黎城县域遥感

1、基于县域单元的遥感、GIS应用县域是我国行政区划的一个基本单元,是连接城市与乡村的重要环节。县域单元己经成为经济发展最为迅速和城镇化过程最激烈的区域,并且也日益成为国内研究的热点地区。随着遥感技术和地理信息系统的不断发展, 遥感本身具有的大范围、快速、动态、客观等特点，成为支撑县域发展的高科技手段，结合县域单元自身特点，以下从农业，生态环境，灾害监测以及地理信息系统建设等方面介绍遥感在县域单元的应用方向。1 基于遥感的县域应用研究1.1 县域遥感应用常用数据高分辨率影像（空间分辨率为米级）航片(飞机、无人机、飞艇)、QuickBird、IKONOS、Orbview-3、GeoEye-1、ERO

2、S-A、EROS-B、SPOT5、高分-1/2、ZY-3等。中等分辨率影像（空间分辨率为10米级）Landsat TM、ETM+、MSS、SPOT系列、ATSER、HJ-1A、HJ-1B、Hyperion等。1.2 县域农业遥感应用方向遥感技术在县域农业中的应用可归结为以下四个大的方面，包括：作物监测、资源监测、灾害监测、精细农业。a. 作物监测利用遥感对作物进行监测包括农作物面积、长势情况、产量估算、土壤墒情、病虫害等作物信息监测。（1）作物种植面积监测：不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息，利用信息提取的方法，可以将作物种植区域提取出来，从而得到作物种植面积和种植区域，

3、。获取作物种植面积是长势监测、产量估算、病虫害、灾害应急、动态变化等监测的前提。（2）作物长势监测：通常的农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测，即对作物生长状况及趋势的监测。杨邦杰等将作物长势定义为包括个体和群体两方面的特征，叶面积指数LAI是与作物个体特征和群体特征有关的综合指标，可以作为表征作物长势的参数。归一化植被指数NDVI与LAI有很好的关系，可以用遥感图像获取作物的NDVI曲线反演计算作物的LAI，进行作物长势监测。（3）作物产量估算：遥感估产是基于作物特有的波谱反射特征，利用遥感手段对作物产量进行监测预报的一种技术。利用影像的光谱信息可以反演作物的生长信息(如

4、LAl、生物量)，通过建立生长信息与产量问的关联模型(可结合一些农学模型和气象模型)，便可获得作物产量信息。（4）土壤墒情监测：土壤墒情也就是土壤含水量，土壤在不同含水量下的光谱特征不同（如右图）。土壤水分的遥感监测主要从可见光-近红外、热红外及微波波段进行。微波遥感，精度高，具有一定的地表穿透性，不受天气影响，但是成本高，成图的分辨率低，其应用也受到限制。常用的还是可见光和热红外遥感。（5）作物病虫害监测与预报：植被对诸如病虫害、肥料缺乏等胁迫的反应随胁迫的类型和程度的不同而变化，包括生物化学变化（纤维素、叶片等）和生物物理变化（冠层结构、覆盖、LAI等），相应的，植物特征吸收曲线特别是红色

5、区和红外区的光谱特性就会发生相应变化，所以在病害早期就可通过遥感探测到。b. 资源监测遥感技术可快速获取宏观信息，对耕地、草地、水等农业自然资源的数量、质量和空间分布进行监测与评价，从而为农业资源开发、利用与保护、农业规划、农业生态环境保护、农业可持续发展等提供科学依据。c. 精细农业将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高科技与地理学、农业、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合，实现在农业生产全过程中对农作物、土地、土壤从宏观到微观的实时监测，以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环境状况进行定期信息获取和动态分析，通过诊断和

6、决策，制定实施计划，并在GPS和GIS集成系统支持下进行田间作业的信息化现代农业。1.3 县域环境遥感应用方向环境遥感监测的客观性很强，不带任何人为色彩，从而使得卫星和无人机遥感监测结果具有很强的说服力,通过卫星和无人机遥感监测、地面环境监测、技术审核、现场核查等手段的综合应用，可以判断出被考核县的生态环境质量状况和环保工作成效。县域环境遥感研究方向包括：a. 土地利用/土地覆盖变化研究包括县域土地利用/土地覆盖遥感分类方法，土地利用/土地覆盖动态变化信息提取方法以及土地利用/土地覆盖变化模型，探索适于县域土地利用/土地覆盖研究的技术体系。土地利用/土地覆盖遥感分类方法：从技术层面上可分为目视

7、解译方法和遥感影像计算机自动分类两种，其中自动分类包括传统的监督分类，非监督分类方法，以及分区分类法，分层分类法，神经网络方法，面向对象分类方法等。土地利用/土地覆盖变化信息提取方法：利用多时相遥感数据，可以提供土地利用/土地覆盖不同时期的变化类型，数量和位置信息。提取类型包括耕地，林地，草地，沙地，盐碱地，未利用地等。土地利用/土地覆盖变化模型：包括空间格局分析模型，土地利用类型变化模型，土地利用类型数量变化模型，土地资源生态背景质量变化模型，土地利用程度变化模型及土地利用变化的区域差异模型等方面。b. 县域生态功能区划研究生态功能区划,就是在分析研究区域生态环境特征与生态环境问题,生态环境

8、敏感性和生态服务功能空间分异规律的基础上,根据生态环境特征,生态环境敏感性和生态服务功能在不同地域的差异性和相似性,通过归纳相似性和区分差异性,将区域空间划分为不同生态功能区的研究过程.生态功能区划的对象是区域生态环境综合体。综合遥感技术和地理信息系统技术的多种模型与方法,实现生态环境指标体系各指标因子的数据收集和信息提取,形成定量反映区域生态环境系统安全形状的研究成果，并对土地利用类型、植被覆盖、土壤侵蚀强度等主要因子进行了遥感分析和GIS空间分析,生态功能区划研究内容主要包括以下五个方面：（1）生态环境现状调研:进行较全面的区域生态环境调查, 通过收集、查阅、购置等多渠道，多方式获取土地、

9、林业、水利、环境、规划分类，旅游等部门文本，电子版等资料配以必要的现场勘探，进行资料整理和统计分析。（2）生态环境现状评价:在区域生态环境调查的基础上,针对本区域的生态环境特点,分析区域生态系统类型空间分异规律,评价主要生态环境部题的现状与趋势，成因及历史变迁。（3）生态环境敏感性评价:根据主要生态环境问题的形成机制,分析可能发生的主要生态环境问题类型与可能性大小,及其生态环境敏感性的区域分异规律,明确主要生态环境问题,如土壤侵蚀、沙化、盐渍化、生境退化、酸雨等可能发生的地区范围与可能程度,以及生态环境脆弱区。（4）生态服务功能重要性评价:评价不同生态系统类型的生态服务功能,如生物多样性保护、

10、水源涵养和水文调蓄、土壤保持、沙化控制、营养物质保持等,分析生态服务功能的区域分异规律,及其在社会经济发展中的作用,明确生态系统服务功能的重要区域。（5）生态功能区划:根据区域生态环境敏感性，生态服务功能重要性以及生态环境特征的相似性和差异性提出县域生态功能区划方案。c. 县域农村居民点信息提取与优化布局研究居民点包括房屋建筑物，以及与居住直接相关的其它生活设施(如道路、公共设施、园林绿化、港站等)和生产设施。农村居民点优化布局主要研究内容包括对农村居民点的影像信息提取、农村居民点综合发展实力分析和布局调整。农村居民点的信息提取主要包括农村居民点分布、测量、制图与统计；农村居民点综合发展实力分

11、析主要包括对居民点周边自然条件、社会经济发展状况、基础设施建设状况的分析，以及对农村居民点后续发展便利条件的分析。遥感技术为研究农村居民地提供了良好的平台。利用遥感图像提取城镇、农村居民地信息国内外已有大量研究。地理信息系统(GIS)开发应用以后，农村居民点的布局优化研究方法也随之得到改进和提高，将居民点的布局优化研究提升到空间的层面上来，摆脱了以前只能在平面上对居民点布局进行认知和优化的劣势。1.4 县域灾害遥感应用方向遥感是灾害应急监测和评估工作一种重要的技术手段，可以对如旱灾、洪涝等重大自然灾害进行动态监测和灾情评估，监测其发生情况、影响范围、受灾面积、受灾程度，进行灾害预警和灾后补救，

12、减轻自然灾害给农业生产所造成的损失。县域灾害遥感研究方向主要包括：a. 旱灾利用多时相数据快速实现对县域旱情监测。b. 滑坡采用数字滑坡技术、滑坡方量估算滑坡灾害的灾损，获得滑坡灾害损失分布图产品。c. 洪涝可对洪涝灾害进行较高时间分辨率，甚至实时的动态监测评估。d. 地震基于卫星遥感技术形成震后坍塌房屋评估产品、损坏房屋评估产品、受灾人口评估产品、综合评估产品，为抗震救灾指挥和灾害应急处置工作提供了有效的技术支持。2 基于GIS的县域地理信息系统建设地理信息系统在分析处理问题中主要使用空间数据与属性数据，并通过数据库管理系统将两者联系在一起共同管理、分析和应用，从而提供了认识地理现象的一种新

13、的思维方法； 地理信息系统强调空间分析，通过利用空间解析式模型来分析空间数据。组成：县域地理信息系统一般由两个部分组成：一是数据，数据包括空间数据和属性数据；二是应用程序，它包括专门的县域地理信息系统应用软件、用户界面和系统工具。数据来源于遥感技术：数据的准确性和客观性是县域地理信息系统的关键，大多数空间数据如自然资源（水源、气象、环境、森林、矿产、可耕地）、道路交通、水利建设等数据的获取一定程度上都依赖于遥感技术。应用功能：系统的应用是县域地理信息系统的核心。在遥感与地理信息系统基础上建立的数学模型为定量化分析奠定了基础，同时还实现了空间和时间的转移，县域地理信息系统的应用功能如下：（1）资

14、源调查。主要任务是将各种来源的数据汇集在一起，并通过系统的统计和覆盖分析功能，按多种边界和属性条件，提供县域多种条件组合形式的资源统计和进行原始数据的快速再现，从而为资源的合理利用、开发和科学管理提供依据。（2）建设规划。进行县域多目标的开发和规划，包括县域建设总体规划、县域建设用地适宜性评价、环境质量评价、道路交通规划、公共设施配置，以及县域环境的动态监测等。这些规划功能的实现，是以县域地理信息系统的空间搜索方法、多种信息的叠加处理和一系列分析软件（回归分析、投入产出计算、模糊加权评价、系统动力学模型等）加以保证的。（3）灾害监测。借助遥感遥测数据的搜集，利用地理信息系统，可以有效地用于森林

15、火灾的预测预报、洪水灾情监测和洪水淹没损失的估算，为救灾抢险和防洪决策提供及时准确的信息。（4）环境管理。环境管理涉及人类社会活动和经济活动的一切领域，一个县域内每年搜集和监测的环境数据可能多达几十万个，对如此大量的数据，应使其有效地为环境管理决策及其他用途服务。（5）宏观决策。县域地理信息系统利用拥有的数据库，通过一系列决策模型的构建和比较分析，为县域各级政府宏观决策提供依据。3 县域遥感应用案例分析-以山西黎城县为例3.1 区域概况黎城县为山西长治辖县，位于太行山东翼南端，属黄土高原一部分，以中等构造剥蚀侵蚀山地为主，海拔为2020m。黎城属于北温带大陆性季风气候，年平均日照2548.5小

16、时，年平均气温10.4，年平均降水519毫米。3.2 数据准备选用GF-1号卫星WFV2相机2015年10月12日多光谱影像、WFV1相机2014年10月24日多光谱影像，以及GF-2号卫星PMS1号相机2015年6月6日的全色和多光谱影像，数据质量符合要求。GF-1号卫星携带两台空间分辨率为2m全色/8m多光谱的高分辨率相机，四台16m分辨率多光谱相机，覆盖周期（不侧摆）分别为41天与4天，影像幅宽分别为60km（2台相机组合）和800km（4台相机组合），多光谱数据包括蓝、绿、红、近红外等四个波段；GF-2号卫星携带1m全色光谱和4m多光谱影像数据，多光谱数据包括蓝、绿、红、近红外等四个波

17、段。3.3 数据预处理数据的预处理流程如图 1所示，具体处理步骤为：对所有影像进行几何校正，之后对GF-1号卫星影像进行镶嵌并裁剪至黎城县行政区，黎城县GF-1号卫星16m多光谱真彩色合成图如图 2所示；将GF-2号影像的1m全色和4m多光谱数据进行配准、融合、裁剪至研究区，融合采用效果较好的GS融合方法，GF-2号卫星1m多光谱融合影像真彩色合成图如图 3所示。图 1遥感影像预处理流程图图 2山西省黎城县Gf-1号卫星影像16m多光谱真彩色合成图图 3山西省黎城县Gf-2号卫星影像1m多光谱融合真彩色合成图3.4 土地利用/土地覆盖信息提取3.4.1 信息提取结合黎城县下垫面特点和影像分辨率

18、，将该地区16m分类体系设立为：建筑、农田、水体和森林等5类，采用应用较广的最大似然分类方法。3.4.2 提取结果分析黎城县GF-1卫星16m分类结果如图 4所示。图 4山西省黎城县Gf-1号卫星影像16m分类结果图类别面积大小及所占面积百分比统计结果如表 1所示，由表可知，山西省黎城县占地面积最大为林地，其次依次为农田、建筑、水体（陆地河流和湖泊），效果如图 5饼状图所示。表 1 GF-1号卫星影像分类结果类别面积统计表类别占地面积（平方公里）占地面积百分比（%）森林873.71678.68%水体0.06780.01%耕地165.43914.90%建筑71.2056.41%总计1110.428100%图 5山西省黎城县16m类别占地面积分布图3.5 农作物/林地长势分析3.5.1 植被指数计算反映植被生长状态最常用的遥感指数包括NDVI（归一化植被指数）和植被覆盖度VFC。NDVI可使植被从水和土中分离出来，取值范围为-1至1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩土或裸土等，近红外和红光反射率近似相等；大于0表示有植被覆盖，且随着覆盖度增大而增大。计算公式如下所示：NDVI=NIR-RNIR+R注：NIR和R分别是指遥感影像的近红外和红光波段DN值或反射率数据。植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积