高分辨率卫星影像在土地利用动态监测中的应用

引言​

土地是人类赖以生存和发展的重要自然资源，土地利用的合理与否直接关系到社会经济的可持续发展。随着城市化进程的加快和人口的增长，土地利用方式发生着剧烈而复杂的变化，由此引发了一系列生态环境问题和社会矛盾，如耕地减少、城市扩张无序、生态破坏等。因此，及时、准确地掌握土地利用的动态变化信息，对于科学制定土地利用规划、加强土地资源管理、保护生态环境具有重要的现实意义。

传统的土地利用动态监测方法主要依靠实地调查和低分辨率遥感影像，存在监测周期长、成本高、精度低、覆盖面小等局限性，难以满足快速、精准的监测需求。高分辨率卫星影像的出现为土地利用动态监测带来了革命性的突破。其空间分辨率可达米级甚至亚米级，能够清晰地识别土地利用的细节信息，如建筑物的形状、大小、分布，道路的走向、宽度，耕地的边界、作物类型等。同时，高分辨率卫星影像具有获取周期短、覆盖范围广等特点，能够及时捕捉土地利用的动态变化。

本文旨在深入探讨高分辨率卫星影像在土地利用动态监测中的应用，分析其技术流程、应用效果及存在的问题，为相关研究和实践提供参考，推动高分辨率卫星影像技术在土地利用动态监测领域的进一步应用和发展。

1 高分辨率卫星影像技术基础

1.1 高分辨率卫星影像的特点

高分辨率卫星影像具有以下显著特点：一是高空间分辨率，能够清晰地呈现地物的细节特征，为土地利用类型的识别和划分提供了丰富的信息。例如，亚米级分辨率的卫星影像可以区分不同类型的建筑物、农作物和植被。二是高时效性，卫星能够按照一定的周期对同一区域进行观测，获取的影像能够及时反映土地利用的最新变化情况，满足动态监测的实时性要求。三是大范围覆盖，单幅高分辨率卫星影像可以覆盖较大的区域，能够实现对一个城市、一个区域甚至一个国家的土地利用状况进行整体监测。四是多光谱特性，除了可见光波段外，还可以获取近红外、短波红外等波段的信息，这些波段的信息对于区分不同地物类型、识别植被生长状况等具有重要作用。​

1.2 高分辨率卫星影像的获取与处理技术

高分辨率卫星影像的获取主要依靠各类高分辨率遥感卫星，如美国的WorldView 系列、QuickBird，中国的高分系列卫星等。这些卫星搭载了先进的传感器，能够在太空中获取地球表面的影像数据，并通过数据传输系统将其发送到地面接收站。

影像处理是高分辨率卫星影像应用的前提和基础，主要包括以下几个环节：一是辐射校正，消除由于传感器性能、大气散射、地形起伏等因素引起的辐射误差，使影像的亮度值能够真实反映地物的反射特性。二是几何校正，消除由于卫星姿态、轨道参数、地球曲率等因素引起的几何变形，使影像具有正确的地理位置信息，便于后续的分析和应用。三是影像融合，将高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像进行融合，生成兼具高空间分辨率和丰富光谱信息的影像，提高影像的解译能力。四是影像镶嵌与裁剪，将多幅相邻的影像拼接成一幅完整的区域影像，并根据研究区域的范围对影像进行裁剪，以减少数据处理量和提高分析效率。

2 高分辨率卫星影像在土地利用动态监测中的应用流程

2.1 影像预处理

影像预处理是土地利用动态监测的首要环节，其质量直接影响后续信息提取和变化检测的精度。除了上述提到的辐射校正、几何校正、影像融合、影像镶嵌与裁剪外，还包括影像增强处理。影像增强的目的是突出影像中的有用信息，抑制无用信息，提高影像的目视解译效果和计算机自动识别能力。常用的影像增强方法有对比度拉伸、直方图均衡化、滤波等。

2.2 土地利用信息提取

土地利用信息提取是从高分辨率卫星影像中识别和提取出不同的土地利用类型，如耕地、林地、草地、建设用地、水域等。目前，常用的信息提取方法主要有人工目视解译、计算机自动分类和面向对象的分类方法。

人工目视解译是传统的信息提取方法，解译人员根据影像的色调、纹理、形状等特征，结合实地调查资料和专业知识，对土地利用类型进行识别和划分。该方法精度较高，但效率低、成本高，适用于小范围、高精度的信息提取。

计算机自动分类是利用计算机算法对影像进行分类，主要包括监督分类和非监督分类。监督分类是根据已知的训练样本，确定分类准则，然后对整个影像进行分类；非监督分类是在没有已知训练样本的情况下，根据影像的光谱特征自动进行分类。计算机自动分类效率高，但精度受影像质量、分类算法等因素的影响较大。​

面向对象的分类方法是近年来发展起来的一种新型分类方法，它首先将影像分割成具有相似特征的对象，然后根据对象的光谱、形状、纹理等特征进行分类。该方法能够充分利用影像的空间信息，提高分类精度，尤其适用于高分辨率卫星影像的土地利用信息提取。

2.3 动态变化检测

动态变化检测是土地利用动态监测的核心环节，其目的是识别和提取出不同时期土地利用类型的变化信息，如土地利用类型的转换、面积的增减等。常用的动态变化检测方法主要有影像差值法、影像比值法、主成分分析法、变化向量分析法等。

影像差值法是通过计算同一区域不同时期影像的差值，来检测土地利用的变化。当差值超过一定阈值时，认为该区域发生了变化。影像比值法是计算同一区域不同时期影像的比值，当比值偏离 1 较远时，表明该区域发生了变化。主成分分析法是将多波段影像进行主成分变换，通过分析不同时期主成分影像的差异来检测变化。变化向量分析法是将不同时期的影像视为向量，通过计算向量的方向和大小来检测变化，能够同时反映光谱特征的变化和变化的程度。

在实际应用中，通常需要结合多种变化检测方法，以提高检测精度。同时，还需要对检测结果进行验证和修正，结合实地调查资料，确保变化信息的准确性。

结束语

高分辨率卫星影像为土地利用动态监测提供了一种高效、精准的技术手段，在土地资源管理、规划和保护等方面发挥了重要作用。通过对高分辨率卫星影像的预处理、土地利用信息提取和动态变化检测等环节的研究和应用，可以及时、准确地掌握土地利用的动态变化信息，为相关决策提供有力的支持。

未来，随着遥感技术的不断发展，高分辨率卫星影像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率将进一步提高，数据处理算法将更加智能化和自动化，动态变化检测的精度和时效性将得到显著提升。同时，通过与地理信息系统、全球定位系统等技术的融合，将实现土地利用动态监测的一体化和智能化，为土地资源的可持续利用提供更加全面、高效的技术服务。

参考文献

[1] 廖克 , 成夕芳 , 吴健生 , 等 . 高分辨率卫星遥感影像在土地利用 变 化 动 态 监 测 中 的 应 用 [J]. 测 绘 科 学 , 2006, 31(6):5.DOI:10.3771/j.issn.1009-2307.2006.06.001.