自然资源部第二海洋研究所土地利用、覆盖与DEM数据技术服务

一．背景介绍

土地资源是指已经被人类所利用或可预见的未来能被人类利用的土地。土地资源既包括自然范畴，即土地的自然属性，也包括经济范畴，即土地的社会属性，是人类的生产资料和劳动对象。

土地资源指可供农、林、牧业或其它利用的土地，是人类生存的基本资料和劳动对象，具有质和量两个内容。在其利用过程中，可能需要采取不同类别和不同程度的改造措施。土地资源具有一定的时空性，即在不同地区和不同历史时期的技术经济条件下 ，所包含的内容可能不一致。如大面积沼泽因渍水难以治理，在小农经济的历史时期，不适宜农业利用，不能视为农业土地资源。但在已具备治理和开发技术条件的今天，即为农业土地资源。由此，有的学者认为土地资源包括土地的自然属性和经济属性两个方面。

土地利用数据重点是反映区域范围内土地利用系统及土地利用各要素的状态、特征、动态变化、分布特点、区域土地利用结构等基本属性，还可以进一步获取人类对土地的开发利用治理改造、管理保护和土地利用规划等衍生数据。除此之外还可以以土地利用数据分析及推理得到更多视角、更深层次的信息。最直接的利用方式是制作土地利用类型图、按照权属或用地类型统计各类用地的比例以及为土地利用和土地资源评价提供基础信息等，其结果通常采用地图、图表、表格以及文字报告表现单一的数据处理结果。土地覆盖数据是自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素的综合体，包括地表植被、土壤、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物，具有特定的时间和空间属性，其形态和状态可在多种时空尺度上变化。最主要组成部分是植被，但也包括土壤和陆地表面的水体；是陆地生物圈的重要组成部分，也是土地自然属性的重要反映；土地覆盖具有显著的空间特征、时间特征和时空尺度特征。

土地覆盖数据是全球环境变化、碳氮循环等研究和应用、国家生态文明建设、自然资产价值等准确评估的基础数据。土地覆盖有别于土地利用数据，更侧重于土地的自然属性而不是社会属性。同时，土地覆盖数据对土地利用现状调查和制图、全球变化、环境监测、粮食估产、碳循环计算与评估等及其它具有特定目的、特定尺度的研究活动和具体应用具有重要的指导意义。

土地覆盖数据是区域规划、气候变化、生态系统评估、环境建模等多项研究的基础数据之一，同时也是全球变化研究的重要组成部分，因此，基于遥感对地观测技术实施土地覆盖数据的生产受到越来越多的重视。如今，即时、高效的获取土地覆盖数据已成为发展趋势。

DEM，即数字高程模型，是对地貌形态的虚拟表示，可派生出等高线、坡度图等信息，它在测绘、水文、气象、地质、土壤、工程建设、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。如在工程建设上，可用于如土方量计算、通视分析等；在防洪减灾方面，DEM是进行水文分析如汇水区分析、水系网络分析、蓄洪计算、淹没分析等的基础。

地理国情监测云平台应自然资源部第二海洋研究所的要求，对宁波市局部区域2018年土地利用与土地覆盖30m栅格土地利用及2013年10米DEM数据提供产品技术服务，以满足客户科研工作的需求。

二．案例详情

土地利用数据

本次技术服务的核心是：基于宁波市局部区域2018年的Landsat8-OLI遥感影像生产30米土地利用数据产品，包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地在内的6个一级类和包括有林地、灌木林、疏林地、其他林地和高、中、低覆盖度草地等25个二级类型，本次技术服务主要流程如下：

1.数据制作流程

本次数据产品服务主要分为5个阶段，分别是数据准备、分类体系建立、解译标志建立、分类解译阶段和对解译结果的精度检查如图1所示。

图1. 数据制作流程                    

2.土地利用分类体系

按照国家土地利用分类方法，结合刘纪远等在建设“中国20世纪LUCC时空平台”建立的LUCC分类系统，将土地利用类型归结为6个一级分类和25个二级分类，具体分类内容和含义如表1所示。

表1 土地利用/覆盖分类系统

3.提取方法

     本次土地利用数据是基于Landsat-OLI遥感信息源，结合实地调查和其他辅助数据，采用全数字化人机交互作业方法，主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成；在内业建立解译判读标志与实现数据获取的基础上，结合外业实地考察验证，提高土地利用分类精度。

4.遥感解译标志

     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，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，最终建立解译标志库，以部分解译标志为例，来说明判读标准，如表2所示。

表2部分土地利用解译标志

5.质量控制与检查

各工序过程质量按要求进行过程检查 ,需进行100%检查。土地利用数据抽样检查主要是对获取的土地利用数据产品进行空间抽样检查，验证土地利用数据类型定性是否正确。验证的方式主要依靠高分影像（要考虑影像的时效性）与野外实地验证相结合的方式作业，未达到抽样精度90%的重新修正数据。

6.技术服务成果展示

本次产品加工技术服务成果如图2所示：

图2.宁波市局部区域2018年土地利用分布图

土地覆盖数据

本次技术服务的核心是：基于2018年Landsat8-OLI遥感影像生产30米土地覆盖数据产品，包括13种土地覆盖类型（常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林、灌丛、草地、永久性湿地、农田、城镇和建设用地、冰雪、裸露和建设用地、冰雪、裸露或稀少植被覆盖、水体）。本次技术服务主要流程如下：1.数据制作流程

本次数据产品服务主要分为5个阶段，分别是数据准备、分类体系建立、解译标志建立、分类解译阶段和对解译结果的精度检查如图1所示。

图3. 数据制作流程                    

2.土地利用分类体系

按照国家土地覆盖分类方法，同时参照国内外现有的主要是美国马里兰大学土地覆盖分类体系，以及遥感信息源和我国地表覆盖的实际情况，将全国土地类型划分为13级分类土地覆盖数据产品。

表1 覆盖分类系统

3.提取方法

土地覆盖数据是基于Landsat遥感信息源，结合实地调查和其他辅助数据，采用全数字化人机交互作业方法，主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成；在内业建立解译判读标志与实现数据获取的基础上，结合外业实地考察验证，提高土地利用分类精度。

4.遥感解译标志

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，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，最终建立解译标志库，以部分解译标志为例，来说明判读标准，如表2所示。

表2部分土地覆盖解译标志

5.质量控制与检查

各工序过程质量按要求进行过程检查 ,需进行100%检查。土地利用数据抽样检查主要是对获取的土地利用数据产品进行空间抽样检查，验证土地利用数据类型定性是否正确。验证的方式主要依靠高分影像（要考虑影像的时效性）与野外实地验证相结合的方式作业，未达到抽样精度90%的重新修正数据。

6.技术服务成果展示

本次产品加工技术服务成果如图4所示：

图4. 宁波市局部区域2018土地覆盖现状图

DEM数据

1.DEM数据服务建立方法

建立DEM的方法有多种。从数据源及采集方式讲有：(1)直接从地面测量，例如用GPS、全站仪 、野外测量等；（2）根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取，如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等；(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶 跟踪及扫描仪半自动采集然后通过内插生成DEM等方法。DEM内插方法很多，主要有整体内插 、分块内插和逐点内插三种。整体内插的拟合模型是由研究区内所有采样点的观测值建立的。分块内插是把参考空间分成若干大小相同的块，对各分块使用不同的函数。逐点内插是以待插点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随待插位置的变化而变化，因此又称移动拟合法。有规则网络结构和不规则三角网(Triangular Irregular Network，简称TIN)两种算法。TIN模型在某一特定分辩率下能用更少的空间和时间更精确地表示更加复杂的表面.特别当地形包含有大量特征如断裂线、构造线时，TIN模型能更好地顾及这些特征。本次技术服务采用的是在地形图上进行采集，然后在TIN基础上通过线性和双线性内插法生成30m分辨率的DEM数据。

2.渲染方法

为了凸显高低起伏状态，首先利用ARCGIS软件中空间分析功能里面的山体阴影效果将DEM转成山体阴影文件，并将其设置一定的透明度，然后对DEM数据进行色阶渲染即可。

3.成果展示

图5.宁波市DEM空间分布图