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user: 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。 图2. 技术路线图 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%。 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 Table 1 Cambodian Angkor image interpretation characteristic symbo 土地类型 影像 影像解译特征(TM 8，4，2假彩色合成) 土地利用编码 水域 墨蓝色或蓝色，片状或线状，形状不规则，部分与河流相连 1 林地 深红色或暗红色，粗糙，形状不规则，分布在山区或遗迹群附近 2 耕地 灰褐色或红褐色，形状规则，纹理清楚，在居名点或交通线路旁大片分布 3 建设用地 白色或蓝紫色，形状规则，面积较小，与线状交通线路相连 4 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。 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。 Table 2 Land-use change gain mapping unit representation tabl 土地利用变化类型 图谱单元 图谱单元归类编码 不变区域 11，22，33，44 1 新增水域 21，31，41 2 新增林地 12，32，42 3 新增耕地 13，23，43 4 新增建设用地 14，24，34 5 表2. 土地利用变化增势图谱单元映射表 Table 3 Land use change loss mapping unit representation tabl 土地利用变化类型 图谱单元 图谱单元归类编码 不变区域 11，22，33，44 1 减少水域 12，13，14 2 减少林地 21，23，24 3 减少耕地 31，32，34 4 减少建设用地 41，42，43 5 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： X t = ∑ ( M i t x i ) / ∑ M t ，     Y t = ∑ ( M i t y i ) / ∑ M t (1) 其中X t 、Y t 分别表示计算区域中心的经、纬度；t为计算年份；x i 、y i 分别表示次级区域中心经、纬度；M i 表示次级区域的建设用地面积。