生态建设中的喀斯特石漠化分级问题

提出石漠化土地景观+ 成因的两级分类模型,根据景观现状进行第一级分类,按石漠化土地的成因类型进行第二级分类,采用“景观+ 成因”对石漠化土地进行命名。景观分类是利用遥感影像特征解译石漠化强度和分布面积所必不可少的;石漠化土地成因类型与恢复治理模式密切相关,有必要在石漠化土地现状调查时考虑石漠化土地的成因类型。      

ASTER数据在深圳东部滨海地区土地利用调查中的应用

以深圳市东部滨海地区为试验区,对2004年11月21日ASTER遥感数据进行辐射和几何精校正处理,实地建立分类样地;根据多边形样地矢量数据计算分析12类地物在ASTER各波段光谱反射图和分类叠合图,同时进行植被指数和短波红外5个波段主成分分析;结合GIS并利用ASTER光谱波段、第一主成分、植被指数、立体像对生成的地形因子建立土地利用分类决策树表;再根据决策树表对ASTER影像进行土地利用分类。经验证,分类结果总体精度达到85.1%。应用效果表明,利用ASTER数据进行土地现状资源调查具有很好的性价比,能够满足土地利用现状调查的准确度和精度。     

土地利用现状分类浅析

《土地利用现状分类》国家标准（GB/T21010—2007）（以下简称《2007国标分类》）于2007年8月发布,标志着我国的土地利用分类开始进入了“国标”时代。2007国标分类为我们准确掌握土地利用现状标准,提高土地资源管理利用的科学性奠定了基础,也为城乡一体化发展带来积极而深远的影响。本文试图在解读2007国标分类主要内容的基础上,将其与《土地分类（试行）》进行比较分析,总结2007国标分类在地类归并、调整方面的改进之处及存在的问题,尝试提出新旧分类系统过渡和衔接方面的建议。     

基于土地利用现状数据库的土地利用遥感分类本底数据库建设——以山东省泰安市泰山区为例

遥感分类本底数据库和土地利用现状数据库在地类判别标准、精度要求、数据格式和原始底图等方面存在诸多一致性。基于土地利用现状数据库进行遥感分类本底库的建设,大大减少了数据矢量化和外业调查的工作量。由于大部分工作都可以通过计算机来完成,因此作业时间和人力物力投入相应减少,同时确保了遥感分类本底数据库的精度。     

基于土地利用现状数据库的土地利用遥感分类本底数据库建设——以山东省泰安市泰山区为例

遥感分类本底数据库和土地利用现状数据库在地类判别标准、精度要求、数据格式和原始底图等方面存在诸多一致性.基于土地利用现状数据库进行遥感分类本底库的建设,大大减少了数据矢量化和外业调查的工作量.由于大部分工作都可以通过计算机来完成,因此作业时间和人力物力投入相应减少,同时确保了遥感分类本底数据库的精度.     

基于多特征随机森林算法的深圳市土地利用分类

城市土地利用分类对土地资源可持续利用具有重要意义。为了进行深圳市土地利用信息提取,利用Sentinel-2影像,基于遥感光谱、光谱指数和图像纹理等多种特征信息,构建了多特征随机森林城市土地利用分类模型。并在相同分类条件下,与最大似然、K最邻近监督分类方法进行对比分析,利用混淆矩阵进行精度评价,分析随机森林分类算法的优缺点。研究表明,多特征信息融合丰富了遥感数据的信息内容,多特征随机森林分类方法具有更高的分类精度。     

分类进行开发区土地集约利用评价探索研究

基于现有开发区土地集约利用评价体系,通过对不同发展阶段开发区土地利用特点及管理重点的分析,建议在现有分类基础上,对工业主导型开发区按照发展阶段分类进行土地集约利用评价,并给出了相应的分类评价指标体系和权重区间调整建议,以期更好地实现开发区土地集约利用目的。     

基于面向对象分类技术的沈阳市土地利用动态变化研究

基于RS和GIS技术,采用面向对象分类技术,根据沈阳市的实际情况,建立土地利用类型解译标志,利用多尺度分割方法进行影像分割,然后利用决策树法和最近邻的分类方法,建立分类规则,提取区域土地利用信息,得到该区域的两期土地利用/土地覆被数据,并对研究区的土地利用动态变化及引起这种变化的驱动力进行分析.研究中所采用的面向对象的分类方法在地表景观信息提取中充分利用了地物的光谱信息、纹理特征等特征,最大程度上克服由于不同地物光谱信息相似、相同地物光谱信息不同而造成的混分现象.     

构建上海土地利用分类统一标准的探讨

土地利用分类是掌握土地资源现状、开展城乡规划、制定土地政策、进行不动产统一登记的基础。目前城乡规划和土地管理工作中存在多种地类标准,地类标准不衔接、数据指向不一致问题仍然存在。为此,本文基于城乡规划和土地管理工作的融合发展,兼顾现状和历史,初步构建了土地利用分类统一标准,可为用地管理提供服务,并为城乡规划和土地规划的融合提供技术借鉴。     

第三次全国土地调查线状地物调查方法探讨

通过第二次、第三次全国土地调查执行的土地利用现状分类和土地调查技术规程对比分析,根据现有第二次全国土地调查成果和第一次全国地理国情普查成果等已有资料,提出在第三次全国土地调查中,应将村道纳入公路调查范围的观点,归纳已有资料,对利用方法、线状地物图斑构建方法和构建中可能遇到的问题提出处理方案,供开展三调工作的工程技术人员讨论。     

土地利用现状图的制图规则

土地利用现状图是用空间方式表达一定区域内的当前土地利用类型分布、面积及土地利用结构的专题地图。土地利用现状图作为土地利用现状调查的主要成果,能够为政府制定土地利用总体规划,合理调整土地利用结构提供科学依据,也为各级政府部门制定区域规划、农业区划和国土整治提供参考数据。     

吉林西部多时相遥感数据分类方案的构建及应用

为了深化遥感监测方法在生态环境调查中的应用,本文以吉林西部为试验区,设计了一种多时相遥感数据分类方案。该方案以物候信息为主,结合地物特征变量(植被、水体和土地信息)构建的多维特征空间数据集用于土地覆被分类。该遥感分类方案提取了9种地表覆被类型,结果表明:地表植被季节变化信息和土地利用信息的引入能明显改善土地覆被的分类精度;与基于原始波段的分类方案相比,多时相遥感数据分类方案的分类精度最好,总体分类精度为95.50%,Kappa系数为95.04%。     

胶州市胶北镇土地利用现状与潜力调查

胶州市国土资源局在完成胶北镇驻地土地调查的基础上,开展土地利用现状与潜力调查工作,摸清了城镇土地利用现状,分析土地利用状况,评价和测算土地利用潜力。该文介绍胶州市胶北镇土地利用现状与潜力调查的组织实施,技术方法,调查结果,并对存在问题提出合理化建议。     

矿区高分遥感影像智能提取应用研究

文章通过深入研究广西某矿区航空遥感影像,以遥感影像基元模型为基础,辅以土地利用规划、现状信息建立影像基元与地理实体对象之间的关系,构建地理实体逻辑推理组合规则,进行遥感信息地理实体分类提取,进而对分类结果进行精度对比评价,实现高分遥感影像空间信息提取的自动化、智能化处理。     

伊朗北部阿哈尔地区土地利用信息的遥感分类与制图

遥感作为目前快速实现全球或大区域对地观测的最佳方法,在“一带一路”沿线地区地表信息获取方面具有重要的作用。总结了遥感技术在伊朗北部土地利用分类与制图的流程和方法,在土地利用分类体系、遥感分类方法和成果制图3个方面进行了研究。通过土地利用信息遥感分类标志,建立非接触的土地利用信息分类工作方法,保证了良好的工作精度。进行了伊朗北部地区土地利用信息的遥感制图,获取了该地区土地利用状况,为我国矿业企业与地质调查部门开展“一带一路”区域合作提供了技术支撑和决策依据,为开展境外土地利用信息的提取与制图工作提供了案例。     

基于TM和SPOT5影像融合的土地利用分类及精度比较——以朝阳区为例

本文基于TM和SPOT5的影像在ERDASIMAGINE环境中进行融合,在融合前后分别对TM图像与融合后图像进行土地利用分类,对比分类精度并进行定性和定量的解释和分析。本文给出了实验的详细步骤以及完整的评价报告。研究结果表明,融合后图像分类精度有明显提高。对融合后影像进行土地利用分类,在测绘与地图更新、土地利用与城市规划、生态环境监测和政府规划决策等中,具有广阔的应用前景。     

基于时序MODIS NDVI的黑河流域土地覆盖分类研究

归一化植被指数(NDVI)是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,其时序数据也已成为基于生物气候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。基于时序NDVI数据的土地覆盖分类,即通过提取NDVI时间信号所包含的植被生物学参数,构建起一个包含植被生物学信息的分类特征空间。利用2006年重建得到的MODIS NDVI 16天合成时间序列数据,并结合1 km分辨率的DEM数据、野外实地调查资料等辅助数据,综合分析了不同土地覆盖类型对应的时序NDVI谱线及其第一、二谐波的特征阈值,建立决策树对黑河流域的土地覆盖开展分类研究。结果表明,基于时序MODIS NDVI谱线特征的决策树分类精度为78%,Kappa系数为0.74。利用1 km时序MODIS NDVI时间序列获得较为准确的黑河流域土地覆盖类型是可行的。     

土地沙漠化、荒芜化对土地可持续利用的影响

土地沙漠化已成为我国北方地区一个重大的环境和社会经济问题,对土地可持续利用形成了比较大的影响,本文分析了土地沙漠化的现状以及发展趋势,就如何利用土地整理对使提高土地利用率,改善利用方式和在一定程度上使沙漠化逆转。     

南宁高新区土地利用问题与对策分析

随着城市化进程加快和国家对开发区实行严格的土地审批政策,开发区土地利用和可持续发展出现了新的问题与矛盾。文章通过对南宁国家级高新技术开发区土地集约利用评价,分析其土地利用现状和存在的问题,探讨提高土地集约利用的主要对策措施。     

基于FLUS的长春市土地利用动态变化与预测分析

研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997-2017年,草地、耕地和其他土地面积分别减少354.74、922.11和55.35 km²,建设用地、水域和林地面积分别增加1 154.14、70.38和107.54 km²,整体表现为建设用地向周边扩张,侵占其他用地类型面积。利用未来土地利用模拟（future land use simulation,FLUS）模型,以2007年分类数据为基础,结合地形、交通区位和社会经济等土地利用变化驱动因子,仿真2017年土地利用格局,仿真结果与真实情况吻合较好,仿真精度达85.10%,Kappa系数为0.821 2,验证了模型和驱动因子精度可靠,符合土地利用变化趋势。以此模型因子预测2027年土地利用格局,结果表明：在城镇周围,建设用地将持续侵占耕地、林地、草地和其他土地的面积,但趋势减缓,同时林地面积和水域面积增加。