IGBP土地覆盖数据集
中国土地覆盖数据集
出自WestWIKI
目录
? 1 数据集名称
? 2 概况
? 3 数据集介绍及使用说明
? 4 数据集整理者
? 4.1 项目支持
? 4.2 工作背景
? 4.3 数据集介绍
? 4.3.1 GLC2000
? 4.3.1.1 第一阶段: 气候分层和数据准备
? 4.3.1.2 第二阶段: 非监督分类和标定
? 4.3.1.3 第三阶段: 精度评价和成图
? 4.3.2 IGBPDIS
? 4.3.3 MODIS
? 4.3.4 UMd
? 4.3.5 WESTDC
? 4.4 数据集属性
? 4.5 数据读取
? 4.6 数据限制
? 4.7 数据引用
? 5 参考文献
? 6 中国西部环境与生态数据中心
数据集名称
?中国土地覆盖数据集介绍
?Land Cover Products of China
概况
中国土地覆盖数据集包括5种产品：1）由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为GLC2000；2）由IGBP－DIS支持的基于AVHRR遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为IGBPDIS；3）MODIS土地覆盖数据产品中国子集，数据名称为MODIS；4）由马里兰大学生产的基于AVHRR数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为UMd；5）由中国科学院组织实施的中国2000年1：10万土地覆盖数据，对其进行合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅1km的土地利用数据产品，数据名称为WESTDC。
数据集介绍及使用说明
数据集整理者
?姓名：冉有华
?单位：中国科学院寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息科学研究室
?电话：0086-931-4967259
?电子邮箱：ranyh@https://www.360docs.net/doc/5319277708.html,
?通讯地址：甘肃省兰州市东岗西路320号，730000
项目支持
1.自然科学基金项目:中国西部环境与生态科学数据中心](课题
号:90502010)
工作背景
全球环境的种种变化日益威胁着人类及其社会的持续发展，许多国家和地区的区域环境恶化，已经严重影响了人类的生存和发展，因此越来越受到各国政府和科学家的重视。国际组织已经行动起来，推出了一系列大型研究计划。通过联合国科联（ICSU）、国际社科联（ISSC）的努力，从70年代开始酝酿，到90 年代已形成一个前所未有的国际科学合作研究行动——全球变化研究计划。进入九十年代以来，全球变化研究人员越来越认识到土地利用和土地覆盖变化研究的重要性。因为几乎全球变化各个方面的研究(包括全球气候变化、全球的生物圈变化、水圈变化、海洋生物地球化学变化研究等)，都与土地利用和土地覆盖密切相关。大尺度土地覆盖分类制图是土地利用/土地覆被变化研究以及其他全球变化研究中的一项重要的基础性的工作，它为全球变化的许多研究工作提供数据源，是全球变化模型（如净生产力模型、生态系统新陈代谢模型以及碳循环模型等）的重要输入变量。大多数全球变化模型都需要以大区域的土地覆盖信息作为基础数据支持。由于土地覆盖数据的重要意义，世界各国和许多国际组织相继运用不同的图像处理技术和数据,如Landsat 7、AVHRR、SPOT 4 VEGETATION、EOS 计划的
其分类方法： GLC2000数据集分类经历了三个阶段的工作，如图1所示。
第一阶段: 气候分层和数据准备
?气候分区
为了增加对不同土地覆盖类型的区别能力，根据中国地理环境的地域特征，按照水分和热量的差异，以干燥度和积温为指标划分分区，划分的主要依据是在水热状况相对一致的同时兼顾区域完整性的原则，把全国分为9个区。
?气候环境指标合成
在众多自然因子中，选用降水、温度和高程进行标准化处理以消除量纲后对各个分区进行权重分析，权重值的确定来自于全国各个地区的41位专家，最后将其加权叠加，与遥感数据一同参与分类。
?Spot VGT 数据准备
利用时间序列谐波分析方法对全年36旬的NDVI数据进行处理。 HANTS方法就是将离散的点组成连续的曲线，并把曲线视为是由经过每一点多条不同频率正弦、余弦函数曲线的合成，根据具体地区遥感图像的年、月周期性，通过时间—频率域---时间域的分析方法，对其进行分解和重新组合，达到去云重构的目的。
第二阶段: 非监督分类和标定
对于37个通道的数据作为输入数据，针对每个单元，使用迭代自组织的数据分析算法（Iterative selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm）ISODATA算法进行非监督分类。
城镇等人工建筑区采用目视解译的办法。
参考中国植被图，中国土地利用图等资料通过人机交互的方式，按制定的分类系统对聚类得到的光谱类型进行标定。
第三阶段: 精度评价和成图
将9个区进行合成修边后最终成图验证由欧盟的联合研究中心JRC负责，2004年与国家统计局的2000年统计年鉴进行了面积比较。图 1. The working process of the GLC2000 land covers products
IGBPDIS
IGBPDIS数据的制备，采用USGS的方法，利用1992年四月到1992年三月的AVHRR 数据开发出1km分辨率的全球土地覆盖数据集，分类系统采取IGBP制定的分类系统，把全球分为17类。其分类系统如下表 2：
表 2 IGBPDIS的分类系统
其分类方法： IGBP全球土地覆盖数据集的开发以洲为单位。应用AVHRR12个月的最大化合成NDVI资料，通过非监督分类的方法进行分类，最后使用辅助数据进行精细的分类后处理。主要包括以下六个步骤：
1.AVHRR数据合成及质量评价
2.对非植被或者稀疏植被区域(water bodies, barren, and snow and ice)
进行掩膜处理，因为其NDVI有高的变异，当统计聚类技术用于这些区域时，就会产生过多的不相关的类型，从而影响正常的植被景观分类。因此，非植被区的NDVI的掩膜主要针对12个月的逐月的合成数据。水体用世界数字化图的水体层，在某些情况下，DCW的水体层显得有些陈旧并有所夸大。裸地、稀疏植被和冰雪覆盖区域通过对1992年四月到1993年三月的最大化绿度(与水分、温度有关)合成数据进行识别，当最大化绿度值小于
0.04–0.10时，可以假定植被密度小于5–10%，非植被区域的解译采取
保守的策略，有两次机会参与分类，与此同时，土壤颜色、亮度或者其它环境因子等不同原因引起的非植被区域得到定义和解译。
3.非监督分类或初步的绿度分类：美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Kelly and
White发展的洛斯阿拉莫斯算法(Los Alamos)聚类算法用于经过掩膜处理的洲AVHRR月合成数据集的聚类分析中，这种算法使用蒙特卡罗随机抽样方法，每次聚类时一个新的样本被选取，但这个样本都是很小的，有代表性的输入数据的1%，这样可以增加聚类效率。基于K-Means聚类算法来确定聚类中心矢量，按照“就近原则”将图像的各矢量元素分到各聚类中心代表的类中去，针对每个洲创建的聚类的数量是基于项目的整体判断，考虑洲际的数据大小、数据质量及环境可变性。比如，欧亚大陆是面积最大的又是环境可变性最大的一个洲，所以定义了150个聚类。然而，北美只有80个类被定义。聚类后的数据表示了初步的绿度分类，可以理解为季节的相似模式，与对应的生产率模式相关。然而，在许多情况下，这种初步的绿度分类中可能表示多种不同的土地覆盖类型，而只能提供对每个聚类或初步绿度分类特征的一般理解。最后由解译人员根据辅助数据及本人的学科背景对分类进行标定。
4.详细的分类后处理及季节性土地覆盖区域的生成：季节性土地覆盖区域的
定义是具有相同季节属性的土地覆盖类型的镶嵌体。通过精细的后分类过程对初步的绿度分类进行再分类而成，然后为每一个区域创建土地覆盖描述和属性，出现混分的现象是自然和农业类型光谱相似的结果，解决的办法是基于混合的季节性绿度分类发展一个标准或者采用辅助数据。在初步的绿度分类被层化成季节土地覆盖区域后，最终的土地覆盖属性就形成了。和前面一样，每一个季节土地覆盖区域被至少三个解译者复查，因为许多数据源的精度无从知道，多种参考资料与解译组内部的意见的协调需要以前的分类描述来最终确定。每一个类的属性包括以下几项：土地覆盖描述、该类型的像元数量、月NDVI统计、年平均NDVI、所属生物群系、土地覆盖对不同分类系统如Olson Global Ecosystems、SIB等的分配。
季节土地覆盖区域按不同的洲进行，各洲的标准不同。它是基本的数据库空间单元，也是土地覆盖分类产生的基础，提供了土地覆盖相互影响、季节性和生产力可视化的独特方式。
5.土地覆盖数据集的产生：从季节土地覆盖区域产生一组土地覆盖数据层有
两方面的原因，一是它提供了土地覆盖定义的全球一致性，而这正是非结构化的季节土地覆盖区域描述所不足的。二是它是用于这项研究的灵活的数据库策略的组成部分，可以为特征的应用提供数据。这个过程应用了一个方法，就是首先将各个季节土地覆盖区域与Olson的全球生态系统分类
关联起来，然后转换成其它的土地覆盖分类，只所以选择Olson的全球生态系统分类作为过渡，主要有以下几方面的原因，
1.可以为全球应用发展足够的主题信息；
2.已经被应用到大尺度的模拟，并与景观生产力、特别是碳库联系起
来；
3.识别景观的人为因素；
4.识别粗分辨率条件下的景观镶嵌体；
5.包含气候、地貌及暗含的植物属性。查找表提供了每个Olson类与
其它土地覆盖legends对应类的关系。
6.数据库的验证：依靠用户的反馈进行验证。
其分类方法如下：
1.算法
AVHRR矩阵作为自变量，分类成员作为因变量，构造决策树的方法用来进行分类，所有记录用所选属性递归的进行分割，分割算法如下：
S-----父节点 t和u是s的分割，当D最大化时，就决定了最好的分割属性节点偏差是这样计算的：
N 是在节点I 处的分类k中的像元数量 p 是在节点I 处的分类k的概率分布。
1.AVHRR指标
i.最大NDVI值 ii.8个最绿月的最小NDVI值 iii.8个最绿月的平均NDVI值 iv.超出8个最绿月的NDVI幅度 v.4个最热月的平均NDVI值 vi.最热月的NDVI值
1.分类过程
其分类方法：研究并形成了以实现国家资源环境组合分类系统调查为核心的技术路线，经过试点和完善，解决了有关关键技术问题，形成了全国资源环境遥感宏观调查技术规程，主要运用中国老一辈地理学家在国家资源环境，特别是自然地理区域规律方面的研究成果，依靠专家对当地土地利用类型的光谱特征、影像亮度、颜色、纹理的认知并结合长年积累的丰富先验知识，进行目视解译，首先产生了90年代中期的土地利用数据库；
数据集属性
文件格式
产品采用ArcView GIS ASCII文件格式。
?文件命名
5种产品的名称如下：
glc2000_lucc_1km_China.asc；
igbp_lucc_1km_China.asc；
modis_lucc_1km_China_2001.asc；
umd_lucc_1km_China.asc；
westdc_lucc_1km_China.asc。
?坐标系及投影
?坐标系：大地坐标系
?投影：Albers正轴等面积双标准纬线圆锥投影
?南标准纬线：25°N
?北标准纬线：47°N
?中央经线：105°E
?坐标原点：105°E与赤道的交点。纬向偏移：0，经向偏移：0。
?空间范围：
中国陆地，如下图所示
数据读取
以.asc扩展名的ASCII文件，该数据集中的所有ASCII码文件可以直接用文本程序（如记事本）打开，除了头文件，主体内容为整数数值表征土地覆盖类型，如果要用图示来显示的话，我们推荐用ArcView + 3D或 Spatial Analysis 扩展模块来读取，在读取过程中会生成grid格式的文件，所显示的grid文件就是该ASCII码文件的图形表达。读取方法： 1）在ArcView软件中添加3D或Spatial 扩展模块，然后新建一个View； 2）将View激活，点击File菜单，选择Import Data Source选项，弹出Import Data Source选择框，在此框中的Select import file type:中选择ASCII Raster，自动弹出选择源ASCII文件的对话框，点击寻找该数据集中的任一个ASCII文件，，然后按OK键； 3）在Output Grid对话框中键入的Grid文件名字（建议使用有意义的文件名，以便以后自己查看）和点击存放此Grid文件的路径，再次按Ok键，然后按No（要选择非整型数据），Yes（把生成grid文件调入到当前的view中）。生成的文件可以按照Grid文件标准进行属性编辑。这样就完成了显示将ASCII文件显示成Grid文件的过程。
数据限制
在人类活动的影响下，土地覆盖变化莫测，使得我们更新数据速度显得不足。
数据引用
用户在使用此数据集时，请在致谢栏里注明数据下载于：
致谢：数据下载于国家自然科学基金项目中国西部环境与生态科学数据中心]
Acknowledgements ：This data set was download from Environmental & Ecological Science Data Center for West China, National Natural Science Foundation of China
用户在使用GLC2000数据时，须在相关成果的显著位置上明确注明数据来源，我们建议：“Source for this dataset was Global Land Cover 2000 database. European Commission, Joint Research Centre, 2003；
用户在使用IGBPDIS数据时，须在相关成果的显著位置上明确注明数据来源，我们建议：“Source for this dataset was U.S. Department of the Interior, U.S. Geological Survey, Reston, VA, USA”；
用户在使用MODIS数据时，须在相关成果的显著位置上明确注明数据来源，我们建议：“Source for this dataset was U.S. Geological Survey (USGS) Center for Earth Resources Observation and Science (EROS)”；用户在使用UMd
数据时，须在相关成果的显著位置上明确注明数据来源，我们建议：“Source for this dataset was the Global Land Cover Facility”
用户在使用WESTDC数据时，须在相关成果的显著位置上明确注明数据来源，我们建议：“Source for this dataset was Environmental & Ecological Science Data Center for West China, National Natural Science Foundation of China”
参考文献
?[1]Land T. R., Reeed B. C., Brown J. F., et al., 2000. Development of A Global Land-cover Characteristics Database and IGBP DISCover from 1 km AVHRR Data. International Journal of Remote Sensing, 21: 1303-1330
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China Land Cover 2000 Using SPOT VGT S10 Data. Journal of Remote Sensing, 9(2): 204-215
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Global land cover classification at 1 km spatial resolution using
a classification tree approach. International Journal of Remote
Sensing, 21 (6&7): 1331–1364
?[6]Hansen M. C., Reed B. A., 2000. A comparison of the IGBP DISCover and University of Maryland 1 km global land cover products.
International Journal of Remote Sensing, 21(6&7): 1365-1373 ?[7]刘纪远, 1997. 国家资源环境遥感宏观调查与动态监测研究. 遥感学报, 1(3): 225- 230
中国西部环境与生态数据中心
中国西部环境与生态科学数据中心受中国自然科学基金委资助，以中国西部环境与生态科学研究计划（“西部计划”）重点项目的形式立项（编号：90502010），旨在收集和整理“西部计划”各项目执行期间产出数据集，为中国西部环境与生态科学研究，乃至更广泛意义上的地表表层科学研究服务。本中心以中国科学院寒区旱区环境与工程研究所为承担单位，由遥感与地理信息科学研究室组织实施。参与单位包括中国科学院地理科学与资源研究所。其中“知识积累平台”依托中国科学院资源环境科学信息中心实现项目中的文献收集和管理。
西部数据中心致力于构建西部环境和生态重大领域的数据共享平台，汇交汇总西部项目产生的数据，为环境和生态科学领域重大研究计划提供数据积累，并促进项目间的合作与交叉。
联系方式
中国西部环境与生态科学数据中心
?兰州市东岗西路320号，730000
?E-mail: westdc@https://www.360docs.net/doc/5319277708.html,
?中心网站：https://www.360docs.net/doc/5319277708.html,
?电话: +86-931-4967741
1.项目负责人：
?丁永建(dyj@https://www.360docs.net/doc/5319277708.html,)
?李新(lixin@https://www.360docs.net/doc/5319277708.html,)
2.数据服务负责人：
?王建(wjian@https://www.360docs.net/doc/5319277708.html,)
取自
"https://www.360docs.net/doc/5319277708.html,/index.php/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%9C%9F%E5%9 C%B0%E8%A6%86%E7%9B%96%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86"
2个分类: 数据文档 | 西部数据中心
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土地分类国家标准
土地利用现状分类 1.1.概述 土地利用是人类根据自身需要和土地的特性，对土地资源进行的多种形式的利用。土地利用现状是土地资源的自然属性和经济特性的深刻反映。土地利用划分具有如下特点：是在自然、经济和技术条件的综合影响下，经过人类的劳动所形成的产物。 在一定的空间分布上服从社会经济条件，因此，它们在地域分布上不一定连成片。 种类、数量、分布是随着社会经济技术条件的进步而变化的。 1.1.1.土地分类方法 土地分类是国家为掌握土地资源现状、制定土地政策、合理利用土地的重要基础工作之一。土地分类由于目的不同，有着显著的差别，形成不同的土地分类系统。 1.土地自然分类系统： 指主要依据土地的自然属性的相同性和差异性对土地进行分类。一般按地貌、土壤、植被为具体标志进行分类。其目的是揭示土地类型的分异和演替规律，遵循土地构成要素的自然规律，最佳、最有效地挖掘土地生产力。 2.土地评价分类系统： 指主要依据一些评价指标的相同性和差异性对土地进行分类。一般按土地生产力水平、土地质量、土地生产潜力、土地适宜性等为具体标志进行分类。也称为土地的经济特性分类。其分类的主要依据是土地的自然属性和社会经济属性，其目的是为开展土地条件调查和适宜性调查服务，为实现土地资源最佳配置服务。 3.土地综合分类系统： 指主要依据土地的自然特性和社会经济特性、管理特性及其他因素对土地进行综合分类。土地利用分类是土地综合分类主要形式。土地利用分类一般按土地利用现状的土地覆盖特征、土地利用方式、土地用途、土地经营特点、土地利用效果等为具体标志进行分类。其目的是了解土地利用现状，反映国家各项管理措施的执行情况和效果，为国家和地区宏观管理和调控服务。 在这三种分类中，土地利用分类即土地综合分类是在土地资源管理中应用最广、全覆盖的基础分类。掌握土地利用现状是国家制定国民经济计划和有关政策，发挥土地资源在经济社会发展中的宏观调控作用，加强土地管理，合理利用土地资源，切实保护耕地的重要基础。 1.1. 2.国内外土地利用分类 国外土地分类工作至今约有半个多世纪的历史，到二十世纪六十年代和七十年代就出现了各种土地分类系统。国外土地利用分类多数以土地利用现状作为分类依据，具体到各国又有差异，如美国主要以土地功能作为分类的主要依据，英国和德国以土地覆盖(是否开发用于建设用地)作为分类依据，俄罗斯、乌克兰和日本以土地用途作为分类的主要依据，印度则以土地覆盖情况(自然属性)作为划分利用分类的依据。 国内土地分类研究起步较迟，而且主要工作是在解放以后。国内土地利用分类依据与国外基本相同，也是以土地利用现状作为分类依据，如土地利用现状调查(详查)采用的土地利用现状分类以土地用途、经营特点、利用方式和覆盖特征为分类依据，城镇地籍调查采用的城镇土地分类以土地用途为分类依据，中科院中国土地利用分类以利用方式和土地覆盖为分类依据。 虽然国内外土地利用分类依据基本相同，但由于国情差异，在具体划分的类型上却不尽相同，如我国是农业大国，人多地少，因此对农用地的分类较细，而国外则相对较粗。
土地利用与土地覆被变化翻译
毕业设计(论文) 文献综述 题目土地利用与土地覆被时空动态变化分析学院测绘科学与技术学院 专业资源环境与城乡规划管理 班级0701 学生杨慧荣 学号0710010111 指导教师竞霞 二〇一一年六月一日
土地利用与土地覆盖变化 摘要：文章概要介绍国际地圈-生物圈（IGBP)的核心计划之一——土地利用与土地覆盖变化（LUCC）的科学计划。阐述了该计划的形成历史、科学目标以及主要研究内容。指出LUCC研究目的是改善对全球土地利用和土地覆盖变化动态过程(或动力学）的认识，以着重提高规划土地覆盖变化的能力。 关键词：土地利用土地覆盖国际地圈-生物圈（IGBP)计划全球变化 1土地利用和土地覆盖的形成历史 全球环境变化组织逐渐认识到土地利用与土地覆盖变化的重要性，也意识到对土地利用与土地覆盖这一课题跨学科研究的迫切性。全球环境变化组织对这一课题的重视目的在于提高我们对这种变化的模拟和研究的能力，这也吸引了国际地圈与生物圈计划”(IGBP)和“全球环境变化人文计划”(HDP)，探索对这一课题研究的合作的可能性，他们目的在于改变人们对全球土地利用与土地覆盖动态变化的原始理解。这两大国际组织委托研究土地利用/土地覆盖变化的“核心项目计划委员会”和“研究项目计划委员会”（CPPC/RPPC LUCC）拟定一个关于共同发起土地利用与土地覆被核心项目的科学计划。这项计划由“核心项目计划委员会”和“研究项目计划委员会”（CPPC/RPPC LUCC）联合一个大的研究组织通过多次的研习会和探讨会拟定并最终于1996年4月29-31在美国阿姆斯特丹展开讨论。 2就全球环境变化下的土地利用/覆被的目标 LUCC研究的目标是在全球范围内提高人们对LUCC动态变化的理解，提高人们对LUCC动态变化的研究能力。由于人们对土地利用方式的不同引的变化起了全球行的土地利用与土地覆盖的变化，所以LUCC的研究就显得尤为重要了。土地利用与土地覆盖的变化导致了地圈和生物圈之间的交互作用、生物多样性的遗失，而且也是影响可持续发展和人类对这种全球变化做出反应的主要因素。因此，洞悉土地利用与土地覆盖变化的机制对模拟和评估环境方面是非常重要的。那么对于土地利用与土地覆被的一个明确理解对于理解全球环境改变是不可或缺的。进一步说，洞察土地利用与土地覆被变化的机制需要选择人类能够进行干预的可行路线，通过改变需要和数量来改变全球土地利用（与土地覆被）的转变。LUCC的研究能够提供与土地利用、土地资源、环境政策与规划相关的资
2018土地利用现状分类(GBT21010-2018代替GBT21010-2007)
精彩文档 土地利用现状分类 GB/T21010-2017 代替GB/T21010-2007 2017年11月1日发布、实施 一级类 二级类 含 义 类别编码 类别名称 类别编码 类别 名称 01 耕地 指种植农作物的土地，包括熟地，新开发、复垦、整理地，休闲地（含轮歇地、休耕地）；以种植农作物（含蔬菜）为主，间有零星果 树、桑树或其他树木的土地；平均每年能保证收获一季的已垦滩地和海涂。耕地中包括南方宽度〈1.0米，北方宽度〈2.0米固定的沟、渠、路和地坎（埂）；临时种植药材、草皮、花卉、苗木等的耕地，临时种植果树、茶树和林木且耕作层未破坏的耕地，以及其他临时改变用途的耕地 0101 水田* 指用于种植水稻、莲藕等水生农作物的耕地。包括实行水生、旱生农作物轮种的耕地 0102 水浇地* 指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，种植旱生农作物（含蔬菜）的耕地。包括种植蔬菜的非工厂化的大棚用地 0103 旱地* 指无灌溉设施，主要靠天然降水种植旱生家作物的耕地，包括没有灌溉设施，仅靠引洪淤灌的耕地 02 园地 指种植以采集果、叶、根、茎、枝、汁等为主的集约经营的多年生木本和草本作物，覆盖度大于50%或每亩株数大于合理株数70%的土地。包括用于育苗的土地 0201 果园* 指种植果树的园地 0202 茶园* 指种植茶树的园地 0203 橡胶园* 指种植橡胶树的园地 0204 其他园地* 指种植桑树、可可、咖啡、油棕、胡椒、药材等其他多年生作物的园地 03 林地 指生长乔木、竹类、灌木的土地，及沿海生长红树林的土地。包括迹地，不包括城镇、村庄范围内的绿化林木用地，铁路、公路、征地范围内的林木，以及河流、沟渠的护堤林 0301 乔木林地* 指乔木郁闭度≥0.2的林地，不包括森林沼泽 0302 竹林地* 指生长竹类植物，郁闭度≥0.2的林地 0303 红树林地* 指沿海生长红树植物的林地 0304 森林沼泽* 以乔木森林植物为优势群落的淡水沼泽 0305 灌木林地* 指灌木覆盖度≥40%的林地，不包括灌丛沼泽 0306 灌丛沼泽* 以灌丛植物为优势群落的淡水沼泽 0307 其他林地* 包括疏林地（指树木郁闭度≥0.1、＜0.2的林地）、未成林地、迹地、苗圊等林地 04 草地 指生长草本植物为主的土地 041 天然牧草地* 指以天然草本植物为主，用于放牧或割草的草地，包括实施禁牧措施的草地，不包括沼泽草地 042 人工牧草地* 指人工种牧草的草地 043 其他草地** 指树林郁闭度＜0.1，表层为土质，生长草本植物为主，不用于放牧的草地
土地利用现状分类(2017年版)
土地利用现状分类 GB/T21010-2017 代替GB/T21010-2007 2017年11月1日发布、实施 一级类 二级类 含 义 类别编码 类别名称 类别编码 类别 名称 01 耕地 指种植农作物的土地，包括熟地，新开发、复垦、整理地，休闲地（含轮歇地、休耕地）；以种植农作物（含蔬菜）为主，间有零星果 树、桑树或其他树木的土地；平均每年能保证收获一季的已垦滩地和海涂。耕地中包括南方宽度〈1.0米，北方宽度〈2.0米固定的沟、渠、路和地坎（埂）；临时种植药材、草皮、花卉、苗木等的耕地，临时种植果树、茶树和林木且耕作层未破坏的耕地，以及其他临时改变用途的耕地 0101 水田* 指用于种植水稻、莲藕等水生农作物的耕地。包括实行水生、旱生农作物轮种的耕地 0102 水浇地* 指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，种植旱生农作物（含蔬菜）的耕地。包括种植蔬菜的非工厂化的大棚用地 0103 旱地* 指无灌溉设施，主要靠天然降水种植旱生家作物的耕地，包括没有灌溉设施，仅靠引洪淤灌的耕地 02 园地 指种植以采集果、叶、根、茎、枝、汁等为主的集约经营的多年生木本和草本作物，覆盖度大于50%或每亩株数大于合理株数70%的土地。包括用于育苗的土地 0201 果园* 指种植果树的园地 0202 茶园* 指种植茶树的园地 0203 橡胶园* 指种植橡胶树的园地 0204 其他园地* 指种植桑树、可可、咖啡、油棕、胡椒、药材等其他多年生作物的园地 03 林地 指生长乔木、竹类、灌木的土地，及沿海生长红树林的土地。包括迹地，不包括城镇、村庄范围内的绿化林木用地，铁路、公路、征地范围内的林木，以及河流、沟渠的护堤林 0301 乔木林地* 指乔木郁闭度≥0.2的林地，不包括森林沼泽 0302 竹林地* 指生长竹类植物，郁闭度≥0.2的林地 0303 红树林地* 指沿海生长红树植物的林地 0304 森林沼泽* 以乔木森林植物为优势群落的淡水沼泽 0305 灌木林地* 指灌木覆盖度≥40%的林地，不包括灌丛沼泽 0306 灌丛沼泽* 以灌丛植物为优势群落的淡水沼泽 0307 其他林地* 包括疏林地（指树木郁闭度≥0.1、＜0.2的林地）、未成林地、迹地、苗圊等林地 04 草地 指生长草本植物为主的土地 041 天然牧草地* 指以天然草本植物为主，用于放牧或割草的草地，包括实施禁牧措施的草地，不包括沼泽草地 042 人工牧草地* 指人工种牧草的草地 043 其他草地** 指树林郁闭度＜0.1，表层为土质，生长草本植物为主，不用于放牧的草地
土地利用覆盖变化地信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告 1. 实验目的 利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。 2. 实验内容 金华市土地利用/覆被变化信息的提取。采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，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，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。 （1）TM影像数据的预处理。本文的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。 （2）土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年金华市土地利用/土地覆被信息。 （3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。 3. 实验方案 4. 数据预处理 4.1 数据源
本文所采用的数据包括：两景金华市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT 全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。具体的见表4-1和4-2所示。 表4-1 研究区遥感影像数据 获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m） 2003年3月9日SPOT-5全色 15 1/25 2003年3月26日LandsatETM+ 1-8波段 1 15m（全色） 30m(多光谱) 1996年9月6日LandsatTM1-7波段130 1988年12月5日LandsatTM1-7波段130 表4-2 研究区其他资料及应用说明 数据类型应用说明 大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正 野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作 土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考 4.2 图像预处理 数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。主要工作流程如下（图4-2）：
全国土地覆盖数据
北京揽宇方圆信息技术有限公司 北京揽宇方圆全国土地覆盖数据产品是指基于Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，采用全数字化人机交互遥感快速提取方法，同时参照国内外现有的主要是美国马里兰大学土地覆盖分类体系，以及遥感信息源和我国地表覆盖的实际情况，将全国土地类型划分为13级分类土地覆盖数据产品 栅格数据源 数据名称全国土地覆盖 数据类型栅格 数据格式tif 空间分辨率1km 时间序列1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、 2008年、2010年、2013年、2015年 投影坐标Krasovsky_1940_Albers 覆盖范围中国全域 数据简介 土地覆盖最主要组成部分是植被，但也包括土壤和陆地表面的水体；是陆地生物圈的重要组成部分。是土地自然属性的重要反映；土地覆盖具有显著的空间特征、时间特征和时空尺度特征。土地覆盖形态和状态可以在多种时空尺度上变化，而且产生土地覆盖变化的原因也是复杂的。 土地覆盖数据是全球环境变化、碳氮循环等研究和应用的基础数据；土地覆盖数据是国家建设生态文明建设、自然资产价值等准确评估的基础数据。 全国各省市自治区土地覆盖数据产品是指基于Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，采用遥感信息提取方法，并结合野外实测，以及参照国内外现有的土地覆盖分类体系，经过波段选择及融合，图像几何校正及配准并对图像进行增强处理、拼接与裁剪，将全国土地利用类型划分为13种分类土地覆盖数据产品。 土地覆盖分类体系 编号名称含义（定义、特征） 1常绿针叶林以针叶树为建群种所组成的各类森林的总称。 2常绿阔叶林亚热带湿润地区由常绿阔叶树种组成的地带性森林类型。 3落叶针叶林由落叶松柏类为主的针叶树所构成的森林。
比较标准的土地覆盖遥感分类系统
土地覆被分类系统分为二级：一级为IPCC土地覆被类型，二级基于碳收支的LCCS土地覆被类型。 土地覆被图例系统中，一级为6类，对应IPCC的6类，二级类型由FAO LCCS的方法进行定义，共38类，具有统一的数据代码，便于政府间、国际组织的数据交换与对比分析，反映通用的土地覆被特征（表1）。
注：C：覆盖度\郁闭度（%）；F：针阔比率（%）；H：植被高度（米）；T：水一年覆盖时间（月）；K：湿润指数 1、二级类型定义 1：林地：木本为主的植物群落。其郁闭度不低于20%，高度在0.3米以上。包括自然、半自然植被，及集约化经营和管理的人工木本植被。 101：常绿阔叶林：双子叶、被子植被的乔木林，叶型扁平、较宽；一年没有落叶或少量落叶时期的物候特征。乔木林中阔叶占乔木比例大于75%，常绿阔叶林占阔叶林50%以 上，高度在3米以上。半自然林属于此类，该植被可以恢复到与达到其非干扰状态的物 种组成、环境和生态过程无法辨别的程度，如绿化造林、用材林、城外的行道树等。 102：落叶阔叶林：双子叶、被子植被的乔木林，叶型扁平、较宽；一年中因气候不适应、有明显落叶时期的物候特征。乔木林中阔叶占乔木比例大于75%，落叶阔叶林占阔叶 林50%以上，高度在3米以上，包括半自然林。 103：常绿针叶林：裸子植物的乔木林，具有典型的针状叶；一年没有落叶或少量落叶时期的物候特征。乔木林中针叶占乔木比例大于75%，常绿针叶林占针叶林50%以上，高 度在3米以上，包括半自然林。 104：落叶针叶林：裸子植物的乔木林，具有典型的针状叶；一年中因气候不适应、有明显落叶时期的物候特征。乔木林中针叶占乔木比例大于75%，落叶针叶林占针叶林50% 以上，高度在3米以上，包括半自然林。 105：针阔混交林：针叶林与阔叶林各自的比例分别在25%-75%之间，高度在3米以上，包括半自然林。 106：常绿阔叶灌木林：叶面保持绿色的被子灌木群落。具有持久稳固的木本的茎干，没有一个可确定的主干。生长的习性可以是直立的，伸展的或伏倒的。半自然灌木属于类， 该植被可以恢复到与达到其非干扰状态的物种组成、环境和生态过程无法辨别的程度。 部分幼林属于此类（根据高度与盖度）。 107：落叶阔叶灌木林：叶面有落叶特征的被子灌木群落。一年中因气候不适应、有明显落叶时期的物候特征，包括半自然灌木，也包括部分幼林（根据高度与盖度）。 108：常绿针叶灌木林：叶面保持绿色的裸子灌木群落。具有典型的针状叶，包括半自然灌木，也包括部分幼林（根据高度与盖度）。 109：乔木园地：指种植以采集果、叶、根、干、茎、汁等为主的集约经营的多年乔木植被的土地。包括果园、桑树、橡胶、乔木苗圃等园地。高度在3米以上。 110：灌木园地：指种植以采集果、叶、根、干、茎、汁等为主的集约经营的多年生灌木、木质藤本植被的土地。包括荼园、灌木苗圃、葡萄园等。高度在0.3-5米。
地表覆盖知识点总结
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。 2、水域： 水体是非常重要的自然资源，水体图形的准确提取是遥感图片解译识别的关键问题，在对提取的水体图像分析基础上，对水体的形状、水质参数、水体污染、自然灾害等进行监测和分析，实现水环境信息的准确、动态、快速发布。 PS： SAR检测的优点： 1）SAR不受天气影响，在恶劣天气仍能进行灾情监测； 2）SAR影像上水体灰度较低，灰度变化缓慢，纹理具有一致性； 3）SAR较其他类型的遥感数据，能够保持较好的边缘信息； 4）SAR能够反演波浪要素，可以进行海上或海面以下目标监测和识别（内波）； 水域的特点： 1）在激光雷达数据中，水体具有点云密度低，回波强度低的特点； 2）在海洋测绘中，利用蓝绿双激光实现海底地形的测量，但该传感器对水质要求比较高，标定50m，实际中国近海很难达到； 3）能够直接获取高精度的DSM数据，可以直接进行洪水灾害的三维解译，为泄洪和排险提供重要决策依据。
武汉市土地利用土地覆盖演变
武汉市土地利用土地覆盖演变（1996——2006） 1. 土地利用变化幅度分析 区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上，通过分析土地利用类型的总量变化，可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化。土地利用变化幅度计算公式为： K1=Ub-Ua （1） K2= Ub-Ua/N （2） 式中：K1 为研究时段内某一土地利用类型的变化总幅度。K2 为研究时段内某一土地利用类型的年变化幅度。Ub、Ua 分别为研究期初及研究期末某一种土地利用类型的数量，N 为研究时段间隔年数。根据公式(1)和(2)可得 1996—2006 年武汉市土地利用类型变化幅度情况，结果如表1和图2所示。从表 1 可以得知： 11 年来武汉市土地利用变化幅度主要表现为耕地、草地和未利用土地的减少，林地、建设用地和水域面积的增加。耕地面积减少了 73 072 hm2，年减少量为 6 642.91 hm2，变化量占2006 年年耕地总量的 19.92%。草地减少了 7 625.75 hm2，变化量占 2006 年草地总量的 62.32%。未利用土地是面积最少的土地利用类型，减少了 787.25 hm2。林地面积增加了 17 876.25 hm2。建设用地面积增加了 38 351 hm2，年增加量为 3 486.46 hm2，变化量占 2006 建设用地总量的 30.25%。水域面积增加了 25 257.75 hm2，增加量占 2006 年水域总量的10.46%。 土地利用变化幅度分析表 土地利用类型 1996 年 2006 年总幅度年变化幅度占2006 年百分比耕地 439 959.3 366 887.3 -73 072 -6 642.91 -19.92% 林地 85 254.75 103 131 17 876.25 1 625.11 17.33% 草地 19 861.25 12 235.5 -7 625.75 -693.25 -62.32% 建设用地 88 420 126 771 38 351 3 486.46 30.25% 水域 216 296 241 553.8 25 257.75 2 296.16 10.46% 未利用土地 5 782.25 4995 -787.25 -71.57 -15.76% 2.地利用类型转移分析 武汉市1996——2006年土地利用类型转移情况分析如下： (1)耕地明显面积减少。耕地转移的主要去向为林地、建设用地和水域，转移百分比分别为 5.15%、6.90%和 7.42%。 (2)林地面积有所增加。林地面积增加主要靠耕地转换而来，转换百分比为 21.95%。可见，在 1996—2006 年这 11 年间，武汉市实施的退耕还林效果明显。 (3)草地面积明显减少。耕地、林地和水域是草地的主要转出方向。转移百分比分别为
IGBP土地覆盖数据集
中国土地覆盖数据集 出自WestWIKI 目录 ? 1 数据集名称 ? 2 概况 ? 3 数据集介绍及使用说明 ? 4 数据集整理者 ? 4.1 项目支持 ? 4.2 工作背景 ? 4.3 数据集介绍 ? 4.3.1 GLC2000 ? 4.3.1.1 第一阶段: 气候分层和数据准备 ? 4.3.1.2 第二阶段: 非监督分类和标定 ? 4.3.1.3 第三阶段: 精度评价和成图 ? 4.3.2 IGBPDIS ? 4.3.3 MODIS ? 4.3.4 UMd ? 4.3.5 WESTDC ? 4.4 数据集属性 ? 4.5 数据读取 ? 4.6 数据限制 ? 4.7 数据引用 ? 5 参考文献 ? 6 中国西部环境与生态数据中心 数据集名称 ?中国土地覆盖数据集介绍 ?Land Cover Products of China 概况
中国土地覆盖数据集包括5种产品：1）由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为GLC2000；2）由IGBP－DIS支持的基于AVHRR遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为IGBPDIS；3）MODIS土地覆盖数据产品中国子集，数据名称为MODIS；4）由马里兰大学生产的基于AVHRR数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为UMd；5）由中国科学院组织实施的中国2000年1：10万土地覆盖数据，对其进行合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅1km的土地利用数据产品，数据名称为WESTDC。 数据集介绍及使用说明 数据集整理者 ?姓名：冉有华 ?单位：中国科学院寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息科学研究室 ?电话：0086-931-4967259 ?电子邮箱：ranyh@https://www.360docs.net/doc/5319277708.html, ?通讯地址：甘肃省兰州市东岗西路320号，730000 项目支持 1.自然科学基金项目:中国西部环境与生态科学数据中心](课题 号:90502010) 工作背景 全球环境的种种变化日益威胁着人类及其社会的持续发展，许多国家和地区的区域环境恶化，已经严重影响了人类的生存和发展，因此越来越受到各国政府和科学家的重视。国际组织已经行动起来，推出了一系列大型研究计划。通过联合国科联（ICSU）、国际社科联（ISSC）的努力，从70年代开始酝酿，到90 年代已形成一个前所未有的国际科学合作研究行动——全球变化研究计划。进入九十年代以来，全球变化研究人员越来越认识到土地利用和土地覆盖变化研究的重要性。因为几乎全球变化各个方面的研究(包括全球气候变化、全球的生物圈变化、水圈变化、海洋生物地球化学变化研究等)，都与土地利用和土地覆盖密切相关。大尺度土地覆盖分类制图是土地利用/土地覆被变化研究以及其他全球变化研究中的一项重要的基础性的工作，它为全球变化的许多研究工作提供数据源，是全球变化模型（如净生产力模型、生态系统新陈代谢模型以及碳循环模型等）的重要输入变量。大多数全球变化模型都需要以大区域的土地覆盖信息作为基础数据支持。由于土地覆盖数据的重要意义，世界各国和许多国际组织相继运用不同的图像处理技术和数据,如Landsat 7、AVHRR、SPOT 4 VEGETATION、EOS 计划的
土地利用覆盖变化信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告 1.实验目的 利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。 2.实验容 市土地利用/覆被变化信息的提取。采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，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，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。 （1）TM影像数据的预处理。本文的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。 （2）土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年市土地利用/土地覆被信息。 （3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。 3.实验方案 4.数据预处理 4.1数据源
本文所采用的数据包括：两景市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。具体的见表4-1和4-2所示。 表4-1研究区遥感影像数据 获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m） 2003年3月9日SPOT-5全色 15 1/25 2003年3月26日LandsatETM+ 1-8波段 1 15m（全色） 30m(多光谱) 1996年9月6日LandsatTM1-7波段130 1988年12月5日LandsatTM1-7波段130 表4-2研究区其他资料及应用说明 数据类型应用说明 大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正 野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作 土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考 4.2图像预处理 数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。主要工作流程如下（图4-2）：
土地利用覆盖分类体系
全国生态遥感监测土地利用/覆盖分类体系 一级类型二级类型 含义代码名称代码名称 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滩 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 111 山区水田 112 丘陵水田 113 平原水田 114 大于25度坡地水田 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 121 山区旱地 122 丘陵旱地 123 平原旱地 124 大于25度坡地旱地 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％的天然木和人工林。包括用材林、经 济林、防护林等成片林地 22 灌木林 指郁闭度>40％、高度在2米以下的矮林地和灌丛林 地 23 疏林地指疏林地（郁闭度为10％～30％） 24 其他林地 未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑 园、茶园、热作林园地等） 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 指覆盖度在>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
二调《土地利用现状分类》国家标准
----------- 时磊Sr彳…---- ---- 《土地利用现状分类》国家标准 第二次全国土地调查土地分类（新12类） 2007年8月5日，《土地利用分类》国家标准开始颁布执行，第二次全国土地调查将直接采用《土地利用分类》国家标准。 《土地利用现状分类》国家标准采用一级、二级两个层次的分类体系，共分 12个一级类、56个二级类。其中一级类包括：耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他土地。 土地利用分类的地类编码和含义见表1-1 : 表1.1第二次全国土地调查分类和编码
06 丄矿 仓 储用 地 指主要用于工业生产、物资存放场所的土地。 061 工业用地 指工业生产及直接为工业生产服务的附属设 施用地。 062 米矿用地 指采矿、采石、采砂（沙）场，盐田，砖瓦窑 等地面生产用地及尾矿堆放地。 063 仓储用地 指用于物资储备、中转的场所用地。 07 住宅 用地 指主要用于人们生活居住的房基地及其附属 设施的土地。 071 城镇住宅 用地 指城镇用于生活居住的各类房屋用地及其附 属设施用地。包括普通住宅、公寓、别墅等用 地。 072 农村宅基 地 指农村用于生活居住的宅基地。 08 公共 指用于机关团体、新闻出版、科教文卫、风景 名胜、公共设施等的土地。 一级类 二级类 编 码 名称 编码 名称 含义 053 商务金融用 地 指企业、服务业等办公用地，以及经 营性的办公场所用地。包括写字楼、 商业性办公场所、金融活动场所和企 业厂区外独立的办公场所等用地。 054 其它商服用 地 指上述用地以外的其他商业、服务业 用地。包括洗车场、洗染店、废旧物 资回收站、维修网点、照相馆、理发 美容店、洗浴场所等用地。
土地利用和覆盖变化的起因
土地利用和覆盖变化的起因、过程和效应 土地是地球陆地的表层部分，包括陆地表面的河流、湖泊等水体，它是由气候、水文、基础地质、地貌、生物、土壤和人类活动的种种结果所组成的自然历史综合体。土地是一个立体空间系统，由地表上层和地表下层构成，各层次之间存在着能量流动和物质循环，从而形成一个巨大的土地生态系统。 土地利用是指人类根据一定的社会经济目的，采用一定的生物、技术手段，对土地资源进行长期性或周期性的开发利用、改造、保护和经营等，也就是把土地的自然生态系统改造为人工生态系统的过程，包括自然、社会、经济诸因素综合作用的复杂过程。社会生产方式往往对土地利用起着决定性作用。土地利用方式必将与一定的土地覆盖相联系，土地利用的改变实质上改变了土地利用方式而带来土地覆盖的相应变化。 土地覆盖是指地球表层的自然营造物和人工物所覆盖的地表诸要素的综合体，包括地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼泽湿地及道路等，例如与前面土地利用方式相关的物理现状包括各类作物、森林草地、房屋、水泥和沥青路面则不属于土地覆盖。土地覆盖具有特定
的时间和空间属性，其形态和状态可在多种时空尺度上发生变化。 中国土地利用/覆盖变化驱动因子辨析 土地利用/覆盖变化驱动力系统是一个复杂的系统，各驱动因子具有不同的性质和功能，他们之间相互作用、相互联系、相互制约和反馈形成一个有机整体，以非线性关系共同对土地利用/覆盖产生着一定影响。土地利用/覆盖变化是人类活动作用于自然资源和环境的一种最为显著的表现形式，它的产生有两个必要的前提：一是环境的容许；二是人类的活动。自然环境条件是土地利用/覆盖变化的客观物质基础，制约着土地利用开发的方式、结构、水平及地域差异，对土地利用/覆盖变化起到决定性限制作用；人文与社会经济因素被普遍认为在一个时期内对区域土地利用/覆盖变化起到主导作用，但这种主导作用是建立在区域自然地理环境基础之上的。 一、自然环境条件及驱动机制 我国地域辽阔，自然条件复杂，地形、土壤、气候、植被等呈现明显的地带性与非地带性的变化规律，从而在总体上控制我国土地利用/覆盖的类型、数量、质量以及分布特征。 （1）地形地貌
(完整版)土地利用土地覆被变化的环境效应研究
§7.3 土地利用/土地覆被变化的环境效应研究 一、土地利用/土地覆被变化的生态环境影响 ㈠对区域气候及大气质量的影响 1.对区域气候的影响 土地表面性质发生变化时引起能量的重新分配，从而影响气候的变化。 土地利用/土地覆被变化改变了地表反射率，从而影响温度和湿度的变化。增加反射率，使更多的能量返回到大气中，使对流层温度增加，大气的稳定性增强并减少对流雨。如西非的沙化。 土地利用/土地覆被变化对气候的影响还在于土地表面是温室气体和痕量气体的重要来源。 人类大规模地破坏植被，还可能引起更严重的后果，即它有可能破坏全球大气中的氧循环。人们知道，在距今2０亿年以前的原始大气中是缺乏游离氧的，只是在绿色植物出现后才产生了游离氧。而绿色植物愈发展，则通过光合作用产生的游离氧也愈益增多，并逐步达到占大气圈总容积的21％。由于绿色植物特别是森林在氧循环中起着举足轻重的作用，因此如果没有森林大量造氧，则大气中氧的循环就可能遭到破坏。 2.对大气质量的影响 土地利用/土地覆被变化可以改变大气中气体的含量和组成，从而影响大气质量。 人类活动对化学元素迁移的影响，主要表现在以下两个方面：一是大大加速了地表化学元素迁移规模。人类从地壳开采出许多矿物元素（最多的是碳，其次是钙、铁、铝、氯、硫、氮、磷等），制造许多新的物质（化肥、农药以及“三废”等），并把它们散布到地球表面，又通过种植各种农作物和经济果木等从土壤中直接取走各种元素（碳、氮、钾、钙等等）。每年随生物物质一道从土壤取走的各种矿物质有几千万吨。每公顷收获物一年从土壤中取走的基本物质约为300一700kg，其中每公顷小麦平均从土壤中取走的氮为70kg；磷为30kg；钾为50kg；钙为30kg；每公顷玉米从土壤中取走氮为90kg；磷为30kg;钾为160kg；钙为76kg。一般中等肥力的土壤，大约经过15—20年，矿物养分就会丧失殆尽。矿物质平衡最不稳定的是湿润气候和强烈风化条件下形成的灰化土和砖红壤。这类土壤在开垦之后养分丧失更快。此外，由于人类通过各种途径增强了物质的重力迁移和机械搬迁，所以更扩大了化学元素的迁移量。二是增加了元素迁移中的有害物质，如硫化物、氟、一氧化碳、二氧化碳等。这些物质比自然状态下的循环速度加快。进入人为循坏系统中的元素的迁移是非常复杂的。其中有许多元素在循环系统的各个环节中逐渐消失，主要是逸散到大气中去了。气态环境的流动性大，人为的抛出物大多扩散到广大的空间因而逐渐改变着大气的组成。监测结果表明，大气中的二氧化碳、甲烷、氟氯烃、氮氧化合物和一氧化碳等气体正在逐年增加，有的地区每年增加竟高达7%。参与大气循环的某些化学元素，又随降水落到土壤里，渗入到地表水和地下水之中，进人食物链，特别是那
土地利用覆盖的概念及研究内容
土地利用/覆盖的概念及研究内容 LUCC研究涉及的领域较广,不同尺度、多因子以及区域内部的复杂性等问题限制了研究向更广阔的方向发展,这是许多学者关心的问题.本文中,笔者就国内外LUCC研究的现状、存在的问题和未来的发展趋势做了总结和探讨,以更深入地阐述LUCC研究的理论和方法. 1、土地利用/覆盖的概念 联合国粮农组织对土地的定义是:/地球表面和近地面层,包括气候、地貌、土壤.水文和植被及过去和现在人类活动影响在内的自然环境综合体0.土地作为一种自然综合体,具有一定的厚度和区域级别差异,同时必然受到自然规律的制约和人类活动的影响.土地利用是人类根据土地的特点,按一定的经济和社会目的,采取一系列生物和技术手段,对土地进行的长期性或周期性的经营活动.如农业用地、交通用地、居民点及工矿用地等都是土地利用的概念.IGBP和HDP把土地覆盖定义为/地球陆地表层和近地面层的自然状态,是自然过程和人类活动共同作用的结果0.史培军等认为:/土地覆盖是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素的综合体,包括地表植被、土壤、冰川等都是土地覆盖的概念0.可见,土地利用偏重于土地的经济属性,而土地覆盖则偏重于土地的自然属性;土地利用指发生的地表过程,而土地覆盖指各种地表过程的产物. 土地利用和土地覆盖有着密切的关系,土地利用的变化必然引起土地覆盖的变化,而这种变化正是全球变化的主要原因. 2、土地利用/覆盖变化研究的基本内容 2.1、LUCC研究的主要目标 LUCC研究是在人类驱动力)土地利用/覆盖变化)全球变化)环境反馈的框架下开展的,其研究的核心是LUCC的机制研究,所要实现的主要目标有: 1)近300 a来土地覆盖是如何受人类的影响而发生变化的? 2)在不同地区和不同历史时期内土地覆盖变化与人类行为是怎样相互影响的? 3)在未来的50~100 a内,土地利用变化将如何影响土地覆盖状况? 4)气候与地球生物化学圈层的变化是怎样影响到土地利用/覆盖及其变化的? LUCC研究的基本目标是提高对全球土地利用和土地覆盖变化动力学的认识,并着重提高预测LUCC的能力.土地覆盖变化对其他全球环境变化的影响研究,主要回答土地利用如何通过改变土地覆盖来影响全球环境变化. 2.2、LUCC研究的主要内容 LUCC研究涉及土地系统的研究、人地关系理论、可持续发展、各景观要素、环境学及经济学理论等诸多领域,具有极大的复杂性.IGBP和HDP制定的5土地利用/覆盖变化科学计划6提出了LUCC研究的3个重
遥感监测土地覆盖变化的方法及研究进展_韩涛
文章编号:1006-7639(2004)-02-0076-06 遥感监测土地覆盖变化的方法及研究进展 韩 涛1,2 (1.中国气象局兰州干旱气象研究所,甘肃兰州 730020;2.甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃兰州 730020) 摘 要:应用遥感技术进行土地覆盖变化监测研究,是全球环境变化研究的重要组成部分。本文归纳了当前土地覆盖遥感监测的主要方法。从遥感图像处理和变化信息提取两方面,对国内外土地覆盖变化遥感研究的现状和最新趋势进行了总结。并对土地覆盖分类的新进展做了总结和介绍。关键词:土地覆盖变化;遥感;方法;进展中图分类号:P407 文献标识码:A 引 言 土地覆盖指地球陆地表面的自然状态,是自然过程和人类活动共同作用的结果,具有特定的时间和空间属性,其形态和状态可在多种时空尺度上变化[1]。 土地覆盖信息不仅是许多全球及区域气候模型中所需的重要信息,也是描述生态系统的重要基础数据。获取其变化信息,对于揭示地表空间变化规律,探讨变化的驱动因子,分析评价区域生态环境具有重要现实意义。近年来随着研究的深入,人们已逐步认识到土地覆盖变化通过对地气能量平衡的影响而引起地表及大气组分的变化,肯定会对区域及小气候产生影响。具体表现在对地表反射率、地表粗糙度、土壤水分、水分交换及地气系统能量交换平衡的扰动,并已被众多数值模拟和野外观测所证实。遥感技术因其能提供动态、丰富和廉价的数据源已成为获取土地覆盖信息最为行之有效的手段。从上世纪90年代以来,卫星遥感在全球和区域尺度土地覆盖研究与应用方面均取得了突破性进展,同时土地覆盖遥感研究的新方法也不断出现并得以发展。本文先从遥感图像处理和变化信息提取两个方面,总结其主要的处理过程和方法,并介绍一些新的进展;最后阐述土地覆盖遥感分类方面的发展方向和趋势。 1 遥感图像处理方法 将遥感用于土地覆盖变化检测的基本前提是土地覆盖状况的变化导致了光谱反射,辐射值发生变化,并且这种变化必须大于由于其它一些因素(如大气,照度,物候和传感器标度等差异)所引起的反射辐射值变化。因此对遥感图像进行必要的前处理,以增强土地覆盖变化信息并抑制其它“噪声”信息就显得很重要,而遥感图像处理就是为了更明晰准确地提取土地覆盖信息,其处理效果的好坏直接决定了监测的精度,此项工作是遥感监测的基础。图像处理包括图像预处理和图像增强。1.1 图像预处理 图像预处理主要涉及到图像的辐射恢复、大气校正、几何校正、图像匹配和镶嵌及不同传感器或不同时相之间的图像配准等工作。如刘玉机等[2]在用中巴地球资源卫星对辽东地区进行区域环境监测时,先对原始影像进行了辐射校正,系统几何校正,几何精校正等处理。王建等[3]用A TCOR2快速大气校正模型进行了TM 影像的大气校正试验,YuanD 等[4]提出了像元散点自动控制回归法(AS 2CR )来进行多时相TM 影像的相对辐射归一化(RRN ),陈崇成等[5]用这种方法对多时相的TM 多波段影像进行了归一化处理。1.2 图像增强 图像增强方法有多种,如直方图调整,直方图线性扩展,多波段线性组合,滤波及主成分分析等。但需要指出,这些增强方式具有特异性和专门性,对不 收稿日期:2004-05-25;改回日期:2004-06-10 作者简介:韩涛(1972— ),男,吉林省吉林市人,工程师,主要从事遥感和地理信息系统应用研究.第22卷 第2期2004年6月 干 旱 气 象ARID M ETEOROLO GY Vol.22 NO.2J un ,2004