土地利用动态变化遥感解译与制图
土地利用覆盖（LUCC）变化遥感解译.
⼟地利⽤覆盖（LUCC）变化遥感解译.⼟地利⽤/覆盖（LUCC）变化遥感解译1、资料的准备2、遥感影像的处理3、遥感影像的解译（初步解译）（1）解译的指标体系解译的指标⽤⼟地利⽤/覆盖分类系统，采⽤全国⼆级分类系统：⼀级分为6类，主要根据⼟地的⾃然⽣态和利⽤属性；⼆级分为25个类型，主要根据⼟地经营特点、利⽤⽅式和覆盖特征；耕地根据地形特征进⾏了三级划分，即进⼀步划分为平原、丘陵、⼭区和坡度⼤于25度的耕地。
分类系统及含义为：①耕地：指种植农作物的⼟地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草⽥轮作地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林⽤地；耕种三年以上的滩地和海涂。
11、⽔⽥：指有⽔源保证和灌溉设施，在⼀般年景能正常灌溉，⽤以种植⽔稻、莲藕等⽔⽣农作物的耕地，包括实⾏⽔稻和旱地作物轮种的耕地。
12、旱地：指⽆灌溉⽔源及设施，靠天然降⽔⽣长作物的耕地；有⽔源和浇灌设施，在⼀般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地；正常轮作的休闲地和轮歇地。
②林地：指⽣长乔⽊、灌⽊、⽵类以及沿海红树林地等林业⽤地。
21、有林地：指郁闭度>30%的天然林和⼈⼯林。
包括⽤材林、经济林、防护林等成⽚林地。
22、灌⽊林地：指郁闭度>40%、⾼度在2⽶以下的矮林地和灌丛林地。
23、疏林地：指郁闭度为10-30%的稀疏林地。
24、其他林地：指未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园等）。
③草地：指以⽣长草本植物为主、覆盖度在5%以上的各类草地，包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在10%以下的疏林草地。
31、⾼覆盖度草地：指覆盖度>50%的天然草地、改良草地和割草地。
此类草地⼀般⽔分条件较好，草被⽣长茂密。
32、中覆盖度草地：指覆盖度在20-50%的天然草地和改良草地，此类草地⼀般⽔分不⾜，草被较稀疏。
33、低覆盖度草地：指覆盖度在5-20%的天然草地，此类草地⽔分缺乏，草被稀疏，牧业利⽤条件差。
土地利用动态遥感监测
二、土地利用动态遥感监测
土地利用动态遥感监测是应用遥感技术，监测土地利 用及其动态变化的一种方法。
国土资源部1999年9月29日颁布，10月30日实施《土 地利用动态监测规程》，目前国家正在建立以全国50万以 上人口城市为构架、以经济建设热点地区为重点的国家级 监测网络，以国家级监测网点为中心，构成省级监测网络 ，全面开展以耕地变化、非农建设用地规模扩展为重点的 土地动态监测。
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谢谢大家！
土地利用动态遥感监测方法
98年TM原始影像
98年TM纠正影像
99年融合影像
监测结 果报表
99年SPOT纠正影像
变异融合影像
内业判读变化图
动态遥感监测图
基本监测图分为：
1:25000~1:50000比例尺县级行政辖区范围的土地动态监 测图；
根据辖区大小确定比例尺的地（市）行政辖区范围的土地 利用动态监测图；
数据融合目的是通过将监测区内两个或多个时相的TM多光谱 数据与SPOT全色波段融合，提高卫星影像数据的空间分辨率和光 谱分辨率，增强影像判读的准确性。同时两个时段影像的交叉融 合又会突出变异，有助于检测出变化信息。
（2）数据融合的技术关键
（1） 充分认识研究对象的地学规律； （2）充分考虑不同遥感数据之间波谱信息的相关性而引起的有用 信息的增加和噪声误差的增加，对多源遥感数据作出合理的选择； （3）解决遥感影像的几何畸变问题，使各种影像在空间位置上能 精确配准起来； （4）选择适当的融合算法，最大限度地利用多种遥感数据中的有 用信息。
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利用遥感测绘技术进行土地利用分析
利用遥感测绘技术进行土地利用分析近年来，随着人口的增长和城市化的加快，土地利用问题一直是人们关注的焦点。
如何科学地进行土地利用分析，以合理规划和管理土地资源，成为了重要的任务。
遥感测绘技术作为一种高效、准确的土地利用分析工具，得到了广泛的应用。
在土地利用分析中，遥感技术的应用主要包括遥感数据获取、图像处理和土地利用分类等方面。
遥感数据获取是整个过程的第一步，通过卫星、航空器或无人机获取高分辨率的遥感图像。
这些图像可以提供大范围、多时相的土地信息，为土地利用分析提供了基础数据。
图像处理是遥感技术应用中的关键环节。
在土地利用分析中，常用的图像处理方法包括辐射校正、几何校正和图像增强等。
辐射校正可以消除不同时间、不同光照条件下的图像差异，几何校正则能够纠正图像中的位置偏差和扭曲，图像增强可以提高图像的对比度和清晰度。
通过这些处理方法，可以获得质量更高的遥感图像，为土地利用分类奠定基础。
土地利用分类是遥感技术应用中的核心环节。
通过分析遥感图像中的特征以及与现场实地调查的结合，可以将土地按照不同的用途进行分类。
常见的土地利用分类包括农田、林地、水域、建设用地等。
通过精确的土地利用分类，可以更好地了解土地资源的分布情况和利用状况，为土地规划和管理提供科学依据。
土地利用分析不仅可以评价土地资源的合理利用程度，还可以为环境保护、生态建设等提供参考。
例如，通过分析农田利用率，可以了解到农田利用效益的高低，进而调整和优化农业生产结构；通过分析水域利用情况，可以评估水资源的利用状况，为水资源管理提供数据支持。
总之，利用遥感测绘技术进行土地利用分析能够为土地资源的合理管理和保护提供数据支撑。
值得一提的是，土地利用分析需要依托于地理信息系统（GIS），将遥感数据和其他数据进行集成分析，实现土地资源的动态监测和分析。
地理信息系统技术的应用可以融合地理位置、属性数据和遥感数据，形成专题图图层，为决策者提供直观的信息支持。
然而，尽管遥感测绘技术在土地利用分析中得到了广泛的应用，但仍然存在着一些挑战和问题。
基于遥感技术的土地利用变化分析
基于遥感技术的土地利用变化分析遥感技术是一种通过卫星、飞机、无人机等远距离获取地表信息的技术手段。
利用遥感技术，可以实现对土地利用变化进行准确、高效的分析。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用变化分析的方法和应用。
一、遥感技术在土地利用变化分析中的应用遥感技术通过获取地表影像，可以获取大范围的土地利用信息，包括农田、城市、森林、湖泊等地表类型的变化。
与传统的地面调查相比，遥感技术具有获取大范围数据、高时间分辨率、低成本的优势，能够为土地规划、资源管理、生态环境保护等领域提供重要支持。
二、土地利用变化分析的方法1. 影像分类法影像分类是指将遥感影像中的像元划分为不同的类别，如农田、林地、水体等。
影像分类可以通过人工解译、监督分类和无监督分类等方法实现。
通过对多个时段的影像进行分类，可以得到不同时间点的土地利用类型分布。
2. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在土地利用变化分析中得到广泛应用。
深度学习方法能够通过对大量影像数据的训练，自动获取地物特征，并准确地进行土地利用类型分类。
相比传统的方法，深度学习能够更好地应对复杂的景观变化。
三、基于遥感技术的土地利用变化分析案例1. 城市扩张的变化分析随着城市化进程的加快，城市用地的需求不断增长。
利用遥感技术，可以对城市的扩张进行动态跟踪和分析。
通过对连续时期的遥感影像进行分类，可以获取不同时间点城市用地的面积、空间分布等信息，为城市规划提供参考依据。
2. 生态环境变化的监测生态环境是人类生存和发展的重要基础。
利用遥感技术，可以对森林、湿地等自然生态系统的变化进行监测。
通过对遥感影像的分类分析，可以获取不同时间点生态系统的植被覆盖情况、湿地面积变化等信息，为生态环境保护和管理提供科学依据。
3. 农田利用变化的研究农田是粮食生产的重要基地，农业发展与粮食安全息息相关。
利用遥感技术，可以对农田的面积变化、土地利用类型的变动进行分析。
通过对多期遥感影像的比对，可以了解不同时间段农田面积的增减变化情况，为农业决策提供参考。
应用遥感影像分类方法的土地利用情况分析
2016 NO.04SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术12科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION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 研究区概况某市地处我国东部沿海向内陆过渡地带,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30m,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 0.453μm)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。
基于遥感与GIS的城市土地利用动态变化分析
基于遥感与GIS的城市土地利用动态变化分析城市土地利用动态变化分析是一项利用遥感与GIS技术研究城市土地利用变化的重要任务。
随着城市化进程的不断加快，土地利用动态变化对城市发展和规划起着至关重要的作用。
本文将探讨遥感与GIS在城市土地利用动态变化分析中的应用，并介绍相应的方法与技术。
首先，遥感技术在城市土地利用动态变化分析中具有重要作用。
遥感技术可以获取大范围、多时相的土地利用数据，并为后续的分析提供基础。
通过遥感影像的解译与处理，我们可以获得土地利用类型、变化时序和空间分布等信息。
同时，遥感技术还可以捕捉到城市土地利用变化的空间格局与趋势，为城市规划和决策提供科学依据。
其次，GIS技术可以对遥感数据进行集成、管理和分析。
通过GIS软件中强大的数据处理与分析功能，可以将遥感数据与其他地理信息进行整合，并生成相应的土地利用变化分布图、变化矩阵与变化趋势图等结果。
此外，GIS技术还可以实现土地利用变化的时空模拟与预测，帮助规划者更好地了解城市土地利用的未来发展趋势。
基于遥感与GIS的城市土地利用动态变化分析主要包括以下几个步骤：第一步是遥感影像的获取与预处理。
选择适应研究需求的遥感影像，如卫星图像或航空影像，并进行预处理，包括辐射校正、几何校正和影像配准等，以确保影像的准确性与一致性。
第二步是土地利用类型的提取与分类。
基于遥感影像的解译与分析，可以将土地划分为不同的利用类型，如建设用地、农田和林地等。
利用GIS技术，可以对解译结果进行后处理与分类，生成土地利用类型的数字化图层。
第三步是土地利用变化的检测与分析。
通过比较不同时期的土地利用数据，可以检测出土地利用的变化与转换。
利用GIS软件中的空间分析工具，可以计算不同土地利用类型的面积、变化矩阵和转换矩阵等指标，从而评估土地利用的变化趋势和空间分布。
第四步是土地利用变化的模拟与预测。
基于历史土地利用数据与相关影响因素，可以利用GIS技术进行土地利用变化的模拟与预测。
详解测绘技术中的遥感影像解译技术
详解测绘技术中的遥感影像解译技术遥感影像解译技术是现代测绘技术中的重要组成部分，它在国土资源调查、环境监测、灾害防治等领域起着不可替代的作用。
本文将详细探讨遥感影像解译技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、遥感影像解译技术的原理遥感影像解译技术是通过获取并分析地球表面的遥感影像数据，提取出有用的地物信息。
它基于遥感技术，通过感知地球表面的辐射能量反射、发射和传输情况，利用光谱、空间和时间特征来解读地物的属性、分布和变化。
1. 光谱解译技术：利用遥感影像中不同波段的反射率或发射率差异，分析物体的光谱特性，判断其类型和性质。
例如，在红外波段中，不同植被的反射率差异较大，可以通过光谱解译技术来识别不同植被类型。
2. 空间解译技术：通过观察和分析遥感影像中地物的空间分布模式，判断其形状、大小和相互关系。
例如，在城市遥感影像中，通过分析建筑物的空间分布，可以推测出城市的发展规模和方向。
3. 时间解译技术：利用多时相的遥感影像数据，观察和分析地物的动态变化。
例如，通过对不同季节的植被遥感影像进行比对，可以监测植被的生长和衰退状况。
二、遥感影像解译技术的应用遥感影像解译技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的例子。
1. 土地利用/覆盖分类：利用遥感影像解译技术，可以实现对土地利用/覆盖类型的快速分类和监测。
通过分析遥感影像中不同地物的光谱特征和空间分布，可以判断土地的植被类型、建筑物分布、水体分布等信息，为城市规划、农业管理、生态保护等提供可靠的数据支持。
2. 灾害监测与评估：遥感影像解译技术可以帮助监测和评估各类自然灾害，例如地震、洪水、森林火灾等。
通过对遥感影像中灾害相关地物的分析，可以获得灾害范围、破坏程度等信息，为灾害应急和恢复提供科学依据。
3. 环境监测与评估：借助遥感影像解译技术，可以实现对环境资源的监测和评估，例如水体污染、土壤退化、大气污染等。
通过分析遥感影像中各种污染指标的反映，可以监测环境质量的变化，并提供决策支持。
遥感图像解译技术在国土资源调查与土地管理中的应用案例剖析
遥感图像解译技术在国土资源调查与土地管理中的应用案例剖析引言随着技术的不断发展，遥感技术在国土资源调查与土地管理中的应用进一步深化和拓展。
本文将通过实际案例，剖析遥感图像解译技术在这些领域中的应用，展示其在实践中的价值和潜力。
案例一：土地利用调查与规划遥感图像解译技术在土地利用调查与规划中的应用广泛而深入。
以某地区的土地利用规划为例，通过遥感图像解译，可以对该地区的土地利用现状进行详细分析和评估，例如划定农田、林地、城市建设用地等区域的边界和比例。
同时，借助遥感技术，还可以监测土地利用的变化情况，及时发现与调整规划不符的情况，为土地管理决策提供科学依据。
案例二：资源调查与监测遥感图像解译技术在资源调查与监测中的应用同样重要。
例如，在森林资源调查中，可以利用遥感技术获取并解译森林覆盖的图像，以评估森林资源的分布、面积和密度。
在水资源监测中，可以利用遥感技术解译水体图像，实时监测水质和水位的变化情况。
这些数据为资源管理和环境保护提供了有效的手段和依据。
案例三：环境监测与评估遥感图像解译技术在环境监测与评估中的应用也非常广泛。
例如，在城市环境评估中，可以利用遥感技术获取并解译城市地貌、植被覆盖以及建筑密度等图像，评估城市发展对环境的影响和破坏程度。
在污染源监测中，可以通过遥感图像解译技术实时监测大气、水体和土壤等环境要素，及时发现和处理污染源，保护生态环境。
案例四：灾害监测与应急响应遥感图像解译技术在灾害监测与应急响应中扮演着重要角色。
例如，在地震、洪水等自然灾害发生后，可以利用遥感技术获取并解译受灾地区的图像，分析受灾程度和范围，为灾后救援和重建提供必要的信息。
同时，借助遥感图像解译技术，还可以监测火灾、干旱等非自然灾害的发生和发展趋势，为相关部门制定预防措施和应急计划提供支持。
结论综上所述，遥感图像解译技术在国土资源调查与土地管理中具有广泛的应用价值。
通过解译遥感图像，我们可以及时获取和分析丰富的空间信息，为决策者和实践者提供科学的依据和支持。
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土地利用动态变化遥感解译与制图（综合实验）
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点击ok ，输入文件名后保存，并用新的窗口打开
在上图的工具栏中，overlay--Density Slice Bandｃｈｏｉｃｅ
选中０８－０４年的，点击ＯＫ，得出以下窗口
０４－０８有改变的分别用不同的颜色表示，没有改变的用白色表示
最后打开
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主窗口，分类——分类后处理——混淆矩阵分析——居于地表真实感兴趣区，在跳出的对话框中选第一次感兴趣区保存的图片
最后结果。