土地利用覆盖变化地信息提取

⼟地利⽤覆盖（LUCC）变化遥感解译.⼟地利⽤/覆盖（LUCC）变化遥感解译1、资料的准备2、遥感影像的处理3、遥感影像的解译（初步解译）（1）解译的指标体系解译的指标⽤⼟地利⽤/覆盖分类系统，采⽤全国⼆级分类系统：⼀级分为6类，主要根据⼟地的⾃然⽣态和利⽤属性；⼆级分为25个类型，主要根据⼟地经营特点、利⽤⽅式和覆盖特征；耕地根据地形特征进⾏了三级划分，即进⼀步划分为平原、丘陵、⼭区和坡度⼤于25度的耕地。

分类系统及含义为：①耕地：指种植农作物的⼟地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草⽥轮作地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林⽤地；耕种三年以上的滩地和海涂。

11、⽔⽥：指有⽔源保证和灌溉设施，在⼀般年景能正常灌溉，⽤以种植⽔稻、莲藕等⽔⽣农作物的耕地，包括实⾏⽔稻和旱地作物轮种的耕地。

12、旱地：指⽆灌溉⽔源及设施，靠天然降⽔⽣长作物的耕地；有⽔源和浇灌设施，在⼀般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地；正常轮作的休闲地和轮歇地。

②林地：指⽣长乔⽊、灌⽊、⽵类以及沿海红树林地等林业⽤地。

21、有林地：指郁闭度>30%的天然林和⼈⼯林。

包括⽤材林、经济林、防护林等成⽚林地。

22、灌⽊林地：指郁闭度>40%、⾼度在2⽶以下的矮林地和灌丛林地。

23、疏林地：指郁闭度为10-30%的稀疏林地。

24、其他林地：指未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园等）。

③草地：指以⽣长草本植物为主、覆盖度在5%以上的各类草地，包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在10%以下的疏林草地。

31、⾼覆盖度草地：指覆盖度>50%的天然草地、改良草地和割草地。

此类草地⼀般⽔分条件较好，草被⽣长茂密。

32、中覆盖度草地：指覆盖度在20-50%的天然草地和改良草地，此类草地⼀般⽔分不⾜，草被较稀疏。

33、低覆盖度草地：指覆盖度在5-20%的天然草地，此类草地⽔分缺乏，草被稀疏，牧业利⽤条件差。

第一章：绪论（★★★★）1.1地表覆盖与土地利用的基本概念1.1.1地表覆盖：是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸多要素的综合体，包括地表植被、土壤、冰川、河流、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物，主要侧重描述地球表面的自然属性，具有特定的时间和空间特性。

1.1.2土地利用：土地利用是土地利用方式、利用程度和利用效果的总称。

它包括的主要内容是：1、确定土地的用途；2、在国民经济各部门和各行业间合理分配土地资源；3、采取各种措施开发、整治、经营、保护土地资源，提高土地利用效果。

1.1.3地表覆盖与土地利用性质：1、地表覆盖反映了土地的自然属性（其性质主要取决于自然因素）2、影响土地利用的因素包括地表自然因素（气候、地形地貌、土壤、水文、地质条件）和社会经济因素（社会制度、政策、城市化与工业化、区位、交通条件、成本、效益、土地利用现状）（其性质主要取决于自然和经济因素）3、地表覆盖与土地利用有着密切的联系，其性质的变化构成了地表覆盖/土地利用变化4、自然力也会引起地表覆盖的变化5、地表覆盖具有特定的时间和空间属性，其形态和特征可在多种时空尺度上变化，而且产生变化的原因也具复杂多样性，并因此引起一系列的生态环境效应。

6、地表覆盖的空间分布反映着人类社会经济活动过程，决定着地表的水热和物质平衡，其变化直接影响到生物地球化学循环，改变着陆地-大气的水分、能量和碳循环，以至引起气候变化。

1.2地表覆盖与土地利用的研究内容1.2.1地表覆盖研究内容1、地表覆盖的特点；（与地理要素的关系）2、地表覆盖变化研究；3、地表覆盖分类体系研究；（满足地球系统模式需求；环境系统模式需求等）4、遥感测定地表覆盖及其变化；（数据尺度；时空分辨率；数据质量；数据处理；自动分类等）5、变化检测技术；6、地表过程模型化与动态模拟；举例：1、植被：利用遥感手段，可以在大范围内经济而有成效的查清植被资源和检测环境动态，从空间以不同尺度来研究地球植被层的空间结构和波动规律以及多种自然灾害和人类活动对生物圈的影响，并把植被遥感信息转换成图像和数据，供决策和管理者参考。

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。

遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中的应用遥感技术是指通过航空、航天器等传感器对地球表面进行观测和测量的技术。

它利用电磁波能量的特性，获取到的信息可以用于研究地球表面的各种现象和活动。

在土地利用与覆盖变化研究中，遥感技术发挥着重要的作用。

本文将探讨遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中的应用，并讨论其优势和挑战。

遥感技术可以获取大范围、长时间、高分辨率的地表信息，这为土地利用与覆盖变化的研究提供了宝贵的数据。

首先，遥感技术可以快速获取土地利用与覆盖的空间分布信息。

通过遥感影像的解译与分析，可以获取到土地利用类型的边界信息，了解土地利用的类型和结构。

其次，遥感技术可以监测和分析土地利用与覆盖的变化过程。

通过对多期遥感影像的比对和分析，可以定量、定性地判断土地利用与覆盖的变化趋势，如城市扩张、农田数量的变化等。

再次，遥感技术可以提供土地利用与覆盖的空间模式和格局信息。

通过对遥感影像进行空间统计和分析，可以揭示土地利用与覆盖的空间关联、空间集聚等特征，为土地规划和环境保护提供科学依据。

遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中具有许多优势。

首先，遥感技术的无接触性使其能够获取到全球范围内的土地利用与覆盖信息。

与传统的野外调查相比，遥感技术可以在短时间内覆盖大范围的区域，并提供较为准确的信息。

其次，遥感数据具有丰富的时间序列，可以追踪土地利用与覆盖的长期变化。

通过对不同时间段的遥感数据进行对比和分析，可以了解土地利用与覆盖的演变趋势和机制。

再次，遥感技术可以提供多种土地利用与覆盖指标，如生态系统服务价值评估、土地形态指数等。

这些指标可以帮助研究人员深入理解土地利用与覆盖变化的影响和意义。

此外，遥感技术具有高分辨率的特点，可以捕捉到土地利用与覆盖的细节信息，更好地研究土地利用的微观特征。

然而，遥感技术在土地利用与覆盖变化研究中仍然面临一些挑战。

首先，遥感数据的解译和处理需要专业的技术和方法。

不同的土地利用类型具有不同的光谱特征和空间分布，研究人员需要将这些特征转化为可用的信息。

如何利用遥感技术进行地理空间数据提取和分析遥感技术在地理空间数据提取和分析方面扮演着重要角色。

它以其高分辨率、高精度和高效性受到广泛关注和应用。

本文将探讨遥感技术在地理空间数据提取和分析中的应用，并介绍其原理、方法和应用案例。

一、遥感技术概述遥感技术是通过从卫星、飞机或无人机等平台获取地球表面信息的技术。

它可以获取到的数据包括影像数据、激光雷达数据等。

这些数据可以用于提取地理空间特征，如土地利用、地形信息等。

二、地理空间数据提取1. 土地利用/覆盖分类遥感影像可以通过图像分类算法将地表特征进行分类，如水域、建筑物、植被等。

这可以帮助我们了解不同区域的土地利用情况，为城市规划、环境保护等提供参考依据。

2. 地形图构建遥感数据可以帮助生成高程模型，辅助绘制地形图。

这对于地理学研究、灾害防治等都具有重要意义。

3. 水体提取遥感数据可以通过色彩和纹理信息提取水体特征；激光雷达数据可以通过反射特征测量水体深度。

这对于水资源管理、水质监测等至关重要。

三、地理空间数据分析1. 地表变化检测遥感技术可以通过多时相影像比对来检测地表变化情况，如城市扩张、农田变化等。

这有助于环境监测和可持续发展研究。

2. 地理空间关系分析遥感数据可以用于空间分析，检测地理实体之间的关系，如道路与河流之间的邻近性。

这在城市规划、环境保护等方面有着广泛应用。

3. 自然灾害预测与评估遥感数据可以用于监测自然灾害，如洪水、地震等。

通过数据处理和分析，可以实现对自然灾害的预测和评估，为应急响应提供及时支持。

四、遥感技术的原理与方法1. 遥感影像处理遥感影像处理涉及影像纠正、辐射校正、几何纠正等步骤。

这些步骤可以使影像数据更准确，为后续分析提供基础。

2. 图像分类与分割图像分类与分割是遥感数据处理的核心步骤。

常用的方法包括基于像素的分类方法和基于对象的分割方法，如支持向量机、卷积神经网络等。

3. 空间数据分析方法空间数据分析方法包括地理加权回归、空间插值、空间聚类等。

测绘技术中的地理信息提取方法地理信息提取方法是测绘技术中的重要组成部分，它通过一系列的数据处理和分析手段，从遥感影像、地理数据等多种来源中提取出有用的地理信息，为地理研究、资源管理和环境监测等领域提供了支持。

本文将探讨几种常见的地理信息提取方法。

一、图像分类图像分类是地理信息提取的基础方法之一。

通过对遥感影像进行分类，可以将像元划分至不同的类别，如水体、植被、建筑物等。

传统的图像分类方法主要基于像元的统计特征，如光谱特征和纹理特征。

但随着机器学习和深度学习的发展，基于特征提取和模式识别的图像分类方法也逐渐得到了应用。

例如，使用卷积神经网络（CNN）可以有效地提取遥感影像的特征，并实现高精度的分类结果。

二、目标检测目标检测是指在遥感影像中准确地检测和定位特定的目标，如道路、建筑物、车辆等。

传统的目标检测方法主要基于特征匹配和形状检测，但由于遥感影像中目标的形状和尺寸多样性，这些方法往往不能满足实际需求。

近年来，基于深度学习的目标检测方法逐渐发展起来。

例如，使用卷积神经网络结合滑动窗口和区域提议的方法，可以实现高效准确地目标检测。

三、变化检测变化检测是指通过对多期遥感影像进行比较，检测地物或地理现象的变化情况。

变化检测在城市规划、土地利用变化监测等领域具有广泛的应用价值。

传统的变化检测方法主要基于差值图像和基于像元的分类，但这些方法往往对数据质量和噪声比较敏感。

近年来，基于深度学习的变化检测方法逐渐得到应用。

例如，使用卷积神经网络可以提取遥感影像中的特征，并通过像元级别的分类来实现变化检测。

四、地形分析地形分析是指通过对地理数据进行处理和分析，提取出地形地貌等地理要素。

地形分析在土地资源管理、环境评估等方面发挥着重要作用。

常用的地形分析方法包括地形曲率、坡度、坡向等指标的计算。

另外，地形分析还可以借助于地形数据的可视化，如数字高程模型（DEM）和三维地形模型（TIN）等，为地理研究提供直观的展示效果。

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。

实测地物光谱数据处理与信息提取原理一、地物光谱数据的获取1. 遥感技术的应用遥感技术是通过获取地面物体的电磁辐射来获取其信息的技术手段，地物光谱数据便是通过遥感技术获取的一种数据。

遥感技术广泛应用于土地利用规划、环境监测、资源调查等领域，是获取地球表面信息的重要手段。

2. 地物光谱数据获取方式地物光谱数据可以通过航空遥感、卫星遥感等方式获取。

其中，卫星遥感是目前应用最广泛的一种方式，主要有高分辨率遥感卫星、中分辨率遥感卫星等。

二、地物光谱数据的处理1. 数据预处理地物光谱数据在获取后需要进行预处理，主要包括辐射校正、大气校正、几何校正等。

这些处理能够提高数据的质量，为后续的信息提取做好准备。

2. 数据融合在获取的不同波段的地物光谱数据可以进行融合，融合后的数据能够更全面地反映地物的信息，提高信息的获取效率和准确率。

3. 数据降维地物光谱数据具有高维度的特点，为了提高处理效率和降低存储成本，需要进行数据降维。

常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

4. 数据分类在进行信息提取前，地物光谱数据需要进行分类处理，将不同的地物进行分割和识别。

常用的分类方法有最大似然分类、支持向量机分类等。

三、地物光谱数据信息提取原理1. 地物信息提取的目的地物光谱数据的信息提取是为了获取地表覆盖、土地利用、资源分布等信息，为地理信息系统（GIS）的更新和相关领域的研究提供数据支撑。

2. 信息提取方法信息提取方法包括监督分类、非监督分类、目标检测等。

监督分类是在有已知类别的样本数据的基础上，通过训练生成分类器，再对未知数据进行分类；非监督分类则是在未知类别的情况下将数据进行分类；目标检测是指根据特定的目标进行数据提取。

3. 信息提取结果应用通过信息提取得到的数据可以应用于土地规划、环境检测、资源调查等领域，为相关领域的决策制定提供重要的科学依据。

实测地物光谱数据处理与信息提取原理是通过遥感技术获取地球表面信息的重要手段之一，经过数据获取、处理和信息提取等步骤，可以获取到准确全面的地物信息，为地理信息系统的更新和相关领域的研究提供数据支持。

中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例侯志华;马义娟【摘要】“土地利用/土地覆被”(简称LUCC)是全球环境变化研究的热点问题之一,遥感技术是LUCC研究的重要手段,遥感影像LUCC信息的高精度自动提取成为众多专家学者关注的重要研究领域.Landsat系列卫星影像是最早且最为广泛使用的中分辨率陆地遥感影像.文章以2013年2月发射的Landsat8卫星的OLI影像为研究对象,利用ENVI软件,对太原市区的土地利用/土地覆被信息分别用最大似然法和决策树分类法实现自动提取,并进行精度比较.结果表明:最大似然法提取的总体精度为69.33％,Kappa系数为0.605 5,主要是耕地与林地、草地、建设用地以及建设用地与裸地的混分、错分现象较为严重,造成分类精度较低;而决策树分类法的自动提取通过确定适当的判别规则,使地类间的混分、错分现象明显改善,分类总体精度提高到91.33％,Kappa系数达到0.892 3,各土地利用类型的分类精度均有一定提高.【期刊名称】《太原师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(013)004【总页数】6页(P93-98)【关键词】自动提取;决策树分类;最大似然分类;土地利用/土地覆被;Landsat8【作者】侯志华;马义娟【作者单位】太原师范学院地理科学学院,山西太原030031;太原师范学院地理科学学院,山西太原030031【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言土地利用／土地覆被（LUCC）研究，一直受到国际组织和世界各国的普遍关注，广泛成为地学、生态、环境、土地等领域的热点课题[1，2]，众多专家学者从LUCC的演化规律、驱动机制、空间格局、生态响应、环境变化等角度探索研究[3－6].随着遥感技术的发展与成熟，利用遥感影像成为LUCC研究的一种流行趋势，因此，遥感影像LUCC信息的快速、高精度提取成为LUCC研究中必不可少的重要内容和关键环节[7，8].遥感影像信息提取有人工目视解译和计算机自动分类两大方式，人工目视解译精度高，但费时、费力，速度慢，周期长，计算机自动分类速度快，但由于遥感影像存在的“同物异谱”和“同谱异物”现象，总的来说，分类精度不是很高，往往满足不了使用要求，成为阻碍遥感技术大规模实用化的瓶颈之一.近年来，有不少学者提出了许多新方法:基于最优波段组合提取[9、10]、基于多维特征信息提取[11，12]、以专家知识和经验为基础的光谱信息和其他辅助信息复合法[13，14]、基于知识的分层分类方法[13]、面向对象的分类方法[16]等，这些方法在数据选择上、算法上或是处理过程做了改进，分类精度均有一定提高，然而，任何一种自动提取方法都有针对性和适用范围.随着遥感平台的多样化和图像分辨率的提高，遥感数据类型琳琅满目，如何对所需的遥感数据选择合适的提取方法成为业内人士一直热衷的研究课题.Landsat系列卫星是最早的陆地资源卫星，是20世纪70年代、80年代甚至90年代最主要的航天遥感数据资源，21世纪以来遥感数据多源化，然而Landsat卫星影像因其价格低廉、存量数据时间跨度长、易于获取等优势仍然被广泛使用，尤其是中等尺度的地域研究[17、18].2013年2月Landsat8号卫星发射成功，为Landsat系列数据注入了新鲜血液，因此，Landsat卫星影像仍将在以后较长的一段时间内成为主流遥感数据之一.本文以太原市区Landsat8号卫星OLI影像为例，采用传统的最大似然法和决策树分层分类法对土地利用／覆盖信息自动提取研究，为挖掘遥感信息的理论研究以及Landsat卫星影像在土地利用／覆被方面的应用，提供一定的参考.1 研究方法1.1 最大似然法最大似然分类法，是遥感图像监督分类的经典算法，在土地利用／覆被信息提取中应用广泛.其基本思想是:因为同类地物光谱特征具有相同或相似性，异类地物光谱特征具有差异性，所以每类地物在多光谱空间会形成一个特定的点群，这些点群的位置、形状、密集或分散程度各有其分布特征；最大似然法就是根据各类的一些已知数据，构造出各类点群的分布模型，计算各类别的概率密度函数或概率分布函数；在此基础上，计算每一个像素属于各个类别的概率，取最大概率对应的类别为其归属类型.最大似然法的前提条件是假设遥感图像的每个波段地物光谱特征服从正态分布，因此，对符合正态分布的样本聚类组而言，是监督分类中较为准确的分类器，但对于“混合像元”、“同谱异类”等光谱特征相似的类别，达不到理想的分类效果.1.2 决策树分类法决策树分类法，是一种较为高效的分类器，其流程类似于一个树形结构，以一个根节点为基础，寻找信息量大的属性字段形成一条规则，派生出两类结果，以此建立决策树的一级内部节点，再以每个节点为基础，根据属性的不同取值形成规则，建立下一级节点，该过程向下继续拓展，直至图像分出类别（叶节点），这种以自顶向下递归的分层分类方式构造判定决策树的方法称之为“贪心算法”，它将复杂的决策形成过程分散成易于理解和表达的规则或判断.决策树分类最大的优点是，各个节点处划分的类别较少，划分的标准（属性）基本明确，可以更加有针对性地选择少数特征属性建立判别函数进行类别划分，且特征属性不仅可以选择单波段光谱特征值，还可以选择波段组合的光谱特征值，每一分层每个节点均可以根据不同的分类目的确定和调整特征属性和判别函数.其缺点是分类决策规则的建立对样本的依赖度大，且主观性较强.2 实验分析2.1 数据源及预处理太原市区2013年6月27日Landsat8号卫星的OLI影像为本次研究的主要数据，此外还有太原市2010年的土地利用专题图、太原市行政区划图.将遥感影像、土地利用专题图和行政区划图统一到相同的投影坐标（UTM／WGS84），然后以太原市行政区划图为基础，将研究区域裁剪出.参考土地利用专题图，针对实验区影像特点，确定自动提取的土地利用／土地覆被类别为:耕地、林地、草地（以荒草地为主）、建设用地、水域及裸地.2.2 数据分析2.2.1 OLI影像数据分析Landsat8的OLI陆地成像仪有9个波段，包括了TM（ETM＋）传感器的所有波段，并针对大气影响，对波段工作范围进行了重新调整，详见表1.表1 OLI陆地成像仪和ETM＋增强型专题制图仪波段对照表OLI陆地成像仪ETM＋增强型专题制图仪序号波段／μm 空间分辨率／m 序号波段／μm 空间分辨率／m 1 0.433－0.453 30 2 0.450－0.515 30 1 0.450－0.51530 3 0.525－0.600 30 2 0.525－0.605 30 4 0.630－0.680 30 30.630－0.690 30 5 0.845－0.885 30 4 0.775－0.900 30 6 1.560－1.660 30 5 1.550－1.750 30 72.100－2.300 30 7 2.090－2.350 30 8 0.500－0.680 15 8 0.520－0.900 15 9 1.360－1.390 30丰富的波段有多种RGB组合方案，参考国外公布的OLI波段合成的简单说明和众多专家学者在长期工作中总结的Landsat TM（ETM＋）不同波段组合对地物增强的效果，本次研究首先将Band3，Band4，Band5合成标准假彩色图像，然后将此图像与全色波段Band8进行Brovey变换融合，该融合图像地物信息丰富、色泽鲜明、层次好，对植被、水体等土地覆被有较好的表现，见图1.本次提取的各土地利用类型影像特征详见表2.图1 太原市区Landsat8Band345与Band8融合影像表2 各土地利用类型影像特征注:由于种植作物不同，耕地表现出三种明显不同的色调，为了实现更好的自动识别，将其细分为三个光谱类提取，然后再进行合并.土地利用类型颜色形状分布耕地1红色规则的块状南部地势较低的平川一带耕地2 橘粉色规则的条块状居民点周围耕地3 青色规则的块状部分地势较低的平川一带林地鲜红色（色纯）不规则的片状东西两侧海拔较高的山地区草地暗红色（色杂）不规则条带状城区两侧的丘陵、沟谷、阴坡等建设用地青色规则的块状地势较低的平川一带水体青蓝色条带状或片状汾河、晋阳湖地区裸地亮白色不规则部分地区分布2.2.2 地物光谱特征分析遥感技术探测地物的根本是同类地物具有相同或相似的光谱特征，异类地物的光谱特征具有一定的差异性，因此，首先对实验区内预提取的典型地物类型光谱数据进行采样，并加以统计，分析其光谱特征.如图2所示，不同地物光谱特征不同:图2 典型地物光谱特征图1）耕地1、耕地2、林地、草地的光谱特征具有一定的相似性，都是近红外波段光谱值高于可见光波段，林地的差异最大，其次是耕地1；而水体、建设用地和裸地均是可见光波段光谱值高于近红外波段.2）水体的反射率随波长变长而逐渐降低，在近红外波段上水体几乎呈现黑色，可以通过B1＜35与其他非水类分开；3）裸地在可见光波段明显高于其他类别用地的光谱值，相差较大较易区分；4）耕地2和草地的波谱走势较为接近，但耕地2各波段的波谱值较草地高；5）耕地3的波谱走势较为平滑，各波段间的光谱差异较小.2.3 分类方法的实现2.3.1 最大似然法自动提取首先根据先验知识，确定各土地利用类型的解译标志（表2），选择训练样本，建立分类模板，并对分类模板进行评价；分类模板达标后（各土地利用类型分类精度达90%），采用最大似然法对影像进行自动分类；对分类图进行分类后处理，将一些小图斑剔除，并通过重编码合并亚类，得到较为理想的分类结果，如图3. 2.3.2 决策树法自动提取用决策树分类法的关键在于判别规则的建立.由于“同物异谱，异物同谱”现象的存在，单纯地利用图像亮度值提取地物，尤其两类反射特性相似的地物，势必会造成分类的混淆和错误，很难达到较好的分类效果.经地物光谱特征的统计分析，可利用植被归一化指数（NDVI），结合各波段光谱值，建立各类地物可信度最大的提取规则.反复实验后，建立决策树提取规则，见图4.经分类后处理，最终的决策树分类图如图5.图3 最大似然分类法分类图图4 决策树自动提取的判别规则图5 决策树法分类图2.3.3 精度评价与结果分析在实验区随机抽取300个点，通过误差矩阵分别对最大似然法和决策树法的分类结果进行精度检验，详见表3和表4.由表3可见，最大似然法的分类精度总体较低，为69.33%，除林地、建设用地和水域的用户精度较高外，其他地类的分类精度均不理想，Kappa系数也仅0.605 5.尤其是耕地，其光谱特征较为复杂，长有植被（如玉米地）的耕地在光谱上和林地、草地较为相似，裸土又与建设用地光谱特征接近，因此，耕地不仅与草地的混分现象严重，且有部分林地、建设用地被错划分为耕地，导致耕地的用户精度仅58.88%；此外，林地易被错划为耕地和草地，其制图精度仅50.91%；建设用地易被错划为耕地和裸地，其制图精度仅61.33%；大量的建设用地错分为裸地，导致裸地的用户精度仅22.22%.由表4可见，决策树法的分类精度较最大似然法显著提高，总体精度达到91.33%，除裸地的用户精度较小，为66.67%外，其他地类的用户精度和制图精度均在85%以上，Kappa系数也提高至0.892 3，地类间的混分、错分现象得到一定控制.表3 最大似然法精度评价误差矩阵地类名称实际地类用户精度耕地林地草地建设用地水域裸地全部63 13 11 17 3 0 107 58.88%林地 0 280 0 0 1 29 96.55%草地 16 14 50 2 0 0 82 60.98%建设用地 1 0 0 53 0 0 54 98.15%水域 0 0 0 0 10 0 10 100.00%裸地 0 0 0 14 0 4 18 22.22%全部 80 55 61 86 13 5 300制图精度耕地分类地类＝0.6055 78.75% 50.91% 81.97% 61.63% 76.92% 80.00%总体精度＝69.33% Kappa系数表4 决策树法精度评价误差矩阵地类名称实际地类用户精度耕地林地草地建设用地水域裸地全部58 2 3 2 0 0 65 89.23%林地 5 46 2 0 00 53 86.79%草地 3 3 51 0 0 0 57 89.47%建设用地 1 0 0 711 0 73 97.26%水域 0 0 0 0 40 0 40 100.00%裸地 0 1 0 3 0 8 12 66.67%全部 67 52 56 76 41 8 300制图精度耕地分类地类86.57% 88.46% 91.07% 93.42% 97.56%100.00%总体精度＝91.33 Kappa系数＝0.892 33 结论1）决策树分类法将复杂的信息分类过程分解为若干步骤，在每个步骤可以利用不同的数据源、不同的特征集、不同的算法，且每一步骤仅解决一个问题，更有针对性，计算机处理速度快、时间短，且分类精度高，较传统的最大似然法更有利于对遥感图像信息的提取.2）决策树分类法的关键是判别规则的建立，其创建过程存在较大的人为干预因素，需要一定的经验及反复调试，否则难以达到良好的分类效果.3）本次决策树分类规则的建立仍然主要依赖的是地物的光谱信息，下一步研究将考虑与基于知识的专家系统相结合，充分利用纹理、形状等地物空间特征、地形特征、分布特征等信息，进一步改善分类效果，提高计算机自动分类的实用性.参考文献:[1]李秀彬.全球环境变化研究的核心领域——土地利用／土地覆盖变化研究的国际研究动向[J].地理学报，1996，51（6）:553－558[2]冷疏影，宋长青，赵楚年，等.关于地理学科“十五”重点项目的思考[J].地理学报，2000，55（6）:751－754[3]刘纪元，刘明亮，庄大方，等.中国近期土地利用变化的空间格局分析[J].中国科学（D辑），2002，32（12）:1 031－1 040[4]杜云艳，王丽敬，季民，等.土地利用变化预测的案例推理方法[J].地理学报，2009，64（12）1 421－1 429[5]戴声佩，张勃.基于CLUE－S模型的黑河中游土地利用情景模拟研究——以张掖市甘州区为例[J].自然资源学报，2013，28（2）:336－348[6]白元，徐海量，凌红波，等.塔里木河干流区土地利用与生态系统服务价值的变化[J].中国沙漠，2013，33（6）:1 912－1 920[7]刘慧平，朱启疆.应用高分辨率遥感数据进行土地利用与覆盖变化监测的方法及研究进展[J].资源科学，1999，21（3）:23－27[8]廖克.高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用[J].测绘科学，2006，31（6）:11－15[9]许菡，燕琴，徐泮林，等.多源遥感影像融合最佳波段选择及质量评价研究[J].测绘科学，2007，32（3）:72－76[10]张韬，吕洪娟，孙美霞，等.遥感多光谱数据在内蒙古西部湿地监测中最佳波段选取的应用研究[J].干旱区资源与环境，2007，21（4）:102－106[11]杨桄，刘湘南，张柏，等.基于多特征空间的遥感信息自动提取方法[J].吉林大学学报（地球科学版），2005，35（2）:257－260[12]陈述，刘勇.基于多特征的遥感影像土地利用／土地覆盖分类－以腾格里沙漠东南边缘地区为例[J].遥感技术与应用，2006，21（2）:154－158[13]李德仁，王树良，李德毅，等.论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[J].武汉大学学报（信息科学版），2002，27（3）:221－233[14]杨存建，周成虎.基于知识的遥感图像分类方法探讨[J].地理学与国土研究，2001，17（1）:72－77[15]王志慧，李世明，刘良云，等.基于 MODIS NDVI时间序列的土地覆盖分层分类方法研究[J].遥感技术与应用，2013，28（5）:910－919[16]王贺，陈劲松，余晓敏，等.HJ数据的LBV变换及其在面向对象分类中的应用[J].遥感技术与应用，2013，28（6）:1 020－1 026[17]许积层，唐斌，卢涛.基于多时相LandsatTM影像的汶川地震灾区河岸带植被覆盖动态监测——以岷江河谷映秀汶川段为例[J].生态学报，33（16）:4 966－4 974[18]金石柱，刘志峰.基于 TM 影像的延吉市土地利用动态变化研究[J].地理科学，2011，31（10）:1 249－1 253。

基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析一、引言土地利用与土地覆盖是人类活动与自然环境相互作用的结果，对于环境保护、生态恢复、可持续发展等方面具有重要意义。

随着遥感技术的发展，遥感数据成为研究土地利用与土地覆盖变化的重要数据源。

本文旨在基于遥感数据对土地利用与土地覆盖变化进行分析，探讨其在环境研究和规划决策中的应用。

二、遥感数据在土地利用与土地覆盖分析中的应用1. 遥感技术概述遥感是指通过航空或卫星等远距离获取和记录目标信息的技术。

它具有获取大范围、高分辨率和多时相信息等优势，成为研究和监测土地利用与土地覆盖变化的重要手段。

2. 遥感数据类型常见的遥感数据类型包括光学影像、雷达影像和高光谱影像等。

光学影像适合于获取大范围且空间分辨率较高的信息；雷达影像则可在云层或夜晚进行观测；而高光谱影像则能提供更丰富的光谱信息。

3. 遥感数据处理方法遥感数据处理方法包括影像预处理、特征提取、分类与识别等。

影像预处理主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以提高数据的质量和准确性。

特征提取则是通过计算和分析影像的各种特征参数，如纹理、形状和光谱等，以获取土地利用与土地覆盖信息。

三、土地利用与土地覆盖变化分析方法1. 土地利用分类土地利用分类是将遥感影像中的各种地物按照其功能或性质进行划分和分类。

常见的土地利用分类包括农田、林地、城市建设用地等。

通过遥感数据进行土地利用分类，可以快速获取大范围内不同类型的土地信息。

2. 土地覆盖变化检测通过对多时相遥感影像进行对比分析，可以检测出不同时期间土地覆盖变化情况。

常见的方法包括基于阈值法、基于纹理法和基于监督分类法等。

这些方法能够快速准确判断出不同时期间土地利用类型的变化情况，为土地规划和决策提供科学依据。

3. 土地利用变化原因分析土地利用与土地覆盖变化的原因复杂多样，包括人类活动、自然因素和调控等。

通过分析不同因素对土地利用与覆盖的影响程度，可以为合理规划和管理提供科学依据。

生态环境遥感概述生态环境遥感是一种将遥感技术应用于生态环境研究的方法，通过获取、解译和分析遥感数据，可以获得关于地表特征、植被覆盖、土地利用、土地变化等生态环境信息。

本文将从生态环境遥感的基本原理、数据源获取、数据处理与分析以及在生态环境研究中的应用等方面进行综述。

生态环境遥感的基本原理主要包括辐射传输原理和特征参数提取原理。

辐射传输原理指的是遥感数据是通过感应、接收、记录地物辐射能量，进而提取地物特征参数的一种方法。

特征参数提取原理是利用遥感数据中的能谱信息和空间信息，通过模型建立，提取出与生态环境相关的参数。

数据源获取是生态环境遥感的第一步，主要包括航空遥感、卫星遥感和地面观测等方法。

航空遥感通过航空平台获取高分辨率的遥感图像，可以提供较为详细的地表信息。

卫星遥感则利用卫星在太空中获取遥感图像，其优势在于覆盖范围广、时间周期长。

地面观测主要是指在地面安装观测站点，通过测量土壤水分、温度、植被等参数来获取生态环境信息。

数据处理与分析是生态环境遥感中的关键环节，主要包括图像预处理、信息提取和数据分析等步骤。

图像预处理是为了消除图像中的噪声和伪迹，保证后续处理的可靠性。

信息提取指的是通过图像解译、光谱分析等方法，提取出与生态环境相关的参数，如植被指数、土地覆被等。

数据分析则是在获取特征参数后，通过统计分析、空间分析等方法，对生态环境的变化趋势和空间分布规律进行研究。

生态环境遥感在生态环境研究中的应用十分广泛，主要包括生态环境监测、生态系统服务估计和生态环境评价等方面。

生态环境监测是指通过遥感技术获取大范围的生态环境信息，对生态环境的变化进行实时监测。

生态系统服务估计是利用遥感数据对生态系统的功能和过程进行定量评估，如碳储量估计、水资源评估等。

生态环境评价通过获取遥感数据，对生态环境的质量进行评估，如水质评估、土壤质量评价等。

总之，生态环境遥感是一种将遥感技术应用于生态环境研究的方法，通过获取、解译和分析遥感数据，可以获得关于地表特征、植被覆盖、土地利用、土地变化等生态环境信息。

植被覆盖度提取
植被覆盖度提取的方法有很多种，以下是其中几种：
1.基于遥感影像的方法：利用遥感影像可以获取大范围的植被覆盖度信息。

常用的遥感影像包括Landsat、Sentinel-2、QuickBird等。

通过图像处理和计算机视觉技术，可以提取出植被覆盖度信息。

2.基于气象观测的方法：气象观测站可以获取大量的气象数据，包括气温、湿度、气压、风速等。

通过这些数据可以计算出植被的蒸腾量，进而推算出植被覆盖度。

3.基于地理信息系统的方法：利用地理信息系统可以获取各种空间数据，包括植被覆盖度、土地利用情况、地形地貌等。

通过这些数据可以分析和可视化植被覆盖度信息。

4.基于模型的方法：利用模型可以模拟和分析植被的生长和变化，进而推算出植被覆盖度。

常用的模型包括MOD13A2、MOD15等。

需要注意的是，不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况选择合适的方法。

同时，植被覆盖度的提取需要考虑到多种因素，如土地利用情况、地形地貌、气候条件等。

土地利用/覆盖变化信息提取实验报告1. 实验目的利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。

2. 实验内容金华市土地利用/覆被变化信息的提取。

采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，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，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。

和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。

（1）TM影像数据的预处理。

本文的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。

（2）土地利用变化信息提取。

首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年金华市土地利用/土地覆被信息。

（3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。

3. 实验方案4. 数据预处理4.1 数据源本文所采用的数据包括：两景金华市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT 全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。

具体的见表4-1和4-2所示。

表4-1 研究区遥感影像数据获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m）2003年3月9日SPOT-5全色151/252003年3月26日LandsatETM+1-8波段115m（全色）30m(多光谱)1996年9月6日LandsatTM1-7波段1301988年12月5日LandsatTM1-7波段130表4-2 研究区其他资料及应用说明数据类型应用说明大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考4.2 图像预处理数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。