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徐秋晓1 于明洋2

（1.山东省地矿工程勘察院，济南250014；2.山东建筑大学土木工程学院，济南250101）

作者简介：徐秋晓（1979—），女，助理工程师，主要从事遥感、水文地质、环境地质勘查工作。

摘要：遥感技术与地理信息系统技术的发展，为研究全球变化和可持续发展提供了信息源和技术手段。而土地利用作为地球表层系统最突出的景观标志，其变化是近年来全球变化研究的重要领域。本文以山东省龙口市作为研究区，应用基于遥感影像综合理解模型的龙口市土地利用/土地覆盖分类方法，建立地学规律知识库，提取不同时期的土地利用类型。最后利用地学信息图谱监测与分析土地利用的时空变化。

关键词：土地利用；遥感影像；地学辅助信息；信息图谱

遥感技术与地理信息系统技术的发展，为研究全球变化和可持续发展提供了信息源和技术手段。而土地利用作为地球表层系统最突出的景观标志，其变化是近年来全球变化研究的重要领域。只有对土地利用时空变化进行监测与分析，更好地了解土地利用变化的过程和机制，并且通过调整人类社会经济活动，促使土地利用更趋合理，保证国家宏观战略决策的针对性、有效性，才能达到土地资源可持续利用的目的。龙口市作为我国沿海对外开放较早的城市，其土地利用变化具有代表性。

1 研究区概况

龙口市位于胶东半岛西北部，东与蓬莱市接壤，南与栖霞、招远市毗连，西、北濒临渤海；全境东西最大横距，南北最大纵距；土地总面积（含桑岛、依岛）。

本次研究区范围以1∶10000 地形图矢量化生成的研究区边界对遥感影像进行裁剪所得，作为遥感数据信息，面积共（不含桑岛、依岛）。

2 基于遥感影像综合理解模型的龙口市土地利用/土地覆盖分类

影像理解是研究通过计算机系统来解释图像，从而实现类似人类视觉系统理解外部世界的一门学科。在影像理解系统中，存在两项基本的任务：从输入图像中提取出与模型相适应的图像结构或线索，而后完成输入图像中图像结构与模型中目标的正确影射（周成虎，1999）。影像理解不同于模式识别，模式识别通常按预先规定的测量集对对象作简单的分类，而影像理解则要对影像作出描述和解释，需要涉及不同处理层次实体间的相互作用（王润生，1994）。

针对土地利用/土地覆盖的分类特点，本文构筑了基于GIS信息的遥感影像综合理解模型。模型分为两个过程，即遥感影像理解过程和地理信息系统处理过程，两个过程的具体内容为：

（1）遥感影像理解过程，主要完成遥感影像的前期理解过程，包括以下几个过程：

1）遥感影像预处理：包括图像格式转换，图像纠正和图像增强变换等。图像格式转换完成遥感影像到REDAS软件系统处理格式的转换（﹡.img）；图像纠正完成遥感影像的大气校正、几何纠正、辐射增强以及遥感影像的匹配、镶嵌等；遥感影像信息增强和变换处理可以突出相关的专题信息，本次使用方法主要有线性拉伸、K-T空间变换、边界增强等。

2）与地学辅助信息的配准：主要完成遥感影像与地学辅助信息（各类专题GIS数据主要是坡度和高度）的坐标、投影系统转换，使得遥感影像与所采用的辅助地学信息纳入到统一坐标与投影系统下。

3）“训练区”选择与计算：通过对遥感影像信息特征的初步理解，同时结合地学辅助信息以及实地考察，确定样本“训练区”。“训练区”要有典型性与可分性，确定“训练区”后，对“训练区”数据进行计算，确定样本的统计信息（均值、最大最小值、方差矩阵、协方差矩阵等）。

本次提取的土地利用类型为六大种类型，即建筑用地、耕地、水域、园地、林地和未利用地，采用AOI扩展方式进行训练区选择，运用此种方法进行训练区选择时，初始种子（seed pixel）和光谱距离的阈值非常重要，任一训练区初始种子和光谱距离的阈值经多次实验后才能确定。不同地类这两个参数是不一样的，一般在选取了2～3个训练区后，观看报警掩膜的情况，即时对这两个参数进行修改和调整。增加训练区时，及时将报警掩膜和以前的报警掩膜叠加，判断样本数据的质量变化情况，并做出调整，直至报警掩膜和实际地类比较符合时，即认为这一类的训练区选择完毕。一种地类训练完毕，需要对最终的训练区作一个整体的分析，保证光谱的纯度。

（2）地理信息系统处理过程，在GIS系统支持下，完成地学辅助信息的处理，主要包括以下过程：

1）专题信息导入与预处理：通过地面调查或专家知识经验，收集地学辅助信息（包括各类专题信息、统计资料等），导入到GIS系统中，完成辅助信息的前期预处理，包括各类矢量数据的数字化、编辑、拓扑关系的建立等，统计数据的整理与地学编码、统计数据的空间化等工作。

2）辅助数据的生成：利用前期处理好的辅助数据，进行各类数据的格式转换，如矢量数据的栅格化，点状统计数据插值（IDW/Kriging等方法）生成面状数据；最后统一坐标与投影系统，达到与遥感数据的配准。

3）建立各类地学辅助因子数据库：GIS软件支持下，基于前面生成的各类辅助数据，建立专题数据库，形成地学辅助因子数据库。

（3）知识库的生成过程，建立专家知识库，主要是地学规律知识库，包括以下过程：

1）知识获取：通过对照遥感影像，进行野外考察，针对各类有代表性的影像特征对该地区所有地貌条件下的土地利用/土地覆盖状况、植被分布、生态环境条件进行实地考察，获取各类实践知识。

2）知识库生成：对获取的知识进行整理，从总体上归纳出各类规律，形成知识规则，最后通过对“训练区”的数据不断训练，修改和调试知识规则，形成地学规律知识库。

土地覆盖/土地利用类型对高程有明显的依赖关系。对研究区已有的土地利用现状图分析，建筑用地、园地主要分布在海拔300m以下；耕地绝大部分分布在海拔150m以下；林地的分布范围较广，不同海拔都有分布，分布在10m以下的林地主要是沿海防护林和公路绿化林地。350m以上的海拔，只有林地分布，没有其他地类。

坡度数据可以用于区别某些土地覆盖/土地利用类型。根据实地考察结果和对地形图、已有土地利用现状图的分析，建筑用地、水浇地、园地主要分布在坡度小于20 °区域，坡度大于10 °时很少有水浇地。所以，遥感数据的光谱特征同样表现为绿色植被，难以判断是水浇地还是林地时，坡度数据是一个有价值的参数。以下是几种地类与高程和坡度的详细关系。

在本次的分类知识库，专家规则采用下面的基本形式来表达：

IF（条件）THEN（结论），Confidence（结论可信度）

其中可信度的值域为［0，1］，值为0 时，完全排除当前像元为所给类别的可能性；当取值为1时，维持像元原始可信度，且表示当前结论永远成立。可信度可以根据地学经验或专家打分等方法来确定。

知识的表示与知识库的构造要结合地学问题的研究特点。通过不断修改和调试知识库，使影像解译结果基本达到人工目视解译的效果。当可信度的值为0时，则排除了当前像元为（结论）所给出的类别的可能性；而当取值为1 时，已有可信度值不该变。这种表示方法，不但考虑到了遥感影像解译的特点，而且明显地减少了知识库中规则的数量。这对于大数据量的遥感数据处理是极其重要的。下面给出规则库中的规则：

IF VALUE ＝1 DEM ＜300 AND SLOPE ＜20 THEN 建筑用地 CF ＝1

IF VALUE ＝2 DEM ＜50 AND SLOPE ＜10 THEN 水浇地 CF ＝1

I VALUE ＝3 THEN 水域 CF ＝1

IF VALUE ＝4 DEM ＜300 AND SLOPE ＜20 THEN 旱地 CF ＝1

IF VALUE ＝5 DEM ＜300 AND SLOPE ＜20 THEN 园地 CF ＝1

IF VALUE ＝6 THEN 林地 CF ＝1

ELSE IF DEM＞＝300 OR SLOPE＞＝20 THEN 林地 CF ＝1

ELSE IF 50＝＜DEM＜＝250 AND 10＝＜SLOPE＜20 THEN 园地 CF＝

ELSE 林地 CF ＝1

本次分类结果精度评价采用分层随机采样法，主要参考龙口市土地利用现状图，同时结合目视判读的结果以及现场验证，对两个时期的分类结果进行精度评价。各时期的遥感分类结果直接参照同年的土地利用现状图进行精度验证。由于遥感分类体系与土地利用现状的分类体系有一定差异，因此，在进行随机采样之前，将遥感分类图像的土地利用类型和土地利用现状的分类进行适当统一。然后分别对每期遥感分类结果选取300个样本点，并保证每类有10个以上的样点，用基于误差矩阵的精度评价方法，对龙口市1989年和2003年的分类结果进行评价。实用Kappa系数计算表明1989年和2003年龙口市土地利用TM遥感分类结果的总体精度和使用者精度都在75%以上，Kappa系数也都在以上，达到最低允许判别精度的要求。这些表明了龙口市两期图像的土地利用遥感分类结果均比较理想，各地类的分类精度也较高。

3 龙口市土地利用时空变化分析

随着地球信息科学的兴起与发展，人们可获取的资源的极大丰富以及信息处理技术的极大提高，尤其是动态可视化技术获得新的突破。在此需求与技术背景下，陈述彭先生倡导在传统地学图谱的基础上开展地学信息图谱的探讨与研究。地学信息图谱是地学图谱在地球信息科学基础上的自然延伸，是按照一定指标递变规律或分类体系排列的一组能够反映地学空间信息规律的数字地图、图表、曲线或图像。地学信息图谱是“图”与“谱”的结合，兼有图形与谱系的双重特征。

本文所采用土地利用图谱分析模型包括两部分内容：①转移矩阵，从中可以看出各个时序单元土地利用变化的主要类型以及各地类的补给来源。②不同时序单元内土地利用图谱分析，考察图谱单元的空间组合与时空位移。

转移矩阵

转移矩阵对于分析土地利用类型之间的流向具有重要作用，它不仅可以定量说明土地利用类型之间的相互转化状况，而且可以揭示不同景观类型间的转移概率，从而可以更好地了解土地利用的时空演变过程。转移矩阵包括转移面积矩阵、概率矩阵。

表1 1989～2003年土地利用转移矩阵（单位：hm2）

注：R为各土地利用类型的转移比例（%）。

从表1可以看出，在1989年至2003年，建筑用地发生用途流转面积为，占初始建筑用地面积的比率为，不存在明显流向。耕地发生用途流转面积为，占初始耕地面积的比率为 ，主要流向是园地，该流向，占初始耕地面积的比率为，其次是建筑用地，该流向，占初始耕地面积的比率为。水域发生用途流转面积为，占初始水域面积的比率为，主要流向是园地和林地，共占初始水域面积的比率为。园地发生用途流转面积为，占初始园地面积的比率为，主要流向是建筑用地，该流向 ，占初始园地面积的比率为 。林地发生用途流转面积为，占初始林地面积的比率为 ，主要流向是建筑用地，该流向，占初始林地面积的比率为 。未利用地发生用途流转面积为，占初始未利用地面积的比率为 ，主要流向是园地，该流向，占初始未利用地面积的比率为，其次是流向林地和建筑用地，共占初始未利用地面积的比率为。

土地利用信息图谱

在图谱中，共有36类图谱单元，即土地利用变化类型，其中有30类显示为土地利用类型发生了变化，占研究区总面积的。为了更简单明了地读取土地利用类型流转的主要方向，认识土地利用变化的主要特征，将该30类变化的图谱单元按照面积大小进行排序，计算各类图谱单元的转换面积百分率和累计转换百分率，统计其中涵盖变化总面积的的10类图谱单元，得到1989～2003年土地利用主要图谱单元类型的面积排序表（表2）。

表2 1989～2003年土地利用主要图谱单元类型的面积排序表

从表2可以看出，龙口市在1989～2003年间土地利用变化最显著的结构特征是耕地向园地的转化，该流向的耕地面积共，占到整个变化面积的。其次是耕地向建筑用地的转化，面积为，占到整个变化面积的。再次是未利用地向园地的转化，面积为 hm2，占到整个变化面积的。可以看出，研究时段内龙口市的土地利用类型主要是流向建筑用地和园地。

4 结论

（1）本研究利用陆地卫星资料ETM＋对龙口市土地利用进行了时空监测与分析，取得了较好的效果；但是ETM＋的影像分辨率较低，它主要是反映一些综合的地类信息，对于一些土地利用图斑较为破碎，用地类型交错复杂的地区，其地物提取就有一定的难度，因此在土地利用变化的详细监测上就有所欠缺。在今后的研究中，应结合高分辨率卫星影像进行研究，积极探求新的动态监测方法以充分利用这些高分辨率的遥感数据来获得更可靠准确的区域土地利用变化信息。

（2）如何充分地利用地理信息系统空间数据库提供的丰富的地理辅助数据，进而自动发现知识，并融合多尺度、多时相的高分辨率的遥感数据，建立灵活高效的推理机制，从而完成遥感影像的专题信息自动提取，是需要进一步的研究方向。

（3）“地学信息图谱”是一新兴的学术思想，目前还处于认识阶段，对它的理解尚不很成熟，需要更多的学者和更多的研究工作来完善对其的认识。本文利用遥感技术开展土地利用演化与发展的信息图谱研究，来反演时空变化，进而认识客观世界，揭示和再现过去，是一先进可行的技术途径。

（4）研究结果表明龙口市在1998～2003年间，土地利用方式相互转化较为频繁，变化强度大，矛盾非常突出。主要表现为耕地的不断减少，园地和建筑用地持续增长；其主要流向是从耕地流向园地和建筑用地。这些变化造成了龙口市耕地质量下降和利用程度加强，给耕地保护带来了巨大压力。因此，土地管理部门应该从宏观决策上给予重视，处理好社会经济发展与土地后备资源储备的关系实施可持续发展。

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（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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