督分类方法相比,基于面向对象技术的分类方法可以通过更少的样本数量更简便的方式达到较为满意的分类精度,特别是低分辨率的影像以及对类型复杂多样、地物混合严重的基塘之类的景观进行分类时具有重要的实际意义。但面向对象的分类方式仍存在一定的局限性,一方面各地物影像分割、规则建立与解译等步骤都需要人工参与,分类结果较易受到研究者的主观影响,因此该方法需要研究者对研究区地物状况要有较全面的认识。

图4 顺德区各地物类型的景观指数Fig.4 Landscape index of various types of objects in Shunde District

图5 顺德区各镇/街道基塘景观的景观指数Fig.5 Landscape index of pond areas in different administrative towns of Shunde District

适当保留和发展基塘景观,可以优化区域生态安全格局[26]。快速城市化经济发展过程中基塘景观必须从原先单一的物质生产功能向更多生态功能和社会功能转变[26-27]。例如根据镇区发展规划,进行高准整治后的杏坛镇以水产养殖为主,兼具打造具有地方特色的生态型农业景观带[28]。勒流镇对基塘的旅游休闲与科普教育价值进行开发,成功建立了锦华农业生态园。不同镇/街道应有不同的发展模式,这是顺德区基塘景观发展的正确思路。

利用遥感影像解译结果只是表征某一瞬间地表覆被的信息特征,由此计算出来的各种景观格局指数也只是反映了这一瞬间的格局信息[29]。由于基塘景观具有独特性,明晰其空间格局的演变过程及演变模式具有重要的意义。如何通过遥感影像和景观指数结合快速掌握基塘景观时空动态变化过程、分析其变化机制,有待在今后研究中做进一步探讨。

6 结论

以landsat8的OLI遥感影像为数据源基于面向对象技术分类法,根据地物的光谱特征进行提取顺德区基塘景观,具有较高的分类精度,顺德区的分类总精度为91.5%,Kappa系数为0.87,符合分类精度的要求。基塘景观在空间上分布呈聚集态,中部和西南部基塘系统较为集中,西北部以及北偏东也是有基塘集中分布的区域;东部带上仅有少量的基塘;最北面没有明显的基塘斑块。

土地利用景观格局结果分析显示,顺德区的景观的多样性指数为1.24,呈现出景观信息含量低,类型比较单一的现象;各地物类型PAFRAC值接近于1,景观的相似性非常大,城市化程度高;其他(林地和耕地等)景观的PD值最高表现了城市化进程加快,其最容易受到未来城市发展的影响,破碎度增加。

基塘景观格局结果分析表明,均安镇和杏坛镇基塘景观指数较为特别。均安镇的基塘景观PD值相比其他镇/街道高出许多,是由于其地理位置优越,城市化发展快,其辖区内基塘景观更易受人类活动影响,景观破碎化更为严重。杏坛镇的基塘景观ENN_MN值最小,PD值不高,LPI值最大的原因是杏坛镇在经济发展过程中,进行大范围的高标准基塘整治,把很多杂乱的基塘建设成一批连片的高标准基塘,因此其基塘景观分布较聚集,基塘斑块也都具有较大的规模。

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