珠海市城市扩展与土地利用变化的遥感监测研究

波段选择



TM影像资料有七个波段，包含着十分丰富的信息，不同的 波段反映了地物不同侧面的信息，分别适用于不同地物的分 类和探测。 而自然界的所有颜色都是由红、绿、蓝三原色组成，它限制 了波段选取的数量，即给每个波段赋予一种颜色，仅能同时 赋予三个波段。这就存在一个波段选择的问题。 波段组合选择是在对各地类训练区样本统计和地物光谱曲线 充分分析的基础上，选择地物波段特征差异最明显最突出的 几个波段作为波段组合参与分类，使分类结果达到最佳的过 程。选择最佳的波段组合是高精度有效地提取土地利用各类 别的关键。


在提取主城区范围时，主要采用人工目视解 译法结合AOI种子扩展工具。这种做法精确 度较高，可根据人工解译的经验、结合获得 的不同年份的有关城区范围的非影像信息， 最终提取出合理的、较准确的两个时期的珠 海市建成范围。方法是:通过使用ENVI中的 AOI种子扩展(GROW)工具，分别在1995年 和2002年图像中生成珠海市的建成区范围。
研究区概况

珠海市是珠江三角洲南端的一个重要城市，位于广东省珠江 口的西南部，地理坐标处于北纬21°48′～22°27′、东经 113°03′～114°19′之间。东与香港隔海相望，南与澳门相 连，西邻新会、台山市，北与中山市接壤。
珠海是中国的五个经济特区之一。珠海市面积有1952平方千 米，人口141.57万人(2005年统计)，是广东省人口规模最小 的城市。珠海的海岸线长604公里，有大小岛屿146个，故 有“百岛之市”的美誉。在珠江口辽阔的水域上，大大小小 的岛屿星罗棋布，计有146个，其中大部分集中于东部海域 的万山群岛。
7
1
132
26.245
12.827

尽管TM的辐照亮度等级己扩展到256个等级，但实际各波段 的覆盖范围差异很大。相比之下，1995年的数据中各波段亮 度值分布范围大小依次为TM5>TM1>TM4>TM3；2002年的 数据中各波段亮度值分布范围大小为TM5>TM3>TM1>TM4， 说明排在前面的这些波段所包含的信息量相对较高。 不同波段信息量差别很大，标准差与各波段的信息量成正相 关，其值越大说明数据的离散度越大，所包含的数据量越大， 可分性越高。从上表中可以看出，一般红外波段(包括近红外、 短波红外、热红外)的信息量大于可见光波段的信息量，其中 TM5信息量最大，TM4和TM7也不错，TM2信息量最小。
5
中红 外 热红 外 中红 外
1.55~1.75
水分子在1.4um、1.9μm的吸收峰
处于水的吸收范围内，反映 含水量敏感 对地物热信息比较敏感，接 收到是物体本身的热辐射 处于水的强吸收带，水体一 般呈黑色
用于植物含水量的调查、土壤湿度、水分状况、 作物长势的研究区分云和雪 可以进行热制图，对植物和地物的热强度测定分 析，人类热活动特征监测 植物含水量测定，岩石的调查与分类，含有-OH矿 物的土壤
参考文献





[1] . 党安荣，贾海峰．ArcGIS 8 Desktop 地理信息系统应用指南[M]．北京：清华大学出版社,2003. [2] . 李德仁，周月琴．摄影测量与遥感概论[M]．北京：测绘出版社，2001. [3] . 梅安新，彭望逯．遥感导论[M]．高等教育出版社，2001. [4] . 傅肃性. 遥感专题分析与地学图谱[M]. 北京：科学出版社，2002. [5] . 唐华俊，陈佑启.中国土地利用/土地覆盖变化研究[M]. 北京：中国农业科学技术出版社，2004. [6] . 钟凯文，孙彩歌等.基于GIS的广州市土地利用遥感动态监测与变化分析[J].地球信息科学学报， 2009，11（1）：110-116. [7] . 张本昀, 喻铮铮等.北京山区植被覆盖动态变化遥感监测研究[J]. 地域研究与开发. 2008,27(1)：108111. [8] . 樊风雷, 陈忠暖. GIS 支持下珠江三角洲土地利用变化( 1980～2003 年) 遥感监测研究述评[J]. 云南 地理环境研究.2008,20(1):1-6. [9] . 白艳芬, 马海州. 基于遥感和GIS 技术的青海湖北岸植被覆盖动态变化监测[J].安徽农业科学. 2008,36(9): 3780-3781,3836. [10] . 陈永慧,李小娟,胡德勇.遥感图像土地覆被专题信息提取方法综述[J]. 首都师范大学学报(自然科学 版).2009,30(1):59-64. [11] . 盖永芹，李晓兵，张立等. 土地利用/覆被变化与植被盖度的遥感监测—以北京市密云县为例[J]. 2009，31（3）：523-529. [12] . 陈云浩，李晓兵，史培军，等. 北京海淀区植被盖度的遥感动态研究[J]. 植物生态学报，2001，25 （5）: 588～593. [13] . Forster，B.C. An examination of some Problems and solution in monitoring urban areas from satellite platforms[J]. International Journal of Remote sensing,1985,11:551-556. [14] . Toll，D.L, Effecet of Landsat Thematic Mapper sensor parameters on land cover classifieation [J]. Remote sensing of Environment, 1985，17:129-140. [15] . Mas J F.Monitoring land-cover changes：a comparison of change detection techniques[J]. International Journal of Remote Sensing, 1999 , 20(1):139–152.
地类
波段
判断标志 城市建成区呈蓝紫色、亮蓝紫色，内部可见交通道路纵横 交错 林地在影像上呈深绿色，色调不均一，有较强的立体感， 呈大片状或不规则的多边形，一般位于有一定海拔的山地 上。草地呈黄绿色，多分布在山地的坡面上，纹理较平滑。 在NDVI影像上林、草地为亮白色，较易判读 水田在影像上呈绿色或者亮绿色，有的杂有一些淡紫色。 多数耕地呈淡绿色，受土壤背景的影响，凌乱的点缀着淡 紫色或是紫红色 呈藏蓝色或兰黑色，较易判读 呈浅蓝色，常与耕地相间分布 有的呈亮白色，有的呈浅绿色浅黄色，有的呈蓝灰色，呈 无规则的片状，条带状分布
城市建成区
TM541
林地和草地
TM543 NDVI
耕地
TM543
水体 鱼塘 建设占地
TM543 TM543 TM543
1995-2002年珠海市土地类型面积总计（单位:公顷 ）
年份
1995 2002
城市建 成区 4,535 6,251
ຫໍສະໝຸດ Baidu
建设占地
29,029 32,398
耕地
10,947 12,217
1 2 3 4 5 7
2002年ETM数据各波段统计特征
最小值 Min 1 2 3 4 5 33 11 10 5 3 最大值 Max 255 150 252 175 243 中值 Mean 50.183 23.320 32.423 43.213 65.142 标准差 Stev 8.215 5.443 11.524 14.982 25.123

数据选择


运用遥感技术进行土地利用现状及土地利用变化情况的调查，是 遥感应用中最早、研究最多的一项基础性工作。目前用于土地利 用情况调查及监测的遥感数据主要有NOAA-AVHRR数据、 Lnadsat TM数据和SPOT数据。 本文根据研究目的对遥感数据的要求和数据收集的可能性和现实 性，用LnadsatTM/ETM数据作为信息源。Landsat是美国陆地资 源卫星，与太阳同步的近极轨卫星，高度为705km，每16天覆盖 地球一次，影像的地面覆盖范围为185x185km2。TM有七个波段， 地面分辨率为 30米(TM6为120米)。TM数据光谱分率较高，频道 增加，波段变窄，针对性强，可根据不同的应用目的，进行多种 组合处理和专题信息提取，适于做中小比例尺的土地利用研究， 因而对于县市级土地利用变化研究较为适宜。
珠海市城市扩展 与土地利用变化的遥感监测研究
姓 名：蔡德文 指导老师：乔玉良 专业班级：测绘0501班
概
述
20世纪90年代以来我国的城市建设进入了飞速发展时期， 城区面积迅速扩大。土地作为城市建设的根本，合理利用土 地资源是区域可持续发展的必要条件。加强对城市扩展和扩 展过程中土地利用/覆盖情况的有效监测，及时掌握城市土地 的利用情况和变化趋势，对合理规划土地资源、制止违法用 地有着十分重要的意义。 本文基于专业遥感图像处理软件ENVI，利用珠海地区 1995年2002年两个时相的陆地资源卫星(Lnadsat)TM/ETM数 据，进行了珠海市主城区扩展情况的研究和该区七年来土地 利用/土地覆盖变化的对比研究。


在ENVI中，通过人工目视解译法结合AOI种子扩展工具分别 在两期影像中生成各个年份主城区范围，并统计得：2002年 珠海市建成区面积62.513平方公里，1992年珠海市建成区面 积约45.354平方公里；七年来城区面积扩大了近一半。 通过本文的研究发现，ENVI中的掩膜分析是一个非常好的 工具，利用它能及时知道训练区的选取质量状况，大大提高 训练区选取的工作效率。另外，掩膜分析是分层分类法的核 心组成部分，是分层分类得以实现的基础。在本文的分类过 程中，掩膜分析贯穿始终。

城市建成区 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 1995 2002
城市建成区
植被指数


遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层 的光谱特性及其差异、变化而反映的。不同光谱通道所获得 的植被信息与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的 相关性，如叶子光谱特性中，可见光谱段受叶子叶绿素含量 的控制、近红外谱段受叶内细胞结构的控制、短波红外谱段 受叶细胞水分含量的控制。 对于复杂的植被遥感，仅用个别波段或多个单波段数据分析 对比来提取植被信息是相当局限的。因而往往选用多光谱遥 感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方 式），产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数 值——即所谓的“植被指数”。
土地利用类型 城市建成区 建设占地 耕地 水域 林草地
分析 大幅度增加 增加 增加 增加 大幅度减少
600,000 500,000 400,000 300,000 200,000 100,000 0 城市建成区 建设占地 耕地 水域 林草地 1995 2002
总结与讨论


随着社会经济的快速发展，城市化进程日新月异，及时掌握 城市扩展趋势、城市土地利用变化等基础数据不仅对城市规 划、城市宏观管理具有指导意义，而且为及时制止违法用地、 制定相关政策提供依据。城市扩展及土地利用信息的传统获 取方法周期长、成本高，本文利用珠海市1995年和2002年 两个时相的遥感数据，对珠海市主城区扩展情况，珠海市七 年间土地利用变化、土地利用转型情况进行了研究。 珠海市经济快速发展，人口的大量增加，其土地利用状况也 发生了巨大的变化。本研究将遥感与GIS技术相结合，生成 全研究区分类图。研究表明：珠海市耕地面积稍有增加；林、 草地减少较大；建设用地大幅增加。
水域
42,797 47,226
林草地
53,624 45,401
1995-2002年珠海市土地利用变化量及变化率
变化面积 （公顷） 1716 3369 1269 4429 -8223 变化率 年变化面积 （%） 积（公顷/年） 37.8 11.6 11.6 10.3 -15.3 245 4813 1814 6327 -11747 年变化率 （%） 5.4 1.6 1.7 1.4 -2.2
在研究主城区扩展面积和速率时，Region of Interest中选择Report area of interest选项。 可从分类结果影像中得出研究区两个时相的 珠海市建成区面积值，统计得出： 2002年珠海市建成区面积62.513平方公里， 1995年珠海市城区面积约45.354平方公里； 七年来城区面积增加了近一半，平均每年增 加一平方公里。
监督分类


对于掩膜后的TM4，5，3波段组合的影像分类本文采用监督 分类法。监督分类和非监督分类是最常用和最主要的计算机 分类方法。监督分类是在分类之前通过实地的抽样调查，配 合人工目视判读，对遥感图像上某些抽样区中的影像地物的 类别属性拥有先验的知识，计算机按照这些己知类别的特征 去“训练”判决函数，以此完成对整幅图像的分类。 监督分类通常经过建立模板、评价模板、确定初步分类结果、 分类后处理、检验分类结果。而非监督分类不需要任何的先 验知识，是完全根据遥感影像地物光谱特征的分布规律，按 照不同的亮度值实行分类，分类结果是对不同的地物类别实 现区分，但并不能确定类别的属性，其属性是通过事后对各 类光谱进行分析后确定的。
3
红
0.63~0.69
植物叶绿素吸收峰0.65μm
为叶绿素的主要吸收波段
用于区分植物种类与植物覆盖度探测植物叶绿素 吸收的差异，在秋季则反映叶黄素、叶红素的差 异
4
近红 外
0.76~0.90
植物细胞结的影响，植物在0.70至 1.3μm高反射
对绿色植物类别差异最敏感， 为植物通用波段
确定绿色植被类型，做生物长势和生物量的调查， 水域判别等
波段 号
波段
波长范围（μm）
设计依据
波段特征
主要用途
1
蓝
0.45~0.52
植物色素吸收峰0.45μm
对水体穿透力强，对叶绿素 及叶色素浓度反映敏感
有助于判别水深，水中叶绿素分布，近海水域制 图
2
绿
0.52~0.60
植物在绿光波段反射峰0.55μm
对健康茂盛植物绿反射敏感， 对水的穿透力较强
探测健康植物，评价植物生长活力，研究水下地 形特征和水污染
6
10.4~12.5
地物热红外发射特征
7
2.08~2.35
处于水吸收带与蚀变岩类黏土矿物 中羟基的吸收带
8
全色
0.52~0.90
15m的地面空间分辨率
通过各种融合手段提高地面空间分辨率
1995年TM数据各波段统计特征
最小值 Min 58 21 18 15 7 1 最大值 Max 229 111 148 158 231 114 中值 Mean 77.423 34.356 39.345 87.655 91.532 31.845 标准差 Stev 7.215 5.321 11.243 17.482 26.811 14.221