基于landsat-8 遙感影像的土地利用分類
——以銅川市宜君縣為例

茹乾 王創江 王波 喬宣皓 董浩，2 付泉 馮紀米

（1.陜西省土地工程建設集團有限責任公司 漢中分公司，陜西 漢中 723000；2.西安交通大學 管理學院，陜西 西安 710049）

引言

土地是人類賴以生存的自然資源，新型城鎮化建設的進程不斷被推進，土地利用情況在人類的活動下發生了巨大的變化，土地利用分類的結果對我國未來的國土規劃布局影響甚重，為此我國自2017年開展了第三次全國國土調查。傳統的人工測量，實地勘測耗費了巨大的人力、物力。隨著科技的發展，衛星遙感影像提供了地球表面現狀和變化的客觀的最新信息，從而全方面地準確監測土地利用情況，不僅減輕了財政負擔，大大地縮短了土地利用分類的調查周期。本文以陜西省銅川市宜君縣為研究對象，選取landsat-8 OLI 遙感影像為基礎數據，利用ENVI 軟件的分析功能，結合目視解譯和監督分類兩種技術方法，提取到宜君縣的土地利用現狀，為以后更好的監測土地利用狀況提供技術支持。

一、研究區概況及數據來源

（一）研究區概況

宜君縣位于陜西省銅川市，處于陜北黃土高原和關中平原之間，210 國道貫穿全縣，交通便利。地理坐標為北緯35°07′34"—35°34′58"，東經108°54′37″—109°28′46″。四季冷暖干濕分明，春冬兩季較為干燥，夏秋雨水豐富，年平均氣溫為14.1°，屬于大陸性溫帶半干旱半濕潤氣候。整體地貌為典型的黃土高原溝壑區，地勢呈西南高、東北低，平均海拔1395 米。

（二）數據來源

本文選取的遙感數據源自landsat-8 衛星，本文選取的數據標識為LC81270352017091LGN00，條帶號為127，行編號為35，影像清晰無云，不需處理云層及陰影，解譯效果較好。

二、研究方法

本文主要采用的是影像分類中的監督分類法，該方法的分類識別理論基礎是建立的統計識別函數，并依據根據實際情況選定的訓練樣本進行分析統計并分類的技術手段[1]。簡單來說就是在遙感影像中建立不同地類的訓練樣本，根據已圈定出來的訓練樣本的特征來對要遙感影像中其他未知的像元進行自動識別分類的過程。

（一）遙感影像預處理

使用ENVI5.1 對遙感影像預處理，如裁剪、輻射校準和大氣校正等。為了提高遙感影像的分辨率，以使獲得較好的目視解譯效果且保持波段信息的完整性，利用波譜融合的方法，將landsat8 中的band 1-7 與分辨率15m 的全色波段進行融合。

（二）訓練樣本的選取

訓練樣本的選取決定了影像分類的精確度，選取以準確性、代表性及統計性為原則.本文依據分類標準將研究區的地類進行劃分，共劃分出耕地、林地、草地、城鎮用地及水體五種用地類型。選取了143 個地表真實的ROI（感興趣區），訓練樣本的Jeffries-Matusita系數值均滿足樣本的可分離性標準，可以保證分類的準確性。

三、影像分類結果

遙感圖像分類的前提在于遙感影像中所包含的大量信息，如不同類型地物所具有不同的特點的光譜信息及空間信息，借助軟件的分析功能及提前選取的不同類型地物的訓練樣本，將信息特征進行對比分類。具體來說就是根據選取的訓練樣本特征，將圖像中的各個像元按照不同的算法劃分為不同的類別，從而實現圖像的分類。本文采用平行六面體法、最小距離法、馬氏距離法及最大似然法，還有基于模式識別的支持向量機分類和基于神經網絡的神經網絡分類。在前期選取的訓練樣本基礎上，利用上述六種分類方法，對宜君縣的土地利用現狀進行了分析提取。

四、結論

本文在銅川市宜君縣landsat-8 OLI 遙感影像的基礎上，利用六種監督分類方法對其進行了土地利用分類。將宜君縣的土地利用類型劃分為了六種，分別為林地、城鎮用地、耕地、草地及水體，其中林地、耕地和草地為主要土地利用類型。其中林地多集中在宜君縣的西北和東南區域，耕地和草地只要集中在中部地區，而水體零星散布，部分水體貫穿全域。