1. 引言
随着社会经济发展,城市用地扩张日益加快,由城市化导致的土地利用变化过程和驱动力因子成为国际上研究的热点之一 [1] [2] [3]。国外关于土地利用方面的研究起步较早,空间尺度基本为全球或是全国,并且研究的内容更多地集中在对土地利用结构动态变化的监测、分析和模拟上 [4] [5] [6]。20世纪初期,国内开始关于土地利用的研究。20世纪中期以土地利用的调查研究为主,但是20世纪后期开始运用新的技术与方法,土地利用研究进入了新的阶段,对国内各个地区的土地利用变化案例进行研究,分析土地利用/土地覆被变化的结构、速率、自然和人为因素 [7] [8] [9] [10]。
柬埔寨吴哥遗迹群,是柬埔寨吴哥王朝的都城遗址,是世界文化遗产之一 [11]。自1993年以来,已有20多个国家加入了柬埔寨政府和UNESCO发起的国际计划,对吴哥遗址进行修复和保护,现已取得较好成效。但由于吴哥遗址知名度提高,旅游业快速发展,住房和道路等建设用地激增,各种资源快速消耗,林地减少,生态环境受到破坏,从而进一步影响到遗址周边环境 [12] [13]。
当前国际上多以历史进程和艺术价值的角度去讨论吴哥遗址现状和保护的必要性,以遥感技术为支撑对吴哥城市生态环境状况、文化遗产保护等方面的深入研究尚不多见 [14]。孙克勤对柬埔寨吴哥遗产地存在的问题和保护对策进行了探讨,其中包括吴哥世界遗产地的保护历史和现状问题,并以此提出新的保护措施 [15]。廖凯涛等基于转移矩阵对近30年的遥感影像对吴哥遗产地土地利用/土地覆盖变化进行了分析 [16]。陈富龙使用雷达干涉模型对吴哥遗址进行研究,发现地下水位的季节性变化和石料的热力学因素可能会引发和/或加剧古迹的恶化 [17]。洪天华等对吴哥世界文化遗产地周边环境进行了基于空间影像分类的土地利用变化分析,综合研究了吴哥遗产地及其周边地表形变与地下水位、地质结构等因素的关系 [18]。
以往的研究大多以TM影像为主,高分辨率影像数据使用较少,这与遥感技术的发展与数据获取的难易有关。Sentinel-2A卫星数据空间分辨率为 10 m,一幅宽度为 290 km,重访周期为5天,具有高分辨率、大范围、高重访周期等优势。然而,以往在该研究区上使用哨兵2A (Sentinel-2A)影像数据结合地学信息图谱去对土地利用变化进行研究的案例目前还没有报道。因此,本文基于2015~2017年Sentinel-2A遥感影像数据,建立土地利用的数学模型,对吴哥土地利用变化情况进行分析。旨在对吴哥遗产地土地利用变化进行更直观和准确的刻画,并分析其对吴哥遗址的环境影响,给吴哥遗址的保护提供科学的参考和依据。
2. 研究区概况
吴哥遗迹群位于首都金边西北约310公里处,南距暹粒市6公里。研究区位于柬埔寨暹粒省吴哥遗迹群北部,地理范围为13˚36'N~13˚57'N、103˚69'E~104˚06'E,总面积902.1平方千米(如图1所示)。主要包括吴哥王城、圣剑寺、龙蟠水池以及皇家浴池等遗迹。
该区域位于低纬度地区,是典型的热带季风气候区,高温多雨,全年降雨量达1800 mm,月均气温30˚C。11月至4月为冬季,凉爽干旱,受东北季风影响,平均气温为25˚C~32˚C;5月至10月为夏季,酷热潮湿,受到西南季风的影响,平均气温为33˚C;其中12月是旱季,平均气温为20˚C~31˚C,多年月均降水总量为10 mm。研究区的土地利用类型主要包括森林、农田、建设用地和水域。
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Figure 1. Map of the geographical location of the study area
图1. 研究区地理位置图
3. 研究方法
3.1. 数据来源
本文采用Sentinel-2A的2015年12月31日和2017年12月20日的遥感影像,数据的空间分辨率为10 m,坐标系为WGS84。数据可从欧空局哨兵2卫星网站(https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home)注册免费获取。Sentinel-2卫星于2015年6月23日发射,是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星。哨兵2A卫星携带一枚多光谱成像仪,可覆盖13个光谱波段。它可用于观测地球土地覆盖变化情况。
3.2. 技术路线
本文以遥感技术处理为主,如图2所示,使用ENVI遥感图像处理平台和ArcGIS地理信息系统平台,以2015年12月31日和2017年12月20日两期Sentinel-2A影像为基础数据源,柬埔寨吴哥遗迹群为研究区。在ENVI5.4.1软件的支持下,先对两期影像进行预处理,主要包括辐射定标、大气校正、图像裁剪和监督分类等步骤,对吴哥遥感影像进行解译和分类提取,得到2015年和2017年转移矩阵和土地利用变化图谱。利用缓冲区分析和重心转移分析,并结合相关资料对吴哥遗迹群土地利用变化情况和城市扩张对吴哥文化遗产的影响进行深入分析,最后提出吴哥文化遗产的保护建议。
3.3. 数据处理
本文使用ENVI5.4.1对吴哥地区的数据进行预处理操作。由于哨兵2数据的特殊性,哨兵2A数据需要在SNAP中进行相应的操作,将其转为ENVI格式才能将数据加载进ENVI软件中进行相应的处理。ENVI5.3版本仅能打开2016年12月之前获取的数据。而ENVI5.4版本可以打开所有格式的哨兵2数据。ENVI5.4.1于2017年8月份正式发布,较于以往的旧版上新版增加了一些新功能。考虑到吴哥所处热带季风气候区,春夏季易发生洪水等自然灾害,不利于后期影像的监督分类和土地利用现状图的制作与分析,所以所采集的两期影像时间均为冬季的12月份。在进行监督分类时,为了提高每个像元对于各类别归属概率,提高分类精度,每一种地物的样本数不少于20个。
3.3.1. 辐射定标、大气校正
Sentinel-2 L1C是经过几何精校正的大气表观反射率产品。因为旧版本存在问题,用ENVI中的Radiometric Calibration工具进行辐射定标结果是不正确的。ENVI5.4版本新增Sentinel-2 L1C辐射率定标工具。在ToolBox中,启动/Extensions/Radiance Sentinel-2 L1C 工具,Input Sentinel-2 XML:加载影像解压后的.xml文件,在加载过程中会遇到文件所在的路径过长,将文件名重新命名后即可导入。勾选OutputFour 10m Bands。Scale Factor是缩放系数,默认值0.1。Resample Method为重采样方法,默认为Bilinear。选择输出文件路径进行处理。
使用大气校正工具(FLAASH Atmospheric Correction)消除大气和光照等因素对地物反射的影响。启动FLAASH Atmospheric Correctio工具,选择辐射定标结果数据。设置Single scale factor为1。Sensor Type:选择UNKNOW-MSI。Sentinel-2数据不能进行水汽反演(Water Retrieval),但是改变传感器可以强制进行水汽反演。Sensor Altitude是设置影像区域的平均地面高程。Water Retrieval默认为No。Aerosol Retrieval 则是根据海陆类型,选择相应气溶胶模型,本文选择的是2-Band (K-T)。然后进行多光谱(Multispectral Settings)设置。滤波函数文件需要手动选择光谱响应函数。K-T反演选择默认模式。若Aerosol Retrieval为None,则不需要设置参数。Filter Function File:若Water Retrieval面板未选择光谱响应函数,此处需手动选择,同Water Retrieval中Filter Function File一样的操作步骤,设置好参数后进行处理。
3.3.2. 图像裁剪
本文以在柬埔寨吴哥遗迹群划定的方形边界为研究区,需要以边界的shp文件对图像进行规则分幅裁剪。裁剪结果如图3所示。
3.3.3. 监督分类
在ENVI5.4.1中打开图像裁剪后得到的2015年和2017年的研究区图像,采用最大似然法进行监督分类的操作。通过波段之间的组合成标准假彩色影像,在此基础上去建立训练样本,通过目视不同地物之间的不同色调及其纹理特征建立解译标志,用最大似然法对影像进行监督分类。结合吴哥地区的实际研究区域土地利用状况,将土地利用类型分为4个一级地类。分别为水域、林地、耕地和建设用地。如表1所示。
3.4. 精度评价
分类结束后,以目视解译获得地表真实感兴趣区域来计算混淆矩阵,对分类结果的准确性进行评价。2015年分类结果的总体分类精度为Overall Accuracy = (9667/9952) 97.1363%。Kappa系数为0.9588。水域的漏分误差为2/2342 = 0.08%;林地为1/3298 = 0.03%;耕地为61/3548 = 1.72%;建设用地为221/674 = 32.79%;2015年建设用地漏分错分的概率较高,主要错分在耕地的土地类型中。2017年分类结果的总体分类精度为Overall Accuracy = (13105/13457) 97.3843%。Kappa系数为0.9624。水域的漏分误差为0/4927 = 0;林地为17/3474 = 0.49;耕地为134/4200 = 3.19%;建设用地为201/856 = 23.48%。
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Figure 3. Remote sensing image of Angkor region. (a): Angkor region in 2015, (b): Angkor region in 2017
图3. 吴哥地区遥感影像图。(a):2015年吴哥地区,(b):2017年吴哥地区
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Table 1. Cambodian Angkor image interpretation characteristic symbol
表1. 柬埔寨吴哥影像解译标志
3.5. 土地利用现状图
将分类处理后的2015~2017年柬埔寨吴哥遥感影像加载到ArcGIS10.2中,在图层属性符号中选择唯一值,加载土地类型,分别为其选择合适的颜色,设置图例和指北针等要素,导出成图,如图4所示。
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Figure 4. Land use status mapa: (a): Angkor area land use map in 2015; (b): Angkor area land use map in 2017
图4. 土地利用现状图。(a):2015年吴哥地区土地利用图;(b):2017年吴哥地区土地利用图
3.6. 土地利用变化图谱
将执行分类后的矢量数据转换为栅格数据,格网单元为10 m × 10 m,格网单元的的Value值为一位数,代表不同的土地利用类型。利用栅格计算器,对吴哥2015年和2017年的数据进行叠加分析,生成反映土地利用变化与趋势的土地利用图谱。因土地利用变化分为转入和转出,所以可以得到增势图谱系列图和减势图谱系列图。按照表2、表3,将映射表中的图谱单元归类编码与数据属性表相对应,赋值到数据属性表中,然后更改图层属性,最终得出吴哥2015~2017年土地利用变化图谱。
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Table 2. Land-use change gain mapping unit representation table
表2. 土地利用变化增势图谱单元映射表
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Table 3. Land use change loss mapping unit representation table
表3. 土地利用变化减势图谱单元映射表
3.7. 重心模型
重心模型常用于城市演变、土地利用类型变化研究,是描述地理对象空间分布的重要指标之一,能够用来反映区域地理对象的时空演化 [19] [20]。
首先,根据缓冲区分析得到16个遗址一千米缓冲区内的建设用地面积。然后,打开ArcGIS10.2,利用空间统计工具中的平均中心工具,计算得到遗迹群的几何中心。再利用重心转移计算公式,求出遗迹群的建设用地重心。重心转移模型为:
(1)
其中Xt、Yt分别表示计算区域中心的经、纬度;t为计算年份;xi、yi分别表示次级区域中心经、纬度;Mi表示次级区域的建设用地面积。
4. 结果
4.1. 柬埔寨吴哥土地利用变化情况
4.1.1. 吴哥2015~2017年土地利用现状
土地利用结构是指研究范围内各个地类面积占总面积的比重。通过这些数值分析研究区域的主要用地类型,以及各地类的总面积变化情况。表4表示了在2015年到2017年这段时间范围内吴哥地区的土地利用结构的变化。从表中可以看出,吴哥地区以耕地为主,在2015年和2017年分别占了72.5%和73.2%,林地、建设用地次之,水域面积最少。对比各类土地利用类型,林地的变化最大,两年间减少了18.3 km2,其次是建设用地,增加了7 km2,然后是耕地减少了6.3 km2,变化最小的是水域,增加了5 km2。
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Table 4. Angkor legacy group land use structure in 2015-2017
表4. 吴哥遗迹群2015~2017年土地利用结构
4.1.2. 土地利用变化转移矩阵分析
由表5转移矩阵中的各项地类的转移数据来看,吴哥地区在2015年到2017年这段时间内各个地类之间有明显的相互转化,其中耕地和建设用地的变化量较大。从耕地的转化程度来看,87%的面积未变,变化的面积中最大的一部分转化成了建设用地,耕地转化为其他地类的面积约为84.7 km2,占了总面积的9%;建设用地仅有56.9%的面积未发生变化,转化为其他地类的面积约为55 km2,大部分都是转换成了耕地面积,但是建设用地总体面积也增加了;水域转化的大部分也是变成了耕地,占16.7%;林地有71.2%的面积未发生变化,转化的面积中,大部分转化成了耕地,占26.7%。总的来说,2015年到2017年,吴哥地区水域面积增多,建设用地增加,林地面积减少,都主要转化为耕地;耕地面积增多,增加的面积主要来自于林地和建设用地,耕地主要转化为建设用地。
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Table 5. Angkor legacy group land use transfer matrix in 2015-2017
表5. 吴哥遗迹群2015~2017年土地利用转移矩阵
注:括号外数值为2015年某类土地转换为2017年同类或其他土地类型的面积(km2),括号内数值为该类土地转换面积与该类土地2015年总面积之比(%)。
4.1.3. 土地利用变化图谱分析
如图5所示,土地利用增势图谱中,除大部分是不变区域外,较为突出的是新增耕地和新增建设用地,分别占区域总面积的10.1%和7.0%;新增耕地较为分散,主要发生在研究区的东北处和西部地区,且分布在交通线路和居民点附近;而新增建设用地则较为集中,主要集中在研究区西部,其余零星分布在道路交通线路两侧。新增水域主要集中在遗迹群附近。
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Figure 5. Land use gain map of Angkor Heritage Group, in 2015-2017
图5. 2015~2017年吴哥遗迹群土地利用增势图
从图6表示的2015~2017年减势图中可见,79.5%为不变区域,减势较为突出的为林地、耕地和建设用地,分别占区域总面积的4.3%,9.4%和6.2%。其中林地主要减少于居民点和古遗迹附近,说明人类活动和当地的开发建设对林地造成了一定的影响;耕地减少于研究区中部、西部和东北处;建设地与耕地相互转化。
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Figure 6. Land use loss map of Angkor Heritage Group, in 2015-2017
图6. 2015~2017年吴哥遗迹群土地利用减势图
4.2. 城市化对吴哥文化遗产的影响
4.2.1. 建设用地转移分析
集中提取吴哥遗迹群主要组成部分的遥感影像数据,如图7红色虚线框所示。将2015年与2017年建设用地进行转化对比,分析吴哥建设用地扩张趋势以及建设用地扩张对文化遗产的影响。从图8可见,2015~2017年吴哥遗迹群范围内建设用地面积变化的总体趋势为增多,增多的方式是以村落或是城市为中心,向外辐射式扩张,沿着道路交通线路周边的建设用地面积增加的更为显著。增加的建设面积以包围之势向遗迹群靠近,部分已经侵占了遗迹群的边缘,主要受到了西北方向和东南方向建设用地扩张影响。
增加的建设面积以包围之势向遗迹群靠近,部分已经侵占了遗迹群的边缘,主要受到了西北方向和东南方向建设用地扩张影响。增加的建设用地面积主要由耕地转化而来,水域和林地转化面积较少。由林地转化为建设用地的面积主要分布在遗址周边,其余分散在原有建设用地边缘,说明吴哥经济发展的同时在快速消耗着当地的森林资源。由耕地转化的面积主要分布在暹粒市以及各个村庄的周边,集中在道路沿边,说明当地人口增加,对于道路建设,基础设施和住房的需求也在日益上涨,逐渐侵占了城市或村庄附近的农田。吴哥遗产地建设用地增多最主要的原因是当地旅游业的发展。受到当地经济和政策的影响,遗迹群周边人类活动增加,已经对遗迹群的生态环境造成了一定的影响。
4.2.2. 建设用地侵入率分析
如图9所示,在ArcGIS10.2中以吴哥遗迹群主要的16个遗迹点为核心,利用分析工具建立缓冲区,线性单位设定为1千米,执行后得到遗迹群1千米缓冲区矢量文件。用缓冲区矢量文件分别与2015年和2017年用地分类tif文件进行裁切,得到2015年和2017年建设用地侵入情况,并以裁切得到的栅格数据为基础,计算2015年和2017年建设用地侵入率。
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Figure 7. Location of the angkor site group
图7. 吴哥遗迹群位置示意图
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Figure 8. Map of the conversion of other sites in the Angkor Legacy Cluster to construction. (a) cultivation land to construction land; (b) forest land to construction land; (c) watershed to construction land; (d) construction land conversion map in 2015-2017
图8. 吴哥遗迹群其他用地转移为建设用地图。(a) 耕地转变为建设用地;(b) 林地转变为建设用地;(c)水域转变为建设用地;(d) 2015~2017建设用地转化图
遗迹群缓冲区总面积为103.8 km2,2015年缓冲区内建设用地面积为6.5 km2,2015年建设用地侵入率 = 2015年缓冲区内建设用地面积/缓冲区总面积 * 100% = 6.3%;2017年缓冲区内建设用地面积为11.1 km2,2017年建设用地侵入率 = 2017年缓冲区内建设用地面积/缓冲区总面积 * 100% = 10.7%;年均建设用地侵入速率 = (2017年缓冲区内建设用地面积 − 2015年缓冲区内建设用地面积)/(2017年 − 2015年) = 2.3平方千米/年。在2015~2017年期间,侵入率呈上升趋势。
遗迹群周边建设用地扩张已经对其生态环境造成影响,遗产群中部受到的影响较小,而西部和东南部则尤为突出。在不考虑其他因素影响的情况下,建设用地还将以每年2.3平方千米的速度加深对遗迹群周边其他用地的侵占,遗迹群预计在40年内被侵占损毁。因此,对吴哥文化遗产的保护已经刻不容缓。
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Figure 9. Analysis of construction site incursions in the Angkor Monuments Cluster, 2015-2017. (a) Construction site incursions in the buffer zone in 2015; (b) Construction site incursions in the buffer zone in 2017
图9. 2015~2017年吴哥遗迹群建设用地侵入情况分析图。(a) 2015年缓冲区内建设用地侵入情况;(b) 2017年缓冲区内建设用地侵入情况
在建立缓冲区的基础上,选择4个面积较大的遗址,对其单独进行分析,以东、南、西、北、东北、西北、东南、西南八个方位对其一千米缓冲区进行划分,分别计算八个区域中2017年和2015年入侵面积差额与时间之比,在Excel中得到遗址的入侵速率玫瑰图(图10)。
1) 西梅奔:位于遗迹群的西边,在单独分析的四个遗址中侵入速率最快,主要受到了南北方向的建设用地扩张压力,正南方的建设用地侵入速率最大,为0.4平方千米/年,需要及时加以控制,否则将40年内完全侵占遗址用地,对遗址景观环境造成破坏;
2) 吴哥王城:吴哥王城侵入速率较为和缓,主要受到来自西北方向建设用地扩张的影响,其中北方的建设用地侵入速率为0.09平方千米/年;
3) 吴哥寺:位于遗迹群的南部,建设用地侵入速率最低,其中遗址东面建设用地的影响最小,其他方位的建设用地以合围的方式逐渐侵占;
4) 圣龙蟠水池:位于遗迹群的北部,西北方向上的建设用地侵入速率较高,其次还受到了东南方向上建设用地扩张的影响。
综上可知,这四个遗址都主要受到了南北方向上的建设用地扩张影响,这与遗迹群北方村落和南方暹粒市的扩张有着密不可分的关系;遗址南部有着一片面积辽阔的林地,因此受到的影响最少,这一点在玫瑰图上也得以体现。
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Figure 10. Legacy invasion rate rose chart in 2015-2017
图10. 2015~2017年遗迹侵入速率玫瑰图
4.2.3. 建设用地重心迁移分析
2015~2017年遗迹群建设用地重心转移图如图11所示。从图11可见,吴哥遗迹群2015年建设用地重心坐标X = 376531.2,Y = 1485640.6,2017年建设用地重心坐标为X = 375588.3,Y = 1485629.3,遗迹群的几何中心坐标为X = 379698.1,Y = 1486156.6。2015年建设用地重心在遗迹群中部吴哥王朝区域内,在遗迹群几何中心的西南处,说明遗迹群西部建设用地侵入情况更为突出;2017年时建设用地重心向西南方向迁移,与遗迹群几何中心的距离比2015年时更远,说明2017年时西梅奔、吴哥王城、吴哥寺所在的文化遗产保护区域受到建设用地的影响加大,西部的建设用地侵入率相对较大,主要受到了遗迹群西南方暹粒市城市扩张影响。
5. 结论与建议
5.1. 结论
Sentinel-2A系列卫星影像空间分辨率高,能够较好地用于分析土地利用变化规律,检测区域的地表覆被变化。2015~2017年间,吴哥遗迹地周边林地减少,部分耕地转化为建设用地,建设用地的扩张已经威胁到了遗产地周边的生态环境,并以一定的速率逐年侵占遗产地周边用地。为了城市的可持续发展,需要对遗址进行保护,对周边用地进行合理的规划。
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Figure 11. Relocation of gravity map for site construction at the relic complex in 2015~2017
图11. 2015~2017年遗迹群建设用地重心转移图
5.2. 建议
由以上影响分析可知,吴哥遗迹群的生态环境已经受到了周边建设用地扩张的影响,为了防止建设用地过度扩张和资源的过度开采,需要及时对遗迹群加以保护,除了对遗址的修复和保护外,还需要合理规划建设用地,对旅游开发加以限制。因此,根据吴哥遗迹群实际情况提出以下建议:
1) 加强国际合作,携手对现有吴哥文化遗产进行修复和保护。传播当地文化,培养遗产保护意识,加强对文化遗产的管理和保护。
2) 保护当地生态环境,减少森林砍伐,遗产周边用地退耕还林,维持城市发展与生态环境的平衡,实现生态环境的可持续发展。制定生物多样性保护和管理规范,利用地理信息系统对生态环境变化进行监测。
3) 合理规划建设用地扩张方向,位于遗迹群西南方向暹粒市的过度发展和扩张已经对吴哥遗迹群造成了威胁。政府应该完善城市规划,限制暹粒市向东北方向的扩张。同时,位于遗迹群北方的部分村庄也应该限制其向南进行扩张。
4) 根据世界遗产保护需要,划定吴哥文化遗产保护的缓冲区与核心区,实行分级保护。
基金项目
衡阳师范学院大学生创新创业训练计划项目(cx1854)、衡阳师范学院教改课题(JYKT201835)、衡阳师范学院创新平台开放基金项目(HIST18K03)、湖南省教育厅重点项目(17A067)资助。
NOTES
*通讯作者。