基于隨機森林算法的塞罕壩地區(qū)土地覆被分類及景觀格局變化.pdf

1、土地利用/土地覆被變化是當前研究全球生態(tài)環(huán)境變化的核心和熱點。近幾年來，塞罕壩地區(qū)土地覆被類型變化劇烈。塞罕壩地區(qū)作為生態(tài)保護熱點地區(qū)和典型脆弱生態(tài)系統(tǒng)，有必要對變化過程中的景觀格局時空變化和景觀破碎化過程進行詳細研究和探討，這對森林景觀經(jīng)營和監(jiān)測、生態(tài)服務功能評價以及土地資源的合理規(guī)劃非常重要。
　　本研究以塞罕壩地區(qū)的土地覆被類型為具體研究對象，比較了隨機森林分類算法和最大似然法分類方法;選取了精度高的隨機森林分類算法提取了塞

2、罕壩地區(qū)1989年、2000年和2013年3個時期的土地覆被類型，并采用景觀類型面積比較法、馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法和景觀格局指數(shù)法，從時空尺度對塞罕壩地區(qū)的景觀格局及其動態(tài)變化進行了深入研究，詳細介紹了塞罕壩地區(qū)的景觀組分和景觀構型的現(xiàn)狀以及塞罕壩地區(qū)土地利用類型時空變化、內(nèi)部結構轉(zhuǎn)化情況和景觀格局動態(tài)變化。主要研究結果如下:
　　(1)隨機森林模型添加了光譜波段、紋理特征、地形因子和植被指數(shù)4種類型共計287個輸入特征變量。采用該模

3、型可以得到的總體分類精度為99.19％，Kappa系數(shù)為98.92％。在對輸入變量的重要性進行評估時發(fā)現(xiàn)光譜變量比其他幾種類型變量對塞罕壩地區(qū)土地覆被類型的分類影響要強很多，同時也強于單個季節(jié)的光譜變量對分類精度的影響。進行最優(yōu)隨機森林分類模型選取時，去除了89.90％的輸入變量，只選取最重要的29個作為最優(yōu)模型的輸入變量。在這29個變量中，包括四季的光譜波段和植被指數(shù)，說明影像季節(jié)變化可以有效增強各土地利用/覆蓋類型間的可分離性。采用

4、最優(yōu)隨機森林分類模型，得到總體分類精度為98.79％，Kappa系數(shù)為98.39％。
　　(2)2013年研究區(qū)內(nèi)各土地覆被類型所占面積很不均橫，其中，人工林、天然次生林和草地占總面積的93.97％。景觀總斑塊數(shù)為18047個。天然次生林斑塊密度最高(4.06個/km2)，與景觀整體斑塊密度19.33個/km2相差較大。塞罕壩地區(qū)優(yōu)勢斑塊類型為人工林（最大斑塊指數(shù)為7.37％）。塞罕壩地區(qū)景觀構型復雜、各土地覆被類型間物理連接緊密

5、，空間分布比較分散，整體景觀格局主要受人工林、天然次生林和草地的共同影響。
　　(3)1989-2013年間，人工林、城鎮(zhèn)及建筑用地、裸地、天然次生林和草地面積呈增長趨勢，灌木林和水體面積呈下降趨勢，其中，人工林面積增加量和增幅最大(160.44km2，86.11％);灌木林面積減少量最大(138.01 km2)，但水體是研究區(qū)內(nèi)面積降幅最大(92.87％)。各土地覆被類型間發(fā)生的相互轉(zhuǎn)化，1989-2000年間，主要表現(xiàn)為天然次

6、生林轉(zhuǎn)化為人工林(65.01 km2)和灌木林轉(zhuǎn)化為草地(56.25 km2);2000-2013年間，主要表現(xiàn)為人工林向天然次生林和灌木林的擴張以及草地和灌木林向天然次生林方向的演替。24年間，塞罕壩地區(qū)灌木林、人工林和水體的破碎化趨勢有明顯好轉(zhuǎn)，草地、天然次生林以及裸地的整體性在一定程度被破壞，城鎮(zhèn)及建筑用地的破碎化程度最為嚴重。塞罕壩地區(qū)的最大斑塊指數(shù)由12.16降到7.37，優(yōu)勢斑塊類型由人工林取代了最初的草地。草地、灌木林、裸