采用中分辨率遥感影像提取土地利用变化信息
基本农田变化信息在不同空间分辨率卫星影像中的提取方法研究
Ａｂｔａ ｔＴｈ ｘｒ ｃｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｆｃ ａ ｇｎ ｎｏｍａ ｏ ｆｔｅ ｂ ｓｃｆｒ ａ ｄ ｉ ｉｅｅ ｔｓ ａｉｌｒｓｌｔ ｎ ｓｔｌｔ ｍａ ｅ ａ ｅ ｓｒ ｃ ： ｅｅｔａ ｔ ｅ ｈ ｏｏｙ ｏ ｈ ｎ ｉｇ ｉｆｒ ｔ ｎ ｏ ｈ ａｉ ａｍｌ ｎ ｄｆ ｒｎ ｐ ｔａ ｏ ｕｉ ａｅｌｅ ｉ ｇ ｓ Ｗ ｄ — ｏ ｉ ｎ ｅ ｏ ｉ ｓ
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农
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２０ ０ ８年 ２ １卷 ３期
Ｖ０ ＿ １ ｌ２ Ｎｏ ３ ．
Ｓ ｕｈ ｓ Ｃｈｎ ｏ ｒａ ｆＡｇｉｕ ｕ ａ ｃｅ ｃｓ ｏ ｔｗｅｔ ｉａＪｕ ｌ ｏ ｒｃ ｈ ｒｌＳ ｉｎ ｅ ｎ
文章编号 ：０ １— ８９ ２０ ） ３— ７ ４— ４ １０ ４ ２ （０ ８ ０ ０２ ０
同空间分辨率影像 中变化信 息采用不同的方法进行提取 ， 并对两种方法进行比较， 可为今后的基本农 田遥感动 态监测提供 更简单
快捷 的方法。
关键词 ： 基本农 田； 变化信 息； 光谱知识 ； 遥感影像
中 图分 类 号 ：Ｐ ５ Ｔ７３ 文 献 标 识码 ： Ａ
Ｓ ｕｄ ｅ ｎ ｔ ｘ ｒ ｃｉｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｈ ｎｇｎｇ ｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｉｓｏ ｈｅ ｅ ｔ ａ ｔｏ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｆｃ ａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｆ ｔ ａ ｉ ａ ｍ ｌ ｎｄ ｉ ｄ ｆｅ ｅ ｔｓ ｔａ ｅ ｏ ｕ ｉｎ ｓ ｔ ｌ ｔ ｍ ａ ｅ ｈｅ ｂ ｓｃ ｆ ｒ ａ ｎ ｉ ｒ ｎ ｐａ ｉｌｒ ｓ ｌ ｔｏ ａ ｅｌ ｅ ｉ ｇ ｓ ｉ
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遥感影像数据分析与土地利用规划研究
遥感影像数据分析与土地利用规划研究遥感影像数据分析是一种利用遥感技术获取和解译地球表面信息的方法。
通过遥感影像数据的分析，可以获取大范围、高分辨率的地表信息，为土地利用规划提供重要的辅助依据。
本文将介绍遥感影像数据分析在土地利用规划研究中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、遥感影像数据分析在土地利用规划中的应用1. 土地利用分类与监测：通过遥感影像数据的分析，可以对土地进行分类，如农田、林地、草地、建设用地等，进而了解土地利用的状态和变化。
这为制定土地利用规划提供了基础数据和信息。
同时，遥感技术可以实现对土地利用的监测，及时发现土地利用不当和违规行为，对土地资源的保护和合理利用具有重要意义。
2. 土地变化监测与评估：利用遥感影像数据，可以对土地利用的变化进行监测和评估。
通过对历史时期和现在时期的遥感影像进行比对和分析，可以获得土地利用的历史演变过程和趋势。
这一信息对于制定土地利用规划和预测未来土地利用变化趋势具有重要价值。
3. 土地适宜性评价：土地利用规划需要考虑到土地适宜性，即土地在不同用途下的适宜程度。
通过遥感影像数据的分析，可以获取土地的地形、土壤、水文等信息，进而分析土地的适宜性。
通过评估土地适宜性，可以为土地利用规划提供科学依据，合理配置土地资源。
4. 环境监测与生态保护：遥感影像数据可以提供大范围、连续观测的能力，可以对地表环境进行监测和评估。
通过对影像数据的分析，可以获得植被覆盖、水体分布、土地退化等环境指标，为土地利用规划中生态保护的决策提供支持。
二、遥感影像数据分析在土地利用规划研究中的优势1. 大范围、高分辨率观测：遥感影像数据可以获取大范围的地表信息，覆盖面积广，对于土地利用规划具有较高的适用性。
同时，随着遥感技术的进步，可以获取到越来越高分辨率的影像数据，更加精细地描述地表特征，为土地利用规划提供更准确的信息。
2. 多时相、多尺度数据：利用不同时期、不同尺度的遥感影像数据，可以获取土地利用的历史变化和空间分布信息，帮助研究人员更全面地了解土地利用现状和趋势。
如何使用遥感影像进行土地利用变化分析
如何使用遥感影像进行土地利用变化分析遥感影像是一种用来获取地球表面信息的重要工具，它可以提供大范围、高分辨率和多时相的地理数据，为土地利用变化分析提供了有效的手段。
本文将探讨如何使用遥感影像进行土地利用变化分析。
一、遥感影像的获取遥感影像的获取可以通过卫星、飞机和无人机等平台来实现。
不同的平台具有不同的空间分辨率和时间分辨率，其中卫星数据常常被广泛应用于大范围的土地利用变化分析。
二、影像预处理在进行土地利用变化分析之前，我们需要对获取的遥感影像进行预处理。
这包括影像辐射校正、大气校正和几何校正等步骤，以确保影像能够准确地反映地表信息。
三、影像分类影像分类是土地利用变化分析的核心环节。
常用的分类方法包括基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类利用每个像元的光谱信息来确定其类别，而基于对象的分类则将相邻的像元组合成具有相似特征的对象来进行分类。
四、变化检测变化检测是土地利用变化分析的重要步骤。
通过对多时相的遥感影像进行比较，可以确定地表在不同时间段内的变化情况。
常用的变化检测方法包括差异图、变化向量分析和目标特征分解等。
五、变化解释在变化检测之后，我们需要对检测到的变化进行解释。
这包括确定变化的原因、分析变化的影响和预测未来的变化趋势等。
通过深入研究土地利用变化的背后原因，可以为决策者提供有效的参考和支持。
六、精度评价精度评价是土地利用变化分析的重要环节，它用来评估分析结果的准确性和可靠性。
通过与实地调查数据进行比对，可以对分析结果进行精度评估，并进一步优化分析方法。
七、应用领域土地利用变化分析具有广泛的应用领域。
它可以用于城市规划、环境保护、农业发展等领域。
例如，在城市规划中，土地利用变化分析可以帮助规划师确定城市扩张的方向和节约土地资源的策略。
八、发展趋势随着遥感技术的不断发展，土地利用变化分析也面临着新的挑战和机遇。
未来，随着机器学习和深度学习等技术的应用，土地利用变化分析将更加自动化和精细化，为决策者提供更准确、更可靠的信息。
如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测
如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测遥感影像在土地利用分类和监测方面发挥着重要作用。
它通过获取地球表面物理属性和空间信息的方式，以数字图像的形式提供了大量的数据，这些数据可以被用来解决许多环境和资源管理方面的问题。
本文将探讨如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测，并介绍一些相关的方法和技术。
一、引言遥感影像是从航空器或卫星上获取的地球表面的图像数据。
由于遥感影像可以覆盖广阔的地区，并具有多光谱和高分辨率的特点，因此可以提供大量的地理和环境信息。
在土地利用分类和监测方面，遥感影像可以帮助我们识别不同类型的土地，了解土地利用的变化和趋势，以便进行有效的规划和管理。
二、土地利用分类土地利用分类是指将地球表面划分为不同的土地利用类型，例如农田、森林、城市等。
利用遥感影像进行土地利用分类可以通过解析图像中的光谱、纹理和形状等信息来实现。
1. 光谱信息遥感影像的像素值代表了不同波段的反射率或辐射亮度。
通过分析这些光谱信息，我们可以区分不同类型的地物。
例如，植被在红外波段有较高的反射率，而裸露土地或建筑物则有较低的反射率。
基于这些差异，我们可以将遥感影像中的像素归类为不同的土地利用类型。
2. 纹理信息纹理是指地物表面的细节和变化。
不同类型的土地具有不同的纹理特征。
例如，农田通常具有规则的纹理，而森林则具有杂乱而复杂的纹理。
通过分析遥感影像中的纹理信息，我们可以进一步区分不同类型的土地。
3. 形状信息地物的形状也可以用来区分不同类型的土地利用。
例如，建筑物通常具有方形或矩形的形状，而河流则具有弯曲的形状。
利用遥感影像中的形状信息，我们可以更准确地划分不同的土地利用类型。
三、土地利用监测土地利用监测是指跟踪土地利用变化和趋势的过程。
通过利用遥感影像进行土地利用监测，我们可以了解土地利用的发展和变化情况，以便进行合理的规划和管理。
1. 土地利用变化检测利用遥感影像进行土地利用变化检测可以帮助我们了解地表态势的变化。
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取引言：随着科技的不断进步和遥感技术的发展，利用遥感影像进行地形高程信息提取已经成为地球科学研究中不可或缺的一部分。
通过遥感技术，我们可以获取到地球表面的影像数据，然后利用这些数据进行地形高程信息的提取和分析。
本文将介绍如何利用遥感影像进行地形高程信息提取，并探讨其中的原理和技术方法。
一、遥感影像的获取遥感影像是通过航空或卫星传感器对地球表面进行感知和测量，获取到的图像数据。
遥感影像可以提供大范围、连续性的地表信息，具有分辨率高、重访率高的优点。
常见的遥感影像包括卫星影像和航空影像。
卫星影像是由各种地球观测卫星收集的数据，具有广覆盖、频率高的特点。
常见的卫星有Landsat、MODIS等，它们可以提供高分辨率的多谱段影像数据。
航空影像则是通过航空器对地表进行拍摄而获得，一般具有较高的分辨率和空间分辨率。
卫星影像适合用于大面积地形高程信息提取，航空影像适合用于对个别区域进行高程信息提取。
二、地形高程信息提取的原理地形高程信息提取是指通过遥感影像数据获取到地表不同位置的高程信息。
地形高程信息提取的原理是利用遥感影像中的光谱、纹理和几何等信息，结合数学模型和算法来重建地形表面。
常用的地形高程信息提取方法包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的生成。
DEM是以数值形式表示不同区域的地表高程信息的一种地理信息系统数据模型。
通过对遥感影像进行处理，可以获取到DEM数据，进而利用DEM数据进行地形高程的分析和提取。
DEM数据常通过插值算法进行生成，得到地表的高程信息。
三、地形高程信息提取的技术方法1. 影像预处理地形高程信息提取之前，首先需要对遥感影像进行预处理。
这包括影像校正、辐射定标和几何纠正等步骤。
影像校正是指根据传感器和大气条件对影像进行校正，消除辐射误差；辐射定标是指将影像数字值转化为反射率或辐射率；几何纠正是指将影像与地理坐标系统进行匹配，以确保影像与地面位置对应。
使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法
使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法引言：遥感图像解译是通过获取地面及其有关信息的各种图像，并分析图像来识别及提取地物特征的过程。
在土地利用规划、环境保护、农业和城市规划等领域，遥感图像解译在确定土地利用类型及其空间分布方面发挥着关键作用。
本文将介绍一些使用遥感图像解译进行土地利用类型分类的技巧与方法。
一、选取合适的遥感数据选择合适的遥感数据是进行土地利用类型分类的关键步骤。
常见的遥感数据包括航空摄影、卫星影像和激光雷达数据等。
这些数据具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率等特点，因此需根据研究目的和数据可用性选择合适的遥感数据。
通常情况下，高分辨率的卫星影像可以提供更详细的地物信息，而中分辨率的遥感数据可以实现更大范围的土地利用类型分类。
二、预处理遥感图像数据在进行土地利用类型分类之前，通常需要对遥感图像数据进行预处理。
预处理包括影像辐射校正、大气校正和几何纠正等步骤。
通过这些预处理步骤，可以消除由于传感器和大气条件等因素引起的影像噪声和畸变，提高土地利用类型分类的准确性。
三、提取分类特征提取合适的分类特征是进行土地利用类型分类的关键。
常见的分类特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征通常是基于遥感图像中地物的光谱反射率或辐射亮度进行分类，通过分析地物的光谱特征可以判断其土地利用类型。
纹理特征是指地物的纹理信息，通过纹理特征可以获得地物的空间分布信息，从而实现土地利用类型分类。
形状特征是指地物的形状信息，通过分析地物的形状特征可以判别其土地利用类型。
四、选择合适的分类算法选择合适的分类算法是进行土地利用类型分类的关键。
常见的分类算法包括最大似然分类法、支持向量机、随机森林和人工神经网络等。
最大似然分类法是一种常用的基于统计理论的分类算法，它通过计算每个地物类别的最大似然估计来判断其土地利用类型。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个高维空间中的超平面来实现土地利用类型分类。
基于遥感影像进行土地利用分类提取方法与步骤
基于遥感影像进行土地利用分类提取方法与步骤1. 数据收集：收集高分辨率的遥感影像数据，包括卫星影像或航空影像。
2. 图像预处理：对收集的遥感影像进行预处理，如大气校正、辐射校正、几何校正等，以消除噪声和其他影响因素。
3. 特征选择：根据土地利用分类的目标，选择适当的特征来描述土地利用类型，如纹理特征、空间特征、光谱特征等。
4. 图像分割：将预处理后的影像划分成一系列不重叠、尽可能均匀的区域。
常用的方法包括基于阈值、基于区域生长的方法等。
5. 特征提取：针对每个划分得到的区域，提取与土地利用分类相关的特征，如纹理特征、形状特征、光谱特征等。
6. 特征标准化：对提取的特征进行标准化处理，使其具有相同的尺度和均值，以便更好地进行分类。
7. 训练样本选择：从各个土地利用类型中随机选择一定数量的样本，用于训练分类模型。
8. 特征降维：如果特征维度较高，可以采用降维算法对特征进行降维，减少计算复杂度和数据维度。
9. 数据标注：将训练样本的土地利用类型进行标注，作为监督学习的输入。
10. 训练分类模型：使用标注的训练样本，训练土地利用分类模型，如支持向量机、随机森林、神经网络等。
11. 模型验证：使用另外一部分未标注的影像数据对训练好的模型进行验证，评估分类的准确性和效果。
12. 分类结果生成：对整个影像进行土地利用分类，生成分类结果图。
13. 后处理：对分类结果图进行后处理，如消除噪声、填补空缺、平滑边界等。
14. 空间连续性保持：为了保持土地利用分类结果的空间连续性，可以采用像素级或对象级的空间约束方法。
15. 土地利用调整：根据实际需求，可以对土地利用分类结果进行调整，如合并类别、划分新类别等。
16. 精度评估：采用地面调查数据或其他可信数据进行精度评估，评估土地利用分类的准确性和精度。
17. 结果解释：通过对土地利用分类结果进行解释和分析，研究土地利用变化趋势和规律。
18. 准确性改进：根据精度评估结果，对分类模型和步骤进行改进，提高土地利用分类的准确性。
土地利用变更调查中高分辨率卫星遥感影像应用
Technological Innovation4《华东科技》土地利用变更调查中高分辨率卫星遥感影像应用吴媛媛（广东省国土资源测绘院，广东 广州 510500）摘要：目前我国的科学技术不断发展，卫星遥感影像的分辨率也不断提高，其在土地管理中的利用率也不断提高。
本次综述主要是以武汉为例，通过Spot5影像进行土地利用变更调查研究，并通过影像图斑分析了判读的精度。
关键词：土地利用变更调查；高分辨率卫星遥感影像；应用所谓的土地利用变更调查就是依据野外实地的调查情况，通过目前已经存在的基础图件逐一转绘量算变化的图斑，从而将土地利用现状的图件和基础数据进行更新，保证土地利用资料的现势性。
目前更新土地利用现状的方法有两种，一种是通过目前已经存在的基础图在外实地对照，通过皮尺或经纬仪等测量设备重新量取相关位置的数据，之后在现有的土地利用图上将变更后的图斑绘制上去。
另一种是通过航测相片图进行外业调绘，之后将绘制、处理获取的变更的图斑资料。
第一种更新方法速度慢，精度低，且针对变化范围大或内容多的区域丈量难度较大；而航测相片的费用相对较高且周期较长，同时传统更新方法的自动化程度低，成图周期长，无法保证更新的全面性和实时性。
在土地利用状况的调查中，上述更新方法均较为落后，无法及时反映土地的变化情况，无法适应当下社会和经济的快速发展需求，影响土地利用规划、耕地保护、土地利用政策的执行、制定，对整个土地的管理工作造成严重影响。
因此需要寻找一种实用性高、方便快捷的图像更新方法，用以保证土地利用资料的现势性，提高国民经济的发展。
随着遥感技术的不断发展，卫星遥感技术在土地利用变更调查中广泛应用，是一种有力的调查工具。
卫星遥感影像具有分辨率高，覆盖范围大的优势，其能客观，及时，周期性的对地表覆盖信息进行反馈，尤其是近年来发射的遥感卫星，分辨率更高，例如快鸟2卫星、SPOT5、IKONS 卫星其地面分辨率分别为0.61m、2.5m、1m，应用于土地利用变更调查中能准确快速的全面调查土地的情况，掌握其质量，数量，权属以及利用情况，使快速更新土地利用图变成现实，同时其价格低，因此逐渐在土地利用变更调查中应用。
全国土地利用数据遥感信息提取土地利用数据说明
全国土地利用数据遥感信息提取土地利用数据说明北京揽宇方圆信息技术有限公司是中国科学院系统的遥感影像数据服务企业，专注于遥感影像数据一站式的基础卫星数据服务、卫星影像数据处理服务。
土地利用数据时间：1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年土地利用数据源：Landsat TM影像Landsat ETM影像土地利用数据遥感信息的提取：根据影像光谱特征，利用ARCGIS、易康软件、ENVI软件等，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析，提取土地利用信息。
土地利用/覆被变化信息的提取。
采用arcgis与易康结合，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于地形破碎、地物分布复杂的地区。
基于Landsat TM遥感影像，采用全数字化人机交互遥感快速提取方法，同时参考国内外现有的土地利用/土地覆盖分类体系，以及遥感信息源的实际情况，将遥感影像进行解译并进行验证将土地利用数据类型划分为6个一级分类，24个二级分类以及部分三级分类的土地利用/土地覆盖数据产品，并结合本项目制定土地利用数据产品分类体系。
目视解译侧重于人的知识的参与，为了减少由于不同人员的主观差异性所造成的误差，提高遥感判读精度，因此建立统一解译标志是十分必要的。
根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析。
一、TM影像数据的预处理。
遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。
二、土地利用变化信息提取。
首先对其中的一期影像分别采用人工解译的方法，然后利用易康开始分类。
三、数据集成对数据形式特征（如格式、单位、分辨率、精度）等和内部特征（特征、属性、内容等）做出全部或部分的调整、转化、合成、分解等操作，形成充分兼容的数据库。
土地利用动态变化信息提取的方法
土地利用动态变化信息提取的方法1.遥感影像选择与获取：选择合适的遥感影像数据集，如高分辨率的卫星影像或航空影像。
获取并预处理这些影像数据，包括数据格式转换、辐射校正、大气校正等。
2.影像预处理：对遥感影像进行预处理，包括边缘增强、图像平滑、噪声去除等。
这可以提高后续土地利用分类和变化检测的准确性。
3.土地利用分类：通过监督或非监督分类方法，将遥感影像分为不同的土地利用类别。
监督分类方法需要事先准备一些地面训练样本，用来训练分类器。
非监督分类方法则根据图像像元的统计特征进行自动分类。
4.土地利用变化检测：通过对不同时间的遥感影像进行对比，检测出土地利用的变化。
常用的变化检测方法包括基于像素的变化检测和基于对象的变化检测。
基于像素的变化检测是通过比较相邻时间的像素反射率或像素值的差异，来检测土地利用的变化。
基于对象的变化检测则是将影像分割为不同的地物对象，然后比较这些对象在不同时间的特征来检测变化。
5.变化信息提取：根据变化检测结果，提取土地利用动态变化的信息。
可以统计和分析土地利用变化的类型、数量、分布等信息，进一步研究土地利用的驱动力和影响因素。
6. 结果验证与精度评价：对提取的土地利用变化信息进行验证和精度评价。
可以与地面调查数据进行对比，或采用交叉验证的方法进行验证。
评价指标包括总体精确度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等。
7.结果可视化和分析：将土地利用变化信息以图表、统计图等方式进行可视化展示，并进行进一步的空间分析和模型建立，以深入了解土地利用变化的规律和机制。
总之，土地利用动态变化信息的提取是一个复杂的过程，需要结合遥感影像处理技术和土地利用变化检测方法进行。
这一过程可以为土地管理、资源保护、城市规划等提供重要的参考和决策支持。
如何使用航空遥感影像进行土地利用类型分类与变化监测
如何使用航空遥感影像进行土地利用类型分类与变化监测随着科技的不断进步和航空遥感技术的发展，航空遥感影像逐渐成为土地利用类型分类与变化监测的重要工具。
本文将探讨如何利用航空遥感影像进行土地利用类型分类与变化监测。
一、航空遥感影像的基本原理航空遥感影像是通过航空器搭载的遥感传感器获取的，它可以提供高分辨率、全景、高空间分辨率和时序连续性的信息。
利用航空遥感影像进行土地利用类型分类与变化监测需要了解其基本原理。
首先，航空遥感影像利用光电信息，从大气中接收反射或发射的电磁波，并将这些信息转化为数字信号，形成图像。
其次，航空遥感影像包含多种波段的信息，如可见光、红外线、热红外线等波段。
每种波段的信息具有不同的意义，可以用于不同的土地利用类型分类与变化监测。
最后，航空遥感影像利用数字信号进行处理、解译和分析，通过一系列算法和模型，可以提取和判读各种土地利用类型的信息。
二、土地利用类型分类利用航空遥感影像进行土地利用类型分类，首先需要对影像进行解译和判读。
解译和判读过程中，可以利用图像的颜色、纹理、形状和空间关系等信息。
1. 颜色信息颜色是航空遥感影像最直观的特征之一。
土地利用类型具有不同的颜色特征，如植被一般呈绿色，水体一般呈蓝色。
通过提取航空遥感影像中不同区域的颜色信息，可以快速识别和分类土地利用类型。
2. 纹理信息纹理是航空遥感影像中地物表面的细节和特征。
不同土地利用类型具有不同的纹理特征，如农田一般呈现规则的纹理，城市区域一般呈现杂乱的纹理。
利用纹理信息可以对土地利用类型进行分类和识别。
3. 形状信息形状是航空遥感影像中地物的外形特征。
不同土地利用类型具有不同的形状特征，如农田一般呈现规则的形状，道路一般呈现线性的形状。
利用形状信息可以对土地利用类型进行分类和区分。
4. 空间关系信息土地利用类型之间存在一定的空间关系，如城市区域一般与道路相连，农田一般环绕在城市周围。
通过分析航空遥感影像中土地利用类型的空间关系，可以对土地利用类型进行分类和划分。
土地利用动态遥感监测技术规程
土地利用动态遥感监测技术规程引言土地利用动态遥感监测是一种通过遥感技术对土地利用状况进行实时监测和分析的方法。
它可以帮助监测土地利用变化，评估土地资源的合理利用程度，为土地规划和管理提供科学依据。
本技术规程旨在规范土地利用动态遥感监测的操作流程，确保数据的准确性和可靠性。
1. 监测数据获取1.1 遥感影像数据采集遥感影像数据是土地利用动态监测的基本数据源。
在采集过程中，应遵循以下原则：1.选择合适的遥感影像，包括分辨率适中、时间分辨率高、空间分辨率高的数据。
2.定期采集遥感影像数据，以保证监测的连续性和精度。
3.获取高质量的遥感数据，排除云、阴影等影响因素。
1.2 地面调查数据采集地面调查数据对于验证和修正遥感数据非常重要。
在采集过程中，应注意以下事项：1.根据监测需求制定调查方案，明确调查内容和目标。
2.选择典型样点进行调查，以保证数据的代表性。
3.采用合适的调查方法，例如实地测量、问卷调查等。
4.采集的地面调查数据应与遥感数据相匹配，具备一定的时空一致性。
2. 数据预处理2.1 遥感数据预处理遥感影像数据需要进行一系列预处理步骤，以提高数据质量和准确性：1.影像大气校正：根据遥感影像中的大气染色效应，进行大气校正，消除大气影响。
2.影像几何校正：对遥感影像进行几何校正，去除因传感器位置和姿态变化引起的影像变形。
3.影像配准：将多个遥感影像进行配准，消除不同影像之间的平差误差。
4.影像融合：将多个遥感影像融合为一幅影像，提供更全面的信息。
2.2 地面调查数据预处理地面调查数据也需要进行预处理操作，以保证数据的一致性和可靠性：1.样点筛选：根据监测要求和目标，对地面调查数据进行筛选，保留优质样点。
2.数据配准：将地面调查数据与遥感数据进行配准，保证数据的时空一致性。
3.数据处理：对地面调查数据进行加工处理，如插值、统计等，以提取合适的监测指标。
3. 动态监测与分析3.1 土地利用动态监测土地利用动态监测是基于时间序列遥感数据进行的，可以通过分析不同时期的遥感影像，获取土地利用变化的信息。
中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例
中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例侯志华;马义娟【摘要】“土地利用/土地覆被”(简称LUCC)是全球环境变化研究的热点问题之一,遥感技术是LUCC研究的重要手段,遥感影像LUCC信息的高精度自动提取成为众多专家学者关注的重要研究领域.Landsat系列卫星影像是最早且最为广泛使用的中分辨率陆地遥感影像.文章以2013年2月发射的Landsat8卫星的OLI影像为研究对象,利用ENVI软件,对太原市区的土地利用/土地覆被信息分别用最大似然法和决策树分类法实现自动提取,并进行精度比较.结果表明:最大似然法提取的总体精度为69.33％,Kappa系数为0.605 5,主要是耕地与林地、草地、建设用地以及建设用地与裸地的混分、错分现象较为严重,造成分类精度较低;而决策树分类法的自动提取通过确定适当的判别规则,使地类间的混分、错分现象明显改善,分类总体精度提高到91.33％,Kappa系数达到0.892 3,各土地利用类型的分类精度均有一定提高.【期刊名称】《太原师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(013)004【总页数】6页(P93-98)【关键词】自动提取;决策树分类;最大似然分类;土地利用/土地覆被;Landsat8【作者】侯志华;马义娟【作者单位】太原师范学院地理科学学院,山西太原030031;太原师范学院地理科学学院,山西太原030031【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言土地利用／土地覆被（LUCC）研究，一直受到国际组织和世界各国的普遍关注，广泛成为地学、生态、环境、土地等领域的热点课题[1，2]，众多专家学者从LUCC的演化规律、驱动机制、空间格局、生态响应、环境变化等角度探索研究[3－6].随着遥感技术的发展与成熟，利用遥感影像成为LUCC研究的一种流行趋势，因此，遥感影像LUCC信息的快速、高精度提取成为LUCC研究中必不可少的重要内容和关键环节[7，8].遥感影像信息提取有人工目视解译和计算机自动分类两大方式，人工目视解译精度高，但费时、费力，速度慢，周期长，计算机自动分类速度快，但由于遥感影像存在的“同物异谱”和“同谱异物”现象，总的来说，分类精度不是很高，往往满足不了使用要求，成为阻碍遥感技术大规模实用化的瓶颈之一.近年来，有不少学者提出了许多新方法:基于最优波段组合提取[9、10]、基于多维特征信息提取[11，12]、以专家知识和经验为基础的光谱信息和其他辅助信息复合法[13，14]、基于知识的分层分类方法[13]、面向对象的分类方法[16]等，这些方法在数据选择上、算法上或是处理过程做了改进，分类精度均有一定提高，然而，任何一种自动提取方法都有针对性和适用范围.随着遥感平台的多样化和图像分辨率的提高，遥感数据类型琳琅满目，如何对所需的遥感数据选择合适的提取方法成为业内人士一直热衷的研究课题.Landsat系列卫星是最早的陆地资源卫星，是20世纪70年代、80年代甚至90年代最主要的航天遥感数据资源，21世纪以来遥感数据多源化，然而Landsat卫星影像因其价格低廉、存量数据时间跨度长、易于获取等优势仍然被广泛使用，尤其是中等尺度的地域研究[17、18].2013年2月Landsat8号卫星发射成功，为Landsat系列数据注入了新鲜血液，因此，Landsat卫星影像仍将在以后较长的一段时间内成为主流遥感数据之一.本文以太原市区Landsat8号卫星OLI影像为例，采用传统的最大似然法和决策树分层分类法对土地利用／覆盖信息自动提取研究，为挖掘遥感信息的理论研究以及Landsat卫星影像在土地利用／覆被方面的应用，提供一定的参考.1 研究方法1.1 最大似然法最大似然分类法，是遥感图像监督分类的经典算法，在土地利用／覆被信息提取中应用广泛.其基本思想是:因为同类地物光谱特征具有相同或相似性，异类地物光谱特征具有差异性，所以每类地物在多光谱空间会形成一个特定的点群，这些点群的位置、形状、密集或分散程度各有其分布特征；最大似然法就是根据各类的一些已知数据，构造出各类点群的分布模型，计算各类别的概率密度函数或概率分布函数；在此基础上，计算每一个像素属于各个类别的概率，取最大概率对应的类别为其归属类型.最大似然法的前提条件是假设遥感图像的每个波段地物光谱特征服从正态分布，因此，对符合正态分布的样本聚类组而言，是监督分类中较为准确的分类器，但对于“混合像元”、“同谱异类”等光谱特征相似的类别，达不到理想的分类效果.1.2 决策树分类法决策树分类法，是一种较为高效的分类器，其流程类似于一个树形结构，以一个根节点为基础，寻找信息量大的属性字段形成一条规则，派生出两类结果，以此建立决策树的一级内部节点，再以每个节点为基础，根据属性的不同取值形成规则，建立下一级节点，该过程向下继续拓展，直至图像分出类别（叶节点），这种以自顶向下递归的分层分类方式构造判定决策树的方法称之为“贪心算法”，它将复杂的决策形成过程分散成易于理解和表达的规则或判断.决策树分类最大的优点是，各个节点处划分的类别较少，划分的标准（属性）基本明确，可以更加有针对性地选择少数特征属性建立判别函数进行类别划分，且特征属性不仅可以选择单波段光谱特征值，还可以选择波段组合的光谱特征值，每一分层每个节点均可以根据不同的分类目的确定和调整特征属性和判别函数.其缺点是分类决策规则的建立对样本的依赖度大，且主观性较强.2 实验分析2.1 数据源及预处理太原市区2013年6月27日Landsat8号卫星的OLI影像为本次研究的主要数据，此外还有太原市2010年的土地利用专题图、太原市行政区划图.将遥感影像、土地利用专题图和行政区划图统一到相同的投影坐标（UTM／WGS84），然后以太原市行政区划图为基础，将研究区域裁剪出.参考土地利用专题图，针对实验区影像特点，确定自动提取的土地利用／土地覆被类别为:耕地、林地、草地（以荒草地为主）、建设用地、水域及裸地.2.2 数据分析2.2.1 OLI影像数据分析Landsat8的OLI陆地成像仪有9个波段，包括了TM（ETM＋）传感器的所有波段，并针对大气影响，对波段工作范围进行了重新调整，详见表1.表1 OLI陆地成像仪和ETM＋增强型专题制图仪波段对照表OLI陆地成像仪ETM＋增强型专题制图仪序号波段／μm 空间分辨率／m 序号波段／μm 空间分辨率／m 1 0.433－0.453 30 2 0.450－0.515 30 1 0.450－0.51530 3 0.525－0.600 30 2 0.525－0.605 30 4 0.630－0.680 30 30.630－0.690 30 5 0.845－0.885 30 4 0.775－0.900 30 6 1.560－1.660 30 5 1.550－1.750 30 72.100－2.300 30 7 2.090－2.350 30 8 0.500－0.680 15 8 0.520－0.900 15 9 1.360－1.390 30丰富的波段有多种RGB组合方案，参考国外公布的OLI波段合成的简单说明和众多专家学者在长期工作中总结的Landsat TM（ETM＋）不同波段组合对地物增强的效果，本次研究首先将Band3，Band4，Band5合成标准假彩色图像，然后将此图像与全色波段Band8进行Brovey变换融合，该融合图像地物信息丰富、色泽鲜明、层次好，对植被、水体等土地覆被有较好的表现，见图1.本次提取的各土地利用类型影像特征详见表2.图1 太原市区Landsat8Band345与Band8融合影像表2 各土地利用类型影像特征注:由于种植作物不同，耕地表现出三种明显不同的色调，为了实现更好的自动识别，将其细分为三个光谱类提取，然后再进行合并.土地利用类型颜色形状分布耕地1红色规则的块状南部地势较低的平川一带耕地2 橘粉色规则的条块状居民点周围耕地3 青色规则的块状部分地势较低的平川一带林地鲜红色（色纯）不规则的片状东西两侧海拔较高的山地区草地暗红色（色杂）不规则条带状城区两侧的丘陵、沟谷、阴坡等建设用地青色规则的块状地势较低的平川一带水体青蓝色条带状或片状汾河、晋阳湖地区裸地亮白色不规则部分地区分布2.2.2 地物光谱特征分析遥感技术探测地物的根本是同类地物具有相同或相似的光谱特征，异类地物的光谱特征具有一定的差异性，因此，首先对实验区内预提取的典型地物类型光谱数据进行采样，并加以统计，分析其光谱特征.如图2所示，不同地物光谱特征不同:图2 典型地物光谱特征图1）耕地1、耕地2、林地、草地的光谱特征具有一定的相似性，都是近红外波段光谱值高于可见光波段，林地的差异最大，其次是耕地1；而水体、建设用地和裸地均是可见光波段光谱值高于近红外波段.2）水体的反射率随波长变长而逐渐降低，在近红外波段上水体几乎呈现黑色，可以通过B1＜35与其他非水类分开；3）裸地在可见光波段明显高于其他类别用地的光谱值，相差较大较易区分；4）耕地2和草地的波谱走势较为接近，但耕地2各波段的波谱值较草地高；5）耕地3的波谱走势较为平滑，各波段间的光谱差异较小.2.3 分类方法的实现2.3.1 最大似然法自动提取首先根据先验知识，确定各土地利用类型的解译标志（表2），选择训练样本，建立分类模板，并对分类模板进行评价；分类模板达标后（各土地利用类型分类精度达90%），采用最大似然法对影像进行自动分类；对分类图进行分类后处理，将一些小图斑剔除，并通过重编码合并亚类，得到较为理想的分类结果，如图3. 2.3.2 决策树法自动提取用决策树分类法的关键在于判别规则的建立.由于“同物异谱，异物同谱”现象的存在，单纯地利用图像亮度值提取地物，尤其两类反射特性相似的地物，势必会造成分类的混淆和错误，很难达到较好的分类效果.经地物光谱特征的统计分析，可利用植被归一化指数（NDVI），结合各波段光谱值，建立各类地物可信度最大的提取规则.反复实验后，建立决策树提取规则，见图4.经分类后处理，最终的决策树分类图如图5.图3 最大似然分类法分类图图4 决策树自动提取的判别规则图5 决策树法分类图2.3.3 精度评价与结果分析在实验区随机抽取300个点，通过误差矩阵分别对最大似然法和决策树法的分类结果进行精度检验，详见表3和表4.由表3可见，最大似然法的分类精度总体较低，为69.33%，除林地、建设用地和水域的用户精度较高外，其他地类的分类精度均不理想，Kappa系数也仅0.605 5.尤其是耕地，其光谱特征较为复杂，长有植被（如玉米地）的耕地在光谱上和林地、草地较为相似，裸土又与建设用地光谱特征接近，因此，耕地不仅与草地的混分现象严重，且有部分林地、建设用地被错划分为耕地，导致耕地的用户精度仅58.88%；此外，林地易被错划为耕地和草地，其制图精度仅50.91%；建设用地易被错划为耕地和裸地，其制图精度仅61.33%；大量的建设用地错分为裸地，导致裸地的用户精度仅22.22%.由表4可见，决策树法的分类精度较最大似然法显著提高，总体精度达到91.33%，除裸地的用户精度较小，为66.67%外，其他地类的用户精度和制图精度均在85%以上，Kappa系数也提高至0.892 3，地类间的混分、错分现象得到一定控制.表3 最大似然法精度评价误差矩阵地类名称实际地类用户精度耕地林地草地建设用地水域裸地全部63 13 11 17 3 0 107 58.88%林地 0 280 0 0 1 29 96.55%草地 16 14 50 2 0 0 82 60.98%建设用地 1 0 0 53 0 0 54 98.15%水域 0 0 0 0 10 0 10 100.00%裸地 0 0 0 14 0 4 18 22.22%全部 80 55 61 86 13 5 300制图精度耕地分类地类＝0.6055 78.75% 50.91% 81.97% 61.63% 76.92% 80.00%总体精度＝69.33% Kappa系数表4 决策树法精度评价误差矩阵地类名称实际地类用户精度耕地林地草地建设用地水域裸地全部58 2 3 2 0 0 65 89.23%林地 5 46 2 0 00 53 86.79%草地 3 3 51 0 0 0 57 89.47%建设用地 1 0 0 711 0 73 97.26%水域 0 0 0 0 40 0 40 100.00%裸地 0 1 0 3 0 8 12 66.67%全部 67 52 56 76 41 8 300制图精度耕地分类地类86.57% 88.46% 91.07% 93.42% 97.56%100.00%总体精度＝91.33 Kappa系数＝0.892 33 结论1）决策树分类法将复杂的信息分类过程分解为若干步骤，在每个步骤可以利用不同的数据源、不同的特征集、不同的算法，且每一步骤仅解决一个问题，更有针对性，计算机处理速度快、时间短，且分类精度高，较传统的最大似然法更有利于对遥感图像信息的提取.2）决策树分类法的关键是判别规则的建立，其创建过程存在较大的人为干预因素，需要一定的经验及反复调试，否则难以达到良好的分类效果.3）本次决策树分类规则的建立仍然主要依赖的是地物的光谱信息，下一步研究将考虑与基于知识的专家系统相结合，充分利用纹理、形状等地物空间特征、地形特征、分布特征等信息，进一步改善分类效果，提高计算机自动分类的实用性.参考文献:[1]李秀彬.全球环境变化研究的核心领域——土地利用／土地覆盖变化研究的国际研究动向[J].地理学报，1996，51（6）:553－558[2]冷疏影，宋长青，赵楚年，等.关于地理学科“十五”重点项目的思考[J].地理学报，2000，55（6）:751－754[3]刘纪元，刘明亮，庄大方，等.中国近期土地利用变化的空间格局分析[J].中国科学（D辑），2002，32（12）:1 031－1 040[4]杜云艳，王丽敬，季民，等.土地利用变化预测的案例推理方法[J].地理学报，2009，64（12）1 421－1 429[5]戴声佩，张勃.基于CLUE－S模型的黑河中游土地利用情景模拟研究——以张掖市甘州区为例[J].自然资源学报，2013，28（2）:336－348[6]白元，徐海量，凌红波，等.塔里木河干流区土地利用与生态系统服务价值的变化[J].中国沙漠，2013，33（6）:1 912－1 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遥感影像在城市土地利用监测中的应用
遥感影像在城市土地利用监测中的应用在当今城市化进程飞速发展的时代，城市土地利用的变化日新月异。
如何有效地监测和管理城市土地利用情况，成为了城市规划、资源管理、环境保护等领域的重要课题。
遥感影像技术的出现和不断发展，为城市土地利用监测提供了一种高效、准确且全面的手段。
遥感影像，简单来说，就是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地表图像信息。
它能够从宏观角度捕捉城市土地的分布和利用状况，为我们提供了一个全新的视角来审视城市的发展和变迁。
遥感影像在城市土地利用监测中的应用具有多方面的优势。
首先，它具有大面积同步观测的能力。
相比传统的地面调查方法，遥感影像可以在短时间内获取大面积的土地信息，大大提高了监测的效率。
无论是整个城市还是特定的区域，都能在一幅或一系列遥感影像中得到体现。
其次，遥感影像能够提供多时相的数据。
这意味着我们可以对同一地区在不同时间的土地利用情况进行对比分析，清晰地看到土地利用的变化趋势。
例如，通过对比几年甚至几十年的遥感影像，我们可以发现城市的扩张方向、新开发区的形成以及老旧城区的改造等变化。
再者，遥感影像具有较高的空间分辨率。
这使得我们能够分辨出城市中不同类型的土地利用细节，如建筑物、道路、绿地、水域等。
高分辨率的遥感影像甚至可以清晰地显示建筑物的轮廓和结构，为城市规划和管理提供精确的基础数据。
在实际应用中，遥感影像可以用于多种城市土地利用监测任务。
其中之一是城市建设用地的监测。
随着城市人口的增长，建设用地不断扩张。
通过遥感影像，我们可以及时发现新的建设用地，并对其规模、位置和用途进行评估。
这有助于合理规划城市的发展，避免无序扩张和土地资源的浪费。
另外，遥感影像对于城市绿地的监测也具有重要意义。
城市绿地对于改善生态环境、提高居民生活质量至关重要。
利用遥感影像，可以准确地测量城市绿地的面积和分布情况，评估其生态服务功能，并为绿地的规划和保护提供依据。
在监测城市水体方面，遥感影像同样发挥着重要作用。
利用遥感技术进行土地利用分析的步骤
利用遥感技术进行土地利用分析的步骤遥感技术是一种通过航天器、飞机、无人机等载具获取地面信息的技术。
利用遥感技术进行土地利用分析可以帮助我们了解地表覆盖的类型、分布和变化情况，为环境保护、城市规划、农业生产等提供科学依据。
下面将介绍利用遥感技术进行土地利用分析的步骤。
第一步：数据获取遥感数据是进行土地利用分析的基础，可以通过多种途径获取。
一种常见的方式是利用卫星遥感数据，如Landsat、Sentinel等。
这些卫星可以提供高分辨率的遥感影像，覆盖范围广泛。
此外，还可以利用航空遥感数据，通过飞机或无人机获取高分辨率的影像。
数据获取的方式取决于研究的目标和需求。
第二步：数据预处理遥感影像数据通常需要进行预处理，以提高数据质量和可用性。
预处理包括校正、辐射校正、大气校正等。
校正可以消除遥感影像中的噪声和偏差，使数据更加准确和可靠。
同时，还可以进行影像融合、镶嵌等处理，以获取更全面的地表信息。
第三步：图像分类图像分类是将遥感影像中的像素分成不同的类别，如水体、建筑、植被等。
常用的分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
基于像素的分类是将每个像素点独立分类，适用于较小范围的土地利用分析。
基于对象的分类则是将像素组成的对象作为分类单位，适用于较大范围的土地利用分析。
分类结果可以用于制作土地利用图或生成土地利用统计数据。
第四步：土地利用变化检测土地利用分析不仅要了解当前的土地利用情况，还需要研究土地利用的变化趋势。
利用遥感技术可以对不同时间点的遥感影像进行比较，检测土地利用的变化情况。
常用的变化检测方法包括像元变化检测和对象变化检测。
像元变化检测是比较两个时间点的像素值，通过像素级别的差异来识别土地利用变化。
对象变化检测则是将像素组成的对象作为检测单位，通过对象级别的变化来识别土地利用变化。
第五步：土地利用评价土地利用评价是对土地利用进行综合评估，了解其对环境、经济和社会的影响。
利用遥感技术可以提取土地利用的空间分布和数量信息，结合其他数据和指标，进行土地利用评价。
如何使用遥感影像进行土地利用规划
如何使用遥感影像进行土地利用规划引言：在如今的城市化进程中，土地利用规划扮演着重要的角色。
随着人口的不断增加和城市化的加速发展，科学地利用土地资源变得越来越重要。
遥感影像作为一种强大的工具，为土地利用规划提供了丰富、详细和全面的信息。
本文将探讨如何利用遥感影像进行土地利用规划。
第一部分：遥感影像的基本原理和数据获取方法1.1 遥感影像的基本原理遥感影像是利用航空器或卫星从远距离拍摄地球表面的图像，通过电子传感器将图像转化为数字数据。
这些数据包括红外线、可见光和紫外线等多个波段。
根据遥感影像的数据特点，可以获得土地利用类型、覆盖范围、植被密度等信息。
1.2 遥感影像的数据获取方法遥感影像可以通过多种方式获取，包括航空摄影和卫星遥感。
航空摄影是指通过在飞机上安装摄影机来获取影像数据，而卫星遥感则是利用卫星进行观测和拍摄。
这两种方法都能提供高分辨率的影像数据，可以用于土地利用规划。
第二部分：遥感影像在土地利用规划中的应用2.1 土地类型和覆盖范围的识别遥感影像可以通过不同波段的数据来识别不同的土地类型，例如农田、林地、城市建设区等。
此外，遥感影像还可以通过图像分类算法对土地覆盖范围进行精确的测量和估计。
2.2 植被密度和生态环境的评估遥感影像可以通过测量植被指数来评估土地的植被密度和生态环境。
植被指数是通过比较红外线和可见光数据之间的比例来计算的。
这些指数可以提供有关土地植被覆盖率、植被类型和植被健康状况的信息。
2.3 土地利用变化的监测和分析土地利用变化是城市发展的重要指标之一。
遥感影像可以通过对不同时间获取的影像数据进行对比分析，掌握土地利用变化的趋势和模式。
这可以帮助规划者了解土地资源的利用情况，制定更合理的土地利用规划。
第三部分：遥感影像在土地利用规划中的挑战和前景3.1 数据处理和解译的挑战遥感影像在土地利用规划中的应用面临着数据处理和解译的挑战。
由于影像数据庞大且复杂，传感器噪声、大气干扰和地表反射等因素都会影响数据的可靠性和精确性。
基于遥感影像的土地利用变化监测
基于遥感影像的土地利用变化监测近年来，随着城市化进程的加速和经济发展的迅猛，土地利用变化成为一个备受关注的话题。
而遥感影像技术的应用在土地利用变化监测中起着至关重要的作用。
本文将探讨基于遥感影像的土地利用变化监测的原理、应用以及未来发展方向。
一、遥感影像的基本原理遥感影像是通过卫星、航空器等传感器获取地球表面信息的一种技术手段。
主要原理是通过接收地球上物体散射、辐射的电磁波，然后将这些信息转化为可见图像。
在土地利用变化监测中，遥感影像可以提供大范围、高时空分辨率的数据，为土地利用研究提供了宝贵的信息。
二、土地利用变化监测的应用案例1. 城市扩张的监测随着城市化进程的推进，城市不断向周边地区扩张。
利用遥感影像可以很好地监测到城市的扩张过程，了解城市化对周边土地利用的影响。
2. 农业发展的监测农业是国民经济的重要支柱，因此监测农田的利用情况对于农业发展至关重要。
遥感影像可以帮助监测农田的耕作状况、种植作物的分布情况，以及农田的利用强度等因素。
3. 自然资源的保护自然资源的保护与可持续利用是当今社会面临的重要挑战之一。
通过遥感影像可以监测到山林、湖泊等自然资源的保护情况，为相关政策的制定提供科学依据。
三、基于遥感影像的土地利用变化监测的方法1. 影像解译利用遥感影像进行土地利用变化监测的第一步是对影像进行解译。
通过解译可以将影像中的特征提取出来，如建筑物、道路、农田等。
2. 图像分类图像分类是指将影像中的像素点按照其特征划分到不同的类别中。
常见的分类方法有像素级分类和对象级分类。
像素级分类是将每个像素点划分到对应的类别中，而对象级分类是将具有相似特征和空间关系的像素点组织成对象，再对对象进行分类。
3. 变化检测变化检测是指通过对比两个时期的遥感影像，找出两者之间发生的变化。
变化检测可以利用差异影像、指数比较法等方法来实现。
差异影像是指将两个时期的影像进行差异计算，然后将差异值转化为彩色图像。
指数比较法是根据影像指数的差异来判断是否发生了变化。
利用遥感技术进行土地利用分类分析
利用遥感技术进行土地利用分类分析遥感技术通过获取和解译地表和地球系统的数据，成为土地利用分类分析的有力工具。
土地利用分类分析是对特定地区的土地利用类型进行识别和划分的过程。
通过利用遥感技术进行土地利用分类分析，可以为土地资源管理、环境保护、农业规划等提供重要的信息支持。
一、遥感技术在土地利用分类分析中的应用1. 遥感数据的获取：遥感数据根据其分辨率可分为遥感影像和遥感信息。
遥感影像是通过卫星、飞机等获取的图像数据，其分辨率较高，可提供详细的地表信息。
遥感信息则是通过遥感影像解译而得到的，可以提供更具体的土地利用分类信息。
2. 土地利用分类方法：在利用遥感技术进行土地利用分类分析时，常用的方法包括无监督分类和监督分类。
无监督分类是根据遥感影像中像元的统计特征进行聚类，自动将像元分为不同的类别。
监督分类则是根据人工标记的样本数据进行训练，通过遥感影像的特征和分类算法将未标记的像元分类。
3. 土地利用分类指标：遥感技术可以提取土地利用的特征指标，如植被指数、土地覆盖度、水体面积等。
通过这些指标，可以识别并划分不同土地利用类型，如农田、森林、城市建设用地等。
二、利用遥感技术进行土地利用分类分析的优势1. 高时空分辨率：遥感影像可以提供高时空分辨率的地表信息。
通过对多个时期的遥感影像进行比较分析，可以得到地表变化的信息，并识别土地利用变化的趋势和模式。
2. 自动化处理：利用遥感技术进行土地利用分类分析可以实现自动化处理，减少人力成本和时间成本。
通过编写适当的算法和模型，可以对大量的遥感影像进行快速分析和识别。
3. 多源遥感数据融合：遥感技术可以利用多源的遥感数据进行融合分析，提高土地利用分类的准确性和可信度。
通过将多源数据进行融合，可以更全面地了解土地利用类型和特征。
三、遥感技术在土地利用分类分析中的应用案例1. 精确农业规划：利用遥感技术进行土地利用分类分析可以帮助农业规划部门制定精确的农业发展方案。
通过对农田、水体、森林等不同土地利用类型的识别和划分，可以进行农作物布局和耕地资源管理。
遥感影像在土地利用变化监测中的应用
遥感影像在土地利用变化监测中的应用随着社会经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地利用情况发生了显著的变化。
准确、及时地掌握土地利用的变化信息对于土地资源的合理规划、管理和可持续利用具有至关重要的意义。
遥感影像作为一种能够快速获取大面积地表信息的技术手段，在土地利用变化监测中发挥着不可或缺的作用。
遥感技术是指通过非接触式的传感器，远距离获取目标物体的电磁波信息，并对其进行处理、分析和应用的技术。
遥感影像则是遥感技术获取的图像数据，包含了丰富的地表特征信息，如地形、地貌、植被覆盖、土地利用类型等。
遥感影像具有多种类型，包括光学遥感影像和雷达遥感影像等。
光学遥感影像通常具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够清晰地反映地表物体的形态和颜色特征，适用于监测土地利用的细节变化。
例如，高分辨率的卫星影像可以分辨出城市中的建筑物、道路、绿地等不同土地利用类型的边界和分布情况。
雷达遥感影像则具有穿透云雾、不受光照条件限制等优点，在恶劣天气条件下或对某些特定地物的监测中具有独特的优势。
在土地利用变化监测中，遥感影像的获取是第一步。
目前，有多种卫星和航空遥感平台可以提供不同分辨率和光谱特性的遥感影像，满足不同尺度和精度的监测需求。
获取到遥感影像后，需要对其进行预处理，包括几何校正、辐射校正、图像增强等操作，以消除影像中的误差和噪声，提高影像的质量和可用性。
土地利用分类是土地利用变化监测的基础。
通过对遥感影像进行分类，可以将地表土地分为耕地、林地、草地、建设用地等不同类型。
传统的分类方法主要基于目视解译，即通过人工判读影像的特征来确定土地利用类型。
这种方法虽然准确性较高，但效率低下，难以处理大规模的影像数据。
随着计算机技术和图像处理算法的发展，基于机器学习和深度学习的分类方法逐渐成为主流。
这些方法能够自动提取影像中的特征，并根据训练样本进行分类，大大提高了分类的效率和精度。
在监测土地利用变化时，通常需要对不同时期的遥感影像进行对比分析。
如何利用遥感影像进行土地覆盖变化监测
如何利用遥感影像进行土地覆盖变化监测遥感影像是指通过航空器、卫星等远距离获取地球表面信息的技术手段。
利用遥感影像进行土地覆盖变化监测可以帮助我们了解土地利用变化的趋势、规律和影响因素，为国土规划、资源管理和环境保护提供科学依据。
本文将从数据获取、影像处理和变化监测三个方面介绍如何利用遥感影像进行土地覆盖变化监测。
一、数据获取1. 多源数据融合利用多源遥感数据，如高分辨率遥感影像、合成孔径雷达影像等，可以提高土地覆盖变化监测的准确性和可靠性。
通过融合不同数据源的信息，可以在空间和时间上更全面地揭示土地覆盖变化的特征和演变规律。
2. 长时序数据应用获取长时间序列的遥感影像数据，可以捕捉土地覆盖变化的长期趋势和周期性波动。
例如利用历史卫星影像，结合今后的卫星观测数据，可以分析土地覆盖的演化过程，为未来的变化趋势做出预测和提供参考。
二、影像处理1. 影像预处理遥感影像预处理包括几何校正、辐射校正和大气矫正等过程。
准确的影像预处理可以消除图像的几何和辐射失真，提高数据的精度和一致性，为后续的土地覆盖变化监测提供准确的基础数据。
2. 特征提取与分类通过影像特征提取和分类算法，将遥感影像中的地物进行分类和标记，提取出不同地物类别的空间分布和数量信息。
常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
特征提取和分类结果可以用来识别和分析土地覆盖的变化。
三、变化监测1. 时间序列分析基于时间序列的遥感影像，可以通过像元级的差异分析和变化向量分析等方法，定量地揭示土地覆盖变化的过程和幅度。
这种分析方法可以捕捉到不同土地类型和不同变化类型的变化规律，为土地利用规划和管理提供科学依据。
2. 空间统计分析利用空间统计方法，如空间交会分析和转移概率矩阵分析等，可以揭示土地覆盖变化的空间聚集特征和转移规律。
通过对变化象限和转移概率的计算，可以明确各种土地类型之间的关系和相互作用，为土地利用的优化配置和生态环境的保护提供决策依据。
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于本人时间有限，此方法在具体运用中还存在一些问题， 需在以后的工作中进一步完善。
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图 2 SPOT1-TM2 中提取出的土地变化信息 Fig.2 Change information extracted from the difference of band 1 of SPOT and band 2 of TM
பைடு நூலகம்
利用 ERDAS IMAGINE 将提取出的变化信息首先二 值化，然后对二值图像进行矢量化，如图 3，其中绿色信 息为自动矢量化后的变化信息。
Fig.1
图 1 SPOT 1 波段与 TM 2 之差 Difference of band 1 of SPOT and band 2 of TM
图 3 自动矢量化后的变化信息 Fig.3 Outo-vectorised change information
3.3 土地利用变化信息的自动提取 3.3.1 基于光谱知识的变化信息的自动提取
本文针对以上发现土地利用变化信息，采用域值法 即基于光谱知识的方法进行自动提取法。 经过上面变化信息的识别，基本确定了其变化的位 置及范围，采用图像差值法后的某个波段影像进行自动 提取。因为 SPOT 的 1、2、3 波段分别类似对应于 TM2、 3、 4 波段， 因此， 分别将相对辐射校正后的 SPOT1-TM2、 SPOT2-TM3、SPOT3-TM4，经分析，只有 SPOT1-TM2 后的波段影像能较好的反映出变化信息。 再经过反复试验，在 SPOT1-TM2 波段影像上，当灰 度值在 0 到 5 之间就是变化了土地利用信息。因此，利 用域值法将灰度值在 0 到 5 的像元信息提取出来，如下 图 2，为提取出的变化信息的黑白二值图像，其中白色为 变化信息，黑色为背景信息。与图 1 相比，图 1 主要是 发现和确定变化信息的大致范围和位置，图 2 是对变化 了的信息进行了准确提取。
3.1 影像预处理 3.1.1 影像校正 本文所获得的影像已经经过几何校正和辐射校正， 但是两影像同名地物重合得不够好，有移位现象。文中 选用 TM 作为标准图像，分别在两影像上选取控制点， 用三次卷积内插运算对 SPOT 影像进行重采样，将 SPOT
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农业工程学报
2008 年
影像与其配准， 并重采样成同空间分辨率。 然后将 TM 和 SPOT 影像组合为一个影像文件， 便于下面的土地利用变 化信息识别工作。 3.1.2 相对辐射校正 相对辐射校正能够减小多时相遥感图像之间由大 气、照度、物候和传感器标度等差异造成的影响，有利 于提高动态监测精度。一般以一个时相的图像作为参考 图像，即主图像，对另一时相的图像进行辐射校正，即 从图像，把这两个时相的图像称为主-从像对。即利用图 像像元灰度值，建立多时相遥感图像各个波段之间的校 正方程，对遥感图像进行归一化处理。 由于最终以 2001 年的 TM 图像作为确定变化信息的 基年数据，因此，以 TM 图像作为参考图像，校正 2006 年的 SPOT 图像. 由于 SOPT 的 1、2、3 波段分别类似对 应于 TM 的 2、3、4 波段，因此，分别以 TM 的 2、3、4 波段来校正 SOPT 的 1、2、3 波段，分别建立其线形回 归方程后，其线形回归方程分别如下： m = x× n + y 式中 m从图像某波段的归一化像元灰度值，n 主图像某波段的像元灰度值， x ， y 分别 归一化常 数[13]。经运算，SOPT 的 1、2、3 波段与 TM 的 2、3、4 波段的线形回归方程分别为： SPOT1=1.02× TM2 + 43.56 SPOT2=0.70× TM3 + 69.70 SPOT3=0.80× TM4 + 84.39 经过运算后得到校正后的 SOPT 的 1、2、3 波段。 3.2 土地利用变化信息的发现 本文采用图像差值法来发现土地利用变化信息，将 两个时相的遥感影像按波段进行逐像元相减，从而生成 一幅新的、代表两个时相间光谱变化的差值影像。假设 辐射值的显著变化代表了土地覆盖变化， 在差值影像中 接近于零的像元视为未变化， 大于或小于零的像元表示 其覆盖状况发生了变化。 由于 SPOT 的 1 波段与 TM 2 波 段对应，因此，将 SPOT1-TM2，在差值中接近于零的像 元视为未变化，图 1 中红色部分的像元的表示土地利用 变化信息。
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中空间分辨率影像中土地利用变化信息的提取
收稿日期：2008-03-27
作者简介：吴 玺（1975－） ，博士生，土地资源管理专业，主要从事土地 整理方面工作。北京 中国农业大学资源与环境学院，100094。 Email：028-85539903@ ※通讯作者：王小燕（1981－） ，硕士，地理信息系统专业，主要从事遥感 与 GIS 的应用方面工作。 成都 四川省农业科学院遥感应用研究所， 610066。 Email：wxyswallow@
30° 02'47"，东经 104° 56'53"～105° 01'04"；全镇幅员面积 2 44.05 km ；典型中亚热带季风气候，气候温暖，雨量丰 沛；位于新华夏构造体系第三沉降带内，境内地质构造 基底差异微弱，较稳定的地块呈整体地貌类型；地貌类 型以丘陵为主，北部深丘山区地带，蕴藏丰富页岩资源。 1.2 资料收集 影像数据为 2001 年 5 月 22 日的 TM（行列号为 128/39） 影像及 2006 年 8 月的 SOPT2 （行列号为 266/289） 多光谱影像，空间分辨率分别为 30 m 和 20 m。其中， SOPT2 的三个单色波段 1 波段（0.5～0.59 μ m） 、2 波段 （0.61～0.68 μ m） 、3 波段（0.79～0.89 μ m）分别类似对 应于 TM2、3、4 波段[1]；除影像资料外，还收集了研究 区相关的其他基础资料。
由于同谱异物、同物异谱，以及两时相影像的月份 不一致等问题，即使经过相对辐射校正也会会导致变化
增刊
吴
玺等：采用中分辨率遥感影像提取土地利用变化信息
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了的信息未被提取、没变化的信息被提取、变化信息的 边界不准确等问题，这需要在室内采取必要措施尽量减 少这些问题的出现，提高数据精度，减少野外工作量。 将矢量图与用其他自动识别方法得到的变化信息图 以及影像在遥感影像处理软件中进行叠加显示。用手工 删除未发生变化的图斑，用绘图工具勾绘发生了变化而 未被提取出边界的图斑，同时，还需对一些变化图斑边 界不一致的地方进行编辑。如图 4 是手工去除干扰信息 后的变化信息与影像的叠加显示。
第 24 卷 增刊 2 2008 年 9 月
农 业 工 程 学 报 Transactions of the CSAE
Vol. 24 Supp. 2 Sep. 2008
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采用中分辨率遥感影像提取土地利用变化信息
吴 玺 1,2，王小燕 2※，魏 来 2，李章成 2，卿明福 3，任国业 2
(1．中国农业大学资源与环境学院，北京 100094； 2．四川省农业科学院遥感应用研究所，成都 6100663； 3．四川省土地统征整理事务中心，成都 610041) 摘 要：为了更好的利用中分辨率遥感影像监测土地利用变化信息，为今后土地利用遥感动态监测提供更准确快捷的方 法，该文介绍了一种基于光谱知识自动提取中分辨率影像中土地利用变化的方法，以岳池县花园镇为例，采用 2001 年 TM 和 2006 年 SPOT2 影像进行对比分析、识别、运算，然后提取。经分析提取精度较高，达 98.2%，并得出该方法的 适用范围。 关键词：土地利用；变化信息；图像差值；光谱知识；遥感影像 中图分类号：TP753 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2008)-（Supp.2）-0085-04 吴 玺， 王小燕， 魏 来， 等． 采用中分辨率遥感影像提取土地利用变化信息[J]． 农业工程学报， 2008， 24(Supp.2):85-88. Wu Xi, Wang Xiaoyan, Wei Lai, et al. Extraction of land use changing information using middle resolution remote sensing images[J]. Transactions of the CSAE, 2008,24(Supp.2)：85－88.(in Chinese with English abstract)