基于遙感技術(shù)的土地測繪與監(jiān)測研究

中圖分類號：P203 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）20-0177-04

Abstract：Remotesensing technologyplaysanimportantroleinlandsurveyingandmappingandmonitoring becauseof its largescope，highprecisionandtimeliness.Thispapersystematicallanalyzestheaplicationofremotesensingtechnologyin naturaldisastermonitoring，landuseandecologicalenvironmentmonitoring，andagriculturalprecisionsurveyingandmaping. Combined withthecomprehensivedroughtmonitoringmodel，PLUSmodelandCASAmodel，itverifiesitsaplicationeffect. Remotesensing technologycanachievedroughtindex，Accuratemonitoringof landusechangesandcropgrowth condionsis eficientndreliable.Thispaperalsodiscussskeyoptimizationdirectionssuchasulti-sourcedatafusionartficialiteligence integrationandaccuracyimprovement，andproposesnewpathstopromotetheinteligentdevelopmentofremotesensing technology，aimingtoprovideimportantsupportforthepromotionandapplicationofemotesensingtechnologyinlandresource management and ecological protection.

Keywords：remotesensing technology；landsurveyingand mapping；monitoring model;multi-sourcedata fusion；landuse

隨著全球土地資源的快速開發(fā)與環(huán)境變化的日益加劇，土地利用與生態(tài)環(huán)境的動態(tài)監(jiān)測已成為資源管理與生態(tài)保護(hù)的重要內(nèi)容。遙感技術(shù)因其大范圍、高精度、時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn)，能夠?yàn)橥恋馗采w分類、變化檢測、地表參數(shù)反演等提供科學(xué)支持；然而傳統(tǒng)土地測繪技術(shù)在廣域覆蓋、精細(xì)化處理與動態(tài)更新方面仍存在諸多局限，急需遙感技術(shù)的深度融合與創(chuàng)新應(yīng)用。本文聚焦遙感技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中的研究進(jìn)展與實(shí)際應(yīng)用，系統(tǒng)探討從數(shù)據(jù)獲取到精細(xì)化分析的關(guān)鍵技術(shù)，并分析其在自然災(zāi)害監(jiān)測、土地利用評估及生態(tài)環(huán)境保護(hù)中的具體成效，進(jìn)而為優(yōu)化土地資源管理與生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供技術(shù)參考和發(fā)展思路。

1遙感技術(shù)應(yīng)用概述

1.1遙感技術(shù)的基本原理與特點(diǎn)

遙感技術(shù)通過探測設(shè)備遠(yuǎn)距離感知地表目標(biāo)，其原理是利用電磁波與地物的相互作用獲取信息，主要包括航空遙感、衛(wèi)星遙感和地基遙感，依托可見光、紅外、微波等波段反映地物特性，實(shí)現(xiàn)分類與變化監(jiān)測。遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)、多尺度適用等特點(diǎn)，能快速獲取大范圍地表數(shù)據(jù)，尤其在復(fù)雜地形或?yàn)?zāi)害區(qū)域的監(jiān)測中展現(xiàn)優(yōu)勢，同時(shí)其非接觸性適合敏感或危險(xiǎn)區(qū)域的作業(yè)，為土地測繪與監(jiān)測提供了重要支撐。

1.2土地測繪與監(jiān)測的關(guān)鍵需求

土地測繪與監(jiān)測在精準(zhǔn)資源管理和生態(tài)保護(hù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，面臨三方面需求：一是土地利用現(xiàn)狀的精細(xì)化調(diào)查，掌握耕地、森林、草地等分布，為國土空間規(guī)劃提供依據(jù)；二是土地覆蓋動態(tài)監(jiān)測，尤其是自然災(zāi)害和人為活動導(dǎo)致的土地變化；三是生態(tài)環(huán)境保護(hù)的量化支撐，通過獲取植被覆蓋度、土壤濕度等參數(shù)為生態(tài)恢復(fù)與管理提供科學(xué)依據(jù)，這些需求呼喚高效、精準(zhǔn)的遙感技術(shù)支持。圖1是遙感技術(shù)在土地利用現(xiàn)狀監(jiān)測方面的應(yīng)用。

1.3遙感技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中的發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，遙感技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中取得顯著進(jìn)展。高分辨率衛(wèi)星（如Landsat、Sentinel）和高時(shí)間分辨率衛(wèi)星（如MODIS）增強(qiáng)了全球范圍土地監(jiān)測能力，支持從靜態(tài)測繪到動態(tài)監(jiān)測的轉(zhuǎn)變。同時(shí)基于深度學(xué)習(xí)的影像分類與變化檢測算法顯著提升了自動化水平和精度，雷達(dá)遙感與光學(xué)遙感的融合增強(qiáng)了復(fù)雜地形區(qū)域監(jiān)測能力，如森林覆蓋和多云多雨地區(qū)。全球生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測項(xiàng)目（GEO）等推動了遙感監(jiān)測從單一指標(biāo)向多指標(biāo)、動態(tài)綜合方向發(fā)展。

2土地測繪與監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

數(shù)據(jù)獲取是遙感技術(shù)的基礎(chǔ)，主要來源包括光學(xué)遙感衛(wèi)星（如Landsat、Sentinel）雷達(dá)遙感衛(wèi)星（如SAR）、無人機(jī)影像和地面觀測。光學(xué)遙感適用于大范圍監(jiān)測，雷達(dá)遙感則可在惡劣天氣下提供穩(wěn)定數(shù)據(jù)，無人機(jī)影像提供高分辨率細(xì)節(jié)。數(shù)據(jù)預(yù)處理提升監(jiān)測精度，關(guān)鍵步驟包括幾何校正、大氣校正和影像融合，其中幾何校正消除地形影響，大氣校正減弱云霧干擾，影像融合整合多源數(shù)據(jù)以提升解譯能力。

2.2土地覆蓋分類與變化監(jiān)測

土地覆蓋分類通過分析地物光譜特征，將地表分為不同類型，傳統(tǒng)方法如監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類已逐漸被隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)取代，大幅提升分類精度。變化檢測用于識別土地利用動態(tài)變化，常見方法包括影像差分和后分類比較。基于時(shí)間序列分析的深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠更高效地識別生態(tài)退化、城市擴(kuò)張和災(zāi)害變化，為

動態(tài)監(jiān)測提供技術(shù)支持。

2.3地表參數(shù)反演與動態(tài)監(jiān)測

地表參數(shù)反演從遙感影像中提取土地資源狀態(tài)信息，常見指標(biāo)包括植被覆蓋度、土壤濕度和地表溫度等。歸一化植被指數(shù)（NDVI）用于監(jiān)測植被狀態(tài)，光學(xué)與微波遙感結(jié)合提升了土壤濕度監(jiān)測精度，而地表溫度反演常應(yīng)用于熱島效應(yīng)和干旱評估。動態(tài)監(jiān)測結(jié)合時(shí)間序列影像，量化土地變化趨勢，在農(nóng)業(yè)中監(jiān)測作物長勢與產(chǎn)量，在災(zāi)害評估中快速量化影響，為科學(xué)決策提供依據(jù)

3遙感技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中的應(yīng)用

3.1 自然災(zāi)害監(jiān)測

在自然災(zāi)害監(jiān)測中，干旱作為一種常見的自然災(zāi)害，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境有著深遠(yuǎn)影響，綜合干旱監(jiān)測模型通過融合多源遙感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對干旱程度的精確監(jiān)測。綜合干旱監(jiān)測模型主要包括植被異常信息和氣象異常信息的融合，植被異常信息可通過MODIS的NDVI（歸一化植被指數(shù)）數(shù)據(jù)獲取，氣象異常信息則通過地面氣象站的降水?dāng)?shù)據(jù)獲得。模型的核心公式如下

D=α×VCI+β×PCI ，式中： D 表示干旱指數(shù)， VCI 為植被狀況指數(shù)， PCI 為降水狀況指數(shù)， α 和 β 為權(quán)重系數(shù)，滿足 α+β=1

表1是對某一區(qū)域2024年1月至5月的氣象站的降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)，并采用本文的仿真模型公式進(jìn)行計(jì)算得到的某一區(qū)域干旱指數(shù)。

通過上述模型和數(shù)據(jù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測干旱的發(fā)展趨勢，為決策者提供科學(xué)依據(jù)。

3.2土地利用與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測

在土地利用與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中，PLUS（Patch-gen-eratingLandUseSimulation）模型被廣泛應(yīng)用于模擬和預(yù)測土地利用變化，該模型通過分析歷史土地利用數(shù)據(jù)，結(jié)合社會經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境驅(qū)動因子，預(yù)測未來的土地利用格局。PLUS模型主要包括2個(gè)模塊

1）土地?cái)U(kuò)張分析策略的規(guī)則挖掘框架。通過分析歷史土地利用變化，挖掘土地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動規(guī)則。

2）多類型隨機(jī)斑塊種子（CARS）模型?；谕诰虻囊?guī)則，模擬未來的土地利用變化。

模型的核心公式如下

S_t+1=f（S_t，D，P）

式中： S_t+1 表示未來的土地利用狀態(tài)， ?S_t 為當(dāng)前土地利用狀態(tài)， D 為驅(qū)動因子， P 為政策因素。

采用PLUS模型對某一區(qū)域的土地利用與生態(tài)環(huán)境變化進(jìn)行仿真預(yù)測，得到表2中的模擬預(yù)測結(jié)果

通過PLUS模型，可以預(yù)測不同情景下的土地利用變化，為生態(tài)環(huán)境保護(hù)和土地資源管理提供科學(xué)支持

3.3農(nóng)業(yè)土地測繪與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用

在農(nóng)業(yè)土地測繪與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，CASA（Carnegie-Ames-StanfordApproach）模型被用于估算植被凈初級生產(chǎn)力（NPP），從而評估作物生長狀況。CASA模型基于光能利用率原理，估算植被的NPP。模型的核心公式如下

NPP（x，t）=APAR（x，t）x∈（x，t）

式中：NPP （x，t） 表示像元 x 在時(shí)間 χ_t 的凈初級生產(chǎn)力，APAR（x，t） 為吸收的光合有效輻射， Ψ∈（x，t） 為實(shí)際光能利用率。

采用CASA模型對某一區(qū)域農(nóng)業(yè)土地凈初級生產(chǎn)力（NPP）進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，得到的數(shù)值見表3。

通過CASA模型的計(jì)算，可以獲取作物的NPP值，進(jìn)而評估作物的生長狀況，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供數(shù)據(jù)支持

4土地測繪與監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化研究

4.1多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)

多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中具有重要意義，其核心是整合不同數(shù)據(jù)源的信息以提升監(jiān)測精度和效率。遙感數(shù)據(jù)的主要來源包括光學(xué)遙感、雷達(dá)遙感、激光雷達(dá)（LiDAR）和地面觀測數(shù)據(jù)，各自具有不同的分辨率、時(shí)間覆蓋范圍及數(shù)據(jù)特點(diǎn)，通過融合光學(xué)遙感的高分辨率影像和雷達(dá)遙感的全天候能力可以彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)源的不足，在多云多雨地區(qū)利用雷達(dá)遙感獲得更可靠的監(jiān)測數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)能夠提供高精度的地形數(shù)據(jù)，與遙感影像融合后能用于復(fù)雜地形的土地測繪，當(dāng)前多源數(shù)據(jù)融合的常用方法包括基于像素、特征和決策層的融合技術(shù)，在災(zāi)害監(jiān)測中融合高分辨率光學(xué)影像與SAR數(shù)據(jù)的結(jié)果顯示可以更精確地識別災(zāi)害影響區(qū)域，顯著提升監(jiān)測效率和可靠性。

4.2人工智能與遙感技術(shù)結(jié)合

人工智能（AI）與遙感技術(shù)的結(jié)合極大地推動了土地測繪與監(jiān)測的智能化發(fā)展，隨機(jī)森林（RF）支持向量機(jī)（SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，在遙感影像分類、變化檢測以及目標(biāo)識別中表現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。CNN等深度學(xué)習(xí)算法能夠自動提取多層次特征，避免了傳統(tǒng)方法中依賴人工特征設(shè)計(jì)的限制，從而大幅提升分類精度，在土地覆蓋分類中基于CNN的遙感影像分類技術(shù)能將精度提升至 90% 以上，尤其在復(fù)雜地形條件下表現(xiàn)優(yōu)越。深度學(xué)習(xí)在變化檢測中的應(yīng)用，如結(jié)合時(shí)間序列影像構(gòu)建的時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）能夠高效檢測土地利用的動態(tài)變化，極大地提高了監(jiān)測的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。

4.3土地監(jiān)測的精度提升方法

土地監(jiān)測的精度提升是當(dāng)前研究的核心目標(biāo)，主要通過改進(jìn)數(shù)據(jù)獲取、優(yōu)化模型算法以及加強(qiáng)誤差控制等手段實(shí)現(xiàn)。提升數(shù)據(jù)分辨率是提高精度的基礎(chǔ)，通過高分辨率衛(wèi)星影像獲取更精細(xì)的地表信息，同時(shí)結(jié)合多光譜影像提高對不同土地類型的識別能力。引入多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的混合模型，在提高分類精度的同時(shí)減少過擬合問題；加強(qiáng)誤差控制能夠進(jìn)一步提升監(jiān)測精度，常用方法包括構(gòu)建基于地面監(jiān)測數(shù)據(jù)的誤差評估模型以及利用空間統(tǒng)計(jì)技術(shù)對誤差進(jìn)行定量分析。在農(nóng)業(yè)土地測繪中，通過高分辨率影像與地面采樣數(shù)據(jù)結(jié)合構(gòu)建反演模型可將作物生長監(jiān)測的誤差控制在 10% 以內(nèi)。

5遙感技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中的效果評估

5.1應(yīng)用效果監(jiān)測指標(biāo)體系

為了科學(xué)評估遙感技術(shù)在王地測繪與監(jiān)測中的應(yīng)用效果，建立一套完善的監(jiān)測指標(biāo)體系至關(guān)重要，該體系應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確性、處理效率、分類精度、變化檢測的靈敏度以及地表參數(shù)反演的可靠性等方面。具體指標(biāo)包括：空間分辨率、時(shí)間分辨率、分類精度（如總體精度、Kappa系數(shù)）變化檢測的正確率和誤報(bào)率，以及參數(shù)反演的均方根誤差（RMSE）等，通過定量化的指標(biāo)評估可全面反映遙感技術(shù)在不同應(yīng)用場景中的性能，為技術(shù)優(yōu)化和應(yīng)用推廣提供依據(jù)。

5.2 實(shí)際應(yīng)用效果分析

在自然災(zāi)害監(jiān)測中，綜合干旱監(jiān)測模型通過融合植被指數(shù)（VCI）和降水指數(shù)（PCI），實(shí)現(xiàn)了對干旱程度的精確評估，干旱指數(shù)（D）與實(shí)際觀測結(jié)果的相關(guān)性達(dá)到0.85，體現(xiàn)了模型的有效性。在土地利用與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中，PLUS模型成功預(yù)測了2030年各類土地的面積變化，預(yù)測精度超過 90% ，為土地規(guī)劃提供了科學(xué)支持。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，CASA模型估算的凈初級生產(chǎn)力（NPP）與實(shí)測數(shù)據(jù)的RMSE低于 10% ，為作物生長狀況評估和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理提供了可靠依據(jù)，遙感技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中具有高效、準(zhǔn)確的優(yōu)勢，能夠滿足不同領(lǐng)域的監(jiān)測需求。

6結(jié)論

本文研究了遙感技術(shù)在土地測繪與監(jiān)測中的關(guān)鍵應(yīng)用與優(yōu)化方向，結(jié)合綜合干旱監(jiān)測模型、PLUS模型與CASA模型的分析，驗(yàn)證了其在自然災(zāi)害、土地利用與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測以及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的高效應(yīng)用。遙感技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)土地覆蓋變化的精準(zhǔn)分類與動態(tài)監(jiān)測，其中干旱指數(shù)（D）的監(jiān)測相關(guān)性達(dá)到0.85，土地利用變化預(yù)測精度超過 90% ，作物凈初級生產(chǎn)力（NPP）的反演誤差控制在10% 以內(nèi)。多源數(shù)據(jù)融合、人工智能算法及精度控制策略顯著提升了遙感技術(shù)的適用性和可靠性，遙感技術(shù)在王地資源管理、生態(tài)保護(hù)及精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中具有廣闊的應(yīng)用前景，為土地可持續(xù)利用提供了科學(xué)支持

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