遥感监测技术在土地利用变更环境中的应用毕业论文.doc

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1、遥感监测技术在土地利用变更环境中的应用摘要：应用遥感技术进行土地利用变化监测研究是土地调查研究的重要组成部分，在大量阅读相关前沿研究文献的基础上，归纳土地利用变化概念、研究内容，遥感动态监测研究方法在国内外土地调查、土地利用/覆盖变化监测研究工作中的应用，分析了其研究特点。关键词：土地利用变化 遥感动态监测 遥感监测分类方法 多光谱变换目录第一章 绪论第二章 遥感技术在个行业中的应用（一）遥感技术在测绘应用（二）遥感技术在国民经济建设主要应用（三）遥感动态监测成果在土地管理应用（四）遥感技术在环境和灾害监测应用第三章 土地利用遥感监测现状一、我国土地利用遥感监测的主要方法 （一）目视解译方法。

2、（二）计算机动态信息提取自动分类方法。（三）目视解译与计算机图像处理相结合的方法。第四章 我国土地利用遥感监测的特点及意义第五章 结论第六章 参考文献第一章 绪论遥感定义。从广义来讲，就是指遥远的感知,非接触远距离的探测技术。从狭义来讲，指借助于专门的探测仪器（传感器），把遥远的物体所辐射（或反射）的电磁波信号接收记录下来，再经过加工处理，变成人眼可以直接识别的图像，从而揭示出所探测物体的性质及其变化规律。遥感技术指从高空到地面各种对地球观测的综合性技术系统总称。它由遥感平台、探测传感器以及信息接受、处理与分析应用系统等组成，周期性地提供监测对象数据和动态情报。主要的遥感软件： ENVI美国

3、Research System INC公司开发，1995年引入，适普代理，目前最高版本ENVI 3.7。 ERDAS Imagine美国 ERDASLLC公司开发。2003年6月在全球40多个遥感软件评比中，11个应用功能中的9个获得第一。蓝赛特阿波罗等都代理，目前最高版本 ERDASImagine 8.6。PCI Geomatica加拿大 PCI公司开发。加拿大阿波罗等都代理，目前最高版本 PCI Geomatica 8.2。 IRSA国家遥感应用技术研究中心CASM ImageInfo中国测科院&四维公司。 目前土地利用变化的研究是土地科学领域的热点，也是重要组成部分。土地利用变化研究是伴

4、随全球环境变化研究而逐渐开展起来的，90年代初，两大国际组织IGBP和IHDP都把土地利用变化作为全球环境变化的核心内容，制订了LUCC等研究计划。2002年，IGBP（国际地圈与生物圈计划）和IHDP（全球环境变化的人文因素计划）两大国际组织对以往IGBP和IHDP的研究计划进行了总结，将从前的LUCC（土地利用土地覆盖）计划和GCTE（陆地生态系统全球变化）计划进行整合，提出了今后10年的土地计划，并提出了土地变化科学（Land Change Science）概念。从本质上说，遥感数据是由地面，航空，和航天不同遥感平台上，不通波普分辨率的传感器所记录的地物反射或者发射的电磁能量。自然界地物

5、的影像在空间，时间和波普频率上都是连续的，而遥感传感器获取地物是在一定时间分辨率，一定空间分辨率和一定波普分辨率下的离散采样数据，并通过模数转换器将信号量化成DN值，即遥感数据，而其图像显示则为具有一定辐射分辨率的遥感图像。遥感信息是地表各种地物要素的真实反映,能清晰地显示各种土地利用类型的特征与分布;同时,遥感图像的多时相特性又可为土地利用动态监测提供丰富的可供定性定量分析的信息。第二章 遥感技术在各行业中的应用（一）遥感技术在测绘应用遥感图像在测绘中主要被用来测绘地形图，制作正射影像图和经专业判读后编绘各种专题图。使用现时的遥感图像补测和修编地形图，以及在一些特殊条件下，如云覆盖，森林覆盖

6、，水下，雪原上测绘地形图等。所测绘的地形图已是数字形式，通过格式变换直接存入GIS的数据库，修测的内容可以更新GIS数据库。1. 在国家基础测绘和建立空间数据基础设施应用各种分辨率的遥感图像是建立数字地球空间数据框架的主要来源，可以形成反映地表景观的各种比例尺影响数据库（DOM）；可以用立体看叠影像生成数字高程模型数据库（DEM）；还可以从影像上提取地物目标的矢量图形信息（DLG）。2. 制作卫星影像地图利用各种传感器的影像制作卫星影像图，先在所需制作影像图的区域内，均匀选取一些制约点，点数与区域大小和选择的纠正模型要求有关，区域面积大，适当多选一些。点的坐标可根据比最后制作影像图大等级的比例

7、尺的地形图上读取，或用GPS或其他测量工具实地测定。根据卫星影像的分辨率和粗加工处理后残余变形误差的特点，按规范要求对影像粗加工处理后才能制作影像图，而用于一般判读目的时，残余误差可以放宽。3. 卫星影像修测地形图利用卫星影像修测地形图速度快，费用低。因地形一般情况下不会发生大的变化，因此主要修测城镇居民地，道路交通，水系及部分地类地物，还应对变化的地名进行更改。修测地形图的比例尺一般比制作影像图的比例尺小一档。被修测的地形图应数字化后形成数字栅格地图（DRG），利用DRG或DLG对卫星影像进行纠正，将DRG遥感技术的应用涉及各行各业，方方面面。或DLG与纠正后的影像进行叠合，然后去除DRG或

8、DLG上已变化的地物，绘上变化后的地物，形成更新的地形图。4.陆地地形图测绘使用航空相片测绘地形图的技术已相当成熟，它的进一步发展是与计算机和自动制约技术结合起来，实现测图自动化。但航空相片覆盖面积小，全世界那么大的地方能在短的时间内拍摄全部的陆地，并且价格昂贵。而卫星像片覆盖面积大，在短的时间内对全球摄影一遍，还可以进行重复拍摄。随着分辨率的提高，测图比例尺也在不断的提高。（二）遥感技术在国民经济建设主要应用1.在铁路，公路设计应用航空航天遥感技术，可以为铁路，公路的选线和设计提供各种几何和物理地理信息，包括断面图，地形图，地质翻译，水文要素等信息，已在我国主要新建的铁路线和高速公路线的设计

9、和施工中得到广泛应用。2.在农业应用利用遥感技术土地资源调查与监测，农作物生产与监测，作物长势状况浅析硕士论文和生长环境的监测。基于GPS,GIS和农业专家系统相结合，可以实现精准农业。3.在林业应用森林是重要的生物资源，具有分布广，生长期长的特点。由于人为和自然理由，森林资源会经常发生变化。因此，利用遥感手段，及时准确地对森林资源进行动态变化监测，掌握森林资源变化规律，具有重要的社会，经济和生态意义。（三）遥感动态监测成果在土地管理应用遥感卫星能不间断的从空中真实的记录地表信息，通过浅析硕士论文不同时期的卫星影像，从中提取土地利用变化信息，实现快速反映土地利用变化的近况毕业论文范文，可为违法

10、用地执法，基本农田保护提供可靠地依据。1. 辅助土地变更调查将遥感监测到的变化信息于土地变更工作相结合，实地调查变化图斑的用地性质，别真为变化和需要变更的图斑，可以准确发现当年度已经发生变化的情况，遗漏率小，是有效的土地变更辅助手段。2. 符合土地变更调查利用遥感监测的变化图斑，可以核查及监督土地变更调查工作。将变化图斑与当年变更图斑的地类变化，位置进行核对，可以发现变更调查工作遗漏图斑，以及部分缺少合法用的手续而已发生变化的用地图斑。3. 提供执法检查的基础资料外业调查的基本资料结合遥感监测提取的变化信息，可以给土地利用执法检查提供直接，宏观的基础资料，有利于执法工作的准确和细致。4. 监测

11、土地利用、土地覆被变化发展趋势利用遥感监测结果，可以监测土地利用总体规划执行情况，城市规模扩展情况以及小城镇建设情况。（四）遥感技术在环境和灾害监测应用遥感适于大规模的灾害监测和调查中。可以贯穿于公路灾害调查、监测、预警、评估的全过程。如地球温室效应，海洋赤潮，洪涝和旱灾，臭氧空洞，沙尘暴，南北极和珠峰的冰雪线退化等，可直接获取灾区影像，进行灾情浅析硕士论文和区域交通状况监测评价，可以为交通应急救援提供最直接有效信息支持。遥感技术已广泛应用于测绘、农业、林业、地质、地理、海洋、水文、气象、环境保护和军事侦察等许多领域，具有明显的社会、经济和生态效益。第三章 土地利用遥感监测现状一、我国土地利用

12、遥感监测的主要方法(1) 目视解译方法。(2) 计算机动态信息提取自动分类方法。(3) 目视解译与计算机图像处理相结合的方法。随着高分辨率卫星图像的出现,充分利用各种数据源进行动态监测研究已成为一种发展趋势。“3S”技术一体化为土地利用动态监测提供了更为快捷准确的方法。遥感影像精度比较：二、土地利用动态遥感监测的一般过程数据预处理影像系列空间匹配 影像系列辐射校正 变化位置的确定影像系列变化 信息增强 变化掩膜产生 变化类型的识别变化区域分类 监测成果评价变化图几何校正 监测精度评定 面积统计分析1、 逐个像元比较法的监测过程2、 遥感数据预处理土地利用动态变化监测遥感数据预处理的两个重要方面

13、是影像系列空间匹配和辐射校正。显然,多时相影像间准确的空间配准是动态变化监测所必须的。第四章 我国土地利用遥感监测的特点及其意义我国土地利用遥感监测研究采用的方法多种多样,如目视解译、计算机自动处理及二者相结合的方法,而且目视解译监测研究一直占有重要地位。在研究内容上,主要是针对城镇扩展和耕地变化,尤其是城乡结合部的变化。与国际土地利用遥感监测方法相比,我国在遥感图像计算机信息自动提取方面尚存在一定差距。（一）土地利用遥感监测概念对象及意义1、土地利用遥感监测概念所谓土地利用遥感动态监测,即将不同时相(至少两个时相) 的土地利用数据进行对比,从空间和数量上分析其动态变化特征和未来发展趋势。土地

14、利用遥感动态监测是基于同一区域不同年份的图像间存在着光谱特征差异的原理,来识别土地利用状态或现象变化的过程。其本质是对图像系列时域效果进行量化,通过量化多时相遥感图像空间域、时间域、光谱域的耦合特征,来获得土地利用变化的类型、位置和数量等内容。2、土地利用遥感监测意义土地利用动态监测包含监测区域内的全部土地资源,能提供各土地利用类型的数量、质量、空间分布等动态信息。我国目前主要是对耕地和建设用地等土地利用变化情况进行及时、直接、客观的定期监测,检查土地利用总体规划及年度用地计划执行情况。重点是核查每年土地变更调查汇总数据,为国家宏观决策提供比较可靠的依据;对违法或涉嫌违法用地的地区及其他特定目

15、标等进行的日常快速监测,可为违法用地查处及突发事件处理提供依据。3、监测方法遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息提取,并相应有图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。（1）遥感图像预处理方法遥感图像预处理是为了更好地提取土地利用变化信息,处理效果的好坏直接决定土地利用动态监测的精度。1 波段最佳组合通过分析遥感数据的光谱信息结构,比较各波段信息量,计算各波段信息的相关性。2 图像的增强处理将原来不清晰的图像变得清晰或把人们感兴趣的某些特征强调出来(同时抑制不感兴趣的特征) 的图像处理方法称为图像增强。增强方法有多种,如直方图调整、直方图线性扩展、滤波及主成分分析等。但值得指出,图

16、像增强处理专门性很强,不存在对所有问题效果都好的增强方法。3 图像几何精度校正这项工作是校正遥感图像记录的数据,使之具有与实际地物一致的空间位置和相应光谱分布。常用的方法是一般齐次多项式。校正过程:先通过地面控制点数据对原始遥感图像的几何畸变过程进行数学模拟,建立原始畸变图像空间与几何标准空间的数学对应关系,再利用这种数学关系将畸变图像空间中的全部元素转换为标准空间中的元素。应当注意所用地形图比例尺应接近基本监测图的成图比例尺。（2）不同时相、不同分辨率图像的配准图像配准主要是指不同遥感数据源的配准,目的是为了清除数据间的系统误差。（3）多光谱TM 图像与SPOT 全色图像的融合多光谱图像提供

17、丰富的地物光谱信息,全色图像具有很高的空间分辨率,将这两类图像进行融合,可产生彩色高分辨率多光谱图像融合图像。融合方法有多种,如IHS 变换法、主分量变换法和小波变换法等。下面主要介绍一下多光谱变换（Spectral Enhancement）的实习过程：一 实习目的 1 了解多光谱变换的概念，对比其与空间增强和辐射增强有何不同； 2 理解主成分分析的数学原理，方差、协方差、特征值、特征向量、变换矩阵在主成分分析中的使用； 3 了解进行主成分分析的条件、适用情况，掌握ERDAS中进行主成分分析的方法。 4 理解缨帽变换的原理和用途，掌握在ERDAS中进行缨帽变换的方法。二 实习步骤主成分分析（P

18、CA，Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。主成分变换是建立在统计特征基础上的多维正交线形变换，是一种离散的Karhunen-Loeve变换，又叫K-L变换。ERDAS IMAGINE提供的主成分变换功能，最多可以对256个波段图像进行变换。1 在ERDAS图标面板工具条，单击Interpreter图标，选择Spectral Enhancement菜单下Principal Components命令，打开Principal Components对话框。如图1图1 P

19、rincipal Components对话框确定输入Input和输出Output文件，使用图像fj3.img。特征矩阵输出设置（Eigen Matrix）和特征值输出设置（Eigenvalues），主成分数量（Number of Components Desired）设置。对图像fj3.img的七个波段进行7次主成分分析。输出文件命名参照图1。查看输出7个图像的的大小，在Viewer中打开7个图像进行比较。2在图1对话框中，点击View.按钮，弹出窗体，如图2。双击Input Raster图标，在弹出的对话框的File Name中，输入fj3.img，点击确定。双击Input Raster图标

20、右侧、箭头指向的圆形图标，弹出函数定义对话框，如图3。确保函数定义对话框下侧定义函数编辑框中为COVARIANCE ( $n1_fj3 )，也即对图像fj3.img计算协方差。图2 Principal Components Models图3 Function Definition然后双击COVARIANCE圆形图标右侧的方格形图标，弹出如图4所示对话框，矩阵定义对话框。选择Output选项，选中Write to File复选框，指定输出文件路径，单击确定。.图4 Matrix Definition完成以上设置后，回到图2窗体。用同样的方法，双击右侧圆形图标，这次确保函数编辑结果为EIGENMA

21、TRIX ( $n3_Output )；双击下方的方格图标，设置矩阵输出。然后，单击图标，执行操作。用记事本打开输出的两个mtx文件，第一个矩阵为图像fj3.img的协方差矩阵。再打开第一步操作中输出的特征矩阵和特征值。3 补充如何在Viewer中打开一幅图像的单个波段，下面步骤需要使用此操作。打开一个Viewer，点击图标按钮，弹出对话框，如图5。在File选项卡中，选中图像名称；在Raster Options中，Display as，选择Gray Scale，Display Layer，选择要显示的目标图层。点击OK即可。图5 Select Layer to Add4 观察实习步骤2中输出

22、的图像fj3.img的协方差矩阵，找出方差最大和最小的波段，协方差最大和最小的波段，在Viewer中打开波段图像，分别进行比较。5 用实习步骤2的方法，对第一步输出的图像fj3_pc7.img（图象fj3.img7个波段的主成分分析结果）计算协方差，输出协方差矩阵。6在ERDAS图标面板工具条，单击Interpreter图标，选择Spectral Enhancement菜单下Tasseled Cap命令，打开Tasseled Cap对话框。如图6。缨帽变换（Tasseled Cap）是针对植物学家关心的植被图像特征，在植被研究中将原始图像数据结构轴进行旋转，优化图像数据显示效果，是一种经验性的

23、多波段图像线形正交变换。植被信息可以通过3个数据轴（亮度、绿度、湿度）来确定，而这3个轴的信息可以通过简单的线形计算和数据空间旋转获得，当然还需要定义相关的转换系数；同时，这种旋转还与传感器有关。输入Input File和Output File。点击Set Coefficients按钮，打开Tasseled Cap Coefficients对话框，进行相关系数设置。如图7。例如，对TM4来说，默认状态下，亮度系数为图7第一行，绿度为第二行，湿度为第三行。对比Field Guide中第58页至59页关于TM各波段介绍，结合缨帽变换的目的，要突出的信息，观察图中系数大小，思考：前三行系数最大的波段

24、各表示什么信息。在理解TM各波段表示信息的基础上，调整系数（把要突出的波段系数调大一些），观察图像变换情况。图6 Tasseled Cap图7 Set Coefficients7 在ERDAS图标面板工具条，单击Interpreter图标，选择Spectral Enhancement菜单下Indices命令，打开Indices对话框。如图8Indices是应用一定的数学方法，将遥感图像中不同波段的灰度值进行各种组合运算，计算反映矿物及植被的常用比率和指数。各种比率和指数与遥感图像类型有密切关系。设置Input File和Output File，在Selection Function中选择IR/

25、R,即红外：红，点击Ok执行。用同样的方法，第二次在Selection Function中选择Veg. Index(IR-R)，即红外-红。观察得到的结果图像。有时间的同学可以把所有Function都尝试做，结合Field Guide第164页中各种Index常用指数，例如Landsat TM所对应得铁矿指数（Ferrous Minerals）、粘土指数（Clay Minerals）等矿物指数和植被指数（NDVI、TNDVI）等，观察处理的结果图像。有兴趣的同学还可以点击View按钮，自定义各种函数。图8 Indices（二）土地利用变化信息提取方法1、变化信息直接提取法变化信息直接提取,是对

26、两个时相的遥感图像进行点对点的直接运算,经变化特征的发现、分类处理,获取土地利用变化信息。主要方法有4 种。(1) 图像差值法。即将一个时相的某一波段光谱灰度值减去另一时相的对应像元的光谱灰度值,较早应用的是单波段图像差值法。(2) 图像比值法。这是对两个时相多谱段数据中同名像元的光谱灰度值施以除法运算。比值法可以部分地消除阴影影响,突出某些地物间的反差,具有一定的图像增强作用。(3) 植被指数法。是综合利用植被在红光部分的强吸收与在近红外部分的强反射特点提取植被动态信息。常见的有比值植被指数、归一化植被指数、垂直植被指数。(4) 多时相复合分类法。将两时相或多时相遥感数据复合,通过遥感分类提

27、取变化信息。2、计算机自动分类后比较法该方法是在对比多时相的遥感图像前,先进行各时相遥感图像的单独分类。用该方法的优点是能获取各个像元的土地利用转变类型,不仅能获取变化的数量和特点,还能获取变化的类型,并有利于减少不同时相图像因大气和传感器差异产生的误差。但是,这一方法由于受到单独分类所带来的误差影响,可能会夸大变化的程度。第五章 结论遥感作为一门先进的科学技术,可为土地利用动态变化研究提供多时相、大范围的实时信息,成为研究地球资源、环境的有力手段之一。就动态遥感监测来讲,还有不少难点: 首先数据预处理在实际工作中达不到要求,其有效算法和技术影响了动态监测成果的精度; 其次,由于变化监测算法的

28、差异性,所有变化监测算法的能力受空间、光谱、时域和专业内容的限制,所采用的方法在一定程度上影响了变化监测的精度。综上所述,土地利用动态变化遥感监测有多种方法,各方法都有其优缺点。总的来讲,多时域线性变换、神经网络的非线性变换和变化向量分析等方法充分利用了影像系列各波段所包含的变化信息,在进行数据压缩的同时,又增强了变化信息,其算法的精度比较高、处理速度比较快。今后还需对土地利用动态变化遥感监测技术和方法进行深入研究,以建立起我国宏观土地利用动态遥感监测体系,为我国国土资源管理提供技术支持。第六章 参考文献1、李小文 主编 遥感原理与应用 科学出版社2、刘先荣 测绘成果质量监督抽查管理办法贯彻实施与测绘成果质量检查，验收执行标准及新技术应用指导手册 测绘出版社 3、甘甫平,王润生 基于遥感技术的土地利用与土地覆盖的分类方法 4、张松岭,杨邦杰 基于GIS 的耕地遥感监测人机交互式图像5、唐新明测绘文摘2011年第02期6、李爽，丁圣彦，许叔明 遥感影像分类方法比较研究J 河南大学学报