中国土地利用遥感监测分类系统 (2)

如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测遥感影像在土地利用分类和监测方面发挥着重要作用。

它通过获取地球表面物理属性和空间信息的方式，以数字图像的形式提供了大量的数据，这些数据可以被用来解决许多环境和资源管理方面的问题。

本文将探讨如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测，并介绍一些相关的方法和技术。

一、引言遥感影像是从航空器或卫星上获取的地球表面的图像数据。

由于遥感影像可以覆盖广阔的地区，并具有多光谱和高分辨率的特点，因此可以提供大量的地理和环境信息。

在土地利用分类和监测方面，遥感影像可以帮助我们识别不同类型的土地，了解土地利用的变化和趋势，以便进行有效的规划和管理。

二、土地利用分类土地利用分类是指将地球表面划分为不同的土地利用类型，例如农田、森林、城市等。

利用遥感影像进行土地利用分类可以通过解析图像中的光谱、纹理和形状等信息来实现。

1. 光谱信息遥感影像的像素值代表了不同波段的反射率或辐射亮度。

通过分析这些光谱信息，我们可以区分不同类型的地物。

例如，植被在红外波段有较高的反射率，而裸露土地或建筑物则有较低的反射率。

基于这些差异，我们可以将遥感影像中的像素归类为不同的土地利用类型。

2. 纹理信息纹理是指地物表面的细节和变化。

不同类型的土地具有不同的纹理特征。

例如，农田通常具有规则的纹理，而森林则具有杂乱而复杂的纹理。

通过分析遥感影像中的纹理信息，我们可以进一步区分不同类型的土地。

3. 形状信息地物的形状也可以用来区分不同类型的土地利用。

例如，建筑物通常具有方形或矩形的形状，而河流则具有弯曲的形状。

利用遥感影像中的形状信息，我们可以更准确地划分不同的土地利用类型。

三、土地利用监测土地利用监测是指跟踪土地利用变化和趋势的过程。

通过利用遥感影像进行土地利用监测，我们可以了解土地利用的发展和变化情况，以便进行合理的规划和管理。

1. 土地利用变化检测利用遥感影像进行土地利用变化检测可以帮助我们了解地表态势的变化。

2023年土地卫片执法遥感监测实施方案(一)方案资料：2023年土地卫片执法遥感监测实施任务目标通过遥感技术对全国土地资源进行监测，提高土地利用效率和保护程度，促进经济社会可持续发展。

方案实施1.技术准备–购买高分辨率遥感卫星影像数据–确定监测指标体系，建立监测数据库–开发监测软件系统，实现图像处理和数据分析功能2.任务区划–根据不同地域、不同土地类型设定监测区域–制定详细任务计划，包括影像采集、处理、发布和维护等环节3.影像采集–根据任务计划，安排卫星影像拍摄时间和点位–对拍摄的影像数据进行处理，去除云雾、跨季节遥感影像回归等因素的干扰4.产品发布–将处理完成的遥感数据、指标分析结果以及图表推送给政府决策部门和相关企业–根据不同用户需求发布相应的数据产品和分析报告实施效果1.提高土地利用效率：将重心放在土地利用类型、土地耕作强度、城市和农村用地转换方面，提高土地经济效益。

2.促进土地资源保护：对生态、环保等相关指标监测，制定合理的土地资源利用政策，加强对违规行为的打击和管理。

3.促进经济社会发展：为政策制定和社会经济发展提供科学依据，推动乡村振兴、城市化等方面的发展。

总结本方案旨在借助遥感技术手段，提升土地资源利用效率和保护水平，助力经济社会可持续发展。

实施过程将依托科技创新、数据分析等手段，监测全国土地资源的变化情况，为科学决策和精细化管理提供有力支持和依据。

推广落地为了更好地贯彻实施本方案，还需要做好以下工作：1.制定标准规范：在落实监测指标及技术上，制定适用于不同监测区域、不同行业和部门的标准规范。

2.加强技术培训：加强技术培训，增强相关人员的设备操作和技术应用能力。

3.学术研究推进：在实施过程中，积极鼓励学术界做好监测数据分析、指标细化、反馈调整等研究，持续推进技术创新并开展相关学术研究。

4.做好社会宣传：积极宣传方案实施的重要性和成效，加强普及人群对土地资源利用政策和规划的认识，树立保护土地资源、促进经济发展的理念。

国外国家遥感技术进行土地利用变化监测的典型案例国外国家在土地利用变化监测方面广泛应用遥感技术，通过获取可靠的遥感数据并利用相应的算法分析这些数据，实现对土地利用变化的监测和评估。

以下是几个典型的国外案例。

1. 美国的遥感监测系统美国拥有全球最完善的遥感监测系统之一，即美国地质调查局（USGS）的土地利用/土地覆盖监测计划（LCCS）。

该计划通过使用多种遥感传感器获取高分辨率的遥感影像数据，并开发一系列专门的算法和模型来分析这些数据。

通过这个系统，美国可以实时监测土地使用变化，包括城市扩张、农田面积变化、森林砍伐等，并利用这些信息来指导土地管理和规划。

2. 加拿大的土地覆盖监测加拿大也利用遥感技术进行土地覆盖监测。

加拿大国家土地及水资源部（NRCan）利用卫星遥感数据和其他空间数据，开展土地覆盖分类和监测工作。

他们使用高空间分辨率的遥感影像，通过遥感图像分类算法实现对土地覆盖类型的准确识别。

这些信息对于加拿大政府的土地管理、环境保护和资源利用至关重要。

3. 澳大利亚的土地利用变化监测澳大利亚国土管理局（Landgate）利用遥感技术监测土地利用变化。

他们使用多源遥感数据，如航空遥感影像和卫星图像，以及高精度的数字地图，通过遥感影像处理和土地覆盖分类方法，实现对土地利用变化和城市扩张的监测。

该计划对于城市规划、环境管理和自然资源保护起到了重要的指导作用。

4. 德国的土地覆盖与土地利用监测德国地理学会（DGfG）在德国开展了土地覆盖与土地利用监测研究。

他们运用多源遥感数据，如Landsat、Sentinel等，结合地理信息系统（GIS）技术，进行土地覆盖和土地利用类型的分类和变化监测。

这些数据和分析结果不仅在城市规划和土地管理方面具有重要价值，还为环境保护和可持续发展提供了科学依据。

总结：国外国家在土地利用变化监测方面充分利用遥感技术，通过获取可靠的遥感数据并利用相应的算法进行分析，实现对土地利用变化的监测。

基于遥感技术的全国生态系统分类体系欧阳志云;张路;吴炳方;李晓松;徐卫华;肖燚;郑华【摘要】随着遥感技术的发展,以遥感数据作为生态系统监测与评价的基础已成为宏观生态学研究的重要手段.遥感数据要求每一数据集都要有相应的地物分类体系与之匹配,这也造成不同遥感数据及分类体系之间相互独立.虽然体系间多有联系和相似之处,但不同数据集的分类体系难以直接使用或替换,制约了多元数据在生态系统评价中的使用效果.为尝试解决这一问题,提高多源遥感数据的使用效率,提出了一套基于中分辨率遥感数据的生态系统分类体系.这套体系共有9个一级类、21个二级类、46个三级类,该体系主要依据类别内生态系统特征的相似性,并考虑了气候、地形等因素.最后以海南岛、内蒙古和甘肃3个省为例,探讨了以遥感数据为基础的区域生态系统构成分析方法与应用效果.研究表明,该分类体系有较好的生态学依据,可以支持更加深入的生态系统评估.但分类体系中还存在遥感数据与生态因子数据尺度不匹配、不能满足小尺度研究中对三级类进一步细分的要求以及当前数据质量和模拟技术不足以完全支持植被覆盖率反演精度要求等问题.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)002【总页数】8页(P219-226)【关键词】遥感技术;分类体系;生态系统评价【作者】欧阳志云;张路;吴炳方;李晓松;徐卫华;肖燚;郑华【作者单位】中国科学院生态环境研究中心,城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院生态环境研究中心,城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;中国科学院生态环境研究中心,城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院生态环境研究中心,城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院生态环境研究中心,城市与区域生态国家重点实验室,北京100085【正文语种】中文遥感技术与遥感数据在区域生态评价中得到越来越广泛的应用，已成为区域生态评价不可缺少的技术手段和数据来源。

全国遥感监测土地利用/覆盖分类体系耕地的三级编码为：1山地；2丘陵；3平原；4大于25度的坡地（如“113”为平原水田）《土地利用分类系统标准》乔森资环院城区系人文地理学土地分类是指在研究分析各类土地的特点及它们之间的相同性和差异性的基础上划分土地类型。

土地分类成果可直接用于生产和土地科学的研究。

土地分类的目的是如实反映土地的利用现状，分析在土地利用方面存在的问题，为科学管理土地提供依据。

一，我国主要采用三种土地分类系统1.土地自然分类系统：主要依据土地自然特性的差异性分类，也可以依据土地的某一自然特性分类，还可以依据土地的自然综合特性分类；2.土地评价分类系统：主要依据土地的经济特性分类；3.土地利用分类系统：主要依据土地的综合特性分类。

我国城镇土地的分类是根据土地用途的差异、利用的方式、经营的特点和覆盖的特征等因素对土地进行的分类。

二，土地利用分类系统标准的发展过程我国的土地分类体系有一个不断发展、完善的过程。

1984 年全国农业区划委员会发布的《土地利用现状调查技术规程》规定了《土地利用现状分类及含义》。

1989 年 9 月原国家土地管理局发布的《城镇地籍调查规程》规定了《城镇土地分类及含义》。

在研究、分析两个现行土地分类基础上，国土资源部于 2001年8月21日下发了“关于印发试行《土地分类》的通知”，制定了城乡统一的全国土地分类体系，并于 2002 年 1 月 1 日起在全国试行。

中华人民共和国质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会于2007年8月10日联合发布《土地利用现状分类》。

1.老八类全国农业区划委员会1984 年9 月颁布发的《土地利用现状调查技术规程》制定了《土地利用现状分类及含义》，规定全国土地利用现状采用两级分类，统一编码排列。

其中一级分8 类，二级分46 类。

具体分类的名称及含义见表1。

以上。

因此，要扣除耕地中南方宽不小于1.0m、北方宽不小于2.0m的田坎，并计入未利用土地的二级地类中。

土地利用遥感动态监测技术方法介绍
孙静;赵伟;赵鲁全
【期刊名称】《山东国土资源》
【年(卷),期】2005(21)4
【摘要】采用遥感技术进行土地利用动态监测是一条行之有效的方法.遥感监测方法多种多样,但为了确定变化类型,要引入遥感图像分类方法.遥感分类方法一直是遥感技术方法研究的重要领域.迄今为止,目视解译仍是成功的分类方法;在今后相当长的一段时间内,目视解译分类与计算机自动分类将协调发展.我国土地利用遥感动态监测方法主要采用目视解译、计算机自动分类及目视解译与计算机图像处理相结合的方法,其中,目视解译的方法一直占有重要地位.随着高分辨率传感器的相继问世,利用多平台遥感数据融合进行监测研究将有利于提高分类、监测精度.我国的土地利用遥感监测研究正深入开展,并将在计算机信息提取及监测方法上取得更大的成果.【总页数】4页(P38-41)
【作者】孙静;赵伟;赵鲁全
【作者单位】肥城市国土资源局,山东,肥城,271600;肥城市人民检察院,山东,肥城,271600;山东省国土资源厅,山东,济南,250014
【正文语种】中文
【中图分类】P271;P237
【相关文献】
1.土地利用遥感动态监测技术应用分析 [J], 戴潇蕾;唐宏华
2.农村土地利用与遥感动态监测技术初探 [J], 饶月辉;吴连喜;邹自力;李震环
3.遥感动态监测模型在拉市海湿地保护区土地利用中的研究 [J], 信冠栋;施昆;吕晓阳
4.试论土地利用遥感动态监测技术方法 [J], 张银辉;赵庚星
5.岷江上游土地利用变化遥感动态监测 [J], 邱姝月;曹礼刚;杨武年
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▲HUANJINGYUFAZHAN17成文连（中国科学院生态环境研究中心，北京 100085）摘要：土地利用现状分析是生态影响评价的重要内容，但其中土地利用分类系统的选择比较模糊。

本文列举了我国主要的土地利用分类系统，比较分析了目前使用比较广泛的两个分类系统，即“LUCC 分类系统”与《土地利用现状分类》中的分类系统，给出了生态影响评价中宜采用“LUCC 分类系统”的建议，主要有三点理由，分别是：（1）LUCC 分类系统更适合进行生态环境质量评价；（2）LUCC 分类系统更简单实用；（3）LUCC 分类系统更符合我国环境管理的要求。

关键词：生态影响评价；土地利用分类系统；LUCC 分类系统中图分类号：X826 文献标识码：A 文章编号：2095-672X(2019)09-0017-02DOI:10.16647/15-1369/X.2019.09.008The discussion about the land use classification system in ecological impact assessmentCheng Wenlian(Research Center for Eco-Environmental Sciences,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100085,China)Abstract:Land use status analysis is an important part of ecological impact assessment, but the choice of land use classification system is uncertain.This paper enumerates the main land use classification systems in China,accompany with the comparison and analyzation of “LUCC classification system” and classification system from “Current Land Use Classification”,which are two widely used classification systems at present.The suggestion that “LUCC classification system” should be adopted in ecological impact assessment are proposed. There are three main reasons:(1) LUCC classification system is more suitable for ecological environmental quality assessment; (2) LUCC classification system is simpler and more practical; (3) LUCC classification system is more in line with the requirements of China’s environmental management.Key words:Ecological impact assessment;Land use classification system;LUCC classification system生态影响评价是环境影响评价的重要组成部分，是对建设项目或规划实施产生的生态影响进行分析和预测，并提出避免或减缓生态影响的措施。

利用遥感数据和机器学习算法进行土地利用分类概述：利用遥感数据和机器学习算法进行土地利用分类是一种有效的方法，可用于对土地利用类型进行准确的分类和监测。

遥感数据提供了大范围、高分辨率的地表信息，而机器学习算法能够通过对训练样本的学习来自动分类地表特征，从而实现土地利用分类的自动化。

本文将探讨这种方法在土地利用分类中的优势、关键技术和应用案例。

一、利用遥感数据进行土地利用分类的优势1. 广域覆盖能力：遥感数据可以获取大范围地表信息，能够对整个地区的土地利用情况进行全面观测，提供全局的土地利用分类结果。

2. 高空间分辨率：遥感数据的高空间分辨率能够捕捉到地表的细微特征，从而提高土地利用分类的准确性。

3. 历史数据对比：遥感数据具备时间序列的特点，可以对历史土地利用情况进行对比分析，揭示土地利用变化的趋势和规律。

4. 实时监测能力：利用遥感数据和机器学习算法可以实现对土地利用情况的实时监测，及时发现和响应土地利用变化。

二、基于机器学习算法的土地利用分类技术1. 特征提取：利用遥感数据，首先需要从原始影像中提取与土地利用相关的特征参数。

这些特征参数可以包括光谱特征、纹理特征、形态特征等。

2. 特征选择：根据特征参数的重要性，经过合理选择，剔除冗余特征，从而降低特征维数，提高分类效果和计算效率。

3. 分类模型构建：常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)等。

根据数据样本的特点选择合适的分类模型，并输入训练样本进行模型的训练。

4. 分类结果验证：将训练好的分类模型应用于测试样本，得到分类结果。

通过与真实数据对比，验证该方法的准确性和可靠性。

三、应用案例1. 城市土地利用分类：利用高分辨率遥感数据和机器学习算法，对城市土地利用类型进行精细划分，包括住宅区、商业区、工业区等。

可为城市规划提供重要参考依据。

2. 生态环境监测：通过获取遥感数据，结合机器学习算法，对自然保护区、森林、草原等生态环境进行分类和监测，实现对生态系统的动态管理与保护。

如何利用遥感图像进行土地分类土地分类是遥感技术的一项重要应用领域，通过利用遥感图像进行土地分类可以提供大量的地理信息，对于农业生产、城市规划和环境保护等方面具有重要意义。

本文将探讨如何利用遥感图像进行土地分类，并介绍相关的方法和技术。

一、遥感图像及其特点遥感图像是通过使用航空器、卫星等遥感平台获取的地球表面信息的图像。

遥感图像具有以下特点：1. 大范围：遥感图像可以覆盖较大的地理区域，提供广泛的土地信息；2. 多光谱信息：遥感图像可以提供多个波段的光谱信息，不同波段可以反映地物的不同性质，用于土地分类非常有价值；3. 高分辨率：遥感图像可以提供较高的空间分辨率，可以获取地物的详细信息。

二、土地分类的方法土地分类是将遥感图像中的像元分配给不同的土地类型的过程。

常用的土地分类方法有以下几种：1. 基于像元的分类：这是最常用的土地分类方法之一，它将图像中的每个像元都分配给一个土地类型。

基于像元的分类方法可以根据像元的光谱特征进行分类，例如，使用光谱角度曲线进行像元分类；2. 基于对象的分类：这种方法将图像中相邻的像元组合成对象，并根据对象的特征进行分类。

基于对象的分类方法可以考虑到地物的空间关系，提高土地分类的准确性；3. 混合像元分类：这种方法将图像中的像元分为多个混合类别。

混合像元分类方法通过考虑像元的混合特性，可以更好地反映复杂地表的土地分类情况。

三、土地分类的流程土地分类的流程通常包括以下几个步骤：1. 数据获取：首先需要获取遥感图像数据，可以通过地理信息系统（GIS）平台或者遥感平台获取高质量的图像数据；2. 数据预处理：在进行土地分类之前，需要对图像数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正等，以保证分类结果的准确性；3. 特征提取：接下来需要从遥感图像中提取特征，包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

特征提取是土地分类的关键步骤，不同的特征可以用于不同的土地类型的分类；4. 分类模型建立：建立合适的分类模型是进行土地分类的关键。

耕地的三级编码为：1山地；2丘陵；3平原；4大于25度的坡地（如“113”为平原水田）《土地利用分类系统标准》乔森030 资环院城区系人文地理学土地分类是指在研究分析各类土地的特点及它们之间的相同性和差异性的基础上划分土地类型。

土地分类成果可直接用于生产和土地科学的研究。

土地分类的目的是如实反映土地的利用现状，分析在土地利用方面存在的问题，为科学管理土地提供依据。

一，我国主要采用三种土地分类系统1.土地自然分类系统：主要依据土地自然特性的差异性分类，也可以依据土地的某一自然特性分类，还可以依据土地的自然综合特性分类；2.土地评价分类系统：主要依据土地的经济特性分类；3.土地利用分类系统：主要依据土地的综合特性分类。

我国城镇土地的分类是根据土地用途的差异、利用的方式、经营的特点和覆盖的特征等因素对土地进行的分类。

二，土地利用分类系统标准的发展过程我国的土地分类体系有一个不断发展、完善的过程。

1984 年全国农业区划委员会发布的《土地利用现状调查技术规程》规定了《土地利用现状分类及含义》。

1989 年 9 月原国家土地管理局发布的《城镇地籍调查规程》规定了《城镇土地分类及含义》。

在研究、分析两个现行土地分类基础上，国土资源部于 2001年8月21日下发了“关于印发试行《土地分类》的通知”，制定了城乡统一的全国土地分类体系，并于 2002 年 1 月 1 日起在全国试行。

中华人民共和国质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会于2007年8月10日联合发布《土地利用现状分类》。

1.老八类全国农业区划委员会1984 年9 月颁布发的《土地利用现状调查技术规程》制定了《土地利用现状分类及含义》，规定全国土地利用现状采用两级分类，统一编码排列。

其中一级分8 类，二级分46 类。

具体分类的名称及含义见表1。

以上。

因此，要扣除耕地中南方宽不小于1.0m、北方宽不小于2.0m的田坎，并计入未利用土地的二级地类中。

区域治理DETECTION分析国土资源管理中土地利用动态遥感监测萧县自然资源和规划局 吴长君摘要：动态遥感技术在数据预处理、变化信息监测及提取方面实现了巨大的突破，将该技术应用于国土资源管理工作中，无疑将会提供较大的支持与帮助。

基于此，本文简单阐述国土资源管理中引入动态遥感监测的价值，并对动态遥感监测在国土资源管理土地利用的执法监测、变更调查及业务审批领域应用情况加以探析，以期深入挖掘动态遥感技术的作用。

关键词：国土资源管理；土地；动态遥感监测中图分类号：P285.2+39 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2020）13-0079-0001国土资源部在《土地利用总体规划管理办法》中指出，要在创新、协调、绿色理念的指导下，加强土地资源利用的合理性与规范性[1]。

我国土地资源广泛应用于住宅、农业、运输、城市建设等领域之中，而为了减轻城镇化趋势下对土地资源开发所带来的压力，提升土地资源使用的合理性，就必须提高国土资源管理工作的效率与质量。

在这样的背景下，在国土资源的土地利用中引入动态遥感监测技术并对此加以研究，有助于在土地的类型、空间分布等细节方面获取更多准确的数据，提高国土资源管理工作的技术含量。

一、国土资源管理中引入动态遥感监测的价值首先，有助于国土资源管理工作效率的提升。

动态遥感技术在国土资源管理中的应用范围广泛，覆盖土地执法监察、土地变更调查、土地使用业务审批等多个领域之中，多项有关于国土资源管理的工作中都可以对动态遥感技术加以运用，使整体工作效率得到提高，节省工作时间。

其次，有助于国土资源管理工作精准度的加强。

动态遥感技术能够客观、真实地展现出地表物体的影像，以立体模型的方式动态呈现土地信息，并可完成周期性监测任务，并且数据的精准度与准确性高，避免数据分析中不必要的误差，及时纠正失误，提高工作过程的合理性[2]。

二、国土资源管理中对土地利用动态遥感监测的具体情况（一）土地变更调查土地变更调查是由县一级国土资源管理机构，在上级部门的要求下，对辖区内土地利用及行政划分等情况的实地调查，并结合最新的调查数据结果，对土地利用数据库内的信息更新。