土地利用遥感动态监测技术应用分析

土地利用遥感动态监测技术应用分析

遥感技术是当前土地利用变化动态监测的核心技术，在我国土地资源管理中有着重要作用。土地利用遥感动态监测技术应用主要分为遥感图像预处理和土地变化信息提取两个步骤，文章就从图像预处理和土地变化信息提取两个方面对土地利用遥感动态监测技术应用进行探讨。

标签：土地利用；遥感技术；动态监测；图像处理

遥感技术是上世纪60年发展起来的观测综合性技术，可进行电磁场、机械波等探测，主要应用于无接触的远距离探测。随着航天、航空技术的发展，航空遥感和航天遥感技术逐渐发展成熟，并被广泛应用于土地资源调查、开发以及环境监测[1]。利用遥感技术可以准确获取土地利用变化和土地覆盖变化信息。目前，遥感技术被应用于生态环境动态监测工作中，尤其在土地利用变化动态监测中应用广泛。利用遥感技术获取同一区域在一段时间内的土地变化信息即为土地利用遥感动态监测，利用遥感技术进行土地利用动态监测主要涉及到两个方面内容，一是图像预处理，二是提取土地利用变化信息。下面着重介绍土地利用遥感动态监测过程中图像的预处理方法，并对土地利用变化的方法进行分析。

1 遥感图像的预处理

图像预处理是遥感技术应用的第一步，也是非常关键和重要的一步。遥感图像进行预处理是为了土地利用变化信息的提取更快速、更准确，这对动态监测结果的精确度有着直接影响。土地利用遥感动态监测应用中，遥感图像的预处理主要包括影像纠正、融合阶段、增强阶段、色调调整阶段以及镶嵌等步骤，遥感图像经过一系列预处理后可以得到更清晰的图像，图像的预处理为后期提取土地利用变化信息做好了准备工作[2]。以下是遥感图像预处理方法。

1.1 遥感影像纠正

土地利用变化动态监测中初始得到的遥感影像数据都经过了几何粗校正，但由于测量过程中各种因素的影响，地球曲率和空气折射都发生不稳定变化，因此还需要进一步进行几何精校正，消除这些非系统性几何变形。遥感影像的矫正需要考虑到多个方面因素，一是几何的变形性质和特点，二是矫正的数据，三是图像的应用目的，结合这三个因素来选择合适的几何纠正方法。在平坦地势的遥感动态监测中，可以采用二次多项式法进行影像纠正，采用三次卷积法进行灰度重采，并按照原影像分辨率作为影像采样间隔。在影像纠正过程中，控制点的选择可以采用1：1万比例尺数字地形图，首先要进行影像纠正的是SPOT2.5m影像，然后在此基础上以相同的参考影像进行图像配准。

影像的纠正必须要选取控制点，所以遥感影像的几何校正首先需要确定若干个地面控制点。地面控制点的数量与具体纠正模型有关，如果模型较完善，就需要较少的地面控制点。在选取地面控制点时，可以充分利用卫星提供的辅助数据，

根据辅助数据可以建立比较完善的物理模型，模型结构非常严密，此时只需要选取9个控制点即可。一般情况下，几何多项式模型需要的地面控制点是30到50个，具体可根据地形情况来确定，而山地地区应该适当增加地面控制点。所选取的地面控制点要求在图像上进行明显标识定位，一般情况下，道路交叉口为首选地面控制点，其次可以选择河流交叉口为控制点，然后是水库堤坝等建筑物边缘，控制点要求分布均匀[3]。

1.2 遥感图像的融合

图像的多分辨率融合目前是一个非常重要的图像处理技术，在土地利用遥感动态监测时，同一地区往往采用多个不同类型的传感器进行数据采集，图像的融合就是对多个类型传感器获取的数据进行空间配准，通过各种数据的互补、融合产生新的、更准确、更详细的数据。彩色的遥感图像是通过对多个不同波段光谱的有效组合实现的，最佳波段组合是一种非常有效的遥感图像预处理方法，操作方便、效果较好。该方法首先需要对遥感数据的光谱信息结构进行分析，根据光谱信息结构观察、比较各波段信息量，并对各个波段信息的相关性进行计算、分析，最后通过雪氏熵值法选择最佳波段。最佳波段组合的计算公式如为S=Pi（x）1nPi（x）（其中S代表熵值，Pi（x）代表变量概率密度函数）。绿光波段、红光波段以及短波红外的组合可以形成接近真彩色的遥感图像，通过对各个波段影像的融合可以形成高分辨率的多光谱彩色图像，可有效提高影像判读的准确性。当两个时段影像融合后发生变异时有利于提取土地利用变化信息。影像的融合方法有很多种，常用的影响融合方法有小波变换法、HIS 变换法等。

1.3 图像增强方法

图像增强处理是指对图像进行相关处理后使原来模糊、不清晰的图像经过一系列处理后变得更清晰，图像增强处理技术可以让所需要的图像信息更加明显，同时对不需要的图像信息有抑制作用，以便快速、准确的提取图像特征。图像增强处理不是对所有效果都进行增强处理，而是具有针对性的，只对所需要的图像特征和效果进行增强处理。经过影像融合后的图像灰阶较窄，图像亮度低，因此可以通过调整色彩平衡、色度、亮度等方式对图像进行增强处理，使图像中物体的轮廓更清晰，图像细节更明显，同时也可以抑制不需要的图像信息，处理后的图像上所需要的图像信息也就更突出，目视效果提高，有利于土地利用变化信息的提取。

1.4 遥感图像的色调调整和镶嵌

遥感图像增强处理后要形成具有准确性和完整性的融合影像文件，还需要调整色调。对遥感图像进行色调调整应该结合图像的应用目的确定具体的调整措施和调整细节。当要求保留光谱信息以及全色影像纹理细节时，影像没有调整为天然真彩色，这样有利于进行变化分析。影像制图时注重图面视觉效果，为了保证图像的整体色差，需要取出部分光谱信息和纹理，此时可到达天然真彩色的图像。

影像接边与镶嵌处理时如果采用的是统一的地理坐标，整体精度就不会受到

较低局部精度的影像。影像接边处理时会出现多个像素的重叠带，不会出现重影或者模糊现象。从几何角度分析，影像的镶嵌过程中相邻影像的细节一一对接，而且色调均匀一致，同时也没有明显的色调反差。影像接边与镶嵌处理后还以进行影像分幅处理，即对经过处理后的图像进行图幅切割按，切割时需要按照一定比例尺标准进行。2 土地利用变化信息的提取

两个时相遥感数据的信息提取可分为多个阶段，第一阶段是数据准备，第二阶段是变化信息发现，第三阶段是变化区域提取。数据准备是指两个时相的遥感数据经过一系列预处理后形成基础图像，该图像中两个时相的遥感数据相互配准，并具有统一地理坐标，这是对数据处理和解译分析进行的准备工作。第二阶段是变化信息的发现，变化信息的发现是指通过对图像的一系列处理后将实际当中发生变化的部分从影像中凸显出来，以便准确确定发生变化的位置和范围。第三阶段是变化区域提取，第二阶段发现变化信息后需要通过一定方法将详细变化信息提取出来，该阶段常采用的方法有人机互解译法、分类法等。

2.1 土地利用变化信息内容的提取

土地利用变化信息的提取方法有分类比较法、图像差值法等。通过对土地利用类型变化进行编码来体现监测实验区建设用地变化和耕地变化。不同土地利用类型变化：例如占用耕地类型信息：（1）新增城镇；（2）新增独立工矿；（3）新增农村居民点；（4）新修铁路；（5）新增其他等。占用非耕地类型信息：（6）新增城镇；（7）新增独立工矿；（8）新增农村居民点；（9）新修铁路；（10）新增其他等。其它：（11）闲置建设用地；（12）被圈占的林地等。

2.2 变化信息的发现

这是土地利用变化信息的提取的第二个阶段，变化信息的发现方法主要有两种，一是多时相光谱数据直接比较法，多时相光谱数据直接比较法的具体比较方法可分为很多种，常用的有主成分差异法、差值法、光谱特征变异法等。差值法是根据差值图像的差值来发现变化信息，该方法实现过程中需要利用软件的ARI 功能，对不同时相的SPOT融合影响的各个波段数据进行减法处理，然后得到差值图像。差值法的应用依据是不同时相遥感影像上发生土地类型变化的部分灰度值有明显的差异，而没有发生变化的土地类型在影像上的灰度值相近或者是相同。在多波段差值图像中，不同土地类型变化信息可以显示为不同的颜色，在排除其他干扰信息后便可以准确的发现变化信息。采用差值法发现变化信息操作简单方便，反应迅速，但该方法对影像的时相有很高的要求，比较适用于同一季节，而且通过差值法获取的图像存在很多干扰信息，图像干扰信息较多时会对解译精度造成一定影响。差异主成分法与差值法相似，需要利用软件的ARI和PCA功能，对不同时相各个波段数据进行减法处理，相减后得到多波段差值图像包含了两个时相遥感影像上的大部分变化信息。然后对差值图像取绝对值进行主成份变换处理，图像经过主成份变换处理后，图像的大部分变化信息集中在第一主分量中，并以高亮颜色显示出来。差异主成分法的准确率很高，因为该方法集中了多个波段的变化信息，但仍存在道路表面等干扰信息。