基于遥感和GIS的土地可持续利用研究

介绍了中德合作项目“土地利用规划与可持续发展－南京江宁泰淮河流域研究”（英缩写为SILUP）的部分研究内容,在小流域尺度上重点论述了遥感与GIS在土地利用与可持续发展研究中的技术与方法。利用SPOT卫星资料,建立了基于知识的光变特征扩展遥感模型,提取了土地利用信息,取得了较好的分类结果。利用地理信息系统技术建立了可持续发展信息系统,实现了用最终决策分类矩阵FCM（Final Classification Matrix）进行综合土地利用规划的设计思路。     

基于多波段组合技术的土地利用/覆盖信息提取研究

针对不同土地利用类型,选取最佳解译波段组合.在此基础上,提出分层提取的方法,并用此法对土地利用/覆盖信息进行了解译,同时进行了精度评价.结果表明：TM1,4,5组合为解译居民点和水域的最佳波段组合,TM3,4,5组合为解译耕地、林地和草地的最佳波段组合;与非监督分类及监督分类相比,监督分类和非监督分类结合分层提取的总体分类精度分别从25.3%、71.6%提高到85.5%.     

基于RS和GIS的西青区土地利用变化分析

1 研究区概况天津市的新四区之一的西青区,位于天津市西南部,北纬38 ° 51′-39 ° 51′东经116 ° 51′-117 ° 20′.其西面与河北省的霸州市相毗邻,东南北三面分别与本市的红桥区、南开区、河西区、津南区、大港区、静海县、武清区、北辰区相接壤.全区的南北长度约48km,东西的宽度约10km,总面积约为56153.78公顷.     

土地利用动态遥感监测中变化信息提取方法的研究

本文讨论了土地利用动态遥感监测中变化信息提取的常用方法,探讨了不同数据源对方法选择的影响,本文最后结合具体的试验项目给出了变化信息提取的一般性结论。     

基于MODIS—NDVI数据的秦岭中段土地覆被分类

基于地物光谱特征的监督分类一直是用遥感影像解译土地覆被类型的常规方法。基于可见光和近红外波段的光谱反射率构建的NDVI指数的水平高低及时序变化特征对土地覆被类型有高度敏感性和较好的指示性。本文基于时序MODIS-NDVI数据,通过合理选择训练样区对MODIS影象进行监督分类,最终实现对秦岭中部地区各种土地覆被的分类,通过与实地GPS调查数据比较,结果显示分类总体精度达到76．77％,kappa系数为67．22％,分类等级为较好。     

基于遥感分类与数学形态学的道路信息提取

利用遥感图像获得完整道路信息网一直是信息提取的热点和难点,研究了结合遥感分类和数学形态学提取道路,以期获得满意的结果。遥感分类能有效区分人工地物与自然地物,因此能避免自然地物对提取的影响;数学形态学中的腐蚀和膨胀算子对地物边缘很敏感,一直是边缘信息提取的主要方法。实验表明该思路能快速有效提取道路信息。     

基于支持向量机的遥感影像湿地信息提取研究*

以ETM 影像数据为例,采用基于支持向量机的方法对黄河中上游区域湿地信息进行提取,并将该方法与传统的最大似然分类提取方法以及面向对象的提取方法进行对比分析。结果表明:基于支持向量机方法的提取精度高达93.57%,Kappa系数也超过了0.9,比单纯的最大似然分类方法或者面向对象的方法提取精度高得多,而且该方法操作性和实用性也很强。     

基于RS与GIS的野鸭湖湿地土地利用/土地覆盖动态变化研究

通过对野鸭湖湿地的Landsat—TM影像和印度的IRS影像进行融合处理，得到卫星影像分类图。结合实地调查，标定土地利用类型，运用ArcView的解译及数据统计功能，分析研究野鸭湖湿地6年来土地利用／土地覆盖的变化。研究结果表明：耕地、居民点及工矿用地面积增加，水域面积减少，湿地生态环境受到严重破坏。其主要是由自然条件、人口和经济增长所致。水域面积、植被覆盖率的减少，使栖息和越冬鸟类丧失了大量的栖息地。为保护湿地环境，应逐步退耕还草、还林；恢复芦苇、沼泽，确保区内生态平衡和系统生态质量不断优化。     

基于面向对象分类的土地利用信息提取及其时空变化研究

基于面向对象的影像分类技术与土地利用变化模型,选取处于剧烈变化环境下的东江流域为研究对象,对其1980~2008年的土地利用变化特征进行了研究。结果表明:(1)面向对象的遥感分类方法在SPOT5高分辨率遥感影像分类中具有较高的精度(总体精度达87.7%),可以有效避免"椒盐现象"发生;(2)1980~2008年东江流域的土地利用方式和空间格局发生了显著变化。耕地面积急剧减少了2 854.4km2,流失的耕地主要转化为了林地、城镇建设用地;园地面积减少了667km2,流失的园地主要转化为了林地;林地面积增加了1 988.7km2,呈波动变化;草地面积比由4.9%缩减为2.0%;水域面积先减少后增加;城镇用地呈快速增长趋势,年增长率高达186.23%。加强耕地保护和适度限制城镇用地增长对区域可持续发展至关重要。