土地利用覆盖变化地信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告
1. 实验目的
利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。
2. 实验内容
金华市土地利用/覆被变化信息的提取。采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。
（1）TM影像数据的预处理。本文的遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。
（2）土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年金华市土地利用/土地覆被信息。
（3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。
3. 实验方案
4. 数据预处理
4.1 数据源
本文所采用的数据包括：两景金华市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT 全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。具体的见表4-1和4-2所示。
表4-1 研究区遥感影像数据
获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m）
2003年3月9日SPOT-5全色
15 1/25
2003年3月26日LandsatETM+
1-8波段
1
15m（全色）
30m(多光谱)
1996年9月6日LandsatTM1-7波段130
1988年12月5日LandsatTM1-7波段130
表4-2 研究区其他资料及应用说明
数据类型应用说明
大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正
野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作
土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考
4.2 图像预处理
数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。主要工作流程如下（图4-2）：
图4-2数据预处理主要技术流程
具体方法如下：
1）大气校正。本文的大气纠正在PCI软件的ATCOR2模块中完成，以去除薄云和大气对影像光谱的影响，尤其是96年的图像，经过大气校正后，图像质量得到了很大提高。
2）几何纠正。影像几何纠正就是将所研究影像纳入到一个地面坐标系中，方法是利用地面控制点对各种因素引起的遥感影像的几何畸变进行纠正，以便确定影像上每个像元在地面的坐标，其过程就是把目标由一个空间向另一个空间转换的过程。
3）边界裁剪。对遥感影像进行上述处理后，利用所给的金华县行政边界矢量图边界对影像进行裁剪，分别得到1988年和1996年的TM图像以及2003年的SPOT和ETM研究区影像。
4）图像增强。本文采用最佳指数因子分析方法对3幅多光谱影像三波段组合方案进行评价最后得出最佳波段组合。最佳指数因子的计算公式为：
（2-1）
式中，为i波段图像的亮度标准差，其值越大，说明数据的离散度越大，所包含的信息量越大，可
分离性越高；为三波段中任意两波段之间的相关系数，其值越小，表明图像数据独立性越高，信息的
冗余度越小。OIF越大，组合图像的信息量越大，组合方案越佳。利用最佳指数因子分析方法计算1988、1996、2003年三幅多光谱影像的三波段组合值如下表（表4-3）：
表4-3影像最佳波段组合信息含量表
影像
OIF组合方案421432532543752743754
88年TM26.33829.18225.52133.60527.79333.98333.910
96年TM32.15434.86416.84536.02516.08936.16325.598
03年ETM16.24019.48321.12123.24020.88022.59220.427
从上表中可得知，1988年和1996年两幅TM影像的743组合值都是最大的，2003年的ETM543组合值最大，743次之，整个金华市的土地利用格局以耕地和林地等农用地为主，整个地区有较高的植被覆盖，而743组合更接近植被的真彩色，有利于植被的分类，所以三幅影像都采用743组合方案参与分类。
5 土地利用/土地覆被分类
5.1 监督分类法
此法的关键在于训练区的选择。训练区的选取应与分类地区的特点和分类系统相适应。对训练区的统计特征应进行详细的分析，以选择最有效的参数变量(谱段)参与后续的分类。此外，应对训练区特征指标的外延性进行评估（赵英时，2003）。监督分类法中具体方法包括最小距离分类法、多级切割分类法、特征曲线窗口法和最大似然分类法，其中最大似然分类法用的最多。
最大似然分类法（maximum likelihood classifier）在多类别分类时，常常采用统计学方法建立起一个判别函数集，然后根据这个判别函数集计算各待分像元的归属概率。这里，归属概率是指：对于待分像
元x，它从属于分类类别的（后验）概率。设从类别中观测到的条件概率为，则归属概率可表示为如下形式的判别函数：
（3-1）
式中，为待分像元，为类别的先验概率，它可以通过训练区来决定。此外，由于上式中分母和类别无关，在类别间比较的时候可以忽略。
1)训练样区的选取与纯化
本文中采用的方法为试分类混淆矩阵分析法和J-M距离法来对所选取的训练样本纯度进行评价，通过对所得混淆矩阵进行分析，即可得到训练样本占原来各类个体总数的百分比，以确定其分类的正确率，从而也检验了训练的纯度。
在ENVI 4.2中对纯化前和纯化后的训练样本区进行了分类，并以训练样本自身对分类结果进行精度检验，得到混淆矩阵。纯化前训练样本的训练区分类混淆矩阵显示：Overall Accuracy = 92.0142% ，Kappa Coefficient = 0.9165。对训练样本进行纯化后，训练样本的训练区分类混淆矩阵显示：Overall Accuracy = 96.3045% ，Kappa Coefficient = 0.9500。
在ENVI 4.2中未纯化前和纯化后的训练样本区进行统计其J-M距离，结果显示：纯化前训练样本的J-M距离，最小的是园地和林地之间的J-M距离，只有1.3208。另外园地和耕地之间、居民点及工矿用地和未利用地之间的J-M距离也比较小，但均大于1.5。经纯化以后，只有园地和林地之间的J-M距离仍然小于1.5。其他均在1.8以上。训练样本之间的可分性明显增大。
2)分类精度及结果分析
在对影像做了图像预处理后，根据影像的光谱特征，选择适当的训练样区，将土地利用分为若干不同的类别。结合研究区的实际情况，根据目视判读选择训练样本，采用最大似然分类法(Maximum Likelihood Classification, MLC)，将金华市2003年的土地利用分为5类，即耕地、园地、林地、居民点及工矿用地、水域。
（a）1988年（b）1996年（c）2003年
图5-1 金华市最大似然法土地利用/土地覆被分类图
利用上面确定的方法和已有的样本数据对研究区分类后图像进行精度估计，得到最终最大似然法的误差矩阵和各项统计指标（以2003年为例）。
表5-1 最大似然法分类精度矩阵
类别未分
类
耕地园地林地
居民点及工
矿用地
水体未利用地总计
未分类00000000
耕地0658000073
园地0314*******
林地1119400097
居民点及工
0002140016矿用地
水体0000010010
未利
0004801224用地
合计16923119221012256表 5-2 最大似然法分类精度评价（％）
类别参考总计分类总计正确分类数生产精度用户精度
未分类100------
耕地69736594.20%89.04%
园地23361460.87%38.89%
林地119979478.99%96.91%
居民点及工矿
22161463.64%87.50%用地
水体101010100.00%100.00%
未利
122412100.00%50.00%用地
合计256256209
总精度＝209/256＝81.64％
表5-1和5-2显示了在最大似然分类中，园地和未利用地的分类精度比较低，分别为：38.89%和50.00%，这是因为园地、耕地、林地之间和未利用地和居民点及工矿用地之间的光谱特征很多比较相似（图5-2），从而导致误判。尤其是林地和园地错分现象比较多，36个园地样点中，有19个被误分为林地，3个被误分为耕地。
5.2 决策树分类
1）典型地物光谱分析
为了获取研究区内各种地物类型光谱特征知识，对研究区内典型地物类型进行采样并加以统计，统计结果见表5-3（以03年为例）。其中03年耕地按耕地l(主要为水田)和耕地2(主要为旱地)两类采样，水体分为水体1(河流)和水体2(水库和坑塘水面)两类采样。88年图像上由于存在大量山体阴影，因此阴影也列为单独一类进行采样。
表5-3 03年典型地物样本亮度值统计表
地物波段耕地耕地2园地林地居民点及工
矿用地
水体1水体2
未利
用地
B1最小值 4.0014.008.000.009.000.00 5.00 1.00最大值40.0041.0029.0024.0090.0047.0035.00101.00均值21.0624.2215.767.5628.7531.2514.2536.07均方差 4.03 3.58 2.88 2.85 5.93 4.29 4.499.45
B2最小值10.0021.0013.000.0016.000.009.008.00最大值59.0062.0047.0032.00101.0079.0055.00118.00均值35.8735.5724.2115.2938.3548.3819.8757.00均方差 5.54 4.68 4.06 3.527.388.287.7112.52
B3最小值10.0018.0011.000.0018.000.00 6.0013.00最大值76.0067.0057.0032.00117.0081.0063.00138.00均值35.2838.3623.3813.5245.3146.6415.3772.54均方差 6.67 6.13 5.79 3.569.199.437.9918.70
B4最小值25.0019.0022.000.0017.000.000.0017.00最大值109.0090.0072.0067.0082.0065.0063.0095.00均值71.2042.1246.4341.8836.7813.18 5.4064.83均方差10.288.47 6.089.527.708.43 5.7510.54
B5最小值30.0011.0020.000.0024.000.00 4.0026.00最大值117.00110.00102.0092.00172.0099.0095.00167.00均值75.4347.5860.5047.7567.1814.4310.41106.08均方差9.2617.839.7711.6212.1111.347.2118.14
B7最小值16.007.0012.000.0019.000.00 1.0023.00最大值97.0089.0080.0059.00163.0075.0068.00155.00均值47.2431.0135.7424.5160.7110.597.5286.17
通过03年典型地物样本亮度值统计可以得到03年典型地物样本波谱响应曲线：
图5-2 03年典型地物样本波谱响应曲线
2）决策树的构建
对于03年图像：由于水体和阴影的低反射率，尤其是在长波部分更明显。因此可以利用TM4/TM3的比值来区分大部分林地。然后通过缨帽变换的亮度分量可以区分大部分耕地，剩下的耕地、园地和林地可以通过地学辅助知识如高程和坡度信息来加以区分。最后通过分析得到03年的分类决策树：
图 4-5 03年分类决策树
依据同样的原理，通过分析分别得到88年和96年的分类决策树：
图
5-6 96年分类决策树
图 5-7 88年分类决策树
3）分类精度及结果分析
通过决策树分类以及分类后的合并处理最后得到三个时期的土地利用/覆被分类图：
（a）1988年（b）1996年（c）2003年
图 5-8 金华市决策树分类法土地利用/土地覆盖分类图
通过分层采样和已有的样本数据对研究区分类后图像进行精度估计，得到最终决策树的误差矩阵和各项统计指标（以2003年为例）。
表5-6 决策树分类精度矩阵
类别未分
类
耕地园地林地
居民点及工
矿用地
水体未利用地总计
未分类00000000
耕地0773300083
园地0111000012林地062105100114居民点及工
020*******
矿用地
水体1000012013
未利
000020810用地
合计1861610823139256表 5-7 决策树分类精度评定（％）
类别参考总计分类总计正确分类数生产精度用户精度未分类100------
耕地86837789.53%92.77%园地16121168.75%91.67%林地10811410597.22%92.11%
居民点及工矿
23242191.30%87.50%用地
水体13131292.31%92.31%
未利
910888.89%80.00%用地
合计256256234
总精度＝209/256＝91.41％
表5-6和5-7显示了决策树分类中，园地和未利用地的分类精度明显有所提高，分别为：91.67%和80.00%，林地和园地错分现象明显减少，12个园地样点中，只有1个被误分为耕地，同样，在10个未利用地样点中，只有2个样点被误分为居民点及工矿用地。这是因为在决策树分类过程中，充分利用了地物的各种特征信息，除了利用园地、耕地、林地之间和未利用地和居民点及工矿用地之间的光谱特征之外，还有效使用了其他的特征信息，如纹理信息，通过NDVI可以很好的初步分离耕地、园地和林地，利用缨帽变换的亮度、湿度和绿度信息可以很好的区分未利用地和居民点及工矿用地，在初步分类结果的基础上，通过GIS辅助数据，像高程和坡度等信息，可以进一步分离混分部分，使分类精度大大提高。
5.3 两种分类精度评定及结果分析
对两种分类方法的分类结果分别进行精度评定最后得到了两种分类方法三个时期总体分类精度：
表5-8 两种分类方法的分类精度比较
方法总体精度Kappa系数总体精度Kappa系数
1988
年
84.7％0.784687.89％0.8288
1996
年
76.95％0.694987.89％0.8290
2003
年
81.64％0.746191.41％0.8751
从上述表格两种方法分类结果的比较可以看出：
（1）决策树分类方法从整体上优越于最大似然法，而且整体上比较平均，该方法在各单项地物类型的分类精度之间相差比较小，分类结果较为满意，总精度达到了85％以上，均达到最低允许判别精度0.7的要求（Lucas I F J，1994））。
（2）基于知识的决策树分类方法是提高遥感影像土地利用/覆被自动分类精度的有效途径之一，其关键在于知识的获取与规则的创建，只有在对地类光谱特征、几何特征、地类间相互关系、地类变化规律、地学分布规律等知识认真分析的基础上建立合理的规则，通过有效地推理判断才能得到高质量的分类结果。本研究在对金华研究区地物分布规律、地物光谱特征分析的基础上所建立的规则用于分类取得了较好的效果，说明其规则的创建是合理而有效的。
6 土地利用/覆被变化分析
6.1 金华市土地利用类型的数量变化
根据土地利用/覆被遥感图像分类的结果，1988年、1996年和2003年金华市各类土地利用/覆被类型的面积和比例的变化，如表4-1和4-2所示。
表6-1 1988年-1996年金华市土地利用总量变化分析表
土地利用类
型
1988年
面积/hm2
比例％
1996年
面积/hm2
比例％
面积增加
/hm2
变化率％
耕地103476.2450.1967770.7232.87-35705.52-34.51园地2442.96 1.1915425.647.4812982.68531.43林地87942.3342.65102268.3549.614326.0216.29居民点及工
矿用地
5617.98 2.7212702.51 6.167084.53126.10水体3111.03 1.515589.9 2.722478.8779.68未利用地3586.05 1.742419.47 1.17-1166.58-32.53合计206176.59100206176.591000.000.00
表6-2 1996年-2003年金华市土地利用总量变化分析表
土地利用类
型
1996年
面积/hm2
比例％
2003年
面积/hm2
比例％
面积增加
/hm2
变化率％
耕地67770.7232.8772926.7335.375156.017.61园地15425.647.488804.25 4.27-6621.39-42.92林地102268.3549.6101124.2749.05-1144.08-1.12
居民点及工
矿用地
12702.51 6.1615782.677.653080.1624.25水体5589.9 2.725588.46 2.71-1.44-0.03
未利用地2419.47 1.171950.210.95-469.26-19.40合计206176.59100206176.591000.000.00 6.2 金华市土地利用类型转换变化
单纯看面积增加或减少，难以反映土地利用的内部结构变化。为揭示各土地利用类型的内部转移特征，基于1988年、1996年和2003年金华市土地利用分类图，利用ArcGIS软件中空间分析模块的叠加功能，分别将每两个时期分类图像叠加，得到土地利用面积转移矩阵（表6-3、表6-4和表6-5）。
表6-3 1988～1996金华市土地利用转换矩阵（Unit：hm2）
动态转移矩阵
1996年
1988年合
计
耕地园地林地
居民点及
工矿用地
水域未利用地
198 8年耕地61793.3713575.9616128.638208.452044.891720.44103476.24 P/%32.5738.7019.69 4.91 4.13100.00园地1423.71438.48421.3869.319.4470.652442.96 P/%71.0321.02 3.460.97 3.52100.00林地2287.62745.2984457.8274.77115.4764.0887942.33 P/%65.6021.377.88 3.31 1.84100.00居民
点及
工矿
用地
651.24277.56651.243618.36321.6697.925617.98
P/%32.5713.8832.5616.09 4.90100.00水域131.0468.13134.46161.372580.9334.833111.03 P/%24.7312.8625.3830.46 6.57100.00未利
用地
1483.74318.42475.2369.63501.66437.43586.05 P/%47.1210.1115.0911.7415.93100.00
1996年合计67770.7215425.64102268.3512701.525589.92419.47206176.59
总的来说，耕地和未利用地一直在减少，耕地减少的最多，是其他用地的主要来源；居民点及工矿用地的面积呈大幅度地增加，主要来自于耕地；林地、园地、水域面积有不同程度的增加。
1）耕地转换分析
耕地在前期（1988年～1996年）向各种类型均有不同程度的转变，其中主要向园地、林地和居民点及工矿用地转变，转化量分别为13575.96 hm2、16128.63 hm2、8204.54 hm2，分别占由耕地转换为其他用地总量的32.57％、38.7.％和19.69％，在后一时期（1996年～2003年）耕地有稍微的增加，主要由林地、园地、居民点及工矿用地转化而来，分别为8088.21 hm2、8047.98 hm2、3402.36 hm2。总的来说，耕地面积一直在减少，从1988年到2003年，主要转化为园地、林地和居民点及工矿用地，分别达到了6732.99 hm2、15919.29 hm2、11062.26 hm2，占用由耕地转为非耕地的18.14％、42.88％和29.80％。
2）园地转换分析
园地的变化起伏比较大，先增加后减少。前期主要是大幅度地增加，转出主要是变为耕地和林地，增加的面积主要由耕地而来，达到了13575.96 hm2，后期面积逐渐减少，到2003年时主要转向了耕地和园地，分别为8088.21 hm2、327402 hm2，占了由园地变为非园地总量的62.09％和25.13％。总趋势是园地面积在增加，由1988年的2442.96 hm2到2003年的8804.25 hm2，主要来自耕地和林地。
3）林地转换分析
林地在两期都转为耕地和园地，前期转换面积分别为2287.02 hm2、745.29 hm2，占同期林地转换为其他用地类型的65.60％和21.37％；后期转换面积分别是8047.98 hm2、2699.73 hm2，占林地转换为其他用的65.81％和22.07％。其他类型转为林地的主要来自耕地，为16128.63 hm2，占了耕地变为非耕地总量的38.70％。但林地在三个时期的总趋势是在增加，由1988年的87942.33 hm2到2003年的101124.27 hm2。
4）居民点及工矿用地转换分析
居民点及工矿用地在前后两期均表现为主要有耕地、未利用地、林地转化而来，前期转化量分别是8208.45 hm2、369.63 hm2、274.77 hm2，分别占到了同期各自转出比例的19.69％、11.74％和7.84％；后期上述土地利用类型的转化量分别为4867.83 hm2、1090.17 hm2、896.94 hm2，分别占相应转出比例的31.24％、49.72％和7.33％。由上述数据易得知：城乡工矿居住用地迅速增加主要是靠占用大量的耕地得以实现，其次是未利用地和林地。致使居民点及工矿用地的用地面积一直在增加，由1988年的5617.98 hm2增加到15782.67 hm2。
5）水域转换分析
水域主要转换为耕地、居民点及工矿用地和林地，在前期这些转化量分别是131.04 hm2、161.37 hm2、134.46 hm2，占转出比例的24.73％、30.46％和25.38％；后期这些转化量为508.77 hm2、562.86 hm2、451.8 hm2，分别占转出总量的30.30％、33.52％和26.91％。水域的转入前后主要由耕地、未利用地和居民点及工矿用地转化而来，前期转化量分别为2044.89 hm2、501.66 hm2和321..66 hm2，分别占各类转出的4.91％、15.93％和16.09％，后期转入量分别是629.73、225.54、196.56，占各自转出的4.04％、
8.04％和7.02％。近15年来水域面积总量是在增加，由1988年的3111.03 hm2增加到2003年的5588.46 hm2。
土地利用与土地覆被变化翻译
毕业设计(论文) 文献综述 题目土地利用与土地覆被时空动态变化分析学院测绘科学与技术学院 专业资源环境与城乡规划管理 班级0701 学生杨慧荣 学号0710010111 指导教师竞霞 二〇一一年六月一日
土地利用与土地覆盖变化 摘要：文章概要介绍国际地圈-生物圈（IGBP)的核心计划之一——土地利用与土地覆盖变化（LUCC）的科学计划。阐述了该计划的形成历史、科学目标以及主要研究内容。指出LUCC研究目的是改善对全球土地利用和土地覆盖变化动态过程(或动力学）的认识，以着重提高规划土地覆盖变化的能力。 关键词：土地利用土地覆盖国际地圈-生物圈（IGBP)计划全球变化 1土地利用和土地覆盖的形成历史 全球环境变化组织逐渐认识到土地利用与土地覆盖变化的重要性，也意识到对土地利用与土地覆盖这一课题跨学科研究的迫切性。全球环境变化组织对这一课题的重视目的在于提高我们对这种变化的模拟和研究的能力，这也吸引了国际地圈与生物圈计划”(IGBP)和“全球环境变化人文计划”(HDP)，探索对这一课题研究的合作的可能性，他们目的在于改变人们对全球土地利用与土地覆盖动态变化的原始理解。这两大国际组织委托研究土地利用/土地覆盖变化的“核心项目计划委员会”和“研究项目计划委员会”（CPPC/RPPC LUCC）拟定一个关于共同发起土地利用与土地覆被核心项目的科学计划。这项计划由“核心项目计划委员会”和“研究项目计划委员会”（CPPC/RPPC LUCC）联合一个大的研究组织通过多次的研习会和探讨会拟定并最终于1996年4月29-31在美国阿姆斯特丹展开讨论。 2就全球环境变化下的土地利用/覆被的目标 LUCC研究的目标是在全球范围内提高人们对LUCC动态变化的理解，提高人们对LUCC动态变化的研究能力。由于人们对土地利用方式的不同引的变化起了全球行的土地利用与土地覆盖的变化，所以LUCC的研究就显得尤为重要了。土地利用与土地覆盖的变化导致了地圈和生物圈之间的交互作用、生物多样性的遗失，而且也是影响可持续发展和人类对这种全球变化做出反应的主要因素。因此，洞悉土地利用与土地覆盖变化的机制对模拟和评估环境方面是非常重要的。那么对于土地利用与土地覆被的一个明确理解对于理解全球环境改变是不可或缺的。进一步说，洞察土地利用与土地覆被变化的机制需要选择人类能够进行干预的可行路线，通过改变需要和数量来改变全球土地利用（与土地覆被）的转变。LUCC的研究能够提供与土地利用、土地资源、环境政策与规划相关的资
2019年全国土地利用变更调查报告-推荐word版 (16页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 全国土地利用变更调查报告 第1篇第2篇第3篇第4篇第5篇更多顶部 目录 ?第一篇：201X年度全国土地利用变更调查结果 ?第二篇：第三节土地利用变更调查a4 ?第三篇：土地利用变更调查记录表填表要求 ?第四篇：土地利用调查报告 ?第五篇：全国土地变更调查工作规则 ?更多相关范文 正文 第一篇：201X年度全国土地利用变更调查结果 ２００５年度全国土地利用变更调查结果显示我国现有耕地１８．３１亿亩 比上年度净减少５４２．４万亩，全国人均耕地降为１．４亩； “十五”期间全国耕地净减少９２４０万亩 最近，国土资源部完成了全国２００５年度土地利用状况调查和逐级汇总（未包括香港、澳门和台湾地区）。结果显示，截至２００５年１０月３１日，我国耕地面积为１８．３１亿亩，比上年度净减少５４２．４万亩，全国人均耕地由上年的１．４１亩降为１．４亩。 ２００５年减少的耕地面积中，建设占用３１８．２万亩，其中当年建设占用２０８．１万亩，灾毁耕地８０．２万亩，生态退耕５８５．５万亩，因农业结构调整减少耕地１８．５万亩，４项共减少耕地１００２．４万亩，同期土地整理复垦开发补充耕地４６０万亩。 数据显示，２００５年当年新增建设用地４２７．４万亩比上年增加６％。２００５年，东、中、西部当年新增建设用地分别为２４２．４万亩、５７．２万亩、１２７．８万亩，各占当年全国新增建设用地的５７％、１３％和３０％。“十五”期间，由于我国经济社会快速发展和生态建设力度加大，
土地变化信息提取讲解
遥感实验报告
图1-1 第三步：获取分类模板信息，点击AOI，利用AOI-tools中的多边 形工具绘制某一地类的样区。将画好的耕地AOI添加到模板。 signature editor-edit-add. 重复步骤第三步，在图中采集多个 耕地样本。选择所有耕地样本模板，按merge按纽合并这组分类 模板。合并后将模板取名为耕地。利用同样的方法，依次做好其 灌草地、林地、水域、建设用地、裸地土地覆盖类型模板。如图 1-2：1990年图像的分类信息模板： 图1-2 2006年分类信息模板： 图1-3 第四步：保存分类模板。 2.评价分类模板 第一步：点signature editor-Evaluate-contingency，利用可能性矩阵方法评价分类模板精度。达到90以上即为精度满足要求，否则重 新选择训练样区，再次进行精度评价，直到精度满足。 1990年的模板评价结果： Classified Data forest and water forest urban ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- forest and 99.83 0.00 1.14 1.66 water 0.00 100.00 0.00 0.00 forest 0.00 0.00 90.90 0.00 urban 0.00 0.00 0.00 98.34
bare land 0.17 0.00 0.00 0.00 formland 0.00 0.00 8.96 0.00 Column Total 604 638 703 602 Reference Data -------------- Classified Data bare land formland Row Total ---------- ---------- ---------- ---------- forest and 0.00 0.00 621 water 0.00 0.00 638 forest 0.00 4.88 662 urban 0.00 0.00 592 bare land 100.00 0.00 612 formland 0.00 95.12 648 Column Total 611 615 3773 ----- End of Error Matrix ----- 2006年影像的模板评价结果： 3 .执行监督分类 打开Classifier-surpervise classification,选择分类决策规
土地利用变更调查成果保密协议(免费)
土地利用变更调查成果 保密协议 为加强2020年土地利用变更调查成果中涉密资料的管理，确保数据的安全保密，防止发生丢失泄密事件，防范非法使用行为，根据《中华人民共和国保守国家秘密法》及《中华人民共和国保守国家秘密法实施办法》等有关法律法规，特制定本协议书，成果内容为《2020年度耕地质量更新监测评价项目》使用。 一、本协议书所述“使用方”为使用2020年土地利用变更调查成果的单位。 二、本协议所述“保密资料”包括2020年土地变更调查数据库，包括增量包(UPD格式)，GLSJK.hdf、各种汇总表格等。 三、使用方须严格按照《中华人民共和国保守国家秘密法》、《中华人民共和国保守国家秘密法实施办法》、《计算机信息系统保密管理暂行规定》、《国家秘密载体保密管理的规定》等相关法律法规及管理文件的要求，对保密资料进行有效管理，做好安全保密工作。 四、使用方为保密资料的安全管理者。使用方不得将保密资料用于国土资源管理业务以外的工作；不得以商业目的
使用该数据或者开发和生产其他产品；使用方可根据需要对数据内容进行必要的修改和对数据格式进行转换，但未经许可，不得将修改、转换后的数据对外发布和提供；使用方不得将监测成果在计算机互联网上传输、登载。 五、保密资料在使用方存放设施与条件应符合国家保密、消防及档案管理的有关规定和要求，并建立完善的数据资料保密内部管理制度；经批准复制的载体要进行编号与登记，按同等密级进行管理；涉密计算机系统应按相关规定办理批准使用手续，严防失泄密事件的发生。 六、使用方有责任和义务进行经常性的保密教育和检查,落实各项保密措施,使所属人员知悉与其工作有关的保密范围和各项保密制度。一旦发生泄密涉密事件，使用方负全部责任，视情节报请上级有关机关批示处理。 七、本责任书自签订之日起生效。 八、本责任书一式贰份，分别由河北市国土资源局香河分局、使用方存档备查。 年月日使用方单位(签章)： 负责人（签字）： 联系电话： 通讯地址：
土地利用变化研究进展
土地利用变化研究进展 侯鹏程 （上海农林职业技术学院，上海松江：201600） 摘要：土地利用是自然条件和人为活动的综合反映，它的变化可以引起许多自然和生态过程的变化。 关键词：土地利用；土地覆盖；进展 一、土地利用变化的概念及研究意义 （一）土地利用的概念 土地利用变化是人类与地球环境进行物质、能量交互作用的重要表现。发生于任何时空尺度，它不仅影响陆地生态系统的地理分布格局及其生产力。客观反映人类改变地球生物化学循环、生态系统的结构和功能及产品和服务的供应，而且还再现了陆地表面的时空变化过程[1]。土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动，如农业用地、工业用地、交通用地、居住用地等都是土地利用的概念；而土地覆盖则是指地表自然形成的或者人为引起的覆盖状况，例如：与前面所述各种用地相关的物质现状包括各类作物、森林、草地、房屋、水泥及沥青路面等则为土地覆盖的概念。土地利用与土地覆盖有着密切的关系，可以理解为事物的两个方面，其中一个是发生在地球表面的过程，另一个则是各种地表过程（包括土地利用）的产物[2]。无论是在全球的尺度还是国家或者区域的尺度上，土地利用的变化在不断地导致土地覆盖的加速变化。 总之，土地利用和土地覆盖是两个既有密切联系又有本质区别的重要概念。土地利用一般是指人类为获取所需要的产品或服务所进行的土地资源利用活动，是人类对土地自然属性的利用方式和利用状况，包含着人类利用土地的目的和意图。 （二）土地利用变化的定义 土地利用/土地覆盖的变化(Land-use and land-cover change 简称为：LUCC)是国际地圈生物圈计划(IGBP)与全球环境变化的人文因素计划(IHDP)的核心研究计划之一，是全球环境研究的热点和前沿问题[3]。土地利用/土地覆盖变化之所以受到人们的关注，是因为土地利用/土地覆盖变化是全球环境变化和陆地生态系统对全球气候变化和人类活动最重要的响应之一。 土地利用/土地覆盖变化由于影响到了人类生存与发展的自然基础，如气候、土壤、植被、水资源与生物多样性等，影响到地球生物化学圈层的结构、功能以及地球系统能量与物质循环等方面，与全球的气候变化、生物多样性的减少、生态环境演变以及人类与环境之间相互作用的可持续性等密切相关[4]。而且土地利用与土地覆盖作为一种人类的社会经济活动，也是人类对全球变化所做出的反应的一种方式。总而言之，土地利用与土地覆盖变化是所有与可持续发展相关问题的核心，可以说是“可持续发展理论”的开拓计划，土地利用与土地覆盖变化的作用是全球变化的关键，是自然与人文科学领域的“桥梁工程”。 [收稿日期]2007-08-21
怎样根据土地利用现状变更调查
湖北省国土资源公报 1 / 33
湖北省国土资源厅 二〇〇九年十月 概述 2008年，全省国土资源系统坚持以科学进展观为统领，积极应对国际金融危机，认真履行“爱护资源、保障进展、维护权益、服务社会”的职能，不断增强保障和促进科学进展的能力，努力为全省经济社会平衡较快进展提供资源保障。 ◆深入开展学习实践科学进展观、提高执行力大讨论活动，提高国土资源治理能力和服务水平。 ◆创新国土资源治理制度，积极服务“一带两圈”建设。 ◆简化内部审批程序，积极改进服务方式。 ◆优化规划打算治理，保障经济社会建设用地需求。 ◆扎实推进土地利用总体规划和矿产资源总体规划修编、第二次土地调查、矿产资源潜力评价、储量利用调查、矿业权核查等项工作，夯实国土资源治理基础。 ◆接着整顿和规范矿产资源开发秩序，全面推进矿产资源
整合。 ◆切实加强地质灾难防治，最大限度减少因灾损失。 ◆建立完善执法监管长效机制，维护资源权益。 ◆切实加强干部队伍和党风廉政建设。 3 / 33
1、土地资源 ◆土地利用现状 依照土地利用现状变更调查，2008年全省要紧地类面积为： 与2007年相比，耕地净增加1.15万亩；园地净减少2.61万亩；其他农用地净减少 1.40亩；居民点及工矿用地净增加12.34万亩；交通用地净增加2.63万亩；水利设施用地净增加0.36万亩；未利用土地净减少7.23万亩；其他土地净减少1.62
万亩。 2008年全省土地利用现状 ◆耕地爱护 2008年全省耕地总量6996.18万亩，与2007年相比呈增长态势。 2001年－2008年全省耕地保有量变化（单位：万亩） 5 / 33
省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目预算绩效评
江西省2017 年度土地利用变更调查与遥感监测项目预算绩效评价报告 从2010 年度开始，为了保持第二次全国土地调查数据的现势性，在全国范围内采用新机制、新方法开展年度土地变更调查与遥感监测工作。土地变更调查工作是对自然年度内的全省土地利用现状、权属变化，以及各类用地管理信息，进行调查、监测、核查、汇总、统计和分析等。开展全省土地利用变更调查与遥感监测省级核查任务工作是为了保障全省土地变更调查工作顺利进行，有序开展，保证全省土地变更调查成果质量，及时更新省级土地调查数据库，汇总分析全省年度土地利用变化情况，为国土资源“批、供、用、补、查”日常管理及经济社会发展提供基础资料。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔。 江西省国土资源勘测规划院申报了2017 年省财政厅拨款的江西省2017 年度土地利用变更调查与遥感监测项目，投资金额258 万元。为科学、客观、全面、规范地评价专项资金使用绩效，及时总结经验，分析存在问题及原因，为相关部门决策、管理提供参考依据，江西省国土资源厅组织了项目绩效评价。聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測。 遵循“客观、公正、科学、规范”的原则，依据“绩效导向，突出结果”的评价思路，江西省国土资源厅组织具有丰富调查经验、绩效评价和财务管理等方面的专业理论与实践经验的专家组成绩效评价小组，经过查阅资料、不断研究完善等过程，制定了涵盖产出指标、效益指标、服务对象满意度指标、预算资金执行率共4项一级指标、9项二级指标及25项三级指标。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骒。
综合本项目的绩效指标完成情况、2017 年度资金使用情况、项目组织管理及项目效益实现情况，本项目绩效评价自评得分98 分，评分等级优秀。总体上达到了专项资金预设的绩效目标，政策实施效果良好，群众满意度较高。酽锕极額閉镇桧猪訣锥顧荭。 一、项目基本情况 （一）项目概况 1、立项背景及目的 为准确掌握2017 年度江西省土地利用实际变化情况，持续更新全省土地调查数据，充分发挥土地管理参与国民经济的宏观调控作用，实施最严格的耕地保护和节约集约用地等土地管理制度，按照《中华人民共和国土地管理法》、《土地调查条例》、《土地调查条例实施办法》和《全国土地变更调查工作规则（试行）》，全省开展了2017 年度土地利用变更调查与遥感监测工作，省级国土部门负责组织开展全省土地利用变更调查与遥感监测工作，负责全省工作进度、成果质量检查。按照国土资源部的统一部署和要求，江西省2017 年度土地利用变更调查与遥感监测项目由江西省国土资源厅实施，承担单位为江西省国土资源勘测规划院。彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑诒尔。 江西省国土资源厅地籍管理处是省厅内设职能处室，主要职责是拟订地籍管理、土地确权、登记、争议调处办法，调处重大土地权属争议；承担各类土地登记资料的整理、共享和汇交管理工作；拟订土地调查、监测、统计的规程、规范、标准和土地调查、监测总体方案并组织实施；指导市、县（区）地籍工作。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔點鉍。
中国土地利用现状
中国土地利用现状 中国位于亚洲大陆东部,东南面临太平洋,上一个海陆兼备的国家.全国幅员辽阔,自然条件复杂,地区差异很大;人口众多, 经济基础差,科学技术落后,这些都对土地资源的开发利用产生了深刻的影响. 首先,地貌类型复杂.有山地,高原,丘陵,盆地,平原等多种类型,其中山地面积约占全国土地面积的33%,高原占26%,丘陵占10%, 盆地占19%,平原占12%.山地多,平地少,这对发展林业, 牧业和开展多种经营有利,而对发展农业(耕作业)受到一定限制. 第二,气候类型多样.由北向南纵跨温带,亚热带,热带三大热量带.由于热量条件的差异,形成了北方以旱地农业,一年一熟和二年三熟为主;南方以水田农业,一年二熟和三熟为主;由东向西横跨湿润,半湿润, 半干旱,干旱四个气候区.由于水分条件的差异,形成了东部以农业, 林业为主和西部以牧业及绿洲农业为主的两大区域. 第三,土壤和植被类型多样.南方土壤以红壤, 黄壤和水稻土为主,天然植被为亚热带常绿阔叶林和热带季雨林,雨林;北方土壤以绵土, 潮土,褐土,棕壤,黑土为主,天然植被为温带针叶林和落叶阔叶林; 西北土壤以栗钙土,棕钙土,漠土为主,天然植被为草原,草甸,荒漠. 青藏高原土壤以高山草甸土,草原土和漠土为主,天然植被为高山草原, 高山草甸和高寒荒漠.土壤和植被的差异,影响着土地的性质, 肥力状况及其开发利用方向. 第四,我国人口多,密度大,但地区分布不均衡. 东南沿海及四川盆地人口稠密,农业发展历史悠久,交通,文化,经济比较发达,水力, 机械化程度较高,土地利用率较高.西北地区及青藏高原人口稀少, 农业发展历史较晚,交通,文化,经济,技术条件落后,土地利用水平较低, 进一步开发利用潜力较大. 由于受自然条件,社会历史,经济技术条件等因素的影响, 我国土地利用具有以下特点: ①土地开发历史悠久,开发程度高,而利用程度低,发展潜力大. 找国土地开发已有几千年的历史.到目前为止,已开发利用面积占全国土地总面积的73.95%,剩余未开发利用部分多属难利用土地.已开发土地中,耕地中中,低产田约占2/3,林地森林覆盖率低,草地产草量少. 可见,我国土地开发利用潜力较大. ③土地资源比较丰富,土地利用类型复杂多样.我国土地资源面积大,种类多,为多种开发利用提供了条件.主要用地类型有耕地,园地,林地,草地,居民点及工矿用地,交通用地,水域等,其中耕地按水利灌溉条件,又分为水田和旱地. ③耕地,林地比重小,草地比重大.耕地约占全国总土地面积的14.2%,人均耕地 1.6亩;有林地约占16.8%,人均林地仅1.89亩;草地面积约占28%,人均草地3.1亩. ④土地利用地域差异显著.从结构上看:东,南部以耕地,林地, 水域,非农建设用地为主;中部农牧交错地带以耕地,草地为主; 西北部以草地和难利用土地为主;从利用程度上看:东,南部农业历史悠久, 土地利用率较高,中部土地利用率较低,西北部地区土地利用率低; 从地形分布上看:平原及盆地以耕地,水域,非农建设用地为主,丘陵, 岗地区以耕地,林地为主,山地以林地,草地为主.蒙新高原, 青藏高原以草地和难利用土地为主. 现将我国主要土地利用现状及特点分述如下: 1.水田面积约占耕地总面积的1/4,其分布范围相当广泛,南自海南岛,北至黑
土地利用覆盖变化地信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告 1. 实验目的 利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。 2. 实验内容 金华市土地利用/覆被变化信息的提取。采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。 （1）TM影像数据的预处理。本文的遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。 （2）土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年金华市土地利用/土地覆被信息。 （3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。 3. 实验方案 4. 数据预处理 4.1 数据源
本文所采用的数据包括：两景金华市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT 全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。具体的见表4-1和4-2所示。 表4-1 研究区遥感影像数据 获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m） 2003年3月9日SPOT-5全色 15 1/25 2003年3月26日LandsatETM+ 1-8波段 1 15m（全色） 30m(多光谱) 1996年9月6日LandsatTM1-7波段130 1988年12月5日LandsatTM1-7波段130 表4-2 研究区其他资料及应用说明 数据类型应用说明 大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正 野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作 土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考 4.2 图像预处理 数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。主要工作流程如下（图4-2）：
最新全国土地利用变更调查报告
全国土地利用变更调查报告 第1篇第2篇第3篇第4篇第5篇更多顶部 目录 第一篇：2020年度全国土地利用变更调查结果第二篇：第三节土地利用变更调查a4第三篇：土地利用变更调查记录表填表要求第四篇：土地利用调查报告第五篇：全国土地变更调查工作规则更多相关范文 正文第一篇：2020年度全国土地利用变更调查结果２００５年度全国土地利用变更调查结果显示我国现有耕地１８．３１亿亩 比上年度净减少５４２．４万亩，全国人均耕地降为１．４亩； “十五”期间全国耕地净减少９２４０万亩 最近，国土资源部完成了全国２００５年度土地利用状况调查和逐级汇总（未包括香港、澳门和台湾地区）。结果显示，截至２００５年１０月３１日，我国耕地面积为１８．３１亿亩，比上年度净减少５４２．４万亩，全国人均耕地由上年的１．４１亩降为１．４亩。
２００５年减少的耕地面积中，建设占用３１８．２万亩，其中当年建设占用２０８．１万亩，灾毁耕地８０．２万亩，生态退耕５８５．５万亩，因农业结构调整减少耕地１８．５万亩，４项共减少耕地１００２．４万亩，同期土地整理复垦开发补充耕地４６０万亩。 数据显示，２００５年当年新增建设用地４２７．４万亩比上年增加６％。２００５年，东、中、西部当年新增建设用地分别为２４２．４万亩、５７．２万亩、１２７．８万亩，各占当年全国新增建设用地的５７％、１３％和３０％。“十五”期间，由于我国经济社会快速发展和生态建设力度加大，加之农业结构调整频繁，全国耕地面积净减少９２４０万亩，由２０００年１０月底的１９．２４亿亩减至２００５年１０月底的１８．３１亿亩，年均净减少耕地１８４８万亩。这是国土资源部２００５年度全国土地利用变更调查结果报告公布的最新数据。 该报告显示，这５年间，我国建设占用耕地１６４１万亩，灾毁耕地３８１万亩，生态退耕８０６５万亩，因农业结构调整减少耕地１２９３万亩，共计减 少耕地１１３８０万亩。同期土地整理复垦开发补充耕地２１４０万亩。全国耕地面积年均净减少１８４８万亩。
以土地利用_土地覆被变化为中心的土地科学研究进展
收稿日期:2001-10;修订日期:2001-11 基金项目:中国科学院知识创新工程项目(K ZCX 2-310-01,CX IO G-A00-03-02) 作者简介:张明(1970-),男,河南安阳人,博士。主要从事土地利用与土地覆被变化研究。E-mail :zha ng m @ig https://www.sodocs.net/doc/3f8369788.html, 文章编号:1007-6301(2001)04-0297-08以土地利用/土地覆被变化为中心 的土地科学研究进展 张 明 (中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101) 摘要:土地利用/土地覆被变化已成为土地科学、地球系统科学、全球环境变化及可持续 发展研究中的核心领域。其研究的根本目标是实现土地资源的有效管理与可持续利用,这 不仅是解决资源与环境问题的根本立足点,也是经济增长与区域可持续发展过程的重要 前提。针对国际土地科学研究中最为活跃的几个前沿领域:土地利用/土地覆被变化、土 地资源系统分析与评价、土地质量指标体系、生态环境效应及持续土地利用,结合近年来 国内外有关的主要研究计划和项目,本文对以土地利用/土地覆被变化为中心的土地科学 研究进展进行了综述。 关 键 词:土地利用与土地覆被变化;土地质量指标体系;生态环境效应;持续土地利 用 中图分类号:F301.24 文献标识码:A 自20世纪以来,人类对土地资源及其开发利用的研究日益活跃。首先是二战以后,各国及有关国际组织对土地资源展开了深入而广泛的调查,推动了有关土地生产潜力、土地资源评价及土地利用规划等领域的研究,使这些领域在理论和方法上都取得了极大的进步。科技的进步和经济的发展使得过去服务于资源开发利用的土地科学研究的主题逐渐趋向于更加实用的方向,尤其是20世纪80年代末以后,随着人们对资源开发所带来的环境变化问题的日益瞩目,国际土地科学研究对土地系统本身的演变、土地利用活动造成的资源环境影响以及区域乃至全球环境变化给予了更多的关注[1,2]。新世纪伊始,土地科学呈现出以土地利用与土地覆被变化研究为中心,结合土地质量指标体系、土地资源系统评价以及持续土地利用研究的系统和综合发展趋势,这些方向也都因此成为在国际上具有非常丰富的创新生命点的前沿研究领域。本文以上述几个方面为中心,结合近年来国内外围绕这些中心所开展的主要研究计划与项目,综述这一领域的研究进展。 1 土地利用与土地覆被变化研究 在具有全球影响的两大组织国际地圈生物圈计划(IGBP)和国际全球变化的人文因素第20卷第4期 2001年12月 地 理 科 学 进 展PRO GRESS IN G EO GR APHY V ol.20,N o.4Dec.,2001
2013年度土地变更调查与遥感监测技术方案(现状)
漳平市2013年度土地变更调查与遥感监测技术方案（现状） 编制单位：集恩图造信息工程 编写者：王巧晖 时间：2013.12.12
一.项目概况 (3) 二．准备工作 (3) （一）总体控制 (3) （二）资料及设备准备 (4) （三）制作漳平市土地变更调查外业底图 (4) 三. 调查容与方法 (4) （一）开展遥感监测图斑核实及建设用地变更调查。 (5) （二）开展耕地现状变化调查。 (7) （三）开展其他现状变化调查。 (8) （四）开展地类信息专项调查标注。 (9) 四．有关问题说明 (9) （一）建设用地变更原则 (10) （二）建设用地认定原则 (10) （三）2012年度卫片执法变更原则 (10) （四）灾毁及荒废耕地变更原则 (10) 五．基本农田情况调查 (10) 六．更新县级土地调查数据库 (10) （一）数据库质量检查及更新方法。 (11)
（二）数据库质量检查及更新要求。 (11) （三）2013年度数据库变更有关问题说明。 (11) 一.项目概况 为准确掌握2013年度漳平市土地利用变化情况，保持第二次土地调查成果现势性，在第二次土地调查及上年度土地变更调查成果的基础上，采用国土部下发的卫星遥感影像，利用地理信息等技术手段，在漳平市开展土地变更调查监测与核查工作，更新土地调查数据库。为保证本项工作顺利开展，特编写本技术方案。 二．准备工作 （一）总体控制 漳平市2013年度土地变更调查以经国家确认的2012年度土地调查数据库为基础。2012年度土地变更调查及2013年度界线调整形成的各级控制界线、控制面积和各地类面积，作为2013年度变更调查的基础及2013年度土地矿产卫片执法检查单元，不得随意更改。2013年度漳平市行政区域界线发生调整的，由省级国土资源主管部门统一将调整后的控制界线、控制面积、涉及界线调整的县级土地调查数据库和相关说明材料上报国土部进行备案。
土地利用覆盖变化信息提取
土地利用/覆盖变化信息提取实验报告 1.实验目的 利用TM/ETM3个时相卫星数据，应用ENVI软件进行土地利用/覆盖分类，在此基础上进一步分析其动态变化特征。 2.实验容 市土地利用/覆被变化信息的提取。采用决策树分类法提取土地利用/覆被信息，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于江南丘陵地形破碎、地物分布复杂的地区。和传统的监督分类法相比，它可以消除园地和林地、建设用地和裸地光谱相似所带来的影响。 （1）TM影像数据的预处理。本文的遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。 （2）土地利用变化信息提取。首先对其中的一期影像(2003年)分别采用最大似然法、决策分类树法进行分类，提取土地利用/覆被信息，并对二者的提取精度进行比较，选择精度最高者作为最终的提取方法，进而提取1988～2003年市土地利用/土地覆被信息。 （3）利用空间叠加获取土地利用/覆被变化的面积转移矩阵，进而通过面积转移矩阵分析土地利用/土地覆被的数量变化、空间结构变化和土地利用程度。 3.实验方案 4.数据预处理 4.1数据源
本文所采用的数据包括：两景市的Landsat TM和一景Landsat ETM陆地卫星影像，一景半SPOT全色影像；该地区1：50 000地形图；该地区81m*81m分辨率的数字高程模型（DEM）；1：100万中国行政边界矢量图等。具体的见表4-1和4-2所示。 表4-1研究区遥感影像数据 获取时间传感器类型数量（景）空间分辨率（m） 2003年3月9日SPOT-5全色 15 1/25 2003年3月26日LandsatETM+ 1-8波段 1 15m（全色） 30m(多光谱) 1996年9月6日LandsatTM1-7波段130 1988年12月5日LandsatTM1-7波段130 表4-2研究区其他资料及应用说明 数据类型应用说明 大比例尺地形图最新时相的1：50000地形图，用于进行卫星遥感资料的几何校正 野外调查资料野外控制点的测量，土地利用/覆盖分类训练样本区的调查，建立判读标志，进行分类及信息提取精度检验等工作 土地利用现状图对比土地利用/覆盖动态变化及遥感影像分类精度参考 4.2图像预处理 数据预处理部分主要包括：对遥感影像进行大气校正、几何纠正、以及对研究区进行边界裁剪和图像增强。主要工作流程如下（图4-2）：
土地利用与土地覆被变化的全球环境变化研究
土地利用与土地覆被变化的全球环境影响研究 摘要：土地利用与土地覆被变化是全球变化研究的重要方向之一，土地利用和土地覆被变化的环境效应问题一向都是研究的重点。结合近几年来土地利用和土地覆被变化在环境方面的一些研究进展总述了土地利用和土地覆被变化读全球气候，大气质量，以及土壤和水文和生物多样性的影响。 关键字：土地利用；土地覆被变化；环境变化；全球变化 土地利用与土地覆被变化(LUCC)是国际地圈生物圈计划 (IGBP)与全球环境变化的人文因素计划(IHDP)的核心研究计划之一,是全球环境研究的热点和前沿问题,近年来,国际上许多有影响的机构和重大国际合作计划,如IGBP ,IHDP, WCRP等,在总结以往工作的基础上,共同发起（LUCC）对全球变化响应的研究[1 ]。土地利用土地覆被变化之所以受到人们的关注,是因为土地利用与土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化和陆地生态系统对全球气候变化和人类活动最重要的响应之一。IGBPII的土地研究指出,土地利用与土地覆被变化影响着能量交换、水分循环、土壤侵蚀和堆积、生物地球化学循环和作物生产等陆地主要生态过程的结构和功能。目前土地利用对土地覆被格局产生前所未有的影,土地格局的改变影响了陆地生态系统的生物多样性,植物和动物的种群动态、初级生产力等,影响了全球生物地球化学循环和大气中温室气体的含量、改变了区域大气化学性质及过程,对局地、区域及全球气候都产生了广泛而深远的影响。因此,土地利用土地覆被变化的环境效应研究成为了（LUCC）研究的主要内容。 1全球环境变化 全球环境变化又叫全球变化, 主要包括以下几个方面:a 、全球气候变化( 包括 CO2含量的增加引起的全球变暖和厄尔尼诺频发) ;
(完整版)土地利用土地覆被变化的环境效应研究
§7.3 土地利用/土地覆被变化的环境效应研究 一、土地利用/土地覆被变化的生态环境影响 ㈠对区域气候及大气质量的影响 1.对区域气候的影响 土地表面性质发生变化时引起能量的重新分配，从而影响气候的变化。 土地利用/土地覆被变化改变了地表反射率，从而影响温度和湿度的变化。增加反射率，使更多的能量返回到大气中，使对流层温度增加，大气的稳定性增强并减少对流雨。如西非的沙化。 土地利用/土地覆被变化对气候的影响还在于土地表面是温室气体和痕量气体的重要来源。 人类大规模地破坏植被，还可能引起更严重的后果，即它有可能破坏全球大气中的氧循环。人们知道，在距今2０亿年以前的原始大气中是缺乏游离氧的，只是在绿色植物出现后才产生了游离氧。而绿色植物愈发展，则通过光合作用产生的游离氧也愈益增多，并逐步达到占大气圈总容积的21％。由于绿色植物特别是森林在氧循环中起着举足轻重的作用，因此如果没有森林大量造氧，则大气中氧的循环就可能遭到破坏。 2.对大气质量的影响 土地利用/土地覆被变化可以改变大气中气体的含量和组成，从而影响大气质量。 人类活动对化学元素迁移的影响，主要表现在以下两个方面：一是大大加速了地表化学元素迁移规模。人类从地壳开采出许多矿物元素（最多的是碳，其次是钙、铁、铝、氯、硫、氮、磷等），制造许多新的物质（化肥、农药以及“三废”等），并把它们散布到地球表面，又通过种植各种农作物和经济果木等从土壤中直接取走各种元素（碳、氮、钾、钙等等）。每年随生物物质一道从土壤取走的各种矿物质有几千万吨。每公顷收获物一年从土壤中取走的基本物质约为300一700kg，其中每公顷小麦平均从土壤中取走的氮为70kg；磷为30kg；钾为50kg；钙为30kg；每公顷玉米从土壤中取走氮为90kg；磷为30kg;钾为160kg；钙为76kg。一般中等肥力的土壤，大约经过15—20年，矿物养分就会丧失殆尽。矿物质平衡最不稳定的是湿润气候和强烈风化条件下形成的灰化土和砖红壤。这类土壤在开垦之后养分丧失更快。此外，由于人类通过各种途径增强了物质的重力迁移和机械搬迁，所以更扩大了化学元素的迁移量。二是增加了元素迁移中的有害物质，如硫化物、氟、一氧化碳、二氧化碳等。这些物质比自然状态下的循环速度加快。进入人为循坏系统中的元素的迁移是非常复杂的。其中有许多元素在循环系统的各个环节中逐渐消失，主要是逸散到大气中去了。气态环境的流动性大，人为的抛出物大多扩散到广大的空间因而逐渐改变着大气的组成。监测结果表明，大气中的二氧化碳、甲烷、氟氯烃、氮氧化合物和一氧化碳等气体正在逐年增加，有的地区每年增加竟高达7%。参与大气循环的某些化学元素，又随降水落到土壤里，渗入到地表水和地下水之中，进人食物链，特别是那
江西2017年度土地利用变更调查和遥感监测项目预算绩效评
江西省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目预算绩效评价报告 从2010年度开始，为了保持第二次全国土地调查数据的现势性，在全国范围内采用新机制、新方法开展年度土地变更调查与遥感监测工作。土地变更调查工作是对自然年度内的全省土地利用现状、权属变化，以及各类用地管理信息，进行调查、监测、核查、汇总、统计和分析等。 开展全省土地利用变更调查与遥感监测省级核查任务工作 是为了保障全省土地变更调查工作顺利进行，有序开展，保证全省土地变更调查成果质量，及时更新省级土地调查数据库，汇总分析全省年度土地利用变化情况，为国土资源“批、供、用、补、查”日常管理及经济社会发展提供基础资料。 江西省国土资源勘测规划院申报了2017年省财政厅拨款的江西省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目，投资金额258万元。为科学、客观、全面、规范地评价专项资金使用绩效，及时总结经验，分析存在问题及原因，为相关部门决策、管理提供参考依据，江西省国土资源厅组织了项目绩效评价。 遵循“客观、公正、科学、规范”的原则，依据“绩效导向，突出结果”的评价思路，江西省国土资源厅组织具有丰富调查经验、绩效评价和财务管理等方面的专业理论与实践经验的专家组
成绩效评价小组，经过查阅资料、不断研究完善等过程，制定了涵盖产出指标、效益指标、服务对象满意度指标、预算资金执行率共4项一级指标、9项二级指标及25项三级指标。 综合本项目的绩效指标完成情况、2017年度资金使用情况、项目组织管理及项目效益实现情况，本项目绩效评价自评得分98分，评分等级优秀。总体上达到了专项资金预设的绩效目标，政策实施效果良好，群众满意度较高。 一、项目基本情况 （一）项目概况 1、立项背景及目的 为准确掌握2017年度江西省土地利用实际变化情况，持续更新全省土地调查数据，充分发挥土地管理参与国民经济的宏观调控作用，实施最严格的耕地保护和节约集约用地等土地管理制度，按照《中华人民共和国土地管理法》、《土地调查条例》、《土地调查条例实施办法》和《全国土地变更调查工作规则（试行）》，全省开展了2017年度土地利用变更调查与遥感监测工作，省级国土部门负责组织开展全省土地利用变更调查与遥感监测工作，负责全省工作进度、成果质量检查。按照国土资源部的统一部署和要求，江西省2017年度土地利用变更调查与遥感监测项目由江西省国土资源厅实施，承担单位为江西省国土资源勘测规划院。 江西省国土资源厅地籍管理处是省厅内设职能处室，主要职
土地利用现状更新调查技术方案
土地利用现状更新调查技术方案 第一部分基本概况 1.1.土地利用更新调查的概念 为贯彻国土资源部《关于加强土地利用更新调查工作有关事项的通知》（国土资发[2003]296号）和《省人民政府办公厅关于在全省开展土地利用更新调查工作的通知》（鄂政办发[2004]99号）的要求，XX县人民政府决定在全县范围内开展土地利用更新调查工作。 土地利用更新调查（以下简称更新调查）指在土地详查成果基础上，依据土地调查的有关技术规程和规定，参考土地详查和土地变更调查的图件、数据等有关资料，并借助遥感影像图等现势性较强的数据资料，启用最新的国家勘界成果，采用新的土地分类体系，按照不小于详查的调查比例尺度，对调查区的土地利用现状进行一次全新的实地调查，查清土地利用现状和所有权状况，在此基础上建设或更新土地利用数据库。这是对土地详查和土地变更调查成果进行全面更新的调查。 1.2.目标 土地利用更新调查是新形势下加强土地资源管理的一项新任务，通过使用现代测绘、卫星遥感、GIS、GPS等新技术新方法，加快土地利用现状调查速度、减轻调查强度，客观、准确地掌握土地利用现
状及其动态变化状况，提高国土资源调查的科技水平，保持土地利用基础图件和数据的现势性，全面更新土地利用现状调查成果，为准确摸清XX县土地资源家底、合理开发利用土地资源、加强耕地保护、实施土地用途管制、修编土地利用总体规划以及为政府有关部门决策提供可靠依据，同时为农村集体土地所有权登记发证等农村集体土地权属调查提供基础。本次更新调查的主要目标包括以下三个方面： 1、通过土地利用更新调查，查清土地利用类型、数量、构成和分布，实现土地利用图件、数据、实地相一致，建立或更新土地利用现状数据库，同时也为今后开展土地变更调查奠定基础。 2、通过土地更新调查真正实现新旧土地分类的转换，使图形数据和属性数据都统一到新分类中去，发挥土地分类在城乡土地一体化管理中的作用。 3、为农村集体土地所有权登记发证提供基础数据。 1.3.更新调查范围及地理概况 1、更新调查面积 XX县面积约3125.39平方公里，辖XX个乡；XX个国营农场。涉及1∶10000国际标准分幅土地利用现状图153幅。 2、地理概况 XX县地处长江中游平原南端，位于湖北省中南部。南依长江，与湖南省岳阳市、华容、临湘县一衣带水；北枕汉水支流东荆河，与仙桃、潜江市隔河相望；东滨洪湖，与洪湖市共水同渔；西搀荆沙，
中国区域土地利用变化和农业活动对区域气候影响的数值模拟研究
中国区域土地利用变化和农业活动对区域气候影响的数值模拟 研究 陆地与大气在各种时空尺度发生着复杂的相互作用,调节着界面上的能量、物质和动量交换,从而对气候产生重要影响。在人类活动和气候变化的双重胁迫下,中国近30年来的土地利用在不同时空尺度上都发生了很大变化。 中国是世界上灌溉面积最大的国家,而华北平原是中国灌溉面积最大的区域。中国西北降水稀少,水资源短缺,严重制约了当地农业的发展,而地膜覆盖可以有效抑制土壤的蒸发,保持土壤湿度,在西北的应用前景较好。 中国区域这些典型的下垫面变化,通过陆气相互作用,必将对区域气候产生 不可忽略的影响。目前土地利用变化对区域气候影响的数值模拟多关注的是单一土地利用类型的变化,且没有考虑次网格尺度的信息;模式中的灌溉方案还不够 完善;有关地膜覆盖农田对区域气候影响的研究还没有。 本论文首先分别利用历史三期(1990年、2000年、2010年)土地利用数据和植被覆盖度数据来驱动区域气候模式WRF(陆面模块选用Noah),系统模拟研究了中国土地利用和植被覆盖度变化对区域气候的影响。进而在WRF耦合的Noah-MP 陆面模块中引入新的动态灌溉方案,并以此模拟研究了华北平原灌溉对区域气候的影响,所引入的新方案考虑了灌溉与地下水的耦合过程以及灌溉对植被的影响作用。 最后在耦合模式WRF/Noah中引入动态灌溉方案的基础上,将地膜参数化方 案引入该模式,分别设计考虑和不考虑地膜覆盖的试验,研究了西北干旱半干旱 区地膜覆盖农田对区域气候的影响。主要研究结果和结论如下:(1)在土地利用试验中,地表反照率、叶面积指数、城市地表的不透水性、低空云量等影响地表能
实验 土地变化信息提取
实验二土地变化信息提取 实习目的： 1、熟练掌握土地利用变换信息提取的各种方法； 2、通过实习内容掌握土地利用变化信息的基本流程（变化信息发现----变化 信息提取----变化信息类型表示）； 二、实习准备： 软件准备：ERDAS遥感图像处理系统； 数据准备：石羊河流域：94年和87年两时相TM（Band2-5）数据； 三、实验要求： 1、提取原理 以多时相图像叠合方法为例: 变化区域由于其对应的亮度值的变化，可以在叠合图像上得到清楚的显示。 一般反射率变化越大，对应的亮度值变化也大，可指示对应的地表土地利用方式已经发生了变化；而没有变化的地表常显示为灰色调。这种叠合分析方法可以直观的显示两个到三个不同时相的变化区域，便于目视解译，但无法定量地提供变化的类型和大小。 2、伪彩色变化信息结果图 利用87年图像的第五波段、94年图像的第四和第五波段重新融合成一个图像，分别对应用红色、绿色、蓝色来表示，往往由低反射率到高反射率的地表变化（水体到滩涂）显示为青色，而由高反射率到低反射率的地表变化（裸地到耕地）则可显示为黄色。 3、变化信息提取并表示（水体变裸地；植被变裸地；沙地变植被） 4、制图输出 四、变化信息提取方法（至少选用两种）： 1、多时相图像叠合方法 2、图像代数变化检测算法（差值/比值） 3、多时相数据主成分分析变化检测 4、分类后对比检测
五、变化结果 1、分析讨论不同变化信息提取方法的优缺点； 2、利用ArcGIS或者其它软件，将变化信息分层提取，并输出结果图。 3、要求：添加图名（1987—1994年石羊河流域土地变化信息提取图）； 图例（水体变裸地；植被变裸地；沙地变植被）；指北针；制图人；制图 时间等常用制图要素 Arcgis使用： 1 打开ARCGIS 2 添加图像叠加的结果图： 右击，选择第一个选项add data(或者直接点击图标) 3新建图层： 点击arccatalog图标 选择新建图层的路径，右击new/shapefile(如下图所示)