基于栅格的土地利用功能变化监测方法_李德一 (1)
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GIS技术的城市土地利用变化遥感监测与分析
基于GIS技术的城市土地利用变化遥感监测与分析随着城市化进程不断加快，城市土地利用的变化日益剧烈，如何科学有效地监测和分析城市土地利用变化，对于理解城市发展趋势，优化城市规划，促进城市可持续发展具有重要意义。
而基于遥感和地理信息系统（GIS）技术的城市土地利用变化监测与分析，则成为了高效、精准处理城市土地利用变化的关键手段。
一、GIS技术在城市土地利用变化分析中的应用GIS技术是一种以地理位置为基础的信息处理和管理技术，它可以将各种地理信息数据进行全面且准确的存储、组织、分析和展示。
在城市土地利用变化分析中，GIS技术可以将遥感影像、地图数据和其他相关数据进行整合，实现对城市土地利用变化的准确监测和分析。
1. 遥感影像处理遥感影像是获取城市土地利用变化信息的主要手段，而GIS技术可以通过遥感影像的处理、解译和分析，实现对城市土地利用变化的全面监测和分析。
例如，通过卫星遥感影像的解译，可以有效地提取出城市的不同类型区域，如住宅区、商业区和工业区等，并对这些区域的面积和空间分布进行分析。
同时，可以对不同年份的遥感影像数据进行比较，以了解城市土地利用变化的时间和程度的变化。
2. 空间分析GIS技术可以对城市土地利用变化的空间关系进行分析，例如，对城市不同类型区域之间的距离、面积和相互分布情况的分析。
通过GIS系统生成的空间分析图，可以直观地了解城市土地利用变化的情况，同时也为城市规划和土地利用管理提供了有价值的参考。
3. 空间决策支持系统GIS技术还可以通过建立空间决策支持系统，为城市规划和土地利用管理提供相应的支持。
例如，在该系统中，可以将城市规划和土地利用管理的相关要素，如建筑规模、建筑密度、环境质量等进行综合分析，并基于此推出针对性的城市规划和土地利用管理策略，以更好地实现城市可持续发展。
二、基于GIS技术的城市土地利用变化监测与分析案例1. 基于GIS技术的济南市土地利用变化监测与分析通过对济南市2000年和2010年两期卫星遥感影像数据的解译，以及基于GIS 技术对遥感影像数据进行的处理和分析，研究团队成功地进行了济南市土地利用变化的监测和分析。
IDRISI软件之CAMarkov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤
IDRISI软件之CA_Markov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤一、首先创建一个工程目录二、数据格式转换所用的数据是IDRISI中的栅格数据，因此需要将gis中的tif数据转换为IDRISI支持的栅格数据格式。
方法：File→Import→Desktop Publishing Formats→GEOTIFF/TIFF转换后的格式为.rst三、获取马尔科夫矩阵方法：Modeling→Environmental/Simulation models→MARKOV1表示获取转换矩阵的前一期影像，为我们的87年遥感影像；2表示获取转换矩阵的后一期影像，为我们的96年遥感影像；3是这个模型中输出条件概率的前缀，表示的是从87到96变化的一些信息（具体是什么，我也不清楚，但是后续的预测会用到这个文件），一般都是我们自己命名，比如说8796；4表示第一个与第二个影像之间的时间间隔，这里为9年；5表示我们向前预测的时间周期，这里也设置为9年，即模拟2005年的土地利用情况；6是比例误差（我看的资料里面一般都设置的是0.15）。
获取的马尔科夫矩阵记录了在下一个时期，从每个土地利用类型转换为其他土地利用类型的概率。
四、实现CA_Markov模型预测土地利用变化模拟使用的是IDRISI软件中的CA-Markov模型, 位于Modeling→Environmental/Simulation models→CA_Markov。
1表示模拟05影像需要依据的影像，即为我们的96年遥感影像；2表示马尔科夫转换矩阵面积文件，这里选择的是马尔科夫转换概率矩阵；3即为转换适宜性图集（我是把从87转换为96年影像中产生的那个8796文件作为适宜性图集，一般都是自己重新做一个这种图集，需要道路、河流、坡度等信息，我之前也做过，但主观性特别强，而且出来的模拟精度很低，所以就舍弃了这个方法）；4表示输出的土地利用变化数据，命名为05；5表示元胞自动机循环次数，一般为两个年份之间间隔的整数倍，这里可以取9、18、27等等，但是数字越大，需要的模拟时间越多；6是我们讨论的CA模型中邻域结构的设定，系统默认的是5*5型，即为我们所说的5*5的冯诺依曼形状，如下所示：0 0 1 0 00 1 1 1 01 1 1 1 10 1 1 1 00 0 1 0 0如果需要自己设置的话，可以选择上述对话框中的User-defined filter，但是里面的文件需要我们自己制作，方法如下（以7*7摩尔结构为例）：1）点击工具栏上的Edit按钮：2）编辑输入过滤模板第一行表示7行第二行表示7列下面的矩阵构成邻域过滤矩阵，1表示有影响作用的邻域，反之用0表示。
第六章 地表覆盖与土地利用变化监测
地表覆盖 + 与土地利用
+
第六章：地表覆盖与土地利用变化监测
+第六章 地表覆盖与土地利用变化检测
教学目的 • 1. 较系统地掌握和理解地表覆盖与土地利用 遥感变化检测的方法； • 2. 全面理解地表覆盖与土地利用时空变化驱 动力分析方法。
+ 第六章 地表覆盖与土地利用变化检测
6+.1地表覆盖与土地利用变化检测基本概念
6+.1地表覆盖与土地利用变化基本概念
6+.1地表覆盖与土地利用变化基本概念
6+.1地表覆盖与土地利用变化基本概念
两种变化的关系：
单一的土地利用形式往往与某一种土地覆盖类型相 对应（放牧-草地）。一种土地覆盖类型支持多种 利用方式，如森林可用于木材的开采、采伐或火烧 后用于耕种、狩猎和采集、燃料木收集、娱乐活动、 野生生物保护，水土保持等。
用于变化检测的遥感数据的选择需要遵循以原 则： 光谱：选择合适的遥感数据类型以及相应的波 段；
维度：选择相同维度（二维、三维）的遥感数 据。
6+.2地表覆盖与土地利用的遥感变化检测
用于变化检测的遥感数据的选择需要遵循以原 则：
另还要注意大气状况、土壤湿度状况、物候特 性等，以保证数据的可比性和变化检测的可靠 性。
6+.2地表覆盖与土地利用的遥感变化检测
6+.2地表覆盖与土地利用的遥感变化检测
图像差值法：
将两个时相的遥感影像按照波段进行逐像素的相 减，从而生成一幅新的代表两个时相间光谱变化 的差值图像。
假设辐射值的显著变化代表了土地覆盖变化，在 差值图像中接近于零的像元视为无变化，大于或 者小于零的象元表示覆盖状况发生了变化。
土地利用程度指数计算公式
土地利用程度指数计算公式二、数据预处理栅格类型转换我们从中国科学院资源环境科学与数据中心官网上下载下来的土地利用栅格数据是整型的，我们可以利用Reclassify （栅格重分级）工具来将它变为浮点型。
栅格重分类在这里我们发现，土地利用栅格数据里的像元被赋值为一些不连贯的数，我们通过官网上的相关介绍得知其所包含的含义：我们根据表格内容统一将数据分为“耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地”六类。
我们利用Reclassify（栅格重分级）工具以一级类型编号将它分为六类。
工具位置：Spatial Analyst Tool -> Reclass -> Reclassify打开重分级后的栅格数据属性表，添加一个字段名称为“TDLY”的字段，并设置字段类型为文本型。
键入土地利用类型。
我们对2000年的土地利用栅格数据进行同样的预处理操作。
三、土地利用动态度土地利用动态度模型可定量地反映区域内土地利用数量的变化速度，对预测未来土地利用变化趋势有积极作用，是相关研究常用的分析方法之一。
土地利用动态度可分为单一土地利用动态度和综合土地利用动态度。
单一土地利用动态度单一土地利用动态度反映的是一定时间范围内，研究区某种土地利用类型面积变化的速率，侧重于分析各土地利用类型的变化情况。
其计算公式为：其中K为研究期内某种土地利用类型的动态度，即年变化率;Ui、Uj分别为研究初期及末期某种土地类型的面积；T 为研究时段长度。
综合土地利用动态度综合土地利用动态度描述的是整个区域土地利用变化的总体速度, 可用于土地利用动态变化的区域差异研究。
其计算公式为：其中，L为研究初期第i类土地利用类型的面积；Ui、Uj分别为研究初期及末期某种土地类型的面积；n为土地类型数（n=1,2,3,...），T为研究时段长度。
当T设定为年时，Lc的值就是该研究区土地利用年变化率。
四、土地利用程度综合指数土地利用程度综合指数是反应人类对土地开发利用的程度，是衡量区域土地利用深度和广度的重要指标。
土地变更调查监测图斑核查管理信息系统设计
土地变更调查监测图斑核查管理信息系统设计邓光林【摘要】针对年度土地变更调查遥感监测图斑外业核查后获取的信息进行数据管理的工作流程，设计了基于GIS技术的管理信息系统构架，实现核查图斑内各地类面积查询和统计，确定遥感监测图斑的变更范围、建设用地违法占用耕地比例统计等功能，并自动输出报表，可提高图斑核查信息内业处理工作的效率和准确性。
【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】2页(P131-132)【关键词】年度土地变更调查;遥感监测图斑;GIS;GPS;管理信息系统【作者】邓光林【作者单位】义乌市国土资源局，浙江义乌 322000【正文语种】中文【中图分类】P2732010年起,国土资源部采用了遥感监测手段，将各地上年同时期的遥感影像与本年度的遥感影像进行叠加分析，提取年度疑似新增建设用地，生成遥感监测图斑（以下简称“监测图斑”），掌握年度土地利用现状变化情况，确保“二调”数据的现势性。
变更调查工作需核查的监测图斑多、时间紧、任务重，监测图斑核查数据的分析和统计的工作量较大，亟需应用地理信息系统技术处理和分析统计外业核查后形成的成果数据，提高内业数据获取速度和精度。
目前，针对年度土地变更调查整体流程的论述较多，对于监测图斑的外业核查信息进行前期数据处理和统计分析流程的研究成果较少。
本文结合GIS和GPS技术，设计了土地变更调查监测图斑核查管理信息系统，目的在于提高土地变更监测图斑核查工作的效率和准确性。
1 系统结构设计与体系架构1.1 监测图斑核查业务流程县级土地变更调查监测图斑外业核查是进行年度土地变更的基础工作，利用GPS 技术和外业实地调查核实，对每个监测图斑的土地利用现状信息进行调查，获取现状地类、土地用途、图斑范围、地块面积等信息。
对所有监测图斑的外业核查数据进行内业统计分析，得到图斑变化面积、占用各地类面积、建设用地违法比例、耕地占补平衡等重要指标数据，为土地监管执法工作提供可靠依据。
IDRISI软件之CA_Markov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤
IDRISI软件之CA_Markov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤一、首先创建一个工程目录二、数据格式转换所用的数据是IDRISI中的栅格数据，因此需要将gis中的tif数据转换为IDRISI支持的栅格数据格式。
方法：File→Import→Desktop Publishing Formats→GEOTIFF/TIFF转换后的格式为.rst三、获取马尔科夫矩阵方法：Modeling→Environmental/Simulation models→MARKOV1表示获取转换矩阵的前一期影像，为我们的87年遥感影像；2表示获取转换矩阵的后一期影像，为我们的96年遥感影像；3是这个模型中输出条件概率的前缀，表示的是从87到96变化的一些信息（具体是什么，我也不清楚，但是后续的预测会用到这个文件），一般都是我们自己命名，比如说8796；4表示第一个与第二个影像之间的时间间隔，这里为9年；5表示我们向前预测的时间周期，这里也设置为9年，即模拟2005年的土地利用情况；6是比例误差（我看的资料里面一般都设置的是0.15）。
获取的马尔科夫矩阵记录了在下一个时期，从每个土地利用类型转换为其他土地利用类型的概率。
四、实现CA_Markov模型预测土地利用变化模拟使用的是IDRISI软件中的CA-Markov模型, 位于Modeling→Environmental/Simulation models→CA_Markov。
1表示模拟05影像需要依据的影像，即为我们的96年遥感影像；2表示马尔科夫转换矩阵面积文件，这里选择的是马尔科夫转换概率矩阵；3即为转换适宜性图集（我是把从87转换为96年影像中产生的那个8796文件作为适宜性图集，一般都是自己重新做一个这种图集，需要道路、河流、坡度等信息，我之前也做过，但主观性特别强，而且出来的模拟精度很低，所以就舍弃了这个方法）；4表示输出的土地利用变化数据，命名为05；5表示元胞自动机循环次数，一般为两个年份之间间隔的整数倍，这里可以取9、18、27等等，但是数字越大，需要的模拟时间越多；6是我们讨论的CA模型中邻域结构的设定，系统默认的是5*5型，即为我们所说的5*5的冯诺依曼形状，如下所示：0 0 1 0 00 1 1 1 01 1 1 1 10 1 1 1 00 0 1 0 0如果需要自己设置的话，可以选择上述对话框中的User-defined filter，但是里面的文件需要我们自己制作，方法如下（以7*7摩尔结构为例）：1）点击工具栏上的Edit按钮：2）编辑输入过滤模板第一行表示7行第二行表示7列下面的矩阵构成邻域过滤矩阵，1表示有影响作用的邻域，反之用0表示。
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
多限制。因此，近年来发展起来的不依赖于植被覆 盖率实测数据，而直接由植被指数向植被覆盖率转 换的方法正成为相关领域研究的一种趋势。
密云县是北京市重要的自然生态区和水源保 护区，其中部的密云水库是北京市最大的水库，也 是当地市民唯一的地表生活饮用水源，因此密云县 的土地利用/覆盖变化与植被覆盖与当地人民的生 活息息相关。本文利用遥感数据提取土地利用类 型，分析土地利用结构变化；选取归一化差异植被 指 数（Normalized Difference Vegetation Index － NDVI），遥感反演 20 世纪 90 年代密云县植被盖度， 定量分析植被盖度变化及原因。在此基础上探讨 不同土地利用类型对植被盖度变化的贡献，为保持 地区植被覆盖率、优化土地利用结构和生态环境提 供参考，为防止水土流失、保护水源提供依据。
由表 2 可以得出各土地利用类型间变化方向及 其变化量。可以看出，林地面积增加了，虽然部分 林地退化为草地、未利用地等土地覆盖类型，但有
表 1 1991 年～1997 年密云县各土地利用类型面积变化 Table 1 Land use types of Miyun county in 1991 and 1997 （×104hm2，%）
525
2009 年 3 月
图。利用分类后比较法获得各土地利用类型的变 化量及变化方向。
3 结果与分析
3.1 土地利用结构及其演变 3.1.1 土地利用结构 密云县土地利用类型以林 地、草地为主，覆盖率约 66%[19～20（] 图 2、图 2、表 1）。 土地利用类型分布格局存在差异，林地、水体呈片 状分布，耕地、草地、居民用地和未利用地相互嵌套 分布 （图 [21] 2）。耕地大面积分布于西南部城镇地 区，并沿东部和东北部密云水系支流呈带状分布； 林地主要分布在西部和西北部山区，东部山区也有 一小部分；草地主要分布于密云水库南部和北部， 沿耕地呈带状分布；城乡居民地主要分布于西南部 县城；水体为密云水库及其支流水系；未利用地主 要为裸地和空闲地，主要分布于密云水库北部沿 岸，并零散分布于各山区顶部。
如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解
如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解遥感图像解译与土地利用变化检测是一项重要的环境科学研究任务，它具有广泛的应用领域，例如农业、城市规划和自然资源管理。
本文将详解这一过程的步骤，从数据获取到结果分析。
通过了解这些步骤，读者将能够更好地理解和应用遥感图像解译与土地利用变化检测技术。
1. 数据获取在进行遥感图像解译与土地利用变化检测之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。
这些图像可以来自卫星、航空器或无人机平台。
数据的获取应考虑地理位置、时间和分辨率等因素。
对于土地利用变化检测，重要的是获取多期的图像数据，以便进行对比分析。
2. 预处理获取图像数据后，下一步是进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、改善图像质量，以便更好地进行后续的解译和分析。
预处理步骤包括辐射定标、大气校正、几何校正和镶嵌等。
这些步骤可以通过遥感软件和算法来完成。
3. 图像解译图像解译是遥感图像解译与土地利用变化检测的核心步骤。
在这一步骤中，研究人员需要根据图像的特征和知识来识别和分类不同的地物或土地利用类型。
这可以通过目视解译、计算机辅助解译或混合解译等方法来实现。
解译的结果通常是一个土地利用分类图，其中地物或土地利用类型被分配到不同的类别中。
4. 变化检测土地利用变化检测是对多期图像数据进行比较，以分析土地利用变化的过程和趋势。
这个过程可以帮助了解土地利用变化的原因，并为合理的土地规划和管理提供依据。
变化检测可以通过单期差别图、多期叠加图和变化向量分析等方法来完成。
在进行变化检测时，还应考虑数据的准确性和精度。
5. 结果分析最后一步是对土地利用变化检测的结果进行分析。
这包括对变化的特征、分布和趋势进行统计和解释。
结果分析可以通过统计方法、地理信息系统和模型分析来完成。
通过对结果的深入分析，研究人员可以发现土地利用变化背后的驱动力和影响因素，从而为土地管理和规划提供科学依据。
总结遥感图像解译与土地利用变化检测是一项复杂的研究任务，需要进行多个步骤和方法的综合应用。
基于Logistic-CA-Markov耦合模型的城市土地利用模拟
科学技术创新2021.04基于Logi s t i c-C A -M arkov耦合模型的城市土地利用模拟李敏刘国栋(重庆交通大学土木工程学院,重庆400000)本文以济南市市中区为研究对象,首先应用EN V I 软件对2005年和2015年2期遥感影像进行解译;其次利用Logi s t i c 回归模型提取CA -M ar kov 模型所需的转换规则;最后完成研究区2025年用地类型格局的模拟预测,从而为研究区未来土地可持续发展提供决策依据。
1研究区概况与数据1.1研究区概况本文研究区域为济南市中心城区之一的市中区,地理位置位于36°35′36″N -36°40′04″N ,116°54′29″E-117°02′01″E 之间。
该区属于暖温带半湿润大陆性季风气候。
地势南高北低,坡差较大,南有群山,北依平原,最高处海拔高程450.5米,最低处海拔高程30米[4]。
图1研究区位置1.2数据获取及预处理从地理空间数据云(ht t p://www.gs cl /)下载合适时间段的2期遥感影像,空间分辨率均为30m ×30m ,基于常用的分类体系和研究区实际实际情况对2期影像进行目视解译并划分为5种用地类型:建设用地、耕地、林地、水体及其他土地。
驱动因子选取D EM 、地形起伏度、距城镇道路的距离、距离铁路的距离、距离主要河流的距离等自然和人口密度、G D P 密度等社会经济的7个参数进行逻辑回归分析。
D EM 、从地理空间数据云(ht t p://www.gs cl /)获得铁路和河流数据,道路数据从开源地图O penSt r eet M ap(简称,O SM )(ht t p://www.opens t r eet m ap.or g/)中获取,基于此部分数据分别通过G I S 软件进行距离计算;基于D EM 数据提取地形起伏度;人口密度、G D P 密度数据从中国科学院地理科学与资源研究所全球变化科学研究数据出版系统(ht t p://www.geodoi .ac.c )获取。
如何进行土地利用变化监测和分析
如何进行土地利用变化监测和分析土地利用变化是指土地在不同时间段内由一种利用类型转变为另一种利用类型的过程。
土地利用变化监测和分析有助于理解土地利用变化的原因和趋势，为土地资源的合理管理、保护和可持续利用提供科学依据。
本文将介绍如何进行土地利用变化监测和分析。
一、数据获取土地利用变化监测和分析需要大量的空间数据和时间序列数据。
常用的方法包括遥感影像解译、地理信息系统 (Geographic Information System, GIS) 数据提取以及野外调查等。
其中，遥感影像在土地利用变化监测和分析中起着关键作用。
通过获取不同年份的高分辨率遥感影像，可以获得土地利用类型的时空变化信息。
此外，还可以结合GIS数据，如土地利用分类系统、行政区划等，对土地利用类型进行统计与分析。
二、土地利用变化分类为了进行土地利用变化分析，首先需要对土地利用类型进行分类。
土地利用分类的精细程度会直接影响到分析结果的准确性和可靠性。
常用的土地利用分类系统包括CORINE (Coordination of Information on the Environment)、USGS (United States Geological Survey) 和LCCS (Land Cover Classification System)等。
选择适合研究区域的土地利用分类系统，并按照其分类标准对不同年份的遥感影像进行分类解译。
三、土地利用变化检测土地利用变化检测是指对不同年份的土地利用遥感影像进行对比，识别和定量化土地利用变化的过程。
常用的土地利用变化检测方法有像元级变化检测和对象级变化检测。
像元级变化检测是指通过比较两幅遥感影像的像元值差异来判断土地利用变化情况，例如NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)、NDBI (Normalized Difference Built-up Index)等。
城市土地利用变化监测ppt课件(共46张PPT)
野外调查 原则要求野外调查全部变化图斑，并通过调 查确定变化真伪、变化范围、位置及类型等。
前往
变化图斑表示
外业调查前
以县级辖区为单位，或监测区面积不大时，也可以以监 测区为单位，对变化图斑按照从左到右、从上到下顺序统 一编号，图斑编号应具有唯一性。
图 斑 编 号
外业调查前
外业调查前，对变化图斑分为肯定与怀疑两种情况并 分别用不同的颜色表示：
假彩色合成法
将两个甚至三个时相的同一波段数据分别放入红、 绿、蓝影像处理面板中，合成后的图像，可以显现出 高亮度的变化。
以SPOT为例：首先将两时相的全色SPOT影像匹 配并重采样，将前一时相的SPOT影像赋予绿、蓝 波段，后一时相的SPOT影像赋予红波段，若地表 未被破坏，即影像灰度接近，合成以后将是黑色或 白色。而出现红、蓝区域则可能是变化区域。
➢ 多波段主成份变换法
➢ 主成份差异法
补充主成份分析的知识
前一时相融合影像 〔n波段）
后一时相融合影像 〔n波段）
两时相波段合成 （2n波段）
主分量变换
多
后几个分量波段组合
波
段
变化信息
主
成
分
变
换
法
前一时相融合影像
后一时相融合影像
主分量变换
主分量变换
相减取绝对值
变化信息 （第一分量）
主 成 分 差 异 法
人工目视解译
前一时相SPOT影像
后一时相SPOT影像
变化自动发现
在变化发现以后，需要将变化的边界〔即范围〕提取出 来，按提取的方式不同，可分为人工提取与自动提取两种：
人工提取——通过手工描绘或借助于图象处理工具如魔棒吸取的方 法，确定变化图斑的范围。
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。
测绘技术中的土地利用与土地覆被变化监测方法及案例分析
测绘技术中的土地利用与土地覆被变化监测方法及案例分析随着城市化进程的加快和人口的快速增长，土地利用和土地覆被变化的监测成为了重要的问题。
测绘技术作为一种有效的监测手段，可以为土地利用规划和环境保护提供可靠的数据支持。
本文将介绍土地利用与土地覆被变化监测的基本原理和方法，并通过具体的案例分析加深理解。
一、土地利用与土地覆被变化监测的基本原理土地利用是指人类通过开垦、开发和利用土地资源以适应社会经济发展需求的过程。
土地覆被变化是土地利用状态的变化，包括土地由农业用地转变为城市建设用地、森林覆盖度变化等。
土地利用与土地覆被变化监测的基本原理是通过遥感和地理信息系统（GIS）技术获取土地利用和土地覆被信息，并通过对时间序列数据的比对和分析，揭示土地利用变化的规律和趋势。
二、土地利用与土地覆被变化监测的方法1. 遥感影像解译方法遥感影像解译是土地利用与土地覆被变化监测的重要方法之一。
通过对高分辨率遥感影像进行解译与分类，可以准确获取土地利用和土地覆被信息。
在解译时，可以利用多光谱、高光谱、合成孔径雷达等不同传感器获取的遥感影像，结合地物光谱特征和纹理特征进行解译分类。
同时，还可以使用人工智能和机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等，提高解译的精度和效率。
2. 空间数据分析方法土地利用与土地覆被变化监测还需要进行空间数据分析。
通过使用GIS软件，将遥感影像数据与其他地理数据进行叠置和分析，可以探索土地利用与土地覆被变化的空间分布规律。
例如，可以通过计算不同土地类型的面积变化和变化速率，判断土地利用的发展趋势；还可以通过空间插值和权重叠加方法，构建土地覆被变化的空间模型，以便进一步分析土地覆被变化的原因和影响。
三、案例分析以中国某地为例，利用测绘技术进行土地利用与土地覆被变化监测。
首先，通过高分辨率遥感影像解译，将土地利用状态划分为农业用地、城市建设用地、林地和水域等类型。
然后，利用GIS软件对遥感影像数据进行处理，生成土地利用和土地覆被变化的空间模型。
如何进行土地利用变化监测与分析
如何进行土地利用变化监测与分析随着城市化进程的加速推进，土地利用变化成为一个全球性的问题。
在许多地区，过度的农田转变为城市用地，环境破坏和生态失衡的问题日益突出。
因此，进行土地利用变化的监测与分析变得至关重要。
土地利用变化监测与分析的目的是了解土地利用的动态变化，为规划、政策制定和可持续发展提供科学依据。
下面将介绍几种通用的监测与分析方法和工具。
一、遥感技术遥感技术是土地利用变化监测与分析最常用的方法之一。
它通过卫星图像获取地表信息，可以在不同时间点上比较土地利用变化。
遥感技术可以提供大范围的覆盖和高时空分辨率的数据，为土地利用变化的监测与分析提供了有力支持。
在进行土地利用变化的遥感监测时，首先需要选择适当的卫星数据源。
不同的卫星具有不同的光谱分辨率和观测周期，因此需要根据研究目的选择最合适的卫星。
其次，遥感图像需要进行分类和变换，以获取不同土地利用类型的空间分布图。
常见的分类方法包括监督分类、非监督分类和混合像元分解等。
这些方法都具有各自的优势和适应场景，需要根据实际情况进行选择。
最后，通过对多时相的土地利用分类图进行比较，可以获得土地利用变化的信息。
这些信息可以用于分析土地利用变化的趋势和驱动力，为土地规划和管理提供科学依据。
二、地理信息系统（GIS）地理信息系统是另一种常用的土地利用变化监测与分析工具。
它可以方便地管理和分析土地利用数据，并提供地理空间上的展示和查询功能。
在进行土地利用变化分析时，GIS可以提供空间统计分析、可视化分析和多尺度分析等功能。
借助GIS工具，可以更好地理解土地利用变化的空间格局和影响因素。
三、模型和指标除了遥感技术和GIS工具，模型和指标也是进行土地利用变化监测与分析的重要手段。
通过建立数学模型和计算指标，可以分析土地利用变化的趋势和动态，并预测未来发展的趋势。
常用的模型包括转移概率模型、CA-Markov模型和系统动力学模型等。
这些模型通过分析土地利用数据和驱动因素，可以模拟和预测土地利用变化的模式和趋势。
基于遥感和地理信息系统的土地利用变化监测方法比较
基于遥感和地理信息系统的土地利用变化监测方法比较土地利用变化是指在一定时间内土地利用类型的改变。
随着人类社会的发展和城市化进程的加速，土地利用类型的变化成为了人们关注的焦点。
土地利用变化监测与评价是土地资源管理和规划的重要组成部分，可以帮助决策者了解土地利用变化的趋势和空间分布，为制定科学合理的土地政策提供依据。
在土地利用变化监测中，遥感技术和地理信息系统（GIS）被广泛应用，其监测方法也逐渐发展完善。
基于遥感和地理信息系统的土地利用变化监测方法主要包括影像解译法、监督分类法和时序遥感监测法。
影像解译法是土地利用变化监测的传统方法之一，通过解译遥感影像，将地物划分为不同的土地利用类型，然后将不同时间段的影像进行对比，以确定土地利用变化的情况。
影像解译法具有使用遥感图像获取土地利用信息快速、成本较低的优势，但由于影像解译过程中受解译员主观因素的影响，结果存在一定的主观性和误差。
监督分类法是一种常用的土地利用变化监测方法，通过在训练样本上进行监督分类，将遥感影像像素分类为不同的土地利用类型。
监督分类法利用已知的土地利用类型进行分类模型的训练和校验，然后将分类模型应用于未知影像中，从而得到该时期的土地利用类型。
监督分类法具有分类结果精度高、可重复性强等优点，但对于大范围土地利用变化监测时，需要获取大量的训练样本和进行繁琐的分类模型建立工作。
时序遥感监测法是基于时序遥感影像进行土地利用变化监测的方法，通过获取多期遥感影像，分析不同时间段的土地利用信息，计算土地利用变化的指标，如面积、转化率等，从而反映土地利用的变化情况。
时序遥感监测法可以综合考虑多期影像的变化信息，具有准确性高、可比性强等优点。
同时，时序遥感监测法还可通过数据重采样等方法，解决不同时间段遥感影像的空间分辨率差异问题。
综上所述，基于遥感和地理信息系统的土地利用变化监测方法包括影像解译法、监督分类法和时序遥感监测法。
影像解译法是传统方法，快速获取土地利用信息，但存在主观性和误差问题；监督分类法精度高，但需要大量训练样本和繁琐的分类模型建立；时序遥感监测法准确性高，可比性强，并可解决多期影像空间分辨率差异问题。
土地利用变化监测技术与方法
土地利用变化监测技术与方法近年来，随着城市化进程的加快、农村产业结构的转型以及环境保护的重要性逐渐提升，土地利用变化成为一个备受关注的问题。
土地利用变化是指一定时期内土地利用类型或土地利用方式发生的改变，对于实现可持续发展具有重要意义。
为了更好地监测土地利用变化，许多技术与方法应运而生。
首先，遥感技术是土地利用变化监测的重要手段之一。
遥感技术通过获取地球表面的电磁辐射信息，能够实现对大范围、多时相土地利用的快速、高效监测。
遥感技术有多种手段，如卫星遥感、航空遥感和无人机遥感等。
卫星遥感可以提供高分辨率、覆盖广泛的土地利用信息，但其时间分辨率相对较低；而航空遥感和无人机遥感具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够更准确地监测土地利用变化。
遥感技术通过分析不同时间段的地表影像，可以获得土地利用类型的变化情况，进而为土地管理和规划提供科学依据。
其次，地理信息系统（GIS）是土地利用变化监测的重要工具。
GIS通过集成空间数据和属性数据，并进行空间分析和空间建模，能够对土地利用变化进行量化、可视化的呈现。
在土地利用变化监测中，GIS可以用于土地利用变化的时空分析、土地利用规划以及土地评价等方面。
通过GIS的应用，可以更加直观地展示土地利用的变化趋势、热点区域以及潜在问题，为决策者提供相应的参考。
此外，在土地利用变化监测中，还需结合地面调查和监测，以验证遥感数据的准确性和真实性。
地面调查可以通过采集现场数据，如土地利用类型、土地利用方式的实地调查和物理样本采集，为遥感数据的解译和分类提供支持。
此外，还可以利用无人机等航拍技术进行实时数据采集和监测，以补充遥感数据的局限性。
最后，数据挖掘和人工智能技术也可应用于土地利用变化监测。
数据挖掘通过对大量土地利用数据的分析和挖掘，可以发现规律、趋势以及异常情况，为土地利用规划和管理提供支持。
人工智能技术可以对土地利用变化进行自动识别和分类，提高土地利用变化监测的效率和准确性。
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RS的土地利用动态监测和评价——以河北沽源县为例的开题报告
基于RS的土地利用动态监测和评价——以河北沽源县为例的开题报告一、选题背景和意义土地利用是人类社会生存和发展的重要资源，也是环境、经济和社会可持续发展的基础。
地球上的土地资源并不是无限的，随着人口的增长、经济的发展和城市化进程的加快，土地利用变化不断加剧。
为了科学合理地管理和保护土地资源，及时了解土地利用变化的情况，进行土地利用动态监测和评价具有重要的现实意义。
遥感技术是土地利用动态监测与评价中的重要手段，可以快速、精准地获取土地利用信息。
而遥感数据中的红外、可见光和近红外波段可以有效地区分出不同类型的土地覆盖，包括林地、水体、城市、草地、农田等，对土地利用变化的监测和评价提供了强有力的支持。
本研究选取河北省沽源县作为研究区域，采用遥感技术获取该区域历年来的土地利用数据，并结合地理信息系统（GIS）进行数据的处理和分析，旨在探究基于RS的土地利用动态监测和评价方法，为区域土地资源管理和规划提供科学依据。
二、研究内容和方法1.研究内容（1）利用遥感技术获取研究区域历年来的土地利用数据，包括2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的土地利用状况。
（2）通过GIS空间分析和统计分析方法，对研究区域的土地利用变化进行监测和评价。
（3）借助土地资源管理和规划的专业知识，结合研究区域的自然环境、人口经济等因素，深入探讨土地利用变化的原因和趋势。
2.研究方法（1）遥感数据的获取：采用高分一号遥感卫星的遥感影像数据，分别获取研究区域历年来的土地利用数据。
（2）GIS空间分析：对采集的土地利用数据进行数据预处理、数据分类和精度评定，并通过GIS空间分析得到研究区域的土地利用变化情况。
（3）统计分析：通过统计分析方法对土地利用变化的趋势、速率和原因进行研究。
三、调研计划调研内容包括：（1）研究区域土地利用现状调查，获取地表现状、土地利用情况和人口经济等数据资料。
（2）遥感技术在土地利用动态监测和评价中的应用情况调查，了解相关研究成果和方法。
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。
- 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)。
1298
自然资源学报
26 卷
县） 、大庆市区、齐齐哈尔市区以及双城市、肇东市、肇州县、安达市、肇源县、杜尔伯特蒙古 族自治县、兰西县、林甸县、富裕县等 12 个行政单元。该区地处松嫩平原的腹地，地理位置 处于东经 123°26'～ 127°18'，北纬 45°08'～ 48°01'，总面积 4. 71 × 104 km2 。该区属大陆性季风 气候，地貌类型以冲积、湖积平原为主，土壤类型以黑土和黑钙土为主，盐碱地和湿地面积广 大，后备建设用地丰富。2005 年底人口 1 180. 20 × 104 人，城市化率 56. 09% ，人均 GDP 11 643 元。自从上世纪 90 年代初期，由于体制和结构等方面原因，经济社会发展相对落后， 随着国家振兴东北老工业基地战略的实施，该区新的集聚空间开始形成，土地利用变化引起 的功能变化亟待关注。
表 2 哈大齐地区土地利用功能指标权重
Table 2 Evaluation indices and weights of land use functions in the study area
权重
耕地面积比例 草地面积比例 建设用地面积比例 水域面积比例 年均 NDVI 值 景观多样性指数 高景观功能斑块面积比 SO2 排放量指数 退化土地面积比例 土壤侵蚀程度指数
法，并采用层次分析法进行了各土地利用功能的识别，在千米格网尺度上对土地利用功能变化
热点进行了监测，采用相关分析研究了不同土地利用功能之间的消涨关系，实现了土地利用功
能的空间化、定量化和动态化研究，其结果可为土地利用功能的协调配置提供参考。
关 键 词： 土地系统； 土地利用功能； 地理格网； 热点监测
人口 承载 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 1. 000 0
社会 功能
居住 生活 0. 000 0 0. 000 0 0. 634 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 106 0 0. 260 0
0. 000 0 0. 684 9 0. 000 0 0. 000 0
0. 000 0 0. 000 0
经济 功能
经济 增长 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 1. 000 0 0. 000 0
生态 功能
环境 净化
生态 防护
0. 000 0 0. 000 0
0. 000 0 0. 000 0 0. 204 7* 0. 000 0 0. 102 1 0. 000 0
0. 000 0 0. 093 9 0. 000 0 0. 000 0
0. 049 8 0. 643 4 0. 000 0
0. 000 0 0. 000 0 0. 221 2
中图分类号： F301
文献标志码： A
文章编号： 1000 － 3037（ 2011） 08 － 1297 － 09
过去十几年里，土地利用和土地覆盖变化在遥感和 GIS 技术的支持下得到了广泛而 深 入 的 研 究 ，结 果 表 明 ，从 全 球 到 区 域 不 同 尺 度 上 的 土 地 利 用 与 覆 盖 变 化 给 环 境 和 生 态 造 成 了 显 著 的 影 响［1］。 随 后 ，人 们 逐 渐 认 识 到 土 地 利 用 变 化 和 土 地 利 用 功 能 变 化 之 间 的 非线性关系，因此，在原有土地利用覆盖与变化（ LUCC） 数据集的基础上，开展土地利用 功能 的 评 估 与 制 图 正 得 到 重 视［2］，同 时 ，以 多 功 能 利 用 来 缓 解 当 前 的 土 地 利 用 冲 突 正 被 引 入 到 土 地 景 观 规 划 领 域［3-4］。 目 前 ，欧 洲 国 家 已 经 认 识 到 了 多 功 能 在 土 地 利 用 中 的 重 要性，并在农业多功能利用等领域积极开展了相关研究［5-6］，一些长期的监测研究计划已 经开展，如德国在 Saxon 州开展的 SALMA［7］，该计划在 2005 年启动，旨在提出一套面对 “普通”景观的功能评估方案，而不是局限于保护区或者特殊景观类型。我国在主体功能 区 的 研 究 热 潮 下 ，土 地 利 用 功 能 的 研 究 也 有 所 进 展 ，谢 高 地 等 就 主 体 功 能 的 识 别 流 程 和 分区方法进行了探讨［8］； 甄霖等对中国 1985 年和 2005 年两个时期土地利用功能变化进 行了 数 量 化 对 比［9］。 总 体 而 言 ，目 前 土 地 利 用 功 能 在 研 究 方 法 、数 据 收 集 与 空 间 制 图 以 及功能的价值评估等方面仍较为初步。本文以黑龙江省哈大齐地区（ 哈尔滨—大庆—齐 齐哈尔） 为研究案例，着重探讨土地利用功能的表征体系、指标空间化和集成方法，为在 千米栅格尺度上开展土地利用功能变化监测提供途径。
1 研究区概况与数据来源
选择哈大齐中心城市及其周边地区作为研究区，范围上包括哈尔滨市区（ 包括原呼兰
收稿日期： 2010－ 10－ 26； 修订日期： 2011－ 04－ 03。 基金项目： 黑龙江省主体功能区划项目； 滨州学院博士基金项目（ 2010Y03） ； 滨州市科技发展计划项目。 第一作者简介： 李德一（ 1983－ ） ，男，博士，讲师，研究方向为 GIS 在区域规划中的应用。E-mail： lideyinihao@ 126． com * 通信作者简介：张树文（ 1955－ ） ，男，研究员。E-mail： zhangshuwen@ neigae． ac． cn
2 土地利用功能表征体系
土地系统是指人类－ 环境耦合的陆地系统的简称，它包括土地利用、土地覆盖和生态系 统。土地系统是一个综合的概念，不同于简单的土地覆盖，也不同于自然生态系统，其鲜明 特征是把“人”在土地利用过程中形成的社会经济活动要素与生态系统看作一个相互影响、 彼此联系的整体。土地利用功能旨在研究土地作为这样一个系统其整体功能的发挥，换句 话说，土地利用功能就是指土地系统直接或间接提供人类福利（ 包括生产、生活资料以及生 活空间） 的能力。
摘要： 选择黑龙江省哈大齐地区（ 哈尔滨—大庆—齐齐哈尔） 为研究区，把土地利用功能划分为
资源功能、生态功能、经济功能和社会功能四项主功能，并进一步细分成资源供给、景观维护、生
态防护、环境净化、经济增长、人口承载、居住生活和文化休闲等 8 项子功能； 然后从土地利用、
生态环境和社会经济三方面选择指标，研究了 1976 年和 2005 年两个时段各指标的空间化方
文化 休闲 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 250 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 750 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0 0. 000 0
3 指标空间化方法
对 1976 年和 2005 年两个时期分别进行计算，所有指标均落实到 1 km × 1 km 格网上。 由于 1976 年个别数据较难收集，笔者在考虑数据近似性的基础上，用邻近年份数据进行替 代参与计算，以便为后续土地利用功能的动态变化分析提供基础。 3. 1 土地利用类指标
计算方法或涵义 （ 旱地和水田面积） ÷ 总面积 （ 高覆盖度草地、中覆盖度草地和低覆盖度草地面积） ÷ 总面积 （ 林地、湿地面积） ÷ 总面积 （ 盐碱地、沙地和裸土地面积） ÷ 总面积 （ 城镇用地、农村居民地与其它建设用地面积） ÷ 总面积 （ 河流、湖泊、水库坑塘和滩地面积） ÷ 总面积 年平均归一化植被指数大小，反映植被生产能力 香农多样性指数，反映生物多样性大小 工业 SO2 排放量的相对程度，反映环境压力 评价单元内风蚀和水蚀的平均强度，反映生态压力 单位面积土地上居住的人口数，反映人口支撑能力 单位面积土地上的地区生产总值，反映经济发展状况
本文把土地利用功能划分为资源功能、生态功能、经济功能和社会功能 4 类。具体而 言，资源功能主要指土地系统供给基本生产和生活资料的能力，包括提供可再生资源和不可 再生资源两部分； 生态功能主要指土地系统为人类提供高质量生产和生活的一系列自然条 件，包括景观维护功能、环境净化功能、生态防护功能三个子功能； 经济功能主要指保持经济 持续增长的能力，包括各种经济活动的产出和各部门人员收入与消费状况； 社会功能主要包 括人口承载功能、居住生活功能和文化休闲功能等。
第 26 卷 第 8 期 2011 年 8 月
自然资源学报
JOURNAL OF NATURAL RESOURCES
Vol. 26 No. 8 Aug．，2011
基于栅格的土地利用功能变化监测方法
李德一1，张树文2* ，吕学军1，董立峰1
（ 1. 滨州学院 建筑与城乡规划系，山东 滨州 256603； 2. 中国科学院 东北地理与农业生态研究所，长春 130012）
地均 GDP 人口密度 注： * 黑体表示负向作用。
资源 功能