应用遥感分类的江西某市土地动态监测探讨
遥感技术在土地利用动态监测中的应用研究
摘要 ： 土地 资源是重要的生产资料 ， 它的发展 变化 ， 一 方面影响全球环境的变化 ， 另一方 面是人们赖 以生存和发展 的基础 。人 们 迫切期望 能快速、 客观 、 准确地监 测土地利用状况 ， 因为它可 以间接影响全球环境的变化 。遥感技 术具有宏观性 、 实时性 、 周期性及综 合性等特点 ， 可 以实现土地资源科学管理， 及 时掌握 变化信息 ， 它的成败与否直接关 系到 国家重大经济规划与政策制订。
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价值 工 程
遥感技术在 土地利用动态监测 中的应用研究
Ｔｈ ｅ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｌａ ｎ ｄ Ｕｓ ｅ Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ Ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ
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如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测
如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测遥感技术是一种通过使用航空器或卫星获取地球表面信息的方法。
借助遥感图像，人们能够更深入地了解土地利用和土地覆盖的变化情况。
本文将讨论如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测。
一、遥感图像的类型遥感图像可以分为光学图像和雷达图像两大类。
光学图像是使用电磁波中的可见光、红外线等可见光谱范围内的光进行拍摄。
它们可以提供地表物体的形态和空间分布信息。
而雷达图像利用微波信号，可以在云层和天气条件下获取地表物体的信息。
二、土地分类土地分类是将土地按照特定的属性或特征划分为不同类别的过程。
遥感图像可以帮助进行土地分类，辅助研究者对土地利用进行判定。
利用遥感技术，人们可以进行监测和分析不同类型土地的面积、分布等信息。
土地分类的准确性对于其他领域的研究和规划十分重要，如环境保护、农业发展等。
三、土地变化监测土地变化监测是指通过对遥感图像进行时间序列分析，观察和分析土地利用和土地覆盖的变化过程。
遥感图像可以提供以往的历史数据，帮助掌握和分析土地利用的演变。
通过比较不同时间点的遥感图像，人们可以发现土地利用类型的变化以及可能的原因。
这有助于制定相关政策，优化土地利用结构。
四、土地分类与变化监测的方法1. 监督分类法：监督分类法是一种常用的土地分类方法。
它需要研究者提前准备一些样本数据，并对样本进行标记。
然后利用这些样本来训练分类器，使其能够自动识别遥感图像中的不同土地类别。
监督分类法具有较高的准确性和可重复性，但需要较大的人力和时间投入。
2. 非监督分类法：非监督分类法是另一种常用的土地分类方法。
它不需要事先准备样本数据，而是通过对遥感图像进行统计学分析，将相似的像素点划分到同一类别中。
这种方法可以自动发现潜在的土地类别，但分类结果可能存在一定的不确定性。
3. 变化检测方法：变化检测是通过比较不同时间点的遥感图像，观察土地利用和土地覆盖的变化情况。
一种常用的变化检测方法是基于像元的差异分析。
土地动态监测中遥感信息技术与地理信息系统的运用
土地动态监测中遥感信息技术与地理信息系统的运用土地动态监测是指通过对土地利用、土地覆被变化、土地资源状况等进行动态监测，以便及时发现和掌握土地资源的变化情况，为科学合理的土地资源利用和管理提供依据。
而遥感信息技术和地理信息系统（GIS）则在土地动态监测中发挥着重要作用，其广泛的应用使得地理信息技术在土地资源管理领域得到了充分的发展。
遥感信息技术是指通过卫星、航空摄影仪、激光雷达等遥感器，采集地面物体的信息，并利用光学、红外、雷达等传感器获取地面各种物体的信息，形成数字化的遥感图像，通过对图像的处理和解译，可以获取地表覆盖类型、土地利用状况、地形地貌等地理信息。
在土地动态监测中，遥感信息技术通过实时获取地表信息，可以快速掌握土地利用、土地覆被、土地资源状况等动态变化情况，为决策提供可靠的依据。
遥感信息技术可以实现对土地利用和土地覆被的监测。
通过遥感图像的解译，可以实现对土地利用类型的识别和变化情况的监测。
农田、林地、水域等土地利用类型的辨识，以及农田、林地、草地等土地覆被类型的监测。
通过多时相的遥感图像对比分析，可以发现土地利用类型的变化情况，为土地资源管理和规划提供科学依据。
遥感信息技术可以实现对土地资源状况的监测。
通过遥感技术可以获取土地物理特征信息，例如地表温度、地表高程、土地类型等，从而掌握土地资源的状况。
通过对遥感图像的处理和解译,可以实时监测土地资源的变化情况，及时发现土地资源的利用状况和保护状况。
遥感信息技术通过建立遥感监测系统，实现对土地资源的动态监测。
可以建立基于遥感图像的土地资源监测系统，实现土地资源的实时监测和评价，可以为土地资源管理和规划提供真实、准确的数据支持。
二、地理信息系统在土地动态监测中的应用地理信息系统（GIS）是一种基于计算机的工具，可以对地理空间信息进行组织、管理、分析和可视化，通过将地理数据叠加在一起，可以实现对地理数据的综合分析和处理。
在土地动态监测中，GIS通过对地理信息数据的处理和分析，实现对土地资源的动态监测和管理，发挥着重要作用。
如何使用遥感影像进行土地利用变化监测
如何使用遥感影像进行土地利用变化监测引言遥感技术以其高精度、高时空分辨率、广覆盖等特点，成为土地利用变化监测的重要工具。
本文将介绍如何使用遥感影像进行土地利用变化监测，并探讨其在环境保护、农业发展等方面的应用。
一、遥感影像的获取和处理遥感影像可通过卫星、无人机或飞机等手段进行获取。
在获取影像后，需要进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
通过这些处理，可以消除影像中的噪声和偏差，提高数据质量。
二、土地利用类型分类土地利用变化监测首先需要对影像中的土地利用类型进行分类。
常用的分类方法有基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类是指将每个像元归类为某一特定的土地利用类型。
基于对象的分类则将像元组合成对象，再对对象进行分类。
选择适当的分类方法，可以提高分类精度。
三、影像解译与变化检测在进行土地利用变化监测时，需要解译原始影像，并提取土地利用类型信息。
解译可以利用目视解译、半自动解译或全自动解译等方法。
解译完成后，可以通过比较不同时间段的影像，进行土地利用变化的检测。
检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。
通过这些方法，可以获得土地利用变化的空间分布和变化程度等信息。
四、土地利用变化监测的应用土地利用变化监测在环境保护、城市规划、农业发展等方面具有广泛的应用。
首先，通过监测土地利用变化，可以及时发现环境恶化和生态系统退化等问题，为环境保护提供科学依据。
其次，土地利用变化监测对城市规划和土地资源管理具有重要意义。
及时监测和控制土地利用变化，可以合理规划城市用地，提高土地资源的利用效率。
此外，农业发展也离不开对土地利用变化的监测。
通过及时了解土地利用情况，可以调整农业生产布局，提高农业生产效益。
结论遥感影像在土地利用变化监测中发挥着重要作用，通过对遥感影像的获取、处理和解译，可以监测土地利用变化的空间分布和变化程度。
这对环境保护、城市规划和农业发展等方面具有重要意义。
随着遥感技术的不断发展，相信在未来，遥感影像将在土地利用变化监测中发挥更大的作用。
遥感技术在土地调查与动态监测中的应用
遥感技术在土地调查与动态监测中的应用摘要：于20世纪90年代开始，由于经济的快速发展，导致土地资源变得愈发紧张，我国国土资源变得越来越受到各企业高层与百姓的关注，土地调查与动态监测等相关工作陆续开展，由于人力调查与监测费时费力，人们开始把目光投放在具备绝对优势的遥感技术上。
通过遥感技术对土地进行调查与动态监测，人们可以更加详细地了解与掌握土地的实际情况，这不仅能保障土地信息数据库的准确性与及时更新性，还能较少人力、物力、财力的损耗。
为此，为解决我国土地资源的紧张化、稀缺化，我们应结合实际情况加大遥感技术对土地的调查与动态监测，解决困难。
关键词：遥感技术；土地调查；动态监测；应用引言由于全球经济一体化的复苏，在疫情过后社会生活也得到稳步回升，越来越多的人前往城镇，进而出现农村人群稀少、城镇人群拥挤的现象。
目前经济发展中最矛盾、最主要的问题是土地资源的稀缺与土地需求的增长，怎么解决这一现状已成为我国经济发展的侧重点。
针对土地资源的分配问题而言，土地调查已成为解决土地稀缺的重要前提工作，这样做不仅可以使土地能够更加科学合理地得到分配，还能够控制耕地资源，进而减缓土质疏松、沙尘、风暴等问题。
如何使土地资源能够科学合理地分配，这就需要工作人员要充分了解土地的用途，即哪种土质适合做什么。
为了能够获取土质这种准确的数据信息，这就需要我们应用到发达的科学技术，同其他技术相比，遥感技术它不但完善了其他技术所没有的功能，还有着自身绝对的优势功能，因此，遥感技术是不可替代的。
它以真实、准确、及时传递数据为前提，不仅保证了拥有覆盖范围较大的信息，还保证信息的各方面相对系统齐全。
故而，遥感技术已经在土地调查与动态监测的工作上成为工作人员的首选技术，并且为我国解决土地资源与国土资源合理分配问题提供重要支撑。
本文将从实际情况入手，对实施土地调查与土地监测的目的与意义、遥感技术在土地调查与动态监测中的应用与具体策略等相关知识进行讨论。
利用遥感影像进行土地利用分类与监测
利用遥感影像进行土地利用分类与监测遥感技术是一种通过获取遥远地面或大气物体的信息的方法。
随着科技的进步，遥感影像的分辨率得到了极大的提高，使得遥感技术在土地利用分类与监测中发挥了重要作用。
利用遥感影像进行土地利用分类，首先需要选择适当的遥感数据源。
常用的遥感数据源包括航空遥感影像、卫星遥感影像等。
这些影像记录了地表的光谱信息，可以通过对其进行数字图像处理和分析，提取出各类土地表面的特征。
常见的土地利用类型可以包括农田、城市、森林、湖泊等。
针对不同的土地利用类型，可以应用不同的遥感处理方法。
为了对土地利用进行分类，我们可以利用光谱信息来提取不同地物的特征。
例如，不同类型的土壤对太阳辐射的吸收和反射程度不同，不同植被对光谱的响应也有所区别。
通过计算遥感影像中不同波段的反射率，可以得到反射率的谱线，进而分析不同土地利用类型的光谱特征。
此外，还可以利用遥感影像中的纹理信息，比如纹理的方向、密度等，来辅助分类工作。
土地利用监测是指通过遥感技术对土地利用变化进行追踪和分析。
传统的土地利用监测通常需要大量的人力和时间，而遥感技术可以大大简化这一过程。
通过对多期遥感影像的比对分析，可以获取土地利用的变化情况。
例如，通过比较两个时期的遥感影像，可以发现土地利用类型的转变，比如从农田转变为城市用地。
同时，还可以定量地评估土地利用的变化幅度，比如农田的退化程度和城市用地的扩展面积等。
这些信息对于土地规划、资源管理和环境保护等方面具有重要意义。
利用遥感影像进行土地利用分类与监测不仅可以提高效率，还可以提供更准确的数据支持。
通过遥感技术，我们可以获取实时的信息，较快地了解土地利用变化的情况，为决策者提供科学的参考。
此外，遥感影像还可以跨越时间和空间的限制，帮助我们了解土地利用的长期趋势，掌握土地资源的动态变化。
在应对全球变化和面临的环境挑战的过程中，利用遥感影像进行土地利用分类与监测具有重要意义。
然而，要利用遥感影像进行土地利用分类与监测仍然存在一些挑战。
遥感数据在土地利用变化监测中的应用
遥感数据在土地利用变化监测中的应用随着城市化的加速和农业生产方式的转型，土地利用的变化愈发显著。
因此，了解土地利用变化对于制定环境保护政策、推进乡村振兴和实现可持续发展目标至关重要。
遥感数据因其能够快速获取信息、长期观测区域和多种数据源的优势，已经成为土地利用变化监测的重要手段。
遥感数据，指的是利用遥感技术，通过卫星、飞机等载体获取地球表面的像元（Pixel）信息，将这些点的信息组装成为图像数据，可以根据像元的不同来反映地表的不同属性信息。
与传统的地面监测相比，遥感技术可以快速大范围地获取有关土地使用和利用信息。
根据土地利用变化的分类和特征，我们可以使用不同的遥感数据源进行监测。
首先，遥感数据可以用于监测农村耕地的变化。
耕地是农业发展的重要基础，监测其变化非常重要。
在此过程中，我们可以使用中分辨率的卫星图像来监测不同禾本科农作物在不同季节下的种植区域、种植面积和耕作管理情况。
在不同时间的高分辨率遥感影像中，可以观察到耕地的自然和人工变化，例如，部分农村、城市周边区域的农地转为城市建设用地，或者农业生产方式的转型等情况。
上述变化通过遥感数据的比对，就可以及时发现和反映。
另外，我们也可以利用遥感技术对林地变化进行监测。
在此过程中，我们可以使用卫星图像、航空图像、无人机图像等方式来监测森林面积和密度、实行的森林管理以及砍伐和采伐操作对森林的影响。
同样，这些数据可以用于将不同时间的遥感影像的拉斑和对比，实现对森林覆盖变化的追踪。
遥感技术的应用主要集中在高度人类活动的城市，尤其是在城市周边的农村地区。
当然，从长远来看，不应忽视乡村绿色土地的监测。
通过遥感数据技术，我们可以实现对不同地区和不同时间片段下的土地利用和覆盖情况进行监测和对比。
这可以帮助政府对地方的发展与规划制定，同时对环境保护和乡村振兴也起到重要的支持作用。
除了遥感技术可以使用不同载体获取的数据之外，还可以通过不同的数据分析技术和软件工具来挖掘和应用这个数据。
基于遥感技术的土地利用动态监测研究
基于遥感技术的土地利用动态监测研究概述：随着人口的增长和经济的发展，土地资源的合理利用和高效管理变得愈发重要。
而基于遥感技术的土地利用动态监测研究，为我们提供了一种高效、准确、经济的手段，以实时监测和评估土地利用的变化情况。
本文旨在探讨遥感技术在土地利用动态监测中的应用，并探讨其对土地管理和规划的影响。
土地利用动态监测的定义和重要性：土地利用动态监测是指通过遥感技术对土地利用类型、土地覆盖和土地利用变化进行实时监测和评估的过程。
它可以提供有关土地资源的相关信息，包括土地利用变化的趋势，土地利用类型的分布和空间模式以及土地利用变化的驱动因素。
这些信息对于土地管理部门、城市规划者和环境保护组织来说，具有重要的参考和决策价值。
遥感技术在土地利用动态监测中的应用：1. 土地利用类型分类与监测：遥感技术可以获取大范围的土地利用信息并将其分类，比如农田、城市、林地等。
通过分析不同土地利用类型的分布情况，可以了解土地资源的利用状况和变化趋势。
2. 土地利用变化检测与监测：通过遥感技术，我们可以获取不同时间点的土地利用数据，并借助图像处理和分析方法，检测和监测土地利用的变化情况。
这有助于我们及时了解土地资源的动态变化，为土地管理和规划提供科学依据。
3. 土地利用变化分析与评估：利用遥感技术提供的连续观测数据，我们可以对土地利用的变化趋势进行分析和评估。
这种评估不仅可以揭示土地利用变化的影响因素和机制，还可以为城市规划和土地资源管理提供科学依据。
4. 土地利用决策支持：通过遥感技术进行土地利用动态监测，我们可以为土地利用决策提供支持。
利用遥感数据，可以评估土地利用变化对生态环境的影响，从而帮助决策者制定合理的土地利用政策和措施。
遥感技术在土地管理和规划中的意义：1. 提高土地资源利用效率：通过遥感技术进行土地利用动态监测，可以发现和解决土地资源利用中存在的问题，提高土地资源的利用效率。
例如，分析不同地区土地利用类型的变化趋势，可以为农业生产和城市规划提供科学依据，从而实现合理利用土地资源的目的。
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应用遥感分类的江西某市土地动态监测探讨作者：刘亚千姜超群
来源：《科技资讯》2015年第36期
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2015.36.014
摘要：近年来，由于区域人口的增加和社会经济的快速发展，某市的土地利用类型发生了明显变化。
本文以该地区的Landsat-8 OLI影像为数据源，利用envi软件对其进行监督分类，对监督分类的结果进行精度验证，论述了采用Landsat-8 OLI影像获得城市土地利用分类的技术流程，为该地区以后的动态监测提供了依据，对于土地可持续利用具有重要意义。
关键词： Landsat-8 OLI 土地利用监督分类
中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）12（c）-0014-02
近年来，由于经济的快速发展，城市土地利用类型变化较大，遥感数据被广泛用于土地利用和土地覆盖研究，遥感技术的快速发展为土地利用研究提供了有力的工具。
利用遥感图像解译编制土地利用类型图是一种经济实用的方法，能够快速、准确、大范围地获取土地资源状况，它可为摸清土地资源的数量与质量并进行合理利用提供科学依据。
该文利用Landsat-8遥感影像结合ENVI工具，快速得到了城市的土地利用类型。
通过对分类结果精度的验证，证明了此技术可以作为获取土地利用信息的有效手段。
1 研究区概况
某市气候属亚热带湿润性东南季风气候，具有冬寒夏暖、春湿秋旱、夏季多雨、冬季少雪、四季分明的特征。
地形以平原为主，兼有少量低山丘陵以及岗地。
植被类型繁多，自然植被以常绿阔叶、落叶阔叶混交林为主，马尾松、杉木、栎树分布普遍。
2 数据来源
2013年2月11号，美国航空航天局（NASA）成功发射了 Landsat 8卫星，其上携带OLI 陆地成像仪和TIRS热红外传感器。
OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30 m，其中包括一个15米的全色波段。
与ETM+传感器相比，OLI包括了ETM+传感器所有的波段，OLI 全色波段Band8波段范围变窄，使全色图像更易区分植被和无植被地区，有利于目视判读和城市土地利用分类。
此外，还有两个新增的波段：蓝色波段（band 1；0.433–0.453 μm）和短波红外波段（band 9；1.360–1.390 μm）。
研究选取2013年9月的两景Landsat-8 OLI影像对该市进行土地利用分类研究，行列号分别为123/38和123/39，两景数据云量较少，成像清晰，利于后续分类处理。
3 数据处理
3.1 彩色合成和图像融合
不同的波段组合有其不同的主要用途，根据目视判读的需要，各类地物间的反差应尽可能大，根据前人在长期工作中总结的Landsat TM（ETM+）不同波段合成对地物增强的效果，TM的4、3、2波段组合的地物图像丰富、鲜明、层次好，可用于植被分类和水体识别，而OLI的5、4、3波段范围与TM的4、3、2波段范围非常接近，最后确定选择5、4、3标准假彩色波段组合。
将多光谱波段影像和全色波段影像分别进行Seamless Mosaic无缝接边处理，用该市行政规划图shapefile矢量文件分别剪裁，将该市多光谱影像的5、4、3波段进行假彩色合成。
采用得到的该市假彩色合成影像与全色波段影像做HSV影像融合，使处理后的遥感图像既提高了空间分辨率，同时又保留了影像原本的多光谱特征，从而达到图像增强的目的，增强判读的准确性。
经过HSV融合后，道路等细节能够更加清楚的分辨，地物间反差增大，更加有利于目视判读。
3.2 监督分类
对于监督分类而言，训练区ROI的选择是否准确合理对分类精度有着很大的影响。
使用ENVI的ROI TOOL工具在融合后的影像上采取样区，对比卫星影像地图上的实际地物，发现湖泊与水田、耕地与草地，很难剥离，所以决定将这四种地物划分为两类，结合该市实际情况，将土地利用类型分为：长江、湖泊水田、林地、灌木、耕地草地和城镇用地六类。
选择完训练样本后，通过ENVI软件的Compute ROI Separability工具计算训练样本的可分离性，样本间可分离性结果值均大于1.8，说明样本之间的可分离性较好。
ENVI提供了多种监督分类方法，最常使用的有最大似然法、神经网络分类法、最小距离法和支持向量机方法，不同方法参数设置不同，而且最终分类效果也会有所不同。
相较于其他几种方法，最大似然法的分类精度较高，且计算时间较快，本文采用最大似然法进行监督分类。
建立一个背景的掩膜，使背景不参与监督分类，使用生成的分类模板和背景掩膜进行最大似然法监督分类，得到土地利用分类图（图1）。
3.3 精度评价
分类后进行精度评定，采用混淆矩阵的方法，混淆矩阵见表1。
得到总体分类精度为97.707 1%，Kappa系数为0.971 2。
由此可见分类精度很高，影像分类质量很好。
4 结果分析
根据统计分类结果可知，灌木面积为2 977.944 km2，占土地总面积的35.14%，面积最大；其次是城镇用地，面积为2 797.691 km2，占土地总面积的33.02%；耕地和草地面积为1
052.047 km2，占12.42%；湖泊和水田面积为860.08km2，占10.15%；林地面积为623.259 km2，占7.34%；长江面积为162.627 km2，占1.92%。
5 结语
该文以Landsat-8 OLI影像数据为数据源，得到了某市土地利用分类图，能够较好的反映某市的地表信息，又具有较强的分类可行性。
Landsat-8 OLI数据属于中等空间分辨率，具有合适的重访周期，更适合于做土地利用分析。
参考文献
[1] 张风霖，缑变彩，李靖琳.Landsat7 ETM+与Landsat8 OLI植被和非植被定量研究[J].山西建筑，2014，40（11）：240-241.
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[3] 闫琰，董秀兰，李燕.基于envi的遥感图像监督分类方法比较研究[J].北京测绘，2011（3）：14-16.。