土地动态遥感监测图斑提取
遥感监测图斑情况汇报
遥感监测图斑情况汇报近年来，随着城市化进程的加快和土地利用的不断扩张，土地资源的合理利用和保护成为了一项非常重要的工作。
而遥感技术作为一种高效、快速的监测手段，对于图斑的监测和分析起着至关重要的作用。
因此，本文将对遥感监测图斑情况进行汇报，以期更好地了解和把握土地利用现状，为土地资源的合理利用和保护提供科学依据。
首先，针对遥感监测图斑情况进行了详细的调研和分析。
通过遥感影像的获取和处理，我们成功提取了目标区域的图斑信息，并对其进行了分类和统计。
通过对图斑的面积、分布、类型等进行分析，我们深入了解了图斑的分布状况和变化趋势，为土地资源的管理和保护提供了重要数据支持。
其次，针对图斑的监测结果进行了深入的解读和分析。
我们发现，在目标区域内，城市扩张和农田面积的减少是图斑变化的主要特征。
随着城市化进程的加快，大量的耕地被城市用地所取代，这对于农业生产和土地资源的保护带来了一定的压力。
因此，需要进一步加强对图斑变化的监测和分析，及时发现问题并采取相应的措施加以解决。
最后，针对图斑监测结果提出了相关的建议和对策。
我们建议加强对图斑变化的动态监测，及时更新监测数据，做到数据的及时性和准确性。
同时，加强土地资源的管理和保护，推动土地资源的合理利用，促进农业生产和城市建设的协调发展。
此外，还需要加强对图斑变化背后的原因进行深入分析，探索可行的解决方案，为土地资源的可持续利用和保护提供科学依据。
综上所述，遥感监测图斑情况的汇报工作取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战。
我们将继续加强对图斑的监测和分析工作，为土地资源的合理利用和保护提供更加科学的支持，推动城乡发展的协调和可持续发展。
希望相关部门和专家学者能够共同关注和支持这项工作，共同为土地资源的保护和可持续利用贡献自己的力量。
FME 在遥感监测信息提取质量检查中的
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2023年第03期·179·文章编号：2095-6835（2023）03-0179-03FME 在遥感监测信息提取质量检查中的应用柴华，尹卫军，张晓华（中煤航测遥感集团有限公司，陕西西安710199）摘要：遥感信息监测是有效监管国土利用变化情况、快速获取变化信息的一种重要手段。
遥感监测信息提取是利用前期—后期遥感影像和变更库，使用人工影像比对或计算机人工智能自动比对的方法，提取监测图斑。
选取吴堡县、志丹县、清涧县、神木市4个地区的遥感监测成果作为试验数据，利用FME 对遥感监测成果从微小面、重叠面、属性规范性、逻辑一致性4个方面进行质量检查，对检查结果进行统计发现，共检查问题1389个，其中微小面85个、重叠面1248个、属性规范性问题43个、逻辑一致性问题13个，经人工核验发现，质检成果可靠、准确、详尽。
将FME 应用于遥感监测信息提取项目质量检查，可以提高成果质量检查效率，保障监测成果质量，并为类似项目的质量检查提供参考。
关键词：FME ；遥感监测；信息提取；质量检查中图分类号：P208文献标志码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2023.03.0551背景概述FME （Feature Manipulate Engine ）是由加拿大Safe Software 公司推出的一套完整的访问空间数据的解决方案，可以实现超过200种不同空间数据格式（模型）之间的相互转换。
FME 使用面向对象技术，它的核心是通过强大的中间格式的语义转换进行运作的，映射文件控制从源数据到目的数据的配置和转换。
FME 包含的软件模块操作要素对象，读模块从外部数据源读取要素数据；要素工厂模块在使用者的控制下将这些数据合并或分割；转换模块将这些要素从一种表达格式转换为另一种表达格式，也有可能将这些要素挂接到外部数据库上；写模块将这些要素对象以一种或多种支持的格式进行输出[1]。
土地动态遥感监测图斑提取
土地利用监测图斑提取1：DOM图裁切1.1：县界外扩1公里按县级行政辖区对镶嵌后DOM进行裁切，范围为县级行政界线外扩1公里范围，沿最小外接矩形裁切。
ARCMap-->ArcToolbox-->Analysis Tool-->Proximity-->Buffer对县界进行缓冲区分析，实现县界外扩1公里。
1.2：ERDAS中裁切DOMErdas 中利用AOI文件裁切DOM图（裁剪后的矩形黑色边框去不掉）。
1）ERDAS-->viewer，并在其中打开要进行裁剪的遥感图像；2）在上面的窗口中同时打开县界外扩的矢量图，shape格式的；3）在矢量图上，用鼠标点中你要裁切的县，并点击“AOI”菜单下的“Tools…”子菜单，调出AOI工具栏；4）利用AOI工具条上的AOI转换工具（带右箭头的工具），将选中的县界转换为AOI，并选中该AOI；5）“Data Preparation”中点击“Subset Image…”，启动图像裁切窗体。
接下来，选择好要裁切的遥感影像，点击窗体上的“AOI…”按钮，选中“Viewer”选项，点击“OK”按钮，这是可以看到要输出的图像两角坐标较原图发生了相应的改变。
然后给出裁切后输出图像的存放位置和文件名，这时点击“OK”按钮，从而实现最终的裁切。
1.3：ARCGIS中裁切DOM1）ArcMap中加载要裁切的DOM图2）ArcToolbox -->data Management tool-->raster-->raster Processing--> Clip进行裁切，按照面域范围出图。
话会按照给定范围的最小外接矩形裁切。
2：提取变化图斑2.1：新建SHP面文件1）在arccatalog里空白处右键选择NEW-->Shapefile如下图：按技术方案要求命名SHP文件。
2）shp文件投影设置点击对话框中的Edit按钮，出现Spatial Reference Properties对话框，点击Select选择相应的投影信息, 或者点击Import选择所要投影文件信息相同的投影信息文件。
基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法
基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法摘要：本文介绍了基于高分辨率影像的土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法，利用遥感技术动态监测土地利用的本质是对图像系列时域效果进行量化，通过量化多时相遥感图像空间域、时间域、光谱域的耦合特征，来获得土地利用变化的类型、位置和数量等内容。
利用遥感技术可以快速、大范围的获得土地利用变化区域，例如建设用地、农业用地、工业用地、交通用地，水体（河道变化）等。
关键字：遥感技术土地利用影像分类动态监测图像分割1.背景随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。
传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费,难以适应土地利用的这种快速变化。
遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用变化遥感动态监测中。
我国遥感技术在土地资源调查和监测中的应用始于20 世纪90 年代。
国家土地管理局成立以后，在国务院统一布署下，利用了TM、SPOT等多种遥感数据源，进行目视解译、分析和计算机自动分类制图等组织完成了全国县级土地详查，这一成果为各级政府制定经济建设规划、计划，为农业、工业、水利、能源、交通等各专业部门制定规划、计划提供了可靠的数据资料、为各项土地管理工作提供准确依据，已在经济建设、农业生产和土地管理中发挥了重要作用，也为我国开展土地利用动态监测提供了完整、可靠的本底资料。
1.技术流程和关键技术1.技术流程土地利用变化遥感动态监测是一个工作量比较大的过程，对遥感数据的预处理要求较高，变化信息的发现和变化信息的提取可选择和组合的方法很多，技术含量较高。
下图为土地利用变化遥感动态监测的技术流程。
1.动态监测技术流程1.关键技术遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息检测和提取两部分，其关键技术也就主要包括图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。
值得我们注意的是，变化检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏，只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。
2020年年度国土变更调查监测图斑提取信息
（一）正射影像图制作以第三次全国国土调查（简称“三调”）DOM影像图为基础底图，高程数据等控制为资料基础，以区县为单位，使用2020年采集的最新遥感数据制作覆盖全国的土地利用遥感正射影像图。
影像时相大部分为2020年9月1日后。
（一）正射影像图制作以基础底图和高程数据为控制基础，结合不同数据源特点，采用相应方法制作DOM 。
DOM 制作主要包括正射纠正、影像配准、融合、镶嵌、裁切等环节。
全色数据多光谱数据模拟自然真彩色影像全色与多光谱融合基础底图/高程数据纠正控制点选取控制点残差满足要求？正射纠正是DOM精度满足要求？镶嵌与裁切县级辖区DOM是否波段重组否技术流程图原始数据纠正配准融合调色拼接裁切DOM选取控制点计算平差重采样绘制镶嵌线匀色绘制裁切矢量裁切（二）遥感监测信息提取采用制作的最新正射影像图与第三次全国国土调查数据库等数据资料叠加，按照相关技术要求，采用人机交互等多种技术方法，开展疑似新增建/构筑物图斑监测（类型一）、原建设用地、设施农用地变化监测及数据库单独图层变化监测（类型二）、农用地变化监测（类型三）、新增围填海图斑监测（类型四）。
2020年正射影像三调数据库数据库非建设用地、设施农用地、“推（堆）土区”、“光伏板区”图斑范围数据库建设用地、设施农用地、“推（堆）土区”、“光伏板区”图斑范围类型一:疑似新增建/构筑物图斑类型二：原建设用地、设施农用地及单独图层变化图斑2020年新增遥感监测图斑层类型三：农用地变化图斑林地坑塘园地数据库耕地类型四：新增围填海图斑耕地数据库园林草地2019年、2020年正射影像其他基础数据其他（二）遥感监测信息提取监测图层类型名称类型代码描述上图面积（平方米）类型一：疑似新增建/构筑物图斑层明确建设用途的建/构筑物20影像特征为除水建之外的较明显建设用途的建筑/构筑物。
其中疑似农村居民点的，标注“JMD”200水建SJ影像特征为大型水工建筑、港口码头、堤坝等水域岸线建设。
土地利用的遥感信息变化提取研究
④
２１ Ｓｉ ｅｈ Ｅ ｇ ． ０２ ｃ Ｔ ｃ． ｎｒ ． ｇ
地球 科学
土地利用的遥感信息变化提取研究
张 莹 陈圣波 王明常 张 庸 郭鹏举
（ 吉林大 学 地球 探测科 学与 技术学 院 ，长春 １０２ ） ３０６
摘
要
利用卫星遥感影像进行土地利用类型分类和动态变化监测是遥感应用 中的一个重要课题。来自择不 同时相 的 Ｅ Ｍ＋和 Ｔ
２２２ 图像 几何 校 正 ．．
探讨 。Ｈ ｓ ｉ ａｄｔ Ｊ ｏｓ ｎＳａａ 等利 用 Ｅ Ｍ ＋影像 对伊 朗大 ｅ Ｔ 部分地 区进行 土地 利用 和 土地覆 盖类 型 分类 和 精度
评价 。
断增长和经济高 速发展 ， 地利用 成为 了人 口、 源 、 土 资 环境和经济问题 的焦点 ， 而引发 了一 系列环境 、 源 从 资
的新 问题 。例如耕地水土流失 现象 严重 ， 漠化 、 Ｊ 荒 沟
壑化程度加剧 ， 城市用 地情 况 日益紧张 ， 生态环境遭 到 破坏等 。 多年来 ， 利用遥感分类技 术进行土地利用状况 的
本研究选取 Ｌｎ ｓｔ Ｔ ａｄａ Ｅ Ｍ＋和 Ｓ Ｏ － ５两期遥感 ＰＴ
影像作为基础 数据源 ， 阐述遥 感基础 理论 和技术方 在
２ １ ５月 １ ０２年 １日收到 第 作 者 简介 ： 张 莹 （９７ ）女 ， １８～ ， 黑龙 江省 齐 齐 哈 尔 市 人 ， 林 大 学 吉
１ 研究区概况及数据来源
锦西市幅区位于辽 宁省西部 ， 政 Ｌ 划大部 属辽 行 ｘ 二
宁省葫芦 岛市辖区。海拔高度一般为 （ ～ ０ ）ｍ， ０ ２ ５０ 相
ｓ （ｒ Ｐｙ＿５卫星遥感影像数据。对两期影像进行监督分类。快速提取不同时期的土地利用数据。然后进行动态变化监测， 获得土地利
如何通过遥感图像实现地形提取
如何通过遥感图像实现地形提取在当代科技快速发展的时代，遥感技术逐渐成为地球科学领域中不可或缺的工具。
遥感图像具有较大的空间范围和高分辨率的特点，可以提供大量的地学信息。
其中一项重要应用是地形提取，通过遥感图像分析提取地表地形特征，为地质勘探、城市规划、环境保护等领域提供了重要的支持。
首先，遥感技术的地形提取能够为地质勘探提供重要的数据基础。
地质勘探是寻找矿产资源、水源和石油等天然资源的过程，而地形是地质勘探的基础因素之一。
通过遥感图像的地形提取，可以快速获得地表高程、地势倾斜度等数据，帮助勘探人员在大范围的区域内确定具有勘探潜力的地区。
同时，地形提取还可以揭示地质构造，如断层、褶皱等，为进一步的地质研究提供了可靠的数据基础。
其次，遥感图像的地形提取对于城市规划和土地利用有着重要的作用。
城市规划需要充分考虑地形特征，以便合理利用土地资源，优化城市空间布局。
通过遥感图像的地形提取，可以获取城市区域的高程和地势信息，为城市规划提供客观依据。
例如，通过提取出具有较高海拔或较陡峭的地形特征，可以确定适合建设公园、雨水花园等的地区，以实现城市生态和环境保护的目标。
此外，地形提取还可以帮助确定建筑物的基础设施建设，如确定底层水位、排水设备等。
另外，遥感图像的地形提取对环境保护和灾害防治也具有重要的意义。
通过遥感图像分析，可以提取出具有较高高程、较陡峭的地区，进而判断出潜在的滑坡、泥石流等自然灾害风险区域。
在环境保护方面，地形提取可以帮助监测河流流向、河床演变等，为水资源管理和河流生态保护提供重要信息。
通过对遥感图像进行地形提取分析，可以及早预测和预防自然灾害，减少损失，保护人民的生命和财产安全。
此外，遥感图像的地形提取还可以为地理研究提供支持。
地理研究常常需要获取地表地形信息，例如地形特征的形成机制、地壳构造演化等。
通过遥感图像的地形提取，可以获取大范围地区的高程、地势信息，为地理研究提供了快速而准确的数据。
三调图斑提取流程
三调图斑提取流程Extracting Three-Dimensional Mapping Fractions refers to the process of identifying and delineating land use and land cover categories on the ground using satellite or aerial imagery. 三调图斑提取指的是利用卫星或航空影像在地面上识别和划定土地利用和覆盖类别的过程。
The process of extracting three-dimensional mapping fractions involves several key steps. This includes image preprocessing, such as radiometric and geometric correction. It also involves image segmentation and classification. Lastly, it involves accuracy assessment and validation. 三调图斑提取的流程包括几个关键步骤，包括影像预处理，如辐射和几何校正。
它还涉及图像分割和分类。
最后，还涉及精度评价和验证。
One of the major challenges in the process of extracting three-dimensional mapping fractions is the selection of appropriate classification algorithms and techniques. The choice of algorithm can greatly impact the accuracy and efficiency of the mapping process.在三调图斑提取过程中的一个主要挑战是选择适当的分类算法和技术。
利用遥感进行土地利用动态监测的实践探讨
内容 ， 具体包括新增的建筑物 、 道路和工矿用地。
３ ２ 技术 路线与 技术流 程 ． 技术 路线 主要 是 通 过 预 处 理 ， 变化 区域 自动 对 解 译 。然 后将 前 后 两个 时期 的影像 和预 判 图叠加 ，
区， 因此 土地利 用 的变 化程 度很 高 ， 化信 息在 卫 星 变
本覆 盖 了整个 杭州 市地 区 ， 所涉 及 的县市 区分别 是 ： 西湖 区 、 墅区 、 拱 上城 区 、 下城 区 、 干 区 、 江 区 、 江 滨 余
杭区 、 山 区 、 萧 临安 市 、 德市 、 阳市 、 庐 县 、 安 建 富 桐 淳 县 。这些 县 市 区 中绝 大部 分 属 于 较 发 达 的平 原 地
・
８ ・
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
浙江测绘 ２Ｏ Ｏ８年第 ４期
利 用 遥 感 进 行 土 地 利 用 动 态 监 测 的 实 践 探 讨
吴 慧， 刘晓忠
（ 浙江省地 理信 息 中心 ， 州 ３０ １ ） 杭 １０ ２
摘 要 ： 于杭 州市土地利用动态遥感监 测项 目的实施 ， 基 阐述 了如何 利用遥 感影像发 现新增 建设 用地 ， 并对影像 预处理 、 变化
依靠计 算 机的 自动解译 来发 现变化 区域 并 不是 一个
可行 的途径 ， 于批量 处理来 说既需 要 大量 空 间 ， 对 效 果也并不 见 得很 好 。所 以必 须 人 工 加 以干 预 ， 目 即
制 图输 出 ， 术流程 如 图 １ 技 所示 。
图 ２ 差值运算
譬 、
毋
： ： ：一
十
．
、 ＋ 一
， 『
图 １ 技 术 流 程 图
土地利用遥感监测中的图斑类型的认定
土地利用遥感监测中的变化信息图斑类型的认定张威乔莹牛彦斌黄淼（河北省国土资源利用规划院，石家庄 050051）【摘要】土地利用动态遥感监测中的信息识别主要是土地利用现状信息、变化信息和分类信息。
其中，变化信息识别是动态遥感监测的直接目的。
变化信息确定后，根据变化信息确定变化图斑的类型，是进行土地利用变更调查的基础和进行“卫片执法”检查的依据。
本文根据我院在2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目中土地利用遥感监测第13分包任务的生产过程，总结了一些变化信息图斑类型的确认方法。
【关键字】遥感监测图斑类型认定我国自1999年以来，以第二次土地调查为依托，连续开展了以全国50万以上人口城市、国家级开发区等重点地区为对象的土地利用动态遥感监测。
并从2009年起，每年开展以控制建设用地规模、保护耕地资源为主要目标的全国土地利用变更调查监测与核查项目。
土地利用动态遥感监测中的信息识别主要是土地利用现状信息、变化信息和分类信息。
其中，变化信息识别是动态遥感监测的直接目的。
变化信息确定后，根据变化信息确定变化图斑的类型，是进行土地利用变更调查的基础和进行“卫片执法”检查的依据。
笔者作为技术负责人参与了河北省国土资源利用规划院承担的2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目13分包遥感监测任务。
在任务生产中，笔者发现变化信息图斑类型由于不同数据源、不同地域分布等原因，造成图斑类型特征不明显，类型不易判断，从而造成返工，影响工作效率。
为此笔者汇总了任务生产过程中遇到的典型的图斑类型，总结出了一些变化图斑类型的确认方法。
1.图斑类型在2011年全国土地利用变更调查监测与核查项目遥感监测国家技术方案中共确定了六种变化信息的图斑类型，分别是：第一类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像上有明显建设痕迹（如地基、建筑物、道路等）。
第二类：前时相影像上有植被覆盖或明显非建设用地特征，后时相影像为建设推填土痕迹。
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。
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测遥感图像是一种通过航天技术获取的地球或其他天体上的图像，它能提供大量的地理信息和环境数据。
然而，由于遥感图像具有高维复杂性和丰富的信息量，解读和利用这些图像是一项具有挑战性的任务。
在本文中，我将介绍如何进行遥感图像的特征提取与目标检测，以便更好地理解和利用遥感图像的信息。
一、遥感图像的特征提取特征提取是从原始数据中选择和提取出与特定任务相关的信息的过程。
对于遥感图像，我们可以通过以下几种方法进行特征提取。
1. 颜色特征提取遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。
通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法，可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。
这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 纹理特征提取纹理是遥感图像中地物表面的经典特征之一。
通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法，可以提取出遥感图像中地物的纹理信息。
这些纹理特征可以用于地物分类、目标检测和地貌分析等任务。
3. 形状特征提取遥感图像中的地物形状信息也具有重要的地理和环境属性。
通过使用边缘检测、形态学操作和轮廓描述等方法，可以提取出遥感图像中地物的形状特征。
这些形状特征可以用于地物识别、目标检测和地貌分析等应用。
二、遥感图像的目标检测目标检测是通过分析遥感图像，自动或半自动地识别和定位其中的目标。
遥感图像的目标检测是遥感技术的重要应用之一，它可以用于农业监测、城市规划和环境监测等领域。
1. 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法是一种常用的遥感图像目标检测方法。
该方法先通过图像分割将图像分成多个区域，然后通过计算每个区域的特征向量，利用机器学习算法进行分类和目标检测。
常用的图像分割算法包括基于阈值、基于区域增长和基于图割等方法。
2. 基于卷积神经网络的目标检测方法随着深度学习的兴起，卷积神经网络在遥感图像的目标检测中得到了广泛应用。
通过训练深度卷积神经网络，可以实现对遥感图像中的目标进行准确识别和定位。
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法近年来，随着遥感技术的不断发展，越来越多的测绘工作开始依赖遥感影像进行数据提取。
遥感影像具有高分辨率、广覆盖等优势，能够为测绘工作提供丰富的数据来源。
本文将介绍利用遥感影像进行测绘数据提取的一些常见方法，包括图像分类、目标检测和高程提取。
一、图像分类图像分类是利用计算机对遥感影像进行自动分类的方法。
通过对图像进行光谱分析和空间特征提取，可以将图像中的各类地物分割出来，并进行分类操作。
图像分类的步骤包括预处理、特征提取、分类器训练和分类结果验证等。
在图像分类中，特征提取是一个关键的环节。
常见的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征是指地物在不同波段上的反射率或亮度值，通过对光谱曲线进行分析，可以获得地物的光谱特征。
纹理特征是指地物的细节和纹理特点，通过对图像进行纹理分析，可以提取出地物的纹理特征。
形状特征是指地物的形状特点，通过对地物的边界进行分析，可以提取出地物的形状特征。
二、目标检测目标检测是利用遥感影像进行目标识别和定位的方法。
目标检测可以用于自然资源调查、城市规划和环境监测等领域。
目标检测的关键是找到目标在图像中的位置，并进行标注和分类。
常见的目标检测方法包括目标区域提取、特征描述和目标分类等。
在目标检测中，目标区域提取是一个重要的步骤。
目标区域提取可以通过阈值分割、边缘检测和区域生长等方法实现。
阈值分割是指利用像素的灰度值进行分割，将灰度值大于阈值的像素设置为目标像素，灰度值小于阈值的像素设置为背景像素。
边缘检测是指通过计算像素间的差值来检测目标的边缘。
区域生长是指从某个种子点开始，根据像素的灰度值相似性来扩展目标区域。
三、高程提取高程提取是利用遥感影像来获取地表的高程信息。
高程提取可以用于地形测量、地形分析和地貌研究等方面。
高程提取的方法主要包括影像匹配和立体视觉等。
影像匹配是利用影像对中的像点对进行配对，从而获取地点的三维坐标。
常见的影像匹配方法包括基于特征点的匹配和基于区域的匹配。
一种基于遥感影像疑似违法用地图斑提取方法的研究
第４３卷第３期２０２０年３月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４３ꎬＮｏ.３Ｍａｒ.ꎬ２０２０收稿日期:２０１９－０２－２１作者简介:王化娟(１９８３－)ꎬ女ꎬ内蒙古赤峰人ꎬ高级工程师ꎬ注册测绘师ꎬ学士ꎬ主要从事城市基础测绘和ＧＩＳ数据管理工作ꎮ一种基于遥感影像疑似违法用地图斑提取方法的研究王化娟(珠海市测绘院ꎬ广东珠海５１９０００)摘要:土地执法监察是国土资源管理的一项重要职能ꎬ高分辨率卫星遥感影像数据在执法监察中的应用ꎬ加大了违法用地执法监察的力度ꎬ缩短了执法周期ꎬ为城市执法监察人员对城市违法用地情况进行调查㊁执法并监督提供数据保障ꎮ本文主要是介绍通过对两时相遥感影像数据进行分析比对ꎬ按照一定规则提取变化图斑ꎬ再结合土地利用现状和土里利用规划等现势数据ꎬ及时确定疑似违法用地图斑的方法ꎮ关键词:遥感影像ꎻ执法监察ꎻ变化图斑中图分类号:Ｐ２３７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０２０)０３－０１７５－０３ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＥｘｔｒａｃｔｉｎｇＳｕｓｐｅｃｔｅｄＩｌｌｅｇａｌＬａｎｄＵｓｅＰａｔｃｈｅｓＢａｓｅｄｏｎＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅｓＷＡＮＧＨｕａｊｕａｎ(ＺｈｕｈａｉＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＺｈｕｈａｉ５１９０００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｌａｎｄｌａｗｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｄｕｔｙｏｆｌａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔ.Ｔｈｅｕｓｅｏｆｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａ￣ｇｅｓｉｎｔｈｅｌａｗｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｓｔｈｅｉｌｌｅｇａｌｌａｎｄｕｓｅｌａｗｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｅｆｆｏｒｔｓꎬｐｒｏｖｉｄｅｓｄａｔａｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｌａｗｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｐｅｒ￣ｓｏｎｎｅｌｔｏｃｏｎｄｕｃｔｔｈｅｉｌｌｅｇａｌｌａｎｄｕｓｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎꎬｌａｗｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔａｎｄｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ.Ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇａｎｄｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓꎬｃｈａｎｇｅｄｐａｔｃｈｅｓｗｅｒｅｆｉｒｓｔｌｙｅｘｔｒａｃｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｅｒｔａｉｎｒｕｌｅｓ.Ｓｅｃｏｎｄｌｙꎬｔｈｅｓｕｓｐｅｃｔｅｄｉｌｌｅｇａｌｕｓｅｐａｔｃｈｅｓｗｅｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｉｎｔｈｅｃｈａｎｇｅｄｐａｔｃｈｅｓｂｙｒｅｆｅｒｒｉｎｇｔｏｕｐ－ｔｏ－ｄａｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｕｃｈａｓｔｈｅｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｕｓｅꎬｌａｎｄｕｓｅｐｌａｎｎｉｎｇꎬａｎｄｓｏｏｎ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓꎻｌａｗｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔａｎｄｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎꎻｃｈａｎｇｅｄｐａｔｃｈｅｓ０㊀引㊀言对国土资源的开发利用状况进行动态监测与管理ꎬ是及时发现和遏制土地违法㊁违规行为的有效手段[１]ꎮ迅速发展的数字遥感技术和计算机技术ꎬ为土地利用现状及变化信息的获取提供了及时有效的技术手段[２]ꎮ如何对多时相㊁多源遥感数据进行分析处理ꎬ快速地发现变化图斑ꎬ并保证变化信息提取的准确性ꎬ减少人工干预ꎬ是土地利用动态监察执法工作开展的重要技术保障ꎮ近年来ꎬ国土资源部以卫星遥感监测和信息网络技术为手段ꎬ不断加大执法监察工作力度ꎬ积极创新执法方式ꎬ努力提高执法效果ꎬ执法工作在保发展㊁保红线中发挥了十分重要的作用ꎮ遥感影像数据变化信息的提取大致可分为两类:直接比较分析多时相光谱数据和各自时相光谱数据分类结果的比较分析[３]ꎮ无论上述哪种方法ꎬ对影像图数据质量要求都很高ꎬ剔除伪变化图斑工作量都大ꎬ针对小范围区域ꎬ甚至会超过提取变化图斑的工作量ꎮ可以说ꎬ遥感图像自动解译是一项复杂的系统工程ꎬ实现自动解译也是一个漫长的过程ꎬ不少专家学者对此进行了探讨研究[４]ꎮ近几年珠海市在全市范围内定期开展违法用地的查处工作ꎬ但目前尚缺少被业务部门作为日常监测来使用的技术方法[５]ꎬ只能先依靠人机交互解译判读的方法提取变化图斑ꎬ再根据已有的辅助数据源判断是否是疑似违法用地ꎬ最后由行政部门通过用地审批材料核实定性ꎮ本文主要是分析两个时相全市陆地范围内遥感影像数据ꎬ通过人机交互作业方式提取变化图斑ꎬ并结合最新土地利用规划图和现状图以及历年省厅下发的违法用地图斑ꎬ确定为疑似违法用地图斑ꎬ执法部门再通过用地报批材料及外业巡查判断是否为违法用地图班ꎮ１㊀正射影像图制作首先ꎬ对２０１３和２０１４年两个时相遥感影像数据结合已有的ＤＥＭ和ＤＬＧ数据进行处理ꎬ制作生成１ʒ１００００比例尺的ＤＯＭ数据ꎬ制作流程如图１所示ꎮ图１㊀ＤＯＭ数据制作流程Ｆｉｇ.１㊀ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＤＯＭｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１.１㊀影像融合原始数据因数据量大ꎬ下载后不方便被切分成多个小图像ꎬ所以首先要将原始影像拼接成一幅或几幅大范围图像ꎬ再进行影像融合ꎮ影像融合是一种通过高级图像处理技术来复合多源遥感影像的技术ꎬ其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类型传感器所提供的信息加以综合ꎬ消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾ꎬ加以互补ꎬ降低其不确定性ꎬ减少模糊度ꎬ以增强影像中信息透明度ꎬ改善解译的精度㊁可靠性以及使用率ꎬ以形成对目标完整一致的信息描述ꎮ影像融合按下列作业方法进行:ꎬ１)在不破坏原有色调层次的基础上分别对全色影像和多光谱影像进行去模糊㊁去云雾等增强预处理ꎻ２)根据影像的灰度动态范围确定融合算法进行融合ꎻ３)融合后的影像应能反映细部特征ꎬ纹理清理ꎬ色彩明亮ꎮ１.２㊀正射纠正首先ꎬ选取像控点ꎬ从我市已有的１ʒ２０００地形图数据中采集ꎬ采集的地面控制点应为在卫星影像中相应位置处明显地物特征点ꎬ应总体上平均分布ꎬ影像的边缘和角点不应丢掉ꎮ其次建立纠正模型ꎬ对于高山地㊁山地ꎬ根据影像控制点ꎬ应用严密的物理模型或有理函数模型并通过已有的ＤＥＭ数据进行几何纠正ꎻ对影像重采样ꎬ获取正射影像ꎮ对于丘陵地ꎬ可根据情况利用低一等级的ＤＥＭ进行正射纠正ꎻ对于平地ꎬ可不利用ＤＥＭ直接采用多项式拟合进行纠正[６]ꎮ１.３㊀影像镶嵌进行相邻两景影像拼接ꎬ按镶嵌线进行裁切ꎬ自动完成影像镶嵌ꎮ同时对镶嵌线两边的影像接边差进行检查ꎬ若超限ꎬ应分析原因ꎬ必要时重做影像纠正处理ꎮ影像镶嵌只针对相同采样间隔㊁同波段类型(即单波段与单波段㊁多波段与多波段)影像ꎻ采样间隔不同或多波段与单波段影像之间原则上不进行镶嵌ꎬ但为保证数据无缝接边ꎬ需要对影像色调进行调整处理ꎬ特别是相邻两景影像之间不应有明显的镶嵌痕迹ꎮ最后按照１ʒ１００００标准分幅内图廓线对影像进行裁切ꎬ裁切后生成ＧｅｏＴｉｆｆ格式栅格影像文件ꎮ２㊀疑似违法用地变化图斑提取规则土地利用动态监测的实施单位通常拥有前一时相的土地利用状况矢量数据ꎮ在这一特定的数据背景下ꎬ使用现势的高分辨率的遥感数据图像和前一时相的矢量数据ꎬ开发图像处理与判读技术ꎬ定位定量地自动判定这种土地利用变更状况ꎬ制作土地利用变更图件[７]ꎮ疑似违法用地图斑的提取和土地利用动态监测变化图斑提取稍有不同ꎬ首先是数据源的不同ꎬ违法用地变化图斑提取主要是利用前后两个时相的遥感影像数据进行比对ꎻ其次是提取的变化图斑更倾向于违法用地ꎬ相比土地利用动态监测图斑提取的内容要单一且少ꎮ首先将整个作业区域按照土地利用现状数据划分为建设用地和非建设用地两部分ꎬ在ＡｒｃＧＩＳ软件工具的辅助下ꎬ人机交互目视分析判读提取变化图斑ꎬ成果以矢量数据ＳＨＰ格式存储ꎬ然后再与上一年度省厅下发的疑似违法用地图斑相减ꎬ得到疑似违法用地图斑ꎮ其中土地利用现状图非建设用地区域变化图斑提取规则有:１)前为非建设用地ꎬ后为建设用地ꎮ２)前为非建设用地ꎬ后为人工推填土ꎮ３)前为人工推填土ꎬ后为建设用地ꎮ４)前为非建设用地ꎬ后为新建院墙ꎮ５)前为非建设用地ꎬ后为道路ꎬ或前为在建道路ꎬ后为建成道路ꎮ６)前为海水覆盖ꎬ后为围填海造地ꎮ７)往年为 临时用地 ꎬ后时相影像有明显建设特征ꎻ建设用地区域变化图斑提取规则是前为空地ꎬ后为建筑物或建筑痕迹ꎮ３㊀变化图斑属性赋值提取的变化图斑需要录入属性数据ꎬ便于行政部门将之与用地审批数据进行核对来确认是否为违法用地ꎬ录入的属性数据包括行政区名称㊁变化图斑编号㊁现状地类名称㊁权属单位名称㊁座落单位名称㊁规划用途㊁变化图斑面积㊁变化图斑中心点Ｘ和Ｙ坐标等ꎮ其中ꎬ现状地类名称㊁权属单位名称㊁座落单位名称从最新的土地利用现状数据库提取ꎬ规划用途从最新的土地利用规划数据库提取ꎬ采用一级分类ꎮ变化图斑现状地类属性数据自动赋值ꎬ需在ＡｒｃＧＩＳ中使用相交分析命令ꎬ再根据ＸＺＱＭＣ㊁ＢＨＴＢＢＨ㊁关联字段㊁ＤＬＭＣ㊁ＱＳＤＷＭＣ㊁ＺＬＤＷＭＣ等６个字段进行融合处理ꎬ合并地类相同项ꎮ然后复制属性表到Ｅｘｃｅｌ表并保存ꎬ关联数据到ＡｒｃＧＩＳ属性表中ꎬ删除多余重复字段ꎬ完成属性表的现状地类信息录入ꎮ４㊀结果分析通过处理后的两时相遥感影像ꎬ利用ＡｒｃＧＩＳ软件的 渔网 划分功能将目标范围进行格网化ꎬ确保作业范围６７１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀测绘与空间地理信息㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２０年不被遗漏ꎬ再利用卷帘工具辅助人工目视比对ꎬ提取变化图斑并录入属性信息ꎬ此次作业全市范围内总共提取了１４８７个变化图斑ꎬ其中落在现状为非建设用地的图斑８５４个ꎬ落在现状为建设用地的图斑６３３个ꎬ如图２㊁图３所示ꎮ提取的落在现状为非建设用地的图斑可结合外业巡查ꎬ直接进行执法查处ꎮ落在现状为建设用地的图斑可直接叠加用地审批数据库进行比对判读是否为违法用地ꎬ如没有用地管理数据库可通过核对用地审批材料并结合外业调查进行判断ꎮ图２㊀建设用地变化图斑示意图Ｆｉｇ.２㊀Ｄｉａｇｒａｍｏｆｃｈａｎｇｅｄｐａｔｃｈｅｓｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ图３㊀非建设用地变化图斑示意图Ｆｉｇ.３㊀Ｄｉａｇｒａｍｏｆｃｈａｎｇｅｄｐａｔｃｈｅｓｏｆ㊀㊀㊀㊀ｎｏｎ－ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ利用遥感影像数据结合ＧＩＳ软件辅助判断疑似违法用地图斑ꎬ凸显了遥感高效㊁快速监测的特点ꎬ提高了违法用地监察工作的效率ꎮ迄今为止ꎬ目视解译仍是成功的分类方法ꎻ在今后相当长的一段时间内ꎬ目视解译分类㊀㊀与计算机自动分类将协调发展[８]ꎬ既要保证变化图斑提取的快速性ꎬ也要提高变化图斑提取的准确性ꎮ５㊀结束语此次作业变化图斑的提取采用ＧＩＳ软件辅助人工目视解译的作业方式ꎬ相比利用软件自动化提取变化图斑ꎬ其优势在于变化图斑提取的准确定ꎬ由于加入了解译者思维和判断ꎬ所以信息提取结果精度相对较高ꎮ由于变化图斑自动发现的影像图上除了变化图斑外ꎬ还存在众多的背景地物干扰[９]ꎬ且目前计算机自动分类精度尚不能完全满足工作需要ꎬ所以剔除伪变化图斑工作量也很大ꎮ违法用地的查处工作每年度都在开展ꎬ采用的遥感影像数据时间相隔不超过１年ꎬ地貌变化不大且作业区域小ꎬ所以并不建议采用计算机自动解译ꎬ且从实践结果来看ꎬ本文的作业方法具有一定的实用价值ꎮ参考文献:[１]㊀刘新平.基于移动ＧＩＳ的土地动态巡查监管系统研究与应用[Ｄ].南京:南京师范大学ꎬ２０１１.[２]㊀沙志刚.数字遥感技术在土地利用动态监测中的应用概述[Ｊ].国土资源遥感ꎬ１９９９ꎬ１１(２):７－１１.[３]㊀杨贵军ꎬ武文波ꎬ陈步尚ꎬ等.土地利用动态遥感监测中变化信息的提取方法[Ｊ].东北测绘ꎬ２００３ꎬ２６(１):１８－２１.[４]㊀秦其明.遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径[Ｊ].测绘科学ꎬ２０００ꎬ２５(２):２１－２４.[５]㊀温礼ꎬ吴海平ꎬ姜方方ꎬ等.高分遥感影像的围填海变化图斑自动提取方法[Ｊ].测绘科学ꎬ２０１５ꎬ４０(６):４２－４５.[６]㊀张月琴.简述摄影测量与遥感中的４Ｄ产品制作[Ｊ].青海国土经略ꎬ２０１４(４):７０－７１.[７]㊀程昌秀ꎬ严泰来ꎬ朱德海ꎬ等.ＧＩＳ辅助下的图斑地类识别方法研究[Ｊ].中国农业大学学报ꎬ２００１ꎬ６(３):５５－５９.[８]㊀孙静ꎬ赵伟ꎬ赵鲁全.土地利用遥感动态监测技术方法介绍[Ｊ].山东国土资源ꎬ２００５ꎬ２１(４):３８－４１.[９]㊀冯德俊ꎬ申京诗ꎬ李永树ꎬ等.动态监测变化信息提取[Ｊ].测绘工程ꎬ２００４ꎬ１３(１):１７－２０.[编辑:张㊀曦](上接第１７４页)２㊀结束语应用以上方法ꎬ完成了重庆市各历史时期㊁不同坐标系㊁不同比例尺历史地形图的扫描处理及裁切建库工作ꎬ涉及图幅数达１０万余幅ꎮ经实践检验ꎬ本方法快捷高效ꎬ建立的栅格地形数据库已经在地质勘察㊁旧城改造㊁学术研究㊁城市历史风貌展示等方面广为应用ꎬ为城市开发㊁建设和管理提供了宝贵的历史地形图资料参考ꎬ达到了有效保护历史地形档案资料的目的ꎬ为推进测绘历史档案信息化建设㊁促进历史档案信息深挖掘奠定了基础ꎮ参考文献:[１]㊀李峥.基于ＡｒｃＥｎｇｉｎｅ的栅格数据批量配准㊁坐标系转换及裁切功能的研发[Ｊ].林业勘察设计ꎬ２０１１(２):５８－６３.[２]㊀郑艳丽.谈城市勘测档案的科学管理[Ｊ].兰台世界:上半月ꎬ２００７(１５):２６.[３]㊀张勤.测绘历史档案分级管理与应用[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１５(３):１２１－１２４.[４]㊀张剑波ꎬ刘丹ꎬ吴信才.ＧＩＳ中栅格数据存储管理的研究与实现[Ｊ].桂林工学院学报ꎬ２００６ꎬ２６(１):５４－５８.[５]㊀李黎.栅格目录及其在数字栅格数据库中的应用[Ｊ].测绘技术装备ꎬ２００８ꎬ１０(４):２１－２４.[编辑:刘莉鑫]７７１第３期王化娟:一种基于遥感影像疑似违法用地图斑提取方法的研究。
土地利用变化图斑提取方法
土地利用变化图斑提取方法夏旺;赵展【摘要】为提高变化图斑提取效率,减少人工操作难度,在多元变化检测(MAD)自动发现变化信息的基础上,提取感兴趣区域生成差异影像,并分割差异影像得到完整变化图斑.利用3种典型变化地物类型进行图斑提取实验,结果表明,该方法可以获取完整、连通的变化图斑,在错检率和漏检率方面优于MAD,且Kappa系数分别从0.770、0.810、0.729提高到了0.916、0.894、0.934.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2017(015)009【总页数】4页(P93-96)【关键词】变化图斑;分水岭分割;区域合并;变化检测【作者】夏旺;赵展【作者单位】武汉大学测绘学院,湖北武汉 430079;武汉大学测绘学院,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】P237获取两幅不同时相遥感影像的变化图斑是土地利用遥感监测的关键[1]，但目前通常仍是采用人工勾绘的方式来获取变化图斑，我国每年土地变化信息量十分巨大，手工提取变化图斑耗时耗力，且准确勾绘边界线也对操作人员的技术水平提出了较高的要求，因此减少人工操作难度具有重要意义。
利用变化检测方法可以自动识别不同时相遥感影像的变化区域。
根据处理单元可将检测算法分为像素级和对象级两类[2-3]。
对象级变化检测是将一组有特定关联的像素集合为一个检测单元来进行变化检测，可对上下文信息建模，有效考虑局部邻接像素之间的关系，能较好地去除由光谱差异或配准误差造成的伪变化区域[4]，但该算法依赖于分割与分类算法，细小的变化区域可能被湮没在背景中而漏检[5]，同时由于光照﹑视角﹑大气条件等影响，前后两个时相影像的分割与分类结果难以保持一致，将导致大量伪变化区域[6]，因此在土地覆盖﹑土地利用调查更新等多个应用领域中，仍广泛使用像素级变化检测。
像素级变化检测最大的优点是可以全面检测影像中任意形状﹑大小的变化信息，达到很好的效果；但由于算法没有考虑邻接像素的信息，容易对由光谱差异和配准造成的误差敏感，产生离散﹑破碎﹑不连通的检测结果[7]，且存在大量伪变化区域，不能直接利用变化信息提取变化图斑。
分析国土资源管理中土地利用动态遥感监测
区域治理DETECTION分析国土资源管理中土地利用动态遥感监测萧县自然资源和规划局 吴长君摘要：动态遥感技术在数据预处理、变化信息监测及提取方面实现了巨大的突破，将该技术应用于国土资源管理工作中，无疑将会提供较大的支持与帮助。
基于此，本文简单阐述国土资源管理中引入动态遥感监测的价值，并对动态遥感监测在国土资源管理土地利用的执法监测、变更调查及业务审批领域应用情况加以探析，以期深入挖掘动态遥感技术的作用。
关键词：国土资源管理；土地；动态遥感监测中图分类号：P285.2+39 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2020）13-0079-0001国土资源部在《土地利用总体规划管理办法》中指出，要在创新、协调、绿色理念的指导下，加强土地资源利用的合理性与规范性[1]。
我国土地资源广泛应用于住宅、农业、运输、城市建设等领域之中，而为了减轻城镇化趋势下对土地资源开发所带来的压力，提升土地资源使用的合理性，就必须提高国土资源管理工作的效率与质量。
在这样的背景下，在国土资源的土地利用中引入动态遥感监测技术并对此加以研究，有助于在土地的类型、空间分布等细节方面获取更多准确的数据，提高国土资源管理工作的技术含量。
一、国土资源管理中引入动态遥感监测的价值首先，有助于国土资源管理工作效率的提升。
动态遥感技术在国土资源管理中的应用范围广泛，覆盖土地执法监察、土地变更调查、土地使用业务审批等多个领域之中，多项有关于国土资源管理的工作中都可以对动态遥感技术加以运用，使整体工作效率得到提高，节省工作时间。
其次，有助于国土资源管理工作精准度的加强。
动态遥感技术能够客观、真实地展现出地表物体的影像，以立体模型的方式动态呈现土地信息，并可完成周期性监测任务，并且数据的精准度与准确性高，避免数据分析中不必要的误差，及时纠正失误，提高工作过程的合理性[2]。
二、国土资源管理中对土地利用动态遥感监测的具体情况（一）土地变更调查土地变更调查是由县一级国土资源管理机构，在上级部门的要求下，对辖区内土地利用及行政划分等情况的实地调查，并结合最新的调查数据结果，对土地利用数据库内的信息更新。
耕地流出排查自主提取图斑经验交流
耕地流出排查自主提取图斑经验交流确定研究目标：明确要进行耕地流出排查自主提取图斑的目的和范围，例如确定特定地区的耕地流出情况，以支持土地资源管理和保护。
数据获取：收集相关的地理信息数据，包括高分辨率遥感影像、土地利用/覆盖数据、地形数据等。
确保数据的准确性和时效性，以获得可靠的结果。
影像预处理：对获取的高分辨率遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以提高图像质量和准确性。
图斑提取算法选择：选择适合耕地流出排查的图斑提取算法。
常见的算法包括基于阈值分割、目标识别、纹理分析等方法。
根据实际情况选择最适合的算法，确保结果准确且高效。
图斑提取过程：使用选择的算法对预处理后的遥感影像进行图斑提取。
根据算法要求，设置相应的参数，并对提取结果进行优化和调整，以确保得到准确的耕地流出图斑。
结果验证与精度评估：对提取的图斑结果进行验证和精度评估，以确保提取的耕地流出图斑准确性。
可使用验证样本或与实地调查结果进行对比，评估提取结果的准确率和精度。
交流和分享经验：与其他从事类似研究的专家、学者或从业人员进行经验交流和分享。
可以通过学术会议、论文发表、在线论坛等方式，与同行讨论方法、结果和经验，从中获取宝贵的反馈和改进建议。
不断改进和优化：根据验证和评估结果以及与他人的交流，不断
改进和优化耕地流出排查。
浅析卫片执法项目中图斑提取的原则及方法
浅析卫片执法项目中图斑提取的原则及方法摘要：卫片执法项目是由国土卫星遥感应用中心（以下简称卫星中心）牵头，四川等四家测绘地理信息局协作完成的变化图斑提取及编辑工作，为土地执法、土地保护提供依据。
关键词:卫片执法；图斑提取引言项目源资料，包括遥感影像资料和自动提取图斑，由卫星中心通过云平台推送。
各季度影像资料叠加分析，前后时相变化发现（新增加），人工核实编辑，形成阶段性图斑及图斑对应影像截图文件的以县域为单元的成果文件包，并云推送相应单位及部门。
自动提取图斑(前时相) 自动提取图斑(后时相)人工干预后图斑(前时相) 人工干预后图斑(后时相)1卫片执法项目图斑提取的作用土地执法重点关注点在建设用地，主要是违法占用土地（耕地），私自改变用地用途，违章乱搭滥建等。
卫片执法项目图斑提取，主要针对建设用地，一般是利用下发的自动提取变化图斑数据，叠加当季度影像（以下称当期影像）和所要求的基期影像（以下称前期影像），比对分析当期影像和前期影像，对新增、扩建的基础设施、居民地及工矿用地等人为因素造成的地表变化进行提取。
包含伪变化图斑的去除、遗漏图斑的补充采集提取、图斑边界的校正、图斑属性的赋值和完善。
对面积五百亩以上的变化图斑，即违法性质较严重的图斑和牵扯重大违法线索的图斑，要展开外业实地核查。
变化图斑提取，包括新增图斑提取、持续监测图斑提取、翻建类图斑提取三大类。
2新增图斑提取新增加的图斑，只有牵扯建设用地才允许提取，着重的是耕地的用途转变，如耕地变为宅基地、居住小区，耕地上建设厂房，修建铁路公路、高压电塔侵占耕地,砖瓦窑取土破坏耕地等变化。
前时相的耕地后时相的宅基地前时相的耕地后时相的疑似设施农用地前时相的耕地后时相的道路建设用地对于林地的采伐，后期变更为耕地或茶园、果园的，未涉及建设推填土，不要求提取。
农业温室大棚，其本质的种植属性没有变化，仍然直接服务于农业生产，也不要求提取图斑。
前时相的林地后时相的温室大棚（不提取）建筑工地的临时性工棚一般不采集，位于施工区内部可包含于推填土图斑整体提取。
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土地动态遥感监测图斑提取
土地利用监测图斑提取1:DOM图裁切
1.1: 县界外扩 1 公里
按县级行政辖区对镶嵌后DOM进行裁切，范围为县级行政界线外扩 1 公里范围，沿最小外接矩形裁切。
ARCMap-->ArcToolbox-->Analysis Tool-->Proximity-->Buffer 对县界进行缓
冲区分析，实现县界外扩 1 公里。
1.2:ERDAS中裁切DOM
Erdas 中利用AOI文件裁切DOM图（裁剪后的矩形黑色边框去不掉）。
1）ERDAS-->viewer，并在其中打开要进行裁剪的遥感图像; 2）在
上面的窗口中同时打开县界外扩的矢量图，shape格式的; 3）在矢量
图上，用鼠标点中你要裁切的县，并点击“ AOI”菜单下的
“ Tools, ”子菜单，调出AOI工具栏;
4）利用AOI工具条上的AOI转换工具（带右箭头的工具），将选中的县界转换为
AOI，并选中该AOI;
5) “Data Preparation ”中点击“ Subset Image, ”，启动图像裁切窗体。
接下来，选择好要裁切的遥感影像，点击窗体上的“ AOI, ”按钮，选中“ Viewer ”选项，点击“ OK”按钮，这是可以看到要输出的图像两角坐标较原图发生了相应的改变。
然后给出裁切后输出图像的存放位置和文件名，这时点击“OK”按钮，从而实
现最终的裁切。
1.3:ARCGIS 中裁切DOM
1)ArcMap 中加载要裁切的DOM图
2)ArcToolbox -->data Management tool-->raster-->raster Processing-->
Clip 进行裁切，按照面域范围出图。
如要严格按照给定的界限进行裁切勾选下方的可选项，不勾选的话会按照给定范围的最小外接矩形裁切。
2: 提取变化图斑
2.1: 新建SHP面文件
1) 在arccatalog 里空白处右键选择NEW-->Shapefile 如下图:
按技术方案要求命名SHP 文件
2)shp 文件投影设置
点击对话框中的Edit 按钮，出现Spatial Reference Properties 对话框，点击Select 选择相应的投影信息, 或者点击Import 选择所要投影文件信息相同的投影信息文件。
2.2: 变化图斑提取
1）新建字段
ARCMA中P加载所新建的SHP面文件，在面文件上右键选择Open attribute table 打开属性对话框，点击Options-->Add Field ，根据技术方案添加字段及字段类型等。
图斑界线:所有疑似变化图斑均用红色（色标:255，0 ，0）表
示。
2) 图斑提取
Arcmap 中加载Effects 模块，同时添加裁切后的县辖区DOM图、参考影像图和变化图斑提取的面SHP文件，用Effects 模块中的Swipe Layer 工具条进行对比前后实相图。
在进行图斑提取前可以对县辖区的DOM图创建一个格网，便于查找和记录。
ArcToolbox -->data Management tool-->Feature
Class-->Creat Fishnet 根据需要创建合适的格网。
如下图
在Editor 工具条上点击Star Editor ，选择对象的图层进行变化图斑的提取和采集，并赋予图斑相应的属性。
Excel 中，按照技
术方 案要求 （如下表 ） 进行编辑变化图斑记录表
遥感监测图斑信息记录表 省（区、市 ） 市 县（ 区） 第 页 共
页
提取完变化图斑并赋完属性后，在变化图斑文件上右键选择 Open attribute
3: 变化图斑记
table 打开属性对话框，点击 Options-->Export
将变化图斑的属性信息输出为 .dbf 格式的文件，复制到
Sctions-->Select All （ 注意区别裁切面和被裁切面选择图层时不要选错 ）
是否 中心点坐标 时相 行政 面积 序号 图斑号 备注 变化 代码
（ 亩） X Y 前后 9 1 2 3 4 5 6 7 8 10 4: 镶嵌块制作 4.1 shp 格式镶嵌线
在 ERDAS-->Dataprep-->Mosaic Images-->MosaicPro 中加载待镶嵌的影像， 自动生成镶嵌线，手动进行修改，如下图 :
走完镶嵌线后选中镶嵌线点击 File-->Save Seam Polygons 保存镶嵌线为 SHP 面格式文件。
4.2 制作镶嵌块
在 Arcmap 中添加 SHP 格式镶嵌块文件和 SHP 格式的县界文件 （ 最好把县界文件 复制一个加载进来改名为相应的镶嵌块文件名 ） ，在菜单栏空白处右键添加 Topology 工具条。
选 Editor 编辑 Start Editing 开始编辑。
用 Select Features 选择指针把镶 嵌块的线全部选中，或者在 SHP
文件上右键
这时Topology 拓扑工具栏中的Construct Features 选项为激活状态。
点击Construct Features 构造要素，选择第 3
个选项
点击OK即可实现用镶嵌线裁切县界，制作镶嵌
块。
如下图
4.3 镶嵌块赋属性
和本文 2.2 中的建立字段一样，给镶嵌块新建字段（如下表要求），并赋予相应的属性。
镶嵌块信息文件属性结构
序号字段名称字段代码字段类型字段长度小数位数备注 1 对
应IMG文件名称YXMC char 20 2 数据源SJY char 10 3 景号JH char 30 4 数据源时相SX char 8 见本表注 1 5 侧视角CSJ float 6 1 见本表注 2 6 采样间隔CYJG char 5 7 中央经线ZYJX char 5 8 县级行政
辖区代码XZQDM char 6 9 县级行政辖区名称XMC char 30 10 面积PAREA float 15 2 单位:平方公里11 备注BZ char 100
1: 数据源时相填写至日，如“ 20100506”。
2:侧视角填写单位为度，小数点后保留 1 位。
5: 整饰文件
整饰文件按照技术方案要求进行新建SHP文件（同本文2.1 节相同）和添加编辑。
图廓整饰包括: 图名、图例、公里格网、比例尺、版权单位。
其中，公里格网
用交叉十字丝表示，版权单位为“国土资源部”。
在ARCMA中P 注记包括:县（区、市、旗）、乡（镇）、主要公路、河流、湖泊、山脉等名称。
其中，县（区、市、旗）、乡（镇）名称应标注在该级政府所在地土地利用动态遥感监测图图面内容
图廓整饰（图名、图例、公里格网、比例尺、版权单位）县级以上行政界线
注记
图斑编号
监测图斑界线
2010 年DOM。