长江中游河岸带乡村景观特征识别系统的构建与优化——基于3C结构的多维因子整合研究

针对传统景观特征评估(LCA)中因子结构单一、主观选择性强及对象针对性不足等问题，本研究创新性提出景观特征(LC)的3C结构框架（组分-构型-坐标），通过改进加权K-prototype聚类和eCognition边界识别技术，在长江中游河岸带识别出329种景观描述单元(LDUs)、106种景观特征类型(LCTs)和456个景观特征区(LCAs)，为跨区域景观可持续管理提供了科学范式。

　　

在全球化快速城市化的背景下，乡村景观的独特性和地域性正面临同质化威胁。景观特征评估（Landscape Character Assessment, LCA）作为区分景观差异的核心工具，其传统方法长期受限于单维因子结构（如仅考虑地形或土地利用）和主观选择倾向，导致识别结果难以反映景观的空间关联性与形态多样性。尤其在长江中游这类复合生态区，如何科学量化水文、地形与人文因子的交互作用，成为景观可持续管理的关键难题。

针对这一挑战，中国某研究团队在《Ecological Indicators》发表研究，创新性提出景观特征的3C结构模型（组分Component-构型Configuration-坐标Coordinate），并以长江中游河岸带（154,029 km²）为案例，构建了一套融合多源数据与改进算法的识别系统。研究通过SPSS分类回归（CATREG）筛选出高程、起伏度等5个核心组分因子（权重占70%），结合构型因子（面积、形状指数）和坐标因子（质心经纬度），利用改进加权K-prototype聚类（引入肘部法则确定K=106）和eCognition边界分割，最终实现从38万+景观斑块到7大地貌分区的多尺度识别。

关键技术方法
研究整合了1:250,000尺度多源数据（DEM、土壤类型等），通过Spearman相关性分析和CATREG回归筛选因子；采用熵权法计算构型因子权重；开发Python代码实现加权K-prototype聚类，结合eCognition（参数：Scale=10, Shape=0.1）进行边界优化；通过野外调查验证456个LCAs的准确性。

研究结果

1. 景观特征3C结构构建：突破传统单因子叠加，首次将组分因子（如A1R1S5L5H2编码体系）、构型因子（FRAC=2ln(0.25p_ij)/ln a_ij）和坐标因子（x,y质心）按7:2:1权重整合，解决异质斑块误分类问题。
2. 因子筛选与分类：高程（权重27.16%）和流域水网密度（9.17%）对乡村景观形成影响显著，剔除冗余因子（如坡向p>0.05）。
3. 聚类优化：改进K-prototype算法（肘点法确定K=106）较传统K-means提升分类精度15%，避免文化景观碎片化。
4. 区域景观格局：识别出平原湖网（如洪湖市）、丘陵河谷（通山县）和山地沟谷（秭归县）三类典型景观，其中武汉-宜昌段主流区村庄呈现"堤坝锯齿状"分布特征。

结论与意义
该研究通过3C框架解决了LCA中"组分单一性"与"空间关联缺失"两大瓶颈，其创新性体现在：

1. 理论层面：首次明确景观特征需由组分（是什么）、构型（长什么样）和坐标（在哪里）共同定义，为多尺度景观分类提供结构化范式；
2. 技术层面：开发的动态权重分配机制（CATREG+熵权法）和改进聚类算法，使长江中游识别准确率提升至R²=0.36；
3. 应用层面：成果可直接服务于长江经济带"共抓大保护"政策，为跨行政区景观协同管理（如湿地修复、传统村落保护）提供边界划定依据。

未来研究可进一步探索因子权重的跨尺度传递机制，并开发自动化识别工具包以提升在城乡过渡带等复杂场景的适用性。该成果为全球河岸带景观的精准评估树立了技术标杆，尤其对发展中国家快速城市化区域的生态保护具有重要借鉴意义。