学文网摘要：选取江南丘陵典型地区作为研究对象，从研究区整体、不同等级斑块及土地利用类型等3个层面，探讨了斑块数量、面积、形状等量化指标对目视解译尺度的响应。结果表明，随解译尺度增大，斑块数量在3个层面上均呈减少趋势；分布较广的丘陵水田、平原水田和林地等土地利用类型的面积均呈增加趋势，其他土地利用类型的面积呈减少趋势；研究区整体、小斑块和各土地利用类型（河渠类型除外）的平均分维数均呈增大趋势。随解译尺度增大，分布于丘陵区且斑块面积较小的丘陵水田、丘陵旱地、湖泊、居民地及草地主要被解译为林地，平原区面积较小的平原旱地、河渠、滩地、居民地及林地斑块主要被解译为平原水田。分析尺度对目视解译的影响主要体现在小型斑块损失上，对大型斑块影响不显著。若将损失精度控制在小于5%，居民地、湖泊等面积较小的土地类型的解译尺度需在1∶10万以下，草地可扩至1∶20万，平原旱地可扩至1∶30万；而对于面积大的丘陵水田和林地类型，解译尺度可放到1∶50万，精度损失小于3.9%。
关键词：目视解译；尺度效应；土地利用/覆被；江南丘陵
中***分类号：TP79 文献标识码： A 文章编号：0439-8114（2013）13-3021-06
土地利用是人类社会经济活动与自然生态环境相互作用最为密切的环节。自20世纪90年代以来，土地利用/覆被变化研究成为全球环境变化与可持续发展中的热点和前沿领域[1-3]。大多学者把从影像资料中获取的解译结果直接应用于土地利用变化分析中，并运用土地利用程度指数、土地利用动态度、景观指数等指标对土地利用的时空格局进行研究[4-9]，研究过程中常常忽略遥感影像解译尺度（显示尺度）对斑块面积、周长及数量的影响。然而，不同的解译尺度将直接影响解译结果中的斑块面积、周长、形状以及数量等，进而影响到土地利用相关指数的大小，即解译尺度的选择直接或间接作用于土地利用格局特征分析过程及与各种景观指数相关的一些生态学过程——能流、物流、生物流。因此，选取同一组数据，由于不同的解译和分析尺度，可能导致获得不同结论[10-13]。所以，在土地利用/覆被研究中，土地利用结构、格局、过程与变化的研究要建立在一定观测和分析尺度下进行。
土地利用/覆被研究中的尺度效应主要集中在由矢量数据向栅格数据转化中的尺度效应[10，14，15]，而对于人机交互目视解译过程中的显示精度（解译尺度）研究尚不多见[16]，尤其是针对山地、丘陵、盆地交错及地形复杂的江南丘陵地区的研究甚少。为此，本研究选取江南丘陵典型地区作为研究对象，从斑块数量、面积、形状等量化指标探讨解译尺度（显示精度）对目视解译信息提取的影响，旨在为江南丘陵地区的土地利用/覆被研究及土地利用规划提供科学依据和参考，并进一步完善丘陵区的土地利用/覆被研究方法。
1 研究区概况
研究区位于湖南省东北部的丘陵地区，包括长沙市区、长沙县和浏阳市，总面积为7 450.9 km2，地理坐标介于112°53′-114°16′E、27°51′-28°41′N之间（***1），地形东北高、西南低，海拔在36～1 562 m之间，山地、丘陵交错。研究区属亚热带湿润气候区，年均气温16.8～17.2℃；年均降水量为1 422.4 mm，主要集中在4～7月份；年日照时间1 610～1 750 h；年蒸发量为1 206.9 mm。地带性土壤以红壤为主，由黄壤、棕壤、草甸土、冲积土组成。冲积土大多分布在河谷平原低地，多为水田。天然植被以常绿阔叶树占优势，并有藤本和附生植物，1 000 m以下为常绿阔叶林，1 000～1 500 m为常绿阔叶与落叶阔叶混交林，1 500 m以上为灌丛和草甸。
2 材料与方法
本研究以覆盖研究区2006年的Landsat-TM影像为数据源，以1∶50 000地形***为标准，结合地面实物考察进行判定。首先在遥感处理软件Erdas8.6中进行几何校正，根据野外调查及相关土地利用***、地形***建立解译标志，利用地理信息系统软件ArcView3.2对影像进行人机交互解译；在ArcGIS9.0、Erdas8.6等软件的支持下，对解译数据进行拓扑、属性引导、剪切、投影转换等。在目视解译的过程中，依据全国土地分类体系，结合研究区土地资源的性质和特点，将土地利用类型分为丘陵水田、平原水田、丘陵旱地、平原旱地、河渠、湖泊水库、滩地、居民地、林地、草地等10类（***1）。解译显示尺度分别设定为1∶5万、1∶10万、1∶15万、1∶20万、1∶25万、1∶30万、1∶35万、1∶40万、1∶45万和1∶50万等10个级别。选取斑块面积（CA，km2）、斑块数量（n）和平均分维数（FRAC_MN）等指标进行对比分析。同时，依据面积大小将斑块分为小斑块（100 km2）4个等级，进一步分析解译尺度对不同等级斑块的影响强度。
3 结果与分析
3.1 解译尺度对整个研究区的影响分析
随着解译尺度的变化，研究区内的最小斑块面积存在一定的规律性变化，即随解译尺度增加，最小斑块面积呈增大趋势，由1∶5万的0.02 km2增至1∶50万的0.81 km2（***2）。斑块数量随目视解译尺度增加呈减少趋势，由1∶5万的4 242个降低为1∶50万的495个，共减少3 747个（***3）。由此表明，随着解译尺度的增加，面积较小的斑块类型显示度降低[16]，解译为其他面积较大斑块类型，从而使得总斑块数量减少，最小斑块面积增大。
随目视解译尺度增加，研究区内斑块的平均分维数呈增大趋势，由1.06增至为1.12（***4）。
其原因有可能是：在解译过程中，较小斑块的形状易被解译为圆形或矩形，其分维数较小，面积较大的斑块形状较为复杂，分维数较大；随解译尺度增加，形状较为规则的小斑块数量减少，形状较为复杂的大斑块数量相对增加，从而使得研究区内的斑块平均分维数呈增大趋势。
3.2 解译尺度对不同等级斑块的影响分析
从不同等级斑块的面积对解译尺度的响应来看（***5），巨斑块的面积呈增加趋势，从4 218.25 km2增加至 5 010.64 km2；小斑块、中斑块的面积呈减少趋势，小斑块面积减少最为明显，从764.74 km2减少至77.46 km2；大斑块面积呈波动变化。同时，在不同的解译尺度下，各等级斑块面积始终表现为：巨斑块>大斑块>中斑块>小斑块。
不同等级斑块的数量对解译尺度的响应显示（***6），小斑块和中斑块的数量呈减少趋势，小斑块数量变化最大，由3 804个减少至86个，减少3 718个；中斑块数量变化较小，由374个减少至344个，减少30个；大斑块的数量呈波动变化，在60个左右摆动，波动幅度很小；巨斑块的数量没有变化，始终为5个。解译尺度在1∶5万至1∶35万，各等级斑块的数量为小斑块>中斑块>大斑块>巨斑块；在1∶40万至1∶50万，各等级斑块的数量变为中斑块>小斑块>大斑块>巨斑块。同时，由***7可知，研究区内的斑块数量主要由小斑块数量决定。
随着解译尺度的增大，小斑块的平均分维数呈增大趋势，由1.05增为1.10；中斑块、大斑块和巨斑块的平均分维数均呈减小趋势，巨斑块存在波动性（***8）。同时，在不同的解译尺度下，各等级斑块的平均分维数始终表现为：巨斑块>大斑块>中斑块>小斑块。
为解释各等级斑块的数量、面积和分维数的变化机理，进一步对1∶5万和1∶50万解译尺度下的矢量***层进行转移矩阵分析（表1），小斑块转出687.46 km2，面积比例达89.91%；中斑块和大斑块转出面积相当，分别为308.02 km2和371.01 km2，面积比例分别为29.05%和26.36%；巨斑块转出面积仅0.12 km2。同时，小斑块转为中斑块、大斑块和巨斑块，中斑块转为大斑块和巨斑块，大斑块转为巨斑块。结合不同等级斑块的面积、斑块数量、分维数对解译尺度的响应可知，随解译尺度增大，面积较小的斑块不断融入面积较大斑块，使得中小斑块数量及面积减少，巨斑块面积增加。同时，形状较简单的小斑块数量减少，使得小斑块的平均分维数呈增大趋势；小斑块融入较大斑块，致使较大斑块内部的周长减少，因而中斑块、大斑块和巨斑块的平均分维数均变小。
3.3 解译尺度对不同土地类型的影响分析
在自然和人类活动的共同作用下，不同土地类型的斑块大小、形状等存在一定程度的规律性。如居民地、水体等类型的斑块面积较小；居民地、耕地、水体等类型在人类活动的干预下形状为较为规则的矩形或圆形；各土地类型的分布在地形因素的影响下也存在一定的规律性[17]。因此，各斑块类型在不同解译尺度下的显示面积和形状不同，为此而讨论各斑块类型对不同解译尺度的响应。
以1∶5万解译尺度下的解译数据为基础信息（表2、表3、表4），研究区内林地分布最广，面积为5 040.7 km2，占研究区面积的67.65%；其次为水田，丘陵水田和平原水田分别占总面积的13.31%和7.77%；再次为居民地、旱地和草地；河渠和湖泊面积较少，滩地面积最少，4.7 km2，仅占总面积的0.06%。研究区内共有斑块4 242个，居民地斑块数量最多，为1 291个；其次为丘陵水田、丘陵旱地和林地，分别为747个、743个和677个；滩地和河渠类型的斑块数量最少，分别为20个和1个（表3）。河渠类型的平均分维数最高，为1.348；其次为丘陵水田和平原水田，平均分维数分别为1.107和1.110；滩地、草地和湖泊水库的平均分维数较低，居民地类型的平均分维数最低，为1.032（表4）。由此可知河渠的斑块形状最为复杂，水田斑块次之，滩地、草地、湖泊水库和居民地类型的形状较为简单，为较规则的矩形或圆形。
随解译尺度增加，丘陵水田、平原水田、林地类型的面积增加（表2），分别增加24.4、129.5、196.5 km2；其他土地类型的面积均表现为减少，仅有河渠面积在1∶40万之后有增加趋势，这可能是由于滩地斑块的融入。丘陵水田、平原水田、平原旱地和林地等面积较大的土地类型面积变化较为平稳，其他类型的面积变化存在阶段性。其中，丘陵旱地、河渠、湖泊水库、草地4类型的面积在1∶5万至1∶20万时的解译尺度下间变化较小，解译尺度在1∶20万之后迅速减少；滩地和居民地的面积在1∶5万和1∶10万时的解译尺度下变化较小，解译尺度在1∶10万之后迅速减少，这跟各类型斑块面积的大小密不可分。
各土地类型的斑块数量对解译尺度的响应显示，解译尺度在1∶5万至1∶50万时，除河渠之外，其他各类型的斑块数量均呈减少趋势（表3）。居民地斑块数量减少最多，减少1 269个；其次为丘陵水田、丘陵旱地和林地等3类型，减少数量均在500个以上。
各类型的平均分维数对解译尺度的响应显示，解译尺度由1∶5万至1∶50万，仅有河渠呈减小趋势，其他各类型的平均分维数均呈增大趋势（表4）；除滩地类型存在波动性，其他类型的平均分维数变化均较平稳。这表明河渠类型的斑块趋于相对规则化，其他类型的斑块形状趋于相对复杂化，这些变化均因在不同解译尺度下，各斑块类型之间的相互转化所致。因此，选取1∶5万和1∶50万解译尺度下的矢量***层进行转移矩阵分析，探讨不同解译尺度各土地类型之间的面积转化、斑块数量变化及斑块形状变化的机理。
转移矩阵结果显示，解译尺度在1∶5万至1∶50万情况下，从转出面积上看，转出面积较多的为丘陵旱地、丘陵水田、林地和居民地，分别为154.07、123.01、111.83和108.53 km2（表5）；转出面积较少的为平原水田和滩地，仅为8.42 km2和3.87 km2。从转出面积所占比例来看，转出面积所占比例较大的为滩地和丘陵旱地，分别占82.69%、71.38%；转出面积所占比例最小的为平原水田和林地，分别占1.45%和2.22%。表现为分布于丘陵地形上的土地类型转化面积较多，平原地区转化面积较少；斑块面积较大的土地类型转出面积比例较小，斑块面积较小的土地类型转出面积比例较大。从各类型之间的转化来看，丘陵水田主要转为林地，面积为110.46 km2，占丘陵水田的11.14%；平原水田主要转为居民地，面积为4.72 km2，仅占平原水田的0.82%；丘陵旱地主要转为林地和丘陵水田，面积分别为90.10 km2和49.30 km2，分别占丘陵旱地的41.74%和22.84%；平原旱地主要转为平原水田，面积为20.53 km2，占平原旱地的14.64%；河渠主要转为平原水田，面积18.87 km2，占平河渠的36.42%；湖泊水库主要转为林地，面积18.81 km2，占湖泊水库的29.78%；滩地主要转为河渠和平原水田，面积分别为1.49 km2和1.20 km2，分别占滩地的31.84%和25.64%；居民地主要转为平原水田和林地，面积分别为39.49 km2和32.74 km2，分别占居民地的16.71%和13.86%；林地转出面积较少，主要转为丘陵水田和平原水田，仅占林地面积的0.93%和0.72%；草地主要转为林地，面积为37.80 km2，占草地的29.66%。
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