一种基于3S技术的乡村景观敏感度评价分析方法与流程

本发明涉及一种地理信息技术，具体涉及一种基于3s技术的乡村景观敏感度评价分析方法。

背景技术：

在城市、乡村地区规划设计的项目实践中，传统方法多以从业者的专业知识和经验进行前期分析，以定性、主观的评价方法为主导，规划设计建立在设计师对场地的感性认识上，设计成果的优劣局限于设计师的个人水平，往往最终的规划设计方案缺少理性的技术数据支撑，缺少科学性与合理性。在城市、乡村地区的规划设计项目实践中，缺乏一套合理、标准的场地分析方法，来指导后期的规划设计与管理。

技术实现要素：

发明目的：本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于3s技术的乡村景观敏感度评价分析方法，本发明通过一系列的指标对场地进行分析评价，得到各个地块的敏感程度，辨识需要重点保护的资源和可以开发的地块，为规划设计与管理提供科学的依据和指导。

技术方案：本发明一种基于3s技术的乡村景观敏感度评价分析方法，具体包括以下步骤：

(1)基础资料收集与整理：

评价分析的第一步就是对研究对象进行深入、全面的了解，要求尽可能多的收集研究区域的信息和资料，包括区位背景、社会经济情况、历史文化信息和自然环境因素，资料越全面越好，然后对收集的资料进行整理，将有用文字资料与调研资料用arcgis转化为图形文件，形成对研究区域的总体认识；

在透彻了解的基础上，根据行政区划和红线范围划定准确的研究范围，景观是景观敏感度的评价单元，在数据收集之后进一步对研究范围内的景观类型进行划分，不同的景观类型在结构功能和景观过程中有较大的差异，根据具体用地类型、植被类型和人为干扰程度等因素划分研究区域的景观类型；利用arcgis软件进行景观敏感度的评价，为计算机能对数据信息进行操作处理，将研究区域有关的属性数据与空间信息连接起来，转换为arcgis适用的格式文件，并采用统一的投影坐标系，以此构建景观敏感度评价的地理信息数据库；

(3)指标体系构建

选择合适的景观敏感度评价指标因子，构建评价的指标体系，选择什么样的评价指标组合，直接影响了评价结果的合理性和有效性，评价指标的选择根据研究对象的基础信息资料决定，应体现其独特性，确定好评价指标之后，还要对各个评价指标的评价标准进行制定，以此划分结果等级，最后根据各个指标因子对景观系统的重要性确定其权重；

(5)单个指标因子评价

依据每个指标因子的评价标准，分别采用适宜的方法对单个指标进行敏感度评价与分析，如景观脆弱敏感度指标主要采用缓冲分析和表面分析方法，而景观干扰敏感度需要采用到密度分析以及基于地统计学的空间插值分析方法；

(6)综合评价

按照相应的权重对单因子评价结果进行加权叠加分析，最终得到景观敏感度综合评价结果。计算公式采用下式：

式中，lss为景观综合敏感度，i表示指标类型，wi表示第i个指标的权重，ui表示第i个评价指标的分值。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、本发明运用地理信息技术，对景观敏感度各个指标进行分析，使评价结果更为准确；

2、本发明为城乡规划与景观设计的前期分析提供了数据分析和理性技术分析方法；

3、本发明通过对景观敏感度的分析结果，可以作为信息管理系统的有效数据资料，为管理、建设部门提供科学的依据与指导。

附图说明

图1为本发明的整体流程图；

图2为实施例中的景观分类图；

图3为实施例中景观敏感度评价指标体系示意图；

图4为实施例中的判断矩阵构建图；

图5为实施例的景观资源脆弱敏感度和干扰指数评价结果；

图6为实施例的综合景观敏感度评价结果；

其中，图5(a)为实施例中的地形因子敏感度分析结果示意图；图5(b)为实施例中的水文因子敏感度分析结果示意图；图5(c)为实施例中的植被因子敏感度分析结果示意图；图5(d)为实施例中的用地类型因子敏感度分析结果示意图；图5(e)为实施例景观资源敏感度分析结果示意图；图5(f)为实施例中道路交通干扰因子的评价结果示意图；图5(g)为实施例中人口密度干扰因子的评价结果示意图；图5(h)为实施例中景观干扰指数的评价结果示意图。

具体实施方式

下面对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。

实施例1：

如图1所示，本实施例的一种基于3s技术的乡村景观敏感度评价分析方法，具体步骤如下：

(1)收集整理与某镇相关的数据，进行预处理

采用从谷歌地球(googleearth)地理信息应用平台获取的某镇2016年的影像图作为基础资料，分辨率为10m。影像数据接收时间选择位于5-10月并且云量少于10％的时段，能够较好的反映植被生长状况。其它辅助图件及文字资料包括某镇1：5万土地利用现状图，某镇2007年cad地形图，某镇行政区划图等。对获取的影像图在autodeskcad2014软件中进行几何校正。不同的地方景观类型具有差异性，结合某镇各类景观类型的谷歌影像特征和其具体用地类型、植被类型、人为干扰程度等情况，将某镇的景观类型划分为林地、茶园及果园、草地、传统耕地、圩田、鱼塘、传统河道、人工河道、现代建筑空间、传统建筑、传统村镇公共空间、厂矿用地、传统乡村道路、次级现代道路用地和主干道及快速路16种类型，类型编码为1-16。影像图解译需结合实地调查资料，根据地物的形状、色彩、纹理、阴影及景观类型特征，建立解译标志。在此基础上将autodeskcad解译完成的图像文件导入fmeworkbench软件中，分别将16种景观类型填充图层输出为shapefile格式文件(图3-6)。最后将fmeworkbench转换的文件导入arcgis10.3信息系统的arcmap中，建立数据集，调整不同景观类的显示颜色，添加比例尺、图例等信息，最终得到可用于后续景观敏感度分析2016年某镇景观分类图，如图2所示。

(2)构建评价的指标体系

为对复杂的事物或系统进行科学、精准的评价，需要深入挖掘其本质和内在关联，按照一定的层次和联系选择评价指标，并构建出适用的评价指标体系。以评价内容、某镇景观系统特点作为准则，选择合适的评价建立指标体系，对太湖某镇景观敏感度进行评价。

某镇景观敏感度评价指标体系共分为4个层次，第一层为总体目标即景观综合敏感度；第二层为目标层，包括景观脆弱敏感度和景观干扰敏感度，景观脆弱敏感度反应某镇景观自身属性对外界干扰的抵抗能力，景观干扰敏感度反应某镇受到干扰的强度大小和类型；第三层为要素层，是构成评价目标的各个要素，其中景观脆弱敏感度由地形、水文、植被、用地类型、景观资源5个要素构成，景观干扰敏感度由人为因子、景观干扰指数2个要素构成；第四层是指标层，是要素层的细化评价指标，如图3所示。

确定了评价指标之后，采用ahp(层次分析法)对每个层级的指标构建判断矩阵，即将每一层级的全部因子进行相互比较，比较结果由两个因子的相对重要程度决定，用数值1-9表示，如图4，然后通过两两相互比较得出每两个指标间的重要性比值，经过归一化处理后得到各个指标的权重。

(3)单因子评价分析

景观敏感度评价的各个指标属性、单位、评价标准不一样，为最终叠加分析需要转换统一的量纲，需要使用统一的标准对各个评价指标划分敏感度等级，并赋予相应的数值，以便加权叠加计算。将敏感度等级划分为极敏感、高度敏感、中度敏感、轻度敏感、不敏感5个等级，并分别用数值5、4、3、2、1来代表其敏感性程度。

(3.1)地形因子：将含有数字高程信息的地形图cad矢量文件导入arcgis中，利用要素管理工具下的要素工具转换为shapefile格式文件，由shapefile格式文件创建tin图层，再将tin图层转换为栅格文件，根据研究区域范围以及精度需要采用10m×10m的栅格。按照地形因子敏感度分级情况，进行重分类，操作步骤为arctoolbox—3danalyst—栅格重分类—重分类，如图5(a)所示。

(3.2)水文因子：根据前期数据预处理得到的景观分类矢量文件，将鱼塘与人工河道图层合并为一个图层作为人工水体，分别对自然水体和人工水体在arcgis里进行缓冲分析。具体操作步骤为，使用分析工具中的multipleringbuffer(多环缓冲区)生成与水体的定值距离的缓冲区域，对于泛值(＞300m，＞200m，＞150)距离的缓冲区域，使用研究范围即某镇域边界erase(擦除)定值缓冲区，再将得到的泛值缓冲区域与定值缓冲区域union(合并)为一个图层，并根据敏感度等级赋值进行重分类，得到水文因子的敏感度分级图，如图5(b)所示。

(3.3)植被因子：根据某镇的实际情况，将其地表植被分为天然林、果林、草地、农田、荒地及其它5类。在arcgis软件中，在属性表中新建敏感度分值字段，对每种类型的植被赋予相应的敏感度分值，进行栅格重分类后得到植被敏感度评价结果，如图5(c)所示。

(3.4)用地类型因子：根据前期数据预处理得到的景观分类矢量文件，在arcgis中各个用地图层的属性表中添加敏感度分值字段，按照对应的用地类型赋予相应的分值，栅格化后进行重分类，如图5(d)所示。

(3.5)景观资源因子：利用arcgis分析工具中的缓冲分析功能，分别对某镇5个等级的景观资源建立相应的缓冲距离，添加字段，赋予对应的敏感度分值。将结果图层栅格并按照敏感度分值进行重分类，得到某镇景观资源敏感度的评价结果，如图5(e)所示。

(3.6)人为干扰因子：人为干扰因子通过与人类活动强度密切相关的道路交通和人口密度两个指标衡量。道路交通与人为活动强度的关系可以通过道路等级及距离道路的距离来评价，在arcgis里，分别对主干道、次干道、乡村道路进行多重缓冲分析，设立不同等级的缓冲距离。然后对三个图层进行合并，合并之后的属性表里会产生三个distance(缓冲距离)的字段，为了精确的反映道路交通的干扰强度，需要添加一个字段，利用vb脚本代码调用其中的最大值，作为道路交通最终的缓冲距离。将此图层转为栅格数据，并按照干扰敏感度等级赋予新值重分类。以人口核密度法替代等值区域法，来衡量人口分布对景观干扰敏感度的影响，具体思路和步骤为，以各个村镇的几何质心作为区域的核心点，将各个村镇的人口统计数据与核心点连接起来，利用arcgis空间分析中的核密度分析，来模拟人口在空间上的分布状况。对人口核密度值进行重分类，最终得到某镇人口密度的景观干扰敏感度结果，如图5(f)和图5(g)所示。

(3.7)景观干扰指数：选择以景观破碎度、景观分维数、景观分离度指数、景观形状指数4个能反应景观结构受到外界干扰影响程度的指数，归一化处理后乘以各自的权重相加得到景观干扰指数。为了反映景观干扰指数的空间分布差异，需要将干扰指数与地理单元相结合。将其划分为1km×1km的格网，共140个小区，以某镇不同景观类型的干扰指数的为基础，计算每一个格网的景观干扰指数，作为网格中心采样点的值，在arcgis中使用普通克里金空间插值法的球状模型，对140个采样点的数据进行拟合，模拟出整个某镇的景观干扰指数空间分布情况，并采用几何间隔法对数据进行重分类，得到景观干扰指数敏感度结果，如图5(h)所示。

(4)综合分析

单因子的景观敏感度，只能反映了单个因子的作用程度，不能综合反映出生态敏感性的区域变异，需要对景观脆弱与景观干扰的各个单因子敏感度评价结果进行叠加分析，得出最终的敏感度评价结果。在arcgis平台下，将前面单因子分析得到的各个栅格图层，按照对应的权重进行加权叠加。叠加分析得到的结果表示了每个栅格景观综合敏感度的分值大小，需要根据敏感度等级对其进行栅格重分类，对应1-5的敏感度分值，最终得到综合景观敏感度分级分布图，如图6所示。