[發明專利]一種檢測土地利用類型變化的方法

有效

• 申請號: 201611264466.8
• 申請日: 2016-12-30
• 公開（公告）號: CN108268527B
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發明（設計）人: 胡煜;王一;謝國鈞
• 申請（專利權）人: 中科星圖股份有限公司
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國文

一種檢測土地利用類型變化的方法：收集研究地區的歷史土地利用矢量數據；獲得研究地區的遙感影像數據；對遙感影像進行計算機自動分類；將所述歷史土地利用矢量數據與遙感影像數據進行疊加處理，得到遙感影像中各像元在歷史土地利用矢量數據中的歷史土地利用類型歸屬；判斷當前土地利用類型和歷史土地利用類型不一致的像元，標記為類型變化像元；類型變化像元中，將屬于同一種當前土地利用類型的像元用同種顏色表示，實現土地利用類型變化檢測。本發明的方法可以實現土地利用類型的統一標準的分類，并且實現快速地計算機自動分類，同時精準地檢測土地利用類型變化，極大地提高了工作效率和精度。

技術領域

本技術適用于地理信息系統制圖領域，具體說是一種通過地理信息系統制圖方法來檢測土地利用類型變化的方法。

背景技術

隨著全球變化研究的深入，土地利用/覆被變化研究已經成為全球環境變化研究的核心領域內容。應用遙感技術結合地理信息系統(Geographic Information System，簡稱GIS)、計算機技術以及傳統調查方法進行土地利用類型的解譯和分類已經成為當前獲得大尺度、高時效性土地利用時空數據的重要手段。

在遙感技術的研究中，通過遙感影像判別各種目標是遙感技術發展的重要一環，遙感數據庫的建立關乎專業信息提取、動態變化預測和專題地圖制作等重要方面。

土地利用遙感分類實際上是遙感圖像自動分類識別的過程，也就是用計算機模擬人類知覺，完成遙感圖像分析和理解的過程。土地利用遙感分類的核心問題即是一個對遙感圖像特征分析提取、圖像分割和聚類，進行分類識別的過程。土地利用遙感分類的具體過程是把遙感圖像中每一個像元或區域歸為土地利用類型分類系統中的一種類別，也就是通過對各類地物的光譜特征分析來選擇特征參數，劃分出特征空間，將遙感圖像的像元劃分到特征空間中。

在現有技術中，常用的土地利用遙感分類方法有：目視解譯法、監督分類法和非監督分類法。常用的土地利用遙感分類方法存在以下缺陷：目視解譯法主要依靠人工解譯的方式進行分類，不僅耗費時間長，而且不同人員的解譯結果不同，導致分類結果存在差異，無法實現自動分類。監督分類法，選取訓練區的過程同樣是靠人工判斷，所以工作量大，耗時長，而且結果存在差異，無法實現自動化。非監督分類法，只能區分出不同類型的土地，無法確定其土地利用類型，而且精確度較低，無法滿足實際應用的需要。

發明內容

針對現有的缺陷或不足，本發明提供了一種檢測土地利用類型變化的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1，收集研究地區的歷史土地利用矢量數據，所述歷史土地利用矢量數據包括圖斑和圖斑土地利用類型信息，每個圖斑與一種土地利用類型對應；

步驟2，獲得研究地區的遙感影像數據，所述遙感影像數據包括若干像元，每個像元是對研究地區的遙感影像進行柵格劃分而得的子單元；

步驟3，對遙感影像進行計算機自動分類，生成遙感影像當前土地利用類型圖，其中，遙感影像數據中的每個像元都與一種土地利用類型對應；

步驟4，將所述歷史土地利用矢量數據與遙感影像數據進行疊加處理，得到遙感影像中各像元在歷史土地利用矢量數據中的歷史土地利用類型歸屬；

步驟5，判斷當前土地利用類型和歷史土地利用類型不一致的像元，標記為類型變化像元；

步驟6，類型變化像元中，將屬于同一種當前土地利用類型的像元用同種顏色表示，實現土地利用類型變化檢測。

優選地，所述遙感影像為高分辨率衛星遙感影像數據，如ALOS，SPOT，Quick Bird等數據。

優選地，在所述步驟3之前，還對所述遙感影像數據進行圖像預處理：包括大氣校正、幾何校正、投影轉換、剪裁拼接、影像融合中的一種或多種。

優選地，所述步驟3，對遙感影像進行計算機自動分類是基于ENVI軟件實現。