基于空间景观格局的耕地图斑地形因子自动化提取工艺

解 鹏，杨 俊，2

（1.自然地理与空间信息科学辽宁省重点实验室，辽宁大连116029;2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101）

一、引 言

随着经济快速发展、人口不断增加，以及城镇规模逐步扩大，如何搞好土地的合理开发利用，已经成为耕地资源开发与保护的一个重要方向。特别是城市边缘区土地利用强度大，且耕地斑块破碎，如何快速有效地确定耕地图斑的地形因子，对于确定耕地等级具有重要意义。

国内学者对于利用DEM计算坡度方面的研究较多，但对于利用DEM自动提取耕地图斑坡度级的研究相对较少［1-8］。在国外，利用DEM数据计算坡度的算法、DEM的分辨率及精度分析的研究文献较多［9-15］，而对利用DEM自动量算坡度级、坡度数据在土地利用方面的应用、坡度分类建库方法等鲜有报道。基于空间景观格局的耕地图斑综合坡度处理工艺自动化以景观格局理论为依据，以耕地图斑综合坡度处理工艺为技术指导，以Python和GDAL为开发平台，并采用智能化方法将原始DEM数据及耕地图斑数据进行计算机自动化综合处理，以获得具体详尽的地形因子图斑数据，不仅大大提高了耕地质量评价的速度及准确性，而且为土地利用地理数据库的建设提供了技术保障。

二、自动化工艺流程

1.工艺流程图

基于空间景观格局的耕地图斑地形因子自动化提取工艺流程如图1所示。

2.耕地图斑地形因子数据库结构设计

地形因子指数的各个因子值以属性的形式与耕地图斑关联。其主要地形因子及计算方法见表1、表2。

表1 地形因子及计算方法

续表1

图1 基于空间景观格局的耕地图斑地形因子自动化提取工艺流程

表2 耕地坡度分级与代码

3.实现平台

Python是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近20年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。此外，众多的扩展类库使得Python在各个领域都有所建树。在地理信息系统方面，GDAL类库是专门面向底层数据操作与访问而设计的，目前已经被ArcGIS、ERDAS及IDRISI等知名软件使用并作为其数据访问与操作的接口。因此，基于空间景观格局的耕地图斑地形综合特征自动化提取使用Python和GDAL的开发方式，以实现最大限度的技术融合与数据共享。

三、应用案例实现

1.应用案例

本研究选择大连市金州新区金石滩街道，研究区总面积57.55 km2，其中耕地与园地面积6.09 km2，耕地图斑总数632个，最小图斑面积602 m2。为保证每个图斑都能获取足够的高程点数，模型中DEM分辨率设置为5 m，生成的DEM点云包含超过740万个高程点。最终的输出成果如图2所示。

图2 基于空间景观格局的耕地图斑地形因子自动化提取成果

2.成果应用价值

处理结果同时具备最大坡度、最小坡度、优势坡度、平均坡度、标准差及高程点数等属性，为数据的二次应用提供了极大的方便。

耕地坡度定级是土地调查的重要环节之一，也是耕地质量定级的重要指标之一。耕地坡度定级有多种方法，需要根据具体的地貌特征来确定。一般情况下采用图斑的平均坡度来计算坡度等级，但对于地形复杂区域则使用优势坡度来确定等级。传统的人工操作不仅费时费力而且成果单一，一旦定级算法改变，则需要重新计算所需因子。采用基于空间景观格局的耕地图斑综合坡度处理工艺自动化技术，经一次计算处理，各坡度因子便以属性字段的形式存储于各图斑的属性表中。当需要使用图斑的其他地形因子时，可从坡度因子集中提取一个或多个属性并进行快速处理获得，大大减少了处理人员的工作量，提高了工作效率。

四、结束语

本文利用Python和GDAL的开发平台，实现了基于空间景观格局的耕地图斑地形因子自动化提取工艺，并以大连市金石滩街道为例提取耕地图斑地形因子，建立数据库。实践证明，利用该方法建立耕地图斑数据库是可行的，并且运行效率高，为建立综合土地利用数据库提供了技术支持。

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