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    基于遙感技術(shù)的土地利用變化監(jiān)測與分析

    2021-07-08 09:46:42劉學(xué)
    數(shù)碼影像時代 2021年7期
    關(guān)鍵詞:江油市建筑用植被指數(shù)

    編者按:隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,其監(jiān)測范圍大、可覆蓋全球;瞬時成像、實時傳輸、快速處理、迅速獲取信息和實施動態(tài)監(jiān)測、受地面影響小等優(yōu)勢不斷被大眾了解,本文主要對江油市2006年以及2018年的Landsat-8以及Landsat-5遙感影像進行預(yù)處理,基于ENVI,利用決策樹分析江油市12年的土地利用變化。

    引言

    由于遙感技術(shù)能夠宏觀地對地表物體進行觀測,對于土地利用方面的應(yīng)用也在不斷地進步,再加上一些分析技術(shù)的應(yīng)用,遙感技術(shù)已經(jīng)成為監(jiān)測與分析土地利用變化的一種方便有效的技術(shù)手段。

    通過遙感技術(shù)量化LUCC、演繹變化過程,建立模型,對于土地利用進行定量和定性分析。相關(guān)研究已經(jīng)證明,政策、經(jīng)濟發(fā)展和人口增長及自然災(zāi)害等因素是城市景觀格局變化的主要影響因子。

    研究概況

    研究區(qū)自然概況

    江油地理位置處于北緯31°32′26″~32°19′18″、東經(jīng)104°31′35″~105°17′30″之間。市境輪廓呈東北-西南走向的條形狀,東西寬約48.4千米,南北長約86.6千米,面積2719平方千米。按地貌主要類型分,平壩面積占22.2%,丘陵面積占26.5%,山地面積占51.2%,臺地面積占0.1%。

    數(shù)據(jù)處理

    研究數(shù)據(jù)來源

    本文所采用的遙感的數(shù)據(jù)源是2006年6月30號Landsat5 TM影像和2018年4月9號Landsat 8 OLI 的影像。兩種遙感傳感器的波譜信息如表1所示。

    除此之外還用到研究區(qū)DEM(數(shù)據(jù)高程模型)數(shù)據(jù)用以計算坡度。

    研究數(shù)據(jù)預(yù)處理

    為了在遙感影像上提取的信息能夠準(zhǔn)確對影像進行預(yù)處理,主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正、影像鑲嵌、影像裁剪,以此得到研究區(qū)的遙感影像(見圖1)。

    遙感土地利用分類

    數(shù)據(jù)處理

    計算2006年以及2018年的遙感影像植被指數(shù)以及建筑指數(shù)。

    (1)歸一化植被指數(shù)

    歸一化植被指數(shù)(NDVI)由ROSE等于1973年提出,是植被指數(shù)中應(yīng)用最廣泛的一種指數(shù)。

    NDVI計算公式為:

    (1)

    式中:ρNIR為和ρred為近紅外波段和紅光波段的反射率。

    (2)建筑指數(shù)

    歸一化建筑指數(shù)(NDBI)是經(jīng)過歸一化植被指數(shù)演變而來,建筑用地中紅外波段以及近紅外波段的反射率差異較為明顯,所以選擇這兩個波段來計算建筑指數(shù)較為科學(xué)。

    NDBI計算公式為:

    (2)

    式中:ρMIR為中波段的地表反射率。

    決策樹分類

    遙感圖像分類技術(shù)分為監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類兩種,前者需要訓(xùn)練樣本,而后者不需要。

    對四種常見遙感的監(jiān)督分類方法進行比較分析,發(fā)現(xiàn)決策樹分類中的土地利用分類最接近實際情況,分類精度最高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法次之,最大似然法第三,支持向量機的精度。

    根據(jù)表2中現(xiàn)有的對于遙感影像數(shù)據(jù)分類方法精度進行研究精度對比,本文將采取最佳分類方法,即決策樹方法對江油市的遙感影像進行土地分類。

    決策樹分類是在遙感影像以及空間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采用具有專家經(jīng)驗的總結(jié)、數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析和歸納等方法,獲得分類的規(guī)則,通過此分類規(guī)則分類的方法。決策樹分類大致可分為4步:規(guī)則定義、規(guī)則輸入、決策樹運行和分類后處理。難點是規(guī)則的獲取,本文采用統(tǒng)計數(shù)值以及多次試驗的方法從樣本中獲取規(guī)則。

    以此根據(jù)本文所用到的數(shù)據(jù)對遙感影像建立決策樹規(guī)則,以下為2006年的規(guī)則參數(shù):

    對于植被的提取:根據(jù)統(tǒng)計得NDVI值大于0.28時,分類結(jié)果為植被。

    對于草地的提?。焊鶕?jù)常識得,當(dāng)?shù)乇淼钠露刃∮?(slope<5)時,地物為草地。

    對于耕地的提?。寒?dāng)?shù)乇淼钠露却笥?小于20(5<slope<20)時,地物為耕地。

    對于林地的提?。寒?dāng)坡度大于20(slope>20)時,地物為林地。

    對建筑用地的提?。簱?jù)統(tǒng)計得,當(dāng)NDBI值在(-0.12,0)范圍內(nèi)時,為建筑用地。

    對于水體的提?。寒?dāng)上述用地被分類出來時,剩下的部分即為水體。

    在獲取規(guī)則后新建決策樹并輸入規(guī)則,本文建立的決策樹如圖3所示。

    對于決策樹規(guī)則建立,就是不斷通過對地物確定指數(shù)范圍后一層一層劃分出地物的類別。得到如下土地利用分類結(jié)果圖。

    在ENVI中對2006到2018年的土地利用分類結(jié)果進行分類結(jié)果對比,得到土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣。橫字段表示2006年(initial state)的土地利用類別,縱字段為2018年(final state)的土地利用類別,橫縱字段交叉處表示變化值。

    結(jié)論

    通過對遙感影像的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,基于決策樹對江油市2006年到2018年的土地利用信息進行分類。從整體變化趨勢上來看,江油市在這12年發(fā)展過程中,建設(shè)用地面積持續(xù)增加,而耕地、草地、林地總體呈現(xiàn)減少的趨勢,并向建筑用地轉(zhuǎn)化。耕地面積在向建筑用地轉(zhuǎn)移的同時,有一部分轉(zhuǎn)化為水體。

    參考文獻:

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    本文受云南省教育廳科學(xué)研究基金項目“以傳統(tǒng)工藝振興鞏固脫貧攻堅成果——大理巍山地區(qū)扎染實踐”(2021J0787)的資助。

    作者簡介:劉學(xué)(19980824),女,漢,四川綿陽。碩士學(xué)位,地質(zhì)資源與地質(zhì)工程(資源環(huán)境遙感),成都理工大學(xué),四川身成都市,610059。

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