CBERS-02B星数据质量评估及土地调查监测应用潜力分析

研究目的:对CBERS-02B星进行数据应用评价.研究方法:定性与定量评价相结合.研究结果:CBERS-02B星HR数据几何纠正误差约为8-11 m;建设用地、耕地解译及新增建设用地检测属性正确率约80%,提取的变化图斑平均相对面积误差约为10%.研究结论:CCD影像可用于1∶100000尺度土地宏观遥感监测;若不考虑数据获取能力,HR和CCD融合影像可满足中小尺度土地利用动态遥感监测精度要求.     

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。     

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.     

NOAA／AVHRR资料在陕西省土地覆盖分类中的应用

利用监督分类和阚值判别相结合的方法,在对不同地物的地表光谱特征进行分析的基础上,对NOAA／AVHRR各个季相的晴空资料分别进行了计算NDVI与判别分类,制作了陕西省遥感土地覆盖分类图,探索了一种通过NOAA资料进行宏观的土地覆盖分类的方法。此外,提出的用于遥感图像精校正的火点定位法,解决了地面控制点与遥感图像像元的对应问题。     

基于中分辨率遥感图像的土地利用与覆被分类系统构建

研究目的:研制基于遥感的土地利用与覆被分类系统,为国家土地利用与覆被基础数据库建设和宏观土地资源遥感动态监测提供分类依据。研究方法:文献资料法、比较分析法和计算机试验法。研究结果:根据中分辨率卫星传感器的波谱响应特征和土地利用与覆被遥感信息获取技术,提出基于中分辨率遥感图像的土地利用与覆被分类系统,并给出各个类别在遥感图像上的解译标志。研究结论:该系统基本可以满足在国家尺度上的遥感分类应用要求。     

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。     

遥感技术在区域土地利用/覆被变化中的应用--以福建省为例

研究目的运用遥感技术快速查明福建省的土地资源状况与分布及其动态变化,为国土部门与政府决策提供科学依据.研究方法采用人机交互式解译并结合自动分类对2001年Landsat TM影像进行解译.研究结果(1)在自动分类基础上,运用人机交互式目视解译可获得较好的效果与精度.(2)福建省遥感调查土地利用总面积12398515.09 hm2,林地和耕地为主要土地利用类型.(3)从土地利用变化分析,1996-2001年耕地面积减少11.78%,未利用地减少23.55%,而园地、林地、水域和城乡居民点及工矿用地增加.不同土地利用类型间也发生转移,耕地转化为林地和城镇工矿及交通用地面积突出.研究结论运用遥感技术进行土地资源的调查与变化研究,能较准确、及时地为有关部门提供依据,并节省费用.     

基于SAR提高喀斯特地区LUCC光谱分类精度研究

喀斯特地区复杂地表形态导致地面调查可深入性差、精度不高,遥感则作为该区有效监测与研究人类活动对土地利用(LUCC)方式与利用程度影响的主要手段。文章利用ALOS多光谱数据与Terra SARX的数据进行融合,讨论了HH极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据LUCC分类的精度,并比较了不同融合方法对地物识别。结果表明:2种数据之间的融合充分利用了多光谱的光谱信息与HH极化数据丰富的结构与纹理的特征,增强了不同地物之间的光谱差异,提高地物可分性;PC法融合、IHS法融合分类精度较单独使用ALOS多光谱数据分类精度分别提高了8%与13%,而且由于HH极化对植被含水量的敏感性,提高了"插花"分布的旱地与草地、林地等由植被覆盖的土地利用类型的区分精度。通过该研究探讨了HH极化数据与多光谱数据融合在地表信息提取中的应用,拓展了遥感数据在喀斯特地区土地利用领域应用的范围。     

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。     

陆良县农用地分等数据库与二调数据库整合方法研究

研究目的：探索县级农用地分等数据库与第二次土地调查数据库快速衔接的技术问题及其解决方法,为耕地质量等级成果补充完善更新工作提供借鉴和参考。研究方法：GIS空间分析、项目调查、结果对比分析等方法。研究结果：研究得出的农用地分等数据库与二调数据库整合的方法为：区别对待耕地质量非突变区和突变区,非突变区采用属性传递实现分等数据库中耕地质量等级信息与二调数据库中耕地图斑的有效挂接;突变区进行耕地质量重新评定。研究以陆良县为例验证了此方法,验证结果显示,数据库整合前后,陆良县县域耕地质量等别比例和耕地质量空间分布规律相对稳定。研究结论：这是一种既能保持对原分等成果的继承性,又能保持分等成果现势性的数据库整合的方法。该方法可应用于云南省129个县（市、区）耕地质量等级成果补充完善工作,以此方法获得的与二调时点相一致的分等成果可作为后期分等成果年度更新的本底数据。     

基于农用地分等与土地二次调查成果的西充县耕地质量评价更新关键技术

研究目的：探讨第二次土地调查成果与农用地分等成果方法深度融合关键技术,为耕地质量评价更新提供技术支持。研究方法：应用GIS对上一轮分等成果进行了数据转换、空间拼配与属性传递;采用FME技术对分等成果的数据库进行了更新。研究结果：（1）自然等、利用等、经济等,其等别个数与相应等别保持不变;（2）耕地质量空间分布规律未发生根本变化;（3）耕地质量得到整体提升。研究结论：基于本文耕地质量评价更新关键技术下的评价结果,既继承了原成果的评价体系,又体现了成果的现实性和准确性,符合当地耕地质量实际情况。     

数据融合算法在土地评估中的应用

研究目的:基于专家的主观信息在当前土地评估中的关键作用,对专家主观信息的置信度和评估数据进行分组融合,以提高评估精度和评估结果的可信度。研究方法:基于模糊测度理论,分析土地评估中"专家信息"融合需要解决的问题,建立融合准则和信息融合模型。研究结果:推导了专家评估信息融合基本算法,对专家的评估信息进行了有效的建模和融合,并在实际土地评估中进行了应用。研究结论:该方法能增加专家主观评估的可信性,提高估价精度,在更高层次上实现对专家信息价值的挖掘与利用。     

农用地产能核算工作中的基础数据调查与处理方法研究

研究目的：研究产能核算基础数据的调查和处理方法。研究方法：区试产量替代法,分层抽样法,年鉴调查法,残差分析法和空间滑动平均法。研究结果：（1）理论产能、可实现产能和实际产能因样本本身特点不同,样本的调查方法也各不相同;（2）通过残差分析法和空间滑动平均法处理之后,数据的整体和局部异常值被剔除或修正,数据质量得以保证。研究结论：本文可为今后其他省份开展工作提供借鉴。     

耕地动态监测应用管理系统框架设计及实现

传统的耕地资源调查方法存在投资大、历时长等问题,不利于耕地现势性数据的快速获取,基于3S集成的耕地动态监测技术可以弥补这一缺陷。基于Arc GIS平台构建了耕地动态监测应用管理系统框架,研究了系统结构、数据库和算法库的设计方案,提出了遥感影像解译、耕地变化信息获取和数据库建设等问题的解决方案,为实现耕地变化信息的自动化获取和对变化信息智能化的决策判断提供了系统框架支撑。以济源市2009~2012年耕地变化情况为例,验证了系统的可行性,通过GIS处理与系统分析法对研究区耕地在数量、质量、性质和位置上的变化进行了分析,并探讨了监测成果在土地利用总体规划、基本农田保护、土地整治、耕地占补平衡和土地执法检查工作中的智能化应用,为政府决策和各级土地管理部门制定管理政策、落实各项管理措施提供科学依据,同时提高了耕地监管技术的信息化水平,推进了国土资源科技的发展。     

面向规划国土数据融合的深圳市土地利用分类体系研究

研究目的：整合规划和国土分类标准,促进规划和国土数据融合;根据管理需求细分用地类型,支撑精细化管理。研究方法：采用实地调研、需求分析、对照转换、征求意见、实践验证等研究方法,对整合原则、分类标准异同点、对应关系、地类细分及编码等关键环节进行研究。研究结果：制定了一套深圳市土地变更调查工作地类及其与规划和国土分类标准之间的对应关系。研究结论：深圳市2011年调查实践表明,采用工作地类进行调查,不但可以通过一次调查获取两套适用于城市规划、土地规划、用地审批、执法监察等精细化管理的数据,而且在数据获取源头为规划和国土数据的无缝融合打下基础。     

土地整治区耕地质量重估方法研究

研究目的:为实现国家耕地总量动态平衡和识别土地整治成效,探索土地整治区耕地质量重估方法体系。研究方法:以田块为单元,从耕地自然质量、利用便捷度和稳定性三个方面选取21个指标构建土地整治区耕地质量重估体系,并以湖北省团风县基本农田土地整理项目为例,对原有耕地和新增耕地综合质量进行重估,同时提出基于重估结果的耕地质量等别快速更新方法。研究结果:(1)重估结果与研究区实际调查结果相符,能够较好反映整治区耕地综合质量及其变化;(2)经土地整治后研究区19.6%的原有耕地质量等别有所提升,25.66%的原有耕地受整治活动对地表的扰动及工程措施局限性等因素影响,出现等别下降的情况,新增耕地质量等别整体偏低;(3)小规模、过度依赖于劳动力投入的耕地经营模式已成为制约区域耕地综合质量提升的关键因素。研究结论:研究可为类似区域土地质量重估提供参考借鉴,为占补平衡、土地整治管理等工作提供有效依据。