面向地块的森林与土地资源精细识别系统简介
基于多源数据的国土空间规划用地分类体系构建和土地类型识别
谢谢观看
二、制定用地分类标准的原则
在制定用地分类标准时，需要综合考虑土地利用类型、土地利用区划、土地 利用规划等因素。同时，应遵循以下原则：
1、综合原则：用地分类标准应涵盖各种土地利用类型，综合考虑自然、经 济、社会等多方面因素，以实现土地资源的综合利用。
2、系统原则：用地分类标准应形成一个完整的体系，各类用地之间应具有 内在，以便于实际操作和应用。
文献综述
在已有的用地分类体系研究中，大多数学者于单一来源数据的分类方法，如 遥感影像、土地利用现状图等。然而，单一数据源的分类结果往往存在精度不高、 主观性强等问题。近年来，部分学者开始探索多源数据的用地分类体系构建方法。 例如，周婷等（2020）利用遥感影像和土地利用现状数据，建立了基于支持向量 机（SVM）的用地分类模型；张三等（2021）则提出了基于深度学习的多源数据 用地分类方法。
四、应用逻辑的具体实现
本次演示介绍了应用逻辑的具体实现，如数据采集、处理和分类，数据质检、 处理和入库，以及成果展示等。
1、数据采集：数据采集是实现用地分类标准体系建构的重要环节。可以采 用卫星影像、地形图、实地调查等多种方式获取土地利用的各类数据。
2、数据处理和分类：通过技术手段对采集的数据进行处理和分类。例如， 可以利用计算机视觉技术对卫星影像进行分析，提取出不同用地的类型；可以利 用数据挖掘技术对各类土地数据进行深入挖掘，发现其内在规律和。
参考内容
引言
国土空间规划是国家治理体系的重要组成部分，是实现可持续发展的重要手 段。用地分类作为国土空间规划的基础，对其进行详细规划编制研究对于合理利 用土地资源、优化空间布局具有重要意义。本次演示旨在探讨如何基于用地分类 的国土空间详细规划编制进行研究，以期为相关实践提供理论支持。
林业资源管理系统样本
《林业资源管理信息网络系统》简介林业数据资源是林业生产中的重要数据资料, 是组织和指导林业生产的重要依据。
用GIS系统对各类林业资源数据进行管理能够提高资源管理水平, 提高劳动生产率。
林业数据资源包括各类林业调查图、 调查卡片、 统计报表和文档资料等等。
当前林业数据资源的管理基本实现了从手工卡片作业到数据库方法的资源档案管理, 即已经过计算机实现了资源数据的统计、 制表、 查询等。
但在数据资源图形 (林相图和基本图 )方面, 依然没有完全脱离手工作业。
GIS系统将图形引入计算机处理, 使图形与数据库有机结合, 实现了林业数据资源的计算机一体化管理, 使林业资源数据的管理和应用达到一个新的水平。
GeoBeans软件平台是中国科学院遥感应用研究所开发的一套WebGis系统, 在GeoBeans软件平台基础上开发的《林业资源管理信息网络系统》不但能够实现林业数据资源的查询、 统计、分析、 图形报表输出和数据的及时更新, 还能够经过Internet进行数据的远程交换、 资源共享和信息发布。
资源动态监测是制定林业生产方针的一个重要依据, 森林资源的各个方面如林地面积, 蓄积, 地类, 林分状态总是处于不断的动态变化中, 及时了解和掌握资源现状和变化过程, 就能有针对性地制定林业生产方案, 方针和对策及政策等。
GIS的数据和方法在这方面可发挥重要作用。
数字地图管理与控制1.图层加载与控制: 经过图层加载与控制, 能够实现全市范围内的行政区划图, 林相图, 地形图以及遥感图的显示。
森林资源作业的基本单位是小班, 而林相图是森林资源管理的基本图件, 分为小班图层、 林班( 乡村) 图层、 林场( 镇) 层等。
以小班为基本图元, 小班因子主要包括年度、小班标示和面积、权属、 地类、 林分因子、 造林因子、 资源因子以及其它相关信息。
系统需要提供专题制图功能, 根据不同权属、 地类、 林分因子、 造林因子、 资源因子等按照一定的颜色进行表示而且能够统计汇总结果。
林业工程图纸制作中的ArcGIS软件应用
林业工程图纸制作中的ArcGIS软件应用1. 引言1.1 林业工程图纸制作中的ArcGIS软件应用林业工程图纸制作是林业工程中一项极为重要的工作，而ArcGIS 软件作为一种专业的地理信息系统软件，在林业工程图纸制作中发挥了关键作用。
ArcGIS是由美国Esri公司开发出的一套完整的地理信息系统软件，拥有强大的数据处理、分析和可视化功能，广泛应用于各个领域。
在林业工程图纸制作中，ArcGIS可以帮助林业工程师对森林资源进行科学管理和规划。
通过ArcGIS软件，林业工程师可以创建数字地图、进行地形分析、确定地块边界、绘制森林状况图等工作，极大地提高了工作效率和准确性。
同时，ArcGIS还可以与全球定位系统（GPS）进行集成，实现对林地的精准测量和定位。
总之，ArcGIS软件在林业工程图纸制作中的应用是不可替代的，它为林业工程师提供了强大的工具和技术支持，帮助他们更好地进行林地调查、测绘和规划工作。
随着技术的不断发展和进步，ArcGIS软件在林业工程中的应用前景将更加广阔，为林业工程的发展提供强有力的支持和保障。
2. 正文2.1 ArcGIS软件介绍ArcGIS是由美国Esri公司开发的一套专业地理信息系统软件，广泛应用于各行各业的地理数据处理与空间分析工作中。
ArcGIS软件是一款功能强大、操作简便的GIS软件，具有丰富的地图制作、数据编辑、空间分析等功能，使其成为林业工程图纸制作中的重要工具之一。
ArcGIS软件包括ArcMap、ArcCatalog、ArcToolbox等多个模块，可以实现多种空间数据的管理、分析和展示。
用户可以利用ArcGIS软件导入不同格式的地理数据，如GPS数据、卫星影像数据等，进行地图制作和空间分析。
ArcGIS软件具有友好的用户界面和丰富的地理数据资源，支持多种数据格式的导入和输出，有着优秀的可视化效果和专业的地图制作功能。
ArcGIS还支持多种空间分析方法，如缓冲区分析、叠加分析等，可以帮助用户更好地理解和利用地理信息数据。
地籍测量流程简介
地籍测量流程简介地籍测量是土地管理和地理信息系统中的重要环节，用于确定土地的边界和权属情况。
本文将简要介绍地籍测量的流程，帮助读者了解地籍测量的基本概念和步骤。
1. 地籍测量的概述地籍测量是通过测量和记录土地的地理位置和边界信息，确定土地所有权和权益，并维护土地权属档案的重要工作。
它是土地管理和国土资源管理的基础，为土地交易、规划和管理提供了必要的依据和支持。
2. 测量前的准备工作在进行地籍测量前，需要做一些准备工作。
首先是整理相关地籍档案和资料，包括土地权属证书、地籍图件和权属档案等。
其次是确定测量的范围和目的，例如是测量整个土地块还是特定的地块边界。
最后是组织测量团队和准备测量设备，确保能够顺利进行测量工作。
3. 地籍测量的实施过程地籍测量一般包括以下几个步骤：3.1 布设控制点：在测量区域内布设控制点，用于后续测量的参考和校正。
控制点通常是由高精度的全球定位系统（GPS）测量得到的，以确保测量的准确性和可靠性。
3.2 边界测量：根据测量范围和目的，采用不同的测量方法和工具进行边界测量。
常用的测量方法包括全站仪测量、电子测距仪测量和地面标志物测量等。
3.3 数据处理与分析：将测量得到的数据进行处理和分析，计算出土地的边界线和面积等重要参数。
这一步骤可以使用专业的地理信息系统软件进行，以提高数据的准确性和效率。
3.4 地籍图绘制：根据测量数据和处理结果，绘制地籍图件。
地籍图是地籍测量的成果之一，通过图形和文字的方式清楚地表示土地边界和相关信息。
4. 地籍测量的结果与应用地籍测量的结果可以直接用于土地交易、土地登记和权证颁发等工作。
地籍测量也为土地规划、土地利用和土地管理提供基础数据和依据。
在规划新城区或者规划土地利用时，地籍测量的结果可以作为参考和基础数据。
总结与展望：地籍测量是土地管理领域中不可或缺的重要环节。
本文简要介绍了地籍测量的流程，包括准备工作、实施过程和应用结果等方面。
通过地籍测量，可以确保土地权属的真实性和准确性，维护土地管理和国土资源管理的秩序。
面向对象 土地覆盖分类
面向对象土地覆盖分类
面向对象的土地覆盖分类是一种影像分类方法，通过对影像的分割，将同质像元组成不同大小的对象，然后利用对象的空间特征和光谱特征进行分类。
这种方法可以有效地克服基于像元层次分类的不足。
在面向对象的土地覆盖分类中，影像对象的尺寸是决定分割尺度的重要因素。
当影像分割对象与地物边界吻合的程度越高时，地物信息提取的精度也就越高。
在分类体系的确定方面，需要根据研究区的实际情况，参考中科院的土地利用分类体系，并结合研究区的情况建立分类体系。
例如，雄安新区的分类体系包括城乡、工矿、居民用地（Construction），耕地（FarmLand），林地（Forest），草地（GrassLand），未利用地（Unused），水域（Water）和湿地（WetLand）。
面向对象的土地覆盖分类方法主要基于对象的分类，更有利于农业研究区土地覆被制图。
同时，不同的土地覆盖类型在分类上也有很大的差异。
以上内容仅供参考，建议查阅土地覆盖分类相关的书籍或咨询地理信息科学专家以获取更准确的信息。
LCCS地表覆盖分类系统简介及图例翻译
LCCS地表覆盖分类系统简介及图例翻译张小红;朱凌【摘要】地表覆盖信息及其变化反映着人类活动及环境变化，多数据源、多尺度的地表覆盖产品应运而生，但由于尺度不同、分类系统不同，导致各分类产品之间缺乏互操作性，而其对应的多种地表覆盖分类系统中类的定义也不尽相同，各图例类之间缺乏可比性．为解决该问题，联合国粮农组织与联合国环境规划署联合开发了LCCS（Land Cover Classification System）分类系统，建立了LCCS分类系统的基本构架．我们以美国NLCD2011图例及GlobCover2009图例为例，对LCCS分类系统的翻译功能进行具体讲解，并对其优缺点进行总结归纳．【期刊名称】《北京建筑大学学报》【年(卷),期】2017(033)004【总页数】8页(P45-52)【关键词】LCCS 分类模块图例模块翻译模块 NLCD 2011 Globc Cover2009【作者】张小红;朱凌【作者单位】北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044;【正文语种】中文【中图分类】P237地表覆盖及其变化反映着人类活动及生物环境的变化，可靠高精度的地表覆盖信息对于了解和监测气候变化、生物地球化学循环、森林砍伐等有着十分重要的意义[1]. 随着遥感与卫星技术的发展，涌现了大量的多尺度、多空间分辨率的地表覆盖产品，国际上，这些分类产品大多采用如下分类系统：Anderson地表覆盖分类系统[2]、USGS地表覆盖分类系统[3]、CORINE地表覆盖分类系统[4]、IGBP地表覆盖分类系统[5]、UMD地表覆盖分类系统[6]、FAO地表覆盖分类系统[7]等，在中国主要的地表覆盖分类系统主要有：国土资源部土地利用分类系统、中国科学院土地资源分类系统，还有2014年中国首套全球30 m分辨率地表覆盖产品—GlobeLand30所采用的分类系统等. 这些分类系统的建立有着不同的分类目的、分类方法、使用范围，这就导致了地表覆盖产品分类系统具有局限性. 但多尺度、多数据源的地表覆盖产品需要有一个相对统一标准的分类系统来适用于不同需求，这就迫切需要有一种标准来对这些地表覆盖产品的分类系统进行统一.本文着重介绍FAO/UNEP地表覆盖分类系统及其如何进行图例翻译，并以美国的地表覆盖产品NLCD 2011图例及GlobCover2009图例为例进行介绍.1 LCCS地表覆盖分类系统1.1 各地表覆盖分类系统对比如上所述各地表覆盖分类系统，其中Anderson地表覆盖分类系统、USGS地表覆盖分类系统、CORINE地表覆盖分类系统，中国的国土资源部土地利用分类系统、中国科学院土地资源分类系统属于区域尺度地表覆盖分类系统，用于国家层面的地表分类，其分类系统对比如表1所示. 而IGBP地表覆盖分类系统、UMD地表覆盖分类系统、FAO地表覆盖分类系统、GlobeLand30分类系统属于全球尺度地表覆盖分类系统，其分类系统对比如表2所示.表1 区域尺度地表覆盖分类系统对比表名称一级类(个)二级类(个)三级类(个)适用范围Anderson地表覆盖分类系统618-美国USGS地表覆盖分类系统935-美国CORINE地表覆盖分类系统51544欧洲国土资源部土地利用分类系统846-中国中国科学院土地资源分类系统625-中国1.2 LCCS地表覆盖分类系统简介上节中对各地表覆盖分类系统进行了对比分析，由表1、表2可以看出各地表覆盖分类系统有着不同的适用范围与分类方法，所使用的相应类定义也有差异，类之间无法进行比较. 为了获得兼容性更好的地表覆盖分类系统，联合国粮农组织(the Food and A gricu1ture Organization of the United Nations，FAO )与联合国环境规划署(United Nations Environment Programme，UNEP ) 联合开发了一种普遍适用的地表覆盖分类系统——LCCS(Land Cover Classification System)，它可以在具有不同地理位置、地表覆盖类型及数据收集方法等的地表覆盖类别之间进行比较，并对于多源遥感数据及多尺度土地利用/覆盖信息之间起到有效的连接作用[8]. LCCS分类系统已经从最初的版本1升级到了版本3. 版本2可以访问Visual Basic,类定义更加完善，界面改进，新增加了链接功能. 而版本3使用了地表覆盖元语言(LCML)，并成为了国际标准化组织(ISO)一个标准. 本文着重介绍版LCCS版本2分类系统结构.表2 全球尺度地表覆盖分类系统对比表名称一级类(个)二级类(个)三级类(个)适用范围分类方法IGBP地表覆盖分类系统17--全球非监督分类UMD地表覆盖分类系统14--全球分类树分类FAO地表覆盖分类系统248全球逐级分层分类GlobeLand30分类系统10--全球对象化分层分类LCCS分类系统是一个先验系统，该系统中所有的类都是预先定义好的，用户在使用时根据原始图例类定义选择需要的类，并可以通过添加、自定义属性在LCCS中定义类.总的来说，LCCS有如下特点：1)LCCS内部结构具有灵活性，可适用于所有的环境条件及生态区域，没有地理限制，并可以兼容其它地表覆盖分类系统[7]1-2.2)LCCS是一种综合性的、规范性的先验系统，采用逐级分层分类的系统，不同人对同一种地表覆盖类的定义可以得到相同的结果[9]. 3)可以通过LCCS分类系统对各地表覆盖分类系统类之间进行相似性比较.LCCS主界面主要有3大模块：分类模块、图例模块、翻译模块.1.3 分类模块分类模块的功能是对分类产品图例中的类，利用LCCS系统中相应的类依照其原定义进行重新定义. 该过程中使用的分类模块中的分类器和属性越多，类定义的就越详细. 分类模块主要有两个阶段：第一个阶段是初始的二分阶段，由8个分类器组成. 第二个阶段是模块化层次阶段，这个阶段由一系列已经定义好的纯地表覆盖分类器结合来创建地表覆盖类，还有环境属性和具体的技术属性来进一步对创建的地表覆盖类进行进一步的定义. 第一阶段结构中，8大分类器及其代码分别是A11耕地及管理陆地区域、A12自然及半自然陆地植被、A23耕作水田或规律性淹水区域、A24自然和半自然水域或规律性淹水植被、B15人造表面及相关区域、B16裸地、B27人造水体、人造雪和冰、B28自然水体、自然雪和冰，其结构如表3所示. 第二阶段是第一阶段中8个分类器的细化，以自然和半自然陆地植被为例进行介绍，如表4所示.表3 LCCS土地分类系统第一阶段结构框架LCCS基本框架A主要植被区域B主要非植被区域A1陆地A2水域及规律性淹水B1陆地B2水域及规律性淹水A11耕地及管理陆地区域A12自然及半自然陆地植被A23耕作水田或规律性淹水区域A24自然和半自然水域或规律性淹水植被B15人造表面及相关区域B16裸地B27人造水体、人造雪和冰B28自然水体、自然雪和冰1.4 图例模块图例模块，顾名思义是用来生成并保存图例的. 将某个分类产品的图例类在LCCS 中进行重新定义之后，要将重新定义的类保存在相应的图例模块中，它是按照分层结构进行存储的，以便用户随时查看及编辑，在保存新定义类的过程中会出现4个不同的选项，如图1所示，其中A、B等表示类，保存好之后，该类的代码就可以在图例模块中查看与编辑.图1 图例保存选项及其注意事项示意图对于已经定义并保存好的类，用户可以在图例选项中对其进行编辑，尤其是混合类，有时要对其进行属性定义，这部分将在NLCD 2011图例翻译中进行简单介绍.1.5 翻译模块翻译模块的使用需要在分类模块及图例模块进行完之后才能使用，其功能是将已存在的分类产品的类翻译进LCCS，并评价类之间的相似性，比较翻译后类的属性.在保存好图例之后打开翻译模块，选择新类，选中某个类，单击添加图例，然后在相应的编码、图例中类的名字、外部分类名字的相应框中输入对应的值，依次完成所有的图例命名，保存并输出，到此完成了将图例输入翻译模块的过程，然后用户就可以根据自己的需求进行相似性评估、属性对比等.2 NLCD 2011图例与GlobCover2009图例翻译2.1 NLCD 2011图例与GlobCover2009图例简介NLCD 2011由多分辨率土地特性共同体创建，描述了美国从2001～2011年的地表变化，具有8个一级类，20个二级类(包括阿拉斯加的4个类). 类采用MRLC分类系统(ACS)进行定义，空间分辨率为30 m[10]，其图例如表5所示. GlobCover2009是GlobCover项目的成果，GlobCover项目是由欧洲航天局在2005年倡议，并与全球森林和地表覆盖动态观测、欧洲环境署、联合国粮农组织、联合国环境规划署、联合研究中心、国际地圈- 生物圈计划联合创建的，旨在开发全球复合材料与地表覆盖图. 具有22个类，类采用联合国地表覆盖分类系统(LCCS)进行定义，空间分辨率为300 m[11]. 其图例如表6所示.表4 自然和半自然陆地植被细化自然和半自然陆地植被(一级)生命形式和覆盖生命形式木本乔木灌木草本杂草禾草地衣/苔藓地衣苔藓稠密到稀疏100%-15%稠密到稀疏100%-40%覆盖稠密>65%稀疏65%-15%65%-40%40%-15%稀疏15%-1%15%-4%4%-1%(一级)高度>30～3m>30～14m14～7m7～3m5～0 3m5～0 5m5～3m<0 5m3～0 5m3～0 03m3～0 3m3～0 8m0 3～0 03m0 8～0 3m(一级)空间分布连续的条纹状片断的细胞状公园般的块(二级)叶形，生命周期阔叶针叶无叶常绿半常绿混合(二级)叶物侯落叶半落叶混合混合多年生的一年生的(三级)分层没有更多层第二层土地形式环境属性岩性/土壤气候海拔高度侵蚀具体的技术属性区系方面2.2 图例翻译及存在的问题在利用LCCS对NLCD 2011与GlobCover2009图例类进行翻译时，首要的任务就是要认真对比NLCD 2011与GlobCover2009中类的原始定义与LCCS中各类的定义，只有把LCCS中各类及其属性的定义认识清楚才能对NLCD 2011与GlobCover2009类进行较好的翻译，翻译的结果将直接影响该类与其它地表覆盖产品类之间的相似性比较. 如在分类器耕地及管理陆地区域中，主要作物是指其覆盖面积大于总面积的15%或具有较高的经济收益，而第二或第三类作物的覆盖面积要小于总面积的15%或具有较低的经济收益. 在分类器自然和半自然陆地植被中，乔木被定义为树高大于5 m的木本植被，但若某个植被具有明显的木本植被特征，且高度大于3 m小于5 m，也被定义为乔木. 而灌丛则是高度小于5 m的木本植被. 另外像竹类植被和蕨类植被这类植物，虽属于禾草类，但具有木本植被特征，当高度大于5 m时，属于乔木，当高度小于5 m时,属于灌丛. 乔木和灌丛混合的木本植被区域高度则在2 m到7 m之间[7]26-33.表5 NLCD 2011图例一级类二级类水体11开放水体．12常年冰/雪开发的21开发的，开放空间22开发的，低强度23开发的，中强度24开发的，高强度贫瘠的31荒地(岩石/沙/黏土)森林41落叶森林42常绿森林43混合森林灌丛51矮灌丛∗52灌木/矮树林草本71草地/草本72莎草/草本∗73地衣∗74苔藓∗种植/耕种81牧草/干草82耕种作物湿地90木本湿地95新兴的草本湿地*表示阿拉斯加州仅有的类.当对LCCS中各分类器及其属性定义了解透彻之后，要在其分类模块中选择相应的分类器及其属性对NLCD 2011与GlobCover2009图例类进行重新定义，并保存在相应的图例模块中，最后在翻译图例中给各个新图例加上NLCD 2011与GlobCover2009图例类原有的名称，完成翻译过程.由于NLCD 2011与GlobCover2009图例翻译结果较多，本文只列举部分类及其部分翻译编码，NLCD 2011图例翻译部分结果如表7所示，GlobCover2009图例翻译部分结果如表8所示，其中表7、表8中的编码值分别对应8大分类器细化之后的各个属性.由于GlobCover2009图例类是采用LCCS分类系统进行定义的，所以其在翻译时不存在翻译问题，所以本文只介绍NLCD 2011图例进行翻译时所遇到的问题.表6 GlobCover2009图例类代码类名称11后泛滥或灌溉农田(或水淹的)14旱作农田20镶嵌农田(50～70%)/植被(草地/灌丛/森林)(20～50%)30镶嵌植被(草地/灌丛/森林)(50～70%)/农田(20～50%)40密集到稀疏(>15%)阔叶常绿或半落叶森林(>5m)50密集(>40%)阔叶落叶林(>5m)60稀疏(15～40%)阔叶落叶森林/林地(>5m)70密集(>40%)针叶常绿林(>5m)90稀疏(15～40%)针叶落叶或常绿林(>5m)100密集到稀疏(>15%)混合阔叶和针叶林(>5m)110镶嵌森林或灌丛(50～70%)/草地(20～50%)120镶嵌草地(50～70%)/森林或灌丛(20～50%)130密集到稀疏(>15%)(阔叶或针叶，常绿或落叶)灌丛(<5m)140密集到稀疏(>15%)草本植被(草地、无树草原或地衣/苔藓)150稀疏(<15%)植被160密集到稀疏(>15%)经常被淹没的(半永久或暂时)阔叶森林—淡水或微咸水170密集(>40%)永久淹没的阔叶森林或灌丛—咸水或微咸水180密集到稀疏(>15%)草地或木本植被在经常泛滥或水淹的土壤上—淡水，微咸水或咸水190人工表面和相关区域(城市区域>50%)200裸地210水体220永久雪和冰本文在翻译时主要遇到的问题有：1)翻译后新定义的类与其原定义在阈值上有差异. 这些阈值包括植被或土壤覆盖率、不透水层面积、冠层密度、树高等，如类11原定义是植被或土壤覆盖率小于25%的开放水体区域，在LCCS中翻译成的水体在无植被区域中，其定义是植被覆盖率小于4%；类12原定义中其覆盖率大于25%，在LCCS翻译的冰雪的覆盖率要大于80%，二者在覆盖率上存在较大差异；类21原定义中不透水层面积小于总面积的20%，在LCCS中翻译成分散的城市地区，其不透水层面积小于总面积的15%～30%；类41、类42都是树高大于5 m，冠层密度大于20%，在LCCS中树高是3～30 m，冠层密度有多种选择，这里选择15%～100%.表7 NLCD 2011部分图例及其翻译编码图例代码LCCCode1LCCLevel117001∥8001A1∥A1127005∥7008∥8006∥8009A2B1∥A 3B1∥A2B1∥A3B1215003⁃17A4⁃A13A17225003⁃15∥5003⁃17A4⁃A13A16∥A4⁃A13A17235003⁃13∥5003⁃14A4⁃A13A14∥A4⁃A13A15245003⁃13∥5003⁃8A4⁃A13A14∥A4⁃A12315004⁃2∥6002⁃1∥6006A2⁃A6∥A3⁃A7∥A64121497∥2 1500A3A20B2XX D1E2∥A3A20B2XXD2E24221496∥21499A3A20B2XXD1E1∥A3A20B2XXD2E14321446(1)[Z43]A3A20B2Z43表8 Globcover2009部分图例及其翻译编码图例代码LCCCode1LCCLevel5021497⁃121340A3A20B2XXD1E2⁃A216020132⁃3012A3 A11B2XXD1E2⁃A137021499⁃121340A3A20B2XXD2E1⁃A219020134⁃3012∥20135⁃3012A3A11B2XXD2E1⁃A13∥A3A11B2XXD2E2⁃A1310021495/21498A 3A20B2XXD1/A3A20B2XXD211021446/21450∥21454A3A20B2/A4A20B3∥A2A20B412021454/21446∥21450A2A20B4/A3A20B2∥A4A20B313021450A 4A20B314021454∥21465A2A20B4∥A7A202) 某些类之间语义上会存在重叠. 如类71、类72都从属于草本，所以二者在翻译时语义会发生重叠，类95定义中也含有草本，也会在语义上与类71、类72发生重叠.3) 有些属于土地利用的类在翻译时语义模糊. 由于LCCS主要用于翻译地表覆盖成分，对于土地利用和非地表覆盖术语，在翻译时会出现语义模糊及重叠的现象. 如类81属于土地利用类，在利用LCCS进行翻译时，要添加相应的用户自定义属性来表明其是土地利用类，但在进行最后的相似性比较时，用户自定义属性是不参与比较的，所以这类在翻译时会出现语义模糊的情况.4) 混合类型翻译时较困难. 例如类43属于混交类，落叶林与常绿林的混交，而在LCCS系统中只有阔叶落叶混交、针叶常绿混交等，所以翻译时也会存在问题. 2.3 类相似性比较LCCS分类系统的翻译模块中共有3种类比较工具：相似性评估、外部类的比较、两个LCCS类进行比较. 本文利用NLCD 2011与GlobCover2009图例翻译结果进行相似性评估. 具体操作步骤如下：在翻译模块中选中相似性评估—选择其中一种图例—在打开的对话框中选择一种被评估的类—点击比较相似性评估—在打开的对话框中被比较的类选择所有类—阈值选择50%—点击处理，完成一个类的相似性评估. 其它类按照如上操作依次进行，最后可阅览并打印相似性评估结果，整个过程如图2所示.图2 相似性评估过程3 类相似性比较结果根据类相似性比较节，可以得到NLCD 2011图例类与GlobCover2009图例所有类的相似性评估，但在进行相似性评估时应注意，LCCS中的环境属性与用户自定义属性是不参与相似性评估的. 由于相似性评估结果较多，本文就其部分结果进行总结，如图3所示. 由图3可以看出，NLCD 2011图例类与GlobCover2009图例所有类的相似性基本都大于50%，本文由图3中各类的所有相似分数和的平均值得出其平均相似分数. 其中类81的平均相似性分数是100%，类43的平均相似性分数是91%，类52的平均相似性分数是90%，类11的平均相似性分数是85%，类82的平均相似性分数是80%，类42的平均相似性分数是75%，类41的平均相似性分数是74%，类90的平均相似性分数是74%，类51的平均相似性分数是68%，类71、类72、类95的平均相似分数均为50%，其余各类与GlobCover2009图例所有类没有相对应的类，所以无法进行相似性比较.4 结论图3 NLCD 2011图例翻译得分示意图LCCS作为一种规范的、相对统一的标准地表覆盖分类系统，它为使用多种地表覆盖分类产品的各种用户提供了一个很好的翻译工具. 通过对NLCD 2011的图例类进行翻译，并从图3所示的相似性评估情况，得出如下结论：LCCS分类系统具有多种分类组合，可以考虑多种情况；LCCS分类系统的层次结构很清晰，方便用户在翻译过程中进行查阅与修改；LCCS分类系统主要针对地表覆盖，在进行土地利用类翻译时效果不佳，会出现语义重叠模糊的现象. 例如类81牧草/干草，是指被种植用来进行家畜放牧或种子生产的草、豆科植物或草- 豆科植物混合的区域. 由定义可以知道该类属于土地利用类. 而在LCCS系统中只有添加相应的用户自定义属性才能表明其属于土地利用类，但在进行类之间相似性比较时，用户自定义属性不参与比较，即只有该类被重新定义时所选择的分类器及其细分属性被比较，这就导致了语义模糊，并且会与类71草本在语义上发生重叠. 另外LCCS分类系统并没有考虑森林砍伐、荒漠化等地球表面普遍存在的复合类型问题[9]164-165. 该系统还有一个缺点就是不能进行很好的测图与监测，但不可否认的是LCCS分类系统为实现全球地表覆盖信息共享做出了重要贡献.参考文献：[1] See L M, Fritz S. A method to compare and improve land cover datasets: application to the GLC-2000 and MODIS land cover products[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2006, 44(7):1740-1746 [2] Anderson J R. Land use classification schemes used in selected recent geographic applications of remote sensing [J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,1971,37(4): 379-387[3] Anderson J R, Hardy E E, Roach J T, et al. A land use and land cover classification system for use with remote sensor data: U.S. geological survey professional paper[J]. Professional Papers-U.S. Geological Survey (USA),1976,964:964[4] Bossard M, Feranec J, Otahel J. CORINE land cover technical guide-Addendum 2000[J]. Young, 2000, 9(1):633-638[5] Hansen M C, Reed B, Defries R S, et al. A comparison of the IGBP DISCover and University of Maryland 1 km global land cover products.[J]. International Journal of Remote Sensing, 2000, 21(6-7):1365-1373[6] Hansen M C R S. Defries J R G. Townshend, et al. Global land cover classification at 1 km spatial resolution using a classification tree approach[J]. International Journal of Remote Sensing, 2000, 21(6-7):1331-1364[7] Di Gregorio A. Land cover classification system: classification concepts and user manual: LCCS[M]. Rome: Food & Agriculture Org., 2005:11-74 [8] 何宇华, 谢俊奇, 孙毅. FAO/UNEP土地覆被分类系统及其借鉴[J]. 中国土地科学, 2005, 19(6):45-49.[9] 蔡红艳, 张树文, 张宇博. 全球环境变化视角下的土地覆盖分类系统研究综述[J]. 遥感技术与应用, 2010, 25(1):161-167[10] Homer C, Dewitz J, Yang L, et al. Completion of the 2011 national land cover database for the conterminous united states-representing a decade of land cover change information[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2015, 81(5):345-354[11] Bicheron P, Defourny P, Brockmann C, et al. GLOBCOVER: products description and validation report[J]. Foro Mundial De La Salud, 2011,17(3):285-287。
森林生态知识：森林生态系统对土地资源的重要性
森林生态知识：森林生态系统对土地资源的重要性森林生态系统是地球生态系统的一部分，也是一个极其重要的生态系统。
森林在生态系统中的作用十分显著，其对土地资源的重要性不可小觑。
本文将从森林生态系统对土地资源的重要性、森林生态系统在土地保护和修复中的作用以及森林生态系统中的生态学研究等方面进行探讨。
一、森林生态系统对土地资源的重要性1.维护水源：森林可以有效地吸收雨水，并将其转化为地下水和地表水，保证河流和湖泊的正常运行。
森林中的植物可以通过蒸腾过程释放大量的水汽，形成云雾和降雨，进一步为保障水资源的供给提供保障。
2.防风固沙：森林可以防止风沙侵袭，减轻沙尘暴带来的危害。
同时，森林中的树木可以有效地固定土壤，避免水土流失和滑坡等自然灾害。
3.改善气候：森林对气候的改善作用也很显著。
森林中的植被可以吸收大量的二氧化碳，同时释放出氧气，有效地减少温室气体的排放。
此外，森林还可以通过蒸腾作用调节温度，增加空气湿度，改善气候环境。
4.提高土地利用价值：森林可以为土地资源的开发和利用提供丰富的资源。
森林中的各种木材、草药、野果等可以用于制作家具、建筑材料和中药材等，具有重要的经济价值。
二、森林生态系统在土地保护和修复中的作用1.水土保持：森林生态系统可以有效地防止水土流失、地面侵蚀和滑坡等自然灾害的发生。
特别是在山区，森林的水土保持作用更加明显。
2.沙漠化防治：森林生态系统可以通过防止风沙侵袭、固定沙漠化土地，防止荒漠化的发生。
同时，森林生态系统还可以吸收空气中的二氧化碳，为沙漠化防治提供了重要的支撑。
3.生态修复：极端天气、自然灾害、人为因素等都会破坏土地生态系统，使土地资源逐渐恶化。
此时，森林生态系统可以通过苗圃育苗、栽种造林等方式进行生态修复，恢复土地生态平衡。
三、森林生态系统中的生态学研究生态学是研究生物与环境相互作用的科学。
在森林生态系统中，生态学的研究可以帮助我们更好地理解森林自然生态系统中的基础生态过程和运行规律。
土地资源调查中遥感影像分类与识别技术的应用探讨
土地资源调查中遥感影像分类与识别技术的应用探讨摘要：遥感影像在土地资源调查中发挥着重要的作用，可以提供全面的土地信息、监测土地利用变化、评估土地质量、管理水资源和监测土地灾害等，为土地管理和规划提供科学依据。
基于此，阐述了遥感影像在土地资源调查中的作用，介绍了遥感影像技术、影像分类与识别的原理、监督分类，分析了遥感影像分类与识别工作流程，以供参考。
关键词：土地资源调查;遥感影像;分类与识别1土地资源调查中遥感影像的作用在土地资源调查中，遥感影像具有重要的作用。
遥感影像是通过卫星、航空器或无人机获取的地球表面的图像数据，遥感影像可提供大范围、高时空分辨率的土地信息，用于土地分类与土地覆盖的研究和绘制制图。
通过遥感影像可以识别和分析不同的土地利用类型，如农田、森林、湖泊、城市等，以及土地覆盖的变化情况。
遥感影像提供了长时间序列的数据，能够检测土地利用与土地覆盖的变化。
通过对不同时间段的遥感影像进行比较和分析，可以监测土地利用变化，如农田扩张、城市化过程、森林砍伐等情况，帮助制定土地管理和规划策略。
遥感影像可用于土地质量评价，通过反映土地的空间分布、植被状况、土地覆盖类型等特征，对土地质量进行定量和定性评估。
例如，可以利用植被指数来评估土地的植被覆盖和生产力水平。
遥感影像可以监测水资源的分布和变化，如湖泊、河流、水库等水体的面积和水位变化。
这对水资源管理、洪涝灾害预警和水资源规划具有重要意义。
遥感影像在土地灾害监测中具有广泛应用。
例如，利用遥感影像可以检测地质灾害，如滑坡、地面沉降等。
此外，对于森林火灾、洪水、干旱等自然灾害，遥感影像可以提供实时监测和评估。
2遥感影像技术2.1 遥感影像矫正遥感影像技术的应用需要经过专业的遥感图像处理与解译的过程，并结合地面实地调查和验证来获得准确和可靠的结果。
综合运用这些遥感影像技术可以提高土地资源调查的精度和效率，为地表环境、土地利用和资源管理提供科学支持。
遥感影像通常受到大气、地表地形、传感器运动等因素的干扰，需要进行矫正以消除这些干扰，使得影像能够更准确地反映地表信息。
2023年地理信息系统(GIS)行业市场前景分析
2023年地理信息系统（GIS）行业市场前景分析地理信息系统（GIS）是一种用于管理、分析和可视化地理空间数据的技术。
随着科技的飞速发展和数字化程度的提高，GIS行业市场前景非常广阔。
本文将对GIS行业市场前景进行分析。
一、 GIS行业市场规模与前景从全球范围看，GIS行业市场规模已经达到了数百亿美元级别，未来几年市场规模仍将保持快速增长的趋势。
根据市场研究公司的预测，全球GIS市场在2024年将达到370亿美元。
从国内的情况看，GIS行业也是处于高速发展阶段，已成为信息化建设中不可或缺的一环。
根据中国行业研究网发布的数据显示，我国GIS市场规模从2018年的90亿元增长至2019年的100亿元，市场增速达到了11%以上。
二、 GIS行业市场应用领域GIS技术的应用领域非常广泛，常见的应用领域有：1. 土地资源管理GIS技术可以帮助政府部门对土地资源进行调查、管理和规划，提高土地利用率和保护土地环境。
2. 市政规划与建设GIS技术可以帮助城市规划师优化城市规划，为城市建设提供决策参考，同时，也可以对城市设施工程实现规划和监测。
3. 自然资源管理GIS技术可以帮助环保部门对自然资源进行监测和管理，实现精准监测。
比如森林资源监测，水资源监测等。
4. 海洋资源管理GIS技术可以帮助海洋部门对海洋资源进行调查与管理监测，让我们更好的进行海洋文明建设。
5. 网络安全GIS技术在网络安全领域也有应用，可以帮助企业或政府部门实现网络安全监测和威胁分析，有效提升网络安全防护能力。
三、 GIS行业市场发展趋势1. 大数据与人工智能的融合发展随着大数据和人工智能技术的快速发展，GIS技术也在向大数据和人工智能应用方向发展。
GIS技术不断创新，拥有更多的可用数据，提高了数据的采集和分析处理速度，大数据与人工智能将会进一步智能化GIS行业。
2. 向移动平台的发展正在发生的转变之一是GIS技术从传统的PC端向移动端的转变。
3S技术在森林资源规划设计调查中的应用 - 种植技术
3S技术在森林资源规划设计调查中的应用-种植技术1“3S”技术简介“3S”技术是全球卫星定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和遥感信息技术（RS）的简称。
“3S”技术是近年来迅速发展起来的一种空间信息获取和分析处理的综合技术，它与空间、电子、光学、地理学、地图学以及信息与计算机科学等一切处理和分析空间数据有关的科学有着密切的联系。
目前在林业工作中应用越来越广泛，成为动态掌握森林资源状况、进行林业勘察设计的关键技术。
2森林资源二类调查概况森林资源规划设计调查（简称二类调查）是各级政府的法定职责。
以国有林业局、林场、自然保护区、森林公园或县级行政区域为调查单位，为满足编制森林经营方案、总体设计、林业区划与规划设计和森林资源档案管理的需要所开展的森林资源调查。
其成果是制定区域国民经济发展规划和林业发展规划，实行森林生态效益补偿和森林资源资产化管理，指导和规范森林经营单位科学经营森林的重要依据。
二类调查的任务是查清森林、林地和林木资源的种类、数量、质量和分布，结合调查区域自然、社会经济条件，综合分析和评价森林资源及其经营管理现状，提出对森林资源培育、保护和利用意见；根据需要对湿地、森林更新、森林健康、土地退化等资源内容进行调查；为搭建数字林业平台、促进林业可持续发展提供支撑。
3“3S”技术在森林资源二类调查中的应用3.1主要技术方法用ERDASIMAGINE软件对SOPT5遥感数据进行处理，用ERMAPPER软件纠正扫描图面资料，并叠加基础地理信息作为主要信息源；用Ar-cViewGIS软件建立小班空间图形数据库和小班调查因子属性数据库；通过分层抽样调查，建立多元蓄积回归模型定量估测小班蓄积；利用VisualB计算机语言、VisualFoxpro数据库软件和GIS软件建立森林资源管理信息系统，实现空间数据和属性数据编辑、查询、显示、演示、更新、统计分析、图表输出等智能化管理[1]。
3.2工作流程3.2.1SOPT5遥感数据处理遥感数据处理的目的是通过各种计算分析，把影像上的数据信息转化为森林资源林分特征的光谱反映，从而输出高质量的影像，提供准确信息，为人机交互判读解译提供可靠依据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
“面向地块的森林资源规划设计与土地资源调查精细识别系统”简介
一、软件组成
根据课题合同和技术要求，课题组把“面向地块的森林资源规划设计与土地资源调查精细识别系统”（课题合同中原名为“高分辨率遥感图像地块精细识别系统”）的结构分解如下图所示，并在统一规范指导下根据自下而上原则开发和集成。
其中外业数据录入、制图数据导入、成果地图制作、统计表格输出等四个林业专业模块功能为合同外超额完成的任务。
二、系统（或模块）主要功能
1 文件管理与视图模块
文件管理主要实现对工程的操作，包括新建，打开，保存，关闭。
视图模块
主要完成对图像的操作，包括放大，缩小，漫游，还有矢量、栅格数据的显示。
2 图像预处理模块
主要是对图像进行增强和直方图统计。
3多尺度分割模块
主要是对SPOT5实施满足土地与林业应用的对象分割。
主要提供三种方式的分割，一是在管理区划图层控制条件下的分割，二是基于土地利用分层地图控制下的分割，三是对整幅影像进行分割。
4地块类型识别模块
根据多尺度分割结果，综合考虑地块的光谱、纹理、形状等特征，实现以地块为基本单元的特征集构建和基于多特征的地块类别识别。
5土地图斑生成模块
利用图像分割和分类的结果，结合已有土地利用现状图、行政界线以及线状地物等矢量数据，对分类结果进行综合和拆分，生成土地利用现状地块图斑。
6土地利用类型精细识别模块
利用OMIS数据，实现对土地类型的精细识别。
7基于地块的土地利用类型变化检测模块
利用不同时期的两景遥感图像，或者基于一期遥感影像与已有矢量土地利用图，自动检测变化部分，并生成变化类别矢量图。
8小班遥感区划模块
在多尺度分割和分类基础上，通过人工交互完善小班的区划，以满足森林经营管理的生产要求。
首先是对遥感分类后数据进行预处理，获得权属等控制信息，建立起具有拓扑关系的点、线、面数据；之后就可根据影象以及其他辅助信息对分割边界进行调整、修改或重新区划等图形编辑操作。
最后根据各级区划的面积控制数据对小班进行面积平差，并赋以小班号。
9参数反演模块
在DEM、高光谱等辅助数据的支持下，在室内完成立地因子、森林类别、树种、郁闭度/覆盖度等定性和定量属性因子的自动提取。
10外业数据录入模块
提供外业调查数据的录入与检查功能，以便建立规范数据库。
11小班数据更新模块
提供小班数据库的实时更新，为科学决策与管理服务。
12制图数据导入模块
接收来自外部的规范化底图和小班数据，实现标准成果地图的制作与输出。
13成果地图制作模块
按照国家标准分幅叠加地形图和小班区划相关数据，以及技术规范，输出分幅林业基本图产品；分乡镇（林场）叠加地理底图和小班区划相关数据，并进行注记和整饰等，输出分行政（或管理）区划的林相图产品；叠加县（市、区、局）地理底图和森林资源分布数据，并进行注记和整饰等，输出分行政（或管理）区划的森林分布图产品。
14统计表格输出模块
规范化输出以乡（或村）为单位的各类土地面积等几十种统计报表。
三、应用领域
1高分辨率遥感图像地块精细识别平台
新的高空间分辨率卫星的相继发射对影像分析提出强烈需求。
传统的基于像元的影像分类方法已经不能满足对高空间分辨率遥感数据的应用需求。
该平台软件主要功能是在对高空间分辨率遥感影像进行多尺度分割的基础上，使用基于对象的图像分析技术，通过计算图像对象的光谱、形状、纹理、拓扑等信息，采用先进的分类技术对遥感影像进行精细识别，可以为土地监测、林业管理、制图、环境监测、灾害管理等提供大量有价值的数据。
2基于SPOT5的森林资源规划设计调查数据处理子系统
森林资源的监测调查属社会公益性事业，是政府宏观决策和实现社会可持续发展的基础与保障，我国的森林资源管理机构健全，从中央—省—地区—县形成了立体的管理体制，而且从技术上都有相对统一的技术规程，作为森林资源二类调查的组织实施单位------县（区）林业局是本子系统的最终用户，是国家开展森林资源调查的重要技术保障。
由于各地应用遥感技术仅停留在专业处理与目视解译阶段，具有可操作性差、门槛高等诸多问题。
通过本系统的应用，可以规模化、高效生成相关内业数据，快速输出专题地图与相应统计报表，可有效提高我国资源调查与更新的自动化水平和效率。
3基于SPOT5的土地利用图斑内业生成技术子系统
我国县级土地利用现状及其变更调查都在周期性地开展，并已形成了较为可靠的大比例尺基础图件。
为保持这些基础图件数据的现势性和准确性，需要定期进行变化调查和图件数据更新，遥感技术在土地利用更新调查中发挥着越来越重要的作用。
本子系统能高效地处理高分辨率遥感数据，提高图像处理与解译的自动化程度，快速提取相关信息，可以广泛应用于土地利用/变更调查作业中。