总报告GIS支持下的农用地适宜性评价研究

精品范文模板 可修改删除撰写人：_日 期：_GIS 支持下的耕地适宜性评价研究以渚州为例指导老师：陈焕珍 隋玉正专 业：资源环境与城乡规划管理小组成员 :王 蒙 201003157赵希顺 201003158周 冉 201003159刘 萍 200903151王彬彬 200903170税雪原 200903169杨 硕 200903167陈利国 200903162蔡万兴 200903161蔡明诗 200903160GIS 支持下的农用地适宜性评价研究以渚州为例摘要：土地适应性评价就是评定土地对于某种用途是否适宜以及适宜性评价，它是进行土地利用决策，确定土地利用方向的基本依据，是近 20 年来土地资源研究的主要内容。农用地适宜性是土地适宜性评价的主要内容之一， 通过对用于农业生产的土地进行适宜性等级的划分，揭示其作为农用地的适宜性大小，从而为摘要：土地适宜性评价就是评定土地对于某种用途是否适宜以及适宜的程度，调整和优化土地利用结构，制定合理的土地开发整理规划提供科学依据。 本次研究将地理信息系统和数学评价模型相结合，以渚州的农用地作为评价对象，评价单元选取的是精度为 30m30m的栅格数据。根据研究区域的实际情况，遵循评价因子选取的原则，选定了海拔、坡向、坡度、水源灌溉、交通等级和交通通达性六个评价因子作为农用地适宜性的评价体系。利用地理信息系统的空间数据库技术建立了研究区域的土地适宜性评价数据库，在评价数据库的基础上，借助 GIS 的叠加分析、栅格数据聚类分析、DEM 地形分析和缓冲区分析等空间分析功能，获取了研究区域的评价因子专题层。利用层次分析法、限制性因素法和加权指数和法模型对研究区域的农用地进行了适宜性等级的评价。我们的研究结果表明，仁兆镇的土地整体比较平坦，水源灌溉条件非常好，交通便利，很适合农用地的布局。从总体上看仁兆镇的农用地布局是比较合理的，部分的改进意见在后面的报告里有具体的论述。关键词：适宜性评价；农用地；地理信息系统；空间分析；模型III目 录第一章 前言. 1.1 问题的提出. 1.2 研究现状.1.3 研究内容.1.4 研究技术路线. 1.5 文章的组织.第二章 基础理论. 2.1 基本概念. 2.2 研究技术方法. 层次分析法. GIS 与空间分析 . .1 地理信息系统. .2 空间分析. 第三章 研究区域概况. 3.2.1 地理位置. 3.2.2 区域沿革. 3.2.3经济状况. 农业. 3.2.5 社会事业. 人口数据. 3.3 社会经济发展状况. 3.4 土地利用现状. 第四章 农用地适宜性评价数据库的建立. 4.1 数据搜集. 4.2 数据库设计. 空间数据分类与编码. 空间数据分层及定义. 属性表设计. 空间参考信息.4.3 数据建库实现. Geodatabase 数据模型建立 . 数据建库实现. 数据质量检查. 第五章 农用地适宜性评价技术与方法.5.1 评价目标的确定.5.2 评价体系的拟定.5.3 评价因子的选取.5.4 评价因子数据获取. 评价因子权重的确定. 评价因子专题数据生成. 第六章 评价分析模型与结果分析. 6.1 评价分析模型. 6.2 评价结果分析. 耕地适宜性评价结果分析. 园地适宜性评价结果分析. 林地适宜性评价结果分析. 第七章 结论与展望. 7.1 结论. 7.2 展望. 参考文献. 发表论文与科研情况. 致 谢.第一章 前言1.1 问题的提出土地资源是进行农业生产的最基本的物质条件。农业生产同土地和自然环境的关系特别密切。没有土地就没有农业生产。在农业生产中，土地不仅被当作基地、立足点和空间操作场所而发挥作用，而且被当作极其重要的劳动对象和劳动资料而发挥作用，是最重要的不可替代的基本生产资料。因此，“十分珍惜和合理利用每一寸土地，切实保护耕地”是我国一项基本国策。在农业生产发展的历史中，很大程度上就是人类利用和改造土地的历史。在传统农业向现代农业发展的转化过程中，农用地的土地利用方式是多样的，但是总体目标是寻求一条符合客观规律和可持续发展的道路。土地资源客观存在的有限性在人类发展的早期，人口规模小，生产活动范围小，强度不大。人多地少，可谓“地大物博”。然而，随着人口增加，大工业，大城市的发展，土地的有限性逐渐显露出来，产生了耕地锐减、林地缩小、生态破坏、水土流失问题等土地利用问题。土地资源作为资源的重要组成部分和核心内容，在我国社会主义市场经济体制下，也将作为不可替代的生产要素趋于市场化。土地利用空间布局合理与否取决于土地利用方式与土地自然构成要素空间分布的合理程度，即土地利用是否与土地自然要素的客观要求相一致，从这一点上来说，实现土地资源持续利用便是保持土地利用适宜性在时间上的延续。农用地适宜性研究是县域土地利用总体规划编制的需要。农用地资源是县域土地资源的重要组成部分。农用地资源优化配置在现阶段人地矛盾突出的时期，优化土地利用结构，提高单位土地的利用率，实现经济效益、社会效益、生态效益的最优化是土地可持续利用、经济可持续发展的重要保障。以适宜性评价结果为依据，将土地资源与其空间分布相结合，从空间适宜性角度深入探讨土地资源地域差异性，在此基础上进行土地资源优化配置研究，有较高的精度和效率，代表了土地资源优化配置研究的方向，为土地利用规划编制提供了有力的参考依据。土地资源具有自然特性、社会特性和生态特性，并且它们互相交融，这就决定了土地资源系统是一个包含有庞大信息的巨大系统。农用地作为土地资源二系统的一个子系统，具有独特的系统特征，用传统搜集和处理信息的技术和手段，已经不能满足农用地土地利用科学管理的需求，计算机技术与GIS技术等飞速发展为此提供了强有力的分析手段和决策辅助工具。将GIS技术与土地适宜性评价相结合，不仅使得评价流程简单科学化，而且评价结果更加直观化。1.2 研究现状根据中华人民共和国土地管理法规定，农用地是指直接用于农业生产的土地，包括耕地、园地、林地、草地、农田水利用地、养殖水面等。 “GB/T21010-2007土地利用现状分类标准”中指出，耕地包括灌溉水田、水浇地、旱地,我们小组这次做的就是耕地的适宜性评价。农用土地适宜性评价是土地资源评价的一种类型，其基本原理是在现有生产力经营水平和农业耕作利用方式条件下，以土地自然要素与社会经济要素相结合作为评价因子，采用科学方法和综合分析土地各构成要素对作物生长的适应性与限制性，以此反映土地对作物的适宜程度、质量高低及其限制强度，从而对农用地进行分类定级。近20多年来，农用地适宜性评价主要围绕评价因子体系建立、评价模型及评价方法、评价单元、评价技术手段以及评价结果应用进行研究。我们的耕地适宜性评价就是建立在上面的农用地的适宜性评价的基础之上的。（1）评价因子体系的构建及权重的确定参评因子的选取是土地适宜性评价的关键，它直接影响评价结果的可靠性和准确性。综合许多学者在对土地适宜性评价研究时在因子选取方面遵循的原则，归纳有以下几点选取评价区内差异较大，相关性较小的因子，如海拔高度与热量条件之间的相关性极为显著，考虑到海拔高度的数据比较容易获取，故选择前者；选取那些对研究区耕地生产力起长期、主导作用的因子，但是对耕生产影响大、变化规律明显的不稳定性因子也应该考虑；要考虑数据的可得性，为实现定量评价，尽可能选择可测量的因子，同时还要考虑国家当前的土地利用政策。耕地适宜性因子的构建主要以影响生产力的自然条件和社会经济条件作为参评因子土地各构成因素有定量和定性因素之分，评价因子应该尽量选择可量化的因素，以减少主观成分对评价结果的影响。在因子权重确定方面，主要采用的方法有专家分析法和层次分析法。在我们的报告里使用的是层次分析法。（2）评价方法及模型耕地适宜性评价的方法有很多种。联合国粮农组织专门制定了一套比较系统的土地适宜性评价方法和程序，但主要是偏重于定性评价，容易“以点代面”，特别是进行大规模地区的土地适宜性评价时，不容易进行展开。80年代末，随着计算机技术、地理信息系统、遥感和专家系统等技术的发展，将传统的评级方法进行发展和应用，在土地适宜性评价上取得了很大的进步，同时数理统计方法也开始应用于土地资源的评价，使得土地适宜性评价的方法走向定量化、信息化和精确化。现在常用的评价方法有加权指数和法、主成分分析法、关联度分析法、模糊集合综合评价法、模糊神经网络方法、聚类分析法、物元分析法等。1.加权指数和法：在土地适宜性评价中，最经典的、最常采用的评价方法。加权指数和法是在确定各参评因子权重的基础上，将每个单元针对各不同适宜类所得到各参评因子等级指数分别乘以各自的权重值，然后进行累加分别得到每个评价单元的适宜类和适宜级别。2.主成分分析法：土地适宜性评价往往涉及大量的相互关联的自然和社会经济要素，众多的要素常常给评价模型的构造带来很大的困难，因此我们在选择评价要素的时候，有必要删减某些数据而保留必要的信息。主成分分析是通过数理统计分析，求得各要素之间线性关系的实质上有意义上的表达式，将众多要素的信息压缩表达为若干具有代表性的合成变量，这就克服了变量选择时的冗余和相关，然后选择信息最丰富的少数因子进行聚类分析，构造应用模型。3.模糊综合评价法：把模糊综合评判法用于土地适宜性评估，使得评估结果更加真实，与土地实际状况更吻合，有利于更好的利用有限的土地资源。4.模糊神经网络法：将模糊逻辑和神经网络结合成一个系统进行研究，并称其为模糊神经网络或模糊神经系统。模糊神经网络可以部分或全部地克服一般神经网络规则隐含、难于理解的缺点。隶属函数和隶属度是模糊方法的核心，隶属度用来描述元素对模糊集合的隶属程度。在土地适宜性评价中，用隶属度描述因子值对级别的隶属程度，在评价结果中，隶属度用以描述地块单元对级别的隶属程度。模糊系统应用于土地评价需要解决的问题：如何合理确定隶属函数如何合理制定模糊规则。5.物元分析法：物元分析是系统科学、思维科学与数学交叉的边缘学科，是贯穿自然科学和社会科学应用广泛的横断学科。它可以将复杂问题抽象为形象化模型，并利用这些模型研究基本理论，提出相应的应用方法。利用物元分析法可以建立多指标性能参数的质量评定模型，并能以定量的数值表示评定结果从而较完整的反映事物质量的综合水平。除此之外，其他学者还采用了还有一些其他方法进行土地适宜性评价，如：杨子生利用土壤流失方程评定了各类耕地的适宜性和持续性等级等等。（3）评价单元的划分耕地评价单元是性状比较一致的独立的土地单元，是各个评价因子综合迭加而成的最基本单元。目前耕地适宜性评价中评价单元的划分方法较常见的主要有四种：一是以土壤类型图斑为评价单元，二是以土地类型图图斑为评价单元，三是以土地利用现状图图斑为评价单元，四是以一定大小的栅格作为一个基本的评价单元，四种方法有可取之处和不同程度的缺陷，这里就不多做介绍了。经过综合比较和建立的评价数据库，我们7采用栅格作为基本的评价单元。为了提高评价的精度和准确性我们确定栅格的精度是30m30m。（4）适宜性评价结果的应用耕地的适宜性评价结果主要应用于土地的优化布局研究中。土地资源优化配置的基本任务之一就是对比分析土地利用现状与土地质量结构的对应匹配关系，确定土地利用调整对象和重点，初步提出土地利用优化配置的目标。因此土地适宜性评价的结果为土地资源的优化配置提供了最根本的布局依据。本文在研究农用地适宜性评价的时候根据研究区域的实际情况，综合其他各方面的因素，选取层次分析法进行因子权重的确定，在GIS技术的支持下准确的获取评价数据和确定评价单元，但是由于参评因子之间是相互独立的，某些指标在一定条件下可能对农用地的适宜度为零，如坡度大于25的土地必须退耕还林，但在GIS支持下进行图形叠加时候，若其他评价指标均适宜，可能最终得到的评价结果为适宜或临界适宜，为避免这种情况的发生，我们在评价时将加权指数和法与限制性因素法相结合，选取仁兆镇为例，进行耕地适宜性评价。1.3 研究内容本文的研究内容主要包括以下几个方面：（1）根据研究区域的实际情况和数据搜集的完备程度，建立研究区域耕地适宜性评价因子体系。（2）利用层次分析法和数学分析软件得到研究区域的评价因子的权重值。（3）借助GIS技术构建农用地适宜性评价数据库，并在评价数据库的基础上采用空间分析方法，如空间查询法、缓冲区分析法、空间叠加分析等方法从评价数据库中提取评价因子专题数据。（4）利用综合评价模型对研究区域的农用地进行适宜性评价。1.4 研究技术路线本文仁兆镇耕地资源作为研究对象，在地理信息系统技术的支持下，建立评价目标的适宜性评价数据库，利用层次分析法构建土地适宜性评价体系和确定因子权重，根据综合评价模型得到研究区域的耕地、林地、园地适宜性评价结果，适宜性评价结果可以为政府部门进行土地利用调整提供参考信息，具体流程见图11。确定评价目标数评价据库的建立立选取评价因子层次分析法空间分析因子量化分级标准评价单元综合分值土地评价模型因子权重确定单因子评价专题层土地适宜性分级区间农用地适宜性评价结果确定评价目标评价数据库的建立选取评价因子因子量化分级标准、空间分析、层次分析法。耕地适宜性评价结果评价单元综合分值土地适宜性分级区间土地评价模型单因子评价专题层因子权重确定。1.5 文章的组织第一章前言，从论文提出的背景入手，分析了耕地适宜性评价的意义，阐述了本文的研究目标和研究内容。第二章介绍了耕地适宜性评价中所涉及的基本概念以及在评价过程应用的一些技术方法理论。第三章分析了研究区域的现状，包括地理位置，自然特征和土地利用现状。第四章利用GIS的空间数据管理技术建立了研究区域耕地适宜性评价数据库。第五章具体讲述了耕地适宜性评价的过程，包括评价体系的构建和评价因子权重的确定以及评价专题数据的获取。第六章根据耕地适宜性评价模型得到评价单元的适宜性综合分值和适宜等级。第七章对本文所作的主要成果进行总结，并在此基础上讨论了以后研究需要注意的一些问题。第二章 基础理论2.1 基本概念土地适宜性是指土地持续利用于某种特定用途时的适宜状况，包括适宜与否与适宜程度的高低，用以反映土地的质量等级。鉴于不同用地类型要求不同的土地条件，因此土地的适宜性只能对特定的用地类型才有意义。实际上，即使单宜性土地，其适宜幅度也有很大区别。土地限制性是指土地对某种（或某些）土地利用类型的局限性。这些局限性往往是由某种（或某些）不利的土地组成因素的特性所引起的。土地限制性是从与土地适宜性相立的角度揭示土地的特性，同样是用来表示质量状况的一种方法。它是借助土地组成要素对待定利用类型的限制强弱来反映，如陡坡的坡度限制耕地的发展。土地适宜性评价，是指某块土地针对某种特定利用方式是否适宜，如果适宜，其适宜程度如何，作出的等级评价。农用土地适宜性评价是土地资源评价的一种类型。其基本原理是在现有生产力经营水平和农业耕作利用方式条件下, 以土地自然要素与社会经济要素相结合作为评价因子, 采用科学方法和综合分析土地各构成要素对作物生长的适应性与限制性, 以此反映土地对作物的适宜程度、质量高低及其限制强度, 从而对农用地进行分类定级。2.2 研究技术方法 层次分析法层次分析法（简称 AHP）是美国运筹学家A.L.Saaty 教授于二十世纪 80 年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方案方法。它的基本思想是运用系统分析方法建立层次根系模型，根据决策判定量化原则，对评价指标进行两两比较和重要性评分，建立判断矩阵，用方根法或乘幂法对评价指标向量归一化处理后，用一致性指标 CR 检验评价指标权重判断矩阵有无逻辑混乱，无则具有满意的一致性，有则需要调整判断矩阵。层次分析法的基本步骤包涵以下几个过程：（1）明确问题：首先弄清楚研究问题的范围、目的、要求和所能掌握的原始信息，其中最主要的两点是决策者要求分析者回答什么问题和分析者从决策者和其他来源能够获取什么样的资料和数据等原始信息。（2）划分和选定有关因素：在明确问题的基础上，弄清所要决策的问题将要涉及到的主要因素。（3）建立系统的递接层次结构：将所面临的问题中包涵的因素划分为不同的层次，如目标层、准则层、指标层、方案层、措施层等等，用框图形式说明层次的递接结构和因素的从属关系。（4）构造判断矩阵：在同一层次上的各因素，按照优良程度或重要性程度可以划分为若干等级，赋以定量值。一般采用 5 级定量法进行赋值，即相等、弱、强、很强、极强，相应的赋值也可以是 1，3，5，7，9，如表 21 所示。有时候采用的 5 级定量赋值精度不是很高，有时候还可以考虑进行内插，形成19 级分级。重要程度或优良程度赋值说明两个因素同样重要，或者一样好1两个因素对某些性质有相同的贡献某个因素对另一个因素弱重要，或稍好3从经验判断，某个因素稍重要于另一个因素某个因素对另一个因素较重要，或较好5从经验判断，某个因素偏重要于另一个因素某个因素对另一个因素很重要，或很好7在实践中显示出某个因素占有主导地位，比另一个因素最强烈重要或很好某个因素对另一个因素极重要，或极好9这是判断的最高等级，两因素中某个因素占有绝对重要的地位至于一个元素比另一个元素为次要，则其定量赋值可取上述 1、3、5、7、9的倒数。进行定量分级后，建立判断矩阵。对某一层次的因素比如有 A1,A2.An，于是就可以建立一个判断矩阵，见表 22。甲因素乙因素A1 A2 Ai AnA1A2AiAna11 a12 a1i a1na21 a22 a2i a2n ai1 ai2 aii ain an1 an2 ani ann矩阵中的赋值 aij表示甲因素对乙因素的重要程度的赋值。这些赋值的根据或者来源，可以是有决策者直接提供，或由决策者同分析者对话来确定，或由分析者通过各种技术咨询获取，或者通过其他合适的途径来酌定。（5）检验判断矩阵的一致性并修正判断矩阵：第一步求出检验的体验指标CI（.1）其中n为判断矩阵的维数；max为判断矩阵的最大特征值。第二步：求出平均随机一致性指标RI，单层次判断矩阵的平均一致性指标随矩阵的维数而变动，其取值如表23。矩阵维数123456789RI0.000.000.580.901.121.241.321.411.45第三步：求出相对一致性指标CR（.2），CR 值小于 0.1 则一致性好；如果大于 0.1 则不好，需要重新调整判断矩阵。（6）确定各层中各因素的优先次序：在通过一致性检验后的判断矩阵基础上就可以得到表征各个因素 A1, A2，An 优先次序的权系数。 GIS 与空间分析空间分析是地理信息系统的核心功能之一，它特有的对地理信息（特别是隐含信息）的提取、表现和传输功能，是地理信息系统区别于一般信息系统的主要功能特征。空间分析是分析空间数据有关技术的统称，根据作用数据的不同可以分为：（1）基于空间图形数据的分析运算；（2）基于非空间属性数据运算；（3）空间和非空间数据的联合运算。空间分析的目的是解决某类与地理空间相关的问题，以地理空间数据库为基础，运用包括几何的逻辑运算、数理统计分析与代数运算等手段，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。下面介绍几种在本研究中应用的主要的几种空间分析方法。（1）空间查询图形与属性互查是最常用的查询，主要有两类：第一类是按属性信息的要求来定位空间位置，称为“属性查图形”。第二类是根据对象的空间位置查询有关属性信息，称为“图形查属性”。（2）空间叠加分析叠加分析是将两层或多层地图要素进行叠加产生一个新要素层的操作，其结果将原来要素通过分割或合并等生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性。叠加分析不仅包含空间关系的比较，还包含属性关系的比较。空间叠加分析包括矢量数据的叠加分析和栅格数据的叠加分析。矢量数据的叠加分析包括：点与多边形叠加，线与多边形叠加，多边形叠加。栅格数据的叠加分析分为基于单层栅格数据的分析和多层栅格数据的分析。单层栅格数据运算分为：布尔逻辑运算、重分类、滤波运算、特征参数计算、相似运算。多层栅格数据的叠置分析是指将不同图幅或不同数据层的栅格数据叠置在一起，在叠置地图的相应位置上产生新的属性的分析方法。（3）栅格数据聚类聚合分析栅格数据的聚类、聚合分析方法均是将一个单一层面的栅格数据系统经某种变换而得到具有新含义的栅格数据系统的数据处理过程。栅格数据聚类是根据设定的聚类条件对原有栅数据系统进行选择而建立新的栅格数据系统的方法。栅格数据聚合分析是指根据空间分辨率分类表，进行栅格数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并。空间聚合的结果往往将复杂的类别转换为较简单的类别，此方法是在进行适宜性分类合并时采用的一种主要方法。（4）DEM 地形分析数字地形分析是随着数字高程模型发展起来的。数字地形模型是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。15数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型（Digital ElevationModel，简称 DEM）。高程是地理空间中的第三维坐标。DEM 在地形分析中的应用主要有两点：一是 GIS 中的三维可视化，二是进行基本地形因子的计算，包括：坡度、坡向、坡度变化率和坡向变化率的计算，DEM 还可以进行特征提取，特征提取包括地形特征提取和水系特征的提取。在本文研究中，主要利用 DEM 数据模型进行简单地形因子的分析。（5）缓冲区分析缓冲区分析是GIS空间分析的重要功能之一，是对空间特性进行度量的一种重要方法。它是指在地理实体或空间物体周围建立一定距离的带状区，用以识别这些物体对周围的邻近性或影响度，根据物体对周围空间作用性质不同，一般分为静态缓冲带分析和动态缓冲带分析。当空间物体对邻近对象只呈单一的距离关系，称为静态缓冲带分析。 当空间物体对近对象随距离变化而呈不同强度的扩散或衰减关系，例如污染源对周围环境的影响是随距离而呈梯度变化的， 称为动态缓冲带分析。动态缓冲带分析根据物体对周围空间影响度的变化性质， 分别采用以下3 种不同的分析模型：物体对周围空间的影响度Fi，随距离ri呈线性形式衰减；物体对周围空间的影响度Fi，随距离ri呈二次形式衰减；物体对周围空间的影响度Fi，随距离ri呈指数形式衰减。 第三章 研究区域概况 渚洲村坐落于莱西市，邻村有刘家村，程家村,物华天宝,气候宜人,空气好。村内主要企业有骨粒厂，轴承仪，饲料公司，玻璃钢制品厂。主要农产品：无花果，脆甜，香菜，菠萝，小胡萝卜。村内资源：脆银矿，海泡石，石膏。村里单位：渚洲村信用社，渚洲村村委会 。气候环境：地处温带半湿润季风气候区，四季分明，干湿显著，雨热同季。年平均气温11.3C，气温年温差较小；月平均气温最高24.9C，最低-3.8C；年平均降雨量732毫米；历年平均风速2-3级，海陆风较明显。环境优美，大气质量、水质和噪音等环境质量指标达国家标准。渚州村区位优势明显，交通发达，处于青岛、平度、莱西、即墨、胶州、高密半小时经济圈和烟台、潍坊、威海一小时经济圈内，“同三”、“青银”高速在驻地设有互通立交桥和出入口，到流亭机场、前湾港仅需半小时。第四章 农用地适宜性评价数据库的建立4.1 数据搜集数据源：建立农用地适宜性评价的数据库所需要的和能用的各种类型数据的来源。数据源资料主要有三类：地图，地图是最主要的也是最重要的数据源，包括地形图等普通地图和各种专题地图，如土地利用图，行政区划图等统计数据和图表。包括自然、社会、经济和环境等的实地调查、测量、统计、分析等数据，还包括各种文献文字报告、法律法规文件等。各种统计数据可以输入到属性数据库，与空间数据关联。综合性数据资料。包括各种应用软件、多种系统的计算机文件数据等。在本次建库资料搜集时我们尽量选择内容详尽、分幅完整标准、控制点清楚的地图和图数统一的表格等原始资料，尽量保持资料与建库时期一致，并优先选择数字化资料。本次研究搜集到的现有的数据包括：基于 ArcGIS 平台建立好的研究区域土地利用规划数据库，文本资料：仁兆镇规划纲领；地图资料：渚州村地图。4.2 数据建库实现（1）地图扫描与数字化在正式开始数字化之前，必须对地图进行预处理。对图件的预处理能够简化数字化工作，按设计要求进行图层要素整理与删选，消除建库基础资料中模糊或错误的地方，标出待数字化的内容，从而减少数字化误差，提高数字化的效率。对地图的预处理主要包括以下几个方面：对地图质量进行必要的修正。处理地图的褶痕、变形、线划等，使得数字化原图具有可靠的精度。选取地图入库要素和投影参数。对要采集的图件要素按分类编码选取、描绘，制作预处理图，方便数字化作业。确定原图的投影类型、比例尺、地理格网等基本情况，获取相应的投影参数。确定控制点。控制点是建立数字地图地理坐标系统的基础，对于有坐标格网或经纬网的地图，直接应用格网点作为控制点，对于没有格网点的地图，选取能标识的明显地物点作为控制点。目前地图数字化常用的方法是手扶跟踪数字化和扫描覆盖数字化两种。本研究采用扫描覆盖数字化，即应用扫描仪将地图扫描成栅格图像，由于扫描仪的扫描幅面一般小于地图幅面，因此需要将大的纸质地图进行分块扫描，在分幅时候每张图幅与另一张图幅之间有一定的重叠区域，便于以后的拼接。在扫描过程中，为了避免纸张变形等因素引起图形变形，在每幅分幅上选取 620 个点，使用图形变形命令对图形进行几何纠正，减少变形带来的数据误差。栅格数据矢量化针对的道路层和水系层而言。利用 Arcview 通过屏幕数字化方式对道路和水系层进行空间要素采集与编辑，同时依据文本资料编辑属性数据，图 4-5 表示了地图数字化过程。我们得到的 结果如下： 第五章 耕地适宜性评价技术与方法5.1 评价目标的确定此次我们的研究目标比较明确，我们所研究的就是仁兆镇的耕地适宜性。5.2 评价体系的拟定参照 FAO土地评价纲要和县级土地利用总体规划编制规程的规定，根据土地对评价用途的适宜性程度、限制性强度和生产能力的高低，可以将耕地分为四等（S1 、S2 、S3、s4）：高度适宜（S1）：土地质量最好，土地利用高度适宜。土地质量评价的各项因子均处于最优或较优的状态。土地对所定用途可持续利用且无明显限制，土地具有较高的生产率和较好的效益。一般适宜（S2）：土地质量较好，土地利用一般适宜。土地质量评价的各项因子处于较优状态。土地对所定用途具有轻微的限制性，经济效益一般，但明显低于高度适宜等级，若不采取相应措施进行持久使用会引起土地退化。临界适宜（S3）：土地质量较低，土地对所定用途具有较为明显的限制性，勉强适宜于所定用途，土地的生产率或效益很低，利用不当容易引起土地退化。不适宜（S4）：是指在当前的社会技术经济条件下，这类土地对所定用途不能利用或不能持续利用。5.3 评价因子的选取根据评价因子选取的原则，结合研究区域的实际情况，经过分析比较，确定以下的六个因子构建耕地适宜性评价体系：（1）海拔：海拔高度主要反映的是热量和水分的状况，不同的海拔高度具有不同的水热组合特征，它们对耕地制度和农作物的生长、布局都有很大的影响。（2）坡度：坡度对农业生产的影响主要体现在地表侵蚀程度与农田基本建设条件、灌溉条件、机耕条件等方面。地表起伏越大，坡度越陡，土壤侵蚀作用越明显，水土流失越严重，另外，坡度大于25度的不宜农业用地；反之，地形起伏越小，对耕地灌溉和机械化越有利。（3）坡向：影响着日照时数和土壤水分的再分布，因而对耕地来说具有研究意义。（4）水源灌溉率：农业的主要限制因素就是水，而灌溉恰能弥补这一劣势，使原本少雨的地方能够通过灌溉的方式发展农业。研究区域的灌溉主要依靠地表径流，因此我们将水系流经多的地方作为耕地土地利用的高度适宜区，其适宜程度不受其他因素的影响。（5）交通条件：交通条件是经济发展的重要因素之一，是区域物质产品与外界交换的通道，对于产品流通、土地资源优化具有重要的作用。道路通达度是交通条件优劣的具体体现。（6）交通等级：交通等级对耕地的影响也是至关重要的。5.4 评价因子数据获取 评价因子权重的确定通过研究渚州海拔、坡度、坡向、水源灌溉条件、交通通达度、交通等级与该区农业生产条件的关系，采用层次分析法确定各因子的权重。首先根据选取的因子构建层次各个评价目标的评价因子层，下图所示： 对准则层的因素，按其对耕地的适宜性强度影响的重要程度分成若干等级，赋以定量值。根据分定量法得出海拔、坡向、坡度、水源灌溉条件，交通等级以及交通通达度的分级定量值，并建立判断矩阵，如下图所示：自然（对耕地）海拔坡度坡向水源灌溉海拔131/26坡度1/311/32坡向2318水源灌溉1/61/21/81社会（对耕地）交通等级规模交通通达度交通等级规模11/4交通通达度41对耕地自然经济条件社会经济条件自然经济条件14社会经济条件1/41此矩阵经过计算，我们得知：max=4.045， CI=0.015, CR=0.0170.1，进而将我们的整体的表给绘制出来：耕地适宜性评价指标的权重 自然条件（0.8） 社会条件（0.2） 海拔 坡度 坡向 水源灌溉力 交通等级 交通通达度 0.258 0.103 0.392 0.047 0.04 0.16 评价因子专题数据生成根据所选取的评价因子，结合各因素对农用地适宜性等级的影响方式进行量化分级。对于定性因素一般采用 1，2，3，4 代表所属的等级；对于定量的因素给出其标准等级值。分等因素的标准等级值的确定一般采用四种方法，一种是采用评价数据的平均值法；第二种是采用国家和行业有明文规定的标准值；第三种是根据专家判断，确定等级划分标准；第四种是采用大量数据，研究评价因素和评价对象之间的定量关系，从而划分合理等级（张绍建，2007）。本次研究中，参考联合国粮农组织的土地评价纲要中所提出的土地适宜性评价的原则和方法，根据渚州的实际情况，咨询相关的专家，并且结合相似区域的研究成果，将每一项评价因素划分 4 个适宜度等级，对每个因素的适宜性级别采用四级量化法，即高度适宜（S1）、一般适宜（S2）、临界适宜（S3）和不适宜（S4），对每一适宜级以 4， 3， 2， 1 分别打分，制订了渚州各评价因子的量化分级表 （贺瑜，2006） （于勇，2004），然后利用 GIS 的空间分析功能获取评价因子专题数据，并且按照量化因子分等定级表对评价因子进行重分类，最后将数据以 30m30m 精度的栅格数据进行存储，作为评价因子专题数据层，每个栅格单元即为此次研究的评价单元。（）海拔海拔数据通过等高线数据生成的数字高程模型（DEM）获取。根据海拔因子评级分等量化表55，利用重分类功能对海拔数据进行重分类，最后得到耕地、园地、林地的海拔因子评价数据层。表 55 海拔因子量化分级表评价因子分级耕地量化值海拔0.000-0.21450.214-0.42740.427-0.64130.641-0.85420.854-1.0681得到的结果如下图所示（2）坡度利用3D Analyst中Surface Analysis工具在DEM数据层面上，可以直接计算坡度，将得到的数据依照评价因子量化分级表进行重新分类，得到坡度的评价因子专题层，数据以30m30m的栅格数据格式存储。评价因子分级耕地量化值坡度0-0.36350.363-0.72540.725-1.08831.088-1.4521.45-1.8131（3）坡向依据坡向因子量化分级表对坡向值进行重分类，得到坡向评价因子专题数据层。评价因子分级耕地量化值坡向0-71.2571.2-143.44143.4-215.63215.6-287.82287.8-3601（4）水源灌溉力在评价因子量化分级表中，界定了四种水源灌溉潜力，依据分析我们将土地利用现状中图斑类型为灌溉水田作为最接近水源地等级，赋值为4，其灌溉潜力不受其他条件的影响。其他灌溉潜力利用研究区DEM(arcview的grid格式)生成的坡度海拔数据和距离水源影响的缓冲距离产生。具体量化分界为：最接近水源：缓冲区内坡度小于0.749海拔小于29.6m；稍近于水源：缓冲区内坡度，海拔29.6-32m；较远离水源：缓冲区内坡度，海拔32-34.4；更加远离水源：坡度大于2.246-2.295，海拔34.4x36.8,其它为最后一级。水源灌溉缓冲区范围以最大影响距离来确定。最大影响距离由公式（.1）进行推算，d0=S/2l （.1） 其中S研究区域的面积，l表示水系的长度。研究区域面积25902048.727，水系长度为22301.828米（水系长度由主要河流、运河和渠道的长度构成），计算后得到水源最大的影响距离为1161米。河流的最大影响距离缓冲区示意图如下： 利用Arcview的相关功能做出水源灌溉条件的专题图，如下：（5）交通等级(a)计算道路的最大影响距离d0道路通达度的最大影响距离与该类道路的级别标准和总长度有关，级别标准愈高，则影响距离也越大，按照公式（.1）d0=S/2l （.1） 进行推算，其中干线的长度为18228.976m，乡道的总长为20172.947m，计算后得到干线的最大影响距离为710.502，乡道的最大影响距离为641.998m。(b)实施缓冲区操作按照干线的最大影响距离为710.502m，乡道的最大影响距离为641.998m将其与耕地相交得到耕地的交通等级得分：（6）交通通达度分析(a)计算道路的最大影响距离d0道路通达度的最大影响距离与该类道路的级别标准和总长度有关，级别标准愈高，则影响距离也越大，按照公式（.1）d0=S/2l （.1） 进行推算，其中干线的长度为18228.976m，乡道的总长为20172.947m，计算后得到干线的最大影响距离为710.502m，乡道的最大影响距离为641.998m。(b)实施缓冲区操作道路的通达度随着离开道路呈迅速递减的特点，因此实施道路通达性的操作选择指数形式的分析模型，其表达式如下式中Fi表示主体对邻近对象的实际影响度，其中Fi取1,2,3,4,四个得分f0表示参与缓冲带分析的一组空间实体的综合规模指数，d0表示该物体的最大影响距离，di表示在该物体最大影响距离内的某点距该物体的实际距离。首先对道路长度采用最大值标准化处理，干线长度数据处理后为1，乡道为0.2。由于道路的属性只有长度一项，因此进行标准化后得到干线的综合规模标准化指数值f0为100，乡道综合规模标准化指数值f0为20。按照干线的最大影响距离为710.502m，乡道的最大影响距离为641.998m，计算得：干线的d1=462，d2=496，d3=603， d4=710乡道的d1=418, d2=448, d3=545, d4=642利用Analysis-Find Distance进行MapQuery得到不同层次的道路缓冲区：如下图， 进而得出乡道的交通通达度的结果如下：同样的方法可以得到干道的交通通达度，如下将两个专题层按照权重各级道路的影响程度是不一样的，采用层次分析法得到干线与乡道的权重分别为0.75，0.25用Mapcalcularor计算得到的交通通达度的专题图层如下：第六章 评价分析模型与结果分析6.1 评价分析模型本次研究采用的土地评价模型为限制性条件下的加权指数和法模型。限制性因素法是按照土地利用类型对土地的最低要求，依据各评价因素对各类土地适宜性和限制性程度分别作出临界指标，并把指标最低的单项因素作为土地总适宜性指标。这一方法的基本原理是：在影响土地生产力的众多因素中，考虑最弱的一个因子，最弱的因子限制了土地的适宜性，即只要一个因素限制了土地的利用，其他条件再好也难以发挥作用。在耕地适宜性评价中，坡度作为一个限制性因素，只要坡度大于25度的地区，其他条件再好，都只能作为不适宜等级。园地和林地的适宜性评价可以不考虑限制性因素。加权指数和法是在确定个参评因子权重的基础上，将每个单元针对各不同适宜类所得到的各参评因子等级指数乘以各自的权重值，然后进行累加分别得到各个评价单元的总分值，最后根据总分的高低确定各个评价单元对各种土地适宜类的适宜性等级。加权指数和法的模型如下：式中：G每一评价单元最终的指数和；Cij第i个因素中第j个等级的评分值；Wi第i个因素的权重值；m评价因素（指标） 的个数。根据评价模型首先进行单因子叠加，即将5个评价因子各自的分值乘以各自的权重进行叠加求和。第二在该模型基础上，利用等差序列法确定各评价等级界线。首先确定各评价区间的平均值。式中：S每一区间的平均指数值；k各因素不同等级的个数；n划分区间数；Lmax所有指标各等级中的最大值指数之和；Lmin所有指标各等级中的最小值指数之和；Si土地平均等级。根据上述可以得到耕地的适宜性级别分值区间：土地类型分值区间耕地我们查阅相关的资料，将耕地的调整建议如下：，为了更好的显示耕地的更改意见，我们将其转化为TIN格式的，如下：第七章 结论与展望7.1 结论本研究根据龙泉驿土地利用的实际情况出发，运用了土地适宜性评价的基本理论，对该研究区域耕地进行了土地适宜性评价，适宜性评价结果可以为政府部门进行土地资源的管理和规划提供决策依据。本文研究得到的主要结论有以下几点：（1）利用GIS的空间数据技术建立耕地适宜性评价数据库，在评价数据库的基础上。利用GIS的空间分析功能，如3D分析、缓冲区分析、DEM地形分析提取了评价因子专题层，充分将GIS的空间分析功能与农用地适宜性评价相结合，实现了土地适宜性评价结果的图形化。（2）在农用地适宜性评价因子选取方面，结合研究区域的特殊情况，选定适合的评价因子。土壤和气候因素对农业的生产具有一定的影响，但由于研究区域面积范围小，在小范围内气候和土壤具有均质性，对研究区域不同地区造成的影响不大，不是造成农用地区域利用分异的主要原因，因此我们没有考虑这两个因素；同时，由于研究区域东高西低的地势条件，地形因素在农业生产中所产生的影响较大，因此我们在选择评价因子的时候主要考虑了地形条件。水系的分布对区域灌溉条件具有一定的影响，进而影响了农业生产条件的优劣，因此在考虑因子的选取得时候，我们考虑了水系的影响。交通条件在农用地适宜性评价中，其影响意义不是很大，但是研究区域作为一个园地经济相当发达，并且果业作为农业中的一个特色产业，交通条件的优劣影响的果品的运输，因此我们在这里必须考虑交通条件。（3）由限制性因素法和加权指数和法构成农用地适宜性评价的综合模型，这样即避免了限制性因素法在土地适宜性评价过程中的极端性，也避免了指数和法由于评价单元总分过高而忽略单个因素的限制性的缺陷，使得评价模型更加