黃河三角洲土地利用-覆蓋信息遙感提取及最佳時相研究.pdf

1、土地是人類生存必不可少的資源，要實(shí)現(xiàn)土地資源的可持續(xù)利用，就必須了解土地資源的狀況。遙感是資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測以及土地利用/覆蓋信息提取及動態(tài)監(jiān)測的重要技術(shù)手段。黃河三角洲由于其特殊的形成特點(diǎn)以及生態(tài)環(huán)境的典型性和脆弱性，一直都是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)區(qū)域。作為河流和海洋系統(tǒng)的連接地帶，該區(qū)地類復(fù)雜多樣，土壤鹽漬化嚴(yán)重，耕地質(zhì)量差且耕地、鹽堿地、林草地等存在插花分布，地類光譜特征混雜，建設(shè)用地等小面積地類難以直接提取。
　　 近年來，隨

2、著人口的增長、社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與自然資源的矛盾日益加深，水土環(huán)境質(zhì)量受到嚴(yán)重影響，黃河三角洲生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞，出現(xiàn)濕地萎縮、土壤鹽漬化加重、水資源緊張且污染嚴(yán)重、植被減少、生物數(shù)量急劇減少等嚴(yán)重的環(huán)境問題，制約著該區(qū)社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
　　 在自然因素和人為因素的雙重影響下，黃河三角洲地區(qū)的土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大的變化，影響著該區(qū)土地資源的健康發(fā)展。在以往的相關(guān)研究工作中，常見的做法是利用該區(qū)某一時相或者幾個時相的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，

3、提取土地利用/覆蓋變化信息，但對于從宏觀范圍，橫跨一年的短周期的研究較少?；诖耍疚臄M以黃河三角洲墾利縣為研究區(qū)，以TM遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將分類結(jié)果進(jìn)行精度對比，對黃河三角洲一年來的土地利用/覆蓋進(jìn)行分類分析，探討該區(qū)地類信息提取的最佳時相和方法，為保護(hù)黃河三角洲區(qū)域生態(tài)環(huán)境、合理可持續(xù)利用區(qū)域土地自然資源提供科學(xué)參考。
　　 本文以墾利縣為研究區(qū)，首先就遙感技術(shù)在土地利用/覆蓋信息研究中的國內(nèi)外現(xiàn)狀做了概述，接著在分析研究區(qū)自

4、然和社會經(jīng)濟(jì)概況后，在ENVI軟件的支持下，以2009年3月和6月、2010年9月和1月的TM遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別使用了監(jiān)督分類、面向?qū)ο蠛突谥R三種分類方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對研究區(qū)主要地類耕地、林草地、鹽荒地、水域、灘涂和建設(shè)用地進(jìn)行了信息提取，利用墾利縣2009年土地利用現(xiàn)狀圖、統(tǒng)計(jì)年鑒和土壤養(yǎng)分含量圖等資料，對分類結(jié)果進(jìn)行了對比分析，從而得到了研究區(qū)春、夏、秋、冬不同時相和不同方法的土地利用/覆蓋信息分類精度。論文主要的研究成果

5、和內(nèi)容:
　　 (1)選取墾利縣春夏秋冬四個時期的遙感影像，經(jīng)圖像融合、幾何校正、圖像增強(qiáng)、圖像裁剪等處理后進(jìn)行信息提取，根據(jù)現(xiàn)行土地利用分類體系和采用的遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合研究區(qū)土地利用/覆蓋特點(diǎn)，建立統(tǒng)一的分類系統(tǒng)，將研究區(qū)地類分為6種類型:水域（包括水庫和河流）、林草地、建設(shè)用地、鹽荒地、耕地（包括旱地和水田）、灘涂。
　　 (2)遙感是土地利用監(jiān)測的重要手段，利用多時相的遙感數(shù)據(jù)能夠很好的區(qū)分土地利用/覆蓋類型，本文用

6、四期遙感影像進(jìn)行研究分析，總體看，采用3月份和6月份的遙感影像可較準(zhǔn)確的提取出各土地利用/覆蓋類型。
　　 (3)通過對黃河三角洲地區(qū)的墾利縣四期遙感影像的處理，在分析各地類光譜特征的基礎(chǔ)上，主要運(yùn)用監(jiān)督分類、面向?qū)ο蠛突谥R分類三種方法進(jìn)行圖像分類。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用監(jiān)督分類，面向?qū)ο蠛突谥R的分類方法提取地類信息，3月份的影像總體精度和Kappa系數(shù)最高，1月份最低，為濱海地區(qū)土地利用分類和變化遙感監(jiān)測時相選擇提供了依據(jù)。<

7、br>　　 (4)通過對比3月、6月、9月、1月四期影像的分類精度，結(jié)果顯示，運(yùn)用基于知識的分類方法得到的總體精度和Kappa系數(shù)最高，總體精度分別為91.43％、89.71％、88.80％和79.71％，Kappa系數(shù)分別為0.8931、0.8649、0.8478和0.7239。
　　 (5)綜合分析四期遙感影像分類處理的生產(chǎn)者精度、使用者精度、總體精度和Kappa系數(shù)，認(rèn)為6月份的影像用基于知識的分類方法提取水域和建設(shè)用地