基于MAPGIS的土地利用分類以贛州市為例

1、36 遙感處理組 _J20137180 遙感組 處理報告 指導老師：周炳喜、吳波 團隊成員：李曉翠、趙國鑫 贛南師范學院地理與規(guī)劃學院 二零一三年九月 1、處理流程 根據大賽提供的數據源下載網址和遙感數據處理方向等條件和要求，本小組通過指定地址獲取所選地區(qū)的遙感影像的全色影像和多光譜影像數據，并初步進行目視解譯以及根據收集到的所選區(qū)域的具體信息進行了如下的流程制定：全色和波段合成南康市和贛州市市市多光譜1-4波段AOI 編輯影像分類影像融合影像截圖波段合成數據轉換數據準備TIFMSI制定計劃，分配任務 處 理 流 程 影像增強劃分土地利用類型，制定分類方案噪聲去除薄云去除(效果不明顯)顯)監(jiān)督

2、分類，非監(jiān)督分類精度評價、小區(qū)處理，聚類分析，面積統(tǒng)計變化檢測分類后處理 2、過程解析 結合流程圖以及大賽遙感平臺提供的培訓視頻，我們對所有的操作步驟進行了整塊的分類綜合。首先是：影像預處理模塊，主要包括數據轉換、影像融合、影像增強等操作。其次是：影像分類模塊，主要包括AOI區(qū)編輯、土地利用類型分類、分類后處理、 矢量化編輯等相關操作；最后是：結果輸出模塊。以下是對各模塊的詳細介紹。2.1、影像預處理模塊2.1.1、數據轉換 因從網站下載獲取的原數據均為tif格式，又因大賽指定軟件為Mapgis，為方便使用和操作，將tif格式全部轉換為軟件自帶msi格式。具體操作如下：打開MapGIS K9軟

3、件遙感處理系統(tǒng)，在菜單欄中單擊“數據轉換”，選擇“影像數據轉換”。在彈出的對話框中單擊“添加文件”選擇需要轉換的原始數據，在“轉換設置”中選擇結果類型，單擊“轉換”，即可實現影像數據轉換。轉換設置如下圖所示： 2.1.2、波段合成 打開MapGIS K9軟件遙感處理系統(tǒng)，在菜單欄中單擊“影響變換”，選擇“波段合成”。在彈出的對話框中單擊“輸入影像”，選擇需要合成的原始數據，“波段選擇”中選擇“所有波段”單擊“添加”，選擇“輸出影像”地址，單擊確定。2.1.3、創(chuàng)建數據庫 打開Map GIS K9 GBD企業(yè)管理器，在MapGISLocal上右擊，創(chuàng)建數據庫： 點開數據庫，找到“簡單要素類”右擊

4、“導入其他數據”，導入已經下載好的“地區(qū)界”和“縣界”。 找到“柵格數據集”，右擊“導入影像”，導入之前“波段合成”的影像，點擊轉換：打開MapGIS K9 地圖編輯器。從MapGIS數據目錄中找到剛才導入的“地區(qū)界”和“縣界”上拉，并調整使得“縣界”位于“地區(qū)界”下方：2.1.2、影像截圖 鑒于影像數據覆蓋面積較大，并且本組所選地區(qū)為贛州市和南康市兩個面積超過2000千米的市級行政單位。因此本組將在大賽已提供的數據庫中提取并下載全國縣級城市行政圖，具體見數據顯示： 打開MapGIS K9 地圖編輯器。從MapGIS數據目錄中找到剛才導入的“地區(qū)界”和“縣界”上拉，并調整使得“縣界”位于“地區(qū)

5、界”下方： 在圖上找到南康市和贛州市的界限： BOUNT_poly_poly BOUNT_line_line 贛州市南康市及其周邊地區(qū)選中“地區(qū)界”和“縣界”，右擊選中“編輯”，點擊菜單欄中的“線編輯 選擇線”，選出南康市和贛州市的線邊界：在“新地圖”上右擊“新建圖層”選擇簡單要素類，“確定”選擇“線類型”：選擇菜單欄上的“通用編輯”選擇“拷貝圖元”： 右擊“南康市和贛州市邊界”圖層選擇“當前編輯”，菜單欄上的“通用編輯”選擇“粘貼圖元”。保持“當前編輯狀態(tài)”選中所有線，點擊菜單欄的“線編輯”“線拓撲處理 線拓撲差錯”，沒有報錯，單擊“線編輯”“線轉弧造區(qū)”： 當前編輯“南康市和贛州市邊界 造

6、區(qū)”影像，點擊菜單欄“區(qū)編輯 合并區(qū)”：投影轉換：菜單欄“工具”“投影變換 類投影”： 源簡單要素類，選擇“南康市和贛州市邊界 造區(qū)”，“目的簡單要素類”中“目的空間參照系”選擇波段合成.msi自定義，點擊確定：將波段合成影像和投影轉換的影像上拉至圖層，調整位置：使波段合成影像位于上方：影像裁剪：打開MapGIS K9遙感處理系統(tǒng)，菜單欄影像預處理 分塊裁剪。輸入文件為波段合成的影像，設定裁剪區(qū)域中的裁剪模式設置為“矢量區(qū)裁剪”，單擊下方的“簡單要素區(qū)”選擇之前“投影轉換的區(qū)域”：裁剪完后的效果圖：贛州市+南康市4，3，2假彩色影像截圖以相同方法裁剪該區(qū)域第八波段的圖像。 第 8波段截圖2.1

7、.3、影像融合影像融合是將同一目標或場景的用不同傳感器獲得的，或用同種傳感器以不同成像方式，或在不同成像時間獲得的不同影像，融合成一幅影像，在保持多光譜影像輻射信息的同時提高了影像的空間分辨率的遙感影像處理方法。 根據遙感平臺提供的幾種融合方法，我們將上一節(jié)的多光譜加彩色截圖與第8波段的全色影像截圖進行融合并一一做了操作并最終發(fā)現“加權法”得到的結果影像在采用4,3,2波段假彩色顯示后與實際地物最相似并且最容易辨認。本小組將進行2001年與2009年的影像的分別融合并提取細節(jié)以供分析參考。 2001年贛州市和南康市影像融合結果圖 2009年贛州市和南康市影像融合結果圖細節(jié)展示： 細節(jié)1（主要地

8、物為林地植被） 細節(jié)2 （主要地物為城市地區(qū)，水體） （ 以上兩幅是2001年數據融合后的細節(jié)影像） 細節(jié)展示1 （主要地物為城市地區(qū)，水體） 細節(jié)展示2 （主要地物為耕地，農村居民點，水體） 細節(jié)展示3 （主要地物為森林，農村居民點，耕地） （以上兩幅是2009年數據融合后的細節(jié)影像） 2.2、影像分類模塊 2.2.1、AOI區(qū)編輯 在做AOI區(qū)編輯之前需要對已經預處理好的影像進行目視解譯，對所選地區(qū)的土地利用做一個初步的判讀，再根據影像數據的4,3,2加彩色顯示，并根據4,3,2波段的紅，綠，藍三色的分布與實際地物的對比，對贛州市和南康市作AOI編輯制作方案，最后在實際情況的基礎上作出AO

9、I區(qū)域調整分類，準確選擇訓練區(qū)。綜合以上所有基礎準備工作，本組制作出如下2001年和2009年的兩個年份的分類對照方案：方案土地類型組 成AOI區(qū)編輯植被耕地、林地 、草地水體河流、湖泊、池塘、水庫城鎮(zhèn)用地住宅用地、廠房用地、城市建筑交通運輸用地公路、鐵路、鄉(xiāng)間道路、飛機場農村居民點用地設施農用地其他裸地、空閑用地 AOI區(qū)編輯方案土地類型組成AOI區(qū)編輯林地 耕地 草地 水體 城鎮(zhèn)居民地 農村居民地 其它 (2001年分類對照表)方案土地類型組 成AOI區(qū) 編 輯水域 城鎮(zhèn)用地 農村居民點用地 植被 耕地 林地 草地 其他 (2009年分類對照表) 注:因做AOI編輯的數據源是4,3,2,假

10、彩色顯示，且元數據的光譜分辨率和空間分辨率不高導致多種地物的像元值相近或相同，造成分類出現很大誤差，精度評價不高，因此本小組將結合Googlearth軟件，利用其高空間分辨率類觀察所選區(qū)域的實際地物，便于較精確的選取訓練區(qū)。打開MapGIS K9 遙感處理系統(tǒng)，菜單欄 影像分類 AOI編輯，進行分類編輯：2.2.2、土地利用類型分類 鑒于遙感的影像分類方法非常多，且各有特點，但總體上來說還是分為監(jiān)督分類和非監(jiān)督分來兩大類，本小組將對影像作非監(jiān)督的ISODATA分類和監(jiān)督分類的最大似然法分類和LVQ2神經網絡分類，并對其他分類方法進行嘗試。 ISADATA分類（分類效果不好，幾乎看不到地物特征）

11、 廣義距離分類 (2001年最大似然法分類結果) 2009年最大似然法分類(效果最好)保存退出AOI編輯。點擊菜單欄 影像分類 進行監(jiān)督分類，我們經過比較發(fā)現最大似然法 效果較好。 監(jiān)督分類方法，首先需要從研究區(qū)域選取有代表性的訓練場地作為樣本。根據樣本進行參數設置，對樣本進行分類和歸類。監(jiān)督分類最為關鍵的操作過程是選取訓練區(qū)，其選取的訓練區(qū)的準確與否將深刻影響精度評價結果和最終的分類結果。2.2.3分類后處理分類后處理主要包括分類結果編輯、小區(qū)處理、精度評價、面積統(tǒng)計、自動生成圖例等。分類結果編輯主要是類型區(qū)域合并。在操作中本小組最終將土地利用類型定為五類，分別是：耕地、林地、草地、水域、城

12、鎮(zhèn)用地、農村居民點用地、其他用地。采用小區(qū)合并進行碎斑的處理，選擇像元為30,不宜過大要基本保持原基礎上的分類結果，處理后的效果還是比較好的。分類后結果打開MapGIS K9軟件，菜單欄專題產品分類后比較法：分類后處理結果圖贛州市和南康市2001年-2009年土地利用變化3、 結果分析 1 變化轉移矩陣(單位: 像素)表12 變化統(tǒng)計報表 (單位: 像素) 類別代碼類別面積變化數變化率(%)(A-B)/B*100變化前(B)變化后(A)水體1131836.84654.-47182.-35.788林地25720045.4221055.-1498990.-26.206耕地31520940.3591

13、337.2070397.136.13草地41420236.446440.-973796.-68.566交通用地535333.626028.590695.1671.8城鎮(zhèn)居民地6169828.963049.793221.467.07農村居民地7722570.183454.-539116.-74.611其它81617123.104545.-1512578.-93.535表2贛州市和南康市1999年-2009年的土地利用類型在數量上的變化有以下規(guī)律：（1） 從2001年到2009年，贛州市和南康市土地利用類型中，建筑用地和林地面積是增加的，而水域、草地，未利用地在減少。這一規(guī)律我們可以從表1的變化量

14、一欄中得出。贛州市和南康市個土地利用類型的變化量中建筑用地和林地是正值，而水域、草地，未利用地均為負值。（2） 從2011年到2009年，贛州市和南康市土地利用類型中的建筑用地增幅最大。表2中，建筑用地的變化率在這六種土地利用類型中達到最大。而其他五種土地利用類型變化率均在50%以下。（3） 從2001年到2009年，贛州和南康市土地利用類型中的林地增加量最大。表2中，建筑用地變化量為79,32²。（4） 從2001年到2009年，贛州和南康市土地利用類型中的用地降幅最大。面積減少的四類土地利用類型，其降幅按從小到大排序為：林地未利用地水域草地。水域的面積變化只有2.10²

15、，為什么水域的降幅會大于耕地？這與水域的基量（即該土地利用類型2000年的土地面積）密切相關。（5） 從2001年到2009年，贛州和南康市土地利用類型哪個中的用地減少量最大？根據表2，用地減少的四類土地利用類型按其變化量由小到大排序：耕地未利用地林地水域。以上是贛州市南康市土地利用類型在數量上的變化狀況。4、結論遙感圖像具有覆蓋面廣，宏觀性強，快速，多時相等特點，而且為土地利用類型的時間和空間變化提供了多種監(jiān)測手段。因而在此土地利用變化研究中采用的GIS和RS技術的支持下，得到以下結論：2001年2009年，贛州市和南康市各類土地利用類型發(fā)生了很大的變化，其中建筑用地大幅度增加，究其原因，主要還是人口的增長及城市化得發(fā)展使得對土地的需求增加，而耕地一般地勢平坦且靠近居民點，自然成為建筑用地的首選。耕地無論實在轉出還是轉入方面的變化都比較大。耕地的增加也是人口增長的產物，而耕地的減少，主要是在2001年響應國家退耕還林，還草的號召。草地的減少幅度最大。林地增加量最大，除了退耕還林政策影響外，人工造林也是其增加的主要原因。