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
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国建筑物总面积公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国县级医院分布数据服务 人口调查空间分布数据服务 收入统计空间分布数据服务 矿山面积统计及分布数据服务 载畜量及空间分布数据服务 农作物种植面积统计数据服务 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政辖区信息数据服务
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
人类社会发展离不开土地，没有土地就没有人类，土地利用随着人类的出现而发生。人类为了一定的社会或经济方面的目的，会通过利用、改造等活动。从土地上获得更多的资源。土地利用既要受自然条件的制约，同时也会受到社会、经济、技术条件的影响，这就决定了它既是一个将土地的自然生态系统变为人工生态系统的过程，也是一个自然、经济、社会诸多因素共同作用的复杂过程。土地利用的广度、深度和合理利用程度，是一个国家国民经济各部门生产建设规模、水平和特点的集中反映。随着城市化、工业化的发展以及人口数量的日益增长，协调好人地关系已经成为当前的迫切问题。
学术界对土地利用概念存在下列代表性的观点：（1）土地利用是人类通过与土地结合获得物质产品和服务的经济活动过程；（2）土地利用是指人类对待定土地投入劳动力资本，以期从土地得到某种欲望的满足；（3）土地利用是由自然条件和人为干预所决定的土地功能；（4）土地利用是指在既定时间、空间和特点地点的一切已开发和空闲土地的表面状况；（5）土地利用是指由土地质量特性和社会土地需求协调所决定的土地功能过程，即：人类根据土地质量特性开发利用土地，满足人类生产生活需要：同时利用土地改善环境满足人类生存的需要。
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。
土壤质地类型不同表明各地土壤表层内具有不同的矿质颗粒大小分布特点，而不同的颗粒大小分布特点又具有不同的辐射传输、水分平衡、热量平衡等特点。因此，土壤质地类型资料可广泛应用于土壤资源评价、土壤肥力估计、大气热力学及动力学方程等。而区域土壤类型分布图是土壤水盐运移研究、灌溉工程规划设计、灌溉管理、土壤肥力评估等方面的基础资料，对于农业生产和土地资源利用管理具有重要的实际意义。
地理国情监测云平台应浙江大学的要求，对淳安县2018年1:5万矢量土地利用数据、2013年10米DEM及2008年1:10万土壤类型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
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服务单位 |
浙江大学 |
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服务时间 |
2020.04 |
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服务内容 |
淳安县2018年1:5万矢量土地利用数据、2013年10米DEM及2008年1:10万土壤类型数据 |
土地利用数据
本次土地利用数据技术服务的核心是：基于2018年Landsat8-OLI遥感影像生产1:5万土地利用数据产品，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
土地利用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
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一级类型二级类型 |
含义 |
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编号 |
名称 |
编号 |
名称 |
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|
1 |
耕地 |
— |
— |
指种植农作物的土地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草田轮作地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林用地；耕种三年以上的滩地和滩涂 |
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11 |
水田 |
指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，用以种植水稻，莲藕等水生农作物的耕地，包括实行水稻和旱地作物轮种的耕地 |
||
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12 |
旱地 |
指无灌溉水源及设施，靠天然降水生长作物的耕地；有水源和浇灌设施，在一般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地，正常轮作的休闲地和轮歇地 |
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|
2 |
林地 |
— |
— |
指生长乔木、灌木、竹类、以及沿海红树林地等林业用地 |
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21 |
有林地 |
指郁闭度>30%的天然木和人工林。包括用材林、经济林、防护林等成片林地 |
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22 |
灌木林 |
指郁闭度>40%、高度在2米以下的矮林地和灌丛林地 |
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23 |
疏林地 |
指疏林地（郁闭度为10%~30%） |
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24 |
其他林地 |
未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园地等） |
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|
3 |
草地 |
— |
— |
指以生长草本植物为主，覆盖度在5%以上的各类草地，包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在10%以下的疏林草地 |
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31 |
高覆盖度草地 |
指覆盖度在>50%的天然草地、改良草地和割草地。此类草地一般水分条件较好，草被生长茂密 |
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32 |
中覆盖度草地 |
指覆盖度在20%~50%的天然草地和改良草地，此类草地一般水分不足，草被较稀疏 |
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33 |
低覆盖度草地 |
指覆盖度在5%~20%的天然草地。此类草地水分缺乏，草被稀疏，牧业利用条件差 |
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4 |
水域 |
— |
— |
指天然陆地水域和水利设施用地 |
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41 |
河渠 |
指天然形成或人工开挖的河流及主干渠常年水位以下的土地，人工渠包括堤岸 |
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42 |
湖泊 |
指天然形成的积水区常年水位以下的土地 |
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43 |
水库坑塘 |
指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地 |
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44 |
永久性冰川雪地 |
指常年被冰川和积雪所覆盖的土地 |
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45 |
滩涂 |
指沿海大潮高潮位与低潮位之间的潮侵地带 |
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46 |
滩地 |
指河、湖水域平水期水位与洪水期水位之间的土地 |
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5 |
城乡、工矿、居民用地 |
— |
— |
指城乡居民点及县镇以外的工矿、交通等用地 |
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51 |
城镇用地 |
指大、中、小城市及县镇以上建成区用地 |
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52 |
农村居民点 |
指农村居民点 |
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53 |
其他建设用地 |
指独立于城镇以外的厂矿、大型工业区、油田、盐场、采石场等用地、交通道路、机场及特殊用地 |
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6 |
未利用土地 |
— |
— |
目前还未利用的土地、包括难利用的土地 |
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61 |
沙地 |
指地表为沙覆盖，植被覆盖度在5%以下的土地，包括沙漠，不包括水系中的沙滩 |
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62 |
戈壁 |
指地表以碎砾石为主，植被覆盖度在5%以下的土地 |
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63 |
盐碱地 |
指地表盐碱聚集，植被稀少，只能生长耐盐碱植物的土地 |
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64 |
沼泽地 |
指地势平坦低洼，排水不畅，长期潮湿，季节性积水或常积水，表层生长湿生植物的土地 |
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65 |
裸土地 |
指地表土质覆盖，植被覆盖度在5%以下的土地 |
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66 |
裸岩石砾地 |
指地表为岩石或石砾，其覆盖面积>5%以下的土地 |
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67 |
其他 |
指其他未利用土地，包括高寒荒漠，苔原等 |
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3.提取方法
土地利用数据是基于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.淳安县2018年土地利用分布图
DEM数据
1.DEM数据服务建立方法
资源三号测绘卫星，简称ZY3，是中国第一颗民用高分辨率光学传输型测绘卫星，卫星于2012年1月9日发射，它搭载了四台光学相机，包括一台地面分辨率2.1m的正视全色TDI CCD相机、两台地面分辨率3.6m的前视和后视全色TDI CCD相机、一台地面分辨率5.8m的正视多光谱相机，数据主要用于地形图制图、高程建模以及资源调查等。卫星设置寿命5年，可长期、连续、稳定地获取立体全色影像、多光谱影像以及辅助数据，可对地球南北纬84度以内的地区实现无缝影像覆盖。
ENVI软件的DEM自动提取模块能够简单、快速地从扫描或者数字航空影像、摆扫式或推扫式卫星传感器，如ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1/2、SPOT1~6，以及国产的资源三号、天绘卫星系列等创建DEM。独特的向导工具使得DEM提取更加简便、自动；提取完成后还可以使用DEM编辑工具对DEM进行局部编辑；DEM模块全面支持RPC模型参数，尽可能用最少的地面控制点达到有效精度；重叠区可以选择基于灰度或者特征自动寻找匹配点，减少工作量。
具体工作步骤包含以下六步：
1）输入立体像对：一般左影像加载正视影像(NWD文件夹为正视影像文件夹) ；右影像加载后视影像(BWD影像为后视影像文件夹)或者前视（FWD文件夹为正视影像文件夹）。
2）定义地面控制点：软件提供三种定义地面控制点方式：不定义、交互式定义和读取控制点文件。如选择不定义控制点，提取的是相对对高程。
3）定义连接点：软件提供三种定义连接点方式：自动寻找、交互式手工定义和外部读取控制点文件。经测试，利用自动找点的功能可以对资源三号数据全自动的找到连接点。自动找点需要设置连接点个数、搜索窗口、移动窗口、点的相关性阈值等相应参数。自动找点的结果有时候一定误差，根据误差由大到小排序对Tie点的逐个检查删除或者修改误差大点，让Tie在许可范围内。
4）设定DEM提取参数：ENVI会生成核线图像，可以用于立体观测。设置输出像元大小为10m，并设置背景值、地形精细程度等参数。
5）输出DEM并检查结果。
6）编辑DEM并形成最终成果： 生成的DEM有些地方如果有厚云等，对获得的地形有影响，可以通过手动编辑来更改这些区域的高程数据。
表1. 编辑DEM高程值的几种方法
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方法 |
说明 |
|
Replace with value |
用指定的值替换感兴趣区内的高程值，需要设定一个替代常量。 |
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Replace with mean |
用感兴趣区内原来的平均高程值替换整个感兴趣区内的高程值。 |
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Smooth |
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Median Filter |
对感兴趣区内做中值卷积滤波，需要设定一个卷积核，默认为3x3。 |
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Noise Removal |
如果感兴趣区内原高程值大于其周围高程值的标准差，则用周围高程值的中值代替。 |
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Triangulate |
用三角内插算法对感兴趣区内的高程值重新插值。 |
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用薄板样条插值算法对感兴趣区内的高程值重新插值。 |
2.成果展示
展示如图3所示：
图3.淳安县DEM分布图
土壤类型
1.土壤类型数据分类标准
该数据技术服务所使用的是2008年中国1:10万比例尺土壤类型数据，主要依据土壤发生学而进行的土壤分类。土壤发生学分类认为土壤是一个独立的历史自然体， 它不是孤立存在的，而是与自然地理条件及其历史的发展紧密联系着。成土因素的发展和变化制约着土壤的形成和演化，土壤是随着成土因素的变化而变化的。由于成土因素，特别是气候和植被，具有地理分布的规律性，因而土壤的分布也表现出地理分布的规律性。因此，以土壤形成和演化的地理环境作为土壤划分的主要依据，同时强调以成土条件、成土过程和土壤属性三者相结合来进行具体的土壤分类。该土壤类型数据属性内容包括有土纲、土类和亚类以及相应的编码和名称。土类编码及名称如表1所示。
表1中国土壤类型分类编码
|
编码 |
土类 |
编码 |
土类 |
编码 |
土类 |
|
01 |
南方水稻土 |
21 |
褐土 |
41 |
碱土 |
|
02 |
鲜血水稻土 |
22 |
灰褐土 |
42 |
磷质石灰土 |
|
03 |
北方水稻土 |
23 |
暗棕壤 |
43 |
石灰 ( 岩) 土 |
|
04 |
黄刚土 |
24 |
漂灰土 |
44 |
紫色土 |
|
05 |
黄堰土 |
25 |
灰黑土 |
45 |
龟裂土 |
|
06 |
黄垆土 |
26 |
黑土 |
46 |
风沙土 |
|
07 |
娄土 |
27 |
白浆土 |
47 |
山地草甸土 |
|
08 |
黑垆土 |
28 |
黑钙土 |
48 |
山地灌丛草原土 |
|
09 |
绵土 |
29 |
栗钙土 |
49 |
黑毡土 |
|
10 |
熟黑土 |
30 |
棕钙土 |
50 |
巴嘎土 |
|
11 |
潮土 |
31 |
灰钙土 |
51 |
草毡土 |
|
12 |
灌淤土 |
32 |
灰漠土 |
52 |
莎嘎土 |
|
13 |
绿洲土 |
33 |
灰棕漠土 |
53 |
高山漠土 |
|
14 |
砖红壤 |
34 |
棕漠土 |
54 |
寒漠土 |
|
15 |
赤红壤 |
35 |
暗色草甸土 |
71 |
冰川和雪被 |
|
16 |
红壤 |
36 |
灰色草甸土 |
72 |
盐壳 |
|
17 |
燥红土 |
37 |
沼泽土 |
90 |
湖泊 |
|
18 |
黄壤 |
38 |
滨海盐土 |
|
|
|
19 |
黄棕壤 |
39 |
盐土 |
|
|
|
20 |
棕壤 |
40 |
内陆盐土 |
|
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2.提取方法
2008年全国1:10万土壤类型分布图的编制单位为中国科学院南京土壤研究所，由地图出版社出版， 投影方式为Albers等积圆锥投影， 图像精度在0.4~1.6 km之间。本次数据产品技术服务所使用的1:10万土壤类型数据是在中国科学院地理研究所专家团队的带领下，同时参照有关地理图件，对出版地图进行人工数字化所得到。利用淳安县最新的行政区划范围裁剪即得到2008年淳安县土壤类型数据分布图。
3.成果展示
本次数据产品技术服务成果如图4示：
图4. 淳安县东部土壤类型数据分布图
