土地资源遥感

1、土地资源遥感第一章 概述 土地资源 土地资源遥感研究重点 土地利用/覆被分类体系研究进展1.1土地资源一.土地资源：土地资源是指已经被人类所利用和可预见的未来能被人类利用的土地。土地资源既包括自然范畴，即土地的自然属性，也包括经济范畴，即土地的社会属性，是人类的生产资料和劳动对象。二.土地资源的分类： 1.按地形：土地资源可分为高原、山地、丘陵、平原、盆地。这种分类展示了土地利用的自然基础。一般而言，山地宜发展林牧业，平原、盆地宜发展耕作业。 2.按土地类型利用：土地资源可分为已利用土地，如耕地、林地、草地、工矿交通居民点用地等；宜开发利用土地，如宜垦荒地、宜林荒地。宜牧荒地、沼泽滩涂水域等；

2、暂时难利用土地，如戈壁、沙漠、高寒山地等。这种分类着眼于土地的开发、利用，着重研究土地利用所带来的社会效益、经济效益和生态环境效益。 3.土地资源利用类型：由于中国自然条件复杂，土地资源类型多样，经过几千年的开发利用，逐步形成了现今的各种多样的土地利用类型。土地资源利用类型一般分为耕地、林地、牧地、水域、城镇居民用地、交通用地、其他用地（渠道、工矿、盐场等）以及冰川和永久积雪、石山、高寒荒漠、戈壁沙漠等。按世界资源，1983一的可比资料，中国与世界其他国土规模较大的国家相比，农业用地比重偏小。 4.从土地利用类型的组合看：中国东南部与西北部差异显著，其界线大致北起大兴安岭，向西经河套平原、鄂尔

3、多斯高原中部、宁夏盐池同心地区，再延伸到景泰、永登、湟水谷地，转向青藏高原东南缘。东南部是全国耕地、林地、淡水湖泊、外流水系等的集中分布区，耕地约占全国的90%，土地垦殖指数较高，西北部以牧业用地为主，80%的草地分布在西北半干旱、干旱地区，垦殖指数低。三.土地资源的特征： 1土地资源是自然的产物； 2土地资源的位置是固定的，不能移动； 3土地资源的区位存在差异性； 4土地资源的总量是有限的； 5土地资源的利用具有可持续性； 6土地资源的经济供给具有稀缺性； 7土地利用方向变更具有困难性。四.中国土地资源的特征：中国国土辽阔，土地资源总量丰富，而且土地利用类型齐全，这为中国因地制宜全面发展农、

4、林、牧、副、渔业生产提供了有利条件，但是中国人均土地资源占有量小，而且各类土地所占的比例不尽合理，主要是耕地、林地少、难利用土地多，后备土地资源不足，因此人地矛盾十分突出。1.2土地资源遥感研究趋势和重点1.2.1土地利用/覆被变化（LUCC）研究进展 土地利用/覆被变化的度量 驱动力分析 驱动机制模型 LUCC预测 LUCC环境效应 数据库建设及数据获取1.2.2土地利用/覆被分类体系研究进展 国际研究进展 国内研究进展 发展趋势与问题一.国际研究进展 IGBP是国际地圈生物圈计划(International Geosphere-Biosphere Program，IGBP)的英文名缩写。

5、土地覆被的变化机制。主要通过遥感图像分析，了解过去20年内土地覆被的空间变化过程，并将其与驱动因子联系起来，建立解释土地覆被时空变化和推断未来10-20年的土地覆被变化的经验诊断模型。 IHDP是国际全球环境变化人文因素计划(International Human Dimensions Programme on Global Environmental Change, IHDP)的英文名缩写。 IHDP侧重研究全球环境变化背景下，土地利用/土地覆盖变化，全球环境变化的制度因素，人类安全，可持续性生产、消费系统，以及食物和水的问题、全球碳循环等重大问题。FAO于2000年提出土地覆被分类系统，根

6、据植被状况（有/无）、土壤条件（陆地/水生）、人造情况（人工维护/自然或半自然）等3个诊断标准的组合，将土地覆被分成8种类型。IGBP基于NOAA/AVHRR数据提取了全球1km空间分辨率的土地覆被信息，并分为森林、灌丛和草地、湿地、农业区域、城市区域、岩石和积雪等7类。 当前土地覆被分类中运用的主要遥感数据源有NOAA/AVHRR数据、Landsat/TM(ETM+)数据、SPOT数据、航空影像数据以及MODIS和IKONOS数据。 USGS/EROS中心是指The U.S. Geological Survey (USGS) Earth Resources Observation and S

7、cience (EROS) Center。二.国内研究进展 应用最广泛的土地利用分类体系是1984年全国农业区划委员会在土地利用现状调查技术规程中提出的分类系统，共分为八大类。2002年后，开始执行新的土地利用分类体系，分为三大类。三.发展趋势与问题 由于特定目的性、研究区域特征、研究者主观因素等，目前尚未形成普遍接受的分类体系。如果按照统一的标准体系进行分类，可能对某些特殊区域研究失去实际意义，即可能会分割和掩盖对特殊区域具有重大意义的地类变化。在不同分类体系中，相同特征的覆被类型在不同的案例中被细分的详细程度不同。1.2.3土地退化监测与评价指标体系研究进展 国内外土地退化指数研究现状 国

8、内外土地退化监测与评价指标体系研究现状 国内外土壤侵蚀模型研究现状 存在问题与发展趋势 国内外土地退化指数研究现状 土地退化指数概念模型、多指标集合模型、土地退化面积模型、土壤退化距离模型、土地退化光谱模型等。 国内外土地退化监测与评价指标体系研究现状 土地退化现状、土地退化速率、土地退化内在危险性、人畜压力等。 国内外土壤侵蚀模型研究现状 RUSLE模型坡面经验统计土壤侵蚀模型 SWAT模型考虑汇流汇沙过程土壤侵蚀模型 存在问题与发展趋势 目前还没有公认、广泛接受的评价指标体系。从指标开发方法或框架进行比较，可以分为以下几类。1.压力状态响应框架2.空间组合框架3.驱动力引导框架4.由于对土

9、地退化概念理解评价尺度与基准的差别，指标选取各不相同，指标间交叉性大，难以在地理分异复杂的大范围应用。5.土地退化监测与评价的指标体系缺乏层次、等级结构，没有充分考虑尺度差别。6.土地退化程度分级标准科学依据不足，指标临界值或量化值大多是人为确定，带有相当的主观性。7.从遥感影像直接获取或反演土地退化信息目前仍未深入开展。8.土地退化不仅反映土壤退化、植被退化和自然因素的作用，还应考虑人为因素的作用。练习题1.什么是土地资源。2.简述土地资源遥感研究重点。3.论述土地利用/覆被分类体系研究进展。4.简述当前土地覆被分类中运用的主要遥感数据源。第二章 土地资源数据表达土地资源数据相关概念土地资源

10、数据空间参考系土地资源数据可视化表达2.1.1信息、数据和数据库 数据：它是指描述某一对象的定性、定量的原始资料。是人们在观察事物时，记录下来可以被识别的符号。包括数字、文字、符号、图形、图像、声音等。 信息：是经过加工处理、具有特定意义、对决策者有价值的数据。 数据库：多个同类型数据记录的集合。2.1.2空间数据和属性数据 空间数据：是用于确定构成土地实体各要素的绝对位置及要素之间相对位置的数据。 属性数据：是表达具体研究的土地实体各种属性的数据。比如，土地使用权属、所有权的性质；土壤特性、土壤分类的类别等；土地的高程、坡度、坡向；土地的气候如降雨量、年日照时数、积温等；人均耕地、居民点占地

11、面积；人均国民收入、粮食产量等。2.1.3土地资源数据分类一.分类原则 科学性原则：按照土地数据特征严密分类。 系统性原则：最高到最低类型应为有机整体。 稳定性原则：在较长时间内不发生重大变更。 完整性和可扩展性原则：尽可能包含现有和将来可能的数据，并留有余地。 易用性原则：沿用原有习惯，便于记忆。 灵活性原则：系统分类和标准分类之间应能灵活转换。 不受比例尺限制原则：不同比例尺数据库中，同一要素具有一致分类。 与有关国家规范和标准协调一致的原则：与国家、行业和地方分类标准最大限度地协调一致。 考虑数据来源原则：一级分类应能够从卫星遥感影像识别，便于遥感监测土地资源。二.土地资源数据分类方法

12、1.线分类法：又称层级分类法。它是将初始的分类对象按选定的若干个层级目录，并编排成一个有层次的分类体系。其中，同层级之间存在并列关系，不同层级类目之间存在隶属关系，同层类目互不重复、互不交叉（如行业部门分类、土地利用现状分类系统）。 2.面分类法：将给定的分类对象按选定的若干个属性或特征分成互不依赖、互不相干的若干方面，每个方面又分成许多彼此独立的若干个类目。使用时，可根据需要将这些面中的类目组合在一起，形成复合项目（有林地壤土）。三.土地利用现状分类体系 1984年，全国自然资源与农业区划委员会提出的二级分类系统。一级8大类：耕地、园地、林地、牧草地、居民点及工矿用地、交通用地、水域和未利用

13、土地。二级46小类：略。四.新的土地分类 三级分类：一级3类、二级15类、三级71类。其中：一级为农用地、建设用地和未利用地。二级为农用地：耕地、园地、林地、牧草地和其它农用地5类。建设用地：商服用地、工矿仓储用地、公用设施用地、公共建筑用地、住宅用地、交通运输用地、水利设施用地和特殊用地。未利用地：未利用土地和其它土地。五.土地数据开发应用中的分类1.基础地理信息地图投影；空间参考系；地图比例尺；地图分幅与编号。2.专题图形数据：土地构成要素及土地利用数据。土壤、植被、地貌、水文、气候等要素数据；土地利用现状分类数据；地籍地块数据和用地方案数据；土地利用总体规划及专项规划数据；城市总体规划及

14、其专项规划数据；城镇土地定级和基准地价评估数据；平面建筑物数据；行政区划数据。3.专题属性信息土地权利和限制；土地价值和税收；农村和城市土地利用；房屋和建筑物。六.土地相关属性数据1.专题属性数据人口和人口普查数据；行政管理数据；古迹数据；物种数据；健康与安全数据；交通运输数据；给水排水数据；消防设施数据；地质和地球物理资料数据。2.1.4土地资源数据编码 一.数据编码的定义：将经过分类的信息用适当的数码来表示，即代码化。 二.土地数据编码的原则 唯一性； 通用性； 简洁性； 可扩充性； 易识别性； 完整性。三.编码符号类型 按文字种类分：数字型、字母型和数字字母混合型（地图图幅编码）。 按功

15、能分：顺序码、层次码、十进制码和助记码（行政区划编码）。四.土地资源数据中代码的种类 分类码：在土地分类体系的基础上设计出来的代码，用于标识不同类别的数据，可用于查询、统计和分析； 标识码：实体或属性的标识代码，是联系几何数据和属性数据的关键字。2.2土地资源数据的空间参考系空间参考系：指大地参考系，是用数学方法来定义地面实体在通用坐标系中的绝对位置和大小。主要包括地理坐标系、空间大地直角坐标系和平面直角坐标系。 中国先后在1954年和1980年完成了地球参考椭球定位工作，有了54坐标系和80坐标系。由于两次地球椭球参数、定位和定向的变化，因此实际工作中涉及到两个坐标系转换问题。2.2.1地理

16、空间坐标系地理坐标系是以地理极(北极、南极)为极点。通过A点作椭球面的垂线，称之为过A点的法线。法线与赤道面的交角，叫做A点的纬度。 过A点的子午面与通过英国格林尼治天文台的子午面所夹的二面角，叫做A点的经度。2.2.2空间大地直角坐标系以椭球中心O为笛卡尔坐标系原点，OZ轴与椭球的旋转轴一致，OX轴位于起始子午面和赤道面的交线上，在赤道面上与X轴正交的方向为Y轴，O-XYZ构成空间大地直角坐标系，在卫星大地测量中常采用。2.2.3平面直角坐标系直接建立在球体上的地理坐标，用经度和纬度表达地理对象位置通过投影建立在平面上的直角坐标系统，用（x，y）表达地理对象位置2.2.4高程系1956黄海高

17、程系，原点高程值为72.289m，1985国家高程基准，原点高程为72.260m。其高程由选定的验潮站根据验潮资料确定的多年平均海面作为基准面，经精密水准测量而获得。2.3.1地图投影的定义将地球椭球面上的点映射到平面上的方法，称为地图投影。地理坐标为球面坐标，不方便进行距离、方位、面积等参数的量算；地球椭球体为不可展曲面；地图为平面，符合视觉心理，并易于进行距离、方位、面积等量算和各种空间分析。2.3.2地图投影的实质建立地球椭球面上经纬线网和平面上相应经纬线网的数学基础，也就是建立地球椭球面上的点的地理坐标（，）与平面上对应点的平面坐标（x，y）之间的函数关系：当给定不同的具体条件时，将得

18、到不同类型的投影方式。2.3.3地图投影变形将不可展的地球椭球面展开成平面，并且不能有断裂，则图形必将在某些地方被拉伸，某些地方被压缩，故投影变形是不可避免的。长度变形 面积变形 角度变形2.3.4地图投影分类1.按变形类型划分：等角投影：投影前后角度不变等面积投影：投影前后面积不变；任意投影：角度、面积、长度均变形2.按投影面类型划分：横圆柱投影：投影面为横圆柱圆锥投影：投影面为圆锥方位投影：投影面为平面3.按变形类型划分：等角投影：投影前后角度不变等面积投影：投影前后面积不变；任意投影：角度、面积、长度均变形4.按投影面类型划分：横圆柱投影：投影面为横圆柱圆锥投影：投影面为圆锥方位投影：投

19、影面为平面2.3.5土地数据中地图投影1.土地资源数据以地图方式显示地理信息，而地图是平面，地理信息则在地球椭球上，因此地图投影对于土地资源数据表达的不可缺少,由它完成球面到平面的变换。2.土地资源数据库中地理数据以地理坐标存储时，则以地图为数据源的空间数据必须通过投影变换转换成地理坐标；而输出或显示时，则要将地理坐标表示的空间数据通过投影变换转换成指定投影的平面坐标。3.土地资源数据中，地理数据的显示可根据用户的需要而指定投影方式，国家基本地图系列的比例尺，一般采用国家基本系列地图所用的投影。2.3.6中国常用地图投影1:100万：兰勃特(Lambert)投影（正轴等角割圆锥投影）大部分分省

20、图、大多数同级比例尺地图也采用兰勃特投影和属于同一投影系统的阿尔勃特（Albert）投影 (正轴等积割圆锥投影)1:50万、1:25万、1:10万、1:5万、1:2.5万、1:1万、1:5000采用高斯克吕格投影(等角横切椭圆柱投影/横轴墨卡托投影)（投影后角度不变、中央经线长不变、中央经线与赤道线垂直）2.3.7地图比例尺地图比例尺反映了制图区域和地图的比例关系制图区域较大时，地图投影比较复杂，地图上长度因地点和方向的不同而有所变化，这种地图比例尺一般是指在地图投影时，对地球半径缩小的比率，称为主比例尺。地图经过投影后，体现在图上只有个别点线没有长度变形，也就是说，只有在这些长度没有变形的点

21、或线上，才可用地图上注明的比例尺。我国地图比例尺分级系统：大比例尺：1：500-1：10万中比例尺：1：10万-1：100万小比例尺：<100万2.4土地资源数据的地图分幅与编号2.4.1地图分类按内容分类：普通地图（地理图和地形图）和专题地图。按比例尺分类：按制图区域分类：世界地图，半球地图，大陆地图，海洋地图，国家地图，省、市、区地图。按地图要素的结构分类：线划地图和影像地图。按地图的用途分类：军用图、交通图、旅游图、行政区图等。编号均以1:100万比例尺地形图为基础，采用代码行列编号方法，如图共十位数码组成。× ×× × ×

22、5;× ××× 第一位 第二、三位 第四位 第五、六、七位 第八、九、十位 其中：编号及代码第一位1:100万分幅地形图行号 第二、三位1:100万分幅地形图列号 第四比例尺代码 第五、六、七位图幅行号 第八、九、十位图幅列号2.5土地资源数据的可视化表达2.5.1土地数据表示方式1.用文字和数字表示自有文字和数字以来，人们就用文字和数字表示土地信息，这种方法沿用至今。用文字和数字表示土地数据，可以采用描述方式，也可以采用表格方式或其它方式，这种方法最大的特点就是灵活，但该方法无法满足用户可视性的要求。2.用专题地图表示地图是具有空间数据的媒体，它在一定

23、程度上也反映了时间信息，因此，用地图表示土地数据，就使土地数据具有空间属性和时间属性，就能对土地数据进行定量和定性的分析，即通过地图可对土地数据进行定位、定时、定量和定性表示。从不同的角度，对内容十分广泛的土地数据和相关信息进行充分表达，就形成了专题图。3.用语音表示当人类用语言交流思想和感情的时候，就开始用语音表示土地数据。现在，用语音表示土地数据至少有三种方式，即口头的、磁带的和计算机合成的语音。2.5.2土地数据的专题信息表示专题地图除了采用普通地图的某些表示方法外，还需要有专门反映各种要素性质、数量、空间分布和时间变化的表示方法，以便使读者明确对专题内容要素的科学分析。专题地图是突出地

24、表示一种或几种自然现象和社会经济现象的地图。按内容可分为自然地图、社会经济地图和其它专题地图。专题地图的内容专题地图的种类很多，但大多数是由地理基础和专题内容组成。普通地图内容中的一种或几种要素显示得比较完备和详细，而将其它要素放到次要地位或省略。如，交通图等。普通地图上难以表示或现实中难以测量的专题要素。如，人口分布图等。专题地图内容的表示方法1.定点符号法是以不同形态、颜色和大小的符号，表示呈点状分布的国土资源的分布、数量、质量特征的一种表示方法。（水库、高程原点、气象站点等）2.线状符号法用线状符号表示线状地物的分布、数量与质量的方法。3.点值法用“点子”的不同数量来反映国土资源分布不均

25、匀的状况。相同大小“点子”，代表的数量也相等；通过点的数目多少表示数量特征，用不同颜色或形状反映质量特征。4.等值线法在地图上将制图对象中数值相等的各点连结成光滑曲线的方法。5.范围法用封闭线区域、颜色、晕线、注记、填充符号等，反映具有一定面积、呈片状分布的物体和现象。例如，森林、煤田、油田、湖泊、灾害性天气等。6.定位图表法利用某些定位点来反映该点及周围某种现象的总特征或总趋势。如，气候图中风力和风向的表示，区域中城市的各项国民经济指标值的表示等。常用的图表有柱状图表、饼形图表等。7.运动线法用来反映点、线、面状物体的移动的方法。如河流流向、风向、气流方向、航向、货运路线等的表示。2.5.3

26、土地数据的可视化土地数据可视化的概念:指运用地图学、计算机图形学和图像处理技术，将土地数据输入、处理、查询、分析以及预测的数据及结果采用图形符号、图形、图像，并结合图表、文字、表格、视频等可视化形式显示，并进行交互处理的理论、方法和技术。土地数据可视化的类型:地图可视化多媒体土地数据三维仿真地图基于三维仿真和计算机三维真实图形技术的三维地图，可进行三维的量测和分析。虚拟现实指通过头盔式的三维立体显示器、数据手套、三维鼠标、数据衣、立体声耳机等使人能完全沉浸计算机生成创造的一种特殊三维图形环境。练习题1. 什么是土地资源数据库？2.土地资源数据的空间参考系主要有哪些？3.土地资源数据常用表示方式

27、有哪些？4.土地资源数据专题地图内容的表示方法有哪些？第三章 土地资源数据的处理与分析土地空间数据的编辑与处理土地数据空间分析栅格数据的空间分析矢量数据的空间分析3.1土地空间数据的编辑与处理3.1.1空间数据的编辑通过移动、复制、删除、缩放、旋转、追加等消除误差。误差的种类：不完整或重复；位置的不准确；比例尺不准确；空间数据的变形；空间数据与属性数据连接有误；属性数据不完整。3.1.2空间数据处理图像纠正数据格式的转换投影转换图像解译3.2.1空间分析概述1.空间分析概念定义：空间分析是基于土地/地理空间对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。空间分析是LIS/

28、GIS系统的重要功能之一，是LIS/GIS系统与计算机辅助绘图系统的主要区别。2.空间分析内容空间定位：借助于空间坐标系传递空间对象的定位信息。空间分布：同类空间对象的群体定位信息，包括分布、趋势、对比等内容。空间形态：空间对象的几何形态。空间距离：空间物体的接近程度。空间关系：空间对象的相关关系，包括拓扑、方位、相似、相关等。3.空间数据模型土地空间数据分析不仅要完成管理大量复杂的土地数据的任务，更为重要的是要完成土地分析、评价、预测和辅助决策的任务，必须发展广泛的适用于土地信息系统的土地空间分析模型，这是地理信息系统走向实用的关键。土地空间分析模型：是用来描述土地系统中各个要素之间相互关系

29、和客观规律的，它用信息的、语言的、数学的或其它表达形式，通常反映土地变化过程及其发展趋势或结果。土地信息分析模型也称为专题分析模型。3.2.2空间数据查询查询和定位空间对象，并对空间对象进行量算是LIS/GIS的基本功能之一，它是LIS/GIS进行高层次分析的基础。空间分析首先始于空间查询和量算，它是空间分析的定量基础。图形与属性互查是最常用的查询，主要有两类：第一类是按属性信息的要求来查询定位空间位置，称为“属性查图形”。第二类是根据对象的空间位置查询有关属性信息，称为“图形查属性”（也称为拓扑查询）。 1.基于空间关系查询空间实体间存在着多种空间关系，包括拓扑、顺序、距离、方位等关系。通过

30、空间关系查询和定位空间实体，是LIS/GIS不同于一般数据库系统的功能之一。例如，查询满足下列条件的城市：在京沪线的东部；距离京沪线不超过50公里；查询计算中涉及了空间顺序方位关系（京沪线东部），空间距离关系（距离京沪线不超过50公里）。 简单的面、线、点相互关系的查询包括：面面查询：如与某个多边形相邻的多边形有哪些。面线查询：如某个多边形的边界有哪些线。面点查询：如某个多边形内有哪些点状地物。线面查询：如某条线经过（穿过）的多边形有哪些，某条链的左、右多边形是哪些。线线查询：如与某条河流相连的支流有哪些，某条道路跨过哪些河流。线点查询：如某条道路上有哪些桥梁，某条输电线上有哪些变电站。点面查

31、询：如某个点落在哪个多边形内。点线查询：如某个结点由哪些线相交而成。2.基于空间关系和属性特征查询 传统的关系数据库的标准SQL并不能处理空间查询，这是由于关系数据库技术的弱点造成的，对于LIS/GIS而言，需要对SQL进行扩展。对于传统的SQL，要实现空间操作，需要将SQL命令嵌入一种编程语言中，如C语言；而新的SQL允许用户定义自己的空间操作，并嵌入到SQL命令中。2. 地址匹配查询根据街道的地址来查询事物的空间位置和属性信息是LIS/GIS特有的一种查询功能，这种查询利用地理编码，输入街道的门牌号码，就可知道大致的位置和所在的街区。它对空间分布的社会、经济调查和统计很有帮助，只要在调查表

32、中添了地址，系统可以自动地从空间位置的角度来统计分析各种经济社会调查资料。另外这种查询也经常用于公用事业管理，事故分析等方面，如邮政、通讯、供水、供电、治安、消防、医疗等领域。3.2.3空间数据的量算空间信息的自动化量算是LIS/GIS所具有的重要功能，也是进行空间分析的定量化基础。其中的主要量算有：质心量算几何量算形状量算一质心量算的定义1.质心：目标的半径位置或保持均匀的平衡点，一般为多边形的几何中心或重心。在某些情况下，质心描述的是分布中心，而不是绝对几何中心。 2.质心量算：即确定质心的计算过程。3.质心量算的应用用于宏观经济分析和市场区位选择；跟踪某些地理分布的变化，如人口变迁、土地

33、类型变化等；简化复杂目标的模型建立等。二几何量算几何量算对点、线、面、体4类目标物而言，其含义不同。点状目标：坐标；线状目标：长度、曲率、方向；面状目标：面积、周长等；体状目标：表面积、体积等。三形状量算面状地物形状量测的两个基本考虑：空间一致性问题，即有孔多边形和破碎多边形的处理；多边形边界特征描述问题。度量空间一致性最常用的指标是欧拉函数，用来计算多边形的破碎程度和孔的数目。关于多边形边界描述的问题，由于面状地物的外观是复杂多变的，很难找到一个准确的指标进行描述。最常用的指标包括多边形长、短轴之比，周长面积比，面积长度比等。其中绝大多数指标是基于面积和周长的。3.3栅格数据分析3.3.1聚

34、类分析 根据设定的聚类条件对原有数据系统进行有选择的信息提取而建立新的栅格数据系统的方法。3.3.2聚合分析根据空间分辨力和分类表，进行数据类型的合并或转换以实现空间地域的兼并。3.3.3信息复合分析视觉信息复合分析将不同侧面的信息内容叠加显示在结果图件或屏幕上，以便研究者判断其相互空间关系，获得更为丰富的空间信息。视觉信息叠加包括以下几类：点状图，线状图和面状图之间的叠加显示。面状图区域边界之间或一个面状图与其他专题区域边界之间的叠加。遥感影像与专题地图的叠加（融合）。专题地图与数字高程模型（DEM）叠加显示立体专题图。遥感影像与DEM复合生成三维地物景观。3.3.4叠加分类根据参加复合的数

35、据平面各类别的空间关系重新划分空间区域，使每个空间区域内各空间点的属性组合一致。叠加结果生成新的数据平面，新生成的数据可以是原数据之间的代数（模型）运算地图代数。3.3.5追踪分析对于特定的栅格数据系统，由某一个或多个起点，按照一定的追踪线索进行追踪目标或者追踪轨迹信息提取的空间分析方法。3.3.6窗口分析对栅格数据开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值等一系列统计计算，或与其它层面的信息进行必要的复合分析。窗口类型如下：矩形窗口圆形窗口环形窗口扇形窗口3.4矢量数据分析3.4.1包含分析 判断某土地空间要素是否在另一要素上或要素内。在包含分析的具体算法中，点与点、点

36、与线的包含分析一般均可以分别通过先计算点到点，点到线之间的距离，然后，利用最小距离阈值判断包含的结果。点与面之间的包含分析，或称为Point-Polygon分析。3.4.2缓冲区分析所谓缓冲区就是地理空间目标的一种影响范围或服务范围。从数学的角度看，缓冲区分析的基本思想是给定一个空间对象或集合，确定它们的邻域，邻域的大小由邻域半径决定。如城市的噪音污染源所影响的一定空间范围，交通线两侧所划定的绿化带，公共设施（商场、邮局、银行、医院、车站、学校等）的服务半径，大型水库建设引起的搬迁，铁路、公路以及航运河道对其所穿过区域经济发展的重要性等，均是有关空间要素的邻近度问题。3.4.3多边形叠置分析多

37、边形叠置分析是指同一地区、同一比例尺的两组或两组以上的多边形要素的数据文件进行叠置。叠置后产生具有多重属性的新多边形。3.4.4网络分析网络的构成链：网络中流动的管线，如街道，河流，水管等。结点：障碍、拐角点、中心、站点等网络分析的主要用途：选择最佳路径，如最短路径；选择最佳布局中心的位置，如消防站点分布和救援区划分、学校选址、垃圾收集站点分布等。空间分析应用举例以郊区公园的选址问题为例。评价的目的和标准要确定一些具体的河段，作为建立一个郊区公园的可能位置。选择公园地址的标准包括以下条件：公园距公路的距离至少为0.25公里，最远不超过1.2公里。公园必须靠近天然的小河流。公园不得位于沼泽地区。

38、 数据库中数据的准备在空间数据库中已数字化了三幅同地区的地图，即研究区的公路、河流和沼泽分布图。基础图件数据道路分布图 河流分布图 沼泽分布图 河流等级为2适宜建公园 1沼泽 99非沼泽 空间数据操作根据公园离道路的距离要求产生两个道路的缓冲区并将这两个缓冲区叠置在一起。0.25km的道路缓冲区 1.2km的道路缓冲区 道路缓冲区叠置 （满足条件的区域）把上面生成的缓冲区同沼泽图进行叠加，以确定适合公园的非沼泽区域。满足条件、的区域在上述分析之后，还需将河流图同上面的结果进行叠加，以确定哪些河流是合适的适合建公图的天然小河流练习题1.什么是空间分析？2.栅格数据的空间分析包括哪些内容？3.矢量

39、数据的空间分析包括哪些内容？第四章 土地资源数据信息提取技术土地利用覆被遥感分类技术概述土地利用覆被变化信息提取方法从遥感图像转变成土地利用覆被类型数据，尽管图像上原有丰富数字信息丢失，但简化了空间细节，使土地利用覆被类型一目了然。遥感影像分类的总目标是将图像中所有的像元根据其在不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法进行土地利用覆被类型的分类。图像目视解译分类是最先出现的分类技术，运用了解译者的综合知识，对遥感图像进行分析、识别。通过系统地分析影像上各种地物的形状、大小、图案、色调、纹理、阴影、位置、布局及分辨率等基本特征，并参照地图和野外调查等辅助资料，对遥感图像做出

40、判断，识别类型。计算机遥感图像分类是计算机模式识别技术在遥感领域中的具体运用。计算机遥感图像分类的依据是遥感图像像元的相似度，常使用距离和相关系数来衡量相似度，采用距离指标衡量相似度时，距离越小相似度越大；采用相关系数指标衡量相似度时，相关程度越大，相似度越大。图像分类的核心任务是确定不同地物类别间的判别界面和判别准则，可重复性好，定位准确，处理时间短。传统的计算机分类方法是基于像元光谱特性统计的硬分类，不善于提取空间信息，易出现同物异谱、异物同谱、混合像元等问题，造成土地利用覆被类型的错分、漏分现象，分类精度不高。4.1.1遥感影像计算机自动分类方法的划分通常将遥感影像计算机自动分类方法分为

41、非监督( unsupervised)分类和监督( supervised)分类两种，是根据是否事先提供已知类别及其训练样本并对计算机分类器进行训练和监督来划分的。4.1.2遥感影像非监督分类概述根据图像数据本身的特征，不需对计算机的分类器进行监督和训练，即根据遥感数据所代表地物辐射特征（光谱特征）的相似性和相异性来分类，称为非监督分类，常见的非监督分类法有迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis techniques algorithm,ISODATA)、K-均值(K-means)等。4.1.3遥感影像监督分类概述监督分类需对每种地物

42、类型在实地或已知专业图上选择几块有代表性的训练区，将其分布范围输入计算机或图像处理系统，计算机自动统计每种地物类型光谱特征，如平均值、标准差、协方差矩阵等，以训练样本的统计特征为标准，按照图像上各点的数值与训练样本的相似或相异程度，把图像各点分别归人已知的各种地物类别。经典的监督分类法有最大似然法（maxlmum likelihood classifier,MLC)、最小距离法(nearest-mean classifier)、光谱角分类法(spectral angle classifier)等。4.2土地利用覆被变化信息提取方法4.2.1非监督分类方法（1）K一均值聚类法K一均值算法的聚类准

43、则是，使每一类中多模式点到该类别中心距离的平方和最小。其基本思想是通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止。其算法框图如图4-1所示。第一步：适当地选取m个类的初始中心Z1（1），Z2（1），Zm（1），初始中心的选择对聚类结果有一定的影响，初始中心的选择一般有如下两种方法：一是根据经验确定类别数m，从数据中找出从直观上看来比较适合的m个类的初始中心；二是将全部数据随机地分为m个类别，计算每类的重心，将这些重心作为m个类的初始中心。第二步：在第K次迭代中，对任一样本X按如下的方法把它调整到m个类别中的某一类别中去。对于所有的ij,i=1，2，m，如果XZj（k） <XZi

44、（k）) ，则XSj（k），其中Sj（k）是以Zj（k）为中心的类。此算法的结果受所选聚类中心的数目和其初始位置，以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代过程中没有调整类数的措施。因此，不同的初始分类可能得到不同的分类结果。可通过聚类中心试探方法如最大或最小距离定位法，找出初始中心，提高分类效果。（2）ISODATA算法1.ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm)，是为较常用的非监督分类算法，因而在ERDAS、ENVI等图像处理软件中均包括此算法。ISODATA算法的实质是预先给出一

45、个并不一定正确的初始分类，用某种原则反复修改和调整分类，以逐步逼近一个正确的分类。2.ISODATA算法是在k均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法，以达到合理的聚类结果。3.ISODATA需要分析者定义：第一是最大的集群组数量Cmax（如40个），通常这个数量都应该比最后的分类图中的类别多；第二是最大类别不变的像元百分比，当达到此值时，ISODATA停止计算，但对有些图像，此值无法达到，因此需要其他参数来中断计算；第三是计算的最长时间，当ISODATA算法执行的时间达到此最大值，ISODATA算法中断；第四是每个集群串中最小的像元数

46、量、最大的标准方差；第五是最小的集群均值间距离，如果两个集群之间距离小于此值，则两组合并；第六是集群分散值，这个值通常为0。4.ISODATA算法是个循环过程，随机在整幅图像的特征空间选择初始的集群组Cmax，其基本步骤为：初始随机选择Cmax中心；计算其他像元离这些中心的距离，按照最小距离规则划分到其对应的集群中；重新计算每个集群的均值，按照前面定义的参数合并或分开集群组。重复上述过程，达到最大不变像元百分比或者最长运算时间。4.2.2监督分类方法（1）最小距离法最小距离监督分类是一种相对简化的分类方法，其前提是假定图像中各类地物波谱信息呈多元正态分布，每一个类在N维特征空间中形成一个椭球状的点群，依据像元距各类别中心距离的远近决定其归属。最小距离监督分类与非监督分类的聚类分析在统计量和分类原理方面是一致的。所不同的是，监督分类是通过训练样本的方