土地覆盖变化检测技术概述
IDRISI软件之CAMarkov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤
IDRISI软件之CA_Markov模块实现土地利用变化模拟方法及步骤 一、首先创建一个工程目录 二、数据格式转换 所用的数据是IDRISI中的栅格数据，因此需要将gis中的tif数据转换为IDRISI 支持的栅格数据格式。 方法：File→Import→Desktop Publishing Formats→GEOTIFF/TIFF 转换后的格式为.rst 三、获取马尔科夫矩阵 方法：Modeling→Environmental/Simulation models→MARKOV 1表示获取转换矩阵的前一期影像，为我们的87年遥感影像； 2表示获取转换矩阵的后一期影像，为我们的96年遥感影像； 3是这个模型中输出条件概率的前缀，表示的是从87到96变化的一些信息（具体是什么，我也不清楚，但是后续的预测会用到这个文件），一般都是我们自己命名，比如说8796； 4表示第一个与第二个影像之间的时间间隔，这里为9年； 5表示我们向前预测的时间周期，这里也设置为9年，即模拟2005年的土地利用情况； 6是比例误差（我看的资料里面一般都设置的是0.15）。 获取的马尔科夫矩阵记录了在下一个时期，从每个土地利用类型转换为其他土地利用类型的概率。 四、实现CA_Markov模型预测 土地利用变化模拟使用的是IDRISI软件中的CA-Markov模型, 位于Modeling →Environmental/Simulation models→CA_Markov。 1表示模拟05影像需要依据的影像，即为我们的96年遥感影像； 2表示马尔科夫转换矩阵面积文件，这里选择的是马尔科夫转换概率矩阵； 3即为转换适宜性图集（我是把从87转换为96年影像中产生的那个8796文件作为适宜性图集，一般都是自己重新做一个这种图集，需要道路、河流、坡度等信息，我之前也做过，但主观性特别强，而且出来的模拟精度很低，所以就舍弃了这个方法）； 4表示输出的土地利用变化数据，命名为05； 5表示元胞自动机循环次数，一般为两个年份之间间隔的整数倍，这里可以取9、
土地利用动态变化研究方法探讨
来稿日期:1998210 土地利用动态变化研究方法探讨 王秀兰 包玉海 (中国科学院遥感应用研究所,北京 100101) 摘 要 本文从全球变化的研究热点——“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,概括分析了土地利用变化研究的方法—土地利用变化模型的建立,阐述了各类模型的涵义及在土地利用变化研究中的意义,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型—(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。 关键词 土地利用 土地利用动态变化 模型 1 引言 面对当前日益加剧的人口—资源—环境问题,全球变化研究成为近年来国际上最为活跃的研究领域之一。而在众多的全球变化问题中,土地利用 土地覆盖变化研究显得尤为重要,其原因有二:首先,土地利用 土地覆盖变化是引起其它全球变化问题的主要原因,因而在全球环境变化和可持续发展研究中占有重要地位;其次,地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题,而在全球环境变化问题中,土地利用 土地覆盖变化可以说是自然与人文过程交叉最为密切的问题。因而隶属于“国际科学联合会(I CSU )”的IGB P 和隶属于“国际社会科学联合会(ISSC )”的H PP ,希望以此为突破口,推动全球问题的综合研究。建立土地利用 土地覆盖变化(简称LU CC )模型是深入了解土地利用 土地覆盖变化成因、过程,预测未来发展变化趋势的重要手段,也是土地利用 土地覆盖变化及全球变化研究的主要方法。长期以来,在许多研究领域,人们从不同的角度出发,构建了大量的模型,对土地利用 土地覆盖变化的研究起到了积极的作用。本文从全球变化的研究热点—“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,阐述了研究土地利用 土地覆盖变化的几类模型,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型:(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。 2 土地利用变化的研究内容及研究方法 211 土地利用变化的概念及研究内容 土地覆盖是指地球表层的自然属性和生物物理属性,而土地利用则指土地的使用状况第18卷第1期 1999年3月地 理 科 学 进 展PRO GR ESS I N GEO GRA PH Y V o l .18,N o .1M ar .,1999
土地利用与土地覆被变化翻译
毕业设计(论文) 文献综述 题目土地利用与土地覆被时空动态变化分析学院测绘科学与技术学院 专业资源环境与城乡规划管理 班级0701 学生杨慧荣 学号0710010111 指导教师竞霞 二〇一一年六月一日
土地利用与土地覆盖变化 摘要：文章概要介绍国际地圈-生物圈（IGBP)的核心计划之一——土地利用与土地覆盖变化（LUCC）的科学计划。阐述了该计划的形成历史、科学目标以及主要研究内容。指出LUCC研究目的是改善对全球土地利用和土地覆盖变化动态过程(或动力学）的认识，以着重提高规划土地覆盖变化的能力。 关键词：土地利用土地覆盖国际地圈-生物圈（IGBP)计划全球变化 1土地利用和土地覆盖的形成历史 全球环境变化组织逐渐认识到土地利用与土地覆盖变化的重要性，也意识到对土地利用与土地覆盖这一课题跨学科研究的迫切性。全球环境变化组织对这一课题的重视目的在于提高我们对这种变化的模拟和研究的能力，这也吸引了国际地圈与生物圈计划”(IGBP)和“全球环境变化人文计划”(HDP)，探索对这一课题研究的合作的可能性，他们目的在于改变人们对全球土地利用与土地覆盖动态变化的原始理解。这两大国际组织委托研究土地利用/土地覆盖变化的“核心项目计划委员会”和“研究项目计划委员会”（CPPC/RPPC LUCC）拟定一个关于共同发起土地利用与土地覆被核心项目的科学计划。这项计划由“核心项目计划委员会”和“研究项目计划委员会”（CPPC/RPPC LUCC）联合一个大的研究组织通过多次的研习会和探讨会拟定并最终于1996年4月29-31在美国阿姆斯特丹展开讨论。 2就全球环境变化下的土地利用/覆被的目标 LUCC研究的目标是在全球范围内提高人们对LUCC动态变化的理解，提高人们对LUCC动态变化的研究能力。由于人们对土地利用方式的不同引的变化起了全球行的土地利用与土地覆盖的变化，所以LUCC的研究就显得尤为重要了。土地利用与土地覆盖的变化导致了地圈和生物圈之间的交互作用、生物多样性的遗失，而且也是影响可持续发展和人类对这种全球变化做出反应的主要因素。因此，洞悉土地利用与土地覆盖变化的机制对模拟和评估环境方面是非常重要的。那么对于土地利用与土地覆被的一个明确理解对于理解全球环境改变是不可或缺的。进一步说，洞察土地利用与土地覆被变化的机制需要选择人类能够进行干预的可行路线，通过改变需要和数量来改变全球土地利用（与土地覆被）的转变。LUCC的研究能够提供与土地利用、土地资源、环境政策与规划相关的资
土地利用覆盖变化地信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告 1. 实验目的 利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。 2. 实验内容 金华市土地利用/覆被变化信息的提取。采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。 （1）TM影像数据的预处理。本文的遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。 （2）土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年金华市土地利用/土地覆被信息。 （3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。 3. 实验方案 4. 数据预处理 4.1 数据源
本文所采用的数据包括：两景金华市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT 全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。具体的见表4-1和4-2所示。 表4-1 研究区遥感影像数据 获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m） 2003年3月9日SPOT-5全色 15 1/25 2003年3月26日LandsatETM+ 1-8波段 1 15m（全色） 30m(多光谱) 1996年9月6日LandsatTM1-7波段130 1988年12月5日LandsatTM1-7波段130 表4-2 研究区其他资料及应用说明 数据类型应用说明 大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正 野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作 土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考 4.2 图像预处理 数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。主要工作流程如下（图4-2）：
土地利用变化报告
土地利用变化报告
1 前言 经过一学期对《土地利用与植被覆盖变化研究》课程的学习，使我对这门课程有了更进一步的认识和了解。为了巩固所学内容，灵活的将理论与实际相结合，本次研究特选取西安市临潼区2000、2009年的tm影像，利用所学理论知识，结合软件操作，完成土地利用分类、动态度计算、土地利用转移矩阵、土地利用程度综合指数计算和马尔科夫预测等工作，并对研究结果进行分析总结。本次研究旨在掌握土地利用变化研究的基本流程，从而加深对遥感与土地利用基本理论的理解，着重培养我们分析问题和解决问题的能力。 2 研究过程 2.1 土地利用分类 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）。分类提供土地覆盖以及土地利用中涉及的人类活动类型等信息。它也可能有助于环境影响评价，以及潜在的土地利用多样性。本研究采用监督分类的方法对临潼区2000年和2009年土地利用情况进行分类，以分析研究区的土地利用分布格局。 2.1.1 影像分析及样本选取 根据已有的影像资料分析判别，可将研究区地物类别划分为四类：建设用地、耕地、水体和林地。在ENVI中利用ROI Tool来定义训练样本，也就是将感兴趣区当做训练样本。根据人工经验知识和影像波段组合，可确定影像中白色有尖锐颗粒的呈片状分布地区为建设用地，影响颜色呈浅绿、深绿，并且纹理清晰，分布在城市着农村周围的平缓区域的为耕地，水体的分布呈现出带状或颜色均一的片状，
一般为蓝色或浅蓝色，而在影像东南地区的山上则分布着大量的林地，颜色为墨绿，色泽均一或有浅绿色颗粒。根据上述的解译特征，在ENVI软件中的Region of Interest中选择土地类别的样本，并按照3、7的规则分为验证样本和训练样本。如图所示： 图1. 样本选取过程 对于选好的训练样本在Options下的Compute ROI Separability 中计算可分离度，一般可分离度大于1.8，则表示训练样本的可分离性较好。本研究所选的分类样本分离度均大于1.6，表明可分离性较好。 2.1.2 监督分类 根据分类的复杂程度和精度要求，本次研究选择最大似然法分类器。最大似然法分类器假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。 在ENVI软件菜单中选择Classification——Supervised——Likelihood Classification功能，对2000年和2009年的遥感影像进行土地利用分类，制作成专题地图如下：
不同地质条件下土地利用动态变化研究
不同地质条件下土地利用动态变化研究 摘要：随着时代的发展，越来越多的人开始关注土地利用变化。本文分析了四 川省南江县不同地质背景条件对土地利用动态变化的影响，并试图建立建立符合 各区地质条件的土地利用模式。针对不同地质条件，认为南部白垩系、侏罗系倾 斜式单面低山和侵蚀台坎状窄谷低山紫色土适合开展种植和养殖；中部侏罗系、 三叠系单面低、中山紫色土黄壤适合发展以林地为主的多经济作物；北部三叠系、震旦系、寒武系、中山黄壤黄棕壤石灰岩可开展林牧作业。 关键词：南江县；地质条件；LUCC；动态变化 LUCC study under different geological conditions in Nanjiang district, Sichuan Province Qu Shaodong, LiYanan, XiongYufei （1.Institute of Land Engineering and Technology, Shaanxi Provincial Land Engineering Construction Group Co., Ltd.; 2.Key Laboratory of Degraded and Unused Land Consolidation Engineering, the Ministry of Natural Resources; 3. Shaanxi Provincial Land Consolidation Engineering Technology Research Center） Abstract：With the development of the times, more and more people begin to pay attention to land use change. This paper analyzes the influence of different geological background conditions on the dynamic change of land use in Nanjiang County, Sichuan Province, and attempts to establish a land use model that meets the geological conditions of each region. According to different geological conditions, the purple soil of Cretaceous and Jurassic tilted single-sided low mountains and eroded terrace like narrow valley low mountains in the south is suitable for planting and breeding; the yellow soil of Jurassic and Triassic single-sided low and middle mountain purple soil in the middle is suitable for developing multi economic crops dominated by forest land; the limestone of yellow brown soil of Triassic, Sinian, Cambrian and middle mountain yellow soil in the north can be used for forestry and animal husbandry Industry. Keywords: Nanjiang district; Geologicalcondition; LUCC; Dynamic change 作为人类赖以生存和发展的基础-土地，越来越多的人开始关注其利用和变化，这也是全球变化的主因之一[1]。自从1995年“国际地圈与生物圈计划（IGBP）” 与“全球环境变化人文因素机会（IHDP）”联合提出“土地利用/土地覆被变化计划（LUCC）”以后，土地利用变化研究进入了快速发展的阶段。随着该项研究的不 断深入和发展，LUCC研究的热点逐渐转化为区域和局地土地利用变化[2]。在土 地利用开发的调控过程中，地质背景可以作为土地覆被与土地利用的依据。它涵 盖与土地利用、开发有关的所有地质特征及有关问题，包括沉积特征、土地特性、母岩组成、地形地貌、地球化学、水文水资源、地质构造及其他因素等。所以， 在一定区域范围内，对土地利用变化和土地覆被有关或有影响的所有与地址相关 的因素（组成）以及内外地质作用，我们都可以认定位地质背景[3]。 在经济发达的南方地区和生态比较脆弱的地方，我国开展了大量区域土地利 用变化的科研项目，但在经济相对落后，生态环境相对较好的四川东北部地区， 较少开展该项工作。目前在该地区开展的土地利用变化研究工作主要是基于遥感 影像解译，政府调研报告，结合社会经济数据开展相关空间和数量分析，很少有 结合地质背景条件开展相关工作进行土地利用变化研究[4-7]。因此本文拟对川东 北南江县开展地质背景条件下的土地利用变化研究，该项研究可以为当地和其他 类似地区LUCC研究和政府制定土地可持续发展决策提供有益的参考和依据。 1研究区及地质背景
几种土地利用变化模型的介绍
几种土地利用变化模型的介绍 1马尔可夫链模型 马尔可夫理论是一种用于随机过程系统的预测和优化控制问题的理论，它研究的对象是事物的状态及状态的转移，通过对各种不同状态初始占有率及状态之间转移概率的研究，来确定系统发展的趋势，从而达到对未来系统状态的预测的目的［1］。马尔可夫链是一种 随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关。这种性质称为无后效性。 马尔可夫链模型的建立过程： ①确定系统状态：研究某一地区的土地利用/覆被变化，首先确定当地的土地利用类型，植被类型，确定其土地利用状态。 ②建立状态概率向量：设马尔可夫链在tK 时取状态E1、E2、?、En 的概率分别为P1、P2 ?Pn而0≤Pi ≤，1则向量［P1、P2 ?Pn］称为t K时的状态概率向量。 ③建立系统转移概率矩阵： 一步转移概率：设系统可能出现N 个状态E1、E2 ?En，则系统由T K时刻从Ei 转移到T k+1 时刻Ej 状态的概率就称为从i 到j 的转移概率。p ij p(E i E j ) 状态转移概率矩阵：在一定条件下，系统只能在可能出现的状态E1、E2 ?En 中转移， 系统在所有状态之间转移的可能性用矩阵P 表示，称P为状态转移概率矩阵。 P p ij N N,其中p ij P{E i E j} P11 ?P1n ??= [ ? ??] P n1 ?P nn N p ij 1 i 1,2, N j1p ij0 i, j 1,2, N 为了运用马尔可夫模型对事件发展过程中的状态出现的概率进行预测，还需要再介绍一个状态概率 πj(k) ：表示事件在初始( k=0)状态为已知的条件下，经过k 次状态转移后，在第k 个时刻处于状态E j的概率。∑j n=1πj(k) = 1 从初始状态开始，经过k 次状态转移后到达状态E j 这一状态转移过程，可以看作是首先经过( k-1)次状态转移后到达状态E i(i = 1,2 ? ,n)，然后再由E i经过一次状态转移到达状态E j。则有：πj(k) = ∑i n=1 πi(k - 1)P ij (j=1,2, ?,n) 如果某一事件在第0 时刻的初始状态已知，则可以求得它经过k 次状态转移后，在第k 时刻处于各种可能的状态的概率，完成对这一事件未来发展的预测。 目前，一阶马尔柯夫模型多应用于较小空间尺度的植被变化与土地利用变化中，如预测 草原退化格局的变化、预测城市土地利用变化以及模拟土壤侵蚀变化信息等。在更大空间尺度的应用还很少。此外，由于土地利用主要是受社会经济的驱动，土地利用变化数据固定不
中国区域土地利用变化和农业活动对区域气候影响的数值模拟研究
中国区域土地利用变化和农业活动对区域气候影响的数值模拟 研究 陆地与大气在各种时空尺度发生着复杂的相互作用,调节着界面上的能量、物质和动量交换,从而对气候产生重要影响。在人类活动和气候变化的双重胁迫下,中国近30年来的土地利用在不同时空尺度上都发生了很大变化。 中国是世界上灌溉面积最大的国家,而华北平原是中国灌溉面积最大的区域。中国西北降水稀少,水资源短缺,严重制约了当地农业的发展,而地膜覆盖可以有效抑制土壤的蒸发,保持土壤湿度,在西北的应用前景较好。 中国区域这些典型的下垫面变化,通过陆气相互作用,必将对区域气候产生 不可忽略的影响。目前土地利用变化对区域气候影响的数值模拟多关注的是单一土地利用类型的变化,且没有考虑次网格尺度的信息;模式中的灌溉方案还不够 完善;有关地膜覆盖农田对区域气候影响的研究还没有。 本论文首先分别利用历史三期(1990年、2000年、2010年)土地利用数据和植被覆盖度数据来驱动区域气候模式WRF(陆面模块选用Noah),系统模拟研究了中国土地利用和植被覆盖度变化对区域气候的影响。进而在WRF耦合的Noah-MP 陆面模块中引入新的动态灌溉方案,并以此模拟研究了华北平原灌溉对区域气候的影响,所引入的新方案考虑了灌溉与地下水的耦合过程以及灌溉对植被的影响作用。 最后在耦合模式WRF/Noah中引入动态灌溉方案的基础上,将地膜参数化方 案引入该模式,分别设计考虑和不考虑地膜覆盖的试验,研究了西北干旱半干旱 区地膜覆盖农田对区域气候的影响。主要研究结果和结论如下:(1)在土地利用试验中,地表反照率、叶面积指数、城市地表的不透水性、低空云量等影响地表能
监测土地利用变化
监测土地利用变化：利用遥感和地理信息系统 阿卜杜勒·加法尔 拉合尔旁遮普大学地理系 摘要:土地利用方式反映经济活动的性质，以及一个国家的自然资源。评价和评估的土地 用途，导致诊断的模式可以进一步发展，以争取和保持在人类和经济发展所需的资源自给的国家资源。土地利用变化的监测是非常困难和复杂的过程，由于其性质的时空特征。传统上，地面调查已进行了评估的土地利用模式;然而，遥感技术的进步导致土地利用方式，在很短的时间与高精确度的评价。GIS技术监测土地利用方式以及土地利用变化，正是它导致了一个国家的资源的可持续发展的未来预测是非常有益的。本文介绍了利用遥感和GIS在土地利用变化监测。 介绍: 一个地区的土地利用地球上反映了自然和人文环境的模式。在长期的物理环境，不 同的土地覆盖分类，以及一个地区的水和其他自然资源的自然地形。另一方面，它也着重讲述了人类活动在城市结构和主要航线，如过去曾进行的，最新的人类活动，如农业土地利用，道路交通网络，城市发展和工业化等在一个地区。 其中包括各种土地使用农业用地一直是学者最常用的研究活动。从19世纪初，说明范杜能在农业土地利用和运输成本，以目前的研究，1966年由Harvey的关系为重点; Mattingley，1972年，西蒙，1978年和Visser，1980年。从运输成本等因素，如与农业土地利用变化的社会经济和行为因素Ilbery，（1978），随着时间的推移，重点已经改变。像Blaiki，1971年和宾斯瓦格学者，1987年一直在努力探索农业土地利用变化的影响因素。几个（例如，Datoo，1978年，格里格，1979年），其他学者也已书面解释土地利用变化的复杂过程。 人口增长一直被认为是土地利用变化的重要因素之一。鲁滕贝里（1976年），提供了一个宝贵的框架，以了解在这方面的土地利用变化的影响因素。像评论家唐斯，1991;格尔茨1963年和罗宾逊，1991年，1993年已集中在一个适当的土地使用制度是一个国家的政策和技术的作用。（艾伦，1986年;奇泽姆，1979年，哈维，1963年; Muth，1961）的研究人员也强调对基础设施同样重要的作用，包括在土地利用变化的交通设施. 物理和人为因素的相互作用是如此复杂，在一个地区的土地利用变化的研究，成为高度技术和费时。已记录的土地利用方式的数量（Coppock1978年，奥美，1986年和Rhind 哈德森，1980年）的努力。然而，与技术进步的努力的性质已发生变化。历史上的土地利用调查（邮票，1940）曾参与巨大的熟练和非熟练劳动力，这是缓和与发展在20世纪60年代航拍。航拍是一个重要检测土地利用方式（艾利，1966年和Collins＆EL-拜克，1971年）的数据源。最近，卫星系统的进步，可以更容易地收集信息有关的区域（哈里斯·朗利，2000年）的土地利用模式。然而，地面实况调查仍然是所有最新技术的核心问题。此前，土地利用现状图已提请表明土地利用方式，但是，第一次空中拍摄的照片及正射影像和现在的卫星图像已经能够提出实际的土地利用方式和准确的图片，具有很高的精度。 检查两个时间段之间的变化一直为学者最复杂的工作。但使用计算机在地理领域，以及在土地利用研究做出了巨大贡献，使工作更容易。GIS技术的发展已经极大地改变土地利用地理研究的性质（加法尔，1998年，1999年;马利克加法尔，1999年）。随着GIS技术的使用，它一直要容易得多映射和监控获得的历史，以及从纸质地图，航拍照片和卫星图像
全国土地覆盖数据
北京揽宇方圆信息技术有限公司 北京揽宇方圆全国土地覆盖数据产品是指基于Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，采用全数字化人机交互遥感快速提取方法，同时参照国内外现有的主要是美国马里兰大学土地覆盖分类体系，以及遥感信息源和我国地表覆盖的实际情况，将全国土地类型划分为13级分类土地覆盖数据产品 栅格数据源 数据名称全国土地覆盖 数据类型栅格 数据格式tif 空间分辨率1km 时间序列1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、 2008年、2010年、2013年、2015年 投影坐标Krasovsky_1940_Albers 覆盖范围中国全域 数据简介 土地覆盖最主要组成部分是植被，但也包括土壤和陆地表面的水体；是陆地生物圈的重要组成部分。是土地自然属性的重要反映；土地覆盖具有显著的空间特征、时间特征和时空尺度特征。土地覆盖形态和状态可以在多种时空尺度上变化，而且产生土地覆盖变化的原因也是复杂的。 土地覆盖数据是全球环境变化、碳氮循环等研究和应用的基础数据；土地覆盖数据是国家建设生态文明建设、自然资产价值等准确评估的基础数据。 全国各省市自治区土地覆盖数据产品是指基于Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，采用遥感信息提取方法，并结合野外实测，以及参照国内外现有的土地覆盖分类体系，经过波段选择及融合，图像几何校正及配准并对图像进行增强处理、拼接与裁剪，将全国土地利用类型划分为13种分类土地覆盖数据产品。 土地覆盖分类体系 编号名称含义（定义、特征） 1常绿针叶林以针叶树为建群种所组成的各类森林的总称。 2常绿阔叶林亚热带湿润地区由常绿阔叶树种组成的地带性森林类型。 3落叶针叶林由落叶松柏类为主的针叶树所构成的森林。
土地利用覆盖变化信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告 1.实验目的 利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。 2.实验容 市土地利用/覆被变化信息的提取。采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。 （1）TM影像数据的预处理。本文的遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。 （2）土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年市土地利用/土地覆被信息。 （3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。 3.实验方案 4.数据预处理 4.1数据源
本文所采用的数据包括：两景市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。具体的见表4-1和4-2所示。 表4-1研究区遥感影像数据 获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m） 2003年3月9日SPOT-5全色 15 1/25 2003年3月26日LandsatETM+ 1-8波段 1 15m（全色） 30m(多光谱) 1996年9月6日LandsatTM1-7波段130 1988年12月5日LandsatTM1-7波段130 表4-2研究区其他资料及应用说明 数据类型应用说明 大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正 野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作 土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考 4.2图像预处理 数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。主要工作流程如下（图4-2）：
遥感技术应用于土地利用变化监测.
遥感技术应用于土地利用变化监测研究进展读书报告 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分类方法 “人类活动作为主导因素所导致的土地利用与土地覆盖变化 (LUCC 通过地球生物物理过程影响全球气候变化的研究, 没有得到应有的重视, 这不利于科学界为制定全球变化策略提供全面系统的科学支撑。” 2010月 10月 21日,在京召开的国家“ 973”计划全球变化研究重大科学研究计划“大尺度土地利用变化对全球气候的影响” 项目启动会上, 项目首席科学家、中国科学院地理资源所研究员刘纪远作上述表示。 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。 [1] 在 IGBP 和 HDP 报告中, LUCC 作为其核心研究计划,将低空间分辨率与高空间分辨率的卫星遥感信息相结合进行全球尺度和区域尺度的研究,在全球范围进行 1km ~2km 分辨率的土地覆盖变化制图, 对区域的精确研究采用陆地卫星数据等高空间分辨率资料进行。报告中将应用低、高空间分辨率遥感数据进行土地覆盖变化的速率、目前土地覆盖变化地点及未来发生地点、空间和环境属性对土地覆盖变化的影响因素等作为其 3个研究重点之一。 1 土地利用变化的概念及研究内容
地表覆盖知识点总结
第一章：绪论（★★★★） 1.1地表覆盖与土地利用的基本概念 1.1.1地表覆盖：是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸多要素的综合体，包括地表植被、土壤、冰川、河流、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物，主要侧重描述地球表面的自然属性，具有特定的时间和空间特性。 1.1.2土地利用：土地利用是土地利用方式、利用程度和利用效果的总称。 它包括的主要内容是： 1、确定土地的用途； 2、在国民经济各部门和各行业间合理分配土地资源； 3、采取各种措施开发、整治、经营、保护土地资源，提高土地利用效果。 1.1.3地表覆盖与土地利用性质： 1、地表覆盖反映了土地的自然属性（其性质主要取决于自然因素） 2、影响土地利用的因素包括地表自然因素（气候、地形地貌、土壤、水文、地质条件）和社会 经济因素（社会制度、政策、城市化与工业化、区位、交通条件、成本、效益、土地利用现状）（其性质主要取决于自然和经济因素） 3、地表覆盖与土地利用有着密切的联系，其性质的变化构成了地表覆盖/土地利用变化 4、自然力也会引起地表覆盖的变化 5、地表覆盖具有特定的时间和空间属性，其形态和特征可在多种时空尺度上变化，而且产生变 化的原因也具复杂多样性，并因此引起一系列的生态环境效应。 6、地表覆盖的空间分布反映着人类社会经济活动过程，决定着地表的水热和物质平衡，其变化 直接影响到生物地球化学循环，改变着陆地-大气的水分、能量和碳循环，以至引起气候变化。 1.2地表覆盖与土地利用的研究内容 1.2.1地表覆盖研究内容 1、地表覆盖的特点；（与地理要素的关系） 2、地表覆盖变化研究； 3、地表覆盖分类体系研究； （满足地球系统模式需求；环境系统模式需求等） 4、遥感测定地表覆盖及其变化； （数据尺度；时空分辨率；数据质量；数据处理；自动分类等） 5、变化检测技术； 6、地表过程模型化与动态模拟； 举例： 1、植被： 利用遥感手段，可以在大范围内经济而有成效的查清植被资源和检测环境动态，从空间以不同尺度来研究地球植被层的空间结构和波动规律以及多种自然灾害和人类活动对生物圈的影响，并把植被遥感信息转换成图像和数据，供决策和管理者参考。 2、水域： 水体是非常重要的自然资源，水体图形的准确提取是遥感图片解译识别的关键问题，在对提取的水体图像分析基础上，对水体的形状、水质参数、水体污染、自然灾害等进行监测和分析，实现水环境信息的准确、动态、快速发布。 PS： SAR检测的优点： 1）SAR不受天气影响，在恶劣天气仍能进行灾情监测； 2）SAR影像上水体灰度较低，灰度变化缓慢，纹理具有一致性； 3）SAR较其他类型的遥感数据，能够保持较好的边缘信息； 4）SAR能够反演波浪要素，可以进行海上或海面以下目标监测和识别（内波）； 水域的特点： 1）在激光雷达数据中，水体具有点云密度低，回波强度低的特点； 2）在海洋测绘中，利用蓝绿双激光实现海底地形的测量，但该传感器对水质要求比较高，标定50m，实际中国近海很难达到； 3）能够直接获取高精度的DSM数据，可以直接进行洪水灾害的三维解译，为泄洪和排险提供重要决策依据。
武汉市土地利用土地覆盖演变
武汉市土地利用土地覆盖演变（1996——2006） 1. 土地利用变化幅度分析 区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上，通过分析土地利用类型的总量变化，可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化。土地利用变化幅度计算公式为： K1=Ub-Ua （1） K2= Ub-Ua/N （2） 式中：K1 为研究时段内某一土地利用类型的变化总幅度。K2 为研究时段内某一土地利用类型的年变化幅度。Ub、Ua 分别为研究期初及研究期末某一种土地利用类型的数量，N 为研究时段间隔年数。根据公式(1)和(2)可得 1996—2006 年武汉市土地利用类型变化幅度情况，结果如表1和图2所示。从表 1 可以得知： 11 年来武汉市土地利用变化幅度主要表现为耕地、草地和未利用土地的减少，林地、建设用地和水域面积的增加。耕地面积减少了 73 072 hm2，年减少量为 6 642.91 hm2，变化量占2006 年年耕地总量的 19.92%。草地减少了 7 625.75 hm2，变化量占 2006 年草地总量的 62.32%。未利用土地是面积最少的土地利用类型，减少了 787.25 hm2。林地面积增加了 17 876.25 hm2。建设用地面积增加了 38 351 hm2，年增加量为 3 486.46 hm2，变化量占 2006 建设用地总量的 30.25%。水域面积增加了 25 257.75 hm2，增加量占 2006 年水域总量的10.46%。 土地利用变化幅度分析表 土地利用类型 1996 年 2006 年总幅度年变化幅度占2006 年百分比耕地 439 959.3 366 887.3 -73 072 -6 642.91 -19.92% 林地 85 254.75 103 131 17 876.25 1 625.11 17.33% 草地 19 861.25 12 235.5 -7 625.75 -693.25 -62.32% 建设用地 88 420 126 771 38 351 3 486.46 30.25% 水域 216 296 241 553.8 25 257.75 2 296.16 10.46% 未利用土地 5 782.25 4995 -787.25 -71.57 -15.76% 2.地利用类型转移分析 武汉市1996——2006年土地利用类型转移情况分析如下： (1)耕地明显面积减少。耕地转移的主要去向为林地、建设用地和水域，转移百分比分别为 5.15%、6.90%和 7.42%。 (2)林地面积有所增加。林地面积增加主要靠耕地转换而来，转换百分比为 21.95%。可见，在 1996—2006 年这 11 年间，武汉市实施的退耕还林效果明显。 (3)草地面积明显减少。耕地、林地和水域是草地的主要转出方向。转移百分比分别为
未来土地利用变化情景模拟模型(GeoSOS-FLUS)
未来土地利用变化情景模拟模型 (GeoSOS-FLUS) 软件用户手册 1.模型与软件简述 FLUS模型是用于模拟人类活动与自然影响下的土地利用变化以及未来土地利用情景的模型。该模型的原理源自元胞自动机（CA），并在传统元胞自动机的基础上做了较大的改进。首先，FLUS模型采用神经网络算法（ANN）从一期土地利用数据与包含人为活动与自然效应的多种驱动力因子（气温、降水、土壤、地形、交通、区位、政策等方面）获取各类用地类型在研究范围内的适宜性概率。其次，FLUS模型采用从一期土地利用分布数据中采样的方式，能较好的避免误差传递的发生。另外，在土地变化模拟过程中，FLUS模型提出一种基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制，该机制能有效处理多种土地利用类型在自然作用与人类活动共同影响下发生相互转化时的不确定性与复杂性，使得FLUS模型具有较高的模拟精度并且能获得与现实土地利用分布相似的结果。 GeoSOS-FLUS软件是根据FLUS模型的原理开发的多类土地利用变化情景模拟软件，是在其前身------地理模拟与优化系统GeoSOS的基础上的发展与传承。GeoSOS-FLUS软件为用户提供进行空间土地利用变化模拟的功能，在对未来土地利用变化进行模拟时，需要用户先应用其他方法（系统动力学模型，或马尔科夫链）或使用预设情景来确定未来土地利用变化的数量作为GeoSOS-FLUS 的输入。 GeoSOS-FLUS软件是在Visual Studio 2010平台上基于C++语言及一系列C++开源库开发的软件。软件的输入输出采用遥感影像处理底层库GDAL 1.9.2 (https://www.360docs.net/doc/233808137.html,/)，因而软件可以读入各种格式的遥感影像数据及其投影坐标，并输出带坐标和投影的tiff影像模拟结果；软件界面采用Qt 4.8.5 (https://www.qt.io/download/)，能实时显示模拟区域的土地利用变化过程，方便用户的使用；软件采用的神经网络算法来自强大的Shark 3.1.0库(http://image.diku.dk/shark/)，能较快的获得各类土地分布的适宜性概率。GeoSOS-FLUS软件的使用方法将在下面详细阐述。 GeoSOS-FLUS软件能较好的应用于土地利用变化模拟与未来土地利用情景的预测和分析中，是进行地理空间模拟、参与空间优化、辅助决策制定的有效工具。FLUS模型可直接用于：1、城市发展模拟及城市增长边界划定；2、城市内部高分辨率土地利用变化模拟；3、环境管理与城市规划；4、大尺度土地利用变化模拟及其效应分析；5、区域土地利用类型适宜性分析；6、农田或自然用地类型损失预警；7、土地利用分布格局变化及热点分析等方面。还可以进一步推广
IGBP土地覆盖数据集
中国土地覆盖数据集 出自WestWIKI 目录 ? 1 数据集名称 ? 2 概况 ? 3 数据集介绍及使用说明 ? 4 数据集整理者 ? 4.1 项目支持 ? 4.2 工作背景 ? 4.3 数据集介绍 ? 4.3.1 GLC2000 ? 4.3.1.1 第一阶段: 气候分层和数据准备 ? 4.3.1.2 第二阶段: 非监督分类和标定 ? 4.3.1.3 第三阶段: 精度评价和成图 ? 4.3.2 IGBPDIS ? 4.3.3 MODIS ? 4.3.4 UMd ? 4.3.5 WESTDC ? 4.4 数据集属性 ? 4.5 数据读取 ? 4.6 数据限制 ? 4.7 数据引用 ? 5 参考文献 ? 6 中国西部环境与生态数据中心 数据集名称 ?中国土地覆盖数据集介绍 ?Land Cover Products of China 概况
中国土地覆盖数据集包括5种产品：1）由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为GLC2000；2）由IGBP－DIS支持的基于AVHRR遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为IGBPDIS；3）MODIS土地覆盖数据产品中国子集，数据名称为MODIS；4）由马里兰大学生产的基于AVHRR数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为UMd；5）由中国科学院组织实施的中国2000年1：10万土地覆盖数据，对其进行合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅1km的土地利用数据产品，数据名称为WESTDC。 数据集介绍及使用说明 数据集整理者 ?姓名：冉有华 ?单位：中国科学院寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息科学研究室 ?电话：0086-931-4967259 ?电子邮箱：ranyh@https://www.360docs.net/doc/233808137.html, ?通讯地址：甘肃省兰州市东岗西路320号，730000 项目支持 1.自然科学基金项目:中国西部环境与生态科学数据中心](课题 号:90502010) 工作背景 全球环境的种种变化日益威胁着人类及其社会的持续发展，许多国家和地区的区域环境恶化，已经严重影响了人类的生存和发展，因此越来越受到各国政府和科学家的重视。国际组织已经行动起来，推出了一系列大型研究计划。通过联合国科联（ICSU）、国际社科联（ISSC）的努力，从70年代开始酝酿，到90 年代已形成一个前所未有的国际科学合作研究行动——全球变化研究计划。进入九十年代以来，全球变化研究人员越来越认识到土地利用和土地覆盖变化研究的重要性。因为几乎全球变化各个方面的研究(包括全球气候变化、全球的生物圈变化、水圈变化、海洋生物地球化学变化研究等)，都与土地利用和土地覆盖密切相关。大尺度土地覆盖分类制图是土地利用/土地覆被变化研究以及其他全球变化研究中的一项重要的基础性的工作，它为全球变化的许多研究工作提供数据源，是全球变化模型（如净生产力模型、生态系统新陈代谢模型以及碳循环模型等）的重要输入变量。大多数全球变化模型都需要以大区域的土地覆盖信息作为基础数据支持。由于土地覆盖数据的重要意义，世界各国和许多国际组织相继运用不同的图像处理技术和数据,如Landsat 7、AVHRR、SPOT 4 VEGETATION、EOS 计划的