肥城市土地利用变化及驱动力分析

第34卷第3期2020年3月
北京测绘
Beijing Surveying and Mapping
Vol.34No.3
March2020
引文格式：乔海燕，马丹丹，王甜.肥城市土地利用变化及驱动力分析［JI北京测绘,2020,34(3):376-380.
DOI：10.19580/ki.1007-3000.2020.03.021
肥城市土地利用变化及驱动力分析
乔海燕马丹丹王甜
(山东科技大学测绘科学与工程学院，山东青岛266000)
［摘要］以肥城市为研究对象，利用最大似然监督分类法对肥城市1994年,2002年的landsatTM和2017年的landsat OLI遥感澎像进行土地利用分类，依据土地利用动态度、土地利用转移矩阵对肥城市土地利用变化进行分析。

实验表明：近23年来，肥城市土地利用变化明显，其中建设用地面积增加54.22kn?,林草地面积增加80.87km?,耕地面积减少107.02km\水体面积减少17.28kn?；同时表明在经济驱动、政策引导以及人为因素的彩响下肥城市土地利用程度会进一步加深。

［关键词］遥感澎像；土地利用分类；土地利用变化；肥城市
［中图分类号］P237［文献标识码］A
0引言
土地资源是人类生产、生活不可缺少的一部分,掌握土地资源信息对人类生活至关重要。

随着中小型城市发展速度的加快，土地资源也发生了不同程度的变化。

土地利用变化不仅影响着中小型城市经济水平的发展，而且对社会发展具有重要的影响。

因此了解土地利用变化及驱动因素对于一个中小型城市的发展具有重要意义。

随着遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)技术的发展，RS技术已经广泛应用于土地利用动态变化中口如。

目前来看，国内学者们对土地利用变化已进行了大量研究:刘纪远⑷等人利用卫星遥感数据获取1990〜2010年全国土地利用类型数据,揭示了20年来中国土地利用变化随时空变化的差异并对驱动土地利用变化的原因进行分析；徐伟芳皈等人以北京市1999〜2017年landsat遥感影像为数据进行实验，发现近20年来北京市土地变化呈现出明显的区域特征。

方士源⑷等人以分辨率为100m的土地利用遥感解译数据与土地调查年鉴资料，运用GIS空间分析技术和数理统计方法获取山东省耕地资源在不同地区时空分布格局，同时揭示了山东省土地利用变化的驱动因素;王恳卬等人以多时相遥感影像
［文章编号］1007-3000(2020)03-0376-5
数据，剖析了在城镇化背景下济南市土地利用的时空变化特征与土地利用变化的驱动因子。

就学者们对土地利用/覆盖变化的研究而言主要集中在尺度较大或经济发达的地域,但是不同地域在自然和经济方面本身就存在着较大差异性,所以对于中小型城市土地利用动态变化的研究也是重要的一部分。

本文选取肥城市为研究区,利用最大似然监督分类法对肥城市1994〜2002年,2002-2017年时段的土地利用变化进行研究，能够掌握近23年来肥城市土地利用的变化情况，便于有关部门对土地资源进行合理配置与管理，同时为肥城市的发展提供有效的信息。

1研究区域概况及数据来源
1.1研究区域概况
肥城市位于山东省的中部、泰山的西麓。

其东面是泰安市，西边是东平县,南部靠宁阳县，北部与接壤济南市。

市内北部地势高于南部，由东北向西南方向倾斜；中部是丘陵地带，北部、南部分布两大平原。

肥城市辖3个街道、11个镇。

全市人口99.16万人,2017年完成市内生产总值80&8亿元。

1.2遥感数据的获取与处理方法
本实验用的肥城市遥感影像数据来源于地
［收稿日期］2019-08-15
［作者简介］乔海燕(1994—),女，山西吕梁人，硕士在读，研究方向为地理信息系统应用与开发。

E-mail：1791513048@
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理空间数据云(http：///)。

影像数据平均云量为0,时间差别较小，选择1994年和2017年6月份以及2002年7月份的三幅影像进行实验。

同时还需要肥城市行政边界矢量数据,用于研究区域裁剪。

此外经济数据来自《山东省省情资料库》。

如表1是实验所用到的遥感影像数据信息表。

表1遥感影像数据信息
日期传感器影像类型行列号分辨率/m 1994-06-02Landsat-5TM35/12230 2002-07-10Landsat-5TM35/12230 2017-06-17Landsat-8OLI35/12230
考虑到肥城市土地利用的具体情况，并参考国家土地利用分类系统，因而将肥城市土地类型分为五类:林草地、耕地、水体、建设用地、其他用地。

将预处理后影像依次进行最大似然监督分类与目视修改，得到肥城市1994年、2002年、2017年土地利用类型数据,然后在envi5.2中进行土地利用变化分析与土地利用转移分析，最后将实验数据与统计年鉴数据综合进行驱动力分析。

2研究方法与实验分析
2.1研究方法
本次实验利用最大似然监督分类法对1994年、2002年和2017年肥城市的遥感影像进行解译，将初步解译后的土地利用分类数据参考Google Earth进行目视修改，得到肥城市三期土地利用类型数据。

1994年、2002年,2017年土地利用分类总体分类精度分别为82.4%,80.1%、83.6%；kappa系数均在0.70以上，满足肥城市土地利用变化的要求。

最后在土地分类利用分类结果的基础上根据土地利用动态度、土地利用转移矩阵方法对肥城市土地利用变化进行分析。

2.1.1土地利用动态度
单一土地利用动态度用于评价某一时间段内某一土地数量的变化情况⑷。

表达式为：
k=Ub~Ua X^XIOO%(1)
公式中也表示研究期内某一土地利用的动态度，Ub、U。

表示研究末期和初期各类型土地面积，丁为研究年份间隔长度凹。

根据影像数据可以把研究时期分为两个阶段，1994〜2002年与2002〜2017年。

2.1.2土地利用转移矩阵
土地利用转移矩阵不仅反映研究期间各类型土地利用的数量情况，同时也反映出各类型土地的转移变化情况「加。

(2)
在土地利用转移矩阵公式(2)中，S,表示变化面积。

各代表研究开始时间与研究结束时间,n表示土地利用类型的数目M。

2.2实验结果分析
2.2.1土地利用类型分析
通过表2中统计的土地利用分类数据能够明显得出：23年来肥城市土地利用格局发生改变。

根据不同时期肥城市土地利用分类结果，分别统计出1994、2002、2017年土地利用类型数据。

由土地利用分类数据可计算出：1994年耕地、林草地、建设用地、其他用地、水体各类型土地面积占比分别为64.94%、15.25%、12.34%、4.77%.2.70%,2002年过渡时期各类型土地面积占比分别为62.79%、16.43%、13.75%、4.38%,2.65%,而发展到2017年各类型土地面积占比分别比56.51%、21.62%、16.62%、3.41%、1.85%。

对不同时期土地利用分类数据进行分析，可知肥城市土地利用类型以耕地、林草地、建设用地为主，水体占地面积最少。

其中耕地在11个镇均匀分布，而在新城街道、老城街道以及王瓜店街道分布的面积较小;林草地主要分布在安临站镇以及与其接壤的6个镇,而其他地方也有少数分布如王瓜店街道和潮泉镇。

建设用地主要在新城街道、老城街道和王瓜店街道分布集中且面积大，而在其余11个镇：如桃源镇、汶阳镇、孙柏镇等镇分布面积小且较分散。

此
单位:km?
表2肥城市不同时期土地利用分类数据
地类1994年2002年2017年
林草地193.4720&43274.35
建设用地156.63174.49210.85
耕地824.04796.69717.02
其他用地60.5255.6243.24
水体34.2233.63
23.41
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外从表中2可看出，近23年肥城市建设用地、林草地面积不断增加，使得建设用地、林草地面积逐步占领耕地面积,进而引起耕地面积逐渐减少。

2.2.2土地利用动态度分析
根据公式(1)计算出各个阶段土地利用动态度,如表3为1994〜2017年肥城市单一土地利用动态度统计数据。

根据统计表看出，不同类型土地变化的速率存在明显差异性。

2002-2017年林草地、建设用地、耕地、未利用地、水域的变化幅度分别为2.108%、1.388%,-0.667%,-1.485%、一2.019%,而上期同一类型土地变化幅度分别为0.967%、1.424%、一0.415%、一1.012%、一0.208%。

第一阶段建设用地、未利用地、林草地变化的幅度较大,水体变化幅度最小;而后一阶段建设用地、林草地、水体变化幅度较大。

从总体1994〜2017年单一土地利用动态度来看，发生最大变化的是林草地、其次是建设用地与水体。

表31994-2017年肥城市单一土地利用动态度
地点
1994〜2002〜1994〜
2002年/%2017年/%2017年/%林草地0.967 2.108 1.817
建设用地 1.424 1.388 1.504
耕地-0.415-0.667-0.565
其他用地-1.012-1.485-1.241
水体-0.208-2.019-1.371
2.2.3土地利用类型转化分析
根据肥城市三期土地利用分类数据并参考公式(2)得到1994〜2002年、2002〜2017年以及1994〜2017年土地利用类型转移矩阵见表4、表5和表6。

对肥城市土地利用转移矩阵表中的数据进行统计计算,发现研究期间各类型土地发生较大变化的是林草地、建设用地和耕地。

1994〜2017年肥城市建设用地面积通过转移增加54.22km2。

建设用地面积增加的原因是耕地、林草地以及未利用地不断转化为建设用地；1994〜2017年耕地面积通过转移减少107.02km2，其减少的原因为耕地
表41994-2002年肥城市土地利用转移矩阵单位：km?
地类
1994年
林草地建设用地耕地其他用地水体合计
林草地89.2411.3885.6477 3.4020&43
建设用地14.4597.7947.2212.63 2.40174.49
耕地81.8635.02652.8219.187.82796.70
其他用地 5.657.6131.979.540.8655.63
水体 2.27 4.84 6.390.4119.7433.65
合计193.47156.64824.0460.5334.22126&90
表52002-2017年肥城市土地利用转移矩阵单位:km?
地类
2002年
林草地建设用地耕地其他用地水体合计
林草地103.3513.19146.977.57 3.27274.35
建设用地13.23115.8059.0115.83 6.97210.84
耕地86.2941.10555.6229.23 4.78717.02
其他用地 4.44 3.5831.47 2.17 1.5843.24
水体 1.120.84 3.620.8317.0423.45
合计208.43174.51796.6955.6333.64126&90
表61994-2017年肥城市土地利用转移矩阵单位:km?
地类
1994年
林草地建设用地耕地其他用地水体合计
林草地106.1315.69133.9913.92 4.62274.35建设用地18.7094.4176.8415.80 5.09210.84耕地64.7241.57574.5927.828.33717.03其他用地 2.82 3.4233.46 2.48 1.0743.25水体 1.12 1.55 5.150.5015.1123.43合计193.49156.64824.0360.5234.22126&90
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转化为林草地、建设用地等。

林草地面积逐步增加，近23年来转移增加了80.87kn?,林草地增加是由耕地面积发生转移引起的。

其他用地面积通过转移减少17.28km2，并且其他用地不断转化为耕地;而水体转移变化最小，减少了10.79km2o 3驱动机制分析
1994〜2017年近23年来，肥城市逐步进入快速发展的阶段，土地利用类型发生明显变化；而引起土地利用类型变化的原因众多，如社会经济、政府政策、人为影响等诸多因素。

3.1经济因素
从《山东省省情资料库》统计数据知，肥城市市内生产总值从1994年的47.2亿元增长到2017年的80&8亿元。

人民对物质文化的需求随经济发展发生变化，对物质的需求越高就会使大量资金会投入到建设用地、交通用地、环境绿化用地等等,因此耕地面积逐步过渡为建设用地、林草地。

因而随着生产总值的不断增加，肥城市土地建设用地面积变也发生明显变化从156.62km2增加到210.84km2。

可见经济水平的大幅度提升是推动土地利用类型变化的原因之一。

3.2政策因素
政策因素对于一个城市的土地利用类型的变化中起着不可低估的驱动作用，影响着城市的发展速度和发展趋势购。

自上世纪90年代来，肥城市在政策的引导下加快实施“工业强市、农业新商、外向带动、科教兴肥”的发展战略，经过一系列举措,逐步发展成为全国中小城市综合实力百强之一。

受政策的积极引导,肥城市快速发展，土地利用类型也发生变化,1994年肥城市耕地面积为824.04km2，而2017年变为717.02km2,下降107.02km2；而近23年里建设用地面积增T54.22km2o显然，政府的有关政策对于土地利用类型变化有一定的引导作用。

3.3人为影响
自上世纪50年代起各大煤矿先后对肥城市丰富的煤炭资源进行开采，引起老城街道到石横镇一带地表、地下土地利用空间格局发生变化随着煤炭资源被不断开采出来，造成地下出现采空区，从而引发地表大面积的塌陷。

地表塌陷事件的发生不仅造成基本农田破坏,也使塌陷区一带建设用地已不在适合于人类居住。

当塌陷区面积增加时，人们开始寻找新的建设用地。

因此，塌陷区面积的变化引起肥城市新、老城街道以及石横镇一带建设用地的变化,也影响到人们的日常生活和城市的发展。

4结束语
本文采用最大似然监督分类法与人工目视解译方法对肥城市遥感影像进行分类，得到1994,2002,2017年三期土地利用数据。

在分类结果基础上，利用土地利用动态度、土地利用转移矩阵指标对肥城市土地利用变化进行分析。

由实验结果可知,1994-2017年近23年来肥城市土地利用发生了较大变化。

(1)从总体来看,林草地、建设用地面积变化最明显，分别增加80.87km\54.22kn?,而耕地面积减少107.02km\肥城市土地利用类型以耕地为主，林草地、建设用地次之，水体、其他用地面积最少。

(2)通过土地利用转移矩阵，可知近23年肥城市土地利用转移变化信息。

分析土地利用转移矩阵数据,发现肥城市较为显著的变化是耕地面积不断转化为林草地，这符合国家提倡的“退耕还林还草”政策；此外由于人类对生产生活需求的变化，对建设用地的需求也越发强烈，因此部分也有一部分耕地转化为建设用地。

(3)通过实验数据并结合统计年鉴资料，知道肥城市近23年来肥城市在经济、政策等因素的影响下，土地利用类型发生较大变化。

通过本次实验结果能为肥城市有关部门提供有效的土地利用信息，从而实现对土地资源有效管理。

参考文献
［1］廖克，成夕芳,吴健生.高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用［J］.测绘科学,2006,31(6):11-15.［2］赵恒谦，贾梁，尹政然.基于多源遥感数据的北京市通州区土地利用/覆盖与生态环境变化监测研究m.地理与地理信息科学,2019,35(1):38-43.
［3］梁铭.基于Landsat TM数据的土地利用/覆盖分类方法比较
研究［J］.北京测绘,2018,32(12),1512-1516.
［4］刘纪远，匡文慧，张增祥，等.20世纪80年代末以来中国土地利用变化的基本特征与空间格局口］.地理学报，2014,69
(1)：3-14,
：5］徐伟芳,陈岷.基于Landsat影像的北京市土地利用变化检测及驱动力研究［J1北京测绘,2018,32(1):58-61.
380北京测绘第34卷第3期
［6］方士源，王萍.山东省土地利用时空变化与驱动力分析［J］.
山东国土资源,2019,35(1):89-95.
［7］王恳,李新举.城镇化背景下济南市土地利用变化驱动机制分析［〕］•中国人口•资源与环境,2017,27(S2),151-155.
E8］韩会然，杨成凤，宋金平.北京市土地利用变化特征及驱动机制［J1经济地理,2015,35(5):148-154.
［9］张丽，杨国范，刘吉平.1986〜2012抚顺市土地利用动态变化及热点分析［J］.地理科学*2014,34(2)：185-191,
口0］吴婷婷.基于遥感和GIS的土地利用变化分析［D］.北京：中
国地质大学(北京),2012.
：11］李明■1990-2013年南北钦防城市群土地利用时空演化特征分析［J］.测绘与空间地理信息,2018,41(6):79-82.［12］李凤霞，石辉，冯晓刚，等.西安市土地利用格局动态演变及其驱动力研究口］.测绘通报,2015,12:41-45.
［13］杨洪鉴，王文茂.胶州市土地利用变化及其驱动力分析［J］.
安徽农业科学,2011,39(3):1721-1723.
［14］丁军,刘英军.肥城市采煤塌陷地治理利用情况［J］・山东国土资源,2006,22(2):30-31.
Analysis of Land Use Change and Driving Force in Feicheng
QIAO Haiyan,MA Dandan,WANG Tian
(College of Geomatics,Shandong University of Science and Technology,Qingdao Shandong266000,China) Abstract:Taking feicheng city as the research object,the landsat TM in1994,landsat OLI remote sensing images in 2002and landsat OLI remote sensing images in2017were classified into land use categories by the maximum likelihood supervised classification.The land use change in feicheng city was analyzed according to land use dynamic attitude and land use transfer matrix.The experiment shows that in the past23years,the land use of feicheng city has changed sig­nificantly,among which the construction land area increased by54.22km2,the forest and grassland area increased by 80.87km2,the cultivated land area decreased by107.02km2,and the water area decreased by17.28km2.At the same time,it indicates that the land use of feicheng city will be further deepened under the influence of economic drive,policy guidance and human factors.
Key words：remote sensing image；land use classification；land use change；feicheng city。