SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究

2014年第13期应用科技科技创新与应用SPOT5遥感影像图在土地调查中的应用研究贾晓萌（丹东市国土资源规划评估调查院，辽宁丹东118000）经济社会的发展和科学技术的不断进步有很大关系，因此，要想更好的推动经济社会的发展一定要对先进的技术进行更好的应用，这样能够更好的促进我国经济的发展。

在不断发展过程中，我国对土地的使用状况非常重视，这样能够更好的为农业发展和城市建设提供必要的依据，利用遥感技术和计算机技术对其进行更好的土地使用情况进行掌握，而且，遥感技术对环境的变化情况也是能够进行反映的，对我国的国防建设也有很大关系，将SPOT5遥感摄像图在土地调查中进行应用能够更好的提高调查的质量。

1土地调查的任务以及意义土地调查主要包括对农村土地进行调查，查清楚每块土地的地类、位置、范围、面积以及分数情况；对城市土地进行调查，主要对要对土地的界址、范围、界线、数量以及用途情况进行掌握。

在对农田情况进行调查的时候，要对土地使用情况进行掌握，建立土地利用数据库以及地籍信息系统，这样能够在进行查询的时候实现信息的共享。

在调查过程中，要对土地资源的变化情况进行统计，并且要进行快速的更新，这样能够更好的保证土地开发利用方面信息是非常及时的。

土地调查是一项重大的国情调查，因此，要对全国范围内的土地利用状况进行掌握，然后掌握真实的土地基础数据，这样能够更好的实现调查结果的信息化和网络化发展，在进行土地调查的时候要更好的完善统计制度和登记制度，这样能够更好的实现土地资源信息的社会化，同时也能更好的为社会发展和宏观调控提供信息。

土地调查的目的就是为了对全国范围内的土地使用情况进行掌握，这样能够真实的掌握相关的信息，同时也能为我国的土地资源管理提供必要的信息。

土地调查能够更好的落实我国对土地使用情况的调控，同时也能保证经济平稳发展。

土地分为城市发展用地和农业发展用地，对土地使用情况进行掌握，能够更好的保障我国农耕用地不受到破坏，保证粮食供应安全，同时也能保证农民的权益不会受到影响，对土地使用情况进行更好的规划，能够保证土地得到合理使用，在管理方面也能提高管理的水平。

基于遥感影像进行土地利用分类提取方法与步骤1. 数据收集：收集高分辨率的遥感影像数据，包括卫星影像或航空影像。

2. 图像预处理：对收集的遥感影像进行预处理，如大气校正、辐射校正、几何校正等，以消除噪声和其他影响因素。

3. 特征选择：根据土地利用分类的目标，选择适当的特征来描述土地利用类型，如纹理特征、空间特征、光谱特征等。

4. 图像分割：将预处理后的影像划分成一系列不重叠、尽可能均匀的区域。

常用的方法包括基于阈值、基于区域生长的方法等。

5. 特征提取：针对每个划分得到的区域，提取与土地利用分类相关的特征，如纹理特征、形状特征、光谱特征等。

6. 特征标准化：对提取的特征进行标准化处理，使其具有相同的尺度和均值，以便更好地进行分类。

7. 训练样本选择：从各个土地利用类型中随机选择一定数量的样本，用于训练分类模型。

8. 特征降维：如果特征维度较高，可以采用降维算法对特征进行降维，减少计算复杂度和数据维度。

9. 数据标注：将训练样本的土地利用类型进行标注，作为监督学习的输入。

10. 训练分类模型：使用标注的训练样本，训练土地利用分类模型，如支持向量机、随机森林、神经网络等。

11. 模型验证：使用另外一部分未标注的影像数据对训练好的模型进行验证，评估分类的准确性和效果。

12. 分类结果生成：对整个影像进行土地利用分类，生成分类结果图。

13. 后处理：对分类结果图进行后处理，如消除噪声、填补空缺、平滑边界等。

14. 空间连续性保持：为了保持土地利用分类结果的空间连续性，可以采用像素级或对象级的空间约束方法。

15. 土地利用调整：根据实际需求，可以对土地利用分类结果进行调整，如合并类别、划分新类别等。

16. 精度评估：采用地面调查数据或其他可信数据进行精度评估，评估土地利用分类的准确性和精度。

17. 结果解释：通过对土地利用分类结果进行解释和分析，研究土地利用变化趋势和规律。

18. 准确性改进：根据精度评估结果，对分类模型和步骤进行改进，提高土地利用分类的准确性。

土地利用遥感信息提取关键技术探讨【摘要】本文探讨了土地利用遥感信息提取的关键技术，包括土地利用遥感方法、遥感影像预处理、土地利用分类方法、以及土地利用变化监测。

通过对这些技术的研究，可以更准确地提取土地利用信息，为土地管理和规划提供支持。

文章总结了土地利用遥感信息提取的关键技术，并展望了未来的发展前景。

通过不断完善和创新技术，我们可以更好地利用遥感信息提取土地利用信息，为可持续发展和环境保护提供更有效的支持。

土地利用遥感信息提取的研究具有重要的实际意义和理论意义，对于推动遥感技术在土地资源管理中的应用具有积极的推动作用。

【关键词】土地利用、遥感信息提取、关键技术、研究背景、研究意义、方法、预处理、分类、变化监测、总结、前景展望。

1. 引言1.1 研究背景近年来，随着遥感技术的不断发展和完善，越来越多的研究聚焦于土地利用遥感信息的提取和分析。

如何有效地从遥感影像中提取土地利用信息，成为当前研究的热点和难点问题。

而在这个背景下，探讨土地利用遥感信息提取的关键技术，对于推动土地利用研究的深入和发展具有重要意义。

本文将从土地利用遥感信息提取方法、遥感影像预处理、土地利用分类方法、遥感信息提取关键技术探讨、土地利用变化监测等方面展开讨论，旨在为相关研究提供参考和指导，促进土地利用遥感信息提取技术的不断进步和应用。

1.2 研究意义土地利用遥感信息提取是当前土地资源管理和规划中的重要工具，其意义不言而喻。

通过土地利用遥感信息提取，可以实现对土地资源的全面监测和评估，帮助政府和决策者了解土地的利用状况和潜在问题，为有效的土地管理和规划提供数据支持。

利用遥感技术提取土地利用信息，可以实现快速、准确地获取大范围土地资源信息，节约人力和时间成本。

遥感信息提取还可以跨越时空限制，实现对不同时期、地域的土地利用信息对比分析，帮助揭示土地利用变化规律，为未来的土地规划提供科学依据。

土地利用遥感信息提取技术的发展，不仅可以促进土地资源的可持续利用，还可以推动地理信息技术在土地管理领域的应用与发展。

土地利用遥感信息提取关键技术探讨土地利用遥感信息提取是利用遥感技术获取土地利用信息的过程，其目标是从卫星遥感影像中自动或半自动地提取各类土地利用信息。

土地利用遥感信息提取技术主要包括遥感影像预处理、土地利用分类和变化检测三个主要环节。

1. 遥感影像预处理遥感影像预处理是土地利用遥感信息提取的第一步，其目的是通过对原始遥感影像进行校正和增强，使其适合后续的土地利用信息提取处理。

遥感影像预处理主要包括几何校正、辐射校正和影像增强等工作。

几何校正是为了消除遥感影像中的系统误差，使其与实际地物位置相对应；辐射校正则是为了消除大气、地表和传感器等因素对遥感影像的影响，提高影像的质量；影像增强则是通过图像处理技术对遥感影像进行锐化、对比度增强等操作，使地物特征更加清晰。

2. 土地利用分类土地利用分类是土地利用遥感信息提取的核心环节，其目标是将遥感影像中的地物按照其土地利用类型进行分类。

传统的土地利用分类方法主要依靠人工目视解译，其效率低、精度不高。

而基于遥感影像的土地利用分类技术利用计算机进行自动或半自动分类，具有高效、快速和精度高等优势。

常用的土地利用分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于知识的分类等。

基于像元的分类是将遥感影像分割为像元，并通过像元的光谱、纹理等特征进行分类；基于对象的分类则是在像元分类的基础上进一步考虑地物的空间关系，以对象为单位进行分类；基于知识的分类则是利用专家知识对遥感影像进行分类，其分类结果受专家经验和知识水平的影响。

3. 土地利用变化检测土地利用变化检测是利用遥感影像进行多期对比，识别不同时间点土地利用变化情况的过程。

土地利用变化检测技术通过比较不同时期的遥感影像，筛选出变化的地物，识别土地利用的动态变化规律。

土地利用变化检测通常包括影像配准、变化检测和变化分析等步骤。

影像配准是为了保证不同时期的遥感影像在空间上对齐，使其可以进行像元级的比较；变化检测则是通过像元的变化检测算法，识别出不同时期遥感影像之间的地物变化；变化分析则是对变化地物进行分析，探讨其发生变化的原因和规律。

土地利用遥感信息提取关键技术探讨土地利用遥感信息提取是利用遥感技术获取土地利用的空间信息，并通过信息提取算法对地物进行分类和识别的过程。

随着遥感技术的不断发展和应用，土地利用遥感信息提取在土地资源管理、环境保护、灾害监测等领域具有重要的应用价值。

本文将探讨土地利用遥感信息提取的关键技术。

首先是影像预处理技术。

土地利用遥感信息提取的首要步骤是影像预处理，主要包括几何校正、辐射校正和大气校正等。

几何校正是将遥感影像进行坐标转换和几何矫正，使其与地理坐标系或现有地图相适应；辐射校正是消除遥感影像中的重影现象，恢复出真实的反射率或辐射亮度；大气校正是消除大气吸收和散射对遥感影像的影响。

其次是特征提取技术。

土地利用类型具有不同的光谱特征、纹理特征和空间结构特征，因此需要设计相应的特征提取算法。

常用的特征提取方法包括基于像元的光谱特征提取、基于纹理的特征提取和基于形状的特征提取等。

这些特征可以通过光谱信息统计、纹理参数计算和空间邻近度分析等方式提取出来。

再次是分类识别技术。

分类识别是土地利用遥感信息提取的核心技术，目的是将遥感影像中的地物分成具有相同或相似特征的类别。

传统的分类方法包括最大似然分类法、决策树分类法和支持向量机分类法等。

近年来，深度学习技术的快速发展为土地利用遥感信息提取带来了新的机遇，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，在土地利用遥感影像分类中取得了较好的效果。

最后是精度评价技术。

精度评价是判断土地利用遥感信息提取结果是否可信的重要手段。

常用的精度评价指标包括制图精度、混淆矩阵和Kappa系数等。

制图精度是通过与实地调查结果进行对比来评价土地利用遥感信息提取的精确程度；混淆矩阵可以用于计算分类的准确率和召回率；Kappa系数综合考虑了分类的准确性和随机误差，是评价分类精度的一种综合指标。

土地利用遥感信息提取的关键技术包括影像预处理技术、特征提取技术、分类识别技术和精度评价技术。

Technological Innovation4《华东科技》土地利用变更调查中高分辨率卫星遥感影像应用吴媛媛（广东省国土资源测绘院，广东 广州 510500）摘要：目前我国的科学技术不断发展，卫星遥感影像的分辨率也不断提高，其在土地管理中的利用率也不断提高。

本次综述主要是以武汉为例，通过Spot5影像进行土地利用变更调查研究，并通过影像图斑分析了判读的精度。

关键词：土地利用变更调查；高分辨率卫星遥感影像；应用所谓的土地利用变更调查就是依据野外实地的调查情况，通过目前已经存在的基础图件逐一转绘量算变化的图斑，从而将土地利用现状的图件和基础数据进行更新，保证土地利用资料的现势性。

目前更新土地利用现状的方法有两种，一种是通过目前已经存在的基础图在外实地对照，通过皮尺或经纬仪等测量设备重新量取相关位置的数据，之后在现有的土地利用图上将变更后的图斑绘制上去。

另一种是通过航测相片图进行外业调绘，之后将绘制、处理获取的变更的图斑资料。

第一种更新方法速度慢，精度低，且针对变化范围大或内容多的区域丈量难度较大；而航测相片的费用相对较高且周期较长，同时传统更新方法的自动化程度低，成图周期长，无法保证更新的全面性和实时性。

在土地利用状况的调查中，上述更新方法均较为落后，无法及时反映土地的变化情况，无法适应当下社会和经济的快速发展需求，影响土地利用规划、耕地保护、土地利用政策的执行、制定，对整个土地的管理工作造成严重影响。

因此需要寻找一种实用性高、方便快捷的图像更新方法，用以保证土地利用资料的现势性，提高国民经济的发展。

随着遥感技术的不断发展，卫星遥感技术在土地利用变更调查中广泛应用，是一种有力的调查工具。

卫星遥感影像具有分辨率高，覆盖范围大的优势，其能客观，及时，周期性的对地表覆盖信息进行反馈，尤其是近年来发射的遥感卫星，分辨率更高，例如快鸟2卫星、SPOT5、IKONS 卫星其地面分辨率分别为0.61m、2.5m、1m，应用于土地利用变更调查中能准确快速的全面调查土地的情况，掌握其质量，数量，权属以及利用情况，使快速更新土地利用图变成现实，同时其价格低，因此逐渐在土地利用变更调查中应用。

土地利用遥感信息提取关键技术探讨一、遥感数据获取土地利用遥感信息提取的第一步是获取高质量的遥感数据。

目前主要有航拍遥感和卫星遥感两种获取途径。

航拍遥感具有分辨率高、影像质量好等优点，适合对小范围区域进行土地利用信息提取。

卫星遥感则可以对大范围地区进行快速获取，但分辨率相对较低。

在选择获取途径时，需根据具体应用场景和研究目的进行合理选择。

随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据融合成为获取高质量土地利用信息的重要手段。

通过融合来自不同传感器的遥感数据，可以克服单一传感器数据的局限性，提高数据的准确性和可靠性，为土地利用信息提取提供更为丰富的信息。

二、图像预处理在获取遥感数据后，需要进行图像预处理，以消除噪声和提高图像质量。

常见的图像预处理包括辐射定标、几何校正和大气校正等步骤。

辐射定标是将数字化的遥感数据转换为地表反射率或辐射亮度，几何校正则是校正图像的位置和形状，大气校正是去除大气对图像的影响。

通过这些预处理步骤，可以提高图像的质量，为后续的土地利用信息提取奠定基础。

三、土地利用信息提取1. 特征提取在进行土地利用信息提取之前，需要进行特征提取，即从遥感图像中提取用于识别不同土地利用类型的特征。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

通过合理选择和提取特征，可以更好地区分不同的土地利用类型，提高土地利用信息提取的准确性。

2. 分类算法土地利用信息提取的关键技术之一是分类算法。

目前常用的分类算法包括监督分类和无监督分类两种。

监督分类是指在训练样本的指导下，将像元划分到不同的类别中，常见的算法包括最大似然分类、支持向量机等。

无监督分类则是在没有训练样本的指导下，根据像元之间的相似性进行分类，常见的算法包括聚类分析、K-means算法等。

通过合理选择和应用分类算法，可以实现对遥感图像中土地利用信息的自动提取和识别。

四、精度评价与验证在完成土地利用信息提取后，需要对提取结果进行精度评价和验证。

常用的评价指标包括精度、召回率、F1值等。