地理国情普查数据采集方法
概述地理国情普查调查措施
概述地理国情普查调查措施一、地理国情普查地理国情普查综合利用全球导航卫星系统（GPS）、航空航天遥感技术（RS）、地理信息系统技术（GIS）等现代测绘技术，结合各时期测绘成果档案资料，对自然地理要素、地表人工设施要素及其属性进行定量化、空间化的调查，统计分析其分布特征、地域差异、变化量、变化频率、变化趋势等形成反映各类资源、环境、生态、经济要素的空间分布及其发展变化规律的地理国情普查数据及分析报告等，从地理空间的角度客观、综合展示国情、国力。
为系统的掌握权威、客观、准确的地理国情现状，满足经济社会发展和生态文明建设的需要，2013年2月28日，国务院印发《国务院关于开展第一次全国地理国情普查的通知》，决定于2013年至2015年，开展第一次全国地理国情普查。
二、地理国情普查调查方法（一）普查调查前期应做好相关准备工作俗语有云，磨刀不误砍柴工，讲的就是事前准备的重要性。
只有将普查过程中所需要的一些必要支持事先预备好，就可以保障普查进程可以按计划顺利展开。
在前期的准备过程中，首先应做好的一项基础工作就是资料的收集。
资料也包括多方面的内容，要对与主题相关的、准确的数据进行甄别和筛选。
比如全色与多波段的正射影像和不同比的DLG数据以及一些相应的专题资料。
另外，也包括一些来自于互联网、出版社等其他途径的准确信息，诸如民政部于2012年出版的我国行政区划的简册等。
再如，以专题资料为例，我国的地理资料在国土部、水利部、旅游部、交通部、民政部、林业部和规划部等都应有保存，另外在一些医疗和教育部门也有相应的医院及小学的分布资料。
在获取资料时，应到以上的国家部门进行规范的采集，并将所获得的资料分门别类做好保存。
（二）做好基础地理数据和专业资料提取工作1、影像资料的分析与利用影像资料源较多，分辨率不一，清晰度不一，现势性不一。
应优先选用现势性好，有效信息量更大、更有利于信息提取的影像，如优先选择现势性好，优于1m分辨率的卫星影像或优于0.5m分辨率的彩色数字航空摄影资料。
地理数据采集方法
地理数据采集方法地理数据采集是指通过各种手段和技术获取地球表面或地球内部的相关数据，包括地形、气候、土壤、水文、地貌、人口等各种地理要素的数据。
这些数据对于地理信息系统（GIS）、遥感、地理学研究等领域具有重要的作用。
下面将从地理数据采集的方法以及各类地理数据的采集过程等方面进行详细介绍。
地理数据采集的方法丰富多样，主要包括以下几种：1. 田野勘察：地理学研究和地理数据采集的基础是田野调查，通过实地考察和观察采集数据。
2. 测量和标记：传统测量成为地理数据采集的重要手段，如使用经纬度、高程等进行测量和标记。
3. 卫星遥感：利用卫星传感器获取大范围地理数据，如地表温度、植被覆盖情况等。
4. 空中摄影测量：通过航空器上航摄系统进行的摄影测量，获取大范围、高分辨率的影像数据。
5. GPS定位系统：利用全球定位系统进行位置定位，获取地理数据的经纬度坐标。
6. 无人机遥感：利用无人机平台搭载的遥感设备获取高分辨率、即时的地理数据。
7. 社会化感知：通过社交媒体、移动应用等获取用户生成的地理标记、照片等数据。
地理数据采集的过程包括以下几个阶段：1. 需求分析：明确采集地理数据的目的和需求，确定需要采集的地理要素和采集范围。
2. 数据源选择：根据需求选择适合的数据源，如地形图、卫星影像、遥感数据等。
3. 数据采集：根据数据源的不同进行相应的采集工作，包括田野调查、测量、卫星遥感、无人机遥感等。
4. 数据整理：对采集到的原始数据进行整理和处理，如数据标准化、清理、转换等。
5. 数据存储：将整理后的数据存储到数据库或文件系统中，便于后续的分析和应用。
6. 数据分析：利用地理信息系统、统计学分析等方法对地理数据进行分析和挖掘，揭示地理现象和规律。
7. 数据应用：将分析得到的结果应用于各种领域，如城市规划、自然资源管理、环境保护等。
各类地理数据的采集过程也存在一些差异：1. 地形数据采集：可以通过测量、卫星遥感、地形测绘等方式获取地形高程、地貌等数据。
地理国情普查数据采集要求
一、数据采集总体要求
3.影像资料使用原则
1)普查区内有2010年北京国遥航拍的 DMC影像数据，分辨率为0.5米，该影像资料是 由国家测绘地理信息局提供，作为我省地理国情普查数据采集的主要影像数据源。 2)普查区内有国家测绘地理信息局提供的WORLDVIEW2影像共1039景，分辨率为0.5 米。其中具有同时相全色及多光谱数据的有 338 景，影像获取时间为 2011 年 4 月至 2012年11月，该部分影像符合要求，但复盖较为分散，因此在复盖成片的区域可作 为地表复盖和重要地理国情数据采集的首选影像数据源；其余 363景影像由于缺少 多光谱数据，故不符合要求，只能作为国情数据采集的参考数据源使用。 3）在吉林省中朝边境地区有国家测绘地理信息局提供的 Pleiades影像共27430平方千 米，分辨率为0.5米，影像获取时间为2012年4月至2013年6月，该部分影像可作为 中朝边境地区地理国情数据采集的首选影像数据源。 4）成片的分辨率优于1米的卫片是国情数据生产的首选。在没有分辨率优于1米的卫片 区域，选择DMC影像对国情数据进行采编。如果有时相好满足普查要求的资3影像 ，可以用其为补充影像资料源，与DMC影像套合比较，对发生变化区域进行数据提 取。并且核查底图运用资3影像制作。
类型
Short Integer LONG Integer DOUBLE FLOAT TEXT
必填项（M）默认值
－8,888 －88,888,888 －88,888,888 －88,888,88 “/”或特殊规定
可选项（O）默认值 条件必选项（C）默认值
－9,999 －99,999,999 －99,999,999 －99,999,99 “－”或特殊规定 －7,777 －77,777,777 －77,777,777 －77,777,77 “\”或特殊规定
地理国情普查数据采集及处理简析
地理国情普查数据采集及处理简析2013年3月国务院发布了关于开展第一次全国地理国情普查的通知，它是继全国第二次土地调查后的又一项重要事宜，具体时间安排是2013-2015年，通过三年时间完成全国普查工作。
地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系，是基本国情的重要组成部分。
地理国情普查是一项重大的国情国力调查，是全面获取地理国情信息的重要手段，是掌握地表自然、生态以及人类活动基本情况的基础性工作。
普查的目的是查清我国自然和人文地理要素的现状和空间分布情况，为开展常态化地理国情监测奠定基础，满足经济社会发展和生态文明建设的需要，提高地理国情信息对政府、企业和公众的服务能力。
[1]开展全国地理国情普查，系统掌握权威、客观、准确的地理国情信息，是制定和实施国家发展战略与规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要依据，是推进生态环境保护、建设资源节约型和环境友好型社会的重要支撑，是做好防灾减灾工作和应急保障服务的重要保障，也是相关行业开展调查统计工作的重要数据基础。
下面以江苏省为例，具体介绍下数据采集及处理。
[2] 1前期准备1.1总体技术路线以江苏省2012年获取的分辨率为0.3米的航空影像数据为基础数据源，和其它分辨率大于1米的多源遥感影像数据，结合全省1：50000、1：10000市县大比例尺基础地理信息数据及相关行业专题数据，按照《地理国情普查内容与指标》的要求及技术规定，对不同地理要素，采用内外业一体化的作业方式对数据进行采集和处理。
[3]1.2软件配置内业软件：GEOWAY软件处理平台（GEOWAY是北京吉威时代软件股份有限公司开发的一款支持统一的数据处理，支持矢量图形、影像、数字高程模型等各种形式数据的符合表现和应用，可以根据不同加工任务创建工程，并为专业模块构架环境的软件平台）外业系统：GEOWAY移动数据采集系统（通过采用新一代GIS采集平台，彻底解决了数字化野外作业的普适性和实用性问题，实现野外无纸化作业；通过将3S技术和3G通信技术融合一体，提供完美的GIS移动解决方案。
测绘技术中如何进行地理国情普查与统计分析
测绘技术中如何进行地理国情普查与统计分析地理国情普查与统计分析是测绘技术在国土资源管理中的重要应用之一。
通过对国家、地区、城市等地理国情的全面调查和统计分析，可以为决策者提供科学依据，推动国土资源有效管理和经济可持续发展。
本文将从数据获取、数据处理和分析应用三个方面介绍测绘技术在地理国情普查与统计分析中的应用。
一、数据获取地理国情普查与统计分析的第一步是数据获取。
测绘技术通过多种手段收集各类地理国情数据，包括地形地质、土地利用、水资源、生物环境、交通交通等。
在地形地质方面，测绘技术通过GPS、遥感等手段获取高程、坡度、地质构造等数据，构建数字地形模型，为地理国情分析提供基础数据。
土地利用方面，通过航摄和遥感技术可以获取土地利用类型、覆盖面积等信息，为土地资源规划和保护提供依据。
水资源是国民经济发展和生态环境保护的重要基础。
测绘技术在地理国情普查与统计分析中通过水库遥测、水文站监测等手段获取水资源的水文特征、水质状况等数据，为水资源规划和管理提供依据。
生物环境方面，测绘技术应用于生态环境调查中。
采用GPS、遥感等技术获取生态破坏程度、物种分布、生境类型等数据，用以评估生物多样性状况并制定相关保护措施。
交通交通是区域经济发展和基础设施建设的重要保障。
测绘技术通过GPS定位、车载传感器等手段获取交通流量、交通网络、交通设施等交通信息，为城市交通规划和交通管理提供支持。
二、数据处理获得地理国情数据后，测绘技术通过数据处理实现数据的提炼与整合。
数据处理包括数据清洗、数据配准、数据融合等过程。
数据清洗是将获取的数据进行预处理，去除噪声和异常值，提高数据质量。
在地理国情数据中，由于获取过程受到各种环境因素的影响，数据可能存在错误和缺失，需要通过数据清洗来排除这些问题。
数据配准是将不同来源、不同空间分辨率的数据进行匹配和校正的过程。
不同的测绘技术获取的数据可能存在坐标系、投影等方面的差异，通过配准可以使不同数据在空间上具有一致性，便于后续的统计分析。
(完整版)地理国情普查采集内容与方法
地理国情普查总体技术流程地理国情内业数据采集的方法(1)自动分割+后期人工编辑解译分类（）或整合编辑基础地理信息、分类（人工）(2)地表覆盖分类数据可采用计算机自动分类与人工判读解译结合的方式。
对于地表覆盖类型复杂、破碎的地区，可采用人工解译为主；地表覆盖类型简单、成片地区则可采用自动分类为主。
•充分利用已有的基础地理信息数据➢1：5万基础地理信息数据覆盖全国，整体现势性为2006至2010年之间。
➢1:10000基础地理信息数据➢1:5000、1:2000及更大比例尺地理信息数据➢数字城市数据（地级市）•以遥感影像内业分类为主，尽可能使一二级类通过内业能够识别，三级类外业辅助•针对具体的任务区，根据已有的基础数据分析整理出每种分类的影像的解译特点，先少量采集几幅图，然后外业核查、内业再次分析总结样本特征，之后开始全面内业采集（内外业交互）•以遥感影像内业分类为主，尽可能使一二级类通过内业能够识别，三级类外业辅助•针对具体的任务区，根据已有的基础数据分析整理出每种分类的影像的解译特点，先少量采集几幅图，然后外业核查、内业再次分析总结样本特征，之后开始全面内业采集（内外业交互）采集内容的分类概况按从属关系依次分为3级类。
包括：12个一级类，58个二级类，133个三级类。
地理国情内业采集内容•地表覆盖分类（LCA）：面耕地01、园地02、林地03、草地04、房屋建筑（区）05、道路06、构筑物07、人工堆掘地08、荒漠与裸露地表09、水域10•重要地理国情要素（DLG）：点、线、面道路06、构筑物07、人工堆掘地08、水域10、地理单元11•地表形态数据（DEM）：单精度浮点栅格地形12地理国情的定义•国情：一个国家某一时期在政治、经济、文化等方面的基本情况和特点•地理国情：从地理（地球表层自然要素和人文要素）的角度分析、研究和描述国情普查内容•地理国情普查的内容分三个方面：地表形态数据、地表覆盖分类信息、重要地理国情要素–地表形态反映地表地形及地势特征，也间接反映了地貌形态。
地理国情监测中数据采集方法分析
地理国情监测中数据采集方法分析付 阳（辽宁省摄影测量与遥感院，辽宁 沈阳 １１００３４）摘要：地理国情监测中，地表覆盖分类数据与地理国情要素数据是重要的组成部分，对此类数据进行采集需要遵循相关规则。
本文以辽宁省某地区地理国情监测为例，对地表覆盖分类数据与地理国情要素数据采集的方法进行分析。
关键词：地理国情监测；地表覆盖分类；地理国情要素地表覆盖分类数据及地理国情要素数据采集中，受多种因素的影响，很多时候都无法精确采集，所以在采集过程中需要依据一定的标准对数据进行归类，从而使获得的地理国情监测结果更加符合实际情况。
本文以辽宁某地区地理国情监测为例，将多元航空航天遥感影像数据作为数据来源，在此基础上对地表覆盖分类数据采集方法及地理国情要素数据采集方法进行简单介绍。
一、数据来源以覆盖辽宁省范围内分辨率优于１ｍ的多元航空航天遥感影像数据作为数据来源，对基础地理信息数据进行收集和整理，运用多种高新技术装备，外业与内业相结合，对辽宁省地貌、地表覆盖及重要地理国情要素进行普查，通过地理国情信息发布与管理系统、服务系统及地理国情监测平台等技术体系建设，对辽宁省人文地理要素及地表自然要素进行普查，包含地形地貌、植被覆盖、水域、荒漠、裸露地、交通及居民地等单元，为辽宁省地理国情普查的实现奠定基础。
二、研究方法1、地表覆盖分类数据采集以矢量数据集方式提交地表覆盖数据，如果地表空间上包含多种层叠覆盖立体层，分类一般采用“就近就大”的原则，也就是以面积较大的类型为主，例如屋顶有绿化的范围全部归为屋顶；耕地及库塘连片的区域，其内部的小路、水渠、田埂、林带等狭长条带，宽度低于５ｍ的，可归为相邻的耕地及库塘；对人无法进入内部生产活动的塑料棚覆盖的耕地则归为耕地类别，如果是可在内部活动的大棚，则按其性质，可归为大棚、温室一类；河渠及道路旁边的树木，行数在两行以下且不能达到乔木林标准的，不单独进行归类，按就近就大原则归为相邻地类；通过影像或实地核查都难以区分自然或人工的植被覆盖类型，采用“自然优先”原则归类；房屋建筑区最小图斑对应的地面实际面积为１６００ｍ２，按照房屋建筑密度、排布规律、结构及高度等有明显界限的，如连片的绿化草地、绿化林地、无轨道路路面及硬化平地等单独归类，如果面积不足１６００ｍ２，则归为房屋建筑区类型；房屋建筑区内，建筑占比低于１０％的，根据福利房屋建筑单独归类；对有栅栏、围墙等明显隔离设施的，或是与建筑在排布规律、结构、高度等存在较大差别的院落式房屋，单独归类，反之归为建筑区类型；对于城镇地区内在高度、结构、形态、规模等方面与周边其它房屋建筑明显不同的大型单体建筑，单独进行归类；不管是城市还是乡村，连续覆盖的、与周边有明显分界线的、范围内的全部房屋建筑区域，按照独立房屋建筑归类；乡村地区自然散乱分布、聚集程度较低的房屋建筑，按独立房屋建筑归类；荒漠与裸露地表只表示各类自然裸露的地表，不包括人工夯筑、堆积、碾压等方式形成的硬化地表或裸露地表。
地理国情普查数据规定与采集要求
5.3.4 地理单元要素 .......................................................................................................................... 30 6 数据采集要求 .......................................................................................................... 41
2 规范性引用文件 ......................................................................................................................................... 1
3 基本要求 ..................................................................................................................................................... 1
3.1 数学基础 ............................................................................................................................................... 1 3.2 精度要求 ............................................................................................................................................... 2
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影像实例
三、水域、植被、道路地表覆盖信息提取
特
征
规
则
几何特征： 宽度一致性、长度/宽度、弯曲度
不对称性：一个影像对象越长，它 的不对称性越高； 长度/宽度；
辐射特征： 亮度一致性：道路区域内的整体灰度均 一，局部变化比较缓慢。 对比度可分性：道路区域与背景区域的 灰度具有较强的反差。 辅助信息（如DEM等）参与自动分类， 去除植被等要素的混分。
专题资料丰富程度决定的原则
• 专题资料较好 则充分利用专题资料，并结合影像进行更新与编辑 ，作为计算机自动分类的参考；并对地表覆盖类型 的属性进行赋值，不能完全满足要求的属性项，进 行外业核查。
• 专题资料不够好
只能采用测绘的手段。
• 无论采用何种信息提取方法，最终的成果必须
保证作业区（分景、分幅、行政单元等）内 100%覆盖，且各地表覆盖类型空间上不重叠。 因此，对于同一作业区，每一种地表覆盖类型
基础地理信息资料丰富程度决定的原则
• 基础地理信息数据比较丰富 充分利用基础地理信息资料。对于必须用全人工解 译的方法提取的地表覆盖类型，首先从基础地理信 息资料中获取，并结合影像进行更新与编辑，作为 计算机自动分类的参考，然后对其他类型进行信息 提取。 • 基础地理信息数据不够丰富 先进行计算机自动分类，然后进行人工解译编辑。
河渠
河渠包括河流、水渠。
河流自然弯曲，宽 窄不一，但总体上， 长度远远大于宽度， 且边界明显。
Worldview2影像R、G、B波段合成
光谱特征
水渠：有规则几 何形态，人工塑 造痕迹明显，总 体上，长度远远 大于宽度。
Worldview2影像R、G、B波段合成 光谱特征
湖泊
湖泊是一个相对静态的水域，非线状分布， 在多光谱遥感影像上纹理比较均匀、平滑。
的结果，均作为下一个类型提取的基础。按照
各工艺流程提取的地表覆盖成果必须进行整合 ，使其空间关系合理，并且没有漏洞。
二、分类基本方法与流程
高分辨率遥感影像 影像纠正 影像融合 影像彩色变换
内业中的自动分类、 人工参与的关系
多尺度分割 分割结果 面向对象分类 计算机自动 分类结果 DEM等辅 助数据
地理国情普查数据采集方法云南省地 Nhomakorabea院 肖提荣
2013年09月
内容
地表覆盖信息提取方法 地理国情要素信息提取方法
一、地表覆盖信息提取方法
主要内容
一、分类总体原则 二、分类基本方法与流程
三、水域、植被、道路地表覆盖信息提取
四、房屋建筑（区）等地表覆盖信息提取 五、实例参考 六、小结
一、分类总体原则
地表覆盖类型决定的原则
• 自然地表覆盖（水域、植被） 这种易自动分类的类型，一般优先考虑采用计算机 自动分类提取的方法和技术流程 • 对于人工地表覆盖（房屋建筑（区）、构筑物、人工堆掘 地）、荒漠与裸露地表 这种自动分类较难准确提取的类型，一般优先考虑 采用人工解译的方法和技术流程 • 人工地表覆盖（道路） 这种具有特殊形状特征的类型，可采用计算机自动 分类提取，也可采用人工解译方法提取
人工解译与编辑 （初次人工解译与编辑） 创建矢量（面）图层 基于影像的目视判读 基于影像进行对象添加 对象属性赋值
人工解译与编辑 （对自动分类结果的解译与编辑） 对象的删除与添加 对象合并与拆分 对象空间位置处理 对象属性修改与添加
信息提取面积指标说明
• 按照地表覆盖信息提取的面积指标，最小图斑对应的地面实地面积分别有200 平方米、400平方米、1000平方米、1600平方米、5000平方米、10000平方米 等指标要求。其中，大部分类型采集的最小图斑对应的地面实地面积为400平 方米。以400平方米为例，说明面积与遥感影像像素对应关系如下：
植被内业提取结果 • 通过计算机自动分类与人工解译编辑，能 够确定植被的边界； • 结合专题信息或者通过外业核查，可以进
一步确定耕地、园地、林地、草地的具体
类别与属性。
道路地表覆盖信息提取
重点1：在自动分类环节上
道路信息提取可以按照计算机自动分类技术流 程进行处理，也可利用基础地理信息数据获取。
影像分割 结果
要素辅助信息嵌入
（基础数据、专题数据）
自动分类
规则构建
样本采集
人工解译与编辑技术流程
高分辨率遥感影像 （经过纠正、融合、 彩色变换处理） 基础地理信息数据 1:10000基础地理信息数据 处理 坐标系转换 投影转换 地理国情要素数据提取 植被、房屋等要素提取 结构重组 专题数据 专题数据整理 第一次全国水利普查 专题数据 国土资源部门的土地 权属数据 城区图、旅游图 铁路、道路、水运附 属设施、空运设施等 专题资料 其他专题数据 1:50000基础地理信息数据 处理 地理国情要素数据提取 植被、房屋等要素提取 结构重组
Worldview2影像R、G、B波段合成
光谱特征
水域特征发现与挖掘
光谱特征
• 液态水域对光谱的反射特性很相似，在绿、近红 外波段上，分别表现出了强反射、强吸收特征； • 固态水域在绿、蓝波段上，分别表现出了强反射 、强吸收特征； • 水域在蓝波段上也表现出较强反射特性；
纹理、形状特征
• 水域的纹理一般比较均匀、平滑； • 水域形状不一，但与周边地表覆盖物光谱差异较 大，在高分辨率遥感影像上，通过目视判读，较 易区分与识别；
• 基于高分辨率遥感影像提取地表覆盖信息的方 法包括计算机自动分类、人工解译、外业调查 等，各方法的技术流程不尽相同。具体采用哪 种方法和技术流程，主要由影像质量、地表覆 盖类型、基础地理信息资料丰富程度、专题资 料丰富程度等因素决定。
影像质量决定的原则
• 影像质量较好（时相较适合、清晰度高、无云） 可采用先进行计算机自动分类 然后进行人工解译编辑的分类方法和技术流程
通过植被的光谱特征，可以构建植 被指数指标，作为植被提取的规则 之一，归一化的植被指数公式为： NDVI：(NIR1 - R) / (NIR1 + R)。 将蓝波段均值（Mean B）、标准差 （ Standard deviation Layer B ）、 比率值（Ratio Layer B）作为植被 提取的规则。 将DEM值（Mean Layer DEM）作为去 除混入植被的阴影提取的规则。
植被在蓝波段也表现出与其他地表覆盖 的差异性；
辅助信息（如DEM等）参与自动分类， 减少植被要素的混分概率。
综合光谱特性采样
面向对象的监督分类
重点2：人工解译与编辑
• （1）核查植被对象的错分、漏分 • 达到采集指标要求但未实现自动提取的植被对象，进 行人工添加；错分入植被类的非植被对象（如房屋的 阴影），进行人工剔除。 • （2）对象合并与拆分 • 属于同一植被类型的相邻对象，进行对象合并；植被 对象与非植被对象分割入同一对象的对象，进行对象 拆分。 • （3）空间位置上位于植被内部的非植被地物处理 • 位于植被内部的非植被地物，达到采集指标要求的， 则划分到对应地表覆盖类别中；未达到采集指标要求 ，且自动分类未分类为对应地表覆盖类别的，归为相 应植被类别。
水域地表覆盖信息提取
1000 1010 1011 1012 1020 1030 1031 1032 1040 1050 海面 冰川与常年积雪 湖泊 库塘 水库 坑塘 水域 除无水水渠为1 012外均为1001 河渠 河流 水渠
水域典型形态 • 水域典型形态是指水域在遥感影像上呈现 的光谱、形状、纹理以及与周边环境的关 系等特征。
液态水域对光谱的反射特性很相似，在 绿、近红外波段上，分别表现出了强反 射、强吸收特征；
相比于其它地表，水域在蓝波段上也表 现出较强反射特性；
辅助信息（如DEM等）参与自动分类， 减少水域要素的混分概率。
。。。
。。。
重点2：人工解译与编辑
• （1）核查水域对象的错分、漏分 达到采集指标要求但未实现自动提取的水域对象，进 行人工添加；错分入水域类的非水域对象（如山体、房屋 的阴影），进行人工剔除。 • （2）对象合并与拆分 属于同一水域类型的相邻对象，进行对象合并；水域 对象与非水域对象分割入同一对象的对象，进行对象拆分 。 • （3）空间位置上位于水域内部的非水域地物处理 位于水域内部的非水域地物（如岛等），达到采集指标 要求的，则划分到对应地表覆盖类别中（如耕地、荒漠与 裸露地表等）；未达到采集指标要求，且自动分类未分类 为对应地表覆盖类别的，归为相应水域类别。
空间分辨率 （米） 像素个数 （个） 0.5 1 2 2.5 5 10
1600
400
100
64
16
4
各类地表覆盖在遥感影像上的几何形状各异，且大部分不规则，相对规则的类型 基本上由圆形、椭圆形、矩形、三角形、直线形、平滑曲线形等形状构成，以规 则形状为例，说明面积指标在遥感影像上的实例，图中红色边框为各形状类型在 0.5米分辨率影像1:２５００比例显示下400平方米面积。
Worldview2影像R、G、B波段合成
光谱特征
库塘
库塘包括水库、坑塘。
水库：是人工调节 水量建造坝、闸、 堤、堰等水利工程 拦蓄河川径流而形 成的水域。 水库的某一端一般 有人工设施。
Worldview2影像R、G、B波段合成 光谱特征
坑塘：人工形成 的面积较小的面 状水域。坑塘形 状相对规则，有 人工开挖的痕迹。
人工解译与编辑 外业普查 质量检查 外业普查底图制作 N 合格 Y 地表覆盖成果
水域
植被
房屋建筑 （区）