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基于遥感的土地利用变化监测一、引言土地是人类赖以生存和发展的基础资源，其利用方式的变化对于生态环境、经济发展和社会可持续性都有着深远的影响。
随着人口的增长和经济的快速发展，土地利用变化日益频繁和复杂。
为了实现科学合理的土地规划和管理，及时准确地监测土地利用变化成为了至关重要的任务。
遥感技术作为一种高效、大范围、多时相的数据获取手段，为土地利用变化监测提供了强有力的支持。
二、遥感技术在土地利用变化监测中的原理和优势遥感技术通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信息，从而获取地表的特征和状态。
在土地利用变化监测中，通常利用不同时期的遥感影像，通过对比分析影像中地物的光谱、纹理、形状等特征的差异，来识别土地利用类型的变化。
与传统的土地调查方法相比，遥感技术具有显著的优势。
首先，遥感能够实现大面积同步观测，大大提高了监测的效率和覆盖范围。
其次，遥感可以获取多时相的数据，能够动态地反映土地利用的变化过程。
再者，遥感数据具有较高的客观性和准确性，不受人为因素的干扰。
三、遥感数据的选择与预处理在进行土地利用变化监测时，选择合适的遥感数据至关重要。
常见的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat、Sentinel 等）和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重访周期短的特点，适用于大区域的宏观监测；航空影像则具有较高的空间分辨率，适用于小范围的精细监测。
在获取遥感数据后，需要进行一系列的预处理工作，以提高数据的质量和可用性。
这包括几何校正，即消除影像由于传感器姿态、地形起伏等因素造成的几何变形；辐射校正，用于消除传感器本身和大气等因素对影像辐射亮度的影响；图像增强，突出影像中的有用信息，提高图像的清晰度和可辨识度。
四、土地利用分类体系与解译方法为了有效地监测土地利用变化，需要建立科学合理的土地利用分类体系。
常见的分类体系包括耕地、林地、草地、建设用地、水域等。
在对遥感影像进行解译时，可以采用目视解译和计算机自动解译两种方法。
基于GIS技术的城市土地利用变化遥感监测与分析随着城市化进程不断加快，城市土地利用的变化日益剧烈，如何科学有效地监测和分析城市土地利用变化，对于理解城市发展趋势，优化城市规划，促进城市可持续发展具有重要意义。
而基于遥感和地理信息系统（GIS）技术的城市土地利用变化监测与分析，则成为了高效、精准处理城市土地利用变化的关键手段。
一、GIS技术在城市土地利用变化分析中的应用GIS技术是一种以地理位置为基础的信息处理和管理技术，它可以将各种地理信息数据进行全面且准确的存储、组织、分析和展示。
在城市土地利用变化分析中，GIS技术可以将遥感影像、地图数据和其他相关数据进行整合，实现对城市土地利用变化的准确监测和分析。
1. 遥感影像处理遥感影像是获取城市土地利用变化信息的主要手段，而GIS技术可以通过遥感影像的处理、解译和分析，实现对城市土地利用变化的全面监测和分析。
例如，通过卫星遥感影像的解译，可以有效地提取出城市的不同类型区域，如住宅区、商业区和工业区等，并对这些区域的面积和空间分布进行分析。
同时，可以对不同年份的遥感影像数据进行比较，以了解城市土地利用变化的时间和程度的变化。
2. 空间分析GIS技术可以对城市土地利用变化的空间关系进行分析，例如，对城市不同类型区域之间的距离、面积和相互分布情况的分析。
通过GIS系统生成的空间分析图，可以直观地了解城市土地利用变化的情况，同时也为城市规划和土地利用管理提供了有价值的参考。
3. 空间决策支持系统GIS技术还可以通过建立空间决策支持系统，为城市规划和土地利用管理提供相应的支持。
例如，在该系统中，可以将城市规划和土地利用管理的相关要素，如建筑规模、建筑密度、环境质量等进行综合分析，并基于此推出针对性的城市规划和土地利用管理策略，以更好地实现城市可持续发展。
二、基于GIS技术的城市土地利用变化监测与分析案例1. 基于GIS技术的济南市土地利用变化监测与分析通过对济南市2000年和2010年两期卫星遥感影像数据的解译，以及基于GIS 技术对遥感影像数据进行的处理和分析，研究团队成功地进行了济南市土地利用变化的监测和分析。
IDRISI软件之CA_Markov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤一、首先创建一个工程目录二、数据格式转换所用的数据是IDRISI中的栅格数据，因此需要将gis中的tif数据转换为IDRISI支持的栅格数据格式。
方法：File→Import→Desktop Publishing Formats→GEOTIFF/TIFF转换后的格式为.rst三、获取马尔科夫矩阵方法：Modeling→Environmental/Simulation models→MARKOV1表示获取转换矩阵的前一期影像，为我们的87年遥感影像；2表示获取转换矩阵的后一期影像，为我们的96年遥感影像；3是这个模型中输出条件概率的前缀，表示的是从87到96变化的一些信息（具体是什么，我也不清楚，但是后续的预测会用到这个文件），一般都是我们自己命名，比如说8796；4表示第一个与第二个影像之间的时间间隔，这里为9年；5表示我们向前预测的时间周期，这里也设置为9年，即模拟2005年的土地利用情况；6是比例误差（我看的资料里面一般都设置的是0.15）。
获取的马尔科夫矩阵记录了在下一个时期，从每个土地利用类型转换为其他土地利用类型的概率。
四、实现CA_Markov模型预测土地利用变化模拟使用的是IDRISI软件中的CA-Markov模型, 位于Modeling→Environmental/Simulation models→CA_Markov。
1表示模拟05影像需要依据的影像，即为我们的96年遥感影像；2表示马尔科夫转换矩阵面积文件，这里选择的是马尔科夫转换概率矩阵；3即为转换适宜性图集（我是把从87转换为96年影像中产生的那个8796文件作为适宜性图集，一般都是自己重新做一个这种图集，需要道路、河流、坡度等信息，我之前也做过，但主观性特别强，而且出来的模拟精度很低，所以就舍弃了这个方法）；4表示输出的土地利用变化数据，命名为05；5表示元胞自动机循环次数，一般为两个年份之间间隔的整数倍，这里可以取9、18、27等等，但是数字越大，需要的模拟时间越多；6是我们讨论的CA模型中邻域结构的设定，系统默认的是5*5型，即为我们所说的5*5的冯诺依曼形状，如下所示：0 0 1 0 00 1 1 1 01 1 1 1 10 1 1 1 00 0 1 0 0如果需要自己设置的话，可以选择上述对话框中的User-defined filter，但是里面的文件需要我们自己制作，方法如下（以7*7摩尔结构为例）：1）点击工具栏上的Edit按钮：2）编辑输入过滤模板第一行表示7行第二行表示7列下面的矩阵构成邻域过滤矩阵，1表示有影响作用的邻域，反之用0表示。
土地利用程度指数计算公式二、数据预处理栅格类型转换我们从中国科学院资源环境科学与数据中心官网上下载下来的土地利用栅格数据是整型的，我们可以利用Reclassify （栅格重分级）工具来将它变为浮点型。
栅格重分类在这里我们发现，土地利用栅格数据里的像元被赋值为一些不连贯的数，我们通过官网上的相关介绍得知其所包含的含义：我们根据表格内容统一将数据分为“耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地”六类。
我们利用Reclassify（栅格重分级）工具以一级类型编号将它分为六类。
工具位置：Spatial Analyst Tool -> Reclass -> Reclassify打开重分级后的栅格数据属性表，添加一个字段名称为“TDLY”的字段，并设置字段类型为文本型。
键入土地利用类型。
我们对2000年的土地利用栅格数据进行同样的预处理操作。
三、土地利用动态度土地利用动态度模型可定量地反映区域内土地利用数量的变化速度，对预测未来土地利用变化趋势有积极作用，是相关研究常用的分析方法之一。
土地利用动态度可分为单一土地利用动态度和综合土地利用动态度。
单一土地利用动态度单一土地利用动态度反映的是一定时间范围内，研究区某种土地利用类型面积变化的速率，侧重于分析各土地利用类型的变化情况。
其计算公式为：其中K为研究期内某种土地利用类型的动态度，即年变化率;Ui、Uj分别为研究初期及末期某种土地类型的面积；T 为研究时段长度。
综合土地利用动态度综合土地利用动态度描述的是整个区域土地利用变化的总体速度, 可用于土地利用动态变化的区域差异研究。
其计算公式为：其中，L为研究初期第i类土地利用类型的面积；Ui、Uj分别为研究初期及末期某种土地类型的面积；n为土地类型数（n=1,2,3,...），T为研究时段长度。
当T设定为年时，Lc的值就是该研究区土地利用年变化率。
四、土地利用程度综合指数土地利用程度综合指数是反应人类对土地开发利用的程度，是衡量区域土地利用深度和广度的重要指标。
土地变更调查监测图斑核查管理信息系统设计邓光林【摘要】针对年度土地变更调查遥感监测图斑外业核查后获取的信息进行数据管理的工作流程，设计了基于GIS技术的管理信息系统构架，实现核查图斑内各地类面积查询和统计，确定遥感监测图斑的变更范围、建设用地违法占用耕地比例统计等功能，并自动输出报表，可提高图斑核查信息内业处理工作的效率和准确性。
【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】2页(P131-132)【关键词】年度土地变更调查;遥感监测图斑;GIS;GPS;管理信息系统【作者】邓光林【作者单位】义乌市国土资源局，浙江义乌 322000【正文语种】中文【中图分类】P2732010年起,国土资源部采用了遥感监测手段，将各地上年同时期的遥感影像与本年度的遥感影像进行叠加分析，提取年度疑似新增建设用地，生成遥感监测图斑（以下简称“监测图斑”），掌握年度土地利用现状变化情况，确保“二调”数据的现势性。
变更调查工作需核查的监测图斑多、时间紧、任务重，监测图斑核查数据的分析和统计的工作量较大，亟需应用地理信息系统技术处理和分析统计外业核查后形成的成果数据，提高内业数据获取速度和精度。
目前，针对年度土地变更调查整体流程的论述较多，对于监测图斑的外业核查信息进行前期数据处理和统计分析流程的研究成果较少。
本文结合GIS和GPS技术，设计了土地变更调查监测图斑核查管理信息系统，目的在于提高土地变更监测图斑核查工作的效率和准确性。
1 系统结构设计与体系架构1.1 监测图斑核查业务流程县级土地变更调查监测图斑外业核查是进行年度土地变更的基础工作，利用GPS 技术和外业实地调查核实，对每个监测图斑的土地利用现状信息进行调查，获取现状地类、土地用途、图斑范围、地块面积等信息。
对所有监测图斑的外业核查数据进行内业统计分析，得到图斑变化面积、占用各地类面积、建设用地违法比例、耕地占补平衡等重要指标数据，为土地监管执法工作提供可靠依据。
IDRISI软件之CA_Markov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤一、首先创建一个工程目录二、数据格式转换所用的数据是IDRISI中的栅格数据，因此需要将gis中的tif数据转换为IDRISI支持的栅格数据格式。
方法：File→Import→Desktop Publishing Formats→GEOTIFF/TIFF转换后的格式为.rst三、获取马尔科夫矩阵方法：Modeling→Environmental/Simulation models→MARKOV1表示获取转换矩阵的前一期影像，为我们的87年遥感影像；2表示获取转换矩阵的后一期影像，为我们的96年遥感影像；3是这个模型中输出条件概率的前缀，表示的是从87到96变化的一些信息（具体是什么，我也不清楚，但是后续的预测会用到这个文件），一般都是我们自己命名，比如说8796；4表示第一个与第二个影像之间的时间间隔，这里为9年；5表示我们向前预测的时间周期，这里也设置为9年，即模拟2005年的土地利用情况；6是比例误差（我看的资料里面一般都设置的是0.15）。
获取的马尔科夫矩阵记录了在下一个时期，从每个土地利用类型转换为其他土地利用类型的概率。
四、实现CA_Markov模型预测土地利用变化模拟使用的是IDRISI软件中的CA-Markov模型, 位于Modeling→Environmental/Simulation models→CA_Markov。
1表示模拟05影像需要依据的影像，即为我们的96年遥感影像；2表示马尔科夫转换矩阵面积文件，这里选择的是马尔科夫转换概率矩阵；3即为转换适宜性图集（我是把从87转换为96年影像中产生的那个8796文件作为适宜性图集，一般都是自己重新做一个这种图集，需要道路、河流、坡度等信息，我之前也做过，但主观性特别强，而且出来的模拟精度很低，所以就舍弃了这个方法）；4表示输出的土地利用变化数据，命名为05；5表示元胞自动机循环次数，一般为两个年份之间间隔的整数倍，这里可以取9、18、27等等，但是数字越大，需要的模拟时间越多；6是我们讨论的CA模型中邻域结构的设定，系统默认的是5*5型，即为我们所说的5*5的冯诺依曼形状，如下所示：0 0 1 0 00 1 1 1 01 1 1 1 10 1 1 1 00 0 1 0 0如果需要自己设置的话，可以选择上述对话框中的User-defined filter，但是里面的文件需要我们自己制作，方法如下（以7*7摩尔结构为例）：1）点击工具栏上的Edit按钮：2）编辑输入过滤模板第一行表示7行第二行表示7列下面的矩阵构成邻域过滤矩阵，1表示有影响作用的邻域，反之用0表示。
如何进行遥感图像解译与土地利用变化检测的步骤详解遥感图像解译与土地利用变化检测是一项重要的环境科学研究任务，它具有广泛的应用领域，例如农业、城市规划和自然资源管理。
本文将详解这一过程的步骤，从数据获取到结果分析。
通过了解这些步骤，读者将能够更好地理解和应用遥感图像解译与土地利用变化检测技术。
1. 数据获取在进行遥感图像解译与土地利用变化检测之前，首先需要获取高质量的遥感图像数据。
这些图像可以来自卫星、航空器或无人机平台。
数据的获取应考虑地理位置、时间和分辨率等因素。
对于土地利用变化检测，重要的是获取多期的图像数据，以便进行对比分析。
2. 预处理获取图像数据后，下一步是进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、改善图像质量，以便更好地进行后续的解译和分析。
预处理步骤包括辐射定标、大气校正、几何校正和镶嵌等。
这些步骤可以通过遥感软件和算法来完成。
3. 图像解译图像解译是遥感图像解译与土地利用变化检测的核心步骤。
在这一步骤中，研究人员需要根据图像的特征和知识来识别和分类不同的地物或土地利用类型。
这可以通过目视解译、计算机辅助解译或混合解译等方法来实现。
解译的结果通常是一个土地利用分类图，其中地物或土地利用类型被分配到不同的类别中。
4. 变化检测土地利用变化检测是对多期图像数据进行比较，以分析土地利用变化的过程和趋势。
这个过程可以帮助了解土地利用变化的原因，并为合理的土地规划和管理提供依据。
变化检测可以通过单期差别图、多期叠加图和变化向量分析等方法来完成。
在进行变化检测时，还应考虑数据的准确性和精度。
5. 结果分析最后一步是对土地利用变化检测的结果进行分析。
这包括对变化的特征、分布和趋势进行统计和解释。
结果分析可以通过统计方法、地理信息系统和模型分析来完成。
通过对结果的深入分析，研究人员可以发现土地利用变化背后的驱动力和影响因素，从而为土地管理和规划提供科学依据。
总结遥感图像解译与土地利用变化检测是一项复杂的研究任务，需要进行多个步骤和方法的综合应用。
科学技术创新2021.04基于Logi s t i c-C A -M arkov耦合模型的城市土地利用模拟李敏刘国栋(重庆交通大学土木工程学院,重庆400000)本文以济南市市中区为研究对象,首先应用EN V I 软件对2005年和2015年2期遥感影像进行解译;其次利用Logi s t i c 回归模型提取CA -M ar kov 模型所需的转换规则;最后完成研究区2025年用地类型格局的模拟预测,从而为研究区未来土地可持续发展提供决策依据。
1研究区概况与数据1.1研究区概况本文研究区域为济南市中心城区之一的市中区,地理位置位于36°35′36″N -36°40′04″N ,116°54′29″E-117°02′01″E 之间。
该区属于暖温带半湿润大陆性季风气候。
地势南高北低,坡差较大,南有群山,北依平原,最高处海拔高程450.5米,最低处海拔高程30米[4]。
图1研究区位置1.2数据获取及预处理从地理空间数据云(ht t p://www.gs cl /)下载合适时间段的2期遥感影像,空间分辨率均为30m ×30m ,基于常用的分类体系和研究区实际实际情况对2期影像进行目视解译并划分为5种用地类型:建设用地、耕地、林地、水体及其他土地。
驱动因子选取D EM 、地形起伏度、距城镇道路的距离、距离铁路的距离、距离主要河流的距离等自然和人口密度、G D P 密度等社会经济的7个参数进行逻辑回归分析。
D EM 、从地理空间数据云(ht t p://www.gs cl /)获得铁路和河流数据,道路数据从开源地图O penSt r eet M ap(简称,O SM )(ht t p://www.opens t r eet m ap.or g/)中获取,基于此部分数据分别通过G I S 软件进行距离计算;基于D EM 数据提取地形起伏度;人口密度、G D P 密度数据从中国科学院地理科学与资源研究所全球变化科学研究数据出版系统(ht t p://www.geodoi .ac.c )获取。
