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基于RS及GIS县级土地利用及生态环境评价探究【摘要】以遥感图像为主要数据源，借助于RS和GIS技术，分析县级土地利用/土地覆盖的基础上，从自然环境因子和社会因子出发构建区域生态环境的综合评价模型，完成对该区域的生境质量综合评价。 【关键词】土地利用；生境质量评价；遥感 1 前言 土地利用/土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化的重要组成部分和主要原因之一，LUCC及其生态环境效应目前已成为土地科学及全球变化研究的热点问题之一。土地利用是人与自然交叉最为密切的环节 ,土地覆被变化必然影响生态系统的结构和功能，尤其对区域气候、土壤、水量和水质的影响是极其深刻的，而基于区域的土地利用与生态环境综合评价是协调区域经济发展与环境保护之间关系，实现区域可持续发展的重要手段，且由于当前对特定区域LUCC的综合生态环境效应的定量分析尚处于探索阶段。因此，本文以木兰县2008遥感影像资料为主要数据源，借助于RS和GIS技术，在研究分析县级土地利用/土地覆盖的基础上，从自然环境因子和社会因子出发构建区域生态环境的综合评价模型，对其区域土地生态环境状况进行综合评价，探索并探索区域生态环境的空间分异特征，为生态环境恢复与重建、土地可持续利用决策提供科学依据。 2 研究区域概括及研究方法 2.1 研究区域概括 木兰县为哈尔滨的北部，松花江中游北岸，处东经127038/-128017/，北纬45055/-46037/，北部为山区，东南部为丘陵，西南部为平原，大体呈北高南低的地势走向，气候属中温带大陆性季风气候。年平均温度为1--3℃，极端最高温度35.5℃，极端最低温度-42℃。年平均降雨量为596.2毫米，无霜期127天，适宜发展农业生产，是重要的粮食生产基地。 2.2 遥感数据处理 在ERDAS IMAGINE 9.2遥感图像处理软件中，采用二次多项式纠正方法对2008年Landsat TM/图像的几何校正，并利用木兰县行政区域边界完成图像的区域裁剪。参照《中国土地分类系统》(2001) 为标及部分野外调查数据，完成对遥感图像的监督分类，在ArcGIS9.2支持下，完成对解译后的土地利用现状空间拓扑关系处理，并生成土地利用的数据库，其土地利用共分为6个等级，分别为：耕地（水田和旱田）、林地（有林地、灌木林和疏林地）、草地、水域（河流、湖泊和水库池塘）、建设用地(城乡工矿居民用地和其它建设用地) 和未利用地（沙地、沼泽等）6个一级类型。 2.3 空间分异特征 以研究区域的DEM为基础，运用ArcGIS9.2的空间分析和地统计分析功能，在土地利用的基础上，采样方式采用等间距，按1km×1km对研究区域进行分割和评价小区的划分，建立基于LUCC变化的生态环境综合评价单元，进而综合评价并统计每个单元的生态环境质量，在基础上，通过空间聚类进而获取整个研究区域的生态环境质量状况。 2.4 评价指标体系的构建 本文基于层次分析法的基本思想借鉴国内外已有研究成果，以研究区域生态环境质量为目标层，根据研究区域态环境的特点和所获环境信息的容量，按照综合性、代表性、实用性和主导因素和可操作性等原则，选取涵盖自然、农业和人为活动等方面的指标来构建区域生态环境状况评价体系，其中生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数、人为影响指数见参考文献，10°C积温、年降雨量主要通过对气象数据进行内插而获取的，而海拔高程、坡度、坡向等地形因子主要通过对地形图进行矢量化而获取，在选定指标的基础上通过层次分析法确定各指标的土地利用类型的权重。 2.5 评价指标处理方法 为保持各指标数据间的可比性，利用归一化方法对各因素进行处理，得出最终所需的各个指标值，即： xi为某一参评因子第i级值；xmax为某一参评因子最高阈值；xmin为某一参评因子最低阈值，其中对于公式(a) 表示的意义是归一化值越大，生态环境质量越高，即越大越质量高型；对于(b) 表示的意义是归一化值越小，生态环境质量越好，即越小越好型。 2.6 评价方法 根据指标体系、指标权重以及实际研究的需要，构建生态环境状况指数（EI），研究区域土地生态环境状况评价采用综合评价采用生态环境质量指数法（EI），其计算方法为： 式中：pi为各生态安全评价指标的标准化值；Wi为生态安全评价指标 i的权重，m为指标总项数，从而计算出区域生态环境质量的单元总分值，然后进行生态环境综合评价，并以此进行质量分级。 3 结果与分析 3.1 研究区域土地利用分类统计 对研究区域两期土地利用数据进行分析得知，研究区域林地的面积最大，为1642.61km2，面积比例达到51.71%，表明林地在该区域处于一定的优势地位，而且