城市土地利用变化监测.ppt

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1、,土地利用变化检测专题,应用多光谱卫星遥感影像对土地利用/土地覆盖变化进行识别和提取已成为遥感研究的重要方面，并形成了一些变化识别与检测的方法。遥感变化检测就是从不同时期的遥感数据定量地分析和确定地表变化的特征与过程，涉及到变化的类型与范围，即需要确定变化前后的地面类型、界线及趋势。,土地利用变化包括一种利用方式向另一种利用方式的转变以及利用范围、强度的改变。,由于遥感图像信息的获取过程受到各种因素的影响（遥感系统因素与环境因素），因此变化检测时必须充分考虑这些因素在不同时间的具体情况及其对于图像的影响，并尽可能消除这种影响，使这种检测建立在一个比较统一的基准上，以获得比较客观的变化检测结果。

2、如：遥感系统因素的影响及数据源的选择 时间：应当尽可能选用相同季节、相近时刻的遥感图像，以消除因太阳高度角不同和植物物候差异引起的图像 反射特性差异；空间：要求保证不同日期遥感图像之间的精确配准；光谱：选择合适的遥感数据类型及相应波段；还要注意大气状况、土壤湿度状况、物候特征等，以保证数据的可比性和变化检测的可靠性。,变化信息是指在确定的时间段内，土地利用发生变化的位置、范围、大小以及变化类型。,变化信息提取通过遥感手段，对同一地区不同时期的两个影像的光谱信息进行分析、处理与比较，并结合目视判读解译，获取该时间段内土地利用的变化信息。,人工目视解译_ 将两个时相的影像并行放在同一窗口内，通过肉

3、眼对比观察来发现变化。,变化自动发现_ 通过对遥感影像进行各种技术处理，使变化自动显现出来。,人工目视解译,前一时相SPOT影像,后一时相SPOT影像,变化自动发现,在变化发现以后，需要将变化的边界（即范围）提取出来，按提取的方式不同，可分为人工提取与自动提取两种：人工提取通过手工描绘或借助于图象处理工具如魔棒吸取的方法，确定变化图斑的范围。自动提取通过遥感影像处理技术如分类或取阈值法，自动确定变化图斑的范围。,土地利用动态变化信息提取方法研究,技术流程,变化信息发现的方式,自动发现,人工发现（人工目视解译）,人工发现与自动发现相结合,光谱特征变异法 主成份分析法（PCA）假彩色合成法 图像差

4、值法 分类后比较法 波段替换法,自动发现方法,运用多源数据的融合技术，将不同时相的来自不同传感器的遥感数据进行融合，使变化区域呈现特殊的影像特征的一种方法。该方法通常用于辅助计算机自动提取变化图斑的确定。原理：同一地物反映在SPOT影像上的信息与其在TM影像上的光谱信息是一一对应的。因此，将二者融合时，将如实地显示出地物的正确光谱属性。但如果两者信息表现为不一致时（即地物发生变化时），融合后的影像上就会出现光谱突变（变异），并与周围地物在光谱上失去协调性，从而检测出变化信息。,光谱特征变异法,缺点：,发生光谱特征变异的地物要有足够的几何尺寸才能被人工目视发现，同时该方法的效率还受到监测区地物光

5、谱特性的限制。故丢失图斑尤其是小图斑较多，而且效率低。,主成分分析（PCA）是基于变量之间的相互关系，在尽量不丢失信息的前提下利用线性变换的方法实现数据压缩。在使用主成份分析法时，一般都要对不同的时相的数据做主分量变换，以压缩数据中的信息，突出主要的信息部分，根据做PCA变换的具体操作的不同，该方法又有以下几种方式：,多波段主成份变换法,主成份差异法,补充主成份分析的知识,多波段主成分变换法,主成分差异法,将两个甚至三个时相的同一波段数据分别放入红、绿、蓝影像处理面板中，合成后的图像，可以显现出高亮度的变化。以SPOT为例：首先将两时相的全色SPOT影像匹配并重采样，将前一时相的SPOT影像赋

6、予绿、蓝波段，后一时相的SPOT影像赋予红波段，若地表未被破坏，即影像灰度接近，合成以后将是黑色或白色。而出现红、蓝区域则可能是变化区域。,假彩色合成影像,将两个时相的遥感影像按波段进行逐像元相减,从而生成一幅新的代表两个时相间光谱变化的差值图像。假设辐射值的显著变化代表了土地覆盖变化，在差值图像中接近于零的像元视为未变化,大于或小于零的像元表示其覆盖状况发生了变化。该方法的关键是阈值的确定，一般可采用均值标准差或经验试验法。,差值法,分类后比较法是一种较为简单的变化发现方法。首先运用统一的分类体系对每一时相遥感影像进行分类,然后通过分类结果的比较直接发现土地覆盖的变化。,分类后比较法流程图,

7、优点：直接获取变化的类型、数量和位置；进行两个时相以上的遥感影像的变化分析。,缺点：无法发现同一地类内部的小变化；精度较低，变化提取的精度大致等于各时相影像分 类精度的累积。,首先融合前一时相的多光谱影像（TM）与全色影像（SPOT），然后将融合影像与后一时相的全色影像作匹配，将融合影像分解为红、绿、蓝三个波段，用新的全色波段代替融合影像的红波段，生成新的影像。在新影像上能够容易地发现红色区域为发生变化的区域。,波段替换法,通常要求采用两种以上变化信息发现方法，有效防止变化信息的遗漏。,变化信息提取方法,阈值法 手工描绘法,遥感图像中，各类地物都对应特定的灰度域。在变化信息特征增强的图像上，变

8、化区域的灰度值与其它区域的灰度值一般是明显不同的。因此可以根据直方图和影像特征，交互确定变化存在区灰度域的上下限阈值；然后利用阈值将变化发生的区域从图像中提取出来。,阈值法提取的变化,通过人机交互解译，从变化特征增强的图像中手工描绘出变化范围。,在PHOTOSHOP软件下，当变化图斑颜色单一时，可用魔棒直接选择；反之则需进行勾绘，勾绘必须在大于1：1的状态下，沿着融合图像的光谱与纹理变异分界处以两个象素宽度向外勾绘图斑边界线。,解译的基本要素包括色调/颜色、大小、形状、纹理、结构、高度、阴影、组合构型和所处的地理位置等。,返回,目视解译 自动分类法 野外调查,变化类型确定,将勾绘的变化区域分别

9、叠加在两个时相的图像上，交互显示比较目视解译判断变化区域在两个时相上对应的地物类型。当从影像特征难以确定地物类型时，可以参考土地利用图等相关资料。,目视解译,按照区位分布、类型特征、时相差异以及光谱与纹理的一致性与差异性特征，判读变化类型。,变化信息判读原则：,采用特征变异法时，变化信息一般表现为亮绿和灰白，并与周围色调不协调，对于占用有植被的耕地，变化信息一般为亮绿，对于占用无植被的耕地，变化信息将继承原始TM颜色，但亮度会增加。,变化图斑一般分布于人类活动频繁与经济发展快速 的地带，例如城乡结合部、村庄周围、开发区附近、公路铁路两侧、工矿与机场等人工建筑物附近。,当单纯用阈值法很难准确地将

10、变化区域从背景影像中分离开来时，可以采用分类法。对变化范围内的影像进行局部分类。分类方法有多种，通常采用监督分类。利用监督分类提取变化信息时，训练样区的选择最为关键。首先要分析变化信息特征增强的图像的特点。如果各类变化信息的影像特征差别明显，则将各类的变化信息都选出一个样区进行分类。但是当图像中不同类型变化信息影像特征差别不明显时，须将变化类型做适当的合并，以保证分类精度。在以后的目视解译或外业调查中，再将合并的类型区分开。,自动分类法,原则要求野外调查全部变化图斑，并通过调查确定变化真伪、变化范围、位置及类型等。,返回,外业调查前,以县级辖区为单位，或监测区面积不大时，也可以以监测区为单位，

11、对变化图斑按照从左到右、从上到下顺序统一编号，图斑编号应具有唯一性。,变化图斑表示,图斑编号,外业调查前，对变化图斑分为肯定与怀疑两种情况并分别用不同的颜色表示：确认发生变化的图斑，以红色描绘图斑边界；怀疑发生变化的图斑，以黄色描绘图斑边界。,外业调查前,外业调查后,组合法提取变化信息流程,用于变化信息提取融合,变化信息管理,分层信息管理文件是将遥感监测成果按一定顺序分门别类地放在其对应的层位内。常用的是PHOTOSHOP软件下的.psd分层管理文件。原则上以完整的主城区、县（区、市）行政辖区为基本单元制作PSD文件，文件名为主城区、县（区、市）名称，如北京市主城区.PSD、昌平.PSD等。当

12、一个区范围较大、变化较多时，可独立建一个PSD文件；也可以组合几个区，独立建PSD文件。,主要内容：,参考图与融合图层 变化信息图斑及其编号层 行政境界 其他界线 公里格网 注记,土地覆盖变化与土地利用变化的关系,单一的土地利用形式往往与某一种土地覆盖类型相对应（放牧草地）。一种土地覆盖类型可能支持多种利用方式，如森林可用于木材开采、采伐或火烧后用于耕作、狩猎和采集、燃料木收集、娱乐活动、野生生物保护、水土保持等。一个单一的土地利用系统可能包含不同的土地覆盖类型共同存在，如一个农业系统兼有耕地、林地、已开发的牧场、村落（居民地）。,土地利用的变化很可能引起土地覆盖变化，但在土地利用不变的情况下，土地覆盖也可能发生变化。如当木材生产或耕作的常速超过了森林的更新能力时，森林将不断地缩小。现在大多数的土地覆盖变化是为人类的土地利用所驱动，土地覆盖的变化是土地利用变化的直接响应。,