全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
一.背景介绍
土地是人类赖以生存和发展的最基本的自然资源。而土地利用又是人类根据土地的特点,按一定的经济与社会目的,采取一系列技术手段,对土地进行的长期性或周期性的经营活动。其具体表现是土地类型的面积变化、空间分布变化和土地的质量变化。它是人类活动作用于自然环境的重要途径之一,也是历史时期土地覆被变化的最直接和主要的驱动因子,人类通过土地利用活动改变地球陆地表面的覆被性质,进而对区域环境产生深刻影响。近几年来,对土地利用的研究大多集中于景观尺度上通过土地利用程度指数、土地利用动态度、景观多样性指数、景观总破碎度和景观优势等指标对土地利用时空变化进行研究,而对土地利用类型随地形的分布格局研究较少,地形因子作为土地利用重要的环境因子,直接影响着地表物质的迁移与能量的转换,在一定程度上决定着土地利用的方向与方式,因此进行土地利用类型随地形的分布格局的研究,将有助于区域土地利用的合理规划和农业结构调整。可进一步揭示人、地和环境之间的发展关系及人类活动和社会因素对自然生态环境的影响。
地理国情监测云平台应(西北工业大学)的要求,对安康市、汉中市、商洛市2015年农村居民点30米栅格数据进行加工服务,以满足客户科研工作需求。
二.案例详情
服务单位 |
西北工业大学 |
服务时间 |
2018.03 |
服务内容 |
安康市、汉中市、商洛市2015年农村居民点30米栅格数据 |
本案例中的土地利用数据加工方法大致分为以下几步:
1.遥感影像的处理
以2000年遥感影像为例,2000年遥感监测的信息源为美国LANDSAT-TM影像(1999-2000),分辨率为30 m×30m ;20世纪70年代遥感监测的信息源为美国LADSAT-MSS影像(1975-1978),分辨率为80m×80m;2015年遥感监测的信息源为美国LANDSAT-OLI影像(2014-2015),分辨率为30 m×30m。为了更好的突出地表植被特征,选择TM4、3、2波段,MSS4、5、7波段和OLI5、4、3波段进行假彩色合成。
在遥感图像的季相确定时,既要注意所在调查区域内遥感信息瞬时覆盖时本身的质量(如含云量度 <10%等技术指标),又必须顾及不同区域的时效性季相差异选择。根据瞬时状态下最大限度使图像上尽可能丰富地反映地表信息的原则,全国遥感调查主要选择5月下旬至6月中旬或8月下旬至9月中旬的图像,对部分边远地区和数据获取困难地区可适当放宽时段限制。
2.信息提取
安康市、汉中市、商洛市2015年农村居民点数据产品是指基于Landsat 遥感影像,我公司地理国情监测云平台专业人员采用全数字化人机交互遥感快速提取方法,同时参考国内外现有的土地利用/土地覆盖分类体系,以及遥感信息源的实际情况,将遥感影像进行解译并在进行实地验证将全国土地利用数据类型划分为6个一级分类,25个二级分类土地利用/土地覆盖数据产品,并结合本项目制定土地利用数据产品分类体系,详见表1。
遥感信息提取的方法主要为目视解译,由于目视解译更侧重于人的知识的参与,为了减少由于不同人员的主观差异性所造成的误差,提高遥感判读精度,因此建立统一解译标志是十分必要的。在多个专家的参与下,根据影像光谱特征,结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,对地物的几何形状,颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析,并在综合各位专家意见后,最终建立表2所示的判读标志。
3.数据集成
空间数据集成是对数据形式特征(如格式、单位、分辨率、精度)等和内部特征(特征、属性、内容等)做出全部或部分的调整、转化、合成、分解等操作,其目的是形成充分兼容的数据库。数据集成是面向应用项目的,数据集成应中包括空间、属性和时间等对对象数据特征的处理,集成成果的表达与具体需求和已形成的数据规范和标准分不开。
针对研究目的和内容,我们对土地利用/土地覆盖数据在内部属性、空间数据精度、空间分析尺度及数据时间序列等重新进行了调整,使其有效的组织在一起,客观地科学地反映全国土地利用的动态变化过程。
4.质量控制方法
(1)遥感影像纠正采用投影变换方法(PROJECT),控制点要选择比较明显的地物,如道路交差点,坝址等,并与地形图相对应,分布要均匀,控制点的个数要大于4个,误差控制在一个像元,TM影像纠正的方根误差(a RES error)小于0.01,MSS影像纠正的方根误差(a RES error)小于0.08
(2)地形图纠正采用有限元方法(Finite Element)。70年代末地形图纠正误差要求①经纬网偏差不超过一个像素(即8.4米);②经线方向的方里网误差不超过2个像素(即17m);③纬线方向的方里网不超过3个像素(即25m)。
30年代和世纪初地形图进行二次纠正时,选择小村屯作为控制点,误差不能大于500米
(3)专题信息矢量化采用人机交互判读实现,分为基于遥感影像的专题信息和分为基于地形图的专题信息。遥感影像解译精度保证耕地、城镇图班的属性判对率达到95%和其他地类达到90%。最小图斑大于6*6个像元,图斑最窄距离为4个像元。地形图数字化时漏绘率小于98%,最小绘图单位为4平方毫米。
5.技术服务成果展示
本次产品技术服务成果以2015年安康市农村居民点数据展示如图1所示:
图1.安康市2015年农村居民点分布图