土地不仅是人类赖以生存和发展的物质基础，也是联结城市人口、生态环境、社会经济、资源等诸多要素的核心[1-2] 。随着人口增长和社会经济的不断发展，在土地利用的过程中相继出现了乱占耕地、植被减少、环境恶化等一系列问题[3]，而如何利用目前的空天地一体化技术，进行土地利用的动态监测和分析，快速准确的提供各类土地资源的面积以及分布情况等则显得尤为重要[4]。本文以云南国土资源职业学院周边区域为例，基于RS和GIS进行土地利用动态变化分析[5-6]，得到研究区域2010—2016年土地利用变化动态平衡表，从平衡表中可以看出各个地类2010—2016年间的变化，以期为土地资源优化配置和相关部门决策等提供一定的依据[7]。

1 研究区域概况

1.1 区域概况

阳宗海地跨宜良、呈贡、澄江三县，距阳宗城约4 km，为三县所有。阳宗海距昆明36 km，有326国道(即昆河公路)经过。云南国土资源职业学院位于阳宗海湖畔，本文以云南国土资源职业学院周边区域为例，研究区位于东经102°56′-102°59′，北纬24°51′-24°55′之间，主要范围以汕昆高速为边界，沿山水湖畔南端边界延伸到阳宗海海岸线，沿着海岸线向北与南方电网围墙北面约100 m距离的平行线相交，平行线西边与马郎村东边学校修建的公路相交，再以公路为边界延伸到汕昆高速。

(1)将稠油、水和金属盐按预设配比装入石英管内，然后密封在耐高温、高压的反应釜中。向反应釜内反复充入1.20 MPa的高纯氮气，维持反应釜内为高压状态，并排除反应釜内的空气。同时，用外接在反应釜出口的压力表对反应釜内的压力进行在线检测，使压力保持在0.60 MPa，检查反应釜的气密性。

2010年研究区域土地总面积为2022.49 hm2，其中耕地面积为504.37 hm2，占土地总面积的24.94%；园地面积为61.23 hm2，占土地总面积的3.03%；林地面积为935.14 hm2，占土地总面积的46.24%；天然牧草地面积为24.02 hm2，占土地总面积的1.19%；住宅用地面积为59.64 hm2，占土地总面积的2.95%；公共管理与公共服务用地面积为4.79 hm2，占土地总面积的0.24%；交通运输用地面积为45.90 hm2，占土地总面积的2.27%；水域与水利设施用地面积为298.66 hm2，占土地总面积的14.77%；其他土地面积为88.74 hm2，占土地总面积的4.39%。

从2010年土地利用现状来看，研究区域主要以林地和耕地为主，林地和耕地的总面积占到土地总面积的71.18%。

1.2 数据来源

根据第二次全国土地调查，将研究区域各图斑对应的地类名称、地类代码等属性信息进行录入，最后根据录入的DLDM(地类代码)进行符号化，如图3所示。

  

(a)2010年 (b)2016年 图1 遥感影像图

2 基于RS和GIS的土地利用动态变化分析

2.1 数据处理

除此之外，由于新校区的建立，带动了周边村子的发展，比如农民新建房屋后，除自己居住外，还将一部分用来作为农家乐、宾馆、KTV等进行经营，使得2010—2016年期间住宅用地由59.64 hm2增加到80.19 hm2，共增加了20.55 hm2。

第二天上午，钱多多开车去了欧阳锋单位，把欧阳锋叫到自己车里，将钱交给欧阳锋时问他这么急着用钱干嘛。欧阳锋不会撒谎，把那晚发生的事毫无保留地告诉了钱多多。

最后对矢量化的两期影像成果进行拓扑错误的检查，检查成果中是否存在空隙、重叠多边形等情况，确保下一步数据统计和分析的正确性。

  

(a)2010年 (b)2016年 图2 矢量化成果图

本文基础数据为遥感影像，来源于GoogleEarth，包括2010年6月31日和2016年6月31日两期遥感影像，两期影像的空间分辨率均在1 m左右，如图1所示。

然后对地理配准后的两期影像分别进行矢量化，如图2所示。矢量化精度保证在5个像素以内，得到两期影像的DLTB(地类图斑)数据，并对各个图斑的地类名称、地类代码等属性信息进行录入。

2.2 数据分析

本文针对花岗岩和大理岩进行了4组三点弯曲岩石变形破裂过程微震和电荷感应监测试验，其中75#和76#为完整花岗岩，77#和78#为预制裂纹花岗岩，79#和80#为完整大理岩，81#和82#为预制裂纹大理岩，所有试样加载速度都为0.05kN/s，选取其中具有代表性的监测数据作为研究对象，并对其中各参量数据进行处理。表1为各试样载荷峰值、峰值位移以及试样达到载荷峰值时刻，图3为各试样破坏后的照片。

  

(a)2010年 (b)2016年 图3 矢量化成果图(符号化后)

 

表1 研究区域各类用地平衡表 hm2

  

地类2010年面积2010—2016年间调整至其他地类耕地果园林地住宿餐饮用地天然牧草地工业用地住宅用地公共管理与公共服务用地交通运输用地水域及水利设施用地其他土地期内减少期内增加净增加2016年面积耕地504．370．0011．5842．420．0022．935．086．325．038．522．7917．53122．21240．24118．04622．41园地61．2347．180．002．480．005．150．010．890．401．360．001．3758．8414．77-44．0717．15林地935．14160．852．200．001．3855．176．4531．5146．0325．102．4841．41372．5785．70-286．87648．28住宿餐饮用地0．000．000．000．000．000．000．000．000．000．000．000．000．001．791．791．79天然牧草地24．025．760．545．430．200．000．140．000．290．610．040．4713．48114．72101．23125．25工业用地0．000．000．000．000．000．000．000．000．000．000．000．000．0015．7415．7415．74住宅用地59．644．570．118．760．000．180．420．000．002．520．102．9119．5740．1220．5580．19公共管理与公共服务用地4．790．210．000．110．000．000．000．000．000．230．000．000．5454．2053．6658．45交通运输用地45．906．840．274．730．003．520．470．730．180．002．241．0920．0742．2422．1868．07水域及水利设施用地298．660．620．050．200．001．210．070．000．010．200．006．258．6113．154．54303．20其它土地88．7414．220．0121．570．2126．563．100．682．263．715．490．0077．8071．02-6．7881．96合计2022．49240．2414．7785．701．79114．7215．7440．1254．2042．2413．1571．02693．69693．690．002022．49

从表1可以看出，耕地、园地等11种地类的面积在2010年和2016年期间均发生了动态变化，但土地总面积保持不变。

其中公共管理与公共服务用地的面积增幅最大，主要是由于云南国土资源职业学院新校区的建立，使得研究区域中公共管理与公共服务用地的面积增加，2010—2016年期间共增加了53.66 hm2；与此相对应的是林地的减少，新校区的建立占用了林地，林地数量有比较明显的减少，2010—2016年期间共减少了286.87 hm2；

本文借助于ArcGIS10.0软件中的相关空间分析功能(比如相交分析、擦除分析等)对研究区域2010年和2016年两期影像矢量化成果进行分析对比，得出各个地类在2010和2016年增加的区域和减少的区域，从而找出各地类减少的区域，减少到了哪些地类中，即2010—2016年间调整至其他地类的情况，最后得到两个年份的研究区域土地利用动态平衡表，见表1。从表中可以很直观地看出哪些地类减少了，减少的面积有多少，分别减少到了哪些地类中，同时也可以看出，哪些地类增加了，增加的面积有多少，分别来源于哪些地类。另外，平衡表中各地类净增加的面积等于期内增加与期内减少二者之间的差值，2010年土地总面积与2016年土地总面积保持不变。

首先对2010年和2016年遥感影像图进行地理配准，地理配准参照的数据主要是外业采集的控制点数据和已有的道路等线状地物数据，所采用的为高斯克吕格投影、1980西安坐标系统。

（4）深入参与长江经济带建设。紧紧盯住四川省“打造长江经济带发展的战略腹地和重要增长极”的战略定位，强化问题导向、责任导向和目标导向，推动四川省长江经济带建设取得实实在在的成效。加强长江沿岸生态环境保护，围绕非法码头、化工污染等顽疾，与环保、水利等多部门联合，展开化工污染专项整治及长江非法码头、非法采砂专项治理；加快重大基础设施建设，打造高等级航道，以贯通长江干支流为中心，强化港口的综合枢纽作用，加强集疏运体系建设，发展江海联运和干支直达运输，补齐综合交通短板，充分发挥黄金水道在综合运输大通道中的核心作用。

研究区域中马郎村周边有一些农户种植果园，但在种植的过程中由于收入等因素的考虑，将园地改为种植农作物，从而使得园地面积减少、耕地面积增多的情况，2010—2016年期间园地共减少44.07 hm2。

目前许多银行在信息化建设过程中，其多是将资金投放在硬件设备上面，在软件设备跟服务上面的资金投入相对比较少，这也就导致了计算机信息管理技术在银行中存在有整体运用效率不高的问题，也就制约了银行信息化管理的进一步发展。此外银行作为一个传统行业，其受到以往制度影响比较大，许多人还都习惯沿用传统的制度来进行银行管理工作，也就导致了计算机技术在银行管理应用过程中受到比较大的制约，也就无法获得良好的银行管理效果。

随着经济的发展，为了更好的满足周边农户和学校的需求，新建了道路等基础设施，使得交通运输用地在2010—2016年期间增加了22.18 hm2。

3 结论与不足

本文以遥感(RS)为基础，利用GIS技术对云南国土资源职业学院周边区域2010年和2016年土地利用情况进行动态分析，得出研究区域土地利用动态平衡表。其中增幅最大的为公共管理与公共服务用地，2010—2016期间增加53.66 hm2；除此之外，住宅用地、耕地、林地的变化也较大，都有不同程度的增加和减少。基于RS和GIS进行土地利用的动态分析，可以及时、快速、有效的掌握研究区域各类用地的变化情况以及位置分布，以期为土地资源优化配置和相关部门决策等提供一定的依据。

但由于本文的基础数据为RS影像，在进行矢量化等数据处理的过程中，由于受到个人判读等自身经验的影响，矢量化成果以及地类判读结果等不可避免的存在一定的误差，精度在今后的工作中仍有待进一步提高。

参考文献：

[1]金涛.基于GIS的土地适宜性评价研究—以湖南省澧县为例[D].长沙：湖南师范大学，2006.

[2]孙晓莉,赵俊三.基于GIS的宾川县城乡建设用地布局优化研究[J].贵州大学学报(自然科学版),2012,29(1):135-140.

[3]腾晓波，陈春花. 3S技术在土地利用动态监测中的应用[J]. 全球定位系统，2010,35(3)：38-41.

[4]杨一彭，魏福利.基于3S一体化技术的鹿泉市土地利用动态监测[J]. 地理学与国土研究，2002,18(1)：31-34.

[5]毛腾. 基于RS和GIS的土地利用动态变化分析——以南京市为例[J]. 辽宁农业科学，2015(6)：28-31.

[6]张晓玲，徐艳红，姚喜军.基于RS和GIS的土地利用动态变化分析—以准格尔旗为例[J]. 安徽农业科学，2015，43(9)：295-297.

[7]孙晓莉.基于GIS的低丘缓坡建设用地适宜性评价[J].贵州大学学报(自然科学版)，2013,30(2):131-134.