实验 土地变化信息提取

测绘技术中的地理信息提取方法与实践地理信息提取是测绘技术的一个重要领域，它通过运用各种技术手段，从遥感图像、卫星数据等来源中提取出有关地理空间的信息。

这些信息对于地理研究、地质勘探、城市规划等领域具有巨大的应用价值。

本文将介绍地理信息提取的一些常用方法和实践案例，以期为相关领域的研究者和实践者提供一些有益的参考。

一、遥感图像的地理信息提取方法遥感图像是地理信息提取的主要数据来源之一。

为了准确提取有用的地理信息，研究人员和工程师们开发了各种不同的方法。

1. 物体识别和分割在遥感图像中，不同的物体可以通过各种特征进行识别和分割。

例如，建筑物可以通过形状、纹理、颜色等特征进行提取。

在提取过程中，可以使用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，来训练一个分类器，从而实现更准确的物体识别和分割。

2. 地物高程信息提取地物的高程信息对于地理研究和城市规划非常重要。

通过遥感图像，可以获取到地物的高程数据，从而进行地形分析、地貌研究等。

高程数据的提取可以通过星载雷达、激光雷达等技术手段进行。

这些技术能够捕捉到地物表面的反射和散射特征，进而计算出地物的高程。

3. 地物覆盖分类在遥感图像中，不同地物的覆盖程度以及分布情况可以通过地物覆盖分类进行提取。

这种分类方法可以通过针对不同地物的特征进行训练，并运用机器学习算法进行分类。

例如，通过卫星图像可以提取出城市、农田、湖泊、森林等地物的覆盖程度和分布情况，为城市规划和环境保护提供参考依据。

二、地理信息提取的实践案例地理信息提取在实践中具有广泛的应用，下面将介绍两个典型的案例。

1. 灾害监测与应急响应自然灾害的发生对人类的生活和财产造成了严重的威胁。

地理信息提取技术可以通过监测遥感图像中的地质变化、土地利用变化等信息，提前预警自然灾害的发生。

例如，在山区地区，可以通过遥感图像提取出山体的裂缝、滑坡的特征，从而预测地质灾害的风险。

在灾害应急响应方面，地理信息提取技术可以帮助组织有关救援工作并提供灾情评估。

云南呈贡土地利用变化遥感信息提取研究的开题报告一、研究背景云南省位于中国南部，是中国西南地区的一个省份，也是中国的少数民族地区之一，其包括多种不同的自然生态系统和各种民族文化传统。

其中，呈贡县作为云南省昆明市的一个辖区，自然资源丰富，面积约为1766.5平方公里，是昆明市基础建设重点区域。

随着城市化快速发展，呈贡县土地利用也面临着许多问题，其中土地利用变化是影响生态环境的重要因素。

因此，调查和掌握呈贡县土地利用的变化情况，对于该地区生态环境的保护和可持续发展具有重要意义。

二、研究目的本研究旨在借助遥感技术，对呈贡县多期土地利用变化的遥感影像进行提取和分析，探究呈贡县土地利用变化的时空模式、趋势和影响因素，为呈贡县土地利用规划及生态环境保护提供科学的决策依据。

三、研究内容本研究的主要内容包括以下几方面：1. 收集呈贡县多期土地利用变化的高分辨率遥感影像，利用遥感图像处理软件进行图像预处理和几何校正，获取土地利用变化的高质量遥感影像。

2. 利用分类算法和相关技术分析呈贡县多时期土地利用变化的遥感信息，提取土地利用类型和变化区域并进行精度评定，研究呈贡县土地利用变化的时空模式、趋势和影响因素。

3. 借助空间分析和统计分析等方法，探讨呈贡县土地利用变化与城市化、人口增长、经济发展等因素的关系，为呈贡县土地利用规划和生态环境保护提供科学的参考依据。

四、研究意义通过本研究，可以系统深入地掌握呈贡县土地利用变化的情况，探讨其时空变化模式，从而帮助政策制定者制定更加科学合理的土地利用政策，引导土地合理利用，保护生态环境，实现可持续发展。

同时，本研究可为相似地区的土地利用变化问题提供参考和借鉴，具有一定的推广和应用价值。

第四章土地利用动态遥感监测方法4.5变化信息提取4.5.1变化信息自动提取方法土地利用变化监测（即变化信息自动发现）方法主要有影像相减法、植被指数相减法、变化矢量分析法、主分量分析法、光谱特征变异法、分类结果比较法等。

前5种方法只是检测出可能的变化，而并没有给出土地利用变化的定量信息（如面积）和变化中类型的转化信息（如地类属性）。

分类结果比较法的最终精度受到影像分类精度的限制，而且它对影像的全部范围都要进行分类计算而不管它们是否已经发生变化，增加了变化信息检测的计算量。

即使对于同一地物，由于条件的不同，得到的影像灰度值也不太一样。

因此对于影像相减法而言，单纯相减所得的变化模板中肯定会含有大量的假变化信息和噪声信息，要从这些信息中提取出真正的变化仍旧是个棘手问题。

由于异物同谱现象的存在，许多真正的变化信息也会因为相减而被漏掉，从而影响了最终变化信息的获得。

植被指数相减的方法同样有着本身的局限性，它对不同时相植被覆盖情况的变化敏感，而不能很好地发现其他类型变化。

4.5.2不同时相遥感影像变化信息发现在没有土地利用基础图件的情况下，利用两个不同时相或序列不同时相的遥感影像进行变化信息的发现方法主要包括：光谱特征变异法、主成分分析法、假彩色合成法、图像差值法、分类后比较法、波段替换法及变化矢量分析法。

下面对几种比较成熟的方法做简单介绍。

（一）光谱特征变异法同一地物反映在SPOT影像上的信息与其反映在TM影像上的光谱信息是一一对应的。

因此对同一时相的TM和SPOT影像进行融合后，地物光谱属性可以如实正确地表现出来。

但如果同一地物在两者上的信息表现为不一致时，那么融合后影像中此地物的光谱就表现得与正常地物的光谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异，我们也就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息的发生。

发生变化的区域在融合后的影像上表现为含有纹理特征的亮绿色，区别于周围植被地物的绿色特征和正常的居民地信息，判定为该区域新增了一块建设用地。

测绘技术中的地理信息提取方法与实践随着技术的不断发展，测绘技术在地理信息提取方面发挥着重要的作用。

地理信息提取是将地理数据转化为有意义的信息的过程。

在测绘技术中，地理信息提取方法的选择和实践具有关键的意义。

本文将探讨测绘技术中的几种地理信息提取方法以及实践示例。

一、遥感影像分析遥感影像分析是一种通过对卫星图像进行解译、测量和分析，从而提取地理信息的方法。

通过对遥感影像进行处理和分析，可以提取出地表的地形、植被、建筑物等信息。

利用遥感影像分析技术，可以实现对大面积地理信息的提取，并且可以实时更新和监测。

比如，在城市规划中，可以利用遥感影像分析技术来提取出城市的道路网络、建筑物分布等信息，从而为城市规划提供有效的数据支持。

二、地理信息系统（GIS）地理信息系统（GIS）是一种将地理信息和地理数据进行集成、管理和分析的技术。

在测绘技术中，GIS可以用于地理信息的提取和处理。

通过在GIS平台上将不同的地理数据进行叠加、分析和查询，可以提取出地理信息中隐藏的规律和关联，从而揭示出地理现象的本质。

比如，在环境保护中，可以利用GIS来分析土地利用、水质分布等信息，从而为环境保护提供科学依据。

三、LIDAR技术LIDAR（Light Detection and Ranging）技术是一种利用激光测距原理进行地物测绘的技术。

通过激光雷达发射激光束，然后接收反射回来的激光信号，并进行分析处理，可以获取地物的三维坐标信息，从而实现对地理信息的提取。

LIDAR技术具有高精度、高效率和高稳定性的优点，广泛应用于地形测绘、城市建设等领域。

比如，在数字地球模型（DEM）的生成中，可以利用LIDAR技术来获取地面和地物的高程信息，从而实现对地理信息的提取和建模。

四、全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是一种利用卫星进行定位和导航的技术。

在测绘技术中，GPS可以用于获取地理信息的空间位置信息。

通过在测量过程中获取多颗卫星的信号，并进行计算和处理，可以准确地确定被测点的地理位置。

实验三地图数字化和地理资源信息的提取一、实验目的：在实验二的基础上，进一步了解和熟悉ArcGis的引用，掌握地图数字化技术的基本要领和有关地理资源信息提取方法。

二、实验内容：1. 数据图层文件的建立2. 数字化操作3. 地理资源信息的提取三、实验设备1.计算机，奔Ⅳ以上，内存256M以上；2.ArcGis Desktop 8.3软件3.金堂县乡村IKONOS高分辨率卫星图四、操作步骤（一）. 新数据图层文件的建立启动ArcCatalogu e→建立文件夹→右键选中文件夹→弹出菜单→选择new→选择shapefile... →弹出窗口（图1）→用英文取名（Name 后的填写框）→选择类型（Feature Type 后的选择框）→左键点Edit→弹出Spatial Reference 窗口（图2）→点击Select...→出现图3：选择Geographic Coordinate Systems →点击Add→出现图4：选中Geographic Coordinate Systems→点击Add→出现图4：选中world→出现图5：选中WGS1984.prj→出现图6：点击apply→点击ok图1 图2图3 图4图5图6（二）数字化操作Ⅰ、基本步骤：Ⅱ、数字化：1）启动编辑工具条2）设置编辑环境：3）在Task下拉菜单中选中Create New Feature4)在Target下拉菜单中所要编辑的图层5）启动铅笔状编辑工具进行编辑（三）地图信息的提取Ⅰ、添加属性表字段：1)重新启动Arcmap2）选中文件，点击右键3）点击Open Attribute Table4）出现属性表5）点击Option，在下拉菜单中点击Add Field，出现Add Field对话框。

6输入字段名，类型，长度，小数位数Ⅱ、添加属性表属性：1）点击属性表工具2）输入属性数据五、作业1 实验报告（word格式）2在ArcCatalog中于自己的文件夹下面分别创建点、线、面图层各一个。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过对土地数据的分析，深入了解土地资源的分布、利用状况、变化趋势以及土地市场动态。

通过实验，我们希望掌握以下目标：1. 掌握土地数据的基本分析方法。

2. 分析土地资源的空间分布特征。

3. 评估土地利用效率。

4. 探究土地市场供需关系及价格变动趋势。

5. 为土地资源的合理配置和可持续发展提供决策支持。

二、实验内容1. 数据收集与整理本实验所采用的数据主要来源于国家土地资源管理局、国家统计局以及相关地方政府部门。

数据包括土地面积、土地利用类型、土地价格、人口密度、经济发展水平等。

数据整理过程如下：（1）数据清洗：去除无效、重复和错误数据。

（2）数据转换：将不同来源、不同格式的数据转换为统一的格式。

（3）数据校验：确保数据的准确性和完整性。

2. 空间数据分析利用地理信息系统（GIS）软件对土地数据进行分析，主要包括以下内容：（1）土地面积统计分析：计算不同区域土地面积占比，分析土地资源的空间分布特征。

（2）土地利用类型分析：分析各类土地利用类型的空间分布，了解土地利用现状。

（3）土地价格分析：分析土地价格的空间分布，探究土地市场供需关系。

3. 土地利用效率分析通过计算土地利用效率指标，评估土地利用效率。

主要指标包括：（1）土地利用集约度：反映土地利用强度。

（2）土地利用效率：反映土地利用产出与投入的比值。

（3）土地利用结构：分析土地利用类型占比，了解土地利用结构。

4. 土地市场动态分析通过分析土地价格变动趋势，了解土地市场供需关系。

主要方法包括：（1）时间序列分析：分析土地价格随时间的变化趋势。

（2）相关性分析：分析土地价格与相关经济指标之间的相关性。

三、实验结果与分析1. 土地面积统计分析根据实验数据，某地区土地面积分布如下：| 土地类型 | 面积占比 || -------- | -------- || 农用地 | 60% || 建设用地 | 20% || 林地 | 10% || 草地 | 5% || 水域 | 5% |从统计结果可以看出，该地区土地资源以农用地为主，建设用地次之，林地、草地和水域面积占比相对较小。

如何进行地物提取与变化检测地物提取和变化检测是遥感技术在地学领域中重要的应用方向。

利用遥感数据进行地物提取和变化检测可以帮助我们理解地球表面的动态变化情况，从而提供支持决策的信息。

本文将介绍如何进行地物提取与变化检测，以及相关的方法和技术。

一、遥感数据的选择在进行地物提取和变化检测之前，首先需要选择合适的遥感数据。

常用的遥感数据源包括卫星影像、航空影像和无人机影像等。

根据不同的研究对象和研究目的，选择不同的遥感数据。

卫星影像通常具有广阔的覆盖范围和高空间分辨率，适合大范围的地物提取和变化检测；而航空影像和无人机影像则具有更高的空间分辨率，适合对特定区域进行高精度的地物提取和变化检测。

二、地物提取方法地物提取是通过遥感数据识别和分类地球表面的不同地物类型。

常见的地物提取方法包括基于像元的分类和基于目标的分类。

1. 基于像元的分类基于像元的分类是将图像中的每个像元根据其数值特征进行分类。

常用的方法包括最大似然分类、支持向量机和随机森林等。

这些方法利用像元的光谱反射率或辐射数据，通过将像元分配到不同的类别中来实现地物提取。

2. 基于目标的分类基于目标的分类是将图像中的地物目标进行识别和分类。

常用的方法包括目标检测和目标跟踪等。

这些方法利用目标的形状、纹理和上下文信息，通过对目标进行提取和分割来实现地物提取。

三、变化检测方法变化检测是通过对多时相遥感影像进行比较，识别出地球表面的变化情况。

常见的变化检测方法包括基于像素的变化检测和基于对象的变化检测。

1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是通过对图像中的每个像素进行比较，判断其是否发生了变化。

常用的方法包括差异图像法、变化向量分析和基于统计学的方法等。

这些方法通过计算像素的差异值或变化概率来实现地物变化的检测。

2. 基于对象的变化检测基于对象的变化检测是将图像中的地物目标进行提取和分割，并通过对不同时相目标的比较来判断地球表面是否发生了变化。

常用的方法包括目标分割和目标匹配等。

土地利用动态变化信息提取的方法1.遥感影像选择与获取：选择合适的遥感影像数据集，如高分辨率的卫星影像或航空影像。

获取并预处理这些影像数据，包括数据格式转换、辐射校正、大气校正等。

2.影像预处理：对遥感影像进行预处理，包括边缘增强、图像平滑、噪声去除等。

这可以提高后续土地利用分类和变化检测的准确性。

3.土地利用分类：通过监督或非监督分类方法，将遥感影像分为不同的土地利用类别。

监督分类方法需要事先准备一些地面训练样本，用来训练分类器。

非监督分类方法则根据图像像元的统计特征进行自动分类。

4.土地利用变化检测：通过对不同时间的遥感影像进行对比，检测出土地利用的变化。

常用的变化检测方法包括基于像素的变化检测和基于对象的变化检测。

基于像素的变化检测是通过比较相邻时间的像素反射率或像素值的差异，来检测土地利用的变化。

基于对象的变化检测则是将影像分割为不同的地物对象，然后比较这些对象在不同时间的特征来检测变化。

5.变化信息提取：根据变化检测结果，提取土地利用动态变化的信息。

可以统计和分析土地利用变化的类型、数量、分布等信息，进一步研究土地利用的驱动力和影响因素。

6. 结果验证与精度评价：对提取的土地利用变化信息进行验证和精度评价。

可以与地面调查数据进行对比，或采用交叉验证的方法进行验证。

评价指标包括总体精确度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等。

7.结果可视化和分析：将土地利用变化信息以图表、统计图等方式进行可视化展示，并进行进一步的空间分析和模型建立，以深入了解土地利用变化的规律和机制。

总之，土地利用动态变化信息的提取是一个复杂的过程，需要结合遥感影像处理技术和土地利用变化检测方法进行。

这一过程可以为土地管理、资源保护、城市规划等提供重要的参考和决策支持。