遥感技术在土地资源调查中的应用研究

引言

在耕地保护红线划定与国土空间用途管制的政策背景下，遥感技术为土地资源监管提供了客观化技术路径。基于时序影像的自动解译算法，可精准识别违法占地、地类转换等行为，辅助执法部门建立早发现-早制止的监管机制。高分辨率影像结合深度学习技术，进一步实现了地块级农田非粮化监测，推动了自然资源管理从被动响应向主动治理的转型。

1 遥感技术概述与土地资源调查需求

1.1 遥感技术的基本概念与原理

遥感技术是通过传感器远距离探测目标物体电磁波特性，进而获取地表信息的一种科学手段。其物理基础是地物对不同波段电磁波的反射、辐射和散射特性差异。被动遥感依赖太阳辐射或地物自发辐射，主动遥感则通过雷达等设备发射电磁波并接收回波。技术流程涵盖数据采集、辐射校正、几何精纠正及信息反演等环节。光谱分辨率决定地物识别能力，空间分辨率影响细节刻画程度，时间分辨率则关联动态监测频率。

1.2 遥感技术的主要类型与特点

按平台类型可分为卫星遥感、航空遥感和近地面遥感。卫星遥感覆盖范围广且具备周期性重复观测优势；航空遥感灵活性强，可获取厘米级高分辨率数据；近地面遥感多用于定点连续监测。按波段特性，可见光遥感擅长地类目视解译，红外遥感适用于热惯量分析，微波遥感具有全天候穿透能力。高光谱技术通过纳米级细分波段实现物质成分识别，激光雷达则可精确提取三维地形信息。

1.3 土地资源调查的重要性与目标

土地资源调查是掌握国土空间本底状况的基础性工作，其成果直接服务于国土空间规划、生态保护修复和农业生产布局。核心目标包括厘清土地利用类型空间分布、量化资源储量变化趋势、监测人为活动干扰强度。通过建立标准化地类分类体系，为耕地保护红线划定、建设用地集约利用评价提供依据。系统性调查还能揭示水土流失、盐碱化等隐性退化过程，支撑自然资源资产核算与管理决策[1]。

2 遥感技术在土地资源调查中面临的挑战

2.1 复杂地表环境下的数据获取难度

在土地资源调查中，地表环境的复杂性对遥感数据获取构成显著挑战。山地、丘陵等地形起伏区域易产生雷达影像的叠掩和阴影现象，导致信息缺失。城市建筑群密集区因高度差异引发投影差变形，影响地物几何精度。植被覆盖度高的区域对光学遥感形成遮挡效应，降低土壤信息的可识别性。云雾天气条件下被动遥感数据获取受阻，而高频次雷达数据又受限于卫星重访周期。此外，地表异质性强的过渡地带因混合像元效应导致分类边界模糊，增加了精细解译的困难。

2.2 多源数据融合的技术瓶颈

多平台、多传感器数据的协同应用面临技术整合难题。不同遥感系统在空间分辨率、光谱波段设置和时间基准上存在显著差异，几何配准时易产生像素级错位。光学与雷达数据的成像机理差异导致特征提取标准不统一，影响联合解译效果。时序数据因时相不一致可能掩盖真实的土地覆盖变化过程。数据格式异构性增加了预处理工作量，而海量数据的存储与计算对硬件设施提出更高要求。多源信息融合时权重分配的客观性、特征层选择的合理性直接影响最终产品的可靠性。

2.3 动态监测的时间滞后性问题

土地资源变化监测存在时效性制约。中高分辨率卫星的重访周期通常为5-16 天，无法捕捉突发性土地覆被变化。数据从获取到处理成品输出的流程耗时，导致监管响应延迟。季节变化引起的地表光谱特征波动可能被误判为人为改变，增加变化检测的虚警率。长时序分析时，因传感器换代导致的辐射一致性差异会引入伪变化信号。现有算法对渐变式土地退化过程的早期识别灵敏度不足，难以满足预警需求。

2.4 自动解译算法的适应性局限

训练样本的时空局限性导致模型在新区域应用时精度下降，典型地类混淆，如水田与水库、裸土与建设用地持续存在。小样本条件下特征学习不充分，难以识别稀有土地类型。深度学习模型对图像旋转、尺度变化的鲁棒性不足，影响大范围制图的稳定性。算法黑箱特性导致错误分类难以追溯原因，降低成果的可解释性。传统像素级分类方法对高分辨率影像中的同物异谱、同谱异物现象处理能力有限，亟待发展面向对象的智能解译新方法[2]。

3 遥感技术在土地资源调查中的应用方法

3.1 遥感影像数据的获取方式

遥感影像获取主要通过航天、航空和地面观测平台实现。航天遥感以多光谱、全色及合成孔径雷达卫星为主，可获取覆盖范围广、周期性强的中等分辨率影像，适用于大区域土地资源普查。航空遥感依托有人机或无人机搭载高精度传感器，能够获取厘米至亚米级超高分辨率影像，适用于重点区域详查。地面观测平台配合便携式光谱仪或激光雷达设备，主要用于地物光谱特性测量与验证。

3.2 影像预处理与校正技术

辐射校正消除传感器响应差异与大气散射影响，恢复地物真实反射率特性。几何校正通过地面控制点与数字高程模型，消除因平台姿态、地形起伏导致的几何畸变，实现影像与地理坐标系的精确匹配。影像融合技术将全色波段的高空间分辨率与多波段光谱信息结合，生成兼具高清晰度与丰富光谱特征的数据产品。去云处理通过时相替换或算法修复消除云层遮挡干扰。预处理过程中还需进行条带修复、噪声抑制等质量优化操作，确保后续分析的可靠性[3]。

3.3 土地类型识别与分类算法

土地类型识别主要采用监督分类、非监督分类与面向对象分类三大技术路线。监督分类基于训练样本建立光谱特征与地类的映射关系，最大似然法、支持向量机等算法可实现较高分类精度。非监督分类通过聚类算法自动发现数据内在结构，适用于先验知识不足的区域。面向对象分类先进行影像分割生成同质图斑，再综合光谱、纹理、形状等特征进行分类，特别适用于高分辨率影像分析。深度学习技术通过卷积神经网络自动提取多层次特征，显著提升了复杂场景下的分类性能。分类后处理通过滤波、逻辑判断等方法消除椒盐噪声，优化分类图斑的连续性与合理性。

3.4 变化监测与动态分析方法

变化监测采用时序影像比对揭示土地覆盖变迁过程。直接比较法通过代数运算或变换处理，凸显变化区域。分类后比较法对多期影像分别分类后叠加分析，能明确变化类型但受分类误差累积影响。变化向量分析法综合多波段差异进行变化强度与方向判定。时间序列分析通过构建NDVI等指数曲线，检测物候异常或渐进式土地退化。基于深度学习的变化检测算法通过端到端训练自动识别变化特征，降低人工干预程度。动态分析需结合空间统计方法量化变化热点区域与演变趋势，为土地管理决策提供空间化依据[4]。

4 结束语

土地资源调查的精准化需求将持续驱动遥感技术的创新发展，未来激光雷达、高光谱与SAR数据的融合应用将进一步提升复杂地类的分类精度，而边缘计算与云平台的结合有望实现调查结果的实时化输出，其技术逻辑与方法论亦将为自然资源领域的数字化转型提供范式参考。

参考文献

[1]贾秋月,刘文兰.卫星遥感技术在土地资源调查中的应用研究[J].智能城市,2023,9(11):46-48.

[2]史炜东.卫星遥感技术在土地资源调查中的应用探讨[J].内蒙古煤炭经济,2021,(12):179-180.

[3]骆杰轩.卫星遥感技术在土地资源调查中的应用分析[J].智能城市,2020,6(15):37-38.

[4]付培军.测绘技术在土地资源调查和监测中的应用[J].住宅与房地产,2018,(07):198.