遙感在土地利用動態監測中的應用

江國兵

(增城市國土資源測繪院，廣東 增城 511300)

1 引 言

隨著全球的經濟建設與發展，土地利用格局不斷變化。為了及時、有效地掌握土地資源，各國政府一直進行著不同層次的土地資源及其利用狀況調查工作［1］。遙感技術具有覆蓋面廣、空間信息豐富、快捷方便準確等先天優勢，已成為土地利用監測的重要手段。目前，世界各國都在研究遙感技術在土地利用動態監測中的應用。自從國土資源部1999年9月29日頒布，10月30日實施《土地利用動態監測規程》以來，我國全面開展土地利用動態遙感監測。土地遙感監測體系在全國范圍內被逐步建立起來，遙感技術在土地調查監測領域內逐漸成熟，并朝著標準化、規模化的方向發展［2］。本文主要對國內遙感在土地利用動態監測中的應用進行總結，介紹了國內遙感在土地利用/土地覆蓋監測、建設用地監測、耕地變化監測與土地質量監測四個方面的應用情況。

2 土地利用遙感監測流程

遙感數據主要包括光學遙感數據、SAR 數據和Li-DAR 數據，不同的數據各有優缺，應用在不同的方面。總體上，光學遙感數據的在土地利用監測中的應用最廣泛，也是研究最為深入的。應用光學遙感數據進行土地利用監測的一般技術流程如圖1 所示，主要包括準備工作、數據轉換、圖像預處理、變化信息提取、成果輸出等步驟。

(1)準備工作。明確主題，即確定遙感監測的范圍與內容，為順利開展工作收集和分析相關資料，制定相關的標準規范和工作機制。

(2)數據轉換。按照步驟(1)制定的標準規范，將收集到的資料進行統一轉換，并導入數據庫中。

圖1 土地利用遙感監測技術流程圖

(3)數據預處理。根據不同來源的遙感數據進行預處理，一般包括輻射糾正、幾何糾正、鑲嵌配準、數據融合等工作，目的是保證遙感監測區域的所有影像具有統一的地理坐標及較高的影像分辨率。為進一步優化不同來源的數據信息，提高遙感影像信息提取的準確率，文獻［3］～［5］對多源遙感影像融合方法進行研究與驗證。

(4)變化信息提取。根據監測內容要求，在模型庫中選擇適當的方法對多時相、多源遙感數據進行分析處理，凸顯土地利用變化特征，通過變化模板的生成有效提取出可能發生變化的位置大小和范圍。變化信息提取是土地利用動態遙感監測的關鍵步驟，經常會采用不同的方法，文獻［6］～［7］總結了常用的信息提取方法的適用范圍與優缺點。

(5)成果輸出。把提取的變化信息按監測主題制作成表格、文檔、專題圖、統計圖表等數據，進行成果輸出。

3 土地利用遙感監測應用

3.1 土地利用/土地覆蓋監測

遙感技術的應用可以揭示全球、區域和局地不同空間尺度土地利用和土地覆蓋變化以及不同驅動力之間的聯系。因此，常用同一地區不同年份的同一時相的遙感影像間存在著光譜特征差異的原理來識別土地利用狀態或現象的變化。早在1983年，王長耀等［8］就利用航空遙感進行平原地區土地利用現狀調查，完成天津市北郊區1∶1 萬、1∶3 萬土地利用現狀圖的編

制工作。而當前土地利用/覆蓋變化動態監測中常用分類后比較法和人機交互解譯法。周翔等［9］對株洲市1999年、2003年和2007年3 個時相CBERS 星CCD 數據進行監督分類后提取土地覆蓋信息，發現株洲市林地、水體和城鎮居民點面積所占比重在1999年～2007年間逐漸提高。為提高分類精度，田傳召等［10］先利用NDVI 對1992年、2000年和2013年3 期LANDSAT 衛星遙感數據進行植被區和非植被區的劃分，然后利用最大似然法分類，發現云南省昆明市區在1992年～2013 期間土地利用變化最大的是人工用地和未利用土地。田霞飛等［11］選取1990年、2000年、2005年和2010年的TM 和ETM+中的假彩色影像，通過人機交互解譯法監測到黃河寧蒙段所處流域1990年～2010年的土地利用變化，如圖2 所示。

圖2 1990年～2010年黃河寧蒙段所處流域土地利用類型分布［11］

3.2 建設用地監測

隨著我國經濟的快速發展，建設用地擴展變化迅猛。因此，建設用地的變化是土地利用動態監測的重點監測對象。通常可利用不同時期的高分辨率遙感影像，依據建設用地的光譜特征及空間特征，通過影像變化信息自動發現與提取或人機交互解譯方法，獲得區域內的建設用地信息。在提取的建設用地信息上，疊加建設用地項目信息、城市規劃數據等資料，可進行違法違規建設用地信息提取。張少佳等［12］就采用2009年的Geoeye 影像、2010年的Worldview－2 影像和IKONOS－2 影像，輔助地形圖、DEM、建設用地規劃許可等資料，獲取了重慶兩江新區內的城市建設用地規模、結構和布局現狀及其變化信息(如表1 所示)，準確掌握區內城市建設情況。宋剛賢［13］采用監督分類和非監督分類相結合的方法，對2004年和2005年的IKONOS 遙感影像進行分類后提取了南京市建設用地信息，并結合南京的地形圖、城市總體和專項規劃圖、建設用地審批圖等數據，提取了城市違規建設用地信息。孫華蕓［14］采用像素級的影像融合方法，對SPOT和Landsat7 的影像進行融合后通過構建建設用地的特征波段，采用最大似然法，對融合影像進行分類及建設用地的識別，進而評價各種融合算法的有效性，發現PCA 變換法和GS 變換法融合后影像最有利于提高建設用地識別的準確性，其建設用地識別的正確率分別提高到85.03%和83.50%。

2009年～2010年兩江新區各組團城市建設用地變化統計表［12］ 表1

續表1

3.3 耕地變化監測

18 億畝耕地是條紅線，耕地數量再也不能低于18億畝。為實現耕地總量動態平衡的宏偉目標，必須全面、及時、準確地掌握全國耕地變化的情況，因此，耕地變化監測是土地利用動態監測的重要任務，也是土地利用/土地覆蓋監測的一個專題信息。馬志勇［15］采用SPOT5、TM/ETM+和MODIS 數據，經判讀解譯、監督分類處理提取了整個長三角地區的耕地專題信息，通過空間疊加分析，得出長三角區域1995年～2001年與2001年～2004年的耕地變化圖(如圖3 所示)與統計數據(如表2 所示)。初征等［16］利用TM 影像影像，提取了松嫩平原1980年～2000年的耕地信息，在此基礎上疊加降水資料，分析了耕地面積變化對干旱幾率的影響。劉海啟［17］闡述了我國耕地變化監測的研究過程，并通過遙感技術和統計抽樣理論的有機結合，提出了一種監測大尺度耕地變化的有效方法。

圖3 長三角耕地變化監測［15］

長三角地區耕地變化統計表［15］ 表2

3.4 土地質量監測

土地利用與其環境條件密切相關，及時地掌握土地質量的變化，可有效防止土地質量變化帶來的災難。因此，需要對土地動態監測提出更高的要求，將從以往單一的土地數量監測向土地質量監測發展。土地質量指標可包括土壤有機質、全氮、土壤水分、鐵氧化物、土壤重金屬、土壤質地、土壤鹽分、植被覆蓋度、生物量等，姚闊等［18］歸納了多個土地質量指標的高光譜遙感信息提取、敏感波段選擇與反演方法。劉芳等［19］結合實際工作要求，參照國家林業局《全國荒漠化和沙化監測技術規定》，采用天繪影像對鄂爾多斯杭錦旗荒漠化土地進行了監測評價，形成了杭錦旗全旗的正射影像圖、荒漠化土地類型程度分布圖。張宏斌［20］基于多源遙感數據研究了內蒙古草原植被狀況變化。在1983年～2006年 的 24年 間，NDVI 值年 均 遞 增10 268.11 km2。周祖煜等［21］采用多源遙感數據進行浙江省水土流失遙感監測，提取了浙江省土壤侵蝕信息，發現全省水土流失面積呈逐步下降的趨勢。

4 結 論

遙感作為一門先進的科學技術，可為土地利用動態變化研究提供多時相、大范圍的實時信息，成為土地利用/土地覆蓋監測、建設用地監測、耕地變化監測和土地質量監測的重要手段。但對土地利用動態遙感監測現今的研究來講，還存在不少難點。首先，數據預處理的算法和技術在實際工作中可能達不到定量反演要求，影響監測結果精度。其次，目前的變化監測算法受空間、光譜、時域和專業內容等的限制，選用的算法在一定程度上會影響提取結果的精度。在同一環境下，由于采用的方法不同可能獲得的結果會有很大的不同。因此，今后還需對土地利用動態變化遙感監測技術和方法進行深入研究，以建立起我國宏觀土地利用動態遙感監測體系，為我國國土資源管理提供技術支持。

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