张晨 赵安玖

摘 要：人类开发活动对土地不断的索取，观察和研究土地利用景观格局，能够了解和量化土地利用状况，产生生态效益。本文利用Fragstats、GIS等技术，对四川省荣县开展景观格局指数的分析，得出结论：耕地面积992217.82hm2，占研究区总面积的57.52%；荣县林地面积为55222.73hm2，占总面积的34.53%，林地斑块聚集度高；疏林地面积小，斑块分散；灌木林地破碎程度较大，多分布在丘陵地区生长，但平均斑块面积小。

关键词：林地；景观格局；景观指数

中图分类号：S750 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20180233008

引言

森林是全球陆地生态系统中重要的组成部分，属于可再生资源。但随着大量的人类活动影响和生活木材砍伐索取，导致荣县当地森林资源利用和保护并不合理。只有保持良好的森林再生更新能力以及培养对环境的抗趋稳定机制时才能持续发展[1-3]。景观格局是形状和大小不同的景观要素在空间里分散或聚集的表现形式，它是景观单元组成的空间分布和组合特征的体现[4]。其指数是对景观格局特征和变化的量化表达方式，对于不同指数反映了景观要素不同的生态意义。本文选用Fragstats4.3与ArcGIS10.0相结合的方式对荣县土地利用景观格局进行概括分析和综合评价。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

荣县位于四川盆地西南边缘，E1040303～1044015，N290841～293826″。地处成都平原西南部，属于型的亚热带季风气候，夏季炎热降雨多，冬季降雨少。

1.2 研究方法

1.2.1 遥感图像的处理

研究区遥感影像来源为Landsat7号卫星，它携带增强型主题传感器ETM+具有成像高解析度，图像组合快捷、捕捉波段范围宽等优点[5]。Landsat ETM+能够捕捉8种波段，各个波段具有以下特点：

卫星传感器获取图像信息时存在不可避免的几何畸变，研究采用几何精校正[6]，控制点的数量至少达到（n+1）*（n+2）/2，其中n为多项式的次数，校正结果总体精度不大于1个像元。

选择波段信息量尽量要大；波段之间的相似度要尽可能小；多个波段之间的组合对地物类型所反射的光谱差异尽可能大[7]。

通常用到的最佳波段选择方法有：OIF指数法、熵与联合熵、方差没—协方差矩阵特征值法等[8，9]。研究选取OIF指数法，其计算公式如下：

式中Si为第i个波段的标准差，Rij为波段i、j的相关系数。综合TM各个波段的特点，研究中提取荣县影像景观信息时应该选择获取TM3、TM4、TM5波段为最佳波段。

1.2.2 土地利用分类

结合森林资源规划调查的矢量图库，将研究区土地利用类型进行划分为如下地类。

其中疏林地、未成林地、非规划林地上的有林地面积很小，都属于1级分类中的林地，本研究中为探究更好的林地经营方法和意见，需对林地大类进行2级分类。

1.2.3 景观指数的选取

景观格局分析是研究空间配置的关系及其景观结构组成特征。本文以森林景观格局为主要研究目的，所以选取的景观指数以能够反映基本的森林景观格局信息为主。

2 景观指数结果

将栅格加载到Fragstats软件中经过电脑分析，在斑块类型水平尺度，得到的数据如表4。

从MSI指数上来看，各个斑块类型的平均斑块指数范围在1.1～2.4之间，除水域和竹林外，指数都均小于1，说明以上土地利用类型斑块形状相对简单，抗外界干扰能力较弱。建设用地MSI指数最小，为1.2842，说明建设用地的边界不复杂，最接近于正方形。耕地为1.7416，低于林地，说明耕地边缘经过人为修整，边缘整齐。

从MNN指数上来看，竹林最大为555.224m，这说明各竹林斑块相隔较远，离散性大。疏林地和建设用地，指数分别为463.2558m和402.9665m，分布比較离散。指数最小的是耕地和乔木林，分别为106.5527m和124.9562m，说明这2种斑块类型分布相对密集，斑块之间的距离较近。

在ED指数上来说，指数最大的位耕地和乔木林，且明显大于其他土地利用类型，达到174.8213和140.9857，表明它们斑块边缘被割裂程度高，破碎程度大。建设用地最小，为0.0124，表明建设用地边界破碎化程度最低，边界保存最好。

从PAFRAC指数上看，所有的土地利用类型指数相差不大，在1.3～1.6之间，这说明了斑块的形状复杂程度差距不大。水域的指数最大，为1.5243，说明水域的斑块形状最为复杂。未成林地指数最小，为1.2674，这说明未成林地斑块形状简单。

从CONHESION上分析来说，指数最高的位耕地和乔木林，分别为99.9355%和99.7728%，这说明斑块分布密集，而且大部分以成片形式存在。竹林的CONHESION指数仅次于乔木林，但竹林斑块之间距离较远。指数最小的为疏林地，说明疏林地斑块间相隔较远，分布范围广泛。

在IJI指数上来说，耕地的值最大，为37.0752%，说明耕地和其他斑块类型接壤比邻最均等。其次，灌木斑块的指数较高。

由表5中能够看出，整个荣县研究区面积为160304.56hm2，斑块总数41727个。PAFRAC为1.4067，这说明研究区外界边界景观复杂程度一般，较易受到外界的影响和干扰。CONHESION高达99.8821%，说明景观内以少数面积最大的斑块为主，斑块之间连接紧密。IJI为28.9098%，说明景观内不同类型斑块之间接壤比邻的边长长度差距较大，不均匀。SHDI为1.0923，这说明景观内的土地利用类较为丰富，种类并不单一，破碎化程度一般，景观格局相对稳定。SHEI为0.4033，小于1，说明存在一定数量的优势斑块类型，但不十分明显。CONTAG指数为75.6729%，说明景观内的优势斑块的分布有着较好的连通性，景观聚集程度高于破碎程度，研究区景观较为完整。

3 结论及优化建议

3.1 结论

荣县总体来说林地资源较丰富，但林地组成结构不够均匀。耕地为荣县景观的主导类型，林地景观次之。有在空间异质性方面和邻近度方面，林地的聚集程度很高，有一定的破碎程度；灌木、疏林地和未成林地聚集度较低；疏林地、灌木的破碎程度较大；乔木和灌木离散性较小，邻近度高。竹林和疏林地斑块类型离散性较大，其邻近度较低，分布呈团聚状。

在形状特征方面，竹林、乔木林和灌木边界形状最为复杂，外界对其干扰后自身受到的影响相对较小，这是由于竹林和乔木林的边界大多都是自然形成；耕地开垦受到人为干扰强烈。建设用地和水域深刻被人为影响，不仅边界平直，其形状更接近矩形。这是荣县林地景观综合水平差异明显的原因之一。

3.2 优化建议

若要实现景观格局的优化，最有效的途径应该是土地利用景观规划、景观管理和设计上的优化。结合社会和经济发展现状及趋势，遵循自然规律，以及林业经营的一些方法和手段，本文总结出以下优化建议。

以严格保护为前提，适度增加林地规模，选取适应研究区气候特征的树种，增加地表郁閉度，保障水利设施、水电开发等建设用地，防止林地退化加快护防林带建设，补充林地数量。

着力加强小型林地斑块的连通性建设，从原始林中密度较大的林地移栽幼苗至小型林地斑块之间距离最近的边缘，并逐步扩大。

利用数据库技术与地理信息技术，建立林地资源信息管理系统，通过定期监测，准确掌握林地保护利用动态，为政府决策提供便捷、有效的服务。

参考文献

[1]赵敏燕，陈鑫峰.中国森林公园的发展与管理[J].林业科学，

2016，52（1）：118-127.

[2]曹加杰，曹林.GIS景观综合评价方法在城市森林生态规划及评估中的应用[J].中南林业科技大学学报，2012，32（10）：162-167.

[3]含优质，王政权.森林更新与空间异质性[J].应用生态学报，

2002，13（5）：615-619.

[4]韩玲玲，何政伟.长江三峡库区Landsat7 ETM+数据的处理方法探讨[J].遥感技术与应用，2003，18（4）：237-242.

[5]张俊峰，沈明霞.农作物面积遥感调查中最佳波段的选择研究[J].浙江农业科学，2002，1（2）：7-11.

[6]刘源璋，王宁.Matlab在遥感影像融合及其效果评价中的应用[J].地理空间信息，2011，9（3）：111-114.

[7]周志翔.景观生态学基础[M].北京：中国农业出版社，2007.

[8]张永生.遥感图像信息系统[M].北京：科学出版社，2000.

[9]姜小光，王长耀，王成.成像光谱数据的光谱信息特点及最佳波段的选择——以北京顺义区为例[J].干旱区研究，2000，23（3）：214-220.