土地利用覆盖变化信息提取

⼟地利⽤覆盖（LUCC）变化遥感解译.⼟地利⽤/覆盖（LUCC）变化遥感解译1、资料的准备2、遥感影像的处理3、遥感影像的解译（初步解译）（1）解译的指标体系解译的指标⽤⼟地利⽤/覆盖分类系统，采⽤全国⼆级分类系统：⼀级分为6类，主要根据⼟地的⾃然⽣态和利⽤属性；⼆级分为25个类型，主要根据⼟地经营特点、利⽤⽅式和覆盖特征；耕地根据地形特征进⾏了三级划分，即进⼀步划分为平原、丘陵、⼭区和坡度⼤于25度的耕地。

分类系统及含义为：①耕地：指种植农作物的⼟地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草⽥轮作地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林⽤地；耕种三年以上的滩地和海涂。

11、⽔⽥：指有⽔源保证和灌溉设施，在⼀般年景能正常灌溉，⽤以种植⽔稻、莲藕等⽔⽣农作物的耕地，包括实⾏⽔稻和旱地作物轮种的耕地。

12、旱地：指⽆灌溉⽔源及设施，靠天然降⽔⽣长作物的耕地；有⽔源和浇灌设施，在⼀般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地；正常轮作的休闲地和轮歇地。

②林地：指⽣长乔⽊、灌⽊、⽵类以及沿海红树林地等林业⽤地。

21、有林地：指郁闭度>30%的天然林和⼈⼯林。

包括⽤材林、经济林、防护林等成⽚林地。

22、灌⽊林地：指郁闭度>40%、⾼度在2⽶以下的矮林地和灌丛林地。

23、疏林地：指郁闭度为10-30%的稀疏林地。

24、其他林地：指未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园等）。

③草地：指以⽣长草本植物为主、覆盖度在5%以上的各类草地，包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在10%以下的疏林草地。

31、⾼覆盖度草地：指覆盖度>50%的天然草地、改良草地和割草地。

此类草地⼀般⽔分条件较好，草被⽣长茂密。

32、中覆盖度草地：指覆盖度在20-50%的天然草地和改良草地，此类草地⼀般⽔分不⾜，草被较稀疏。

33、低覆盖度草地：指覆盖度在5-20%的天然草地，此类草地⽔分缺乏，草被稀疏，牧业利⽤条件差。

使用遥感图像分类进行土地覆盖变化检测的技巧与方法遥感图像分类是一种常用的技术，可以帮助我们监测土地覆盖变化。

通过使用远程感知设备，例如卫星或无人机，我们可以获取高分辨率的图像数据，然后利用遥感图像分类技术对这些数据进行分析和解译，从而获得土地覆盖的信息。

在进行土地覆盖变化检测之前，首先需要掌握遥感图像分类的技巧与方法。

遥感图像分类的主要步骤包括数据预处理、特征提取和分类器训练与分类。

首先是数据预处理。

由于遥感图像数据可能受到大气、云层、阴影等因素的干扰，因此需要对图像进行预处理，以提高分类的准确性。

常用的预处理方法包括大气校正、辐射校正和几何校正等。

通过这些预处理步骤，我们可以使图像具备更好的质量和一致性。

接下来是特征提取。

在遥感图像分类中，特征提取是一个非常重要的步骤。

特征提取的目的是从图像中提取出与土地覆盖类型相关的特征，以便后续的分类器可以根据这些特征进行分类。

特征提取可以基于像素级别或对象级别。

常用的像素级别特征包括颜色、纹理和形状等，我们可以通过计算图像的像素值统计信息、纹理特征和形状指标等来提取这些特征。

而对象级别的特征提取则更关注于分割出的地物对象的特征，例如面积、形状、光谱特性等。

最后是分类器的训练与分类。

分类器是遥感图像分类的核心部分，它能够将图像中的每个像素分配到特定的土地覆盖类别中。

常用的分类器包括最大似然分类器、支持向量机和随机森林等。

在进行分类器的训练之前，我们需要为每个土地覆盖类型进行样本标注，以获得有代表性的训练数据集。

一旦训练完毕，我们就可以将分类器应用于整个图像数据，完成土地覆盖的分类。

同时，为了提高分类的准确性，我们还可以采用多种分类器组合的方法，例如投票、融合和层次分类等。

除了上述的基本技巧和方法之外，还有一些进阶的技巧和方法可以进一步提升土地覆盖变化检测的准确性和效率。

首先是多时相数据的利用。

随着多时相遥感数据的获取，我们可以利用这些数据来进行土地覆盖变化检测。

基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析土地利用与土地覆盖变化是当前环境领域研究的热点问题，而则是研究这一问题的重要手段之一。

遥感技术以其广覆盖范围、高时空分辨率等优势，为土地利用与土地覆盖的监测和分析提供了有力支持。

土地利用与土地覆盖是指土地被人类利用的方式以及地表被各种自然和人为要素所覆盖的状况。

土地利用与土地覆盖的变化受到多种因素的影响，如人口增长、经济发展、城市化进程等。

了解土地利用与土地覆盖的变化规律，可以为合理利用土地资源、保护生态环境、制定相关提供科学依据。

在基于遥感数据的土地利用与土地覆盖变化分析中，遥感影像是获取信息的主要数据源。

遥感影像具有反映地表情况真实、动态监测能力强等特点，能够实现对大范围区域的快速获取和全面监测。

因此，在研究土地利用与土地覆盖变化时，利用遥感影像进行数据提取、信息提取和图像解译是十分必要的。

通过遥感数据的处理和分析，可以获取土地利用类型、土地覆盖状况、变化趋势等信息，为研究提供数据基础。

在遥感数据的处理过程中，常用的方法包括监督分类、非监督分类、变化检测等。

监督分类是一种基于已知样本进行分类的方法，适用于土地利用类型的提取和分类。

非监督分类则是通过计算像元之间的相似性来进行分类，适用于土地覆盖类型的提取和分类。

变化检测则是比较不同时段的遥感影像，识别出土地利用与土地覆盖的变化情况。

除了对遥感数据进行处理和分析外，还需要结合地面调查、统计资料等多源数据，进行验证和修正。

地面调查是对遥感数据进行验证的重要手段，通过实地观测和采样，可以验证遥感数据的准确性和可靠性。

统计资料则可以提供历史数据和综合分析，为土地利用与土地覆盖变化的研究提供背景依据。

在研究土地利用与土地覆盖变化时，需要关注其时空分布特征和影响因素。

土地利用与土地覆盖的时空分布特征反映了不同地区的土地利用方式和土地覆盖状况，可以揭示土地资源的利用效率和空间格局。

而影响土地利用与土地覆盖变化的因素有地表地形、自然环境、人口经济等多方面，这些因素相互作用影响着土地利用与土地覆盖的变化过程。

土地利用动态遥感监测的流程一、数据获取。

这就像是我们要出门旅行前先准备好地图一样重要。

我们得收集遥感影像数据，这些数据就像是我们的眼睛，能看到土地的样子。

这些数据可以从卫星影像那里得到，不同的卫星就像不同的摄影师，拍出来的照片各有特点。

比如说美国的陆地卫星系列，还有咱们国家自己的卫星影像，都特别好用。

而且我们还要收集一些辅助数据，像地形图啦、土地利用现状图之类的。

这就好比旅行的时候除了地图，还得知道当地的一些基本情况，这样才能更好地了解土地的全貌。

二、数据预处理。

拿到数据可不能直接就用哦。

这就像买了新鲜的食材，得先清洗处理一下才能下锅做饭。

我们要对遥感影像进行校正，让图像里的地理位置是准确的，不然就像看一张错位的拼图，根本没法用。

然后还要进行辐射定标，这就像是给照片调整亮度和色彩一样，让它能准确反映出土地的真实反射情况。

最后还要进行大气校正，把大气层对影像的影响去掉，这样我们看到的才是土地最真实的状态。

这一系列操作就像是给土地影像做了个美容，让它以最真实、最清晰的样子出现在我们面前。

三、变化信息提取。

这一步就像是在一幅大拼图里找不同的小碎片。

我们要从预处理后的影像里找出哪些地方的土地利用发生了变化。

有好多方法可以用呢，像分类后比较法。

就好比先把之前的影像分成不同的土地类型，像农田是一类、建筑用地是一类等等，再把现在的影像也这么分，然后对比看看哪些类别变了。

还有像光谱特征变异法，就是根据土地的光谱特征，像颜色之类的，如果和之前不一样了，那就很可能是土地利用发生了变化。

这一步就像是侦探在找线索，每一个小变化都可能是重要的发现。

四、变化信息后处理。

找到变化信息还不算完呢。

这就像我们找到了宝藏，还得把宝藏整理好。

我们要对提取出来的变化信息进行筛选，去掉那些可能是因为误差造成的假变化。

比如说可能是影像拍摄的时候有点小失误，看起来像土地变了，其实并没有。

然后还要对变化信息进行分类和统计，知道到底是哪些类型的土地发生了怎样的变化，是农田变成了建筑用地，还是森林变成了草地之类的。

第一章：绪论（★★★★）1.1地表覆盖与土地利用的基本概念1.1.1地表覆盖：是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸多要素的综合体，包括地表植被、土壤、冰川、河流、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物，主要侧重描述地球表面的自然属性，具有特定的时间和空间特性。

1.1.2土地利用：土地利用是土地利用方式、利用程度和利用效果的总称。

它包括的主要内容是：1、确定土地的用途；2、在国民经济各部门和各行业间合理分配土地资源；3、采取各种措施开发、整治、经营、保护土地资源，提高土地利用效果。

1.1.3地表覆盖与土地利用性质：1、地表覆盖反映了土地的自然属性（其性质主要取决于自然因素）2、影响土地利用的因素包括地表自然因素（气候、地形地貌、土壤、水文、地质条件）和社会经济因素（社会制度、政策、城市化与工业化、区位、交通条件、成本、效益、土地利用现状）（其性质主要取决于自然和经济因素）3、地表覆盖与土地利用有着密切的联系，其性质的变化构成了地表覆盖/土地利用变化4、自然力也会引起地表覆盖的变化5、地表覆盖具有特定的时间和空间属性，其形态和特征可在多种时空尺度上变化，而且产生变化的原因也具复杂多样性，并因此引起一系列的生态环境效应。

6、地表覆盖的空间分布反映着人类社会经济活动过程，决定着地表的水热和物质平衡，其变化直接影响到生物地球化学循环，改变着陆地-大气的水分、能量和碳循环，以至引起气候变化。

1.2地表覆盖与土地利用的研究内容1.2.1地表覆盖研究内容1、地表覆盖的特点；（与地理要素的关系）2、地表覆盖变化研究；3、地表覆盖分类体系研究；（满足地球系统模式需求；环境系统模式需求等）4、遥感测定地表覆盖及其变化；（数据尺度；时空分辨率；数据质量；数据处理；自动分类等）5、变化检测技术；6、地表过程模型化与动态模拟；举例：1、植被：利用遥感手段，可以在大范围内经济而有成效的查清植被资源和检测环境动态，从空间以不同尺度来研究地球植被层的空间结构和波动规律以及多种自然灾害和人类活动对生物圈的影响，并把植被遥感信息转换成图像和数据，供决策和管理者参考。

全国土地利用数据遥感信息提取土地利用数据说明北京揽宇方圆信息技术有限公司是中国科学院系统的遥感影像数据服务企业，专注于遥感影像数据一站式的基础卫星数据服务、卫星影像数据处理服务。

土地利用数据时间：1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年土地利用数据源：Landsat TM影像Landsat ETM影像土地利用数据遥感信息的提取：根据影像光谱特征，利用ARCGIS、易康软件、ENVI软件等，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析，提取土地利用信息。

土地利用/覆被变化信息的提取。

采用arcgis与易康结合，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于地形破碎、地物分布复杂的地区。

基于Landsat TM遥感影像，采用全数字化人机交互遥感快速提取方法，同时参考国内外现有的土地利用/土地覆盖分类体系，以及遥感信息源的实际情况，将遥感影像进行解译并进行验证将土地利用数据类型划分为6个一级分类，24个二级分类以及部分三级分类的土地利用/土地覆盖数据产品，并结合本项目制定土地利用数据产品分类体系。

目视解译侧重于人的知识的参与，为了减少由于不同人员的主观差异性所造成的误差，提高遥感判读精度，因此建立统一解译标志是十分必要的。

根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析。

一、TM影像数据的预处理。

遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。

二、土地利用变化信息提取。

首先对其中的一期影像分别采用人工解译的方法，然后利用易康开始分类。

三、数据集成对数据形式特征（如格式、单位、分辨率、精度）等和内部特征（特征、属性、内容等）做出全部或部分的调整、转化、合成、分解等操作，形成充分兼容的数据库。