遥感技术在土地规划中的应用

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2312-5042-0368

作者简介：吴丹（1986—），女，本科，助理工程师，研究方向为土地资源管理。

摘  要：主要针对遥感技术在土地规划中的应用进行研究。采用文献总结法、案例分析法，指出遥感技术的特点和数据来源，从耕地资源监测、土地质量评价、土地承载力评估、环境灾害预警4个方面，介绍了遥感技术在土地规划中的具体应用；并结合典型案例，阐述了遥感数据获取、数据预处理、数据分析全过程。以期为遥感技术的实际运用提供参考，助力土地规划工作高效开展。

关键词：土地规划   遥感技术   数据来源   预处理   数据分析

中图分类号：TP393

土地规划是在一定地区范围内，根据经济社会的发展需要对土地使用情况进行长期的、合理的安排，使土地得到充分有效利用。《中华人民共和国土地管理法》明确规定：国家编制土地利用总体规划，规定土地用途，将土地分为农用地、建设用地和未利用地，单位和个人必须按照规划确定的用途使用土地[1]。土地规划工作中，调查监测是一个重要环节，得益于科学技术的进步，以遥感、全球定位系统、地理信息系统为代表的“3S技术”得到广泛应用。以下结合实践，探讨了遥感技术在土地规划中的应用情况。

1 遥感技术的特点和数据来源

1.1 遥感技术的特点

1.1.1 多波段数据

遥感技术是应用各种传感器，对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理、成像，最终探测识别地面物。遥感技术可采集多波段数据，主要包括：（1）绿光波段，用于探测岩石、土壤和地下水；（2）红光波段，用于探测植物生长和水污染；（3）红外光波段，用于探测土地、矿产及资源；（4）微波段，用于探测气象云层和海底生物。

1.1.2 多时空分辨率

随着设备升级和技术进步，遥感卫星的类型和数量增多，凸显出多时空分辨率的优点。例如：高分一号卫星运用多光谱、高时空分辨率、多载荷图像拼接等技术，提高了高分辨率数据的自给率。高分二号卫星具有亚米级空间分辨率、高定位精度、快速姿态机动能力，进一步提升了综合观测效能。资源三号卫星可测制1∶50 000比例尺地形图，填补了立体测图领域的空白[2]。

1.1.3 多功能用途

遥感技术在发展中，其功能用途也在丰富拓展。例如：水质监测工作中，不同污染物有特定的光谱特征，运用遥感技术和数学统计法，能检测出污染物的种类和含量。红外波段对温度变化的敏感度强，运用遥感技术能对火灾进行预警监测。空气质量监测中，根据气溶胶对不同波段的散射、反射强度，运用遥感技术能为大气污染的治理提供数据支持。

1.2 遥感数据来源

1.2.1 卫星遥感数据

此类遥感数据来源于人造卫星，目前我国已经成功发射了10余颗遥感卫星和气象卫星，能获得全色像片和红外彩色图像。利用遥感卫星，可获取地球表面的图像数据，用于土地资源调查、城镇发展规划、气候监测、自然灾害监测等。

1.2.2 飞机遥感数据

此类遥感数据来源于飞机上搭载的传感器。相较于遥感卫星，飞机能灵活调整航线、航行高度和速度，从而得到分辨率更高的图像、精准度更高的数据。目前而言，飞机遥感在环境调查、地形测绘、资源管理等方面应用广泛。

1.2.3 无人机遥感数据

此类遥感数据来源于无人机上搭载的传感器。相较于飞机，无人机的灵活性更强，作业成本更低，能完成风险系数更高的探测任务，在较低的飞行高度下获取精确的图像信息[3]。随着无人机技术的不断更新，无人机遥感广泛应用在农业林业、灾害预警、城镇规划等领域。

2  遥感技术在土地规划中的具体应用

2.1  耕地资源监测

在农村土地规划中，遥感技术集中应用于耕地资源的监测上。一是动态监测耕地面积变化。人口、土地与经济社会是相互影响的，随着人口持续增加，人口与土地的矛盾更加突出[4]。二是动态监测耕地资源退化情况。

2.2 土地质量评价

遥感技术的应用，能对不同用途的土地类型进行识别，采集数据信息后评价土地潜力。例如：采集地面上的植被图像，通过计算归一化植被指数，就能了解植被的分布和健康情况[5]。计算公式：

式（1）中：表示近红外波段的反射值；表示红光波段的反射值。为正值，说明地表有植被覆盖；为0，说明地表有裸土或岩石；为负值，说明地表覆盖云、水、雪等。根据计算结果，就能评价土地的适宜性。

2.3 土地承载力评估

土地承载力是在某个时期、某种环境状态下，土地资源对人类社会和经济活动支持能力的限度。在环境问题和人类活动的影响下，一旦超过土地的承载力，就会降低土地质量，甚至造成严重的污染破坏。运用遥感技术，获取地表影响数据并分析，能评估土地承载力和可持续利用的能力。

2.4 环境灾害预警

农村土地规划与利用中，对农作物进行监测和管理是一个重要工作。运用遥感技术，既能监测农作物的生长状态，了解病虫害情况，也能预测农作物产量，对常见的灾害进行预警，如干旱、洪水、滑坡、泥石流等 [6]。

3  典型案例分析

以某地级市为例，行政区划面积约1.3万km2，下辖10个区、2个县，常住人口约915万人。该地属于温带湿润大陆性气候，地形以平原和丘陵为主，海拔高度在30～450 m之间，全年平均气温11.4 ℃，平均降水量720 mm。在土地规划工作中，运用遥感技术获取图像数据，几何校正后进行图像分类，通过数据分析了解土地使用情况，找到合理的规划开发方案。

3.1 遥感数据获取

遥感数据来源于两部分：一是地理空间云中的免费Landsat数据，包括2005年、2010年、2015年、2020年的TM图像，以及部分ETM图像和OLI TIRS图像；二是按照经纬度划分城市网格，开展野外调查工作，利用无人机携带传感器获取地物图像数据。本次调查面积共计45 812 km2。

3.2 遥感数据预处理

3.2.1 图像投影转换

在地理空间云下载的遥感图像，采用的是水平墨卡托投影格式，需转换为ALBERS投影格式。转换后的图像，采用大地坐标系，阿尔伯斯正轴、相等面积、双标准纬度圆锥投影，南、北标准纬度分别是25°S和47°，坐标原点是105°E，椭圆参数是Krasovsky参数。

3.2.2 几何校正

几何校正采用图像校正+配准法：（1）在地图上选择40个均匀分布的地面控制点，选择控制点的图像坐标（x，y）和大地坐标（X，Y）二阶多项式，得到这两个坐标之间的关系；（2）进行均方根误差测试，要求所有控制点的误差＜1个像素；（3）采用临域插值法，对图像进行校正。

3.2.3 图像拼接裁剪

单个遥感图像无法覆盖整个区域，为方便后续研究工作，要对遥感图像进行缝合。具体方法是：使用ENVI5.3软件打开地图，利用Seamless Mosaic模块将相邻图像连接起来。该方法的优点是，能精细化创建出研究区域的遥感图形，缝合图像中包括调查区域和周边非调查区域，其中周边非调查区域修剪掉，以提高数据分析准确性。

3.2.4 图像增强处理

因遥感卫星的灵敏度没有充分利用，个别图像的对比度低，会影响解释效果，必须增强处理[7]。具体操作时，增加图像中不同对象的特征差异，对无用的功能进行抑制，方便识别图像内容并提取定量信息。

3.3 遥感数据分析

3.3.1 数据分类

本次研究中，将遥感数据分为6大类，分别是耕地、林地、草地、水域、其他用地和未用地。其中，其他用地包含工业用地、矿业用地及居民用地。使用Arc GIS 10.4软件，根据不同栅格类型在遥感栅格数据图像中的位置显示线层，通过色相、纹理、阴影等光谱和纹理特性，对研究区域进行遥感，区分不同土地类型，定义每个类型的边界。

3.3.2 图像解译

数据分类后，结合野外调查得到的遥感图像数据，对难以确定的图像解释中的错误进行纠正。解释数据与室内解释的初步结果记录在解决方案中，以提高数据精度。

3.3.3 图像测试评估

图像解译后急性测试评估，确保满足后续分析要求。本研究采用混淆矩阵卡伯系数法，根据实际特征类型数据和遥感影像解释数据建立误差矩阵，具体操作方法不再赘述。

3.4 结果分析

根据遥感图像信息，最终得到该市2005—2020年土地利用变化情况（见表1）。分析可知：（1）不同类型土地的利用状况总体上变化不大，其中林地面积及占比最大，其次是耕地和其他用地，未用地面积及占比最小；（2）耕地面积及占比从2005—2020年持续增大，林地面积及占比持续减小，草地、其他用地面积及占比先增后降，水域、未用地面积及占比先降后增；（3）耕地面积及占比持续增长且增幅较大，其他用地面积及占比在2005—2015年间持续增长，说明当地农业生产和工矿业发展迅猛，促进了城镇化发展；（4）草地和水域面积及占比在2015—2020年间减小，提示工业发展带来一定负面影响。下一阶段土地规划开发中，应注意环境保护工作，兼顾经济效益与生态效益。

4  结语

综上所述，遥感技术具有多波段数据、多时空分辨率、多功能用途的特点，是地形测绘工作的重要手段。本研究结合实际案例，介绍了遥感技术在土地规划中的实际运用情况，希望为类似工作提供借鉴。未来，随着技术升级、设备更新，遥感技术具有良好的市场前景，提示从业人员加以关注，在土地规划中发挥出功能价值。

参考文献

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[2] 王金萍.理性人视角下规划建设用地指标实施偏差的地方政府行为机理研究[D].兰州：兰州大学，2023.

[3] 阮青山，葛舒瑶.3S技术在乡村振兴土地资源规划中的应用[J].乡村科技，2021，12（30）：115-117.

[4] 张人安.测绘地理信息技术在土地规划管理领域的应用探析[J].世界有色金属，2020（10）：297-298.

[5] 谷敬敬.测绘地理信息新技术在土地规划管理领域的应用分析[J].百科论坛电子杂志，2019（7）：672.

[6] 聂泽栋，蔡士雪.基于RUSLE模型的安徽郎溪县土壤侵蚀时空变化及其影响因素分析[J].安徽地质，2023，33（2）：162-170.

[7] 廖琪，陈玲，周艺霖，等.小城镇建设用地扩展的时空分异研究——以佛山顺德区为例[J].南方农机，2023，54（12）：35-39.