基于遥感的土地利用分类

2012 届本科毕业论文（设计） 基于遥感的土地利用分类 姓 名： 田 浪 系 别： 环境与规划学院 专 业： 测绘工程 学 号： 081412040 指导教师： 史彩霞 2011 年 12 月 22 日 商丘师范学院 2011 届本科毕业论文（设计） I 目 录 摘要 .II AbstractIII 引言 1 1 遥感概述 .1 1.1 遥感概念及原理 1 1.2 遥感技术现状 .1 1.3 Google Earth 介绍 .3 2 土地利用分类概述 3 2.1 土地利用分类概念 3 2.2 国内外土地分类状况 3 2.3 利用遥感数据进行土地利用分类 4 3 利用 Google Earth 影像数据进行土地利用分类 5 3.1 获取 Google Earth 影像数据 5 3.2 Google Earth 影像数据预处理 .6 3.2.1 图像的合并 .6 3.2.2 图像解译 6 3.2.3 图形着色及整饰 .6 3.2.4 数据汇总计算及分析 7 4 结语 .7 参考文献 8 致 谢 9 基于遥感的土地利用分类 摘 要 近年来，随着 3S 技术日新月异的发展，空间信息的采集、分析与应用进入了一个崭新 的时代。作为空间信息采集的重要手段，遥感在很短的时间内，为土地资源调查、土地管 理提供了大量宏观、同步的第一手信息，而且随着遥感信息获取技术的快速发展，这种数 据提供能力越来越强，提取遥感信息或遥感数据，为资源调查、土地管理等学科服务，就 显得尤为重要。本研究以商丘师范学院文化校区为试验区，按用途划分土地分类，选取 Google Earth 遥感影像为基础数据，通过目视解译，在 CAD 软件 DraftSight 平台上，结 合野外调查与旧有图件，制作出商丘师范学院文化校区土地利用分类图，并对其土地利用 状况进行评价。 关键词：遥感；土地利用分类；Google Earth；DraftSight 商丘师范学院 2011 届本科毕业论文（设计） III Land Use Classification Based on Remote Sensing Abstract In recent years, with the rapid development of 3S technology, the collection, analysis and application of spatial information have stepped into a new age. As an important means of spatial information collection, Remote Sensing (RS) provides large amount of macroscopical, synchronized first-hand information for land resources survey and land management within a short period of time. As the technology of acquiring RS data has a rapid development, extracting the RS information or RS data for Resources Survey, Land Management and other disciplines has been particularly important. In this research, we take Wenhua Campus of Shangqiu Normal University as test area, the land is classified by using type, choosing the Google Earth images as basic data, with visual interpretation on the CAD software platform of DraftSight, then combine with field survey and the old maps, the production Wenhua Campus of Shangqiu Normal University land use classification map, and to evaluate its land use status. Keywords: Remote Sensing; Land Use Classification; Google Earth; DraftSight 商丘师范学院 2011 届本科毕业论文（设计） 1 基于遥感的土地利用分类 引 言 我国是一个人口众多、耕地资源紧张的国家，而且随着经济社会的高速发展，人多地少 的矛盾日益突出，合理而充分地利用每一寸土地势在必行。为此，必须进行土地利用调查， 查明土地资源的数量及土地利用现状，分析其优势与存在的问题，进而探讨土地资源合理 开发以及综合利用的途径。由于经济社会的快速发展，传统的统计和实地土地利用调查方 式，不但由于空间定位不准确、不统一和不稳定而导致数据的可信度降低，还耗时耗力， 花费巨大 1。随着空间技术的发展，遥感技术已成为研究地球资源、环境的有力手段，随 着遥感技术和其他学科的综合应用，将克服传统调查方法高投入、长周期、低效率的缺点， 对制定科学、周密的建设规划，优化资源配置和开发潜力等具有重要意义 2。 随着互联网信息技术的发展，美国 Google 公司开发的 Google Earth 软件以其遥感图像精 度高、信息丰富和免费使用等特点，正逐步给人们的工作和生活带来方便，如何将 Google Earth 图像制作成地图、提取感兴趣的信息，是人们普遍关心的问题。本文以商丘师范学院 文化校区为例，探讨了利用 Google Earth 图像，结合免费 CAD 软件 DraftSight 的图形编辑 功能，进行信息提取及应用的过程。 1 遥感概述 1.1 遥感概念及原理 遥感（Remote Sensing, RS）一词，最早见于 1962 年，是随着摄影技术和空间运载工具 的发展而发展起来的，其定义为：通过某种传感器装置，在不与研究对象直接接触的情况 下，获得其特征信息，并对这些信息进行提取、加工、表达和应用的一门科学1，具有视 域广阔、信息丰富及可定时、定位观测的特点。 1.2 遥感技术现状 遥感技术是指整个接收、记录、传输、处理和分析判译遥感信息（物体电磁波的能量信 息）的全过程。它包含了两个方面的内容：一是对目标地物的观测记录过程即影像的成像 过程，二是对遥感信息的处理分析及解译过程，即所谓的遥感手段和遥感应用。 图 1-1：DiditalGlobe 公司 World View-2 卫星遥感图像（分辨率 0.5 米） 遥感技术在全世界范围内迅速发展和广泛使用是 1972 年美国第一颗地球资源卫星 （Landsat-1）成功发射并获取了大量的卫星图像之后。目前，在空间运行的各种遥感平台 有一千多颗，用于搭载各种用途的传感器。目前的传感器已能全面覆盖大气窗口的所有部 分。从传感器所利用的电磁波谱段来区分，遥感可以分为光学遥感、热红外遥感和微波遥 感。光学遥感采用的波长范围主要为可见光、近红外和短波红外区域。热红外成像技术和 微波遥感技术是近十几年发展依赖的具有美好前景的两类遥感技术。热红外成像技术的波 长从 8m 到 14m，可日夜获取目标的数据，是一种全天时的遥感技术。微波遥感的波长 范围可从 1mm 到 100cm，可以在阴雨天和夜晚成像，是一种全天候的遥感技术，而且微波 对地面物体具有较强的穿透能力，某些条件下，探测深度可达 100 米，这使得微波遥感不 仅能用于植被表面信息的遥感，而且可以用于植被内部信息的遥感，不仅可以探测地表和 干沙的特性，而且还可以探测其内部及下面的特性 3。从传感器的分辨率来看，空间分辨 率已达亚米级，光谱分辨率已达纳米数；超光谱成像光谱的波段数最多的可达 240 个波段， 可以用来监测植物的叶绿素水平；热红外遥感的温度分辨率可达 0.5K，并有可能提高到 0.3-0.IK 的水平；遥感图像获取的时间分辨率也大大提高，卫星回归周期可达几天，甚至 十几个小时，如美国国家海洋与大气局(NOAA)的卫星每天可对同一地区进行两次观测。 总之，由于新型传感器的不断出现，使得遥感技术已从过去单一传感器发展到现在的多种 类型传感器，并能在航天、航空遥感平台上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨 率的遥感影像。现代遥感技术的显著特点是尽可能地集多种传感器、多级分辨率、多谱段 和多时相技术于一身，并且与全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、惯性导航系统 (INS)等高技术系统相结合形成智能传感器。而且由于空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨 率的提高，使得遥感应用逐渐由定性向定量、静态向动态发展。 商丘师范学院 2011 届本科毕业论文（设计） 3 遥感数据的处理通常是指图像形式的遥感数据的处理。主要包括纠正(辐射和几何纠正) 、 增强、变换、滤波、分类等方面。主要目的是为了提取各种专题信息，如植被覆盖率、农 作物产量和水深等。遥感图像处理可以采取光学处理和数字处理两种形式。数字图像处理 由于其可重复性好，便于与 GIS 结合等特点，目前被广泛采用 4。目前国际上已相继推出 了一批高水平的遥感图像处理商业软件包，如加拿大的 ERM 公司研制的 ERHAPPER、美 国 ERDAS 公司推出的 ERDAS Imagine、新加坡 3- link 公司研制的 ENVI 等遥感影像处理 系统。 1.3 Google Earth 介绍 Google Earth 是一款 Google 公司开发的虚拟地球仪软件， 它把卫星照片、航空照相和 GIS 布置在一个地球的三维模型上 5。Google Earth 图像以精度高、信息丰富和免费使用等 特点,正逐步给人们的工作和生活带来方便。 图 1-2：Google Earth 免费版界面 Google Earth 的遥感影像数据，并非单一数据来源，而是卫星影像与航拍的数据整合， 其卫星影像来源主要有 Guick Bird（DigitalGlobe 公司，分辨率 0.6m） ，Word View- 2（Digital Globe 公司，分辨率 0.5m） ，Geoeye（Geoeye 公司，分辨率 1m） ，SPOT（Spot Image 公司，分辨率 4m） ，Landsat-7（EarthSat 公司，分辨率 30m）等；航拍部分的来源有 BlueSky 公司， Sanborn 公司。总体在野外具有 15m 的分辨率，在大型城市、著名风景名 胜区等，分辨率可达 0.5m67。 Google Earth 是专有商业软件，用户具有非专有且不可转让的许可 ，免费版（Google Earth Free）供个人免费使用，其专业版（Google Earth Pro）和企业版（Google Earth Enterprise）可供商用。 8 2 土地利用分类概述 2.1 土地利用分类概念 土地利用分类是区分土地利用空间地域组成单元的过程。这种空间地域单元是土地利用 的地域组合单位,表现人类对土地利用、改造的方式和成果,反映土地的利用形式和用途(功 能) 。土地利用分类是为完成土地资源调查或进行统一的科学土地管理，从土地利用现状出 发，根据土地利用的地域分异规律、土地用途、土地利用方式等，将一个国家或地区的土 地利用情况，按照一定的层次等级体系划分为若干不同的土地利用类别。 2.2 国内外土地分类状况 国外土地分类多数以土地利用现状作为分类的依据，具体到各国又有差异。如美国主要 以土地功能作为分类的主要依据，英国和德国以土地覆盖( 是否开发用于建设用地) 作为分 类依据，俄罗斯、乌克兰和日本以土地用途作为分类的主要依据，印度则以土地覆盖情况 （自然属性）作为划分地类的依据。 国内的土地分类研究起步较晚，主要是在解放以后，国内土地分类依据与国外基本相同， 也是以土地利用现状作为分类依据，如土地利用现状调查（简称土地详查）采用以土地用 途、经营特点、利用方式和覆盖特征为分类依据，城镇地籍调查采用以土地用途为分类依 据等。土地利用既受自然条件的作用和制约，又受经济、技术、社会条件的影响，所以土 地利用现状是在一个特定区域内的自然、经济、技术和社会条件共同影响的产物。土地利 用类型划分是否科学、实用，反映了土地利用研究的深度。作为国家标准颁布全国性的城 乡土地统一的土地利用现状分类，对于深入开展土地利用研究与搞好土地管理无疑具有极 为重要的意义。 我国在土地利用现状调查与研究中，曾制定过若干个土地利用分类方案。有代表性的方 案 首推原全国农业区划委员会 1984 年颁发的土地利用现状调查技术规程中制订的土地 利用现状分类及含义 ，其土地利用现状分类采用两级系统，一级按土地利用特点和主导功 能分为 8 类，二级按土地利用的主导产品或具体功能分为 46 类，并可按实际情况进行三、 四级分类。此后在县级土地利用总体规划编制规程 （1997国土 规字第 140 号）中， 曾对原八大类的土地利用现状分类进行过局部调整。中国科学院原地理研究所在 1980 年代 编制中国 1:100 万土地利用图时，采用了三级土地利用分类系统。第一级土地利用类型按 国民经济部门结构划分为 10 个类型，第二级类型按土地利用特点和经营方式划分为 42 个 类型，第三级类型按利用方式、地形或林种划分为 35 个类型 9。 2007 年 8 月，国家质量监督检验检疫总局和国家标准化管理委员会共同发布了由中国土 地勘测规划院和国土资源部地籍管理司起草的土地利用现状分类国家标准(GB/T21010- 2007)。土地利用类型的划分是土地利用研究的一项基础工作。 商丘师范学院 2011 届本科毕业论文（设计） 5 2.3 利用遥感数据进行土地利用分类 遥感图像数据在土地利用分类中作为基础数据源，在获得遥感数据之后，再对其进行预 处理、解译、转绘等，然后根据所得到的土地利用现状图进行土地利用分析分类研究。其 简单流程如图 2-1 所示。 图 2-1 利用遥感数据进行土地利用分类的一般流程 3 利用 Google Earth 影像数据进行土地利用分类 3.1 获取 Google Earth 影像数据 在一台硬件配置合适，安装有 Windows XP / Vista/ 7 操作系统，并有宽带连接的 PC 机上， 按需求安装 Google Earth 软件的相应版本，打开软件界面，点击搜索，输入 商丘师范学院， 即可到达所需的区域。在视图菜单中勾选“比例尺视图” ，打开界面的比例尺，滑动鼠标滚 轮，将比例尺调整为 80 米，视线高度 400 米，此时影像数据的分辨率最接近原始遥感数据 的分辨率 10，图像质量最佳。下载安装武汉大学开发的专用于截取 Google Earth 图像的免 费软件 Space Eye，打开 Space Eye，将两个软件界面并排排列，在 Google Earth 窗口中移 动键盘的左右方向键，保持比例尺（视高）不变，大概按左右重叠面积 10%，上下重叠面 积 10%11，在所需的区域内截取分块图像，按照图像所在的矩阵位置命名保存，如 3- 数据预处理 数字影像地图 屏幕转绘 航片 已有分类资料 野外调绘资料 矢量化草图 编辑修改、检查 数字土地利用现状图 地理信息系统 属性数据库 空间数据库 面积量算 5.bmp，以便之后的图像合并。按照这种方法，直至将区域内图像全部截取完毕，行列最好 不要改变。 图 3-1 利用 Space Eye 截取 Google Earth 图像 3.2 Google Earth 影像数据预处理 3.2.1 图像的合并 打开 Adobe Photoshop 软件的 “Photomerge”对话框，为保证图像质量，点选“拼接” ， 再导入获得的分块图像，然后开始图像合并。根据实践，在获得的图像中，将截取时同行 或同列的分块图像先合并成长条的“全景图” ，然后再将所有“全景图”再次合并成一张完 整的遥感图像，从处理所耗费的时间和系统资源上，要比直接把所有的分块放在一起合并 大大的降低。合并完成之后，剪去空白区域，将文件存储为 tiff 图像格式。 3.2.2 图像解译 打开 DraftSight，插入图像，并结合 2011 年测绘的商丘师范学院文化路校区平面图 作为参考，对遥感图像进行目视解译与矢量化。 商丘师范学院 2011 届本科毕业论文（设计） 7 图 3-2 参考图（左）与矢量化图 3.2.3 图形着色及整饰 Google Earth 图像在 DraftSight 里数字化后得到 DWG 格式的线划数字地图。由于地图 的内容均由线划组成，所以，表现出来的效果比较单一，各功能分区对比又不鲜明。因此， 可以将不同的功能分区填充易于区别的色彩。为了使用方便，还应给平面图加上图例、图 框、指北针、比例尺及文字注记等。 3.2.4 数据汇总计算及分析 用 DraftSight 软件中的 area 命令计算各个地块的面积，将计算结果用 Microsoft Office 或金山 WPS 汇总成 Excel 表格，并绘制饼状图。 图 3-3 商丘师范学院文化校区土地利用饼状图 从上图可以看出，商丘师范学院文化校区交通状况良好。作为商丘师范学院老校区，绿 化覆盖面积尤其广泛，同时也有较大的运动场供学生及周边居民进行体育锻炼。 4