1、第 卷 第 期 年 月测绘与空间地理信息 ，收稿日期：基金项目：北京林业大学中央高校基本科研业务费专项（）资助作者简介：牟 燕（），女，重庆人，环境科学与工程专业硕士研究生，主要研究方向为生态系统和生态修复。通信作者：冯 飞（），男，陕西韩城人，讲师，博士，年毕业于北京师范大学全球环境专业，主要从事城市林业 技术研究与教学工作。年北京市土地利用变化时空特征牟 燕，冯 飞（太原理工大学 环境科学与工程学院，山西 晋中；北京林业大学 林学院，北京）摘要：对北京市土地利用类型、城市扩张程度和植被覆盖度进行时空特征分析，为合理制定城市空间规划和土地利用管理提供科学依据。以北京市全域为研究对象，基于、和
2、 年 遥感影像基础，利用非监督分类方法得到土地类型图，计算城市扩张指数和植被覆盖度指数，并进行环路地类动态变化分析。结果表明：）年北京市绿地 耕地面积减少 ，建筑用地面积增加 ，两者面积变化表现出此消彼长的趋势；）绿地 耕地及建筑用地的空间消长特点存在明显的环路差异；）高植被覆盖度区域面积剧烈减少；）土地利用类型和植被覆盖度变化在 年和 年两阶段内差异明显。可见北京市城市扩张速度有所减缓，绿地 耕地面积相对减少率高，城市土地利用变化存在明显的时空差异。关键词：土地利用变化；空间分异；植被覆盖度；环路分析；非监督分类中图分类号：文献标识码：文章编号：（），（，；，）：，：（），；（）；（）；（）
3、，：；引 言随着我国城市化进程发展，土地利用动态变化监测和分析成为当前城市空间扩张的热点研究之一，及时掌握城市土地动态变化信息，有利于为区域生态建设规划和土地利用政策制定提供一定依据。随着遥感技术的兴起，依托卫星遥感影像数据现时性强和获取容易的优点，能够客观及时地获取城市土地用地信息。目前，基于遥感影像进行的城市土地利用变化已有较多研究。谢亚娟等以南昌市 年 数据为基础，利用单一土地利用动态变化模型探讨了其城市紧凑度和扩张空间格局变化；龚文峰等对黑龙江省甘南县 年进行植被覆盖度时空演变分析，反映了地区植被覆盖度整体状况和变化趋势以及主导因素影响；韩桂兰等通过乌鲁木齐 年相关统计数据得出，乌鲁木
4、齐城市扩张在研究期内呈先增后减的趋势，宏观政策、经济水平和环境是其空间扩张的主要驱动力。北京市作为全国政治、经济、科技创新中心，一直以来人地矛盾问题突出。黄迎春等依据北京市 年和 年 期遥感影像，引入“土地利用流量”概念分析了土地利用变化区际差异；易扬在对北京市门头沟区 年的土地利用分析基础上，进一步说明了其土地景观格局时空变化特征等。上述研究在北京市土地利用变化趋势和空间格局分析等方面有较好成果，但存在研究区域局部以及数据滞后的现象，缺少及时的整体性研究。基于此，本文以北京市全域为研究对象，利用（）的 分类法对北京市 年土地利用和城市扩张动态演变趋势进行研究，同时探究了植被覆盖度和各环路地类
5、变化特征，以期为研究区进一步区域规划和空间配置优化提供一定参考。研究区域与研究方法 研究区概况北京市地处中国北部、华北平原北部，全市共辖 个区、县，总面积约达 。地形西北高，东南低，属于暖温带半湿润半干旱季风气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。截至 年末，北京市常住人口达 万，城镇人口 万，城镇化率为，城市绿化覆盖率为。研究方法 数据来源与处理本文以、年和 年 月间的 期遥感影像数据为基础，数据下载于地理数据空间云平台（：），数据质量较好，影像含云量均小于。其中，年为 数据，年和 年为 数据。利用 软件对图像进行辐射校正、镶嵌、裁剪等预处理，结合北京市行政边界图得到北京市 期不同年份的遥感影像图
6、。土地类型分类方法本文采用 分类，即聚类分析方法。该方法是利用各聚类中对象均值所获得一个“中心对象”来进行计算，然后通过迭代重新配置他们并完成分类过程。陈宇达等运用 分类法对从化市 遥感图像进行了分类应用，说明该方法具有简单易行，数据可靠的优点。利用 版本软件对影像图进行非监督分类，并通过混淆矩阵对分类成果进行精度评价。为简化数据分析过程，结合实际情况和目视解译结果，将土地类型分为绿地 耕地、水域、建筑用地、未利用地 类。空间分异方法本文采用扩张速度指数（，）、扩张强度指数（，）和综合扩张程度指数（，）来描述建筑用地和绿地 耕地这 类面积占比最大地类的空间变化分异特征。其中，指每年平均扩张率，
7、用于表示扩张速度和趋势；指单位时间内某地类面积占研究总区域面积的比例；是将 和 个指数标准化后得到的较综合的一种指标，能同时体现扩张速度和扩张强度，较全面地反映出土地类型分异的时间和空间动态变化特征。通过提取、和 年的建筑用地和绿地耕地的空间范围和面积，计算、和 这 种指标来描述空间变化的分异特征，计算公式如下：（）（）（）式中，、（）表示年份；、表示对应年份的绿地 耕地面积或建筑用地面积（）；表示研究区域总面积（）。植被覆盖度计算与分级通过遥感影像反映的植被覆盖度被定义为观测区域内植被垂直投影面积占地表面积的百分比，是反映植被生长状况的重要指标。本文选取数据获取方便、精度可调控的像元二分模型
8、法对研究区植被盖度进行提取。具体地，利用 软件，选取遥感影像的近红外和红波段计算归一化植被指数（）。其中 年 影像选取（，近红外波段）和（，红外波段）数据，和 年 影像选取（）和（）数据。（）式中，为近红外波段光谱反射率；为红波段光谱反射率。将 指数代入像元二分模型，得到植被覆盖度转化公式，从而计算出植被覆盖度（）。（）式中，为 影像中纯植被覆盖的像元，本研究取影像统计中 最大值；为 影像中纯裸土覆盖的像元，本研究取影像统计中 最小值。根据相关研究成果并结合北京市实际情况，将植被覆盖度进行等级划分，具体分级：将 定义为低覆盖度，为中覆盖度，第 期牟 燕等：年北京市土地利用变化时空特征为中高覆盖
9、度，为高覆盖度。研究结果 土地利用分异特征分析采用 分类法对、和 年的影像进行非监督分类（如图 所示），并通过目视解译和混淆矩阵进行精度评价，数据显示所选年份的 系数和 指数均在 以上，表明各个样本间分离性良好，能满足研究精度和相关分析需求。总体上，北京市的主要土地类型是绿地 耕地和建筑用地，在研究期间表现出绿地 耕地不断缩减，建筑用地明显扩张的趋势。其中，年期间土地转换较 年更剧烈。年主要表现为中部地区建筑用地密度增大，建成区扩张区域主要在中心城区四周分布，同时伴随着东南区域绿地的减少；年总体土地利用变化幅度不大，主要表现在南部区域部分未利用地分异成绿地 耕地，建筑用地密度增大，西南区域建筑
10、用地有所缩减，中部绿地面积增加。利用 对分类结果进行统计（见表）。由数据可知，、和 年的绿地 耕地面积分别占北京市总面积的、和，呈逐渐下降的趋势。年建筑用地面积增加了 ，占比由 增至为；水域和未利用地面积变化幅度不大，呈缓慢上升趋势。另外，绿地 耕地和建筑用 地面积在 年间分异幅度大，分别变化了和，而 年间为和，表明在研究期间北京市前期的土地利用变化幅度较后期更大，后期空间分异程度有所减缓，建筑用地扩张形势得到一定程度的遏制。图 、和 年北京市土地非监督分类图 ，表 北京市非监督分类结果 年份绿地 耕地水域建筑用地未利用地面积（）所占比率（）面积（）所占比率（）面积（）所占比率（）面积（）所占
11、比率（）空间分异结果选择绿地 耕地和建筑用地进行扩张指数的计算（见表），并对两地类数据结果进行不同时段的消长特征分析与评价。总体上，这两类土地类型的空间消长呈现出建筑用地的 高于绿地 耕地，建筑用地的 略小于绿地 耕地的特点，且扩张程度在前后两阶段差异明显，年间北京市绿地 耕地和建筑用地的空间转移主要集中在 年间。从表 数据可知，年间北京市绿地 耕地和建筑用地的 为和，反映了建筑用地扩张速度远大于绿地 耕地的缩减速度，为绿地 耕地的 倍；两者的 为和，在变化强度上两种土地类型差异较小，表现为绿地 耕地的分异强度更大；两者的 分别为 和，反映了建筑用地的综合扩张程度是绿地 耕地缩减的 倍。年，绿
12、地 耕地和建筑用地的 分别为 和；年，两者的 分别为 和，表现出研究前期绿地 耕地的 是研究后期的 倍，建筑用地则达到 倍，说明 年间建筑用地和绿地 耕地的空间分异程度明显高于 年，研究后期的城市扩张进程得到有效减缓。主要原因是由于北京市对生态文明建设高度重视，近年来展开的百万亩平原大造林、“见缝插绿”等项目的生态保护工作成效开始显现。表 绿地 耕地及建筑用地空间消长指标统计 年度绿地 耕地建设用地面积变化（）（）（）（）面积变化（）（）（）（）测绘与空间地理信息 年 植被覆盖度特征分析在 中选择像元二元模型计算研究年份的植被覆盖度并进行分级处理，得到北京市相应年份的植被盖度等级分布图（如图
13、所示）。总体上，北京市植被中高覆盖度及以上的土地占比最大，年北京市高植被覆盖区域退化明显，中高覆盖地区相应增多。转移主要表现在城市建成区的中覆盖度区域向低覆盖度的转变，周围城郊地区植被盖度由高覆盖度变为中高覆盖。其中，年中心城区、东北部以及南部区域的低覆盖区域明显增加，年高覆盖率向中高覆盖转移的区域主要分布在中心城区四周，并且东北部部分中低覆盖区域的植被情况得到改善，核心建成区的低覆盖区域密度有所降低。由表 数据可知，、和 年北京市中高及以上植被覆盖面积占比最大，分别为、，呈波动式变化趋势。其中，高植被盖度由 年的 减至 年的 ，到 年减至 ，面积占比共减少，说明高盖度区域植被退化情况严重，且
14、转变主要集中在 年期间；中高植被盖度面积变化趋势与高植被盖度相反，面积呈不断增长的趋势，至 年面积占比共增加；低植被盖度面积呈先增加后减少的变化趋势，年增加 ，年减少，表明低覆盖度区域不断扩张的趋势得到逆转。图 、和 年北京市植被盖度图 ，表 北京市植被覆盖度面积统计 年度低覆盖度中覆盖度中高覆盖度高覆盖度面积（）比例（）面积（）比例（）面积（）比例（）面积（）比例（）环路土地类型动态变化分析六环 内的区域属于北京市的核心区，分布有大量的居民住宅、商业区域和各类公园。利用环路矢量图对非监督分类结果进行裁剪，并着重对不同环路的绿地耕地和建筑用地面积变化率进行统计分析（如图 所示）。总体上，表现为
15、绿地 耕地面积增加，建筑用地面积减少，与北京市整体土地利用变化趋势一致。其中，四环内区域的相对变化率和总变化率涨幅差异不大，且绿地耕地的相对变化率远大于建筑用地；在五环和六环 内区域的两个指标则有明显增长。从相对变化率上看，四环内区域的绿地 耕地相对变化率分别为、和，明显大于建筑用地的相对变化率。主要原因是二环和三环区域内部分小区绿地、公共绿地斑块的缩减和消失，同时因为该区域内开发和经济发展程度较高，使得建筑用地转变率低。四至六环 范围内属于北京远近郊，绿地 耕地和建筑用地的相对变化率起伏较大。其中，个环路的绿地 耕地相对变化率分别为和，建筑用地分别为 和，主要表现为五环路周围建成区侵占绿地
16、耕地空间。从总变化率上看，种土地类型差异不大，四环内区域数值保持在 以下，四至六环 范围内则在 之间，基于环路的土地分布情况，可推断出建筑用地的面积增长主要来源于绿地 耕地的转变。图 年绿地 耕地和建筑用地相对 变化率和总变化率 注：相对变化率（年地类面积变化值）年环路内该地类总面积总变化率（年地类面积变化值）环路总面积 第 期牟 燕等：年北京市土地利用变化时空特征 结束语采用不同年份遥感数据，运用 分类法和 空间分析等方法研究了 年北京市土地利用动态变化和环路空间特征，以及植被覆盖度分布特点，研究结果表明：）北京市面积占比最大的土地类型是绿地 耕地。年土地变化主要呈绿地 耕地面积明显缩减，建筑用地扩张的趋势。）绿地 耕地和建筑用地的空间消长特征表现为建筑用地综合扩张程度远高于绿地 耕地，年的 是绿地 耕地的 倍，主要是由于建筑用地的扩张速度快，达。）研究期间北京市中高植被覆盖和高植被覆盖区域变化最大。其中，高覆盖度面积共减少，中高覆盖度面积增加有，低植被盖度面积则呈波动式增长趋势，表现为先增加后减少，前后共增长。）土地类型和植被覆盖度动态变化具有明显的时空差异。表现为 年的绿地 耕地
