遥感影像的土地覆盖分类

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1、遥感影像的土地覆盖分类　　[摘要]本文根据黄土丘陵燕沟流域的实际情况，搜集参考文献，采用ALOS卫星2011年7月2.5米分辨率全色灰度影像和10米分辨率彩色多光谱影像，对小流域进行了土地覆盖分类。　　[关键词]几何校正；分辨率融合；目视解译；　　中图分类号：G112文献标识码：B文章编号：1009-914X（2014）22-0016-01　　1绪论　　随着现代遥感技术的快速发展，越来越多的遥感器被用于对地观测。目前，遥感技术已经形成多星种、多传感器、多分辨率共同发展的局面。不同等级分辨率的遥感影像分别适用于不同范围尺度的监测活动。

2、因此，选择恰当的遥感数据源对研究黄土丘陵小流域土地覆盖现状的分析具有重要意义。　　2研究区概况　　黄土高原位于中国中部偏北，典型黄土高原面积约40万平方公里，位于中国中部偏北。沟壑纵横，形态地形复杂，气候较干旱，降水集中，植被稀疏，水土流失严重。燕沟流域位于陕北延安市典型的黄土丘陵沟壑区。由于黄土高原特殊的自然因素以及人们土地利用不合理导致该地区水土流失加剧[1，2]。为控制小流域水土流失、改善小流域的生态环境条件，主要采用了以小流域为单元，植被恢复、变坡耕地为梯田、修建淤地坝等植被措施、工程措施为基础的综合治理，收到了良好的治理效

3、果。对该类型区生态环境建设起到了一定的示范作用。　　3项目区遥感数据选取与预处理　　通过对黄土丘陵小流域景观格局特征进行分析时，采用日本的ALOS卫星2011年7月2.5米分辨率全色灰度影像和10米分辨率彩色多光谱影像。经过几何校正、图像剪裁、分辨率融合和目视解译处理获得小流域的土地覆盖数据。　　（1）几何校正：遥感图像的几何校正是指消除图像中的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像的过程。本文以ALOS卫星10m分辨率影像作为参考影像，对2.5m影像进行配准，确保二者做分辨率融合时能获得较好的效果。　　（2）图像

4、裁剪：由于原始ALOS卫星数据为延安市遥感影像，覆盖面积较大，在进行分辨率融合时，计算机内存不足，难以执行。为了方便研究，在进行几何纠正之后，就对图像进行裁剪，可以提高数据处理的效率。　　（3）分辨率融合：分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。ALOS是一种新的遥感数据源，本文将经过几何校正的ALOS卫星10m分辨率的多光谱影像与2.5m分辨率的全色影像进行融合，取得了良好的效果。　　（4）目视解译：目视解译是指根据遥感影像目视解译标志和解

5、译经验，识别目标地物的办法与技巧。目视解译是一项认真细致的工作，解译人员必须遵循一定行之有效的程序和步骤，才能很好的完成解译任务。一般认为，遥感图像目视判读分为五个阶段：　　第一，目视解译准备工作阶段：明确解译任务与要求，搜集与分析有关资料、选择合适波段与恰当时相的遥感图像；　　第二，初步解译：掌握解译区域特点，确定典型解译样区，建立目视解译标志，探索解译方法，为全面解译奠定基础；　　第三，室内详细判读：初步解译奠定了室内判读的基础，建立遥感影像判读标志后，就可以在室内进行详细判读了；　　第四，野外验证与补判：室内目视判读的初步结果

6、，需要进行野外验证，以检验目视判读的质量和解译精度。对于详细判读中出现的疑难点、难以判读的地方则需要在野外验证过程中补充判读；本文在室内经过详细判读之后，对燕沟流域进行了实地勘查，通过手持GPS进行了实地采样以及对坡勾绘法，对详细判读中出现的疑难点以及错判的结果进行补充判读和修改。其中，在燕沟流域实际的采样点为60个。　　第五，目视解译成果的转绘与制图：在野外验证与补判之后，目视解译结果就可以以专题图的形式表现出来。　　4土地覆盖分类　　土地覆盖分类是景观格局研究的基础，是景观生态规划与管理的前提[3]。目前，在景观生态分类上还没形

7、成一个统一的分类体系，冯杰（2009）延安市土地利用/覆盖动态变化及其驱动力分析，将土地利用类型划分为耕地，园地、林地、牧草地、居民点及工矿用地、水域和未利用地等7类；温仲明（2003）纸坊沟流域近百年来土地利用/覆被变化与环境响应研究，将土地覆盖类型划分为基本农田、坡耕地、果园、林地、天然灌木、人工灌木、天然草地、人工草地、居民地、水域和未利用地等11类；张嘉宁（2009）黄土高原沟壑区王东沟流域土地利用/覆被变化及其功能评价，将土地覆盖类型划分为耕地、园地、林地、牧草地、居民点及独立工矿用地、交通运输用地和未利用地等7类。本文考

8、虑到研究区的实际情况以及所能获得的数据资料，通过阅读相关文献，在遥感影像预处理的基础上，进行计算机屏幕人机交互判读（即人工解译），将土地覆盖类型划分为10类。　　（1）林地：包括天然林地和人工林地、以及生长低矮稀疏的林地。主要为刺槐、