实验一土地利用格局演变特征分析
1.1实验概述
1.1.1背景及目的
土地利用/覆被变化(land use and cover change,LUCC)研究在全球气候变化、粮食安全、土壤退化和生物多样性等关键问题研究中发挥着越来越重要的作用。LUCC对景观格局有巨大的影响。景观是以类似方式重复出现的、相互作用的若干生态系统的聚合所组成的异质性土地地域(Forman and Godron,1986)。人类的经济开发活动主要是在景观层面上进行的,因而景观成为研究人类活动对环境影响的适宜尺度(谢花林,2008;彭建等,2004)。景观格局是景观异质性的具体体现,又是各种生态过程在不同尺度上长期作用的结果(邬建国,2000),是LUCC*直观的标志。认识土地利用变化与景观格局之间的相互作用机制对区域土地资源的可持续利用和受损生态系统的恢复与重建具有重要理论和现实意义(冯异星等,2009)。景观格局指数具有高度浓缩景观格局信息的功能,广泛应用于景观格局分析(朱东国等,2017)。常用的景观格局指数包括三个尺度:斑块水平指数、类型水平指数及景观水平指数。不同尺度的景观格局指数能够定量地描述不同水平的景观格局,从而对其组成、结构、特征及功能的差异进行探究(Li and Wu,2004)。
本实验希望达到以下目的:①掌握利用ArcGIS 10.2.2软件进行栅格数据叠加分析的方法;②掌握土地利用转移矩阵的计算方法;③掌握利用Fragstats 4.2.1软件计算景观格局指数的方法。
1.1.2数据说明
本实验所使用的数据存储于data_exp1文件夹中,包含的数据信息见表1.1。
本实验中的LULC现状数据的形式为栅格,格式为tif,格网单位为100m×100m,年份为2010年和2015年。LULC现状分类包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6个一级类,见表1.2,可以直接使用这些数据进行土地利用格局演变特征分析。
1.1.3整体实验设计
本实验主要在ArcGIS 10.2.2、Fragstats 4.2.1和Excel 2016的软件环境下,从土地利用数量变化和景观格局变化两个角度,制作土地利用转移矩阵,计算景观格局指数,对研究区2010~2015年的土地利用格局变化进行分析。整体实验流程如图1.1所示。
1.土地利用数量变化分析
土地利用转移矩阵可以定量地表明不同土地利用类型(简称地类)之间的转换情况。
2.景观格局变化分析
景观格局指数可以从斑块、类型和景观三个尺度进行衡量。本实验主要从类型和景观两个尺度对土地利用格局演变特征进行分析。在类型尺度中主要选取的是斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、*大斑块指数(LPI)、边缘密度(ED)、周长–面积分维数(PAFRAC)、散布与并列指数(IJI)、斑块结合度指数(COHESION)、分离度指数(SPLIT)、聚集度指数(AI)9个指标。景观尺度则主要从斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、*大斑块指数(LPI)、边缘密度(ED)、周长–面积分维数(PAFRAC)、蔓延度指数(CONTAG)、分离度指数(SPLIT)、聚集度指数(AI)、散布与并列指数(IJI)9个指标中进行选取。各景观格局指数的含义见表1.3。
1.2实验步骤
1.2.1制作土地利用转移矩阵
1.导入数据文件
打开ArcGIS 10.2.2软件,单击Add Data按钮,选择文件夹中的2005landusetype.tif与2010landusetype.tif两个文件,单击Add按钮,出现的界面如图1.2所示。
2.土地利用类型面积计算
在左边菜单栏中右击栅格数据,选择Properties→Source选项,可以查看栅格数据的坐标系、范围和分辨率等属性,如图1.3所示,栅格分辨率为100m×100m,即栅格数据中每个像元(pixel)的面积为0.01km2。
右击栅格数据,选择Open Attribute Table选项,即可得到每种土地利用类型(Value)的像元数量(Count),而每个像元的面积为0.01km2,由此可以计算出2005年和2010年两期栅格数据中不同土地利用类型的面积,见表1.4。
3.栅格数据叠加分析
使用Spatial Analyst(空间分析)工具集需要额外授权,所以首先要添加拓展模块。如图1.4所示,选择Customize→Extensions选项,在弹出的对话框中勾选Spatial Analyst选项,这样就可以使用Spatial Analyst工具。
完成Spatial Analyst的授权后,选择ArcToolbox→Spatial Analyst Tools→Local→Combine选项,打开Combine(叠加分析)工具,如图1.5所示。
图1.5打开Combine工具
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