基于遥感与GIS的土地利用动态监测的研究

王茂乾

自然资源部第一地形测量队 陕西 西安 710054

随着科技的发展，传感器空间分辨率提高，呈现出多平台、短周期获取多源遥感数据的趋势。RS技术是获取空间信息的重要技术手段，通过遥感获取时间序列信息，为重现土地利用空间信息提供支持。目前城市建设步伐加快，高分辨率卫星遥感的发展，为土地利用动态监测提供新的信息源，为空间信息处理带来新动力。RS发展为土地利用动态监测信息获取奠定技术基础。

1 遥感与GIS技术概述

土地利用覆盖变化是环境变化的重要原因。当前3S技术广泛应用于土地利用动态监测，RS可提供多时相的大范围信息；RS与GIS技术在资源环境变化监测方面发挥重要作用。结合RS与GIS技术动态监测土地利用，从宏微观观察土地利用结构等变化，为土地管理部门决策提供客观依据。

RS，GIS与GPS是目前地理空间信息获取更新分析应用支撑技术，3S技术应用于土地利用动态监测中，GPS主要 用于提供靶区准确空间位置，GIS对多种来源数据综合处理；RS用于实时发现地球表面变化[1]。遥感技术应用第二阶段表示动态监测，数字遥感技术及时动态得到区域时间段影像系列优点，土地利用动态遥感监测是具有周期性特点的遥感信息为信息源，基于不同年份同时相影像间存在光谱特征差异原理，运用计算机图像处理技术，对土地利用状况系统分析的方法。土地利用动态遥感监测是快速获取土地利用变化信息的重要手段。

GIS是处理分析空间数据的有力工具，促进空间信息专题制图。GIS与遥感结合成为二者发展趋势。应用遥感与GIS结合，利用遥感数据获取土地利用现状信息[2]。利用GIS功能进行土地利用状况动态分析，土地利用的动态监测采用人机交互方式对遥感图像解释，计算区域各地类变化面积。

2 土地利用动态监测研究

土地利用是人类有目的开发利用土地资源的活动，通过发展工农业等满足社会发展需要，改变地表形态及生物物种平衡，地球上1/2的土地被人类开发利用，对生态系统结构产生很大影响[3]。土地利用动态变化研究有助于加强土地科学管理，土地利用变化研究要揭示变化过程，遥感与GIS技术成为土地利用变化研究的重要工具，对变化信息动态管理日益得到重视，遥感技术在土地利用变化研究中作用是进行土地利用变化动态监测。

2.1 遥感图像处理

土地资源利用是动态变化过程，利用遥感技术对研究区土地利用变化进行科学更新，为国家宏观决策提供可靠的土地利用变化情况，随着国土合理开展，土地管理部门如何准确获取土地利用动态变化信息尤为重要[4]。土地利用遥感监测目的是准确掌握土地利用状况，内容包括土地利用变化类型，相关环境要素变化等。遥感图像处理包括预处理与增强处理。

遥感图像预处理是对原始图像进行辐射增强，使不同时相图像具有统一地理坐标等。用户从遥感图像提取专题信息，需对原始图像进行几何校正。多项纠正法原理直观，共线方程就蒸发具有优越性，但需提供高程数据，通常用于二元三次多项式图像纠正。遥感图像增强是对图像进行专题信息增强处理，根据图像后处理需要，扩大灰阶层次，按图像在亮度等方面适应人眼视觉特点，通过对单波段图像增强，使不同土地利用类型边界清晰。

2.2 GIS在土地利用动态监测中的应用

土地利用动态变化包括数量类型变化，应对土地利用变化动态监测，找出各类发生变化主导因素。GIS空间信息分析包括叠加、网络分析等。利用GIS信息分析技术，可以获取土地利用变化信息。GIS可以设计具有个性化的电子地图。

土地利用变化分析中应用GIS几何量算功能计算图斑面积，统计各类用地面积总和；利用查询检索工具对土地利用类型归类处理等。利用GIS分类成图功能形成土地利用类型图，应用GIS属性数据统计分析功能，统计各类用地面积[5]。遥感技术以其真实性特点，对土地利用动态监测，GIS空间分析技术实现土地利用变化量面积量算等操作。

2.3 遥感数据融合

遥感数据融合是采用将遥感图像数源提供信息综合，降低其不确定性，形成对目标完整一致的信息描述。通过多种传感器数据处理增进对目标的解读。数据融合准备工作包括影像数据空间配准，SPOT影像表现色调较暗，融合时会影响整体亮度表现，需要对SPOT影像灰度拉伸处理，灰度拉伸方法包括分段拉伸，指数拉伸等。

影像数据处理针对SPOT全色高分辨率影像细部特征处理，采用直方图线性拉伸法增强SPOT影像局部反差。对建筑物差异进行特殊处理。应用算法将两种数据融合，保证TM多光谱影像丰富色彩信息，土地利用动态遥感监测数据融合包括元级融合、决策级融合。像元级数据融合是低水平融合，经分析处理后得到研究对象特征信息，缺点是所需处理信息量大，不能顾及地物图像特征。像元级数据融合常用算法有HIS变换等。小波变换是最近发展不断融合方法，统计融合数据均值[6]。小波变换法可聚焦到分析对象任意细节，适用于对实时性要求较低的场合。

特征级数据融合是中等水平融合，将提取特征信息充分表示量进行分类处理，优点是可实现对信息压缩，为决策信息提供所需特征信息。Bayes决策法是分析传感器获取信息相关性，运用Bayes决策法时涉及先检概率问题，比值运算将同像元对应不同波段作商运算，得到图像与原有图像 色调下降，变化区域色调突出。可以分辨边缘地带，是土地利用动态监测中可采用的处理方法。神经网络法具有通过计算进行推力的突出特点，可以提高数据融合推理速度。

2.3.1 土地利用动态监测遥感与GIS的应用

研究项目选取长三角南京市江宁区，试总面积1566.78km²，江宁区水域面积186km²，境内地质条件复杂，丘陵岗地面积最大。地形呈马鞍状，地势开阔，山体高度在海拔400m以下。项目地区是人类活动与资源环境密切的地区。

根据对影响土地利用变化成因分析，确定影响因素包括土地覆盖类型，土壤水分等区域性参数，社会经济活动等有关。综合分析土地利用影响因素，利用遥感图像获取土地利用分类图，通过数字化方式获取基础年土地利用状况资料,为政府部门决策提供科学依据。

MOMS-2P通过三行线阵CCD扫描获得沿轨向立体像对，SCOP软件完成图像匹配与三角测量方法生成DHIM。MOMS-2P可用于土地利用状况分类，首先选择样区分波段对地物类型分类训练，进行研究区多波段遥感图像分类。获得土地利用分类专题为栅格类数据格式，将土地利用图像转化为多边形Coverages，用于DEM三维地面土地利用制作。

系统历史图资料通过数字化方法建立基础数据库，首先在MapGIS平台下对1：10000地形图进行扫描数字化等工作，数字化内容包括地形水文等，通过E00交换文件格式转换格式，进行投影转换及图像拼贴，形成完整的矢量数据库。通过遥感图像分类计数，建立基础资料数据库，数据精度等不一致，需建立合适统一坐标系统集成矢量数据类型。

2.3.2 RS，GIS支持下的土地利用动态监测分析

RS，GIS支持下对遥感图像，统计数据源空间数据库动态分析，对影响土地利用变化特征规律，对不同时期土地利用专题图层进行时序分析，通过比较对土地利用预测提供指导性依据，对分析结果制图输出，以村级行政单位为基本分析单元，生成不同用途的独立结果，主要包括DEM分析，土地利用分析，Overlay分析等。

土地利用分析是对土地利用程度，植被类型等因子分析，对植被因子敏感红外波进行图像处理，由于NDVI可综合反映植被覆盖度，叶面积指数等特征，结合GIS技术支持，对比获得土地利用时相变化特征。DEM基于DEM单要素多时相分析，可通过不同时相DEM数据比较获得研究区地形变化，直接获得土壤侵蚀状况分布。利用GIS的Overlay功能，对不同时期遥感分类图像进行叠置分析，掌握土地利用在空间的连续变化情况，为及时掌握土地利用情况提供可靠依据。

3 结束语

卫星遥感信息是土地利用动态监测的重要信息源。土地资源利用需要长期动态监测支持，通过多种方法监测分析，了解土地利用动态变化规律。RS，GIS技术集成为进行土地利用监测提供科学保证，GIS空间分析应用为各级部门提供辅助决策。系统分析自然地理各因子对土地利用变化状况的影响，由于多方面原因，需要深入研究专家系统引入等内容。