基于综合景观指数的城乡结合部边界划分

黄 祥

（1.成都理工大学 地学空间信息技术国土资源部重点实验室,四川 成都610059）

基于综合景观指数的城乡结合部边界划分

黄 祥1

（1.成都理工大学 地学空间信息技术国土资源部重点实验室,四川 成都610059）

总结单一景观指数模型提取城乡结合部边界存在的问题，提出综合景观指数模型。同时指出，唯有将城市扩展方向信息与指数模型相结合，才能提高城乡结合部的提取精度。以成都市为例，应用遥感和GIS技术，根据建立的模型，计算出各判别单元的综合景观指数，并将综合景观指数在0～22之间的判别单元划分为城乡结合部。

城乡结合部；城市扩展方向；综合景观指数

城乡结合部是城市中心建成区和外围纯农业腹地之间的过渡带，在我国城市化演变格局中发挥着重要作用[1]。但是，城乡结合部经常被城市和农村公共管理部门忽视，使该区域缺乏综合性的土地利用规划，并导致一系列社会经济和生态环境问题[2]。快速、准确地界定城乡结合部范围，为城乡公共管理部门提供进行土地利用规划以及生态环境治理等各项措施的基础数据，对于城乡结合部的生态环境改善具有重要意义。

1 研究区概况及数据预处理

1.1 研究区概况

研究区范围是成都市第一绕城高速公路平行外延3 km所形成环线包围的区域。第一绕城高速建成于2001年12月，全长85 km，与成都市三环路之间的间距在3～5 km不等，穿越区域内土地利用类型多样。成都市第一绕城高速公路承担了成都市城乡结合部交通转换、普通道路与高速公路交通转换枢纽的功能，选择其作为研究区的划分依据具有一定的意义。

1.2 数据简介

实验数据包括成都市2009年10月的TM影像和2013年4月的Landsat8影像，成都市行政区划图，成都市地形图。

Landsat8携带有2个主要载荷：OLI（operational land imager，陆地成像仪）和TIRS（thermal infrared sensor，热红外传感器）。OLI包括9个波段，其中第8波段为15 m的全色波段，其余波段空间分辨率为30 m。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，并新增2个波段。为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，见表1[3]。

表1 OLI和ETM+对照表

1.3 数据预处理

1）将2013年来自Landsat8影像数据的多光谱波段和全色波段在ENVI软件中进行融合。通过对几种融合结果的比较，最终选择Gram-Schmidt融合技术结合双线性内插重采样的融合结果。

2）利用成都市地形图对融合后的影像在ENVI软件中进行配准。

3）矢量化成都市绕城高速公路并使用ArcGIS工具将矢量化结果平行外延3 km，得到研究区边界。

4）利用研究区边界矢量图对配准后的影像在ENVI软件中进行裁剪，获得研究区域遥感影像。

5）采用非监督分类和手动修改相结合的方法对研究区遥感影像进行分类，生成该区域2013年土地利用图。实际过程中为了能够准确区分，将土地利用类型分为4类，即植被、建设用地、水域、裸地，其中植被包括生长农作物的耕地、草地和林地。

2 基本原理与研究方法

首先利用遥感影像提取土地利用类型图和城市扩展的主导方向，在城市扩展的主导方向和非主导方向上将土地利用类型图划分为大小不一的网格单元，再计算每个单元的综合景观指数，最后根据指数的变化趋势，设置适当的阈值，提取城乡结合部范围，如图1所示。

图1 城乡结合部范围界定技术路线图

2.1 包含方向信息的网格划分

使用时间间隔在3～5 a的两期遥感影像，提取城市扩张的建筑群范围，然后利用ArcGIS强大的空间分析工具，计算出该时期城市扩展各方向的变化面积，选择面积变化大的几个方向为主导方向。

将土地利用类型图在城市扩展主导方向上划分为80个像元大小的网格，即每个网格大小为1.2 km×1.2 km，在中等活跃方向及城市中心划分为60 个像元大小的网格，在不活跃的边缘区划分为40个像元大小的网格，如图2所示。

图2 研究区土地利用图网格化结果

2.2 综合景观指数模型

为了界定城乡结合部的范围，根据城乡结合部的特点选取多个指标加权叠加来构建一个综合景观指数E，利用综合景观指数E来区分城乡结合部与农村、城乡结合部与城市。

城乡结合部作为城市化发展到一定阶段形成的独特的地域实体，主要有3个特点：①没有单纯的城市大面积建筑物，也没有单纯的农村大面积植被（耕地）；②土地利用类型多样，建设用地、耕地、裸地等职能土地同时存在；③人类活动的强烈干扰。由此，选择蔓延度指数、香农多样性指数、面积-周长分维度指数来建立综合景观指标E。E表达为：

式中，CO为蔓延度指数，描述的是景观里不同拼块类型的团聚程度或延展趋势。一般来说，高蔓延度值说明景观中的某种优势拼块类型形成了良好的连接性，反之则表明景观具有多种要素的密集格局，景观的破碎化程度较高。公式为：

式中，m为总斑块数；pi为第i类斑块在景观中的面积比例；gik为各拼块类型之间相邻的格网单元数目占总相邻的格网单元数目的比例（%），范围（0,100）。

S为香农多样性指数,该指标能反映景观异质性，特别是对景观中各拼块类型非均衡分布状况较为敏感，即强调稀有拼块类型对信息的贡献。如在一个景观系统中,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S值也就越高。公式为：

式中，m为总斑块数；pi为第i类斑块在景观中占的面积比例，范围（0，1.5）。

P为面积-周长分维度指数，表示斑块组成的景观形状与面积大小之间的关系，反映了一定观测尺度上景观类型的复杂程度及人类活动干扰的程度，面积周长分维数越小，景观越趋于规则，人类活动对景观的干扰越大。公式为：

式中，aij为斑块面积；pij为斑块周长；N为总斑块数；P范围（1,1.5），其值理论上限为2，实际可能上限为1.5。

a、b、c为各指标的权重，且a+b+c=1。考虑到蔓延度指标对大尺寸的景观敏感，多样性指标对景观内的斑块类型数目和斑块间尺寸差别程度敏感，面积-周长分维度指标对人类活动是否介入较敏感。经权衡，以上3个指数分别赋予0.5、0.3、0.2的权值。

式 （1）中各景观指数均由Fragstats4.0软件计算所得，各指数均无量纲且值域范围不一致，因此，对Fragstats计算所得值进行适当的放大处理，均化为0～100间的值，再进行加权叠加作为最后的综合景观指数。表达式如下：

式中，CO'、S'和P'分别为经放大处理后的CO、S和P。E值越小，景观紊乱程度越高，人为干扰力度越大，景观所包含土地利用类型越多，越符合城乡结合部特点。

3 城乡结合部范围

根据成都地区实际景观特点和社会经济情况差异，对照成都市区划图并结合实地考察，设定符合城乡结合部特点的土地利用综合景观指数阀值。本文将土地利用综合景观指数在0～22的区域划分为城乡结合部范围。检查划分结果，发现存在几处被建筑用地或者植被包围的孤立的“城乡结合部”，这是因为该区域土地利用类型多样，景观紊乱且没有优势景观。例如城市中的公园，既有大面积植被，还有不少建筑物，有些还有水域等，划分结果显示为城乡结合部，实际应划分为城市范围。因此，结合2013年遥感影像图原件，对划分结果作适当修正，得到研究区内城乡结合部范围，如图3所示。

图3 研究区城乡结合部界定结果

4 结 语

本研究利用综合景观指数模型计算基于方向的判别单元的综合景观指数，据此提取的城乡结合部范围与实际范围基本相符。鉴于研究区范围比较小，研究区边界割裂了成都市主城区——双流县城一线的城市建成区，所以城乡结合部的范围并非闭合的环状。

采用综合景观指数能够更精确地表达景观格局的特殊性，较其他单一景观指数模型划分城乡结合部范围更准确。同时，基于方向的网格划分方法较其他统一大小网格单元划分方法的优势在于，考虑了在地理空间的不同方向上的不同发展特点，更具有因地制宜的思想。本文的不足之处在于网格单元的具体大小设定是基于多次实验对比的结果，主观因素较大，科学性方面还有点欠缺，有待进一步研究。

[1] 黄宝荣，张慧智.城乡结合部人-环境系统关系研究综述[J].生态学报，2012,32(23):7 607-7 621

[2] Liu Y, Lv X J, Qin X S. An Integrated GIS-based Analysis System for Land-use Management of Lake Areas in Urban Fringe[J]. Landscape and Urban Planning, 2007, 82(4): 233-246

[3] ENVI-IDL中国官方博客. Landsat8的不同波段组合说明[EB/OL].http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01019urt.html,2013-08-08

[4] 王秀兰，李雪瑞，冯仲科. 基于TM影像的北京城市边缘带范围界定方法研究[J]. 遥感信息，2010(4):100-104

[5] 杨叶涛. 基于多时相TM影像的城市边缘区划分及其变化监测[J]. 遥感信息，2009(3):49-53

[6] 钱建平，周勇，杨信廷. 基于遥感和信息熵的城乡结合部范围界定——以荆州市为例[J].长江流域资源与环境，2007，16(4):451-455

[7] 布仁仓，胡远满，常禹，等. 景观指数之间的相关分析[J].生态学报，2005,25(10):2 764-2 775

P237.9

B

1672-4623（2015）04-0007-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.003

黄祥，硕士，主要从事遥感和GIS研究。

2014-05-21。

项目来源：国家自然科学基金资助项目（41071265、41372340）。