基于地学分析与遥感智能解译模型的土地覆盖/土地利用分类

全国土地覆盖/土地利用(LC/LU)调查已经成为开展土地利用动态变化预测、土地利用规划及土地管理的一项关键的基础性工作,受到广泛关注和重视。随着遥感技术和各种遥感地学分析解译模型的发展和深入,利用遥感技术获得的影像数据对区域的LC/LU情况及其动态变化进行定期或不定期的监测,成为一种最为迅速可靠和理想有效的手段。论文提出了遥感地学智能解译模型支持下的LC/LU分类体系,并以天津蓟县地区为试验对象,采用多平台遥感数据和辅助地理信息,进行了土地覆盖/土地利用遥感应用研究。     

七、专业测绘与工程测量

CH20020689 基于卫星遥感技术的土地利用研究发展/朱光良(浙江教育学院地理系)∥遥感信息.—2001(4).—34～37,39在总结国际卫星遥感技术和应用发展的基础上,提出了在甚高分辨率的卫星遥感数据陆续进入应用领域的情况下,卫星遥感技术如何更好地应用在土地利用/土地覆盖(LU/LC)监测上的几点思考。     

土地覆盖/土地利用样本影像数据库的建立与应用展望

本文通过概述多种数据源、多分辨率、多时相的所有类别、所有表现形式、多波段融合的土地覆盖/土地利用(LC/LU)的样本影像数据的采集、分类、整理等一系列工作,从而建立LC/LU样本影像数据库,并且对其应用前景进行了展望。     

基于知识的分层综合分类法在土地利用/土地覆盖遥感信息提取中的应用

土地利用/土地覆盖数据的获取是研究LUCC的重要基础工作。随着遥感技术的飞速发展,通过遥感提取土地利用/土地覆盖专题信息已成为LUCC研究必不可少的一步。目前遥感专题信息提取水平相对滞后于遥感数据获取,为了提高遥感数据在土地利用/土地覆盖的应用,寻找一种较好的、具有相对适用性的方法是目前遥感应用的一个迫切要求。本文比较了目前比较常用的几种土地利用/土地覆盖遥感信息提取方法,分别以西部干旱区(柴达木盆地)和东部地区(鄱阳湖地区)为例,提出在GIS支持下基于知识的分层综合分类方法,并通过和其他几种常用方法进行比较分析,得到如下结果:在自然环境相差较大的柴达木盆地和鄱阳湖地区,采用了GIS支持下基于知识的分层综合分类方法的提取精度均要比单独采用最大似然法、纹理分析法、神经网络分类法等方法的总体精度高出25%,Kappa系数高出0.2。由此可以说明了该方法对于土地利用/土地覆盖专题信息的提取是可行的,同时它也具有一定的适用性。     

基于决策规则的遥感影像土地利用信息提取

遥感作为近几十年迅速发展起来的一门综合性技术学科,己经在许多领域发挥了重大作用。通过对遥感数据进行专题分类处理以得到土地利用等专题信息是遥感最广泛的应用领域之一。尽管土地利用遥感分类方法不断发展,但分类技术始终跟不上遥感技术本身的发展。本论文的主要目标之一就是以沈阳矿区为研究区,利用多源遥感数据结合地面实地调查,围绕遥感图像,采用常规的最大似然分类法,同时采用选用决策树分类方法,对不同数据源得到的信息进行综合分析,充分利用其中的光谱信息、地学知识以及人的经验知识进行土地利用分类,从而更好地为地方土地有效利用提供决策依据。     

多尺度空间下的云南山地流域遥感土地利用分类对比研究

以云南山地流域为研究区域，利用实证理论方法及3S（RS、GIS、GPS）技术手段，进行了多尺度空间下多模型的遥感土地利用分类对比研究。结果表明： 率先建立地学主导因子下的遥感地学分异规律，对提高云南遥感土地利用/土地覆盖（LUCC）分类精度效果显著； 遥感分类模型效应与尺度空间有较大的关联性； 对大区域及地形因子和地貌差异大的研究区，构建专家系统模型和推理分类模型是提高遥感分类精度的有效途径。     

基于植被分区的多特征遥感智能分类

为了有效地提取大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息,以位居青藏高原与黄土高原过渡地带的青海东部地区为研究区,研究基于蚁群智能优化算法(ant colony intelligent optimization algorithm,ACIOA)的土地利用/土地覆盖遥感智能分类。首先选用TM图像、DEM、坡度和坡向数据作为分类的特征波段;然后利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区;最后利用ACIOA算法进行分类规则挖掘,并依据分类规则进行土地利用/覆盖信息的提取。研究表明,基于植被分区的多特征蚁群智能分类的总体精度为88.85%,Kappa=0.86,优于传统的遥感图像分类方法,为大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息提取提供了有效的方法。     

多源遥感技术在土地利用分类中的应用

为有效提高土地利用分类精度,研究多源遥感数据的分类方法,提出了利用多源遥感技术进行土地利用分类。对居民地、耕地、林地、水体、未利用土地等土地利用类型的光谱特征及微波散射特征进行了分析,将高分一号多光谱数据与RADARSAT-2数据相结合,利用决策树分类器实现了土地利用类型的划分,其总体分类精度达到96.6%。与高分一号数据最大似然分类及RADARSAT-2数据的Freeman-Durden三分量最大似然分类进行了精度比较,结果表明,多源遥感技术可实现数据的特征互补,其分类精度优于仅采用多光谱数据或微波数据的分类精度。     

RS&GIS支持下的大庆市土地利用分类

选择具有“中国油都”之称的大庆市为研究区,对其土地进行遥感调查,拟定了土地利用分类系统,给出了大庆土地利用覆盖的构成数据一览表和土地分类图。分析结果可为类似于大庆一类的工矿型城市土地利用分类提供决策支持。     

RS ＆ GIS支持下的大庆市土地利用分类

选择具有“中国油都”之称的大庆市为研究区,对其土地进行遥感调查,拟定了土地利用分类系统．给出了大庆土地利用覆盖的构成数据一览表和土地分类图。分析结果可为类似于大庆一类的工矿型城市土地利用分类提供决策支持。     

张家界市武陵源区土地利用/土地覆盖变化分析

土地利用与土地覆盖变化(LUCC)已成为全球变化研究中的核心问题.本文利用以卫星遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)等技术和方法为支撑,通过面向对象的分类提取方法得到的1996～2005年张家界市武陵源区的土地利用数据,分析了该地区土地利用/覆盖的时空变化规律与机制,揭示了导致该变化发生的自然、人文驱动因素,并且提出了应对包括自然因素、经济社会发展的土地利用/土地覆盖变化对策,为该地区的土地利用规划提供了合理的参考依据.     

渝西地区多时期地表覆盖遥感信息提取

近年来,随着遥感技术的不断发展,利用遥感技术开展土地覆盖信息的提取工作已经变得越来越普遍。本文主要利用遥感技术进行土地覆盖信息的提取,为后续土地信息的分析调查提供了有利的数据。此次研究选取了渝西地区作为研究区,使用TM／ETM遥感图像作为基础数据。在提取覆盖信息之前,首先,采用遥感图像处理技术,对研究区进行了图像预处理;接着,对研究区四种地类进行采样处理,利用得到的采样数据,对研究区的遥感图像进行了光谱分析;最后,进行监督分类得到覆盖信息的明显特征,可以看出建筑用地在明显增多。并对分类结果进行精度评价,得到最后结论,可以看出每一时期的总分类精度都在85％以上,符合分类要求。     

基于卫星影像制作土地利用和土地覆盖图的方法试验——全国1∶5万土地利用/土地覆盖图制作试验项目

土地资源是一个国家或地区赖以生产和发展的重要物质基础，利用3S技术和数字化测绘技术对土地资源进行定期调查与动态监测，逐渐成为人们加强对土地资源的合理利用问题研究的重要手段。以1∶5万湖北省武汉市、陕西省韩城市土地覆盖/土地利用图的制作为试验样本，利用遥感和数字图像处理领域的前沿技术——基于Erdas Imagine 8.4的非监督分类、监督分类，辅以人工干预方法，以遥感影像数据（Landsat 7）为数据源，对土地资源的定期调查与快速监测的工艺流程与方法进行了较为深入的研究探讨。     

老挝Phonxay区土地利用/土地覆盖遥感调查

老挝是一个发展中国家,境内的大多数地方没有开展过土地利用/土地覆盖调查。本文选择老挝琅勃拉邦省的Phonxay区为研究区域,利用Landsat OLI数据进行土地利用/土地覆盖遥感调查与分析。研究过程中,利用ArcGIS Desktop选择训练样本和验证样本,通过Python和ArcPy编程开发了图像分类、精度评价以及面积统计的工作流程序,实现了快速得到分类结果和精度评价信息,分类结果的总精度为89.53%,Kappa系数为0.81。     

郑州市土地利用/土地覆盖动态变化研究

利用地面统计数据和陆地卫星影像数据,分析了郑州市土地利用/土地覆盖的现状,研究了遥感影像提取土地利用/土地覆盖信息的机理,建立了适宜郑州市遥感影像判读的解译标志,结合两个不同时期的地面数据和影像数据,分析了郑州市十几年来土地利用的动态变化情况及存在的问题,指出了今后土地利用的方向.     

基于面向对象分类土地利用分析

以遥感技术为依托,研究了金普新区在成立以来的土地利用及变更情况。通过实验对比,选用了适合于高分辨率遥感影像的面向对象的分类方法对金普新区2013年的遥感影像进行了分类,成功获取了金普新区2013年的土地利用状况;然后应用金普新区2015年的地理国情普查数据,把普查数据成果与分类出的2013年金普新区土地利用状况有机结合,实现了对金普新区成立后的土地利用对比分析。     

土地利用图件遥感快速更新方法的探索

以深圳市为例 ,简要介绍了运用遥感技术进行土地利用现状图快速更新的方法和流程。该方法以遥感影像为基础数据源 ,结合土地利用详查数据和变更资料 ,采用影像融合和计算机自动变化提取技术 ,同时综合多源信息 ,以人机交互知识解译方式提取土地利用变化信息 ,辅助应用 GPS对变化信息进行外业实地调查 ,从而快速更新深圳市土地利用栅格图。该方法可快速、及时地获取和掌握土地利用变化信息数据 ,为土地资源的保护、利用、规划等提供技术支持     

基于遥感技术的土地利用分类方法

讨论了基于遥感技术的土地利用分类。以新疆伊宁县局部地区遥感图像为基本信息源,并利用ERDASIMAGINE,讨论了非监督分类和监督分类方法。结果表明,遥感技术应用于土地利用状况和土地分类,有一定的参考价值。     

论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架

利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。     

基于多时像TM/ETM+影像的兖州市土地利用/覆盖变化

本文利用多时相Landsat TM/ETM+影像分析了兖州市1998年和2002年的土地利用/覆盖变化。综合考虑波段间相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合进行图像解译,并在此基础上运用最大似然分类器(MLC)和支持向量机(SVM)的分类方法对遥感影像进行分类。进而利用SVM分类结果进行土地利用遥感动态监测,获取兖州市土地利用/覆盖变化信息,并与社会经济统计资料的统计结果进行比较。最后提取TM/ETM+影像的RDVI,基于线性混合像元分解模型分析了植被覆盖的变化。结果表明,基于多时相TM/ETM+影像分析的土地利用/覆盖变化与实际统计数据较吻合,适合动态监测土地利用变化,且精度较高。