利用遥感进行土地利用动态监测的实践探讨
基于遥感的土地利用变化动态分析
基于遥感的土地利用变化动态分析土地是人类生存和发展的重要基础资源，而土地利用的变化则反映了人类活动与自然环境相互作用的结果。
随着科技的不断进步，遥感技术以其宏观、快速、准确和周期性等特点，成为研究土地利用变化的重要手段。
遥感技术通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，获取地表的电磁波信息，从而能够对大面积的土地进行监测和分析。
这些信息经过处理和解读，可以为我们提供土地利用类型、面积、分布等详细数据，为研究土地利用变化提供了有力的支持。
在过去的几十年里，全球范围内的土地利用发生了显著的变化。
城市化进程的加速使得大量的耕地和林地被转化为城市建设用地；农业的发展导致了耕地的扩张和集约化利用；而生态保护政策的实施则促进了一些地区的森林和草地的恢复。
这些变化不仅对当地的生态环境产生了影响，也在全球尺度上对气候变化、生物多样性等问题带来了挑战。
以我国为例，东部沿海地区的城市化发展迅速，许多原本的农田和农村地区逐渐被高楼大厦和工业园区所取代。
遥感图像清晰地显示出城市边界的不断扩张，以及城市内部土地利用结构的调整。
在中西部地区，随着基础设施建设的推进和资源开发的进行，土地利用也发生了相应的变化。
例如，大型交通线路的建设可能会导致沿线土地的开发利用，而矿产资源的开采则可能造成土地的破坏和污染。
利用遥感技术进行土地利用变化动态分析，通常需要经过一系列的步骤。
首先是数据的获取，包括选择合适的遥感影像数据源，如Landsat 系列、MODIS 等。
然后是对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等，以提高影像的质量和准确性。
接下来是土地利用分类，这是一个关键的环节，通常采用基于像元或面向对象的分类方法，将影像中的土地利用类型分为耕地、林地、草地、建设用地等。
在分类的基础上，通过对比不同时期的影像，就可以分析土地利用的变化情况。
在土地利用变化分析中，还需要考虑一些影响因素。
人口增长是推动土地利用变化的重要因素之一，随着人口的增加，对住房、粮食等的需求也相应增加，从而导致土地利用的调整。
基于遥感的土地利用变化监测
基于遥感的土地利用变化监测一、引言土地是人类赖以生存和发展的基础资源，其利用方式的变化对于生态环境、经济发展和社会可持续性都有着深远的影响。
随着人口的增长和经济的快速发展，土地利用变化日益频繁和复杂。
为了实现科学合理的土地规划和管理，及时准确地监测土地利用变化成为了至关重要的任务。
遥感技术作为一种高效、大范围、多时相的数据获取手段，为土地利用变化监测提供了强有力的支持。
二、遥感技术在土地利用变化监测中的原理和优势遥感技术通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信息，从而获取地表的特征和状态。
在土地利用变化监测中，通常利用不同时期的遥感影像，通过对比分析影像中地物的光谱、纹理、形状等特征的差异，来识别土地利用类型的变化。
与传统的土地调查方法相比，遥感技术具有显著的优势。
首先，遥感能够实现大面积同步观测，大大提高了监测的效率和覆盖范围。
其次，遥感可以获取多时相的数据，能够动态地反映土地利用的变化过程。
再者，遥感数据具有较高的客观性和准确性，不受人为因素的干扰。
三、遥感数据的选择与预处理在进行土地利用变化监测时，选择合适的遥感数据至关重要。
常见的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat、Sentinel 等）和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重访周期短的特点，适用于大区域的宏观监测；航空影像则具有较高的空间分辨率，适用于小范围的精细监测。
在获取遥感数据后，需要进行一系列的预处理工作，以提高数据的质量和可用性。
这包括几何校正，即消除影像由于传感器姿态、地形起伏等因素造成的几何变形；辐射校正，用于消除传感器本身和大气等因素对影像辐射亮度的影响；图像增强，突出影像中的有用信息，提高图像的清晰度和可辨识度。
四、土地利用分类体系与解译方法为了有效地监测土地利用变化，需要建立科学合理的土地利用分类体系。
常见的分类体系包括耕地、林地、草地、建设用地、水域等。
在对遥感影像进行解译时，可以采用目视解译和计算机自动解译两种方法。
如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测
如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测遥感影像在土地利用分类和监测方面发挥着重要作用。
它通过获取地球表面物理属性和空间信息的方式，以数字图像的形式提供了大量的数据，这些数据可以被用来解决许多环境和资源管理方面的问题。
本文将探讨如何利用遥感影像进行土地利用分类和监测，并介绍一些相关的方法和技术。
一、引言遥感影像是从航空器或卫星上获取的地球表面的图像数据。
由于遥感影像可以覆盖广阔的地区，并具有多光谱和高分辨率的特点，因此可以提供大量的地理和环境信息。
在土地利用分类和监测方面，遥感影像可以帮助我们识别不同类型的土地，了解土地利用的变化和趋势，以便进行有效的规划和管理。
二、土地利用分类土地利用分类是指将地球表面划分为不同的土地利用类型，例如农田、森林、城市等。
利用遥感影像进行土地利用分类可以通过解析图像中的光谱、纹理和形状等信息来实现。
1. 光谱信息遥感影像的像素值代表了不同波段的反射率或辐射亮度。
通过分析这些光谱信息，我们可以区分不同类型的地物。
例如，植被在红外波段有较高的反射率，而裸露土地或建筑物则有较低的反射率。
基于这些差异，我们可以将遥感影像中的像素归类为不同的土地利用类型。
2. 纹理信息纹理是指地物表面的细节和变化。
不同类型的土地具有不同的纹理特征。
例如，农田通常具有规则的纹理，而森林则具有杂乱而复杂的纹理。
通过分析遥感影像中的纹理信息，我们可以进一步区分不同类型的土地。
3. 形状信息地物的形状也可以用来区分不同类型的土地利用。
例如，建筑物通常具有方形或矩形的形状，而河流则具有弯曲的形状。
利用遥感影像中的形状信息，我们可以更准确地划分不同的土地利用类型。
三、土地利用监测土地利用监测是指跟踪土地利用变化和趋势的过程。
通过利用遥感影像进行土地利用监测，我们可以了解土地利用的发展和变化情况，以便进行合理的规划和管理。
1. 土地利用变化检测利用遥感影像进行土地利用变化检测可以帮助我们了解地表态势的变化。
如何利用遥感数据进行土地利用变化监测
如何利用遥感数据进行土地利用变化监测遥感数据是一种很重要的工具，旨在通过对地球表面的观测，来获取有关地表特征及其变化的信息。
它为我们提供了一种可靠的方式，来监测和分析土地利用的变化。
本文将探讨如何利用遥感数据进行土地利用变化监测，以及其在环境保护和可持续发展方面的应用。
一、遥感数据简介遥感数据是通过卫星或飞机等载具获取的地表信息，可以包括不同波段的图像和数据。
这些数据可以提供多种信息，如土地覆盖、植被状况、水资源、气候变化等。
通过对这些数据的分析，可以了解土地的利用情况，以及土地使用的变化趋势。
二、遥感数据在土地利用监测中的作用1. 监测土地利用类型变化利用遥感数据可以准确地识别和分类不同类型的土地利用。
通过对遥感图像进行解译和分析，可以判断土地是林地、耕地、水域还是建筑用地等。
同时，可以追踪和监测不同土地利用类型之间的变化，从而了解土地利用的动态演变。
2. 分析土地利用变化原因当发现土地利用发生变化时，我们可以利用遥感数据来分析其中的原因。
例如，在一个地区的植被覆盖度下降可能是因为气候变化或人类活动的结果。
通过对遥感图像的分析，可以确定具体的原因，从而为环境保护和可持续发展提供科学依据。
3. 预测土地利用变化趋势借助遥感数据，我们可以对未来的土地利用变化进行预测。
通过分析历史数据和发展趋势，结合地理信息系统（GIS）等技术，可以预测土地利用在某个地区的演变。
这将为政府制定土地利用管理和规划提供依据，促进土地资源的合理利用。
三、利用遥感数据进行土地利用监测的方法1. 遥感数据的获取和处理我们可以通过卫星、飞机和其他载具获取遥感数据。
这些数据需要经过预处理，如辐射校正和大气校正，以消除光谱畸变和大气干扰，使数据更加准确。
同时，还需要对数据进行空间配准和图像融合，以获得高质量的土地利用图像。
2. 土地利用分类与解译在有了预处理的遥感图像后，我们可以进行土地利用分类和解译。
这需要利用光谱、纹理和形状等特征，将遥感图像中的不同地物类型进行分类。
基于遥感的土地利用动态分析
基于遥感的土地利用动态分析土地，是人类生存和发展的基础，而土地利用的方式和变化则深刻地影响着我们的生活和环境。
随着科技的不断进步，遥感技术作为一种强大的工具，为我们深入了解土地利用的动态变化提供了有力的支持。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物，通过接收目标物反射或发射的电磁波来获取信息。
它就像一双“天眼”，能够从高空俯瞰大地，获取大面积的土地数据。
利用遥感技术进行土地利用动态分析，具有许多显著的优势。
首先，遥感能够提供大面积、同步的观测数据。
这意味着我们可以在同一时间获取一个较大区域内的土地信息，避免了传统调查方法中由于时间和空间差异导致的数据不一致性。
其次，遥感数据具有多光谱的特点。
不同的土地利用类型在不同的光谱波段上会有独特的反射特征，这使得我们能够更加准确地区分和识别各种土地利用类型，比如耕地、林地、建设用地等。
再者，遥感技术能够实现长期、周期性的监测。
通过定期获取遥感数据，我们可以及时发现土地利用的变化趋势，为规划和管理提供及时的依据。
那么，如何利用遥感技术来进行土地利用动态分析呢？第一步是数据获取。
我们需要选择合适的遥感数据源，比如卫星影像，如 Landsat 系列、Sentinel 系列等，或者航空影像。
这些影像数据通常包含了丰富的光谱和空间信息。
获取到数据后，接下来就是数据预处理。
这包括辐射校正、几何校正等操作，以确保数据的质量和准确性。
辐射校正用于消除由于传感器本身、大气等因素造成的辐射误差；几何校正则是将影像纠正到正确的地理坐标位置。
然后是土地利用分类。
这是整个分析过程中的关键步骤。
通过运用各种分类方法，如监督分类、非监督分类，或者结合使用，将影像中的像元划分到不同的土地利用类型中。
在分类过程中，需要选择合适的特征变量，如光谱特征、纹理特征等，以提高分类的精度。
完成分类后，就可以进行土地利用变化检测了。
通过对比不同时期的土地利用分类结果，找出发生变化的区域和类型。
这可以通过图像差值法、分类后比较法等多种方法来实现。
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。
土地利用动态变化监测技术与方法
土地利用动态变化监测技术与方法近年来，随着城市化进程的不断加速和土地资源的稀缺性，土地利用动态变化监测技术与方法的研究变得尤为重要。
土地利用动态变化监测是为了了解土地利用类型和格局的变化趋势以及其对环境和社会经济的影响。
本文将分析目前常用的土地利用动态变化监测技术与方法，并探讨其优缺点。
一、遥感技术在土地利用动态变化监测中的应用遥感技术是土地利用动态变化监测的重要手段之一。
遥感技术可以通过搭载于航天器、无人机或飞艇上的传感器获取不同波段的图像数据，进而提取土地利用信息。
通过遥感图像的分析与处理，可以识别不同类型的土地利用，如耕地、林地和建设用地等。
在遥感技术中，常用的土地利用动态变化监测方法有景观指数法和分类与变化检测法。
景观指数法通过计算特定指数（如彩色指数、植被指数和建筑指数）来反映土地利用的变化。
分类与变化检测法则通过利用多时相的图像数据进行分类，以便观察土地利用的动态变化。
遥感技术具有获取数据快、成本低和信息更新快的优点，可以提供大范围、高分辨率的土地利用信息。
然而，由于遥感数据的处理和分析需要一定的专业知识和技术，对于一些山区、森林和湿地等复杂地形和地貌类型，遥感技术的应用存在挑战。
二、地理信息系统在土地利用动态变化监测中的应用地理信息系统（GIS）是另一种常用的土地利用动态变化监测技术。
GIS将空间和属性数据进行整合，以实现对土地利用情况的分析和管理。
通过GIS，可以绘制土地利用图，分析土地利用类型的空间分布和时空变化趋势。
在GIS中，常用的土地利用动态变化监测方法有基于规则和模型的方法和基于统计和机器学习的方法。
基于规则和模型的方法通过制定规则和建立模型来分析土地利用变化的趋势和原因。
基于统计和机器学习的方法则利用历史土地利用数据进行数据挖掘和模式识别，以预测土地利用的未来变化。
GIS技术具有数据可视化和空间分析的优势，可以直观地展示土地利用的变化趋势和空间格局。
然而，GIS技术需要大量的空间数据和属性数据进行分析，且对于数据的处理和解释需要一定程度的专业知识和技术，限制了其在土地利用动态变化监测中的广泛应用。
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。
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利用遥感进行土地利用动态监测的实践探讨吴慧，刘晓忠（浙江省地理信息中心，杭州 310012）摘 要：基于杭州市土地利用动态遥感监测项目的实施，阐述了如何利用遥感影像发现新增建设用地，并对影像预处理、变化信息提取和制图输出等几个关键环节进行了论述。
关键词：动态监测；新增建设用地；制图输出1 引言随着全球人口的不断增加，土地资源更加紧缺，人类生存环境受到了严重的威胁。
掌握土地利用现状和变化规律从而制定正确决策是各国政府追求的目标。
浙江省位于我国东部经济发达地区，近20年来土地利用发生了显著的变化，其中以新增的建设用地居多。
因此，针对为执法检查提供依据的建设用地变化遥感动态监测就应运而生。
卫星资料具有反映地面信息丰富、覆盖面积大、实时性强、可周期性获得、费用相对较低等特点，有学者早在1978年就明确指出了应用遥感技术解译土地利用的适宜性。
不同分辨率的遥感数据在土地利用与监测中应用的范围有很大的差异，2.5米的卫星资料地面分辨率较高，获取途径较便捷，适合进行土地利用调查及动态监测。
遥感技术应用于动态监测中，主要作用是利用不同时相的遥感影像，通过人机交互判读的方式发现变化的靶区，即：新增建设用地，并进行标记。
下面就以杭州市土地利用动态遥感监测项目为例，阐述利用遥感影像进行土地利用动态监测的具体过程。
2项目概况杭州市土地利用动态遥感监测项目是针对杭州5县（市）8区范围所做的土地利用动态遥感监测，基本覆盖了整个杭州市地区，所涉及的县市区分别是：西湖区、拱墅区、上城区、下城区、江干区、滨江区、余杭区、萧山区、临安市、建德市、富阳市、桐庐县、淳安县。
这些县市区中绝大部分属于较发达的平原地区，因此土地利用的变化程度很高，变化信息在卫星影像中也较易被判读。
项目所用的资料包含卫星影像资料和一部分矢量资料，具体如下：（1）2007年和2008年两个年度的全色和融合遥感影像；（2）土详境界线和行政区域资料；（3）1:10000图幅结合表。
其中，卫星影像质量总体较好，2007年度影像云雾覆盖率低于2008年度影像，清晰度更高，而2008年度影像虽然在水域较多的地区（如西湖区和淳安县）存在云雾覆盖的现象，增加了人工判读的难度并影响到判读结果，但对于城区主体影响并不是特别严重，因此能够达到本次项目的要求。
3 动态监测的主要内容和技术路线3.1主要内容土地利用动态监测就是对土地资源和利用状况的信息持续收集调查，开展系统分析的科学管理手段和工作。
土地利用动态监测的措施主要由变更调查、遥感监测、统计报表制度、专项调查及土地信息系统等构成。
变更调查及遥感监测是目前的主要手段。
利用遥感技术进行土地利用动态监测的内容主要有：监测年度各类土地利用变化情况，重点监测新增建设用地与非耕地情况；辅助开展土地变更调查，符合土地变更调查；辅助更新土地利用现状图；监测土地利用总体规划执行情况；监测基本农田保护执行情况；为国土资源遥感管理提供最新的土地利用动态信息。
目前监测的重点是新增建设用地与非耕地情况。
其中，新增的建设用地是本次项目的监测内容，具体包括新增的建筑物、道路和工矿用地。
3.2技术路线与技术流程技术路线主要是通过预处理，对变化区域自动解译。
然后将前后两个时期的影像和预判图叠加，对比同一范围内遥感图像上地块的形状和利用类型，发现变化图斑，并对其进行标记，经过检查最后制图输出，技术流程如图1所示。
图1 技术流程图4 变化信息提取新增建设用地斑块信息的提取是整个技术流程中至关重要的一环。
就目前的技术水平而言，完全依靠计算机的自动解译来发现变化区域并不是一个可行的途径，对于批量处理来说既需要大量空间，效果也并不见得很好。
所以必须人工加以干预，即目视判读。
但是在人工目视判读之前对影像进行一些预处理提取一部分信息，对人工判读将有很大的帮助，能减少一定的工作量。
4.1 影像的预处理影像预处理的目的是将变化信息从背景中显现出来，作为人工判读的参考。
不管是用何种方式，其基本原理都是通过前后两时期影像变化部分的色调差异突出斑块。
下面将对三种预处理的方法进行一些粗略比较。
（1）差值运算这种方法是较为常见的一种，只需将两个时期的全色影像做差值运算即可，效果如图2：图2 差值运算图中高亮区域为运算得出的变化区域，这种方法的优点是运算过程简单，得出结果的速度也快，但是这种方法对于影像的要求较高，前后两期影像的质量和色调必须相差不多，否则将对运算结果的可靠性有很大的影响；（2）变化监测这种方法是运用了ERDAS软件中的一个变化监测模块，效果如图3：图3 变化监测图中高亮部分为后期新增区域，这种方法的优点是结果较准确，影像本身质量的好坏对结果的影响较小，但是结果是否准确完全依靠所设阀值的合理性，对于不同的地区也需要对阀值进行调整，如果批量生产,操作起来有一定的难度；（3）波段组合这种方法是将两个时期的全色影像作为两波段进行组合，效果如图4：图4 波段组合图中高亮部分为变化区域，这种方法的优点是操作较简便，结果较明显，对影像质量虽然也有一定要求但较差值运算来说影响稍小。
这三种方法各有弊利，对于影像质量较好的批量处理可选用差值和波段组合这两种方法，而对于影像质量不太理想而又希望预处理有较好效果的可以选用第二种方式。
本项目考虑到需要处理的区域较多，影像质量又不太适合用差值运算，因此选用了第三种波段组合的预处理方法。
4.2 变化信息提取（1）数据准备首先新建一个变化图斑矢量层，在属性列表中添加“确定与否”的字段，字段类型选用短整型，用于储存图斑确定性的信息，然后在Arcmap中加载这一矢量层和前后两期的影像以及预处理得到的图像；（2）变化图斑提取参照预处理图像，对比前后两个时期的影像，按照地物边界勾画出图斑；（3）对确定性赋值在判读过程中或多或少会存在对变化区域是否确实变化或变化区域范围到底有多大等一些不确定因素，因此还要对图斑的确定性进行赋值。
4.3 图斑后处理在判读完成之后必须对图斑进行检查，保证不重不漏。
检查的内容主要包括：（1）准确性检查，有无明显误判、漏判；（2）图斑范围检查；（3）确定性检查，即“确定与否”字段的检查。
经过检查之后的图斑矢量数据还需要添加图斑编号、坐标和面积信息，便于后期的出图和统计表格制作。
首先为数据添加“图斑编号”、“X”、“Y”、“Area”字段，字段类型可分别选用长整型和双精度。
然后通过程序自动赋值。
5 制图输出和图斑报表制作5.1 制图输出由于软件方面的限制，我们传统的制图输出环节是在coreldraw 和photoshop 两个软件下完成的。
但是在这个项目中，由于变化图斑是在Arcmap 中勾画的矢量数据，在这两个软件下生成符合出图标准的栅格图像步骤相当繁琐，而且不易做改动。
因此，我们摈弃了传统方法，在Arcmap 中完成制图输出的大部分工作。
这样不仅省去了软件之间数据转换的中间步骤，节约了生产成本，而且提高了制图的灵活性，具体流程如图5所示。
图5 制图输出第一步，数据准备。
在Arcmap 中新建一个工作空间，打开所涉及的图层并设置好比例尺。
第二步，矢量数据符号化。
矢量数据中需要符号化的主要是境界线和图斑层。
图斑的符号要在影像上比较明显，且不能遮盖住影像内容。
第三步，图斑编号和注记的位置调整。
图斑编号在调整位置的过程中在不遮盖图斑的前提下遵循一般注记摆放顺序。
而注记则不能压盖图斑和图斑编号，尽量位于区域中间。
图斑编号如图6所示。
图6 图斑编号第四步，图廓整饰。
在Arcmap 中自动生成公里格网，插入图名、比例尺、落款和图框。
第五步，EPS导出。
将视图比例尺调整为出图比例尺，调整好视图范围，然后按照所需的不同图层依次导出eps文件。
第六步，制图输出。
在photoshop中完成PSD分层文件和打印文件。
5.2图斑报表图斑报表是为外业调查提供的表格数据，其中包括每个图斑坐落的乡镇名、对应的万分之一图幅号、坐标和监测面积。
6 结论本项目在传统方法的基础上做了一点创新，改进了一些原有不足，但是还存在一些问题，以下是几点缺陷和提出的建议。
（1）影像的预处理还是受影像本身质量的制约，如果影像质量欠佳，预处理就无法达到预期的效果，对人工判读的帮助就微乎其微了；（2）人工判读的过程仍然存在误判漏判等情况，不管是在人工判读还是图斑检查的过程中，变化图斑判定的准确性很大程度取决于判读者的知识结构、认知水平和工作经验，有很大的主观性，从而影响结果；（3）制图输出的过程虽然较以往有了很大的提高，但是由于在Arcmap中制作有影像作为背景的图例不及在其他制图软件中快捷方便，做出的效果也并不理想， 所以图例的制作选用了其他软件，这也导致了最后的出图要在Photoshop中完成；（4）建议可以引进更多遥感影像解译和制图方面的软件，来弥补以上所述的不足。
本文结合杭州市土地利用动态遥感监测项目的运作过程，阐述了利用遥感影像在Arcmap中实现新增建设用地信息提取的实践经验，更进一步说明了遥感作为一种快速获得地面宏观信息的技术手段，和其他GIS技术结合运用，必将成为土地利用变化信息动态遥感监测的发展趋势。
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