水土保持学报社会经济

曹银贵1，2 王静1 程烨1，2 郝银3 许宁1，2

（1.中国土地勘测规划院土地利用重点实验室，北京，100035；2.中国地质大学土地科学技术系，北京，100083；3.湖北省荆州市土地整理中心）

摘要：综合叙述土地利用/覆被变化研究20 多年来的研究进展，总结了在土地利用数量变化研究、驱动力研究、土地利用变化模拟研究方面取得的丰硕成果。一方面是驱动力因子的多样性；另一方面是土地利用变化模拟方法的交叉性，从数量模拟研究转向空间模拟研究，从单方法模拟研究转向多种方法结合的模拟研究，从生物物理驱动力的建模方式转向生物物理驱动力与社会经济驱动力相结合的建模方式，未来研究则要加强精度的要求，使其研究成果能真正引导土地利用规划。

关键词：土地利用/土地覆被变化；驱动力；土地利用变化模拟

土地利用/覆被变化（LUCC）研究于1995年启动。10余年间，LUCC 研究始终是全球变化研究的热点之一，并取得了丰硕的研究成果［1］。除了体现在 LUCC 监测技术、驱动力、生态环境效应和建模研究等不同方面外，LUCC 研究在理论上也取得了非常大的突破。土地利用/覆被变化研究之所以能够取得重大突破，一方面是因为土地利用/覆被变化是引起其他全球变化问题的主要原因，因而在全球环境变化与可持续发展研究中占有重要地位；另一方面是因为地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题，而在全球环境变化问题中，土地利用/覆被变化可以说是自然和人文过程交叉最为密切的问题［2］。LUCC 的研究起初是从全球变化研究入手，发展到现在，开始重视典型区的研究；从简单的数量研究发展到空间变化上的研究；从简单的土地利用转换的研究发展到生态足迹、能流与物流的转换研究。总的来看，LUCC 的研究是越来越微观，在此简要回顾一下 LUCC 研究的进展。

土地覆被是指存在于地表的植被（自然的或者是种植的）以及人工建筑，例如水体、冰面、裸露的岩石、沙地都可以认为是具体的一种土地覆被形式［3］，土地利用则定义为同时包括改变土地生物物理属性的利用方式和产生这种利用方式的目的［5］。土地利用的形式是多种多样的，耕地、林地、园地等都是土地利用的类型。从土地覆被与土地利用二者的含义来看：土地覆被主要是指自然的地表形态，而土地利用重在突出人类的社会经济活动对土地资源的作用，体现出了土地的使用状况或土地的社会、经济属性；因此土地利用和土地覆被构成了土地的两种属性［2］。通常情况下，土地覆被的变化会影响土地利用决策，土地利用变化则会导致土地覆被变化，再影响到土地利用决策，从而产生新一轮的土地利用变化［4，5］。由于当代的土地覆被变化主要是人类对土地利用影响造成的，所以认识土地利用变化，是了解土地覆被变化的首要条件。

自20世纪90年代以来，全球环境变化研究领域逐渐加强了对土地利用/覆被变化的研究。“国际地圈与生物圈计划”（IGBP）和“全球环境变化人文计划”（IHDP）于1995年共同发起了“土地利用/覆被变化”（LUCC）研究计划，并于1996年提出了5个关于土地利用/覆被问题及3个焦点［6］。5个框架问题是：①过去的300年中人类的活动是如何改变土地覆盖的？②在不同的历史阶段、不同地理单元，土地利用变化的主要人为因素是什么？③在今后50～100年中土地利用变化将如何影响土地覆盖？④直接的人文和生物物理过程是如何影响特定土地利用类型的承载力的？⑤气候和全球生物地球化学作用怎样影响土地利用和土地覆盖？反之又如何？3个焦点是：①土地利用动态变化——典型对比分析研究；②土地覆被动态变化——直接观察和诊断模型；③区域的与全球的模式——综合评价的框架。总的来看，土地利用变化研究主要是理解土地利用变化的原因和结果，同时模拟土地转换的时空类型［7］。

1 土地利用数量变化研究

区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化［8］。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上，通过分析土地利用类型的总量变化，可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化［9］。目前土地利用的数量变化指标有：土地利用变化的幅度、土地利用变化的速度和土地变化的区域差异。通过各地类之间的转化，得出土地利用的转化矩阵。

2 驱动力研究

有关 LUCC 驱动力的研究是探索 LUCC 驱动机制的核心问题［10］。Riebsame 认为土地利用变化的预测研究是很艰难的，因为它需要了解土地利用变化的根本性的驱动力［11］，而土地利用预测模拟研究的先决条件是要确认最重要的驱动力［12］。纵观国际上土地利用/覆被变化的驱动机制研究，目前主要是通过大量的案例与比较，探讨土地利用/覆被变化的动力学机制［13］。Fu Congbin 认为土地利用/覆被变化的驱动力是：气候变化和人类活动［14］，由此可见驱动力研究指标的选取一方面与自然状况有关；另一方面与人类活动有关。因此驱动力通常分为生物物理（bio-physical）和社会经济（socio-economic）两大类。生物物理驱动力包括自然环境的特征和过程，例如气候变化、地形、火山爆发、植物演替、土壤类型和过程、自然资源的有效性等［15］；而社会经济驱动力则包括人口变化、贫富状况、技术进步、经济增长、政治经济结构以及价值观念等［6，16，17］。有的时候驱动力与被观察的土地利用变化在空间或时间上相差甚远，经常涉及宏观经济政策的转变和政策的变化，这些都是很难预测的［18］。由于不同区域土地利用的驱动机制存在一定的差异，因此驱动力方面的研究都是以单一的区域为研究对象。 认为土地利用变化的驱动力因子随着比例尺的不同而发生变化：在农田比例尺的情况下，主要是由社会性的和易近性的驱动因子在起作用；在景观研究尺度内，主要考虑的是地形和农业气候条件；在区域和国家尺度下，气候、人口和宏观经济政策将共同作用［12］。

生物物理驱动力

对于区域性的土地利用/覆被变化研究而言，生物物理方面的驱动力对土地变化的影响在一个比较短的时间段内是比较小的，通常也是不显著的。石瑞香的研究表明，自然（气候）因素并未构成样带上近年来土地利用（尤其是耕地）变化的主要驱动力［19］，但是并不是没有影响的。邹亚荣在中国农牧交错区土地利用变化的研究中表明，青藏高原的上升是晚新生代北半球气候变化的重要驱动力，引起了我国北方气候的干旱，对我国农牧交错区的形成，特别是对东部草地变化产生了影响［20］。叶宝莹在嫩江中上游地区的土地利用变化研究中选取了高程、坡度作为土地利用变化驱动力的指标，结果表明二者与土地利用变化的线性关系明显［21］。地貌类型也会影响土地利用的变化，草地受地貌条件的影响与控制较耕地小［22］；城市的边缘区的土地利用会受到地形的影响，北京城乡过渡区的土地利用变化的发展趋向，在地域上深受西北部山地的阻力作用，可能会形成不对称发展［23］。袁俊在湖北省土地利用变化的研究表明，湖北省土地利用年变化率较低，主要是由特殊的地形限制的［24］。赵庚星认为50年前黄河三角洲地区的土地利用变化主要是受气候因素、风暴潮和黄河改道等自然因素驱动［25］。

社会经济驱动力

土地利用是社会的一面镜子［26］，土地利用变化能够很好地反映社会经济发展的历程。土地资源条件虽是土地利用结构形成的决定性因素（基础因素），但是对于人类活动而言，这种变化是缓慢的，Elena 认为人类活动是引起土地利用变化的一个主要成分［7］，因此分析社会经济因素对土地利用变化的作用摆在首要的位置［27］。陈百明认为在社会经济驱动力方面，土地利用变化与人口增长之间有明显的联系，但同时这一变化与技术进步、富裕程度、经济状况，以至文化、宗教、军事等之间也能找到一定的相关关系［28］。并且大部分的案例研究都突出了政策对土地利用变化的重要作用，例如京都草案这一国际性的环境政策将对未来的土地利用变化产生深远的影响［29］。龙花楼研究表明几年或几十年的土地利用变化主要是由人类的社会经济活动影响所导致［30］。袁俊认为城镇人口的迅速增长、第二产业的发展、对土地产品的需求变化和交通条件及政府政策等社会经济驱动力导致了湖北省的土地利用变化［24］。周青在农地利用变化驱动机制的理论分析的基础上，构建了农地利用变化强度的指标体系，在指标体系中特别引入了邻近城市的辐射和耕地保护政策对土地利用变化的影响［31］。陈百明为深入分析和认识耕地占用与 GDP增长的关系，运用了 Decoupling （脱钩）理论，开展我国耕地占用与 GDP 增长的脱钩研究，揭示了我国各类区域耕地占用与 GDP增长的相互关系的典型模式［32］。王秀兰认为随着人口数量的变化，供人类生活、生存所需的耕地资源数量在不断地变化，因而，耕地的生态环境背景质量发生着相应的变化［33］。对于城市土地利用而言，交通条件对土地利用类型的转变起到了内因作用，转化为城镇用地的土地利用类型与距交通干线的距离有一定关系［13］。

3 土地利用变化驱动力模拟

土地利用系统的复杂性需要多学科的分析［34］。 认为土地利用模型应该代表土地利用系统部分的复杂性；能够检验社会和生态系统结合的稳定性［12］。土地利用变化模拟是为了明确土地利用变化的原因，定量地证明多个因素对某一个因素的关系和影响，不同的模拟方法已经在土地利用变化中得到广泛应用。起初，土地利用变化模拟的研究重在生物物理因子方面的模拟研究，例如海拔、坡度、土壤类型等。后来根据研究的需要，土地利用变化社会经济驱动力方面的数据整合到模型中［35］。但是社会经济指标缺少空间上的简化数据，这样将很难将社会和自然数据结合起来。 认为生物物理过程的空间单元和行为组织者决策的空间单元是不一样的［12］。

在土地利用变化模拟研究的开始阶段，基本上都是从数量上进行研究，后来由于遥感技术、空间地理信息系统技术的发展，从空间上实现了土地利用变化的模拟。同时研究的方法也有很大的提升，从单一方法的模拟研究发展到多种方法的结合。

土地利用变化的数量模拟

土地利用变化的数量模拟是从数量的角度来分析模拟土地利用变化的过程。彭文甫首先利用因子分析的方法，确定了影响土地利用变化的相关因子，然后采用多元线性回归分析的方法，预测了土地利用的变化［36］。王波利用多元相关分析的方法对经济管理体制对土地利用变化进行了模拟，用具体的产值代替了无法量化的经济管理体制［37］。张海龙利用马尔柯夫模型，确定了渭河盆地各土地利用类型之间相互转化的初始转移概率矩阵，从数量上预测了该研究区土地利用变化［38］。虽然马尔柯夫模型在土地利用变化数量研究上表现出较好的应用性，但是由于这种预测是以末期和基期的时间间隔为预测单位，所以只能预测时间间隔整数倍的特定时期的情况，其灵活性和适用性受到限制［39］。由于灰色预报模型克服了统计回归分析方法需要大样本序列的弊端，吴素霞利用该方法预测了石家庄地区未来15年内耕地面积的变化趋势［40］。吴普特采用 BP 神经网络的方法对耕地减少进行了预测，将影响耕地变化的各驱动因子作为神经网络的输入层神经元，将耕地面积作为输出层神经元，经过反复的训练模拟，表明采用 BP 神经网络的方法在预测耕地资源减少量时精度较高，可靠性较好［41］。另外还有利用元胞自动机的方法研究土地利用变化，重在空间上的变化模拟。

土地利用变化的空间模拟

土地利用变化的空间模拟主要是从土地利用/覆被在时间序列上的变化过程进行模拟预测，另外还包括从主要的驱动力入手进行空间上的模拟预测。土地利用变化的空间模拟主要是在一些空间变量间建立关系函数，并模拟预测土地利用变化［42］。众多学者在高度集聚尺度下进行土地利用变化的空间简化模型研究，例如单个的景观元胞。同时利用遥感影像获得空间研究数据，使与土地利用变化相关的基本地理单元和环境过程概念化［7］。Kasper Kok提出了土地利用转换及效应（CLUE）模型框架，这是一个合理的少见的空间简化土地利用模型，该模型用来分析复合比例尺条件下的土地利用变化问题［43］。摆万奇利用Logistic逐步回归模型，从空间上确定了主要的驱动因素及其定量关系［10］。叶宝莹在GIS的支持下，利用空间相关分析筛选出影响土地利用变化的主要因子，并利用空间多元线性回归函数求得研究区土地利用程度变化模型［21］，目前应用较多的是将多种研究方法综合起来运用。Bryan 将 GIS 和神经网络结合起来研究土地利用转换模型（LTM），从空间上来模拟土地利用变化的复杂过程，这一模型把社会经济、政策和环境等变量作为输入，并建立起了土地利用变化与公路、高速公路、居民点道路、河流、湖岸线之间的空间函数关系［42］。现阶段土地利用变化的模拟主要是针对单一的土地利用类型的变化模拟，例如国际上许多学者利用元胞自动机（Cellular Automata）开展城市增长的模拟研究［44，45，46］。有研究者利用神经网络的元胞自动机来模拟复杂的土地利用，整个模型的结构十分简单，用户不用自己定义转换规则及参数，该模型是在ARC/INFO GRID环境下利用AML宏语言写成［47］。侯西勇运用马尔柯夫的元胞自动机模型模拟研究区2010年土地利用的数量和空间分布，结果比较可信［48］。

4 土地利用模型的精度分析

土地利用模型的精度分析又叫模型的不确定性评价，反映数据输入及模型本身存在的不确定性和产生的结果［49］。模型的不确定性包含输入数据的不确定性和模型结构的不确定，遥感数据的获取会存在不确定性，例如在其纠正时采用的地面控制点的误差是不可能消除的，纠正过的遥感数据或图像产品也始终不能与地面实况完全一致，不同程度上存在着残余误差［50］。同时在影像解译的过程中也会出现适当的误差而产生不确定性。另外在数据转换的过程中，比如矢量到栅格的转换，就会产生新的不确定性。由于模型的结构是基于数学方法，用简化的数学模型来模拟复杂的行为，这也是一种非常重要的不确定性。为了减小不确定性，应该避开矢量—栅格数据的转换过程，同时使用高分辨率的土地利用数据，在模拟分析的过程中，分类型单独预测模拟，然后再综合分析［48］。

为了增强土地利用变化科学的研究，必须从三个方面入手。首先是数据方面的准确性，其次是方法的先进性；再次是理论的新颖性，这三个方面是相互联系的。在土地利用变化研究的过程中，要重点突出决策层思想，在空间上体现人类活动对土地利用变化的影响。要更好地发展土地利用变化的经济模型，这需要比较成熟的空间经济理论作为支撑，这样才能解释移民、雇用增长、政府行为的时空类型，这些都会影响到土地利用变化。利用相关模型分析土地利用的环境影响评价、政府决策和政策形成。同时在土地利用变化研究的过程中，应该注重多种方法的结合，选择精度最优的方法来提高研究成果的可信度与参考性。

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张海珍1 马泽忠1、2 周志跃1 刘智华1

（1.重庆市土地勘测规划院，重庆，400020；2.中国人民解放军重庆后勤工程学院，重庆，400201）

摘要：本文利用多源遥感影像，在遥感和 GIS 技术结合的基础上，对重庆市农用地利用现状进行了监测，并对其1985～2005年间的变化情况进行了分析。结果表明，重庆市的农用地以耕地和林地为主，20年来受城市发展、三峡工程建设等因素的影响，其结构和类型上都发生了比较大的变化，其中以耕地的变化最大。本次研究，一方面为政府决策提供了一定的数据参考，另一方面对遥感技术深入应用于土地资源管理工作的途径进行了探索。

关键词：土地利用变化；遥感监测；重庆市

土地利用动态变化监测研究是一个涉及自然条件和社会条件的复杂过程。随着社会经济的发展，城市化进程加快，人地关系日趋紧张，粮食安全问题也日益突出。为有效减缓这种人地矛盾，确保有限土地资源的可持续利用，必须对土地资源的利用状况及变化情况进行及时准确的了解。

重庆市是一个年轻的直辖市，近年来受西部大开发政策、三峡工程建设等因素的影响，其土地利用变化异常频繁，依靠现代科技手段和条件，快速高效地对土地资源进行动态监测，已成为各级政府实施有效的土地资源宏观政策管理的迫切需要。另据统计，重庆市80%以上的土地为农用地，因此，对重庆市的农用地进行动态监测研究，不仅可以为预测土地利用和土地覆被的未来变化及其对重庆市未来自然、社会、经济的影响提供参考，同时也可以为合理利用和保护农用地资源提供基础依据。本文即利用多时相的遥感影像对重庆市1985～2005年间的农用地变化情况进行监测，并结合 GIS 的空间分析功能对重庆市农用地变化的规律进行分析，通过利用遥感手段对农用地变化的时空规律的实证研究，为遥感技术在重庆市土地利用中的途径进行探索。

1 重庆市概况

重庆市位于长江上游三峡库区及四川盆地东南部，地跨东经105°17′～110°11′，北纬28°10′～32°13′之间，东西长470km，南北宽450km。其东邻湖北、湖南，南接贵州，西靠四川，北连陕西，是中国经济发达的东部地区与资源富集的西部地区的结合部（图1）。地形从南北向长江河谷倾斜，起伏较大，西北部和中部以丘陵、低山为主，东南部靠大巴山和武陵山两座大山。主要河流有长江、嘉陵江、乌江、涪江、綦江、大宁河等。重庆气候属亚热带季风性湿润气候，年平均气温在18℃左右，冬季最低气温平均在 6℃～8℃，夏季最高气温平均在27℃～29℃。终年少霜雪，多云雾，冬暖、夏热、春早、秋短。雨量充沛，常年降水量1000 mm～1400 mm。

重庆市目前是全国面积最大、行政管辖最宽、人口最多的直辖市。全市幅员82269km2 （土地详查数），辖13个市中区、4个县级市、18个县、5个民族自治县，共40个区县（自治县、市），人口达3072 万。

图1 重庆市位置

2 技术路线与方法

综合考虑农用地动态变化和遥感与地理信息系统的特点，本研究采用以下技术方法和流程（图2）。

图2 遥感和 GIS 技术支持下重庆市农用地动态变化监测研究技术流程

（1）对多时相遥感影像（1985年、1995年、2000年TM和2005年中巴资源卫星02号星数字图像）进行图像增强处理和空间几何纠正，并在遥感图像处理软件中应用监督分类方法对2005年影像进行计算机自动分类，然后将分类结果输出为矢量格式。

（2）应用遥感影像像元差方法，分别对1985～2005年、1995～2005年、2000～2005年的影像数据变化图斑进行检测提取。

（3）利用人机交互方式对变化图斑进行解译，以确定其类型、位置和面积。同时，将研究区的地形图进行扫描，通过图像处理软件进行空间几何纠正后在 GIS 软件中数字化，并生成数字高程模型（DEM），再用 DEM 生成不同的分带高程图和分级坡度图。

3 重庆市农用地现状分布分析

重庆市农用地组成结构

农用地组成结构是指各农用地类型面积占总农用地面积的比重。利用生成的2005年土地利用现状图统计各地类的面积并计算各类型所占比重（表1），可以发现，重庆市的农用地组成结构存在以下特点：

表1 重庆市 2005年农用地组成结构

（1）重庆市农用地组成以耕地和林地为主，耕地和林地面积占农用地总面积的95%以上，并且，耕地和林地在农用地构成中所占比例相当，分别为和，这与重庆市的地形有很大关系。

（2）耕地中的旱地面积为×104 hm2，占农用地总面积的 ，在农用地中占绝对优势。

（3）林地面积大，但结构欠佳。2005年重庆市林地面积几乎为农用地总面积的一半，但灌木林地和疏林地所占林地总面积的比例达66%，质量较好的有林地仅占30%。

重庆市农用地分布与地形的关系

农用地分布与高程的关系

把2005年的土地利用现状图与高程分带图进行叠加分析，得到不同高程带农用地的分布情况（图3），可以看出：

图3 不同高程带农用地的分布情况

（1）重庆市农用地分布以海拔175m～800m为主，这一高程带内的农用地分布占了农用地总面积的，其次是800 m～1200 m范围内，占总面积的。

（2）对同一农用地类型随高程带的分布进行分析可以看出：耕地、果园和疏林地主要分布在海拔175 m～800 m范围内，其在这个范围内分布的面积均达到了总面积的60%以上；而有林地、灌木林和草地则在175 m～1800 m范围内都有不同程度的分布，并且以175 m～800 m范围为主（图4）。

图4 各农用地类型随高程的比例变化

图5 各高程带农用地的组成结构

（3）各农用地类型在同一高程带内农用地组成结构中的比例也具有明显的变化规律，特别是林地和耕地，主要表现在随着海拔增高有林地和灌木林地所占的比例增加，水田和旱地所占比例则减少；草地在各个高程带都有一定比重的分布，但是很少（图5）。

农用地分布与坡度的关系

把2005年的土地利用现状图与坡度分级图进行叠加分析，得到不同坡度级农用地的分布情况，可以看出：

（1）重庆市农用地主要分布在25°以下，这个范围的农用地面积占全市农用地总面积的95%，其中2°～15°范围内的农用地面积占总面积的57%。

图6 不同坡度级农用地的分布

图7 各农用地类型随坡度的比例变化

图8 各高程带农用地的组成结构

（2）同一农用地类型在不同坡度级内的分布有明显的规律，除水田外的其他农用地类型均在6°～15°有最大分布；然后，随着坡度的增加分布面积减少，大都集中在25°以下。水田随着坡度的增加分布面积逐渐减少，并主要集中在15°以下，这个范围的水田面积占总面积的95%，其中以2°以下范围内的水田占全市水田总面积的。

（3）各农用地类型在同一坡度级农用地组成结构总的比例有如下规律：随着坡度的增加，耕地所占比例逐渐减小，而林地所占地比例则随着坡度地增加而增加，特别是灌木林地。

4 重庆市农用地变化及驱动力分析

耕地

耕地是变化最剧烈和频繁的农用地类型，主要是因为耕地作为农业生产的基本条件，与人类生存休戚相关，且容易受到人为因素的影响，这在重庆市耕地的变化上同样有强烈的反映。从监测结果来看重庆市的耕地变化可以分为1985～1995年以及1995～2005年两个阶段。在前一个阶段内，重庆市的耕地呈缓慢增长的趋势；在后一个阶段内，耕地则急剧地减少，平均每年减少的面积达6000hm2，是20年内年均变化面积的将近3 倍，其中大部分的耕地变为了建设用地。耕地的这种变化趋势表现在以下几个方面。

表2 各农用地类型在不同时段内的变化趋势单位：hm2

（1）与重庆市的城市发展以及人口迅速增长有直接的关系 1997年重庆市成立直辖市，重庆市的城市建设步伐加快，城市不断扩张。同时为把重庆市建设为长江上游经济中心，重庆市还狠抓交通枢纽工程，加快了骨架公路、铁路网络等的建设。伴随着城市发展的是人口的增长，从1995年开始重庆市的非农人口增长速度平均每年超过20 万，非农人口的增加必然加剧对住房以及公共设施的需求，这都造成建设用地的快速增加，大量的耕地被占用和非农化。虽然为保证耕地的占补平衡，确保粮食安全，重庆市近年来也加大了对土地开发、复垦、整理的力度，但并不能完全补偿被占用的耕地。

（2）受三峡工程淹没和移民的影响，大量的耕地或被水域化、或被开垦，用于建设移民县城以安置大规模的三峡移民。而近年来重庆市实施的以“退耕还林还草”等工程为主要内容的“青山绿水工程”，又进一步加剧了重庆市耕地的减少。

（3）滑坡等自然灾害的频繁发生也造成了耕地的减少，且难以复垦。

林地

林地在这20年间经历了增加→减少→增加的变化过程，总体来说仍呈增加趋势。林地的减少主要受毁林开荒及建设用地占用影响，而林地的增加则在很大程度受到政府政策的主导。1989年国家实施了长江上游水源涵养林营造工程和水土保持工程，通过草地植树和退耕还林，营造了一大批林地，这也是1985～1995年重庆市林地增加的主导原因。而随后的城市化进程造成大量耕地的被占用，为了满足对粮食的需求，对林地和草地进行开垦以缓解耕地的紧张。同时受三峡工程淹没的影响，大量林地变成水域。2002年，重庆市对三峡库区实施了退耕还林还草、天然林保护、水土保持、生态建设综合治理等“青山绿水工程”，在三峡库区构筑青山绿水多种生态屏障，从而保证了近年来重庆市林地的增加。

草地

草地的变化趋势是先减少，后增加，再减少。和1985年的草地面积相比，2005年的草地面积减少了5304hm2。草地的变化同耕地和林地的变化一样，也是多种原因共同作用的结果，总体来说草地的减少主要源于植树造林、毁草垦殖及建设用地侵占。而草地增加的主要原因是森林砍伐后退化陡坡旱地退耕还草。另外，重庆市近年来繁重的土地开发整理工作也是草地减少的一个重要原因。

园地

园地以2000年为界，先减少后增加。为打造三峡库区生态经济区，重庆市在库区主抓了柑橘种植、草食牲畜、旅游等四大产业，这在很大程度上促进了重庆市果园的增加。

5 结论

本文利用多源遥感影像，在遥感技术和 GIS 技术结合的基础上，对重庆市农用地利用现状进行了监测，并对其从1985～2005年间的变化情况进行了分析。通过本次研究，对重庆市的农用地配置以及20年来的变化规律进行了一定程度的反映和揭示，可为政府决策提供一定的数据参考，同时对遥感技术在重庆市土地资源调查中的应用方法，以及需要解决的技术进行探讨，以便能够把遥感技术深入应用到重庆市国土资源管理中，从而提高土地管理工作的科学化和现代化水平。另外，随着第二次全国土地资源调查工作的全面开展，航空、航天遥感影像必将成为调查的主要信息源，本次研究在一定程度上也是遥感技术在复杂地貌环境中的一次探索和应用。

参考文献

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