FAO/UNEP土地覆被分类系统及其借鉴

研究目的:介绍FAO/UNEP土地覆被分类系统(LCCS)的产生背景、分类理念、框架体系结构及应用前景,为同行提供学习和借鉴国际研究经验.研究方法:比较研究法、对比分析法,对比分析FAO/UNEP LCCS与美国、欧洲等国际知名机构,用于遥感监测和制图而建立的土地利用/覆被分类体系.研究结果:在各个分类体系之间,无论是分类命名、类型划分、详细程度、彼此间兼容性等方面,都存在很大差异且很难统一.研究结论:基于遥感数据建立土地覆被/利用分类体系并标准化是顺利开展各种遥感调查的前提和保证.在建立和完善中国标准化的土地覆被/利用分类体系基础上,应研究如何使中国的土地覆被/利用分类体系与国际接轨,在全球或区域实现信息共享.     

新疆于田绿洲土地利用/覆被变化的动态分析

通过对于田绿洲土地覆盖变化特征进行数量和空间的分析,对该区土地利用/覆被变化过程有一个宏观认识.本研究主要采用遥感与GIS技术,以TM遥感影像为基本数据源,在对影像准确分类的基础上,详细分析了干旱区土地利用/覆被变化过程特征,建立了干旱区土地利用/覆被相关模型,讨论了干旱区典型代表区域--新疆于田绿洲土地利用/覆被过程固有的本质规律.     

土地利用／土地覆盖遥感分类方法的研究综述

分类方法在土地利用／土地覆盖变化研究中占有重要的地位。基于遥感技术的土地利用／土地覆盖分类首先涉及图像类型、时相的选择和图像预处理工作，概述了近十多年以来所使用的常规土地利用／土地覆盖遥感分类方法及发展的一些新型分类器。     

基于多源信息的苏南典型地区县级土地利用现状与动态快速建库研究

对常熟市不同时期(1984、1992、1999、2001年),TM、SPOT、ETM Pan遥感影像多波段合成、分辨率融合、图像增强处理、精确校正与配准,建立不同影像的土地利用分类解译标志,以2001年ETM Pan合成图像为基础,通过目视判读,首先建立2001年土地利用本底数据库,通过连续对比法获得各时期常熟市土地利用数据库以及不同时期之间土地利用动态数据库。研究表明,以高分辨率原始影像建立土地利用本底数据库,较低分辨率图像做动态变化的方法是切实可行的,达到了1:5万专业制图的要求。不同分辨率影像的精确配准后不仅提高了低分辨率图像利用率,而且通过对比分析提高了判读精度,可以实现土地利用数据库快速更新。     

坡度空间谱与空间关系参与下的土地利用分类研究

研究目的:依据《土地利用现状分类》,利用QuickBird高空间分辨率遥感影像,采用面向对象的影像分析方法对黄土高原实验区土地利用进行分类,探索提高土地资源数量及质量信息挖掘的广度、深度、自动化程度与准确度,提高工作效率,为国土资源行业的土地资源遥感监测工作提供技术参考。研究方法:在光谱和纹理分类的基础上,提出利用坡度空间谱和对象空间关系构建决策规则的方法;通过对DEM数据的学习,可以得到对象的高程、坡度和坡度空间谱;通过空间方位、距离和拓扑关系,可以分析对象之间的位置关系;最后将学习所得的规则加入到土地利用分类的规则集中。研究结果:相对于完全基于光谱和纹理信息的分类方法,本方法使分类总精度和KAPPA系数分别从76%和0.71提高到87%和0.86。研究结论:坡度空间谱与空间关系规则的应用能有效减少混分,提高分类精度,对于黄土高原区域土地利用分类规则集的构建具有参考价值。     

试论土地利用遥感动态监测技术方法

介绍土地利用遥感动态监测的基本概念,综述遥感图像预处理及土地利用变化信息提取等遥感监测方法,重点探讨动态监测中土地利用分类方法、监测方法的选择等关键技术。初步总结了我国土地利用遥感动态监测的研究现状、方法及特点。     

遥感图像融合技术在土地利用现状调查中的应用

遥感是一门先进而有效的信息获取技术。大范围的土地利用现状调查主要依靠从近期遥感影像上来提取所需信息。遥感影像在应用之前必须经过一些预处理,图像融合是遥感图像预处理的一个重要环节。本文介绍了遥感图像融合技术在土地利用现状调查中的应用．以QuickBird全色和多光谱影像为基础．通过应用遥感图像处理软件ERDAS87版四种不同的融合方法进行融合实验,并结合主、客观方法来评价四种融合方法的融合结果,从而得出基于QuickBird影像的土地利用现状调查中较可取的遥感影像融合方法——小波融合法和主成分分析法。     

3S技术在土地利用与覆被动态监测中的作用

简述了准确把握土地利用与覆被及其变化状况的意义;介绍了遥感,全球定位系统,地理信息系统的概念和发展;详细讨论了３Ｓ技术在土地利用与覆被动态监测中的不同作用以及建立多时态地理信息系统的必要性和技术路线。     

基于GF-1 PMS影像的柠檬种植面积估算

为应用国产高空间分辨率影像快速、准确估算丘陵区柠檬种植面积,文章基于GF-1 PMS影像使用不同数据预处理及分类法估算柠檬种植面积。通过对影像进行大气校正、数据融合、滤波等处理,分别得到光谱反射率数据、融合影像和纹理特征数据(分辨率分别为8m、2m、2m)。通过可分离性分析,发现荒草地和未成林柠檬的可分性最差,二者在光谱反射率数据、融合影像和纹理图像中的可分性数值均小于1.8,是影响柠檬分类精度的主要因素。基于最大似然法的分类精度评价结果显示,纹理图像数据估算精度好于8m分辨率的多光谱反射率数据和2m分辨率的融合图像,适当的影像预处理有助于提高监督分类精度。对比基于最大似然法的精度,基于面向对象法的柠檬面积估算精度达95.09%,高于监督分类法的,使用GF-1 PMS影像估算柠檬面积最优方法为面向对象法。该研究为应用国产高分辨率遥感数据快速、准确估算丘陵地区果树种植面积提供了相关参考。     

基于利益相关者的城乡结合部土地利用/覆被变化及生态服务价值响应研究——以山东省泰安市岱岳区为例

以2000、2005、2010年的遥感数据为基础,对山东省泰安市岱岳区土地利用类型变化进行分析。将土地利用的受益者分为国家、地方和个人3个层面,根据生态服务价值系数,定量分析了各利益相关者在土地利用/覆被变化的背景下的生态服务价值变动。研究表明:2000—2010年,土地利用类型主要是从自然景观向人工景观转移;生态系统服务总价值随着土地利用类型的变化下降了92 700.21万元;各个利益相关者中,国家层面上的生态服务价值上升了14 349.70万元,而地方和个人层面上的生态服务价值分别下降了6 481.16万元和100 568.74万元,因此城乡结合部区域的地方和个人损失的部分生态服务价值需要国家进行价值补偿。     

1∶1万土地利用数据库更新中的几个问题

利用高分辨率遥感卫星数据,采用国产地理信息系统软件,在相应数字图像处理软件的支持下,采用新的土地利用分类体系,对汨罗市土地利用信息进行解译分类,经野外核对后更新土地利用数据库。文中探索了利用3S技术快速、准确地更新土地利用数据库的几个技术方法问题,以实现短周期调查更新土地利用现状,为新一轮全国土地详查提供参考。     

基于残差U-Net的遥感影像土地覆盖类型自动分割

研究目的:土地覆盖的准确分割对于土地调查和规划具有重要意义。针对传统方法对于高分辨率遥感影像分割存在精度和效率较低等问题,提出了深度学习遥感影像分割方法。研究方法:以2 m高分辨率遥感影像为数据源,选用一种加入残差块的U-Net模型(ResU_Net),对目标区域进行基于深度学习的土地覆盖分割,并与SVM、PSPNet、U-Net分割方法进行对比。研究结果:ResU_Net能够更加准确地表达高分辨率遥感影像的地物信息,该方法总体分割精度达到85.50%,Kappa系数为0.7603,总体精度和Kappa系数均高于SVM、PSPNet和U-Net分割方法(总体精度:ResU_Net(85.50%)>U-Net(79.44%)>PSPNet(78.90%)>SVM(66.80%))。研究结论:ResU_Net模型对高分辨率遥感影像的土地覆盖分割效果更优。     

基于多源数据融合的地表覆盖数据重建研究进展综述

地表覆盖数据对于全球环境变化、生物多样性和发展政策制定有着重要意义。遥感已成为获取地表覆盖数据的重要手段。而目前的地表覆盖数据产品,如Globe Land30、FROM-GLC、MODIS Collection5、MODIS Cropland、Glob Cover、GLC2000等,存在数据精度不高、数据间一致性较差、与统计数据差异较大等问题。因此,基于多源数据融合的数据重建方法成为目前研究中的热点问题。文章检索了近10年关于多源数据融合在地表覆盖数据重建中的应用的相关文献,概括了多源数据在数据重建中的应用现状,并对基于多源数据融合的地表覆盖数据重建方法进行了归纳总结,重点评述了不同方法的特点及应用情况,阐明了各种方法的优势与不足,同时对存在的问题进行探讨并展望了未来基于多源数据融合的地表覆盖数据重建研究的发展方向。基于多源数据融合的数据重建方法包括基于多源遥感数据融合法以及基于多源遥感和非遥感数据融合法。该文在对基于多源遥感数据融合的数据重建方法进行论述时,主要讨论了其中应用最广泛的两种融合方法:基于数据一致性的融合法和基于回归分析的融合法。对于其他基于多源遥感数据融合的数据重建方法,如基于D-S证据理论融合法、基于数据集成融合法、基于统计模型融合法,也列举了最具代表性的相关文献进行论述。在对基于遥感数据和非遥感数据融合的数据重建方法进行论述时,主要讨论了其3种空间分配方法:完全依赖法、部分依赖法、动态依赖法。在对目前研究进行探讨的过程中,该文对其研究区域、数据源、地表覆盖类型、空间分辨率、融合方法和文献来源进行总结分析,并重点就融合方法展开讨论。围绕各种融合方法在数据重建中的运用,该文归纳出目前研究中存在的主要问题:研究对象和区域上的不足,研究区多为全球及欧美,其他区域的研究过少,研究对象多为所有地表覆盖类型和森林,对耕地和草地的研究过少;融合算法上的不足、重建结果精度上的不足。最后,指出基于多源数据融合的数据重建方法未来的发展方向,即综合运用两类方法,得到具有详细完整空间信息的长时间序列的地表覆盖数据集。     

基于优化HRNetV2的高分辨率遥感影像土地利用自动分类

研究目的：基于语义分割模型HRNetV2实现高分辨率遥感影像的土地利用自动分类,以期推动深度学习语义分割方法实现遥感影像的土地利用自动分类研究,并为该类研究提供可参考的案例。研究方法：首先对语义分割模型HRNetV2从损失函数、特征提取方面进行优化,以提高模型的分割精度;其次用优化后的HRNetV2模型对民乐县2 m的高分辨率遥感影像进行土地利用分类,并基于混淆矩阵对分类的结果进行评估。研究结果：（1）优化后的HRNetV2语义分割模型的MIOU达81.9%,相较于优化前提高了4.4%, 证明了优化方法的有效性;（2）针对民乐县进行的土地利用自动分类总体精度达89.72%,Kappa系数达0.888。研究结论：优化后的HRNetV2语义分割模型在高分辨率遥感影像的土地利用自动分类中具有较强的应用前景。     

土地利用环境影响评价指标体系研究--以新疆策勒绿洲为例

利用地学遥感信息定性、定量分析和统计分析相结合的方法,研究半个世纪以来塔里木盆地南部策勒绿洲的土地利用变化,探讨绿洲荒漠这一矛盾体之间的相互转化的动态时空过程、特征和机制,这是保护干旱区生态环境、促进绿洲经济与环境协调发展的重要举措.针对干旱区土地利用变化对环境影响定量研究指标体系与研究方法中优化模型所涉及到的关于地学遥感、自然资源、社会经济、环境指标体系进行深入分析,并给出了基本的量化研究方法.     

基于分形理论的土地利用时空变化特征分析——以常宁市松柏镇为例

文章对来自遥感影像建立起的常宁市土地利用空间数据库进行提取,然后运用土地利用空间格局的分形模型,获得了2005年和2007年两个时期各个土地类型的分形维数和不稳定性指数,对土地利用空间格局变化进行了定量分析,得出松柏镇耕地、林地、建筑用地、未利用土地,形态复杂程度呈上升趋势,而草地形状趋向简单化。为区域土地资源合理利用以及区域景观格局的持续发展提供参考。     

新疆于田绿洲荒漠交错带土地利用及覆盖遥感研究

利用卫星影像,建立相应的空间图形库系统,又运用遥感和GIS技术,结合景观生态学的方法,定量分析新疆于田绿洲近15年来土地利用数量的变化,从斑块的破碎度和景观形状的复杂度,以及对该地区土地利用/土地覆盖的空间演变,进行了动态描述,并结合多年的实地调查,对产生这些变化的原因进行了定性及定量化研究。     

基于全极化SAR与多光谱的喀斯特山区农村林地提取

[目的]为加快推动贵州省"互联网+"林业建设,打破贵州喀斯特高原山区遥感监测瓶颈,选取了空间分辨率8m的Radarsat-2全极化SAR数据与空间分辨率6m的SPOT 6多光谱影像作为数据源,探究微波与光学遥感结合在喀斯特山区农村地区的林地提取技术。[方法]首先采用ENVI SARscape与NEST软件对SAR图像预处理。将Radarsat-2全极化数据与SPOT 6标准假彩色影像进行HSV融合。计算融合图像的平均梯度、信息熵、标准差与均值,评价出最优融合效果的极化方式。基于K均值(K-means)与最大期望(EM聚类)聚类算法分割图像,选择合适的算法,基于聚类分割的阈值进行面向对象的林地分类。最后,基于像素的混淆矩阵精度评价,结合贵州省林业厅调查数据、野外样方和航拍图,建立参考样本评价分类结果。[结果](1)融合之后,目视解译出林地边缘明显但较粗糙;对于在林地中小面积建筑物、农田中的较分散的林地小图斑能够识别,但边缘粗糙;有林地和灌木林地在色调上区分明显;在融合后的明度图中的灌木林地有明度较大的像元,此类像元为石旮旯地。(2)通过定量分析,融合之后的影像较SAR和光学数据信息量大。同极化平均梯度大于交叉极化,HH极化方式下各指标最大。图像EM聚类分割比K-means聚类更加细化。EM聚类图像的特征区分明显;(3)研究分类出了有林地、灌木林地和其他林地。面向对象的林地分类总体分类精度达到85.71%。[结论]研究将微波与光学遥感结合,为喀斯特山区中农村地区的林地提取提供新思路,与传统的林地监测相比,数据获取快捷,提高工作效率,精度准确。有助于通过遥感的手段解决地块破碎区域的林地提取问题,为提高多源遥感技术在喀斯特农村地区中的林地智能监测的能力提供借鉴。