基于遥感影像的土地利用变化检测

IDRISI软件之CAMarkov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤

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→MARKOV 1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、

土地利用动态变化研究方法探讨

来稿日期:1998210 土地利用动态变化研究方法探讨王秀兰包玉海 (中国科学院遥感应用研究所,北京　100101) 摘　要　本文从全球变化的研究热点——“土地利用土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,概括分析了土地利用变化研究的方法—土地利用变化模型的建立,阐述了各类模型的涵义及在土地利用变化研究中的意义,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型—(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。关键词　土地利用　土地利用动态变化　模型 1　引言面对当前日益加剧的人口—资源—环境问题,全球变化研究成为近年来国际上最为活跃的研究领域之一。而在众多的全球变化问题中,土地利用土地覆盖变化研究显得尤为重要,其原因有二:首先,土地利用土地覆盖变化是引起其它全球变化问题的主要原因,因而在全球环境变化和可持续发展研究中占有重要地位;其次,地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题,而在全球环境变化问题中,土地利用土地覆盖变化可以说是自然与人文过程交叉最为密切的问题。因而隶属于“国际科学联合会(I CSU )”的IGB P 和隶属于“国际社会科学联合会(ISSC )”的H PP ,希望以此为突破口,推动全球问题的综合研究。建立土地利用土地覆盖变化(简称LU CC )模型是深入了解土地利用土地覆盖变化成因、过程,预测未来发展变化趋势的重要手段,也是土地利用土地覆盖变化及全球变化研究的主要方法。长期以来,在许多研究领域,人们从不同的角度出发,构建了大量的模型,对土地利用土地覆盖变化的研究起到了积极的作用。本文从全球变化的研究热点—“土地利用土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,阐述了研究土地利用土地覆盖变化的几类模型,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型:(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。 2　土地利用变化的研究内容及研究方法 211　土地利用变化的概念及研究内容土地覆盖是指地球表层的自然属性和生物物理属性,而土地利用则指土地的使用状况第18卷第1期 1999年3月地　理　科　学　进　展PRO GR ESS I N GEO GRA PH Y V o l .18,N o .1M ar .,1999

遥感变化监测流程

多时相土地利用/覆盖变化监测研究方法及数据选取土地是一个综合的自然地理概念，它处于地圈-生物圈-大气圈相互作用的界面，是各种自然过程和人类活动最为活跃的场所。地球表层系统最突出的景观标志就是土地利用和土地覆盖( Land Use and Land Cover)。由于土地利用和土地覆盖与人类的生活、生产息息相关，而人类活动正以空前的速度、幅度和空前规模改变着陆地环境。人类对土地资源的利用引起的土地利用和土地覆盖的变化是全球环境变化的重要因素之一，也是地球表面科学研究领域中的一个重要分支。因此，土地利用和土地覆盖的动态监测（Land Use and Land Cover Monitoring）是国内外研究的热点，也是当前全球变化研究计划的重要组成部分。由多时相遥感数据分析地表变化过程需要进行一系列图像处理工作，大致包括：一、数据源选择，二、几何配准处理，三、辐射处理与归一化，四、变化监测算法及应用等。一、遥感数据源的选取不同遥感系统的时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率不同，选择合适的遥感数据是变化监测能否成功的前提。因此，在变化监测之前需要对监测区域内的主要问题进行调查，分析监测对象的空间分布特点、光谱特性及时相变化的情况，目的是为分析任务选择合适的遥感数据。同时，考虑到环境因素的影响，用于变化监测的图像最好是由同一个遥感系统获得，如果由于某种原因无法获得同一种遥感系统在不同时段的数据，则需要选择俯视角与光谱波段相近的遥感系统数据。 1时间分辨率这里需要根据监测对象的时相变化特点来确定遥感监测的频率，如需要一年一次、一季度一次还是一月一次等。同时，在选择多时相遥感数据进行变化监测时需要考虑两个时间条件。首先，应当尽可能选择用每天同一时刻或者相近时间的遥感图像，以消除因太阳高度角不同引起的图像反射特性差异；其次，应尽可能选用年间同一季节，甚至同一日期的遥感数据，以消除因季节性太阳高度角不同和植物物候差异的影响。 2空间分辨率首先要考虑监测对象的空间尺度及空间变异的情况，以确定其对于遥感数据的空间分辨率的要求。变化监测还要求保证不同时段遥感图像之间的精确配准。因此，最好是采用具有相同瞬时视场（IFOV）的遥感数据，如具有同样空间分辨率的TM图像之间就比较容易配准在一起。当然也可以使用不同瞬时视场遥感系统获取的数据，如某一日期的TM图像（30m ×30m）与另一日期的SPOT图像（20m×20m），来进行变化监测，在这种情况下需要确定一个最小制图单元20m×20m，并对这两个图像数据重采样使之具有一致的像元大小。一些遥感系统按不同的视场角拍摄地面图像，如SPOT的视场角能达到±27°，在变化监测中如果简单采用俯视角明显不同的两幅遥感图像，就有可能导致错误的分析结果。例如，对一个林区，不均匀地分布着一些大树，以观测天顶角0°拍摄的SPOT图像是直接从上向下观测到树冠顶，而对于一幅以20°观测角拍摄的SPOT图像所记录的是树冠侧面的光谱反射信息。因此，在变化监测分析中必须考虑到所用遥感图像观测角度的影响，而且应当尽可能采用具有相同或相近的俯视角的数据。 3光谱分辨率应当根据监测对象的类型与相应的光谱特性选择合适的遥感数据类型及相应波段。变化监测分析的一个基本假设是，如果在两个不同时段之间瞬时视场内地面物质发生了变化，则不同时段图像对应像元的光谱响应也就会存在差别。所选择的遥感系统的光谱分辨率应当足

ENVI遥感影像变化检测

1.森林开采监测打开实习数据0-森林开采监测下的实习数据。 ?Compute Difference Map 选择basic tools/change detection/ Compute Difference Map，分别选择原始的影像july_06与july_00，在弹出的Compute Difference Map input parameters窗口下，查看define class thresholds，no change表示没有变化， change（-1）表示减少，change（+1）表示增加；其他默认选项不变，勾选normalize data range[0-1]，选择输出路径与文件名为com_diff。选择classification/post classification/classification to vector，在输入图层中选择上一步生成的结果，弹出窗口中选择全部，保存路径生成结果，转化为矢量。（由于耗时过多，故可以不做） ?Image Difference 打开ENVI Zoom 4.8，将原始的影像导入到其中，在ENVI Zoom窗口下的toolbox 中选择image change，弹出image change detection的对话框，将time 1classification image file选择为00年影像，点击OK，time2 classification image file中选择06年影像数据，点击OK，选择下一步，保持默认设置，选择下一步，选择image difference，选择下一步，选择difference of

遥感影像变化检测

遥感影像变化检测报告学院：专业：指导老师：小组成员： 2013年5月

1、遥感影像变化检测的概念遥感影像变化检测指利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及其它辅助数据来确定和分析地表变化。它利用计算机图像处理系统，对不同时段目标或现象状态的变化进行识别、分析；它能确定一定时间间隔内地物或现象的变化，并提供地物的空间分布及其变化的定性与定量信息。由此可知，遥感影像变化检测是从不同时期的遥感图像中，定量地分析和确定地物变化的特征和过程。它涉及到变化的类型、分布状况及变化信息的描述，即需要确定变化前后的地物类型、界限和分析变化的属性。变化检测的研究对象为地物，包括自然地物和人造地物，其中人造地物在军事上常被称为目标。描述地物的特性包括：空间分布特性、波谱反射与辐射特性、时相变化特性。遥感影像的变化检测在土地覆盖变化监测、环境变迁动态监测、自然灾害监测、违章建筑物查处、军事目标打击效果分析以及国土资源调查等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。变化检测通常包括以下4个方面的内容： (1)判断是否发生了变化，即确定研究区域内地物是否发生了变化； (2)标定变化发生的区域，即确定在何处发生了变化，将变化像元与未变化像元区分开来； (3)鉴别变化的性质，给出在每个变化像元上所发生变化的类型，即确定变化前后该像元处的地物类型； (4)评估变化的时间和空间分布模式。其中，前两个方面是变化检测所要解决的基本问题，而后两个方面则根据应用要求决定是否需要做。 2、遥感影像变化检测的三个层次遥感图像分析过程中通常包括数据层处理、特征层处理和目标层处理三个过程。依据这三个层次划分，可将变化检测分为：像元级变化检测、特征级变化检测和目标级变化检测。 (1)像元级变化检测是指直接在采集的原始图像上进行变化检测。尽管基于像元的变化检测有它一定的局限性，但由于它是基于最原始的图像数据，能更多地保留图像原有的真实感，提供其它变化检测层次所不能提供的细微信息，因而目前绝大多数的变化检测方法都是像元级变化检测。 (2)特征级变化检测是采用一定的算法先从原始图像中提取特征信息，如边缘、形状、轮廓、纹理等，然后对这些特征信息进行综合分析与变化检测。由于特征级的变化检测对特征进行关联处理，把特征分类成有意义的组合，因而它对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性。但它不是基于原始数据而是特征，所以在特征提取过程中不可避免地会出现信息的部分丢失，难以提供细微信息。 (3)目标级变化检测主要检测某些特定对象(比如道路、房屋等具有明确含义的目标)，是在图像理解和图像识别的基础上进行的变化检测，它是一种基于目标模型的高层分析方法。变化检测的三个层次在实现上各有优缺点，在具体的变化检测中究竟检测到哪个层次是根据任务的需要确定的。像元级的变化检测保持了尽可能多的原始信息，具有特征级和目标级层次上所不具备的细节信息，但像元级变化检测仅考虑像素属性的变化，而未考虑其空间等特征属性的变化；特征级变化检测不仅考虑到空间形状的变化，而且还要考虑特征属性的变化，但特征级的变化检测依赖于特征提取的结果，但特征提取本身比较困难；目标级的变化检测最大的优点是它接近用户的需求，检测的结果可直接应用，但它的不足之处在于目标提取的困难性。

省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目预算绩效评

江西省2017 年度土地利用变更调查与遥感监测项目预算绩效评价报告从2010 年度开始，为了保持第二次全国土地调查数据的现势性，在全国范围内采用新机制、新方法开展年度土地变更调查与遥感监测工作。土地变更调查工作是对自然年度内的全省土地利用现状、权属变化，以及各类用地管理信息，进行调查、监测、核查、汇总、统计和分析等。开展全省土地利用变更调查与遥感监测省级核查任务工作是为了保障全省土地变更调查工作顺利进行，有序开展，保证全省土地变更调查成果质量，及时更新省级土地调查数据库，汇总分析全省年度土地利用变化情况，为国土资源“批、供、用、补、查”日常管理及经济社会发展提供基础资料。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔。江西省国土资源勘测规划院申报了2017 年省财政厅拨款的江西省2017 年度土地利用变更调查与遥感监测项目，投资金额258 万元。为科学、客观、全面、规范地评价专项资金使用绩效，及时总结经验，分析存在问题及原因，为相关部门决策、管理提供参考依据，江西省国土资源厅组织了项目绩效评价。聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測。遵循“客观、公正、科学、规范”的原则，依据“绩效导向，突出结果”的评价思路，江西省国土资源厅组织具有丰富调查经验、绩效评价和财务管理等方面的专业理论与实践经验的专家组成绩效评价小组，经过查阅资料、不断研究完善等过程，制定了涵盖产出指标、效益指标、服务对象满意度指标、预算资金执行率共4项一级指标、9项二级指标及25项三级指标。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骒。

综合本项目的绩效指标完成情况、2017 年度资金使用情况、项目组织管理及项目效益实现情况，本项目绩效评价自评得分98 分，评分等级优秀。总体上达到了专项资金预设的绩效目标，政策实施效果良好，群众满意度较高。酽锕极額閉镇桧猪訣锥顧荭。一、项目基本情况（一）项目概况 1、立项背景及目的为准确掌握2017 年度江西省土地利用实际变化情况，持续更新全省土地调查数据，充分发挥土地管理参与国民经济的宏观调控作用，实施最严格的耕地保护和节约集约用地等土地管理制度，按照《中华人民共和国土地管理法》、《土地调查条例》、《土地调查条例实施办法》和《全国土地变更调查工作规则（试行）》，全省开展了2017 年度土地利用变更调查与遥感监测工作，省级国土部门负责组织开展全省土地利用变更调查与遥感监测工作，负责全省工作进度、成果质量检查。按照国土资源部的统一部署和要求，江西省2017 年度土地利用变更调查与遥感监测项目由江西省国土资源厅实施，承担单位为江西省国土资源勘测规划院。彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑诒尔。江西省国土资源厅地籍管理处是省厅内设职能处室，主要职责是拟订地籍管理、土地确权、登记、争议调处办法，调处重大土地权属争议；承担各类土地登记资料的整理、共享和汇交管理工作；拟订土地调查、监测、统计的规程、规范、标准和土地调查、监测总体方案并组织实施；指导市、县（区）地籍工作。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔點鉍。

基于遥感技术的土地利用动态监测

基于遥感技术的土地利用动态监测刘　义,于克蛟,于凤荣 (黑龙江省农垦科学院科技情报研究所,哈尔滨150036) 摘要:遥感技术是以航空摄影技术为基础,在20世纪60年代初兴起的一门新兴技术。分析了利用遥感技术进行土地利用动态监测的优势,简述了利用遥感技术进行土地利用动态监测的技术路线以及数据与特点,并阐述了利用遥感技术进行土地利用动态监测的主要方法。关键词:遥感技术;土地利用;动态监测 1　引言遥感(Remote Sensing,简称RS)技术在我国农业领域的应用始于20世纪70年代末。根据当时全国农业资源区划工作的要求,在国家原计委、财政部和联合国粮农组织、联合国开发计划署等的支持下,我国农业领域的RS技术应用工作经历了“六五”期间的技术与设备引进和人才培养,“七五”、 “八五”期间的技术攻关、实验研究,到“九五”期间的实用化、运行服务系统的基本建立,已经成为初具规模,能够承担农业资源调查及动态监测、农业灾害监测等多种任务的农业RS应用主力军之一。多年来,RS技术在农业领域的应用越来越广泛,完成了大量的基础性工作,取得了很大的进展。1993～1996年,全国农业资源区划办公室组织相关技术单位,利用美国最新陆地卫星影像连续4年开展了全国耕地变化RS监测工作;“十五”期间农业RS应用领域重点建设主要是农作物RS监测系统、国家农业资源监测系统、数字农业和精确农业示范系统,通过这些系统可以为建立农产品预警系统、农业结构战略性调整、农业资源区域优势分析和优势农产品区域布局规划提供基础性和支持性信息。土地利用动态监测内容主要包括耕地、林地、草地、水面、交通、城市用地等各类生产建设用地面积的变化和各种自然灾害对土地利用所造成的破坏和影响。 2　应用卫星RS技术进行土地利用动态监测的优势 a.卫星的轨道一般在距离地面150～3000km 广阔的空间领域,能在太空俯视地面很大的范围,并将大范围的地面物的形态和特征囊括在一张很小的RS影像上。通过影像可以覆盖400多km长、40多km宽的广袤区域。在影像上可以找到这个地区的详收稿日期:2007208210细地物,方便快捷地观察地物的变化情况。 b.利用卫星RS技术克服了因地形复杂和气候条件极度恶化给人类实地调查监测造成的困难。 c.卫星RS技术采用的是信息自动采集汇总分析系统,大大提高了监测的精度。那是因为其中有大量的数据处理工作在计算机中进行,减少了很多的调查环节,消除了大量的因测量工具和各种人为技术等因素造成的误差。 d.计算机应用技术、解译分析、影像融合和影像增强处理技术的发展利用,使人们可以在很短的时间和较少投入的情况下,得到大量丰富、珍贵的信息资料,配合完成各种动态监测任务。 e.利用卫星RS技术进行土地利用监测既节约了时间,又提高了效率。 3　土地利用动态监测的技术路线土地利用动态RS监测利用最新时相的卫星RS资料和3S技术对土地变化情况进行动态监督分类。RS技术在土地利用动态监测的应用通过与地理信息系统的有机集成,将推向一个向多时相和多数据源的最佳融合技术、计算机辅助的定量自动制图、分析和计量探索等方面的技术突破。土地利用动态RS监测是以土地变更调查数据、图为本底,利用地理信息系统的空间数据处理和RS影像处理分析等技术,从RS影像上利用处理分析软件提取变化信息。其工作流程是,以RS技术获得的多光谱多时相的RS数据为依据,借助地理信息系统的相关软件(如MA P GIS、SU PERMA P、ENV I、ER2 DAS等)进行影像纠正、配准、镶嵌、多源数据融合、变化信息的取得,与以前的土地变更调查资料进行对比分析,再通过全球定位系统引导外业实地调查,进行样方验证和数据核查,最后完成土地利用的动态监测工作。 4　土地利用动态监测的数据和特点

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）：

江西2017年度土地利用变更调查和遥感监测项目预算绩效评

江西省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目预算绩效评价报告从2010年度开始，为了保持第二次全国土地调查数据的现势性，在全国范围内采用新机制、新方法开展年度土地变更调查与遥感监测工作。土地变更调查工作是对自然年度内的全省土地利用现状、权属变化，以及各类用地管理信息，进行调查、监测、核查、汇总、统计和分析等。开展全省土地利用变更调查与遥感监测省级核查任务工作是为了保障全省土地变更调查工作顺利进行，有序开展，保证全省土地变更调查成果质量，及时更新省级土地调查数据库，汇总分析全省年度土地利用变化情况，为国土资源“批、供、用、补、查”日常管理及经济社会发展提供基础资料。江西省国土资源勘测规划院申报了2017年省财政厅拨款的江西省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目，投资金额258万元。为科学、客观、全面、规范地评价专项资金使用绩效，及时总结经验，分析存在问题及原因，为相关部门决策、管理提供参考依据，江西省国土资源厅组织了项目绩效评价。遵循“客观、公正、科学、规范”的原则，依据“绩效导向，突出结果”的评价思路，江西省国土资源厅组织具有丰富调查经验、绩效评价和财务管理等方面的专业理论与实践经验的专家组

成绩效评价小组，经过查阅资料、不断研究完善等过程，制定了涵盖产出指标、效益指标、服务对象满意度指标、预算资金执行率共4项一级指标、9项二级指标及25项三级指标。综合本项目的绩效指标完成情况、2017年度资金使用情况、项目组织管理及项目效益实现情况，本项目绩效评价自评得分98分，评分等级优秀。总体上达到了专项资金预设的绩效目标，政策实施效果良好，群众满意度较高。一、项目基本情况（一）项目概况 1、立项背景及目的为准确掌握2017年度江西省土地利用实际变化情况，持续更新全省土地调查数据，充分发挥土地管理参与国民经济的宏观调控作用，实施最严格的耕地保护和节约集约用地等土地管理制度，按照《中华人民共和国土地管理法》、《土地调查条例》、《土地调查条例实施办法》和《全国土地变更调查工作规则（试行）》，全省开展了2017年度土地利用变更调查与遥感监测工作，省级国土部门负责组织开展全省土地利用变更调查与遥感监测工作，负责全省工作进度、成果质量检查。按照国土资源部的统一部署和要求，江西省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目由江西省国土资源厅实施，承担单位为江西省国土资源勘测规划院。江西省国土资源厅地籍管理处是省厅内设职能处室，主要职

2013年度土地变更调查与遥感监测技术方案(现状)

漳平市2013年度土地变更调查与遥感监测技术方案（现状）编制单位：集恩图造信息工程编写者：王巧晖时间：2013.12.12

一.项目概况 (3) 二．准备工作 (3) （一）总体控制 (3) （二）资料及设备准备 (4) （三）制作漳平市土地变更调查外业底图 (4) 三. 调查容与方法 (4) （一）开展遥感监测图斑核实及建设用地变更调查。 (5) （二）开展耕地现状变化调查。 (7) （三）开展其他现状变化调查。 (8) （四）开展地类信息专项调查标注。 (9) 四．有关问题说明 (9) （一）建设用地变更原则 (10) （二）建设用地认定原则 (10) （三）2012年度卫片执法变更原则 (10) （四）灾毁及荒废耕地变更原则 (10) 五．基本农田情况调查 (10) 六．更新县级土地调查数据库 (10) （一）数据库质量检查及更新方法。 (11)

（二）数据库质量检查及更新要求。 (11) （三）2013年度数据库变更有关问题说明。 (11) 一.项目概况为准确掌握2013年度漳平市土地利用变化情况，保持第二次土地调查成果现势性，在第二次土地调查及上年度土地变更调查成果的基础上，采用国土部下发的卫星遥感影像，利用地理信息等技术手段，在漳平市开展土地变更调查监测与核查工作，更新土地调查数据库。为保证本项工作顺利开展，特编写本技术方案。二．准备工作（一）总体控制漳平市2013年度土地变更调查以经国家确认的2012年度土地调查数据库为基础。2012年度土地变更调查及2013年度界线调整形成的各级控制界线、控制面积和各地类面积，作为2013年度变更调查的基础及2013年度土地矿产卫片执法检查单元，不得随意更改。2013年度漳平市行政区域界线发生调整的，由省级国土资源主管部门统一将调整后的控制界线、控制面积、涉及界线调整的县级土地调查数据库和相关说明材料上报国土部进行备案。

土地利用变化报告

1 前言经过一学期对《土地利用与植被覆盖变化研究》课程的学习，使我对这门课程有了更进一步的认识和了解。为了巩固所学内容，灵活的将理论与实际相结合，本次研究特选取西安市临潼区2000、2009年的tm影像，利用所学理论知识，结合软件操作，完成土地利用分类、动态度计算、土地利用转移矩阵、土地利用程度综合指数计算和马尔科夫预测等工作，并对研究结果进行分析总结。本次研究旨在掌握土地利用变化研究的基本流程，从而加深对遥感与土地利用基本理论的理解，着重培养我们分析问题和解决问题的能力。 2 研究过程 2.1 土地利用分类土地利用分类是区分土地利用空间地域组成单元的过程。这种空间地域单元是土地利用的地域组合单位，表现人类对土地利用、改造的方式和成果，反映土地的利用形式和用途（功能）。分类提供土地覆盖以及土地利用中涉及的人类活动类型等信息。它也可能有助于环境影响评价，以及潜在的土地利用多样性。本研究采用监督分类的方法对临潼区2000年和2009年土地利用情况进行分类，以分析研究区的土地利用分布格局。 2.1.1 影像分析及样本选取根据已有的影像资料分析判别，可将研究区地物类别划分为四类：建设用地、耕地、水体和林地。在ENVI中利用ROI Tool来定义训练样本，也就是将感兴趣区当做训练样本。根据人工经验知识和影像波段组合，可确定影像中白色有尖锐颗粒的呈片状分布地区为建设用地，影响颜色呈浅绿、深绿，并且纹理清晰，分布在城市着农村周围的平缓区域的为耕地，水体的分布呈现出带状或颜色均一的片状，

一般为蓝色或浅蓝色，而在影像东南地区的山上则分布着大量的林地，颜色为墨绿，色泽均一或有浅绿色颗粒。根据上述的解译特征，在ENVI软件中的Region of Interest中选择土地类别的样本，并按照3、7的规则分为验证样本和训练样本。如图所示：图1. 样本选取过程对于选好的训练样本在Options下的Compute ROI Separability 中计算可分离度，一般可分离度大于1.8，则表示训练样本的可分离性较好。本研究所选的分类样本分离度均大于1.6，表明可分离性较好。 2.1.2 监督分类根据分类的复杂程度和精度要求，本次研究选择最大似然法分类器。最大似然法分类器假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。在ENVI软件菜单中选择Classification——Supervised——Likelihood Classification功能，对2000年和2009年的遥感影像进行土地利用分类，制作成专题地图如下：

不同地质条件下土地利用动态变化研究

不同地质条件下土地利用动态变化研究摘要：随着时代的发展，越来越多的人开始关注土地利用变化。本文分析了四川省南江县不同地质背景条件对土地利用动态变化的影响，并试图建立建立符合各区地质条件的土地利用模式。针对不同地质条件，认为南部白垩系、侏罗系倾斜式单面低山和侵蚀台坎状窄谷低山紫色土适合开展种植和养殖；中部侏罗系、三叠系单面低、中山紫色土黄壤适合发展以林地为主的多经济作物；北部三叠系、震旦系、寒武系、中山黄壤黄棕壤石灰岩可开展林牧作业。关键词：南江县；地质条件；LUCC；动态变化 LUCC study under different geological conditions in Nanjiang district, Sichuan Province Qu Shaodong, LiYanan, XiongYufei （1.Institute of Land Engineering and Technology, Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co., Ltd.; 2.Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, the Ministry of Natural Resources; 3. Shaanxi Provincial Land Consolidation Engineering Technology Research Center） Abstract：With the development of the times, more and more people begin to pay attention to land use change. This paper analyzes the influence of different geological background conditions on the dynamic change of land use in Nanjiang County, Sichuan Province, and attempts to establish a land use model that meets the geological conditions of each region. According to different geological conditions, the purple soil of Cretaceous and Jurassic tilted single-sided low mountains and eroded terrace like narrow valley low mountains in the south is suitable for planting and breeding; the yellow soil of Jurassic and Triassic single-sided low and middle mountain purple soil in the middle is suitable for developing multi economic crops dominated by forest land; the limestone of yellow brown soil of Triassic, Sinian, Cambrian and middle mountain yellow soil in the north can be used for forestry and animal husbandry Industry. Keywords: Nanjiang district; Geologicalcondition; LUCC; Dynamic change 作为人类赖以生存和发展的基础-土地，越来越多的人开始关注其利用和变化，这也是全球变化的主因之一[1]。自从1995年“国际地圈与生物圈计划（IGBP）” 与“全球环境变化人文因素机会（IHDP）”联合提出“土地利用/土地覆被变化计划（LUCC）”以后，土地利用变化研究进入了快速发展的阶段。随着该项研究的不断深入和发展，LUCC研究的热点逐渐转化为区域和局地土地利用变化[2]。在土地利用开发的调控过程中，地质背景可以作为土地覆被与土地利用的依据。它涵盖与土地利用、开发有关的所有地质特征及有关问题，包括沉积特征、土地特性、母岩组成、地形地貌、地球化学、水文水资源、地质构造及其他因素等。所以，在一定区域范围内，对土地利用变化和土地覆被有关或有影响的所有与地址相关的因素（组成）以及内外地质作用，我们都可以认定位地质背景[3]。在经济发达的南方地区和生态比较脆弱的地方，我国开展了大量区域土地利用变化的科研项目，但在经济相对落后，生态环境相对较好的四川东北部地区，较少开展该项工作。目前在该地区开展的土地利用变化研究工作主要是基于遥感影像解译，政府调研报告，结合社会经济数据开展相关空间和数量分析，很少有结合地质背景条件开展相关工作进行土地利用变化研究[4-7]。因此本文拟对川东北南江县开展地质背景条件下的土地利用变化研究，该项研究可以为当地和其他类似地区LUCC研究和政府制定土地可持续发展决策提供有益的参考和依据。 1研究区及地质背景

几种土地利用变化模型的介绍

几种土地利用变化模型的介绍 1马尔可夫链模型马尔可夫理论是一种用于随机过程系统的预测和优化控制问题的理论，它研究的对象是事物的状态及状态的转移，通过对各种不同状态初始占有率及状态之间转移概率的研究，来确定系统发展的趋势，从而达到对未来系统状态的预测的目的［1］。马尔可夫链是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关。这种性质称为无后效性。马尔可夫链模型的建立过程： ①确定系统状态：研究某一地区的土地利用/覆被变化，首先确定当地的土地利用类型，植被类型，确定其土地利用状态。 ②建立状态概率向量：设马尔可夫链在tK 时取状态E1、E2、?、En 的概率分别为P1、P2 ?Pn而0≤Pi ≤，1则向量［P1、P2 ?Pn］称为t K时的状态概率向量。 ③建立系统转移概率矩阵：一步转移概率：设系统可能出现N 个状态E1、E2 ?En，则系统由T K时刻从Ei 转移到T k+1 时刻Ej 状态的概率就称为从i 到j 的转移概率。p ij p(E i E j ) 状态转移概率矩阵：在一定条件下，系统只能在可能出现的状态E1、E2 ?En 中转移，系统在所有状态之间转移的可能性用矩阵P 表示，称P为状态转移概率矩阵。 P p ij N N,其中p ij P{E i E j} P11 ?P1n ??= [ ? ??] P n1 ?P nn N p ij 1 i 1,2, N j1p ij0 i, j 1,2, N 为了运用马尔可夫模型对事件发展过程中的状态出现的概率进行预测，还需要再介绍一个状态概率 πj(k) ：表示事件在初始( k=0)状态为已知的条件下，经过k 次状态转移后，在第k 个时刻处于状态E j的概率。∑j n=1πj(k) = 1 从初始状态开始，经过k 次状态转移后到达状态E j 这一状态转移过程，可以看作是首先经过( k-1)次状态转移后到达状态E i(i = 1,2 ? ,n)，然后再由E i经过一次状态转移到达状态E j。则有：πj(k) = ∑i n=1 πi(k - 1)P ij (j=1,2, ?,n) 如果某一事件在第0 时刻的初始状态已知，则可以求得它经过k 次状态转移后，在第k 时刻处于各种可能的状态的概率，完成对这一事件未来发展的预测。目前，一阶马尔柯夫模型多应用于较小空间尺度的植被变化与土地利用变化中，如预测草原退化格局的变化、预测城市土地利用变化以及模拟土壤侵蚀变化信息等。在更大空间尺度的应用还很少。此外，由于土地利用主要是受社会经济的驱动，土地利用变化数据固定不

遥感图像的分类与变化监测最终版

遥感图像的分类与变化监测 1.数据准备 1.1研究区域概况向10度至30度长有210公里，东西宽有15公里至20公里，是川西断陷带和川东隆起带泉驿区总面积的39.07%、3.86%、57.07%。2009年，龙泉驿区土地总面积5.5698万公顷，其中耕地7367.83公顷，占土地总面积的13.23%;园地2.5295万公顷，占土地总面积的45.42%;林地7628.2公顷，占土地总面积的13.70 %;其他农用地3295.85公顷，占土地总面积的5.92%;居民点及工矿用地1.0742万公顷，占土地总面积的19.29%;交通运输用地539.83公顷，占土地总面积的0. 97%;水利设施用地553.30公顷，占土地总面积的0.99 %;未利用地274.93公顷，占土地总面积的0.49%。 1.2数据下载在地理空间数据云中先搜索2000年---2005年的数据，选择云量较少，图像质量高的进行下载；搜索2009年---2015年图像选择质量高的下载，最终选定2001年和2009年龙泉驿区的图像（landsat4--5）。两期影像的像元信息：影像数据类型卫星名称传感器条带号太阳高度角太阳方位角平均云量数据标示 2001 TM landsat4--5 TM 129 37.5708 141.1516 5.45 LT5129039200104 2009 TM landsat4--5 TM 129 51.3982 133.2621 0 LT5129039200908 2001年影像

2009年图像 2.数据处理 2.1图像格式的转换 2.1.1格式转换利用Import工具，将下载的TIFF影像转换为后缀为img图像，并选择存储的路径。 2.1.2多波段图像的融合在interpreter工具中利用image interpreter中的layer stack进行1--7图像的融合，为后面的处理提供基础。

利用遥感进行土地利用动态监测的实践探讨

利用遥感进行土地利用动态监测的实践探讨吴慧，刘晓忠（浙江省地理信息中心，杭州 310012）摘要：基于杭州市土地利用动态遥感监测项目的实施，阐述了如何利用遥感影像发现新增建设用地，并对影像预处理、变化信息提取和制图输出等几个关键环节进行了论述。关键词：动态监测；新增建设用地；制图输出 1 引言随着全球人口的不断增加，土地资源更加紧缺，人类生存环境受到了严重的威胁。掌握土地利用现状和变化规律从而制定正确决策是各国政府追求的目标。浙江省位于我国东部经济发达地区，近20年来土地利用发生了显著的变化，其中以新增的建设用地居多。因此，针对为执法检查提供依据的建设用地变化遥感动态监测就应运而生。卫星资料具有反映地面信息丰富、覆盖面积大、实时性强、可周期性获得、费用相对较低等特点，有学者早在1978年就明确指出了应用遥感技术解译土地利用的适宜性。不同分辨率的遥感数据在土地利用与监测中应用的范围有很大的差异，2.5米的卫星资料地面分辨率较高，获取途径较便捷，适合进行土地利用调查及动态监测。遥感技术应用于动态监测中，主要作用是利用不同时相的遥感影像，通过人机交互判读的方式发现变化的靶区，即：新增建设用地，并进行标记。下面就以杭州市土地利用动态遥感监测项目为例，阐述利用遥感影像进行土地利用动态监测的具体过程。 2项目概况杭州市土地利用动态遥感监测项目是针对杭州5县（市）8区范围所做的土地利用动态遥感监测，基本覆盖了整个杭州市地区，所涉及的县市区分别是：西湖区、拱墅区、上城区、下城区、江干区、滨江区、余杭区、萧山区、临安市、建德市、富阳市、桐庐县、淳安县。这些县市区中绝大部分属于较发达的平原地区，因此土地利用的变化程度很高，变化信息在卫星影像中也较易被判读。项目所用的资料包含卫星影像资料和一部分矢量资料，具体如下：（1）2007年和2008年两个年度的全色和融合遥感影像；（2）土详境界线和行政区域资料；（3）1:10000图幅结合表。其中，卫星影像质量总体较好，2007年度影像云雾覆盖率低于2008年度影像，清晰度更高，而2008年度影像虽然在水域较多的地区（如西湖区和淳安县）存在云雾覆盖的现象，增加了人工判读的难度并影响到判读结果，但对于城区主体影响并不是特别严重，因此能够达到本次项目的要求。 3 动态监测的主要内容和技术路线 3.1主要内容土地利用动态监测就是对土地资源和利用状况的信息持续收集调查，开展系统分析的科学管理手段和工作。土地利用动态监测的措施主要由变更调查、遥感监测、统计报表制度、专项调查及土地信

土地利用变化的遥感监测

土地利用变化的遥感监测该项目于1999年启动，2000年全面开展，对全国66个50万人口以上城市、618个县（区、市）土地利用变化情况进行了动态监测，监测面积达74.6万平方公里，占全国总面积的8%（其中耕地面积为4.28亿亩，占全国耕地总面积的22%）；同期，还从188个生态退耕试点县中选择29个县，实地抽查了土地变更调查生态退耕数据。 “十五”期间，具体部署内容如下： 1．定期监测。采用高分辨率遥感数据，全面部署了全国50万人口以上城市和部分小城镇建设发展状况、土地利用总体规划执行、基本农田保护、辅助开展土地变更调查、辅助复核土地变更调查、辅助更新土地利用现状图、制作1:1万标准分幅数字正射影像图（DOM）等监测任务。 2．日常监测。陆续部署了50万人口以上城市的快速执法检查、14个省级监测试点、29个省会城市新增建设用地批后核查监测等任务。 3．快速反应监测。在环北京地区51个县（市、旗）部署开展了资源与生态环境监测。从土地利用/覆被的角度探讨环北京地区的资源与生态环境问题，提供环北京地区大尺度的生态环境基础信息。 4．资源与生态环境监测。部署全国部分50万人口以上城市的以新增建设用地为主的快速监测。监测内容包括：2003年以来新上项目用地监测，季度、半年新上项目用地监测，年度土地利用变化监测。 5．重点地区监测。重点部署长江三角洲、珠江三角洲、环渤海地区面积约10-15万平方公里的土地利用变化情况监测，辅助更新土地利用现状图，并建立了土地利用数据库。 6．特定地区监测。针对突发事件，开展特定地区遥感监测。为建设用地批后核查、基本农田保护情况检查、违法用地监察等提供现势性数据和技术支持。 7．开发区（园区）监测。部署了7类、160个左右国家级开发区（园区）监测任务，包括：国家级经济技术开发区、国家级高新技术产业开发区、国家级保税区、国家级边境经济合作区、国家级出口加工区、国家级旅游度假区和台商投资区。重点监测土地利用现状、规划执行情况、扩区情况、土地利用结构、房地产开发以及空闲土地等有关情况，结合社会经济发展等信息，全面分析开发区（园区）建设用地管理状况。 8．相关技术支持性基础应用研究。开展了全国土地利用动态遥感监测体系建设研究、面向县级土地利用图更新的最佳卫星遥感数据组合研究、土地利用动态遥感监测精度评价研究、土地利用动态遥感监测作业系统和管理系统开发、土地利用动态遥感监测成果快速查询浏览系统开发、监测统计多元数据分析系统开发、50万人口以上城市控制点影像库建设、法国SPOT-5遥感数据应用研究、俄罗斯遥感数据应用研究、印度IRS卫星数据应用技术研究、我国中巴地球资源卫星数据应用试验研究和数字化土地调查技术推广研究等。