土地动态监测中遥感与地理信息 GIS 技术的有效运用

引言：土地资源作为支撑区域社会经济发展的基础要素，其动态变化直接关系到生态环境安全与空间资源配置效率。在快速城市化、工业化背景下，土地利用变化日趋复杂。遥感技术具备周期性观测、全覆盖获取、多光谱成像等特性，为地表变化提供了连续性与可量化的数据支持；地理信息系统（GIS）则擅长空间数据的集成管理、分析建模及成果可视化表达。遥感与GIS的集成应用，在土地动态监测、资源评估、生态预警及规划管控等方面展现出显著优势。

1、遥感技术在土地动态监测中的应用

1.1 遥感影像数据的获取与分类

地表反射电磁波信息借助卫星或航空平台搭载的传感器完成采集，Landsat（30 米空间分辨率）、Sentinel-2（10 米分辨率）及高分系列（GF-1含 2 米多光谱与 1 米全色波段）构成主要数据源。采集数据涵盖多光谱、全色、热红外与雷达等形态，监督分类采用最大似然法，非监督分类应用K均值聚类，两类方法均需结合地物光谱特征库实现土地类型判别。典型操作以 500km² 监测区域为例，选用Sentinel-2 数据（ 10×10 米分辨率）将涉及 5 亿像素运算，最终分类涵盖耕地、林地、水体与建设用地等类别，评估标准包含Kappa系数（ ≥0.85 ）和总体精度（ 290% ）两个维度[1]。

1.2 土地利用/覆被变化（LUCC）检测

LUCC检测基于不同时期遥感数据对比，分析土地利用类型变化，选取2000 年和 2020 年Landsat TM/OLI数据（分辨率 30 米）开展区域监测，覆盖面积 1200 平方公里，对应约 1,333,333,333 个像元。主要方法涵盖图像差异法、归一化植被指数差值法、变化矢量分析等技术。某城市扩展案例显示，建设用地从 150 平方公里扩张至 320 平方公里，增幅达 113.3%_⨀ 。监测数据可生成土地变化矩阵，量化类型转换面积（单位：平方公里），形成土地规划决策的定量支撑，这种空间化表达手段，能直观呈现林地转耕地、湿地转建设用地等转化路径，像素级统计结果构建的转移概率模型，常作为土地政策制定的基准数据库[2]。

1.3 多时相遥感数据的比较分析

多时相遥感数据定义为不同时期采集的同一地域遥感影像集合，用于解析地表动态演变过程，时间序列涵盖年尺度（月 ₌₁₂ 个影像）、季节尺度（春/夏/秋/冬各 1 期）、十日尺度（每 10 天 1 期）等典型周期。以 2015–2025年间获取的 10 期Sentinel-2 影像（分辨率 10 米）为例，监测范围覆盖约 800平方公里城市区域，累计生成 8×10⁹ 像素量级的数据基底。趋势分析、主成分分析、时间滑动窗口比较构成主要研究方法体系，可精准捕捉耕地退化、城市扩张等连续性演变特征。最终成果通过变化热力图、面积统计表等可视化形式输出，为国土空间规划政策提供决策支撑[3]。

2、GIS技术在土地动态监测中的应用

2.1 空间数据管理与可视化

GIS技术系统性管理海量土地空间数据，涵盖矢量数据（如地块边界、行政区划）与栅格数据（如遥感影像、地形数据），典型土地监测系统处理数据规模常突破 500 GB，覆盖面积达 10,000km² ；空间数据库实现地理要素存储与索引，空间查询、更新操作获得技术支持，投影坐标系统（WGS84/UTM Zone 49N）保障多源数据空间一致性。GIS可视化平台（ArcGIS、QGIS）实时生成土地利用变化图谱、热力分布模型、三维地形模拟结果，图层控制、符号化配置（红色标注建设用地，绿色标识林地）、比例尺设定（1:50,000）等模块显著提升分析效能，制图精度得到强化，这种多维度表

达方式使空间信息呈现更富层次感。

2.2 土地变化的空间分析与建模

GIS空间分析功能构成土地动态监测的核心技术支撑，支持缓冲区分析、叠加运算、统计建模及热点识别等操作。典型应用场景中，2000 与 2020年土地利用图层的叠加运算，差异分析公式ΔAre Area_2020−Area_2000精准测算各类型土地面积变化（单位： km² ）。模型构建采用回归分析框架，空间自相关指标Moran’s I验证地理集聚特征，多因子适宜性模型解析交通网络、人口密度分布、地形坡度等驱动要素。模型输出结果生成耕地转建设用地概率分布图，为国土空间规划提供决策依据。

2.3 与遥感数据的集成分析

遥感数据与GIS系统深度融合，完成观测数据向可计算信息的转化。10米分辨率遥感影像作为栅格底图载入GIS平台，与矢量格式土地利用数据实施空间叠加，监测精度达到亚像元级别。NDVI与MNDWI指数计算结果，与土地权属登记信息、规划分区数据建立关联查询机制。800 平方公里研究区内，每个地块NDVI均值变化幅度ΔNDVI，与其用地类型变更记录（林地转草地等）形成数据映射。变化检测图与GIS矢量边界配准，实现±1 像素定位精度（Sentinel-2 影像对应地面分辨率 10 米）。

3、遥感与GIS的融合与协同应用

3.1 技术集成框架与流程

遥感与GIS集成应用构建"数据获取—预处理—分析—输出—服务"技术链条，土地动态监测系统采用GF-1 卫星影像（分辨率 2m）获取监测区域数据，覆盖范围达 2500km² ，单幅影像数据量约 1GB。影像完成辐射校正、大气校正与几何校正，导入GIS系统后与土地利用矢量数据叠加。空间裁剪与栅格转矢量操作在GIS环境中实施，地类重分类与变化检测同步完成。ArcGIS ModelBuilder联合Python脚本构建自动化处理模块，集成GDAL与PostGIS 组件实现批量化操作。成果通过WebGIS 平台发布，支持WMS/WFS协议交互查询，时序动态播放功能保障多部门数据共享机制。

3.2 数据融合与精度提升

数据融合是遥感与GIS协同的关键，提升监测精度与时效性。融合方式包括像元级融合、特征级融合与决策级融合。例如，在城市边界提取中，可将 1 m分辨率的高分一号全色影像与 10m Sentinel-2 多光谱影像进行融合（使用Brovey或IHS变换），实现既保留光谱信息又提高空间细节。

结束语：综上，通过构建统一的数据处理流程、集成多源异构信息、优化空间分析模型，可有效提升监测精度与时效性。在未来应用中，应进一步加强遥感大数据平台、智能分类算法与GIS在线服务系统的深度融合，推动动态监测由静态统计向实时智能转变。

参考文献：

[1]吕田. 基于GIS和遥感的自然资源监测研究 [J]. 科技资讯, 2023, 21(24): 21-23.

[2]成王玉,张晋纶,冯淑娜,等. 地理国情监测成果融合多光谱遥感的河套灌区种植土地盐碱化动态监测与变化分析 [J]. 测绘技术装备, 2023, 25(04): 44-48.

[3]龙运婷,禹龙,王维,等. 基于 3S 技术的贵阳市土地利用变化动态监测研究——以贵阳市环城高速以内区域为例 [J]. 农业与技术, 2023, 43 (19):89-93.