土地利用变化遥感监测-测试报告
遥感应用实验报告
遥感应用实验报告
引言
遥感技术是一种利用遥感卫星或其他设备获取地球表面信息的技术。
在科研、农业、城市规划等领域都有着广泛的应用。
本次实验旨在通
过遥感技术获取地表信息，分析实验结果，探索其在不同领域中的应用。
实验方法
本次实验选取了一片城市区域为研究对象，使用遥感卫星获取该区
域的影像数据，包括多光谱影像、高分辨率影像等。
利用遥感软件对
影像数据进行处理，提取城市区域的土地利用类型、植被覆盖情况等
信息。
进一步分析影像数据，得出城市区域的发展状况和环境质量等
数据。
实验结果
经过处理分析，我们得出了以下结论：
1. 城市区域的土地利用类型主要包括居住区、公园绿地、工业区等；
2. 植被覆盖率较高的地方主要集中在公园绿地和一些住宅区；
3. 部分工业区存在着环境污染问题，需要加强治理。
实验讨论
根据实验结果，我们可以得出一些启示：
1. 遥感技术在城市规划中的应用能够帮助我们更好地了解城市发展现状，指导城市规划工作；
2. 通过监测城市区域的植被覆盖情况，可以及时发现环境问题，保护城市生态环境；
3. 遥感技术在环境保护和资源管理方面有着重要的作用，需要进一步推广应用。
结论
本次实验通过遥感技术获得了城市区域的地表信息，分析了土地利用类型、植被覆盖情况等数据，对城市规划和环境保护具有一定的参考意义。
遥感技术作为一种高效的信息获取手段，将在未来有更广泛的应用前景。
希望通过本次实验能够加深对遥感技术的理解，促进其在各个领域的发展和应用。
土地利用与土地覆盖变化检测实验报告
实验报告实验四土地利用与土地覆盖变化检测一、实验目的：通过监督分类的方法来进行土地利用分类和土地覆盖变化的检测。
二、实验要求：自行下载遥感数据，4个不同年份的土地利用土地覆盖情况。
四景分类后图像，统计地类面积，把变化的那部分展示出来。
三、实验材料：Landsat8遥感影像、佛山市shape file文件四、实验平台：ArcMap10.8和Google Earth Engine五、实验步骤：1)土地利用监督分类1)佛山市的shp文件，并显示边框边界显示：2)建立样本数据集共建立了四个样本数据集，分别为water、forest、city和cropland并对每个样本进行颜色选择和属性定义设置完样本：3)对Landsat8影像数据进行去云处理4)选择裁剪范围5)选择栅格数据集6)定义光谱指数7)选择下列波段作为特征8)通过要素集在Landsat-8中选取样本，把landcover属性赋予样本9)精度评价10)计算混合矩阵11)导出分类结果12)点击run，运行代码精度验证2013年 2015年2019年 2021年2)土地覆盖度检测1)导入分类样本和研究区域2)裁剪影像3)选择landsat8遥感影像4)筛选2013年1月影像5)针对2013年1月数据进行土地覆盖分类6)筛选2021年1月影像7)针对2021年1月数据进行土地覆盖分类8)将Value值0-3重分类为1-49)展示一年内产生变化的区域10)2013年的分类结果乘以100再加上2021年的分类结果11)使用频率直方图获得每个类的像素计数12)每个类转换的像素数13)导出变化图14)点击run，运行结果变化情况如下图。
101表示urban变urban，102表示urban变bara，103表示urban变water，104表示urban变vegetable，以此类推。
15)在arcgis中进行出图六、实验结果分析：LULC是指通过农业、保护、开发、娱乐场所、野生动物栖息地和城市区域或任何其他活动使用土地，以及受气候变化过程和社会经济动态影响的特定地点的人类与环境互动的结果。
土地利用变化的遥感测量和分析
土地利用变化的遥感测量和分析土地利用是人类社会活动的一个重要方面。
随着人类社会发展的进步，土地利用变化也日益复杂。
现代遥感技术是一种高效、快捷、全面、实时的土地利用变化检测方法，也是国家资源环境管理和规划实践的重要工具。
本文将介绍土地利用变化的遥感测量和分析方法及其应用价值。
一、遥感测量土地利用变化的方法土地利用变化检测是遥感应用的基本方向之一，尤其是支持农业发展的农田土地利用和矿山、城市等行业的土地利用分析。
遥感技术以其全面性、快捷性和实时性等优点，在土地利用变化检测中得到了广泛应用。
现代遥感技术是通过卫星、航空摄影、激光雷达和无人机等设备对区域内的地块覆盖情况进行信息识别和分类，从而实现区域内土地利用变化的监测和预测。
土地利用变化检测可以通过遥感技术自动识别和分析，包括土地类型、土地覆盖度、土地其他的使用率以及土地整个变化情况等。
总的来说，土地利用变化监测的方法可以分为几种，例如传统的特征提取方法、传统的图像变换方法和基于人工神经网络（ANN）的遥感数据分类方法等。
但这些方法也存在一些问题，例如难以识别变化和难以判断土地利用变化是否与人类活动有关。
如何针对这些问题进行有效的解决成为了遥感技术研究的重要方向。
二、土地利用变化的遥感分析在进行土地利用变化的遥感分析时，可以利用复合信息识别、空间分析和统计分析等方法，从而更好地提取和分析土地利用变化的数据信息，了解土地覆盖的变化情况、规律和趋势。
提取的数据主要包括土地类型、土地利用度、土地的商业活动程度、土地价值和土地出租情况等，这样就可以更加全面、多维度地评估土地利用变化。
遥感分析可以为政府决策者提供科学数据支持，为土地利用规划、土地管理和资源环境保护等行业提供重要参考。
在进行土地利用变化的遥感分析时，也可以进行中长期预测。
我们可以将数据进行分析并对未来的土地利用进行预测并制定有针对性的土地利用计划，这样可以避免人类社会活动的无序扩张和对自然环境的破坏，最终促进经济、社会和环保的可持续发展。
基于遥感技术的土地利用变化监测与分析
基于遥感技术的土地利用变化监测与分析近年来，随着人口增长和城市化进程的加快，土地利用变化的研究备受关注。
土地利用变化对社会、经济和生态环境都有重要的影响，因此，通过遥感技术来监测和分析土地利用变化成为一种有效的手段。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用变化监测与分析的方法和应用。
首先，遥感技术可以提供高分辨率的土地利用数据。
遥感技术利用卫星和飞机等遥感平台获取地球表面的影像数据。
通过对这些影像数据进行处理和解译，我们可以获取土地利用变化的信息。
利用遥感技术，我们可以获得全球、区域乃至局部的土地利用变化数据，为土地资源的合理管理和保护提供了重要的支持。
其次，遥感技术可以提供时间序列的土地利用变化数据。
通过多时相的遥感影像数据，我们可以观察和分析土地利用变化的趋势和规律。
比如，可以监测城市扩张对农田和自然生态系统的影响，以及森林砍伐对植被覆盖的影响等。
借助遥感技术，我们可以研究不同尺度下土地利用变化的空间分布和时序演变，为国土规划和可持续发展提供科学依据。
另外，遥感技术可以辅助研究土地利用变化的驱动因素。
土地利用变化是复杂的人地关系过程，受到自然因素和人类活动的共同影响。
遥感技术可以提供大量的地理信息，如地形、气候、水文等，以及城市化、农业扩张等人类活动的数据。
通过对这些数据进行分析，我们可以识别和评估土地利用变化的主要驱动因素，为制定合理的土地政策和资源管理提供科学依据。
在实际应用上，基于遥感技术的土地利用变化监测与分析已经得到广泛应用。
例如，农业部门可以利用卫星影像数据来监测农田的利用状况，及时发现并解决农田利用不合理问题；城市规划部门可以通过遥感技术来监测城市扩张的速度和方向，为城市规划提供数据支持；环保部门可以通过遥感技术来监测森林砍伐情况和湿地退化程度，保护生态系统的完整性和稳定性。
然而，基于遥感技术的土地利用变化监测与分析也面临一些挑战。
首先，遥感数据的获取和处理需要复杂的技术方法和专业知识。
遥感实验报告实验成果
一、实验背景随着遥感技术的不断发展，遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过遥感技术，对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件的基本操作；2. 掌握遥感图像分类方法；3. 对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
三、实验内容1. 数据准备本实验选用某地区Landsat 8卫星影像作为实验数据，该影像覆盖范围约为1000平方公里，分辨率为30米。
实验过程中，首先对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
2. 遥感图像分类（1）选择合适的分类器本实验选用支持向量机（SVM）作为分类器，因为SVM在处理小样本数据时具有较好的性能。
（2）训练样本选择为提高分类精度，需要选择具有代表性的训练样本。
本实验采用随机抽样方法，从预处理后的影像中随机选取1000个样本作为训练样本。
（3）分类结果分析将训练样本输入SVM分类器进行训练，得到分类模型。
然后，将测试样本输入分类模型进行分类，得到分类结果。
3. 分类结果验证为验证分类结果的准确性，采用混淆矩阵对分类结果进行评价。
混淆矩阵是一种用于评估分类结果的方法，它能够直观地反映分类精度、召回率和F1值等指标。
四、实验结果与分析1. 分类精度通过计算混淆矩阵，得到分类精度为90.5%。
这说明本实验采用SVM分类器对某地区进行地表覆盖分类的效果较好。
2. 分类结果分析（1）地表覆盖类型分布通过分析分类结果，可以看出该地区地表覆盖类型主要有耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地等。
（2）地表覆盖变化分析与历史影像对比，可以看出该地区耕地面积有所增加，林地和草地面积有所减少，建筑用地面积显著增加。
这可能与当地经济发展和城市化进程有关。
3. 分类结果应用（1）环境监测通过地表覆盖分类结果，可以监测该地区土地利用变化，为环境监测提供数据支持。
遥感变化检测实验报告
遥感影像变化检测实验报告目录1 遥感影像变化检测概述 (2)1.1 遥感影像变化检测的内容 (2)1.2 影响变化检测的因素 (2)1.3 遥感影像变化检测步骤 (3)1.4 评判遥感影像检测方法优劣的标准 (3)2 实验过程（基于ERDAS软件） (3)2.1 影像数据 (3)2.2 处理步骤 (3)2.3 ERDAS操作步骤 (3)2.3.1 2003年影像配准 (3)2.3.2 2005年影像配准 (10)2.3.3 相对大气校正 (11)2.3.4 差分检测 (15)3 结语 (16)1 遥感影像变化检测概述遥感影像变化检测就是对目标或现象在不同时间观测到的状态的差异的识别过程。
常用用于遥感影像变化检测的领域有：土地利用/土地覆被变化；森林或植被变化；森林死亡、落叶和灾害评价；森林采伐、再生和选择性砍伐；湿地变化；森林火灾以及林火影响区域检测；地表景观变化；城市变化；环境变化；如农作物检测、轮垦检测、道路分段、冰川总量平衡和表面变化等。
1.1 遥感影像变化检测的内容遥感影像变化检测的内容为：（1）检测并判断某一研究区域内感兴趣的目标或现象在所研究的时间段内是否发生了变化；（2）确定发生变化区域的位置；（3）遥感影像变化检测结果精度评估；（4）分析、鉴别变化类型，确定变化前后地物类型；（5）分析、评估变化在时间和空间上的分布模式，对其变化规律进行描述和解释；（6）对未来的变化进行预测，为科学决策提供依据。
1.2 影响变化检测的因素一般来说，影像遥感影像变化检测的因素主要有：（1）多时相影像间的精确几何配准；（2）多时相影像间的定标或规一化；（3）高质量地面真实数据的获取；（4）研究区地面景观和环境的复杂度；（5）变化检测的方法和算法；（6）分类和变化检测的主题（目标）；（7）分析人员的技术水平和经验；（8）对研究区的认知和熟悉程度；（9）时间和成本限制。
为此，数据选择时，尽量选择同一传感器、相同辐射和光谱分辨率，并在时间周期上相同或相近的数据，目的是为了能消除外部环境的影响，如太阳高度角、季节和物侯的差异等。
基于遥感的土地利用变化监测研究
基于遥感的土地利用变化监测研究一、引言土地是人类生存和发展的基础，其利用方式的变化直接关系到资源的合理配置、生态环境的平衡以及社会经济的可持续发展。
随着人口增长、城市化进程的加速以及经济活动的日益频繁，土地利用格局不断发生着变化。
及时、准确地监测土地利用变化对于土地资源的规划、管理和保护具有至关重要的意义。
遥感技术作为一种能够快速获取大面积地表信息的手段，为土地利用变化监测提供了有力的支持。
二、遥感技术在土地利用变化监测中的优势遥感技术具有以下几个显著的优势，使其成为土地利用变化监测的理想工具。
（一）大面积同步观测遥感卫星能够在短时间内获取大范围的地表信息，从而实现对整个研究区域的同步监测，避免了传统地面调查方法的局部性和局限性。
（二）多光谱信息不同的地物在不同的光谱波段上具有独特的反射和辐射特性。
遥感影像通常包含多个光谱波段，通过对这些波段的分析，可以有效地识别和区分各种土地利用类型。
（三）重复观测能力现代遥感卫星能够按照一定的周期对同一地区进行重复观测，从而能够捕捉到土地利用的动态变化过程。
（四）不受地面条件限制遥感技术可以克服地形、交通等因素的限制，对于难以到达的地区，如山区、沼泽地等，也能够获取有效的信息。
三、土地利用变化监测的遥感数据来源目前，用于土地利用变化监测的遥感数据主要包括以下几种类型。
（一）光学遥感数据如 Landsat 系列卫星、SPOT 卫星等获取的影像，具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，适用于中小尺度的土地利用变化监测。
（二）雷达遥感数据如 Sentinel-1 卫星的 SAR 数据，具有穿透云雾、不受光照条件影响的特点，在多云多雨地区的监测中具有独特的优势。
（三）高分辨率卫星影像如 WorldView、QuickBird 等，能够提供更为详细的地物信息，适用于对城市等重点区域的高精度监测。
四、土地利用变化监测的方法（一）图像分类法通过对遥感影像进行分类，将土地利用类型划分为耕地、林地、建设用地等。
2019-土地利用变化遥感监测测试报告-文档资料
土地利用变化遥感监测
二、卫星影像几何校正
3、几何校正的方法
（1）系统性校正：利用与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）
及遥感器的位置、姿态等）代入到理论校正式中进行几何校正。
（2）非系统性校正：利用控制点的图像坐标和地图坐标的对应 关系，近似地确定所给的图像坐标系和应输出的地图坐标系之间的 坐标变换式。坐标变换式的系数可从控制点的图像坐标值和地图坐 标值中根据最小2乘法求出。
土地利用变化遥感监测
四、变化检测方法－信息融合
1、融合的目的
（1）优势互补：既利用TM丰富的多光谱信息，同时又得 到SPOT全色波段的高空间分辨率。 （2）突显变化特征：利用不同年份的TM、SPOT数据进行 变异融合，可以有效去除无关信息，突显地物年际变化特 征。
土地利用变化遥感监测
二、卫星影像几何校正
4、几何校正的步骤
（1）重采样：利用与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）及
遥感器的位置、姿态等）代入到理论校正式中进行几何校正。
n n-i
x fx(u, v)
aijui vi
i0 j0
n n-i
y fy(u, v)
bijui vi
i0 j0
需 求 出 12 个 系 数 ， 至 少 要 找 到6个已知的对应点（控制点）
如果要提高精度，必须大大 增加控制点的数目，用最小
二乘法进行曲面拟合求系数。
xa00 a1u 0a0v 1a1u 1 va2u 02a0v 22
yb00 b 1u 0b0v 1b 1u 1 vb2u 02b0v 22
1、几何校正的目的：
去除遥感图像在几何位置上的畸变（行列不均匀，像元大小与地 面大小对应不准确，地物形状不规则变化等）；定量地确定图像上的 像元坐标（图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标等）的对应关 系（坐标变换式）。
- 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)。
土地利用变化遥感监测
四、变化检测方法－信息融合
1、融合的目的
（1）优势互补：既利用TM丰富的多光谱信息，同时又得 到SPOT全色波段的高空间分辨率。 （2）突显变化特征：利用不同年份的TM、SPOT数据进行 变异融合，可以有效去除无关信息，突显地物年际变化特 征。
土地利用变化遥感监测
四、信息融合（特征变异融合）
3、 Scene01、Scene03: 法国SPOT影像，有文件头， 用ENVI3.5内置的“SPOT格式”可以读入
土地利用变化遥感监测
一、读取卫星影像数据
1、Landsat TM(12332)
时相：99年8月10日 官厅 水库 密云 水库 波段：7
空间分辨率：30米
格式：BSQ 行数：5728 列数：6920
北京城区
土地利用变化遥感监测
一、读取卫星影像数据
2、法国 SPOT
土地利用变化遥感监测
一、读取卫星影像数据
2、法国 SPOT
土地利用变化遥感监测
二、卫星影像几何校正
1、几何校正的目的：
去除遥感图像在几何位置上的畸变（行列不均匀，像元大小与地 面大小对应不准确，地物形状不规则变化等）；定量地确定图像上的 像元坐标（图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标等）的对应关 系（坐标变换式）。
标值中根据最小2乘法求出。
土地利用变化遥感监测
二、卫星影像几何校正
4、几何校正的步骤
（1）重采样：利用与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）及
遥感器的位置、姿态等）代入到理论校正式中进行几何校正。
需求出 12 个系数，至少要找 到 6 个已知的对应点（控制点） 如果要提高精度，必须大大 增加控制点的数目 ，用最小 二乘法进行曲面拟合求系数 。
XS2 XS3 全色
0.61-0.68 红色 0.79-0.89 近红外 0.51-0.73微米
20米 20米 10米
选取: 高空间分辨率的全色波段，与TM进行信息融合
土地利用变化遥感监测
四、变化检测方法
Note: LUCC变化检测比较成熟的方法有：
（1）直接差值运算法：对同一区域、不同时相的影像作差 值运算，根据差值的变化确定LUCC变化情况。 （2）基于分类的方法：对不同年份影像分别作监督分类， 将两年的分类结果进行比较，确定变化情况。 （2）基于信息融合的方法：利用不同年份的TM、SPOT数 据进行变异融合，在综合两类影像优势的同时，突显地物 年际变化特征。
选取: TM5、4、3波段组合
土地利用变化遥感监测
三、波段选择
2、SPOT影像
波段 XS1 波长 0.5-0.59 绿色 分辨率 20米 用途 位于植被叶绿素光谱反射曲线最大值的波 长附近，对植被识别有利，同时位于水体 最小衰减值的长波一边，能探测水的混浊 度和10-20米的水深。 位于叶绿素吸收带，为可见光最佳波段， 用于识别作物、裸露土壤和岩石表面状况。 能很好地穿透大气，植被表现得特明亮， 水体表现很暗。
[TM3 / (TM5 + TM4 + TM3)] x [SPOT] = Fusion3
土地利用变化遥感监测
四、信息融合（特征变异融合）
3、融合结果（1）
用2000年SPOT影 像与99年TM影像 的5，4，3三个波 段融合，左图为 融合后影像
2、融合算法
（1）主成分分析（K－L变换）
TM 7 PVA SPOT代替PC1 Inverse PCA 新影像
（2）Brovey 变换
[TM5 / (TM5 + TM4 + TM3)] x [SPOT] = Fusion1 [TM4 / (TM5 + TM4 + TM3)] x [SPOT] = Fusion2
2、产生的原因：
–遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸变； –遥感平台位置和运动状态变化的影响； – 地形起伏的影响、地球表面曲率的影响 – 大气折射的影响、地球自转的影响
土地利用变化遥感监测
二、卫星影像几何校正
3、几何校正的方法
（1）系统性校正：利用与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）
及遥感器的位置、姿态等）代入到理论源自正式中进行几何校正。 （ 2 ）非系统性校正：利用控制点的图像坐标和地图坐标的对应 关系，近似地确定所给的图像坐标系和应输出的地图坐标系之间的 坐标变换式。坐标变换式的系数可从控制点的图像坐标值和地图坐
土地利用变化遥感监测
二、卫星影像几何校正
4、几何校正的步骤
（2）内插计算:
计算每一点的亮度值。由于计算后的（ x ， y ）多数 不在原图的像元中心处，因此必须重新计算新位置的亮度值。
–通常有三种方法：
最近邻法 双向线性内插法
三次卷积内插法。
土地利用变化遥感监测
二、卫星影像几何校正
控制点(示意)
重采样 插值运算
校正后影像
未校正影像
Projection: Geodetic(LL) Datum: Krasovsky
土地利用变化遥感监测
三、波段选择
1、多光谱TM影像
TM1：0.45-0.52微米，蓝波段 TM2：0.52-0.60微米，绿波段 TM3：0.63-0.69微米，红波段，为叶绿素的主要吸收波段。 TM4：0.76-0.90微米，近红外波段。对绿色植物类别差异最敏感 TM5：1.55-1.75微米，中红外波段。处于水的吸收带 TM6：10.4-12.5微米，热红外波段。 TM7：2.08-2.35微米，中红外波段。处于水的强吸收带。
土地利用变化遥感监测
测试报告
• 情况介绍
• • • • • • 数据读入 几何校正 波段选择 信息融合 变化特征提取 土地利用变化遥感影像图
土地利用变化遥感监测
情况介绍
• 任务内容：
利用高空间分辨率卫星影像，提取城市土地利 用 年际动态变化信息。
• 原始数据：
Landsat TM: 12332 SPOT: 279269 / 280269 / scene1 / scene3
土地利用变化遥感监测
技术路线
影像读取
几何 校正
波段 选择
图像 融合
变化 检测
土地利用动态变化图
土地利用变化遥感监测
一、读取卫星影像数据
1、12332：美国Landsat5 TM影像，EOSAT Fast
Format;用ERDAS Import模块读入；
2、280269、279269：法国SPOT影像，无 headfile纯 数据文件, 从 header.dat文件中得到相关信息，用任 一图像软件可读之；