基于遥感技术的土地利用动态监测
基于遥感的土地利用变化动态分析
基于遥感的土地利用变化动态分析土地是人类生存和发展的重要基础资源，而土地利用的变化则反映了人类活动与自然环境相互作用的结果。
随着科技的不断进步，遥感技术以其宏观、快速、准确和周期性等特点，成为研究土地利用变化的重要手段。
遥感技术通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，获取地表的电磁波信息，从而能够对大面积的土地进行监测和分析。
这些信息经过处理和解读，可以为我们提供土地利用类型、面积、分布等详细数据，为研究土地利用变化提供了有力的支持。
在过去的几十年里，全球范围内的土地利用发生了显著的变化。
城市化进程的加速使得大量的耕地和林地被转化为城市建设用地；农业的发展导致了耕地的扩张和集约化利用；而生态保护政策的实施则促进了一些地区的森林和草地的恢复。
这些变化不仅对当地的生态环境产生了影响，也在全球尺度上对气候变化、生物多样性等问题带来了挑战。
以我国为例，东部沿海地区的城市化发展迅速，许多原本的农田和农村地区逐渐被高楼大厦和工业园区所取代。
遥感图像清晰地显示出城市边界的不断扩张，以及城市内部土地利用结构的调整。
在中西部地区，随着基础设施建设的推进和资源开发的进行，土地利用也发生了相应的变化。
例如，大型交通线路的建设可能会导致沿线土地的开发利用，而矿产资源的开采则可能造成土地的破坏和污染。
利用遥感技术进行土地利用变化动态分析，通常需要经过一系列的步骤。
首先是数据的获取，包括选择合适的遥感影像数据源，如Landsat 系列、MODIS 等。
然后是对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等，以提高影像的质量和准确性。
接下来是土地利用分类，这是一个关键的环节，通常采用基于像元或面向对象的分类方法，将影像中的土地利用类型分为耕地、林地、草地、建设用地等。
在分类的基础上，通过对比不同时期的影像，就可以分析土地利用的变化情况。
在土地利用变化分析中，还需要考虑一些影响因素。
人口增长是推动土地利用变化的重要因素之一，随着人口的增加，对住房、粮食等的需求也相应增加，从而导致土地利用的调整。
基于遥感的土地利用变化监测
基于遥感的土地利用变化监测一、引言土地是人类赖以生存和发展的基础资源，其利用方式的变化对于生态环境、经济发展和社会可持续性都有着深远的影响。
随着人口的增长和经济的快速发展，土地利用变化日益频繁和复杂。
为了实现科学合理的土地规划和管理，及时准确地监测土地利用变化成为了至关重要的任务。
遥感技术作为一种高效、大范围、多时相的数据获取手段，为土地利用变化监测提供了强有力的支持。
二、遥感技术在土地利用变化监测中的原理和优势遥感技术通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信息，从而获取地表的特征和状态。
在土地利用变化监测中，通常利用不同时期的遥感影像，通过对比分析影像中地物的光谱、纹理、形状等特征的差异，来识别土地利用类型的变化。
与传统的土地调查方法相比，遥感技术具有显著的优势。
首先，遥感能够实现大面积同步观测，大大提高了监测的效率和覆盖范围。
其次，遥感可以获取多时相的数据，能够动态地反映土地利用的变化过程。
再者，遥感数据具有较高的客观性和准确性，不受人为因素的干扰。
三、遥感数据的选择与预处理在进行土地利用变化监测时，选择合适的遥感数据至关重要。
常见的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat、Sentinel 等）和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重访周期短的特点，适用于大区域的宏观监测；航空影像则具有较高的空间分辨率，适用于小范围的精细监测。
在获取遥感数据后，需要进行一系列的预处理工作，以提高数据的质量和可用性。
这包括几何校正，即消除影像由于传感器姿态、地形起伏等因素造成的几何变形；辐射校正，用于消除传感器本身和大气等因素对影像辐射亮度的影响；图像增强，突出影像中的有用信息，提高图像的清晰度和可辨识度。
四、土地利用分类体系与解译方法为了有效地监测土地利用变化，需要建立科学合理的土地利用分类体系。
常见的分类体系包括耕地、林地、草地、建设用地、水域等。
在对遥感影像进行解译时，可以采用目视解译和计算机自动解译两种方法。
基于遥感技术的土地利用变化分析
基于遥感技术的土地利用变化分析遥感技术是一种通过卫星、飞机、无人机等远距离获取地表信息的技术手段。
利用遥感技术，可以实现对土地利用变化进行准确、高效的分析。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用变化分析的方法和应用。
一、遥感技术在土地利用变化分析中的应用遥感技术通过获取地表影像，可以获取大范围的土地利用信息，包括农田、城市、森林、湖泊等地表类型的变化。
与传统的地面调查相比，遥感技术具有获取大范围数据、高时间分辨率、低成本的优势，能够为土地规划、资源管理、生态环境保护等领域提供重要支持。
二、土地利用变化分析的方法1. 影像分类法影像分类是指将遥感影像中的像元划分为不同的类别，如农田、林地、水体等。
影像分类可以通过人工解译、监督分类和无监督分类等方法实现。
通过对多个时段的影像进行分类，可以得到不同时间点的土地利用类型分布。
2. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在土地利用变化分析中得到广泛应用。
深度学习方法能够通过对大量影像数据的训练，自动获取地物特征，并准确地进行土地利用类型分类。
相比传统的方法，深度学习能够更好地应对复杂的景观变化。
三、基于遥感技术的土地利用变化分析案例1. 城市扩张的变化分析随着城市化进程的加快，城市用地的需求不断增长。
利用遥感技术，可以对城市的扩张进行动态跟踪和分析。
通过对连续时期的遥感影像进行分类，可以获取不同时间点城市用地的面积、空间分布等信息，为城市规划提供参考依据。
2. 生态环境变化的监测生态环境是人类生存和发展的重要基础。
利用遥感技术，可以对森林、湿地等自然生态系统的变化进行监测。
通过对遥感影像的分类分析，可以获取不同时间点生态系统的植被覆盖情况、湿地面积变化等信息，为生态环境保护和管理提供科学依据。
3. 农田利用变化的研究农田是粮食生产的重要基地，农业发展与粮食安全息息相关。
利用遥感技术，可以对农田的面积变化、土地利用类型的变动进行分析。
通过对多期遥感影像的比对，可以了解不同时间段农田面积的增减变化情况，为农业决策提供参考。
土地利用动态变化监测技术与方法
土地利用动态变化监测技术与方法近年来，随着城市化进程的不断加速和土地资源的稀缺性，土地利用动态变化监测技术与方法的研究变得尤为重要。
土地利用动态变化监测是为了了解土地利用类型和格局的变化趋势以及其对环境和社会经济的影响。
本文将分析目前常用的土地利用动态变化监测技术与方法，并探讨其优缺点。
一、遥感技术在土地利用动态变化监测中的应用遥感技术是土地利用动态变化监测的重要手段之一。
遥感技术可以通过搭载于航天器、无人机或飞艇上的传感器获取不同波段的图像数据，进而提取土地利用信息。
通过遥感图像的分析与处理，可以识别不同类型的土地利用，如耕地、林地和建设用地等。
在遥感技术中，常用的土地利用动态变化监测方法有景观指数法和分类与变化检测法。
景观指数法通过计算特定指数（如彩色指数、植被指数和建筑指数）来反映土地利用的变化。
分类与变化检测法则通过利用多时相的图像数据进行分类，以便观察土地利用的动态变化。
遥感技术具有获取数据快、成本低和信息更新快的优点，可以提供大范围、高分辨率的土地利用信息。
然而，由于遥感数据的处理和分析需要一定的专业知识和技术，对于一些山区、森林和湿地等复杂地形和地貌类型，遥感技术的应用存在挑战。
二、地理信息系统在土地利用动态变化监测中的应用地理信息系统（GIS）是另一种常用的土地利用动态变化监测技术。
GIS将空间和属性数据进行整合，以实现对土地利用情况的分析和管理。
通过GIS，可以绘制土地利用图，分析土地利用类型的空间分布和时空变化趋势。
在GIS中，常用的土地利用动态变化监测方法有基于规则和模型的方法和基于统计和机器学习的方法。
基于规则和模型的方法通过制定规则和建立模型来分析土地利用变化的趋势和原因。
基于统计和机器学习的方法则利用历史土地利用数据进行数据挖掘和模式识别，以预测土地利用的未来变化。
GIS技术具有数据可视化和空间分析的优势，可以直观地展示土地利用的变化趋势和空间格局。
然而，GIS技术需要大量的空间数据和属性数据进行分析，且对于数据的处理和解释需要一定程度的专业知识和技术，限制了其在土地利用动态变化监测中的广泛应用。
利用卫星遥感技术进行城市土地利用变化监测
利用卫星遥感技术进行城市土地利用变化监测城市土地利用是指城市地区的土地资源被人类利用的方式和方式的演变。
城市土地利用变化监测是通过卫星遥感技术获取的数据，并进行分析和研究，以了解城市土地利用的发展和变化情况。
利用卫星遥感技术进行城市土地利用变化监测的优势在于可以获取大范围的土地利用信息，且具有高时空分辨率的特点，能够提供准确、全面和多维度的数据。
它不仅可以为城市规划、土地资源管理和环境保护提供科学依据，还可以帮助政府和决策者制定有针对性的政策和措施。
在进行城市土地利用变化监测时，需要使用卫星遥感数据，如遥感影像和遥感数据。
遥感影像可以提供城市土地利用的空间信息，遥感数据则提供相应的土地利用类型和变化信息。
利用这些数据，可以通过遥感影像分类和监测方法来获得城市土地利用的详细信息。
首先，对于遥感影像的获取，可以使用不同类型的卫星，如高分辨率光学卫星、合成孔径雷达卫星和多光谱卫星等。
这些卫星可以提供不同程度的空间分辨率和光谱分辨率，以满足不同需求的城市土地利用监测。
其次，在获得遥感影像后，需要对图像进行预处理，包括几何校正、辐射定标和大气校正等。
这些预处理步骤可以确保数据的准确性和一致性，提高后续分析的精度和可靠性。
接下来的关键步骤是遥感影像分类。
遥感影像分类是将像元分配到不同的类别或土地利用类型中的过程。
常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先获取一些已知类别的样本数据，并使用分类器对遥感影像进行分类。
非监督分类则不需要样本数据，通过相似性和聚类分析将影像分成不同的类别。
分类完成后，可以生成城市土地利用类型的栅格地图。
这些地图可以显示不同土地利用类型的空间分布和变化情况，例如居住区、工业区和商业区等。
通过对这些地图进行比较和分析，可以了解城市土地利用的演变和趋势。
除了图像分类外，还可以利用遥感数据进行城市土地利用变化检测。
这可以通过比较不同时间的遥感影像来实现。
基于遥感影像的时间序列分析和差异检测方法，可以检测到城市土地利用的变化，并分析其原因和影响。
如何使用测绘技术进行土地利用动态监测
如何使用测绘技术进行土地利用动态监测近年来，随着人口增长和城市化进程的加速，土地资源的合理利用变得尤为重要。
土地利用动态监测是对土地利用状况进行实时监测和评估的过程，其中测绘技术起到至关重要的作用。
一、遥感技术在土地利用动态监测中的应用遥感技术是一种将卫星或无人机获取的图像数据转化为可用信息的技术。
在土地利用动态监测中，遥感技术可以提供高分辨率、大范围的土地利用图像，从而帮助我们了解土地利用类型、分布及变化情况。
利用遥感技术可以对大范围的土地进行快速、准确的分类，从而实现土地利用类型的动态监测。
通过遥感图像的处理和分析，可以识别出农田、建设用地、林地等不同类型的土地，并实时监测其变化情况。
例如，可以观测到城市化过程中农田的减少和建设用地的增加，为土地资源的合理规划提供科学依据。
此外，遥感技术还可以提供土地利用的时间序列数据，以揭示土地利用变化的趋势和规律。
通过对多期遥感图像的对比分析，可以了解土地利用的变化趋势，如农田的面积是否在逐渐减少，城市扩张的速度是否在加快等，为决策者制定土地利用政策提供可靠数据。
二、地理信息系统在土地利用动态监测中的应用地理信息系统（GIS）是一种将地理空间信息与属性信息进行整合、存储、查询和分析的技术。
在土地利用动态监测中，GIS可以提供一种直观、综合的方法来分析土地利用状况和变化。
借助GIS技术，可以将测绘获取的土地利用图像与相关的属性数据进行叠加分析。
例如，可以将土地利用图像与地形、气候、交通等数据进行关联，以分析土地利用与这些因素之间的关系。
通过此类分析，可以得出一些结论，如某地区的农田面积减少可能与土地耕作条件的恶化有关，从而为土地利用政策的制定提供参考。
此外，GIS还可以进行土地利用变化的空间分析。
通过将多期的土地利用图像进行测量和比较，可以得出不同地区土地利用变化的幅度和方向。
例如，可以分析城市扩张的方向和速度，以及农田的转移方向，从而为土地资源的合理规划提供支持。
基于遥感技术的土地利用动态监测研究
基于遥感技术的土地利用动态监测研究概述：随着人口的增长和经济的发展，土地资源的合理利用和高效管理变得愈发重要。
而基于遥感技术的土地利用动态监测研究，为我们提供了一种高效、准确、经济的手段，以实时监测和评估土地利用的变化情况。
本文旨在探讨遥感技术在土地利用动态监测中的应用，并探讨其对土地管理和规划的影响。
土地利用动态监测的定义和重要性：土地利用动态监测是指通过遥感技术对土地利用类型、土地覆盖和土地利用变化进行实时监测和评估的过程。
它可以提供有关土地资源的相关信息，包括土地利用变化的趋势，土地利用类型的分布和空间模式以及土地利用变化的驱动因素。
这些信息对于土地管理部门、城市规划者和环境保护组织来说，具有重要的参考和决策价值。
遥感技术在土地利用动态监测中的应用：1. 土地利用类型分类与监测：遥感技术可以获取大范围的土地利用信息并将其分类，比如农田、城市、林地等。
通过分析不同土地利用类型的分布情况，可以了解土地资源的利用状况和变化趋势。
2. 土地利用变化检测与监测：通过遥感技术，我们可以获取不同时间点的土地利用数据，并借助图像处理和分析方法，检测和监测土地利用的变化情况。
这有助于我们及时了解土地资源的动态变化，为土地管理和规划提供科学依据。
3. 土地利用变化分析与评估：利用遥感技术提供的连续观测数据，我们可以对土地利用的变化趋势进行分析和评估。
这种评估不仅可以揭示土地利用变化的影响因素和机制，还可以为城市规划和土地资源管理提供科学依据。
4. 土地利用决策支持：通过遥感技术进行土地利用动态监测，我们可以为土地利用决策提供支持。
利用遥感数据，可以评估土地利用变化对生态环境的影响，从而帮助决策者制定合理的土地利用政策和措施。
遥感技术在土地管理和规划中的意义：1. 提高土地资源利用效率：通过遥感技术进行土地利用动态监测，可以发现和解决土地资源利用中存在的问题，提高土地资源的利用效率。
例如，分析不同地区土地利用类型的变化趋势，可以为农业生产和城市规划提供科学依据，从而实现合理利用土地资源的目的。
试述遥感土地利用动态监测方法和技术流程
试述遥感土地利用动态监测方法和技术流程遥感土地利用动态监测是指通过利用遥感技术手段对特定区域内的土地利用情况进行定期采集、分析和监测，以实现对土地利用及其变化的高效、精确、全面的监测和管理，为地方政府及决策者提供科学的政策建议和决策参考。
那么，我们应该如何实现遥感土地利用动态监测呢？1. 遥感数据的获取：遥感数据的获取是进行遥感土地利用动态监测的第一步，可以采用激光雷达、卫星遥感、无人机等多种方式进行获取。
其中，卫星遥感是目前应用最广泛的一种方式，可以获得大范围的遥感数据，但由于其分辨率普遍较低，需要结合其他数据源进行分析。
而无人机和激光雷达可以获得更高分辨率和更精准的数据，但适用范围较小，多适用于小范围内的土地利用监测。
2. 遥感图像的预处理：由于遥感数据来源多样、结构复杂，需要进行图像预处理，以提高图像的可用性和可读性。
主要包括图像去噪、增强、图像配准等一系列的处理操作。
3. 遥感图像的分类：遥感图像的分类是指对遥感图像中的像元按照给定的类别分别分配到不同的类别中，从而得到不同类别的土地利用信息。
常见的分类方法有基于像素的分类和基于目标的分类。
4. 土地利用变化的检测：通过对不同时间段的遥感图像进行比对和分析，可以发现土地利用的变化情况。
地物的变化检测主要采用基于像元的变化检测方法和基于目标的变化检测方法。
5. 土地利用监测与评价：通过对遥感图像的分析和比对，结合地勘和统计数据等多种因素，可以对土地利用情况进行监测和评价，操作流程主要包括可视化展示、数据处理与挖掘、统计分析等等。
以上就是遥感土地利用动态监测所需要的主要步骤。
需要注意，目前遥感土地利用动态监测的技术和方法不断发展和更新，必须结合新技术、新方法、新数据源等因素，进一步提升监测的准确性和效率，更好的服务于土地利用规划和管理工作。
基于遥感的土地利用动态监测
基于遥感的土地利用动态监测在当今社会，随着城市化进程的加速和人类活动的不断扩展，土地利用情况发生着日新月异的变化。
准确、及时地掌握土地利用的动态信息对于土地资源的合理规划、环境保护以及可持续发展具有至关重要的意义。
而遥感技术的出现和不断发展，为土地利用动态监测提供了一种高效、全面且准确的手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过传感器接收来自目标物体反射或发射的电磁波信息，从而对其进行识别、分析和研究。
在土地利用动态监测中，遥感技术凭借其能够大面积同步观测、时效性强、数据综合性好等优势，发挥着不可替代的作用。
首先，遥感数据的获取是土地利用动态监测的基础。
目前，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短的特点，能够提供宏观的土地利用信息。
例如，Landsat 系列卫星、Sentinel 系列卫星等，它们可以获取不同分辨率的多光谱影像，为大范围的土地利用监测提供数据支持。
航空遥感则具有更高的空间分辨率和灵活性，适用于小范围、高精度的土地利用监测。
通过搭载在飞机上的传感器，可以获取厘米级甚至毫米级的影像数据，对于城市规划、土地开发等项目的监测具有重要意义。
获取到遥感数据后，接下来需要对数据进行预处理。
这包括辐射校正、几何校正、图像增强等步骤。
辐射校正用于消除传感器本身以及大气等因素对影像辐射值的影响，使得影像能够真实反映地物的反射特性。
几何校正则是将影像的坐标与实际地理坐标进行匹配，确保不同时期获取的影像在空间位置上的一致性。
图像增强则是通过一系列算法提高影像的对比度、清晰度等，以便于后续的地物识别和分析。
在土地利用信息提取方面，常用的方法包括目视解译和计算机自动分类。
目视解译是指专业人员通过对影像的目视观察，根据影像的色调、纹理、形状等特征以及相关的地理知识和经验，识别出不同的土地利用类型。
这种方法虽然准确性较高，但效率较低，且受解译人员主观因素的影响较大。
计算机自动分类则是利用计算机算法对影像进行分类，常见的分类算法有监督分类和非监督分类。
基于遥感技术的土地利用变化监测分析
基于遥感技术的土地利用变化监测分析随着人口的增加、工业的发展和城市化进程的加速，土地资源的利用和变化越来越迅速。
而土地利用变化对于环境和社会经济发展产生了重大的影响，因此对于土地利用变化的监测和分析也越来越受到重视。
近年来，随着遥感技术的不断发展和广泛应用，基于遥感技术的土地利用变化监测和分析也日益成为了一种重要的手段。
一、遥感技术在土地利用变化监测中的应用遥感技术可以通过获取遥感图像数据，实现对土地利用变化的远程感知和监测。
其基本流程包括：采集遥感数据、预处理、特征提取、分类、变化检测等。
其中遥感图像分类和变化检测是土地利用变化监测和分析的关键环节。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素按照其空间位置和光谱特征，划分为不同的类别或地物。
它可以帮助我们对土地利用状况进行识别和分类，以便进行变化分析和监测。
目前常用的分类方法包括：基于像元的分类、基于目标的分类和基于深度学习的分类等。
在土地利用变化监测中，变化检测是另一个重要的环节。
变化检测可以识别遥感图像中某些地物在不同时间段内的变化情况。
它还可以进一步分析变化的类型、范围和原因，并提供有关土地利用变化的一些重要信息。
目前常用的变化检测方法包括基于差别的变化检测、基于阈值的变化检测和基于时序的变化检测等。
二、应用案例基于遥感技术的土地利用变化监测和分析已经被广泛应用于很多领域，例如：城市规划、资源管理、环境保护等。
以下为一些典型应用案例：1.城市化进程监测城市化进程是目前土地利用变化中的重要部分。
基于遥感技术的土地利用变化监测能够有效监测城市扩张和用地扰动的情况，并对城市规划和管理提供有益信息。
例如，李艳红等人使用遥感技术对中国东部地区的城市化进程进行了评估和预测，展现了城市化的动态和空间分布特征。
2.农业生产管理农业生产管理是另一个重要的应用领域。
基于遥感技术的土地利用变化监测可以帮助管理者监测并管理农业用地，识别农作物类型，评估收成情况等。
例如，魏新华等研究人员利用遥感技术和GIS技术，对遵义市农业生产情况进行了调查，提高了农业生产的效益和水平。
使用遥感技术进行土地利用变化监测的方法
使用遥感技术进行土地利用变化监测的方法随着人口的增长和城市化的进一步发展，土地利用变化成为了一个重要的研究领域。
了解土地利用的变化情况对于环境保护、生态平衡以及可持续发展具有重要意义。
而遥感技术的广泛应用使得土地利用变化的监测更加容易和准确。
本文将介绍使用遥感技术进行土地利用变化监测的方法，以及其在实际应用中的意义。
一、遥感数据的选择在进行土地利用变化监测时，首先需要选择适合的遥感数据。
目前常用的遥感数据有航空遥感和卫星遥感。
航空遥感数据分辨率高、图像质量好，适合较小范围的土地利用监测；卫星遥感数据覆盖广、频次高，适合大范围的土地利用监测。
根据具体的研究目的和监测区域，选择合适的遥感数据能够提高土地利用变化监测的准确性和可靠性。
二、遥感图像的预处理得到合适的遥感数据后，需要对图像进行预处理。
首先是地理校正，即将图像与地理坐标系统对应起来，对图像进行几何纠正以实现准确的地理定位。
然后进行辐射校正，去除图像中由于大气、地物反射和传感器响应等因素引起的光谱失真。
预处理后的遥感图像能够提供更准确、可比较的土地利用信息。
三、土地利用分类土地利用分类是土地利用变化监测的核心步骤，其目的是将遥感图像中的地物进行分类提取。
常用的土地利用分类方法有监督分类和无监督分类。
监督分类依靠人工对一定数量的样本进行标注，然后训练分类器进行分类；无监督分类则根据图像内部的统计特征自动进行分类。
选择合适的分类方法和分类器对土地利用进行准确分类，是保证土地利用变化监测结果可靠性的重要一环。
四、变化检测土地利用变化监测的关键是对不同时期的遥感图像进行变化检测。
通过对地表物体的变化进行定量的检测和分析，可以揭示土地利用变化的规律和趋势。
常用的变化检测方法包括基于像素的方法和基于对象的方法。
前者通过比较不同时期的图像像素的亮度、颜色、纹理等特征来检测变化；后者则将图像中的地物分割成对象，并比较对象之间的差异来检测变化。
结合两种方法可以获得更准确和全面的变化信息。
基于遥感技术的土地利用变化监测与预测
基于遥感技术的土地利用变化监测与预测近年来，随着城市化进程的加速，土地利用变化的问题日益突出。
其中，城市化进程对土地利用的影响尤为明显。
因此，如何对土地利用变化进行监测与预测，是当下亟待解决的问题。
而基于遥感技术的土地利用变化监测与预测，不仅可以为城市规划和土地管理提供依据，还可以为环境保护和可持续发展做出贡献。
一、遥感技术在土地利用变化监测中的应用遥感技术，是指利用卫星、飞机等设备对地球表面进行远距离观测和测量的技术。
通过遥感技术，可以获取大规模、高精度、实时性强的土地利用变化信息。
目前，遥感技术在土地利用变化监测中的应用包括以下几方面。
1.土地利用类型分类与变化检测利用遥感技术，可以对地表进行分类，区分出不同的土地利用类型，如农田、林地、草地、水域等。
同时，也可以通过对不同时间段的遥感影像进行比对和分析，检测土地利用变化，包括自然因素和人为因素引起的变化。
2.土地利用变化时空模式分析遥感技术可以获取高分辨率的地表影像数据，在此基础上可以对土地利用变化的时空模式进行分析。
空间模式可包括土地利用类型的分布格局、面积变化等，而时空模式则可以对土地利用变化的速度和趋势等进行预测。
3.中长期土地利用变化评价遥感技术不仅可对短期的土地利用变化进行监测和评价，还可对中长期的土地利用变化进行评价。
通过持续的遥感监测和定量分析，可以形成长时间序列的土地利用变化信息，为未来的土地管理和规划提供参考。
二、基于遥感技术的土地利用变化预测基于遥感技术的土地利用变化预测，是对未来土地利用变化状况进行科学合理的预测。
针对不同的预测期和空间范围，有以下几种方法。
1.基于季节性变化的短期预测针对农业生产等季节性特点强的土地利用类型，可以基于季节性变化进行短期预测。
这种方法一般利用前几年的遥感数据，通过分析农作物生长变化、草地植被覆盖率等指标，对未来一至两个季度内的土地利用变化进行短期预测。
2.基于趋势预测的中长期预测对于人口增长、城市扩张等长期影响下的土地利用变化，可以采用趋势预测的方法进行中长期预测。
遥感科学与技术在土地利用变化监测中的应用
遥感科学与技术在土地利用变化监测中的应用在当今社会，随着人口的增长和经济的快速发展，土地利用的变化日益频繁和复杂。
了解土地利用的动态变化对于合理规划土地资源、保护环境、促进可持续发展具有至关重要的意义。
而遥感科学与技术的出现和不断发展，为土地利用变化监测提供了强大的工具和手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物，通过传感器接收来自目标物的电磁波信息，从而对目标物进行探测和识别的技术。
它就像我们的“千里眼”，能够从遥远的太空或者高空获取大范围的地表信息。
遥感技术在土地利用变化监测中的应用，首先体现在其能够提供大面积、多时相的土地覆盖信息。
通过不同时间获取的遥感影像，我们可以清晰地看到土地利用类型的变化情况。
比如，从耕地变为建设用地，或者从森林变为草地。
这些影像可以是光学影像，也可以是雷达影像，它们各有特点和优势。
光学影像能够提供清晰的地物纹理和色彩信息，对于分辨不同的土地利用类型非常有帮助。
而雷达影像则不受天气和光照条件的限制，在多云多雨的地区或者夜间也能正常工作。
在获取遥感影像后，接下来就是对影像进行处理和分析。
这需要运用到一系列的技术和方法，比如影像校正、增强、分类等。
影像校正是为了消除由于传感器本身的误差、地形起伏等因素造成的影像变形和失真，确保影像的准确性和可靠性。
影像增强则是为了突出影像中的有用信息，提高影像的清晰度和可辨识度。
而影像分类则是将影像中的每个像元划分到不同的土地利用类型中，这是遥感技术应用的关键环节之一。
在土地利用变化监测中，常用的分类方法有监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先选择一些具有代表性的样本区域，并知道它们的土地利用类型，然后根据这些样本的特征来对整个影像进行分类。
非监督分类则不需要事先知道样本的类别，而是通过对影像数据的统计分析，自动将影像中的像元划分成不同的类别。
这两种分类方法各有优缺点，在实际应用中往往会结合使用，以提高分类的准确性。
除了分类，变化检测也是遥感技术在土地利用变化监测中的重要手段。
如何利用遥感影像进行土地变化监测和动态分析
如何利用遥感影像进行土地变化监测和动态分析遥感影像是一种重要的工具，它可以提供大范围的土地信息，帮助我们监测和分析土地变化。
本文将探讨如何利用遥感影像进行土地变化监测和动态分析。
首先，我们需要了解遥感影像的基本原理。
遥感影像是通过航空或卫星传感器获取地球表面信息的技术。
传感器可以测量不同波长的电磁辐射，并将其转换为数字图像。
这些数字图像代表不同类型的地物，如植被、水体、建筑等。
利用遥感影像进行土地变化监测的第一步是获取不同时间段的影像数据。
这可以通过卫星数据档案或地理信息系统（GIS）平台获得。
获取的影像数据应该包括至少两个时间点的图像，以便进行对比和分析。
土地变化监测的第二步是图像预处理。
这包括影像校正、噪声去除和影像配准等步骤。
影像校正可以消除由于传感器和地球表面几何形状的差异导致的影像失真。
噪声去除可以提高图像质量，并减少对结果分析的干扰。
影像配准可以将不同时间点的影像对齐，以便进行比较。
一旦预处理完成，我们就可以开始进行土地变化监测和动态分析。
一种常用的方法是基于图像分类的变化检测。
这可以通过将影像像元分配到不同的类别来实现，例如水体、植被和建筑等。
然后，我们可以比较不同时间段的分类结果，确定土地类型的变化。
除了图像分类，还可以利用变化向量分析来进行土地变化监测。
变化向量分析是一种基于像元间差异的方法，它可以定量地测量不同时间点的变化幅度和方向。
例如，在植被监测中，我们可以通过比较不同时间点的植被指数来确定植被的生长或减少。
这种方法对于研究自然灾害、城市扩张和土地利用变化等问题非常有用。
除了监测土地变化，遥感影像还可以进行土地动态分析。
这包括了解土地利用/覆盖变化的原因和影响。
通过对遥感影像进行时间序列分析，我们可以确定土地利用/覆盖变化的趋势和模式。
例如，我们可以观察农田的减少和城市扩张造成的土地转变。
这种分析对于制定土地管理策略和环境保护非常重要。
综上所述，遥感影像是一种强大的工具，可以用于土地变化监测和动态分析。
基于卫星遥感数据的城市土地利用变化监测及分析
基于卫星遥感数据的城市土地利用变化监测及分析随着城市化进程的加速，城市土地利用变化已经成为影响城市可持续发展的重要问题。
为了实现城市土地利用变化的动态监测及有效的资源利用和环境保护，卫星遥感技术被广泛应用于城市土地利用变化监测和分析中。
本文将就如何基于卫星遥感数据进行城市土地利用变化监测及分析这一主题展开对话。
1. 基于卫星遥感数据的城市土地利用变化监测方法在多源遥感数据的基础上，通过生成遥感影像相应的指数和应用专用软件进行影像分类，可以获取土地利用信息，从而进行城市土地利用变化监测，其中NDVI （归一化植被指数）和光谱是常用的遥感影像分类指数。
基于NDVI指数，提取有关植被的校正上下文，可以得到城市地表的特征，用于土地利用信息筛选。
在光学遥感影像处理中，SVM（支持向量机）分类法可以对城市土地利用进行分类，并可以让数据集处于最佳分割案例。
2. 基于卫星遥感数据的城市土地利用变化分析方法针对不同时间段遥感影像所提取的土地利用信息，可以利用GIS（地理信息系统）方法和变化检测方法进行变化分析，以研究城市土地利用的演变和变化趋势。
通过比较不同时间段的土地利用类型、数量和空间分布等信息，可以评估城市土地利用的变化状况，得到诸如城市扩张速度、土地利用改变类型、城市发展对环境的影响等内容的定量化结果。
3. 基于卫星遥感数据的城市土地利用变化监测与分析实践案例成都是中国西南地区的中心城市之一，近年来城市化进程加速，产生了大量土地利用变化。
为了实现城市可持续发展，开展城市土地利用变化监测和分析十分必要。
在成都市城乡规划设计研究院进行的研究中，利用收集的Landsat 8 OLI遥感数据，结合Google Earth影像、地籍图、行政区划图等多种数据资源，重建了城市环境遥感数据库，实现了城市土地利用变化监测。
通过评估城市土地利用变化的情况，成都市通过合理规划城市用地功能，实现了合理地利用城市资源。
4. 基于卫星遥感数据的城市土地利用变化监测与分析的优劣势卫星遥感技术具备高时空分辨率、高覆盖率、非接触式等优势，为城市土地利用变化监测和分析提供了丰富的数据来源和技术方法。
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。
基于遥感技术的土地利用变化监测与分析研究
基于遥感技术的土地利用变化监测与分析研究土地利用变化是指土地在一定时期内，由于自然因素和人为活动引起的土地利用类型或者土地利用格局的变动。
随着经济的发展和人口的增加，土地利用变化在全球范围内愈发显著。
为了实现可持续发展和资源保护，对土地利用变化进行监测与分析研究变得尤为重要。
遥感技术作为一种高效、经济的手段，被广泛应用于土地利用变化的监测与分析研究中。
遥感技术可以获取大范围、多时相、高分辨率的土地利用信息，为研究人员提供了丰富的数据基础。
在土地利用变化监测与分析研究中，遥感技术主要包括影像解译、分类和变化检测等方面。
首先，在土地利用变化监测与分析研究中，遥感影像的解译是必不可少的一步。
通过解译遥感影像，可以将图像中的像元归类到不同的土地利用类型中。
影像解译方法可以分为人工解译和自动解译两种。
人工解译通常需要依靠领域专家的经验和专业知识，对图像进行目视解译。
自动解译则利用计算机算法对图像进行解析和分类。
常用的自动解译算法包括最大似然法、支持向量机和随机森林等。
无论是人工解译还是自动解译，都需要根据研究对象和研究需求选择合适的解译方法。
其次，土地利用变化的分类是对土地利用类型变化进行定量分析的关键步骤。
对于不同的研究对象和研究区域，常用的分类方法包括单一时相分类和多时相分类。
单一时相分类是指利用单一时相的遥感影像进行土地利用类型的分类，常用的分类算法有最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
多时相分类则利用多个时相的遥感影像，通过比较不同时相影像中的差异判断土地利用变化类型，常用的方法有改进的叠加法、基于规则的分类和基于像元变化的分类等。
分类结果的准确性和可靠性对于土地利用变化监测和分析的结果有重要影响，因此合理选择和调整分类方法非常关键。
最后，土地利用变化的检测是对土地利用类型变化的动态分析。
检测方法主要包括基于专题信息的变化检测和基于象元变化的变化检测。
基于专题信息的变化检测是通过比较不同时期的土地利用分类结果来检测土地利用的变化。
基于遥感的土地利用变化监测研究
基于遥感的土地利用变化监测研究在当今社会，随着人口的增长和经济的快速发展，土地资源的合理利用和管理变得愈发重要。
而土地利用变化监测作为了解土地资源动态的重要手段，对于土地规划、环境保护、城市发展等诸多领域都具有极其关键的意义。
遥感技术凭借其大范围、多时相、高分辨率等独特优势，在土地利用变化监测中发挥着不可或缺的作用。
遥感技术能够获取大面积的地表信息，通过不同波段的电磁波对地面进行扫描和观测。
这些数据包含了丰富的地物特征，如光谱、纹理、形状等。
通过对不同时期获取的遥感影像进行对比分析，我们可以清晰地发现土地利用的变化情况。
在实际应用中，首先要进行遥感数据的获取。
目前，常用的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat 系列、SPOT 系列等）和航空影像。
这些影像具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，需要根据具体的监测需求进行选择。
例如，对于大范围的土地利用变化监测，通常会选择空间分辨率较低但覆盖范围广的卫星影像；而对于小区域的高精度监测，则可能会采用空间分辨率较高的航空影像。
获取到遥感数据后，接下来就是数据的预处理。
这一环节包括辐射校正、几何校正、图像融合等操作。
辐射校正用于消除传感器自身以及大气等因素对影像辐射亮度的影响，使得影像能够真实反映地物的反射特性。
几何校正则是对影像的几何变形进行纠正，以确保不同时期的影像能够准确匹配。
图像融合则是将多源遥感数据进行整合，以获取更丰富的信息。
完成预处理后，就可以进行土地利用信息的提取。
这通常采用目视解译和计算机自动分类两种方法，或者将两者结合起来。
目视解译是指解译人员通过对影像的直接观察和分析，根据经验和知识来判断土地利用类型。
这种方法准确性较高，但效率较低，适用于小范围、高精度的监测。
计算机自动分类则是利用各种分类算法，如监督分类、非监督分类等，对影像进行分类。
这种方法效率高，但准确性可能会受到一些因素的影响，如影像质量、分类算法的选择等。
在土地利用变化监测中，变化检测是核心环节。
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。
基于遥感的城市绿地变化动态监测
基于遥感的城市绿地变化动态监测随着城市化进程的加速，城市绿地对于改善城市生态环境、提高居民生活质量的作用日益凸显。
准确、及时地监测城市绿地的变化情况，对于城市规划、生态保护和可持续发展具有重要意义。
遥感技术凭借其大面积同步观测、时效性强、数据客观准确等优势，成为城市绿地变化动态监测的重要手段。
遥感技术的原理及数据来源遥感是指非接触的、远距离的探测技术。
通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信息，并对这些信息进行处理和分析，从而获取地表物体的特征和状态。
在城市绿地监测中，常用的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat 系列、Sentinel 系列等）和航空影像。
这些影像包含了丰富的光谱信息，能够反映出绿地的植被覆盖度、类型等特征。
基于遥感的城市绿地信息提取方法在获取遥感影像后，需要采用适当的方法提取城市绿地信息。
常用的方法有基于光谱特征的分类法和基于指数的计算法。
基于光谱特征的分类法是根据绿地在不同波段的反射特性，将其与其他地物区分开来。
例如，植被在近红外波段具有高反射率，而在可见光波段反射率较低。
通过建立合适的分类模型，可以将影像中的绿地提取出来。
基于指数的计算法则是利用一些专门设计的植被指数来定量地描述绿地的状况。
常见的植被指数如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
这些指数能够有效地突出植被信息，从而方便绿地的识别和监测。
城市绿地变化动态监测的流程首先是数据预处理，包括辐射校正、几何校正、图像融合等操作，以提高影像的质量和可用性。
然后进行绿地信息提取，如前文所述，运用合适的方法从影像中获取绿地的分布和特征。
接下来是变化检测。
通过对比不同时期的绿地信息，确定绿地的增加或减少区域。
这可以通过图像差值法、分类后比较法等多种方法实现。
在变化检测的基础上，进行变化分析。
分析绿地变化的空间分布、面积大小、变化速率等特征，并探讨其背后的原因，如城市扩张、规划政策、人类活动等。
最后，将监测结果以直观的形式展示出来，如制作专题地图、统计图表等，为城市规划和管理部门提供决策支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于遥感技术的土地利用动态监测刘 义,于克蛟,于凤荣(黑龙江省农垦科学院科技情报研究所,哈尔滨150036) 摘要:遥感技术是以航空摄影技术为基础,在20世纪60年代初兴起的一门新兴技术。
分析了利用遥感技术进行土地利用动态监测的优势,简述了利用遥感技术进行土地利用动态监测的技术路线以及数据与特点,并阐述了利用遥感技术进行土地利用动态监测的主要方法。
关键词:遥感技术;土地利用;动态监测1 引言遥感(Remote Sensing,简称RS)技术在我国农业领域的应用始于20世纪70年代末。
根据当时全国农业资源区划工作的要求,在国家原计委、财政部和联合国粮农组织、联合国开发计划署等的支持下,我国农业领域的RS技术应用工作经历了“六五”期间的技术与设备引进和人才培养,“七五”、“八五”期间的技术攻关、实验研究,到“九五”期间的实用化、运行服务系统的基本建立,已经成为初具规模,能够承担农业资源调查及动态监测、农业灾害监测等多种任务的农业RS应用主力军之一。
多年来,RS技术在农业领域的应用越来越广泛,完成了大量的基础性工作,取得了很大的进展。
1993～1996年,全国农业资源区划办公室组织相关技术单位,利用美国最新陆地卫星影像连续4年开展了全国耕地变化RS监测工作;“十五”期间农业RS应用领域重点建设主要是农作物RS监测系统、国家农业资源监测系统、数字农业和精确农业示范系统,通过这些系统可以为建立农产品预警系统、农业结构战略性调整、农业资源区域优势分析和优势农产品区域布局规划提供基础性和支持性信息。
土地利用动态监测内容主要包括耕地、林地、草地、水面、交通、城市用地等各类生产建设用地面积的变化和各种自然灾害对土地利用所造成的破坏和影响。
2 应用卫星RS技术进行土地利用动态监测的优势 a.卫星的轨道一般在距离地面150～3000km 广阔的空间领域,能在太空俯视地面很大的范围,并将大范围的地面物的形态和特征囊括在一张很小的RS影像上。
通过影像可以覆盖400多km长、40多km宽的广袤区域。
在影像上可以找到这个地区的详收稿日期:2007208210细地物,方便快捷地观察地物的变化情况。
b.利用卫星RS技术克服了因地形复杂和气候条件极度恶化给人类实地调查监测造成的困难。
c.卫星RS技术采用的是信息自动采集汇总分析系统,大大提高了监测的精度。
那是因为其中有大量的数据处理工作在计算机中进行,减少了很多的调查环节,消除了大量的因测量工具和各种人为技术等因素造成的误差。
d.计算机应用技术、解译分析、影像融合和影像增强处理技术的发展利用,使人们可以在很短的时间和较少投入的情况下,得到大量丰富、珍贵的信息资料,配合完成各种动态监测任务。
e.利用卫星RS技术进行土地利用监测既节约了时间,又提高了效率。
3 土地利用动态监测的技术路线土地利用动态RS监测利用最新时相的卫星RS资料和3S技术对土地变化情况进行动态监督分类。
RS技术在土地利用动态监测的应用通过与地理信息系统的有机集成,将推向一个向多时相和多数据源的最佳融合技术、计算机辅助的定量自动制图、分析和计量探索等方面的技术突破。
土地利用动态RS监测是以土地变更调查数据、图为本底,利用地理信息系统的空间数据处理和RS影像处理分析等技术,从RS影像上利用处理分析软件提取变化信息。
其工作流程是,以RS技术获得的多光谱多时相的RS数据为依据,借助地理信息系统的相关软件(如MA P GIS、SU PERMA P、ENV I、ER2 DAS等)进行影像纠正、配准、镶嵌、多源数据融合、变化信息的取得,与以前的土地变更调查资料进行对比分析,再通过全球定位系统引导外业实地调查,进行样方验证和数据核查,最后完成土地利用的动态监测工作。
4 土地利用动态监测的数据和特点航空RS资料主要应用于大比例尺土地利用调查分析。
航天RS资料主要包括美国的TM影像、法国的SPO T影像等。
高分辨率卫星RS数据主要有印度的IRS卫星PANN全色光谱数据、韩国的KOM PSA T21卫星EOC全色光谱数据和IKONOS 卫星全色光谱数据等,它们基本上能满足乡镇、城市土地利用变化调查的要求,可以识别地物道路、居民点等。
但由于高分辨率卫星RS影像的数据量非常大,要实现对它的快速处理有一定的难度。
不同分辨率的RS影像可满足不同土地动态监测精度的要求。
在主要农业区进行耕地动态监测时,需要精度较高,最好使用SPO T RS影像。
而对于有特殊要求的、重要的经济地区,也可以根据具体情况,采用TM多光谱数据与全色小比例尺航空RS影像相融合的方式,这样做就可以取得比较理想的效果。
在进行具体的土地利用动态监测工作时,要根据所在地区和RS数据的特点,选择合适的数据和相应的方法。
5 土地利用动态监测的方法5.1 建立解译标志应用RS技术进行土地利用动态监测的关键,在于找出RS影像中的土地利用发生变化的位置。
我们常采用的土地利用RS动态监测方法有影像2影像对比判读、影像2矢量底图对比判读、影像叠加分析等。
在实际工作中需根据各地具体特点进行选择利用,有时需要几种方法一起使用,才能发现变化区域,达到动态监测的目的。
在土地利用监测的过程中,不但要目视解译,还要结合实际的样方验证。
通过实际调查和布设样方,最后利用ERDAS等地理信息系统软件在计算机里进行套合,结合影像中的相应位置的颜色、纹理,建立各种土地利用类型的解译标志。
5.2 利用RS影像进行解译在利用RS影像进行解译前要选择波段组合。
在土地利用监测中利用RS影像不同波段组合,会产生不同的效果。
例如,用4、5、3波段组合对土地利用动态监测很有帮助。
这个被研究的RS信息源是中国科学院卫星RS地面接收站于1995年10月接收美国MSS卫星RSTM波段4(红)、波段5 (绿)、波段3(蓝)CC T磁带数据制作的1∶10万和1∶5万假彩色合成卫星影像图。
图上山地、丘陵、平原台地等喀斯特地貌景观及各类用地影像特征分异清晰。
成像时期晚稻接近收获,且稻田中已经没有积水,因此耕地类型中的水田色调呈粉红色;旱田由于作物大多已经收获,而且土壤水分少,因此呈灰白色;菜地则由于蔬菜长势比较好,色调鲜亮并且呈猩红色。
园地色调呈浅褐色,且地块规则整齐、轮廓清晰。
林地中乔木林色调呈深褐色,而分布于喀斯特山地丘陵等地区的灌木丛则呈黄色或黄褐色。
牧草地大多呈黄绿色调。
建设用地中的城镇呈蓝色;公路呈线状,色调灰白;铁路则会呈线条状,色调为浅蓝;机场跑道为蓝色直线,背景草地呈蓝绿色;水库和河流则都呈深蓝色调。
TM影像的光波信息具有3～4维结构,其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱影像中,一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段(第1、2、3波段)之间、2个中红外波段(第4、7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的重复性。
第4、6波段较特殊,尤其是第4波段与其它波段的相关性很低,表明这个波段信息有很大的独立性。
由1个可见光波段、1个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成影像一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4、5、3或4、5、1波段的组合为佳。
最佳波段组合选出后,要想得到最佳彩色合成影像,还要考虑到赋色问题。
人类眼睛最敏感的颜色是绿色,其次是红色和蓝色。
因此,应将绿色赋给方差最大的波段。
按照这样的原则,采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的影像,色彩反差比较明显,层次也很丰富,而且这样组合各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似,符合过去常规片的目视判读习惯。
目视解译中运用解译者平时实践积累的综合知识,对RS对象进行综合分析、比较识别。
目视解译是RS应用项目的先头工作,同时RS目视解译也为研究RS信息的电脑自动理解提供了基础。
人机交互式的RS解译法是使人和计算机相互配合同时进行RS分析的方法,它同时考虑了人与电脑两者的优势,能够更有效、更准确地对RS图像进行解译。
实现人机交互式土地利用RS解译,需一定的电脑软、硬件的支持。
利用RS影像信息融合技术有利于对RS影像的解译,多种RS数据源信息融合是指利用多种对地观测技术所获取的关于同一地物的不同RS数据,通过一定的数据处理技术提取各RS数据源的有用信息,最后将其汇集到统一的坐标系中进行综合判读分析或进行相应的解析处理,通过多AM T5136型拖拉机配套大豆大垄密精播机的改装吕海峰,关荣宗(黑龙江省引龙河农场,黑龙江五大连池164141) 用AM T5136型轮式拖拉机作为配套动力,并对其发动机进行改装;利用8行“海伦王”播种机改装成气吹式大垄密精播机。
1 改装实现的播种形式a.原三垄栽培的垄距为67cm,为实现合理密植,改为垄距为105cm的大垄,每条大垄4个苗带,苗带间距离10cm,整机播幅为4.2m;。
b.垄体分层施肥,第1层施肥深度为种下2～3cm,第2层为种下4～6cm,第3层为种下7～10cm。
c.每个大垄两侧可用大铧中耕,苗带用杆齿趟沟、锄草。
2 机组改装方法收稿日期:2007205214a.AM T5136型拖拉机原发动机耗油量大,燃烧不充分,工作效率低,因此将其改换为朝柴6102六缸发动机。
改装后节油10%左右,每年可节约油料费3000元左右,节约修理成本1000元左右;还减少了有害气体排放;同时改善了动力性,提高了工作效率。
b.播种机以8行“海伦王”精播机为主机进行改装。
主机前横梁与次横梁距离不变;调整2个地轮在边沟位置;每个大垄多安一个排种体,排种体间隔25cm;排种体与大深松钩子间距66cm;覆土器改成圆盘式,后挂大拉网,进行二次覆土拉平。
c.在机组中间悬挂位置加装风机,风机是瓦房店气力式精播机厂生产的;在播种箱后10cm处固定一个直径9cm的风管。
风机以30～41M Pa的压力将空气压入风管,再通过分支风管,进入排种体,把种子均匀吹在窝眼式排种盘上。
(005)种信息的互补性表现,提高多源空间数据综合利用质量及稳定性,提高地物识别、解译与决策的可靠性及系统的自动化程度。
数据融合前处理包括影像几何校正和配准。
多源RS影像数据融合在国际上经过几十年研究,技术上日趋完善。
目前,常用的RS 影像的融合方法主要有以像元为基础的加权融合、HSI变换,比值变换;基于贝叶斯法则的分类融合、基于小波理论的特征融合等。
利用这些方法融合后的影像不但基本保留了原来SPO T影像的清晰度,还融入了TM假彩色影像的波谱特征,使SPO T影像变成一个包含信息量很丰富的假彩色影像,从而提高了影像的解译精度,给专题图的制作带来了便利。
影像融合技术可以提高已有的TM影像和SPO T影像的利用价值。
将融合后的彩色影像地图与各种专题地图结合,可进行信息比较分析,为土地利用动态监测服务。
多时相的RS影像融和技术,可作为土地利用变化动态监测的重要手段。