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。

包括空间、属性和时间等对对象数据特征的处理。

四、质量控制方法
（1）遥感影像纠正采用投影变换方法（PROJECT），控制点要选择比较明显的地物，如道路交差点，坝址等，并与地形图相对应，分布要均匀，尽可能多的选择控制点，误差控制在一个像元，TM影像纠正的方根误差（a RES error）小于0.01，MSS影像纠正的方根误差（a RES error）小于0.08。

（2）地形图纠正采用有限元方法（Finite Element）。

①经纬网
偏差不超过一个像素，②经线方向的方里网误差不超过2个像素，③纬线方向的方里网不超过3个像素。

（3）专题信息矢量化采用人机交互判读实现，分为基于遥感影像
的专题信息和分为基于地形图的专题信息。

遥感影像解译精度保证耕地、
城镇图班的属性判对率达到95%和其他地类达到90%。

最小图斑大于6*6个像元，图斑最窄距离为4个像元。

漏绘率小于98%，最小绘图单位为4平方毫米。

投影信息：Authority: Custom
Projection: Albers
False_Easting: 0.0
False_Northing: 0.0
Central_Meridian: 105.0
Standard_Parallel_1: 25.0
Standard_Parallel_2: 47.0
Latitude_Of_Origin: 0.0
Linear Unit: Meter (1.0)
Geographic Coordinate System: GCS_Krasovsky_1940
Angular Unit: Degree (0.0174532925199433)
Prime Meridian: Greenwich (0.0)
Datum: D_Krasovsky_1940
Spheroid: Krasovsky_1940
Semimajor Axis: 6378245.0
Semiminor Axis: 6356863.018773047
Inverse Flattening: 298.3
数据分类精度：总体精度75%左右
分类系统：共计6大类24小类
1 耕地水田及水浇地.旱田
2 林地有林地.灌木林.疏林地.其他林地
3 草地高覆盖度草地.中覆盖度草地.低覆盖度草地
4 水域河渠.湖泊.水库坑塘.永久性冰川雪地.滩涂.滩地
5 城乡、工矿、居民用地城镇用地.农村居民点道路交通
独立工矿.其他建设用地
6 未利用土地沙地.戈壁.盐碱地.沼泽地.裸土地.裸岩石砾地.其他。