基于多源遙感的土地綜合整治及國土生態(tài)修復

中圖分類號：X171.4；F301.2 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2025）05-0071-03

DOI： 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.05.019

Abstract： In order to explore the application of multi-source remote sensing technology in comprehensive land consolidationand ecologicalrestoration，themulti-source remote sensingdataanalysis and spatial decision support system isadopted，combinedwithgeogaphicinformationextraction，data processng，ndspatialgovernanceanalysis，toostruct a regional entity information modeland propose remediationand restoration paths.Research has shown that multi-source remote sensing technologycan eficientlysupportland resource protectionand management，improveecologicalrestoration efficiency，and provide guidance for practice and policy formulation.

Keywords： multi-source remote sensing; comprehensive land consolidation; land ecological restoration

在資源壓力和生態(tài)退化的背景下，土地整治與生態(tài)修復是推動環(huán)境保護與資源協(xié)調發(fā)展的重要手段。遙感技術憑借多源數(shù)據(jù)集成和空間信息提取的優(yōu)勢，為提升地理資源利用效率和經濟資源管理提供支持。本文從遙感數(shù)據(jù)分析和地理信息構建入手，探索其在土地整治與生態(tài)修復中的應用，提出效率提升路徑，為實現(xiàn)國土管理目標提供參考。

1基于多源遙感的技術框架

1.1數(shù)據(jù)采集與處理

多源遙感數(shù)據(jù)采集與處理是技術框架構建的核心，其精確性和系統(tǒng)性直接影響數(shù)據(jù)分析和決策支持的可靠性。數(shù)據(jù)采集階段，要整合光學遙感、雷達遙感和熱紅外遙感等多源數(shù)據(jù)，依據(jù)地理環(huán)境與目標任務，科學選擇衛(wèi)星平臺與傳感器，以獲取高分辨率、多光譜、時間序列數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集與處理的主要參數(shù)如表1所示。數(shù)據(jù)處理采用輻射校正、幾何校正和云影剔除等技術，結合機器學習和深度學習算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)無縫集成與多維分析。構建標準化數(shù)據(jù)庫和空間元數(shù)據(jù)系統(tǒng)，整合地形、土壤類型和土地等屬性，并與地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）聯(lián)動，支持信息提取和空間決策分析。全過程嚴格遵循標準化流程，確保數(shù)據(jù)一致性和復用性，為后續(xù)研究奠定基礎。

1.2信息提取與分析

信息提取與分析是基于多源遙感技術框架的核心環(huán)節(jié)，直接影響土地綜合整治和國土生態(tài)修復的決策精度。如表2所示，信息提取方面，通過多源數(shù)據(jù)融合算法，綜合光學影像、雷達影像和熱紅外影像的異質性信息，采用基于支持向量機和卷積神經網絡的分類方法，對土地覆蓋類型、植被指數(shù)和地表溫度進行精細化提取。空間分析階段，構建空間數(shù)據(jù)模型，結合遙感影像解譯和GIS分析，生成包括土地利用變化圖和生態(tài)敏感性分布圖的決策支持圖層。此外，引入遙感影像時間序列分析技術，使用加權回歸模型識別土地動態(tài)變化規(guī)律，為生態(tài)退化和修復潛力評估提供依據(jù)。

表1數(shù)據(jù)采集與處理的主要參數(shù)

1.3空間決策支持系統(tǒng)構建

空間決策支持系統(tǒng)是多源遙感技術在土地整治與生態(tài)修復中的關鍵應用，旨在將多維數(shù)據(jù)轉化為輔助決策信息。如圖1所示，系統(tǒng)采用模塊化設計，包括數(shù)據(jù)管理、模型運算和可視化三大模塊。數(shù)據(jù)管理通過集成多源遙感數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)庫，建立標準化元數(shù)據(jù)架構，確保數(shù)據(jù)互操作性與實時更新。模型運算引入層次分析法與地理加權回歸模型，結合生態(tài)敏感性評價指標，劃分土地利用沖突區(qū)和生態(tài)修復優(yōu)先區(qū)。可視化模塊借助WebGIS平臺，將分析結果以熱力圖等形式呈現(xiàn)，為決策提供動態(tài)支持。系統(tǒng)融合智能算法與機器學習技術，提升數(shù)據(jù)處理效率和模型預測精度，提高國土管理科學性與系統(tǒng)性。

圖1空間決策支持系統(tǒng)框架

2土地綜合整治的多源遙感應用方法

2.1土地利用動態(tài)監(jiān)測

在土地綜合整治中，土地利用動態(tài)監(jiān)測能夠高效捕捉土地利用的時空變化特征并評估其生態(tài)影響。動態(tài)監(jiān)測結合多時相光學遙感影像（如Landsat影像、Sentinel-2影像）和SAR影像（如Sentinel-1影像），通過時間序列分析方法提取土地利用變化信息。數(shù)據(jù)處理階段，通過輻射校正和影像配準技術確保數(shù)據(jù)一致性，采用圖像差值法和面向對象分析法生成土地利用變化圖。結合機器學習模型與歸一化植被指數(shù)、歸一化水指數(shù)等指標，提高分類精度[]。動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)支持土地利用沖突判定及整治優(yōu)先級劃分，為決策提供科學依據(jù)。

2.2生態(tài)環(huán)境評估

土地利用動態(tài)監(jiān)測利用多源遙感數(shù)據(jù)融合與變化檢測技術，高效捕捉土地利用變化并生成決策數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理階段實施輻射校正、幾何校正和云影剔除，確保影像一致性。隨后，通過光學與雷達遙感聯(lián)合分析，采用圖像差分法和歸一化檢測法提取變化特征。為提高精度，引入隨機森林和支持向量機模型，結合多光譜影像波段特征提取土地覆蓋變化信息。數(shù)據(jù)分析中，構建時空變化矩陣，量化土地利用轉化關系，并以GIS平臺生成動態(tài)圖層，為整治提供精細化支持。

2.3優(yōu)化決策支持

構建多源遙感信息數(shù)據(jù)庫，整合光學、雷達和熱紅外影像，并設計數(shù)據(jù)標準化規(guī)則。分析中，采用層次分析法建立土地整治優(yōu)先級評價體系，結合地理加權回歸模型識別土地利用沖突區(qū)與整治關鍵點。通過空間多準則決策方法，綜合生態(tài)敏感性、土地利用效率和社會經濟效益等指標，生成GIS動態(tài)決策圖層[2]。同時，為提高模型精度，引入隨機森林和貝葉斯優(yōu)化動態(tài)調整參數(shù)，確保結果可靠。

3國土生態(tài)修復的多源遙感應用方法

3.1生態(tài)敏感性評估

引入多源遙感數(shù)據(jù)能夠提高生態(tài)敏感性評估的精度和時效性。評估方法以多指標綜合評價模型為核心，結合生態(tài)系統(tǒng)服務價值和土地利用變化分析，設計評估框架。數(shù)據(jù)處理階段整合光學遙感影像、雷達影像及高程數(shù)據(jù)，并通過輻射校正、幾何校正等技術確保數(shù)據(jù)質量。在指標選擇上，利用歸一化植被指數(shù)、土壤侵蝕指數(shù)和地表溫度變化等生態(tài)敏感性參數(shù)構建指標體系。評估模型采用層次分析法對各指標進行權重分配，并引入空間多準則決策方法實現(xiàn)敏感性分區(qū)。最終通過GIS平臺生成生態(tài)敏感性分布圖層，揭示區(qū)域生態(tài)敏感性空間格局，為修復決策提供空間參考。

3.2生態(tài)修復優(yōu)先級劃定

生態(tài)修復優(yōu)先級劃定以多因素綜合評價方法為核心，通過遙感數(shù)據(jù)獲取土地退化信息，并結合生態(tài)敏感性分區(qū)成果與區(qū)域發(fā)展需求，設計修復優(yōu)先級評價框架。數(shù)據(jù)處理階段，整合歸一化植被指數(shù)、土壤濕度、地表溫度等生態(tài)參數(shù)，利用多光譜影像和雷達數(shù)據(jù)進行特征提取，并通過主成分減少數(shù)據(jù)冗余。在評價模型構建中，采用熵權法與層次分析法對修復潛力、生態(tài)價值和土地利用沖突程度等指標賦權。隨后，結合空間多準則決策方法，生成生態(tài)修復優(yōu)先級劃分圖層。模型運行過程充分考慮不同生態(tài)單元的空間異質性，優(yōu)化指標間的協(xié)同關系，確保優(yōu)先級劃定的科學性與可操作性。

3.3修復進程與效果監(jiān)測

監(jiān)測方法包括多時相遙感數(shù)據(jù)采集、指標分析與空間信息提取三大模塊。數(shù)據(jù)采集方面，通過整合光學遙感、熱紅外遙感與雷達遙感，動態(tài)獲取修復區(qū)域的地表覆蓋、溫度和土壤水分信息。數(shù)據(jù)處理階段，采用輻射校正、幾何校正及多時相數(shù)據(jù)配準技術，確保監(jiān)測數(shù)據(jù)的連續(xù)性與可比性。指標分析采用歸一化植被指數(shù)、土壤濕度指數(shù)和地表溫差等關鍵生態(tài)參數(shù)，通過回歸模型和時間序列分析量化修復進程[3]。監(jiān)測框架引入機器學習方法進行分類和變化檢測，構建修復效果評估模型。最終，基于GIS平臺生成修復成效圖層，通過多維度疊加分析動態(tài)呈現(xiàn)修復進展與生態(tài)改善情況

4案例分析

江蘇省在土地整治區(qū)產能動態(tài)監(jiān)測方面的研究為多源遙感技術的應用提供典型案例[4]。以江蘇省如皋市石莊鎮(zhèn)為代表的土地整理項目區(qū)通過整合MODIS影像數(shù)據(jù)和Landsat影像數(shù)據(jù)，結合CASA模型與增強時空自適應融合算法，構建基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的動態(tài)監(jiān)測技術體系。該研究利用輻射校正、幾何校正及多時相影像配準等技術保障數(shù)據(jù)質量，并通過主成分分析與歸一化植被指數(shù)、土壤濕度指數(shù)等生態(tài)參數(shù)的提取，評估土地整治過程的產能變化。同時，江蘇省在其他土地整治項目中運用遙感生態(tài)指數(shù)模型對生態(tài)環(huán)境質量進行動態(tài)監(jiān)測，構建濕度、綠度、熱度和干度綜合評價體系，量化整治對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的影響。

江蘇省土地整治區(qū)產能動態(tài)監(jiān)測研究雖然取得顯著成果，但仍存在一些不足需要反思。首先，數(shù)據(jù)融合采用MODIS影像、Landsat影像等多源數(shù)據(jù)，但分辨率差異與時間覆蓋范圍的限制導致數(shù)據(jù)一致性和精度仍需提升。其次，生態(tài)參數(shù)提取和模型應用對復雜地形及多變環(huán)境的適應性有限，例如，CASA模型對高云覆蓋和復雜植被區(qū)域的監(jiān)測結果存在一定偏差。再次，評價指標的權重分配和參數(shù)選取存在主觀性，未能全面整合區(qū)域發(fā)展需求與生態(tài)修復目標的動態(tài)變化。最后，監(jiān)測結果的應用轉化仍缺乏系統(tǒng)性的指導機制，將遙感數(shù)據(jù)的監(jiān)測成果有效融人地方管理和政策制定的能力有待加強。

5結論

通過技術框架構建、應用方法探索及典型案例分析，本文系統(tǒng)揭示遙感數(shù)據(jù)在動態(tài)監(jiān)測、優(yōu)先級劃定和修復進程評估中的作用，展現(xiàn)該技術在提升土地利用效率與生態(tài)修復精準性方面的價值。未來需要優(yōu)化數(shù)據(jù)融合技術，完善評價模型適用性，并加強成果在區(qū)域規(guī)劃與政策制定中的轉化，為實現(xiàn)資源管理與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展目標提供科學支持。

參考文獻

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4 洪長橋，金曉斌，陳昌春，等.基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的土地整治區(qū)產能動態(tài)監(jiān)測：方法與案例[J].地理研究，2017（9）：1787-1800.