基于rs及gis的惠安縣土地利用變化信息的提取

1、<p><b>　　龍巖學(xué)院</b></p><p>　　資源工程學(xué)院畢業(yè)論文</p><p>　　題 目：基于RS及GIS的惠安縣土地利用變化信息的提取 </p><p>　　專 業(yè)： 測(cè)繪工程 </p><p>　　班 級(jí)： 2011級(jí)測(cè)

2、繪工程（1）班 </p><p>　　學(xué) 號(hào)： 2011092516 </p><p>　　姓 名： 甘俊杰 </p><p>　　指導(dǎo)教師： 徐志剛 職稱： 講師 </p><p>　　整體結(jié)構(gòu)、布局趨于合理，請(qǐng)?jiān)匍喿x幾篇

3、看看有沒有語(yǔ)病或者表達(dá)不通順的地方，并再對(duì)照指導(dǎo)手冊(cè)進(jìn)行格式方面的修改完善，補(bǔ)充好英文摘要及文獻(xiàn)查重文本。</p><p><b>　　資源工程學(xué)院</b></p><p>　　基于RS及GIS的惠安縣土地利用變化信息的提取</p><p>　　資源工程學(xué)院 測(cè)繪工程專業(yè)</p><p>　　2011092516

4、 甘俊杰 指導(dǎo)老師：徐志剛</p><p>　　【摘 要】目前城鄉(xiāng)開發(fā)發(fā)展過(guò)程中土地資源利用嚴(yán)重失衡已成為熱點(diǎn)問(wèn)題,準(zhǔn)確、客觀的掌握土地利用的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)顯得日益重要。本文以1988年和2005年的惠安縣遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，應(yīng)用ERDAS軟件通過(guò)影像糾正等處理，采用影像分類比較法形成土地利用分類圖，計(jì)算出圖斑面積，分析惠安縣土地利用現(xiàn)狀及變化原因，為惠安縣及沿海縣市未來(lái)城鄉(xiāng)發(fā)展方向提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 <

5、/p><p>　　【關(guān)鍵詞】動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)；遙感；監(jiān)督分類；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　1.引言4 </b></p><p>　　1.1土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究背景4</p><p>　　1.2研究意義4</p>

6、<p>　　1.3國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀4</p><p>　　1.4國(guó)內(nèi)研究方法 5</p><p><b>　　2.研究?jī)?nèi)容6</b></p><p><b>　　2.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)6</b></p><p>　　2.2 技術(shù)路線7</p><p>　　3.惠安縣遙

7、感影像信息獲取7</p><p>　　3.1影像處理具體流程7</p><p>　　3.1.1幾何糾正8</p><p>　　3.1.2圖像剪裁9</p><p>　　3.2 遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類10</p><p>　　3.2.1研究樣本選擇10</p><p>　　3.2.2定義

8、分類模板10</p><p>　　3.2.3分類精度評(píng)定12</p><p>　　4.土地利用監(jiān)測(cè)分析12</p><p>　　4.1土地利用現(xiàn)狀分析12</p><p>　　4.2土地利用程度變化分析14</p><p>　　5.研究后結(jié)論與展望16</p><p>　　5.1本研

9、究結(jié)論16</p><p><b>　　5.2展望16</b></p><p><b>　　致謝語(yǔ)17</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)18</b></p><p><b>　　1引言</b></p><p>&

10、lt;b>　　1.1研究背景：</b></p><p>　　有限的土地資源是地球上不可再生的重要資源之一。雖然地球面積多達(dá)5億多平方千米，陸地面積卻只占29%，其中還有很大一部分面積是不適合人類居住的，適合人類棲息的土地面積由農(nóng)、林、牧、建筑用地等交錯(cuò)。隨著社會(huì)快速發(fā)展，城市工業(yè)用地建筑用地不斷侵占耕地、林地等，導(dǎo)致土地資源利用漸趨失衡，我國(guó)人口基數(shù)過(guò)大導(dǎo)致了土地資源的人均占有量低，并且土地利用

11、方面存在著尖銳矛盾，主要表現(xiàn)在建筑用地、工業(yè)用地占用大量土地，而這些土地大部分是地形平坦土壤肥沃耕地[1]。因此，土地資源的合理利用和保護(hù)必須得到高度重視。</p><p><b>　　1.2研究意義：</b></p><p>　　遙感技術(shù)具有動(dòng)態(tài)、快速、宏觀的特點(diǎn)，為土地利用監(jiān)測(cè)與資源利用開發(fā)提供了一種全新的探測(cè)手段。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)化監(jiān)測(cè)，為研究地球地面觀

12、測(cè)提供一個(gè)全球性、持續(xù)性的巨大數(shù)據(jù)庫(kù)。土地利用遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)可以為調(diào)查土地利用結(jié)構(gòu)，合理規(guī)劃和管理土地資源提供技術(shù)支持，同時(shí)也是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)動(dòng)態(tài)地、高效率地管理土地等環(huán)境資源的重要途徑。</p><p>　　本研究的研究對(duì)象惠安縣地處我國(guó)東南沿海，地形以丘陵平原為主，土地結(jié)構(gòu)主要由耕地、林地、建筑用地等組成，是沿?？h市的典型。長(zhǎng)期以來(lái)泉州市惠安縣尚無(wú)基于遙感而獲得的完整的土地利用狀況數(shù)據(jù)，以往惠安縣土地管理部門都

13、是采用傳統(tǒng)土地利用現(xiàn)狀調(diào)查，然而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)得不到及時(shí)更新，難以滿足發(fā)展需要。本研究通過(guò)對(duì)兩幅惠安縣遙感影像圖的信息提取，對(duì)惠安縣土地資源進(jìn)行分類，從而對(duì)惠安縣及沿?？h市今后發(fā)展決策提供科學(xué)依據(jù)。</p><p>　　1.3國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 </p><p>　　在土地利用的科學(xué)研究中，國(guó)內(nèi)很長(zhǎng)一段時(shí)間一般是采用傳統(tǒng)方法，即以野外實(shí)地調(diào)查結(jié)合區(qū)域地形圖，填寫統(tǒng)一的調(diào)查報(bào)表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析來(lái)獲取土地利用

14、分布信息。傳統(tǒng)方法如表1-3。</p><p>　　表1-3傳統(tǒng)方法一覽表</p><p>　　社會(huì)快速發(fā)展隨之帶來(lái)的土地利用的問(wèn)題日益繁瑣，以上傳統(tǒng)的三種調(diào)查方法存在獲取數(shù)據(jù)的周期長(zhǎng)且精度差，無(wú)法提供準(zhǔn)確全方位信息，無(wú)法反映實(shí)時(shí)土地利用現(xiàn)狀。隨著RS技術(shù)為土地科學(xué)研究提供的全新研究手段，遙感在土地研究領(lǐng)域帶來(lái)了十分明顯的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。我國(guó)從上個(gè)世紀(jì)末起開始利用遙感技術(shù)結(jié)合傳統(tǒng)方法對(duì)

15、土地利用情況進(jìn)行調(diào)查，九五期間采用TM遙感影像圖開展監(jiān)測(cè)工作，九五至2010年間國(guó)家科委把土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)作為重點(diǎn)研究項(xiàng)目之一，以3S技術(shù)進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)[2]。</p><p>　　1.4國(guó)內(nèi)研究方法：</p><p>　　RS技術(shù)則可以短周期內(nèi)得到全方位的動(dòng)態(tài)變化信息，因此目前基于RS技術(shù)結(jié)合傳統(tǒng)調(diào)查方法在我國(guó)國(guó)情普查以及土地利用研究中已廣泛應(yīng)用，RS技術(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法主要是在應(yīng)用遙感技術(shù)的

16、基礎(chǔ)上，對(duì)土地利用的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)。RS技術(shù)分為如下四種方法：影像分析比較法、影像分類比較法、多時(shí)相影像分類法以及基于RS技術(shù)集成法。[3]</p><p>　　1.4.1影像分析比較法</p><p>　　利用同一時(shí)相同一地區(qū)成像的不同時(shí)間遙感影像進(jìn)行比較，應(yīng)用分類方法確定土地利用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。該方法主要有影像對(duì)比分析、影像疊加分析、矢量圖及影像對(duì)比分析，如表1-4：</p>

17、<p>　　表1-4影像分析比較法分類表</p><p>　　1.4.2影像分類比較法</p><p>　　遙感影像分類原理主要是依據(jù)不同地物電磁波輻射的不同，分類對(duì)比后確定土地類型等信息。該方法包括計(jì)算機(jī)分類法和目視解譯法。</p><p>　　計(jì)算機(jī)分類方法是根據(jù)影像圖像元亮度不同，對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行運(yùn)算處理，然后用變量表示土地類型，進(jìn)而遙感影像圖中的各

18、種地物。計(jì)算機(jī)分類方法分為兩種：監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類。</p><p>　　目視解譯法是指根據(jù)目視解譯標(biāo)志人眼辨識(shí)地物，將目視判讀成果繪成地物分類圖，通過(guò)分析在圖像上畫出地類線得到新的遙感分類圖 [4]。</p><p>　　1.4.3多時(shí)相影像分類法</p><p>　　該方法是把多個(gè)不同時(shí)相的遙感影像圖進(jìn)行合成形成一幅新的圖像，接著對(duì)新圖像進(jìn)行監(jiān)督分類以達(dá)到較為

19、準(zhǔn)確區(qū)分地物類型的目的。如許榕峰等提出利用多步驟法在土地利用覆蓋專題提取中的應(yīng)用。</p><p>　　1.4.4基于RS技術(shù)集成方法</p><p>　　基于遙感集成方法目前有：“3S”集成、RS與GIS集成。</p><p>　　3S技術(shù)是遙感（Remote Sensing）、地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System）和全球定位系

20、統(tǒng)（Global Positioning System）的合稱。在實(shí)現(xiàn)高精度高效率地對(duì)地監(jiān)測(cè)工作原理主要是在RS基礎(chǔ)上，同時(shí)與GIS、GPS緊密結(jié)合，完全是結(jié)合了3S各自在監(jiān)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì)。在該技術(shù)中三者關(guān)系如下圖1-4所示：</p><p><b>　　圖1-4</b></p><p>　　3S集成是指3S技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，由GIS提供所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)土地利

21、用監(jiān)測(cè)。RS技術(shù)快速地、動(dòng)態(tài)地獲得地面信息，向數(shù)據(jù)庫(kù)提供了更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過(guò)GPS在戶外勘測(cè)對(duì)室內(nèi)解譯不確定的結(jié)果進(jìn)行檢核校正，并在此基礎(chǔ)上做后續(xù)的數(shù)據(jù)庫(kù)更正[5]。</p><p>　　本次惠安縣影像圖研究采用基于RS技術(shù)為主，GIS為輔，結(jié)合影像分類比較法對(duì)惠安縣土地利用進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)分析。RS的優(yōu)點(diǎn)是能夠在短時(shí)間內(nèi)獲得環(huán)境的各種動(dòng)態(tài)信息，GIS則是能夠進(jìn)行高速分析與處理，二者結(jié)合能夠達(dá)到及時(shí)發(fā)現(xiàn)土地利用

22、變化信息的目的。</p><p><b>　　2.研究技術(shù)路線：</b></p><p>　　研究區(qū)域概況：泉州市惠安縣位于位于北緯24°09'—25°07'，東經(jīng)118°37'—119°05'之間，是沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)典型縣市，縣境東西相距42公里，南北長(zhǎng)達(dá)32公里，土地總面積76219.57公頃。&l

23、t;/p><p>　　本研究以基于遙感影像圖在土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用為目的，結(jié)合惠安縣土地資源分布情況，主要工作包括遙感影像圖初處理、多時(shí)相土地利用變化信息提取、分類精度評(píng)定討論、土地利用現(xiàn)狀分析。RS技術(shù)與影像分類比較法為主，GIS軟件處理為輔使得本研究在信息提取中快速獲得較高精度的分析結(jié)果，同時(shí)也充分兼顧了惠安縣的實(shí)際土地資源利用情況。</p><p><b>　　2.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)&

24、lt;/b></p><p>　　本文以兩個(gè)時(shí)相的惠安縣TM遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)初始影像進(jìn)行幾何糾正、圖像裁剪、監(jiān)督分類等處理后生成土地利用現(xiàn)狀圖，計(jì)算出兩個(gè)不同時(shí)相影像圖地域耕地等面積。本研究采用的是1998年、2005年的兩個(gè)時(shí)相惠安縣遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，原始圖像分別截圖如圖2-1、圖2-2所示。</p><p>　　圖2-1 1998年惠安縣遙感影像圖

25、 圖2-2 2005年惠安縣遙感影像圖</p><p><b>　　2.2技術(shù)路線</b></p><p>　　運(yùn)用的處理軟件平臺(tái)：ERDAS 9.0，是一個(gè)功能強(qiáng)大的遙感圖像處理平臺(tái)，在對(duì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中不同分辨率以及不同時(shí)相的配準(zhǔn)融合工作中，該系統(tǒng)把影像圖處理和空間數(shù)據(jù)的分析管理結(jié)合，提高了工作效率，作為該行業(yè)的先驅(qū)它代表了遙感圖像處理系統(tǒng)未來(lái)的發(fā)

26、展趨勢(shì)[6]。</p><p>　　遙感影像圖一般都會(huì)由于某些外界因素導(dǎo)致所得到的的遙感圖出現(xiàn)畸變，因此得到遙感TM圖時(shí)，都需要將得到的遙感影像圖參照已校正圖像、地形圖或GPS控制點(diǎn)進(jìn)行重采樣，消除幾何畸變即進(jìn)行幾何校正。整個(gè)土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的流程圖如圖2-3所示。</p><p>　　1998年影像────2005年影像 </p><p><b>　

27、　幾何糾正</b></p><p><b>　　圖像裁剪</b></p><p><b>　　定義分類模板</b></p><p><b>　　監(jiān)督分類</b></p><p><b>　　分類精度評(píng)價(jià)</b></p><p

28、><b>　　分類結(jié)果輸出與分析</b></p><p>　　圖2-3土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)路線流程圖</p><p>　　3惠安縣遙感影像信息獲取</p><p>　　3.1信息提取具體流程</p><p>　　信息提取流程詳細(xì)步驟如下：在本研究中我們將收集到的兩張不同時(shí)相衛(wèi)星遙感影像運(yùn)用ERDAS軟件中的AOI工

29、具進(jìn)行幾何糾正，然后再選取惠安縣地圖行政區(qū)域邊界來(lái)裁剪形成正射影像圖。接著通過(guò)采用影像分類比較法，即計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類中的監(jiān)督分類與人工判讀相結(jié)合的方式，選取5個(gè)樣本進(jìn)行分類，然后生成土地利用現(xiàn)狀圖，最后將每一類的面積統(tǒng)計(jì)出來(lái)，比較前后兩個(gè)不同時(shí)相的具體土地利用面積的變化。</p><p>　　3.1遙感圖像的處理</p><p><b>　　3.1.1幾何糾正</b>&

30、lt;/p><p>　　本研究通過(guò)ERDAS軟件進(jìn)行幾何糾正，參考影像為2005年惠安縣影像，用2005年影像圖糾正1998年惠安縣遙感影像。首先進(jìn)行控制點(diǎn)的選擇，本研究采用的是GCP控制點(diǎn)，GCP控制點(diǎn)與檢查點(diǎn)表格如表3-1所示。</p><p>　　控制點(diǎn)選取主要注意兩個(gè)方面：1.控制點(diǎn)數(shù)目按照未知系數(shù)的多少來(lái)確定，即N次多項(xiàng)式，控制點(diǎn)的最少數(shù)目為（N+1）*(N+2)/2；2.選取惠安縣

31、兩張影像圖上均容易目視辨別和定位、地形穩(wěn)定、分布均勻的特征控制點(diǎn)位。</p><p>　　控制點(diǎn)位選取后重采樣方法采用的是三次卷積內(nèi)插法，該方法要求選取的控制點(diǎn)要很均勻，重采樣后生成正射影像圖[7]。</p><p>　　過(guò)程圖如圖3-4、圖3-5所示。控制點(diǎn)與檢查點(diǎn)的誤差如表3-1所示。</p><p>　　圖3-4 校正影像的控制點(diǎn)選取

32、圖3-5 參考影像的控制點(diǎn)選取</p><p>　　表3-1 控制點(diǎn)與檢查點(diǎn)的誤差表</p><p>　　3.1.2 圖像裁剪</p><p>　　圖像剪裁就是為了將研究區(qū)域從整張遙感影像圖中分離出來(lái)，本次實(shí)踐利用ERDAS軟件中的AOI工具進(jìn)行分割剪裁將惠安縣行政區(qū)域的縣界從整張遙感影像圖中分割開來(lái)。剪裁過(guò)程中一定要對(duì)相同面積進(jìn)行投影，使用的投影系統(tǒng)要一樣。本

33、研究是在ERDAS中的AOI工具實(shí)現(xiàn)裁剪命令，最后的成果圖如圖3-6、圖3-7所示。</p><p>　　圖3-6 1998年裁剪成果圖 圖3-7 2005年裁剪成果圖</p><p>　　3.2遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類</p><p>　　遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類是計(jì)算機(jī)解譯的基礎(chǔ)工作。計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類是通過(guò)對(duì)圖像的運(yùn)算處理利用

34、特征變量來(lái)描述地物的類別[8]。計(jì)算機(jī)圖像自動(dòng)分類方法包括監(jiān)督及非監(jiān)督分類，在本次研究中主要利用監(jiān)督分類來(lái)進(jìn)行自動(dòng)分類。</p><p>　　監(jiān)督分類中比較經(jīng)常使用的方法有四種：多級(jí)切割分類法、最大似然比分類法、特征曲線窗口法、最小距離分類法[9]。</p><p>　　最大似然比分類法本質(zhì)是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，假定地物的光譜特征是近似服從正態(tài)分布的，建立函數(shù)來(lái)求像元?dú)w屬。本研究中采用最大似然

35、比分類法進(jìn)行惠安縣遙感影像分類。</p><p>　　3.2.1 研究樣本選擇</p><p>　　監(jiān)督分類的要點(diǎn)在于是否選擇合適的訓(xùn)練樣本。監(jiān)督分類判定是否為典型的訓(xùn)練樣區(qū)有三點(diǎn)：第一，在各類地物面積較大中心選取以保證樣本代表性；第二，為減少偶然誤差，樣本選擇數(shù)目應(yīng)滿足分類要求；第三，樣本不能集中在局部位置，這樣才能降低自然、社會(huì)等因素的影響以及同種地物在不同地區(qū)光譜特性的差異性 [10

36、]。</p><p>　　選擇完訓(xùn)練樣本后需要做的則是對(duì)模板分類信息的提取。獲取模板分類信息通常通過(guò)查詢光標(biāo)、AOI 擴(kuò)展工具、AOI繪圖工具等途徑，或是將其幾種方法結(jié)合使用，在初始遙感影像圖獲取分類模板信息，為獲得較高精度的分類結(jié)果，本次研究采用的是第二種和第三種方法結(jié)合，對(duì)1998年和2005年惠安縣影像分別監(jiān)督分類，在實(shí)踐中依據(jù)剪裁后的圖件大小以及地區(qū)類別復(fù)雜性確定了模板采樣數(shù)，最后綜合兩張剪裁后的影像圖采

37、樣數(shù)確定在80~100類。</p><p>　　3.2.2 定義分類模板</p><p>　　目視解譯的前提是土地利用分類系統(tǒng)的建立。本研究中選取樣本是通過(guò)人工目視判別，根據(jù)土地的自然生態(tài)和利用范疇，土地類別被分為建設(shè)用地 (居民地、工業(yè)廠址等 ) 、水域、耕地、未利用土地和林地。樣本選取范例如圖3-8所示。</p><p>　　圖3-8 選取樣本范例</p

38、><p>　　選取各個(gè)地類的樣本后，利用Edit下的Merge對(duì)同一類別的不同模板進(jìn)行合并，并對(duì)模板設(shè)置模板名稱、顏色、透明度等。1998年和2005年影像的分類定義模板如圖3-9、圖3-10所示。</p><p>　　圖3-9 1998年分類定義模板</p><p>　　圖3-10 2005年分類定義模板</p><p>　　再點(diǎn)擊Cla

39、ssification下的Supervise Classificition進(jìn)行計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類，最后生成的分類結(jié)果圖如圖3-11、圖3-12所示。</p><p>　　圖3-11 1998年分類結(jié)果圖 圖3-12 2005年分類結(jié)果圖</p><p><b>　　3.3分類精度評(píng)定</b></p><p>　　

40、在計(jì)算機(jī)自動(dòng)以后要將結(jié)果與地面實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，比對(duì)后計(jì)算此次分類的精度并對(duì)錯(cuò)誤率進(jìn)行評(píng)估。在本實(shí)踐研究中，選取的每個(gè)類別的隨機(jī)點(diǎn)多于20個(gè)，我們采用計(jì)算機(jī)隨機(jī)評(píng)價(jià)的方法（即產(chǎn)生隨機(jī)點(diǎn)的分布參數(shù)Stratified Random）[11]。首先選取251個(gè)隨機(jī)點(diǎn)，參考結(jié)合地面實(shí)際的調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合資源分布圖來(lái)辨別選取樣點(diǎn)的所屬類別。最后計(jì)算得出1998年和2005年惠安縣遙感影像各地類的分類精度。1998年惠安縣影像耕地、林地、水域、建

41、設(shè)用地、未利用地的分類精度分別為94.31%、92.98%、66.67%、79.31%、85.71%，2005年惠安縣影像耕地、林地、水域、建設(shè)用地、未利用地的分類精度分別為92.11%、98.15%、92.16%、89.25%、94.38%，Kappa系數(shù)分別為0.810 和0.962，分類效果較好，結(jié)果表明精度很高。</p><p><b>　　4土地利用監(jiān)測(cè)分析</b></p&g

42、t;<p>　　4.1 土地利用現(xiàn)狀分析</p><p>　　進(jìn)行分類精度評(píng)定后，結(jié)果滿足要求，再用ArcGIS軟件統(tǒng)計(jì)出各地類的面積，統(tǒng)計(jì)后繪制1998年和2005年惠安縣土地利用結(jié)構(gòu)表分別如表3-2、表3-3，以及現(xiàn)狀圖如圖3-13、圖3-14所示。</p><p>　　表3-2 1998年惠安縣土地利用結(jié)構(gòu)表</p><p>　　圖3-13

43、 1998年惠安縣土地利用現(xiàn)狀圖</p><p>　　表3-3 2005年惠安縣土地利用結(jié)構(gòu)表</p><p>　　圖3-14 2005年惠安縣土地利用現(xiàn)狀圖</p><p>　　表3-2和表3-3主要列出了1998年和2005年各種土地利用類型面積及其變化情況，由表可以看出，惠安縣的土地面積減少了3180.76公頃，主要是因?yàn)樵?000年泉港地區(qū)被單獨(dú)劃分出去

44、。建設(shè)用地7年間增加2569.94公頃，所占比例由1998年的17.06% 增長(zhǎng)到2005年的21.15%，可見惠安縣城市化進(jìn)程速度，城鎮(zhèn)擴(kuò)展已成為惠安縣土地利用變化驅(qū)動(dòng)力之一；耕地的面積在減少，兩時(shí)期面積對(duì)比相差1704.98公頃，惠安縣耕地減少的途徑主要為各項(xiàng)建設(shè)占用，其主要原因是惠安經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)面積擴(kuò)大、工業(yè)園區(qū)增加、高速公路的修建和惠安公路拓寬改造等占用了較多的耕地；林地面積增加，兩時(shí)期面積對(duì)比僅差5689.17公頃

45、。</p><p>　　4.2土地利用程度變化分析</p><p>　　目前土地利用程度表示方法有類型法和指數(shù)法。因?yàn)橹笖?shù)法適于定量的研究[12]，所以本研究采用的是劉紀(jì)遠(yuǎn)的綜合指數(shù)模型，分類詳見土地利用類型及分級(jí)表（表3-4）。該分級(jí)主要是按照自然與人文系統(tǒng)相互間能量、物質(zhì)交流的強(qiáng)度和方向，分成四級(jí)：</p><p>　　表3-4 土地利用類型及分級(jí)</p

46、><p>　　上述四種土地利用類型同存于特定區(qū)域，土地利用綜合程度指數(shù)表達(dá)為：</p><p>　　式中， S為惠安縣的土地總面積，從A1到A4分別取值為25，50，75，100；Ai表示土地利用程度指數(shù)，Si為i級(jí)土地利用面積，。變化量以及變化率表示研究地區(qū)土地利用的變化速度。土地利用程度變化量和土地利用程度變化率可分別表達(dá)為：</p><p>　　式中Aa、Ab分別

47、為地區(qū)a時(shí)間和b時(shí)間的土地利用程度綜合指數(shù)，當(dāng)ΔA、R >0時(shí)，表示惠安縣處于發(fā)展時(shí)期，反之表示惠安縣處于衰退期或調(diào)整期[13]。從上述公式中，我們不難得到惠安縣土地利用程度綜合指數(shù)以及土地利用程度變化率。2005年惠安縣土地利用程度綜合指數(shù)為60.76，而1998年則為53.93。從土地利用程度變化率來(lái)看，整個(gè)惠安縣R>0，說(shuō)明該區(qū)的土地利用正處于發(fā)展期,對(duì)環(huán)境的壓力將會(huì)隨著發(fā)展進(jìn)一步增大。</p><

48、p>　　根據(jù)1998年—2005年的土地利用變更調(diào)查資料顯示，1998-2001年惠安土地利用結(jié)構(gòu)總體變化速度較為緩慢，而在2002-2005年期間變化比較明顯。具體變化情況見圖3-15、圖3-16所示。</p><p>　　圖3-15 惠安縣1998-2005年耕地變化情況</p><p>　　圖3-16 惠安縣1998-2005年建設(shè)用地變化情況</p><

49、;p>　　圖3-15至圖3-16表明，從2000年開始，土地利用結(jié)構(gòu)開始有了較大的變化。建筑用地驟增而耕地以及未開發(fā)利用的土地驟減。</p><p>　　5研究后結(jié)論與展望 </p><p><b>　　5.1本研究結(jié)論</b></p><p>　　1.本研究采用的方法流程中主要存在兩點(diǎn)問(wèn)題：一是人眼對(duì)亮度微小差別識(shí)別能力有限導(dǎo)致目視解譯

50、部分存在誤差[14]；二是計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類精度不能滿足工作需要，所以本研究采用了人機(jī)交互解譯，使信息提取精度得到提高，但是這種方法工作量較大，不適用于大范圍面積的信息提取[15]。</p><p>　　2.結(jié)果表明在1998年-2005年期間，惠安縣土地利用類型發(fā)生了巨變，而這種巨變的產(chǎn)生最主要是由于城鄉(xiāng)快速發(fā)展過(guò)程中，大量的林地、草地、水體和耕地被占用用來(lái)作為建筑用地，即人為因素起主要影響?；莅部h應(yīng)當(dāng)在發(fā)展開發(fā)同

51、時(shí)注意加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境建設(shè)與保護(hù)。</p><p>　　3.在此次研究中，利用基于RS的技術(shù)在惠安縣的土地利用動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)中，我們從最終的研究成果表格可以清楚地看出惠安縣在八年期間土地利用類型演變特征[16]。隨著城市化的加快，不難推測(cè)出惠安縣土地利用變化速度還能加快，總體上看，惠安縣地形地貌和土地利用作為具有典型性的沿海縣市，本研究通過(guò)遙感圖像處理獲得成果的方法可以在沿海其他縣市推廣使用。</p>&

52、lt;p><b>　　5.2展望</b></p><p>　　本研究基于遙感的土地動(dòng)態(tài)變化信息提取清晰地反映出城鎮(zhèn)在發(fā)展過(guò)程中具體的地類演變特征[17]。分析表明，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的惠安縣土地利用變化情況反映了人與環(huán)境平衡失調(diào)等問(wèn)題。因此對(duì)正在飛速發(fā)展的沿?？h市土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)勢(shì)在必行。</p><p>　　在土地利用研究方面，未來(lái)的趨勢(shì)是建立以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)，基于遙

53、感的土地規(guī)劃利用信息管理系統(tǒng)，在系統(tǒng)中要結(jié)合GIS和GPS，將GIS作為空間分析的工具，利用GPS的高精度定位進(jìn)行外業(yè)調(diào)繪與核查，三種技術(shù)結(jié)合可以提高工作效率，更好的進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和實(shí)施監(jiān)測(cè)制度，及時(shí)準(zhǔn)確更新數(shù)據(jù)庫(kù)，做到“及時(shí)變更，變更有據(jù)”。隨著GIS、GPS、RS技術(shù)的發(fā)展與成熟，三者與傳統(tǒng)方法相互結(jié)合取長(zhǎng)補(bǔ)短將成為今后的土地利用監(jiān)測(cè)中不可或缺的部分。</p><p><b>　　致謝詞</b&

54、gt;</p><p>　　本文的最后，我要對(duì)我的論文指導(dǎo)老師徐志剛老師表示衷心的感謝，徐老師在我論文寫作期間對(duì)我進(jìn)行了詳細(xì)的修改和指正，并給予了我很多寶貴的意見。同時(shí)也感謝大學(xué)四年內(nèi)對(duì)我辛勤教誨的所有老師，是你們讓我成長(zhǎng)讓我收獲知識(shí)，在這一片紅土地給我留下了美好的回憶。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1]

55、 張銀輝.試論土地利用遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)方法[J].國(guó)土資源科技管理.2001,（3）:18-19. </p><p>　　[2] 錢樂(lè)祥.遙感數(shù)字影像處理與地理特征提取[M].北京科學(xué)出版社,2004.6，176-177.</p><p>　　[3] 張鳳華.遙感的瑪河

56、流域綠洲土地資源利用狀況分析[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué),1997,5（2）：53-55.</p><p>　　[4] 許兆軍.基于多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的呼和浩特市土地變更調(diào)查應(yīng)用分析[A].中國(guó)土地學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集.2005，120-121.</p><p>　　[5] 原峰.土地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法和應(yīng)用[J].《經(jīng)濟(jì)地理》.2008，(4)：45-47.</p><p>　　[6

57、] 鄭興年.新大城市邊緣區(qū)土地利用動(dòng)態(tài)遙感試驗(yàn)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào).1999，1</p><p>　?。?）：185-188.</p><p>　　[7] 黎夏，嘉安.用遙感監(jiān)測(cè)和分析珠江三角洲的城市擴(kuò)張過(guò)程[J].地理科學(xué).1995，15（1）：47-54.</p><p>　　[8] 胡如玲.多源多時(shí)相衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)融合與應(yīng)用研究[M].徐州:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)

58、出版</p><p>　　社,2006,12.</p><p>　　[9] 常慶瑞，魏永勝.土地資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法研究[J].西北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào).1994,22(4)：118-121.</p><p>　　[10] 李德仁.論 RS，GPS與 GIS集成的定義、理論與關(guān)鍵技術(shù)[J].遙感學(xué)報(bào).1997, 1 (1)：65-69. </p><p>

59、;　　[11] 王良健 ,包浩生 ,彭補(bǔ)拙.基于遙感與GIS的區(qū)域土地利用變化的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)研究[J].經(jīng)濟(jì)地理.2000,20(2)：47-51.</p><p>　　[12] 朱運(yùn)海.基于RS和GIS的縣級(jí)土地利用動(dòng)態(tài)研究[J].《現(xiàn)代測(cè)繪》2003,6，：13.</p><p>　　[13] 常慶瑞，蔣平安，周勇，等.遙感技術(shù)導(dǎo)論.北京:科學(xué)出版社,2004,65-68.</

60、p><p>　　[14] 劉詠梅，李銳，楊勤科.基于多源遙感的土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)圖像分類方法研究[J].水土保持通報(bào),2006,26(6):35.</p><p>　　[15] 黨安榮，王曉棟，陳曉峰，等. ERDAS IMAGINE遙感圖像處理方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2003,89.</p><p>　　[16]孫曉霞，張繼賢，林宗堅(jiān).基于遙感影像的土地利用動(dòng)

61、態(tài)監(jiān)測(cè)精度評(píng)價(jià)方法[J] .遙感信息應(yīng)用技術(shù),2000,(4)：62-64.</p><p>　　[17] 朱會(huì)義 ,李秀彬. 關(guān)于區(qū)域土地利用變化指數(shù)模型方法的討論[J].地理學(xué)報(bào)， </p><p>　　2003,58(5)：643-650.</p><p>　　[18] M. G. Turner , R. H. Gardner . Quantitative