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[remote sensing] 通过人造地球卫星上的遥测仪器把对地球表面实施感应遥测和资源管理的监视(如树木、草地、土壤、水、矿物、农家作物、鱼类和野生动物等的资源管理)结合起来的一种新技术 遥感(RS)简介 遥感是以航空摄影技术为基础,在20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。开始为航空遥感,自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后,这就标志着航天遥感时代的开始。经过几十年的迅速发展,目前遥感技术已广泛应用于资源环境、水文、气象,地质地理等领域,成为一门实用的,先进的空间探测技术。 遥感是利用遥感器从空中来探测地面物体性质的,它根据不同物体对波谱产生不同响应的原理,识别地面上各类地物,具有遥远感知事物的意思。也就是利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器收集地面数据资料,并从中获取信息,经记录、传送、分析和判读来识别地物。 编辑本段遥感技术主要特点 1.可获取大范围数据资料。遥感用航摄飞机飞行高度为10km左右,陆地卫星的卫星轨道高度达910km左右,从而,可及时获取大范围的信息。例如,一张陆地卫星图像,其覆盖面积可达3万多km2。这种展示宏观景象的图像,对地球资源和环境分析极为重要。 2.获取信息的速度快,周期短。由于卫星围绕地球运转,从而能及时获取所经地区的各种自然现象的最新资料,以便更新原有资料,或根据新旧资料变化进行动态监测,这是人工实地测量和航空摄影测量无法比拟的。例如,陆地卫星4、5,每16天可覆盖地球一遍,NOAA气象卫星每天能收到两次图像。Meteosat每30分钟获得同一地区的图像。 3.获取信息受条件限制少。在地球上有很多地方,自然条件极为恶劣,人类难以到达,如沙漠、沼泽、高山峻岭等。采用不受地面条件限制的遥感技术,特别是航天遥感可方便及时地获取各种宝贵资料。 4.获取信息的手段多,信息量大。根据不同的任务,遥感技术可选用不同波段和遥感仪器来获取信息。例如可采用可见光探测物体,也可采用紫外线,红外线和微波探测物体。利用不同波段对物体不同的穿透性,还可获取地物内部信息。例如,地面深层、水的下层,冰层下的水体,沙漠下面的地物特性等,微波波段还可以全天候的工作。 遥感技术所获取信息量极大,其处理手段是人力难以胜任的。例如Landsat卫星的TM图像,一幅覆盖185km×185km地面面积,象元空间分辨率为30m,象元光谱分辨率为28位的图,其数据量约为6000×6000=36Mb。若将6个波段全部送入计算机,其数据量为: 36Mb×6=216Mb 编辑本段广泛的应用 为了提高对这样庞大数据的处理速度,遥感数字图像技术随之得以迅速发展。 目前,遥感技术已广泛应用于农业、林业、地质、海洋、气象、水文、军事、环保等领域。在未来的十年中,预计遥感技术将步入一个能快速,及时提供多种对地观测数据的新阶段。遥感图像的空间分辨率,光谱分辨率和时间分辨率都会有极大的提高。其应用领域随着空间技术发展,尤其是地理信息系统和全球定位系统技术的发展及相互渗透,将会越来越广泛。 遥感(Remote Sensing),从广义上说是泛指从远处探测、感知物体或事物的技术。即不直接接触物体本身,从远处通过仪器(传感器)探测和接收来自目标物体的信息(如电场、磁场、电磁波、地震波等信息),经过信息的传输及其处理分析,识别物体的属性及其分布等特征的技术。 通常遥感是指空对地的遥感,即从远离地面的不同工作平台上(如高塔、气球、飞机、火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机等)通过传感器,对地球表面的电磁波(辐射)信息进行探测,并经信息的传输、处理和判读分析,对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术。 当前遥感形成了一个从地面到空中,乃至空间,从信息数据收集、处理到判读分析和应用,对全球进行探测和监测的多层次、多视角、多领域的观测体系,成为获取地球资源与环境信息的重要手段。 遥感在地理学中的应用,进一步推动和促进了地理学的研究和发展,使地理学进入到一个新的发展阶段。 遥感信息应用是遥感的最终目的。遥感应用则应根据专业目标的需要,选择适宜的遥感信息及其工作方法进行,以取得较好的社会效益和经济效益。 遥感技术系统是个完整的统一体。它是建筑在空间技术、电子技术、计算机技术以及生物学、地学等现代科学技术的基础上的,是完成遥感过程的有力技术保证。
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刘爱霞1 王静1 刘正军2(国土资源部土地利用重点实验室,中国土地勘测规划院,北京,100035;中国测绘科学研究院,北京,100039)摘要:本文主要讨论基于 MODIS 16 天合成的 NDVI 时间序列数据、8 天合成 LST 数据、1∶5 万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地资源现状调查和土地利用及植被覆盖多年变化的研究。首先选取适合于 MODIS 数据分类的土地覆盖分类系统,用 PCA 方法对NDVI 时间序列数据进行信息增强与压缩处理,结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用模糊K-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,得到土地资源现状情况。然后利用变化矢量(CVA)分析方法对北京西北部地区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行了分析。结果表明,MODIS 数据能很好地应用于大范围的土地资源监测中,并能得到较好的结果。关键词:北京西北部;MODIS;土地资源现状;土地利用及植被覆盖变化随着“人口-资源-环境”之间的矛盾日益尖锐,为了实现可持续发展的战略目标,世界各国政府都在大力加强资源与生态环境监测系统的建设。我国《全国生态环境建设规划》和《全国生态环境保护纲要》也明确提出要完善生态环境监测和信息服务体系。国土资源部《科技发展“十五”计划纲要》强调大力推进国土资源管理工作的信息化,强调努力实现国土资源调查评价工作的现代化。其中,土地资源调查与监测是其主要内容之一。随着现代遥感技术的迅速发展,适合于不同空间尺度土地资源调查监测的各种遥感数据相继出现。目前,SPOT5、Landsat TM/ETM+遥感数据是土地资源调查的主要数据源,适合于乡级、县级、区域级等不同尺度,但是应用于较大空间尺度的土地资源调查时,耗费大量人力、物力,且不经济。近年出现的中空间分辨率、高时间分辨率的 MODIS 数据为大尺度的土地资源调查提供了更好的数据源。Tucker 等人研究表明[1],归一化植被指数 NDVI 实际反映了植被生物量、覆盖度和叶绿素含量三方面的生物物理化学性质,利用不同时相条件下的 NDVI序列,可以比较准确地反映植被的生长季相变化的规律。这成为利用遥感数据进行大区域范围植被和土地覆盖制图的基本思路[2~4]。本文尝试以MODIS的NDVI时间序列数据集为主要数据源,结合MODIS LST、DEM、降雨、温度等辅助数据,首先选取适合的土地覆盖分类系统,通过 PCA 等数据处理方法,使用模糊K-均值非监督分类法,进行北京西北部地区的土地覆盖自动分类研究;然后利用变化矢量(CVA)分析方法对该区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行分析,以便为大尺度土地资源的调查监测提供一种快速便捷的方法。1 研究区概况北京西北部地区是我国生态环境建设部门重点关注和投资的地区,本研究区主要包括北京市西北部的风沙源区,涉及河北、山西、内蒙古三省 8个市(地、盟)的 51个县(市、旗),土地总面积为83×104 km2。该区范围西起内蒙古的四子王旗,东至内蒙古的敖汉旗,南起山西的代县,北至内蒙古的阿鲁克尔沁旗,地理坐标为东经 110°20′~121°01′,北纬38°51′~45°25′。研究区地处内蒙古高原中部、黄土高原的北端,位于内蒙古、山西和河北三省交界处,区内地表形态主要由高原、山地、丘陵和盆地几大部分组成,地势呈中间高、南北低趋势。研究区跨中温带和寒温带,属干旱、半干旱大陆性季风性气候,气候变化较为明显。冬春季节受西伯利亚和蒙古冷高压控制,气候干燥少雨,主导风向为西北风,风力强劲,风蚀型外营力地质作用极为强烈,研究区北部的浑善达克沙地和科尔沁沙地,生态环境极为脆弱,是北京西北部地区的主要风沙源区。区域夏秋季节受太平洋副热带高压控制,多东南风,风力较弱,水汽补给较少,气候炎热少雨。区域年均气温 6℃以下,年降雨量为200~750mm,但降雨集中,降雨强度大,外加区域地势比降大,土质疏松,水蚀型外应力地质作用和重力侵蚀作用强烈,水土流失严重,而且容易发生滑坡和泥石流。2 数据及预处理1 遥感数据本文所用遥感数据是美国EROS数据中心提供的MODIS影像。NDVI数据是2001~2004年16日合成的时间序列数据,共23个时相,空间分辨率为250m。陆面温度(LST)是2002年的8日合成时间序列数据,共46个时相,空间分辨率为1 km。在 MODIS 数据处理中,用 MRT 几何纠正与镶嵌软件完成了图像的几何纠正和镶嵌。然后用最大合成法(MVC)对同一区域内植被指数、陆面温度等多时相的数据进行合成预处理,即图像中每一像元用j天中的最大像元值来代替,该处理的目的是为了减少大气的云、颗粒、阴影、视角以及太阳高度角的影响(Brent,NH,1986)。虽然最大合成过程(MVC)减少了大气的云、颗粒等的影响,但是云污染仍存在,接着采用改进的 BISE (the best index slope extraction)方法进行 NDVI 的多时相去云处理。尽管所用 MODIS 的LST 数据都是8 天合成数据,但 Ts 数据质量非常差,为了解决数据残缺的问题,我们利用线形回归来模拟这些数据。地表温度是高度空间相关的,相邻时相同一区域内的 Ts 在空间上存在某种相同的相关性,用线性关系来拟和这种关系;用相同大小的模板同时在被修复图像和参考图像上滑动,如果处于被修复图像模板中心值是零值或异常值,则用最小二乘法求出两个模板内有效数据间的线性回归系数,然后用该系数和参考图像模板中心值求出新值替代原来的零值或异常值。2 其他辅助数据辅助数据主要有通过 ETM+数据目视解译得到的 2002年北京西北部地区土地利用现状图,北京西北部地区 1∶50000 DEM 数据,北京西北部地区的降水、温度数据。利用北京西北部地区各气象站点资料先计算各站点的年平均积温、年平均降水量,然后利用Kriging 插值方法获得北京西北部地区栅格的年平均气温、年平均降水量分布图。3 研究方法1 土地覆盖分类(1)选取适合于 MODIS 数据分类的土地覆盖分类系统,本研究采用《基于遥感数据的土地利用/土地覆被分类体系》[5]。该分类体系最重要的特色在于,针对不同空间尺度和所对应的遥感数据源,都具有其相应的分类,而且分类类型逐渐细化。对于一级分类和二级分类,侧重于土地覆被的分类,即对于中、低空间分辨率遥感数据,以土地覆被分类为主。(2)用 PCA 方法对 NDVI 时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。采用 PCA变换可以将原有的12个月中有用的NDVI信息中的绝大部分压缩到少量的前几个主分量中,同时排除了部分由于数据质量等原因引起的噪声。因此,利用 PCA变换可以有效保证分类精度不受损失。实际结果的研究也表明,PCA 在对于抑制噪声影响和保证分类精度起到了重要的作用[6]。(3)结合 LST 数据、DEM 数据及降雨温度数据,利用模糊K-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类[7],经过分类后处理,对分类发生明显错误的图斑进行更正,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。2 土地利用及植被覆盖多年变化分析变化向量(CVA)分析是一种非常有潜力的植被比较分析方法,根据变化矢量的强度和方向判定变化的区域和类型[8]。变化矢量分析技术用指示参数年时序中的每个数据值作为时序空间的一点,时序空间连续几年的点连接成变化矢量。变化矢量的方向确定了变化的推进,矢量的大小表征了变化的强度。例如,用连续多年12个月的数据来进行变化矢量分析,则变化矢量空间由每年的12个变化监测指示因子图像构成,故全年指示因子对应于一个12 维的时间矢量:土地信息技术的创新与土地科学技术发展:2006年中国土地学会学术年会论文集P (i,x)表示像元i对应于x年的矢量,x (t)为像元i在时间t1到tn的指示因子值,n表示时间维数。矢量的模‖P‖ 代表了全年指示因子累积,矢量的方向为全年指示因子的时间曲线形状的综合反映。任意两年间指示因子的任何变化都会表现在这12维空间中,这种变化可用变化矢量描述如下式:土地信息技术的创新与土地科学技术发展:2006年中国土地学会学术年会论文集ΔP (i)是像元i从x年到y年的变化矢量。ΔP (i)包含了(y-x)年间,像元i在每一时间维上的变化信息。变化矢量的模‖ΔP (i)‖,由欧氏距离(Enclidean distance)决定,表示了指示因子变化的强度。土地信息技术的创新与土地科学技术发展:2006年中国土地学会学术年会论文集当‖ΔP (i)‖超过某一阈值时,往往对应着植被覆盖类型从一种类型转变成另一种类型。ΔP (i)的方向由一系列的角度定义,决定了指示因子的变化过程。对计算出变化矢量强度,依据图像的直方图特征和地面资料可以采用阈值分割的方法划分不同的矢量变化强度等级。借助于指示因子累计值的变化率来判断矢量变化类型。变化率的定义如下:土地信息技术的创新与土地科学技术发展:2006年中国土地学会学术年会论文集4 结论与讨论1 土地资源现状调查通过对研究区2002年12个月的NDVI时间序列数据进行主成分分析得到的前四个主分量,基于1 km 分辨率的 MODIS 8 天合成 LST 数据得到的研究区年均 LST 数据,1∶5 万DEM数据,然后结合降雨温度数据,采用模糊K-均值非监督分类法,得到北京西北部地区的土地覆盖分类结果。然后,对分类结果进行分类后处理,对分类发生明显错误的图斑进行更正,最后得到2002年北京西北部地区的土地覆盖分类图(图1)。图1 2002年北京西北部地区土地覆盖分类图通过图1和图2可以看出,北京西北部地区土地覆盖类型中草地的覆盖面积所占比例最大,约占总面积的53%,内蒙古高原的浑善达克沙地和丘陵区及研究区东部的科尔沁草原南缘地带呈集中连片分布;中西部坝上高原地区的低洼处和河湖滩地的周边、阴山山脉东部及周边地区的丘陵地区也比较集中。牧草地总面积的60%以上分布在沙质甚至沙砾质干旱草原区。农用地占研究区总面积的21%,主要分布在研究区西南部高原和盆地中,多呈条带状沿河谷和河流冲积平原分布。林地占研究区土地总面积的13%,主要分布在大兴安岭、燕山、恒山、阴山山脉地区,在研究区的东部和西南部山区是林地集中分布地区,且大多分布在山体的上部。裸地占研究区总面积的8%,主要分布在北部浑善达克沙地和东部的科尔沁沙地。研究区中,湿地、水域和建设用地所占面积比例最小。图2 2002年北京西北部地区各土地覆盖类型所占比例2 土地利用与植被覆盖多年变化用变化矢量分析法对北京西北部地区2001~2004年NDVI 的变化进行监测。所用数据是北京西北部地区2001~2004年的每月的最大 NDVI 时间序列值,首先计算 NDVI的变化矢量模,然后采用对变化矢量模进行图像分割的技术来生成 NDVI 的变化强度。图像分割满足:①相似性原则,即同一区域内像元应相似;②非连续原则,即从一个区域向另一个区域搜索,像元一定有某些变量特征(梯度等特征)发生突变,从而确定边界。1 变化强度NDVI 变化强度反映了植被覆盖的变化情况。综合考虑植被覆盖度变化矢量模的直方图、均值和方差来确定每个分割点,对变化矢量模进行分割得到变化强度。表1 矢量变化强度不同等级阈值从图3和图4中可以看出,2001~2004年4年间,北京西北部绝大部分地区土地利用/植被覆盖状况没有发生大的变化,生态系统基本维持平衡。无变化和低变化地区占北京西北部地区总面积的3%。无变化区面积最大,占总面积的7%,主要分布于北京西北部地区的赤峰市、敖汉旗、翁牛特旗、巴林右旗和阿鲁科尔沁旗,北部的锡林郭勒盟和四王子旗等地,表明5年间三峡库区的植被覆盖在水平方向上很少变化。低变化区面积占总面积的 6%,主要分布在北京西北部地区的察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、克什克腾旗、正镶白旗、正蓝旗和太仆寺旗的交界处等地区。中变化区的面积比较小,主要集中在北京西北部地区的凉城地区。剧烈变化区,主要集中在北京西北部地区的西部地区、浑善达克沙地周围、克什克腾旗北部和四王子旗等地。图3 北京西北部地区 2001~2004年植被指数 (NDVI) 变化强度图4 植被覆盖度矢量变化强度面积比例2 变化类型以上计算了北京西北部地区4年间NDVI矢量变化强度。矢量变化强度反映了2001~2004年4年间北京西北部地区NDVI的变化程度,但无法判断这4年间植被覆盖度到底是增加还是减少了。因此可以同时借助 NDVI 变化强度和 NDVI 累计值的变化率来判断ND-VI 矢量变化类型[9]。取变化强度的无变化和低变化的界值作为阈值 M,变化强度小于 M 的像元,被认为其变化为平稳型,当变化强度大于 M 时,再根据累计变化率来确定其变化类型。具体参数如下:土地信息技术的创新与土地科学技术发展:2006年中国土地学会学术年会论文集根据计算出NDVI的累积变化率,再考虑公式(5)可以得到NDVI矢量变化类型图。从图5和图6可以看出,2001~2004年北京西北部地区的植被覆盖总体上表现为稳中增加的趋势。归纳起来的变化特征为:图5 北京西北部地区 2001~2004年植被覆指数 (NDVI)图6 植被覆盖度矢量变化强度面积比例(1)植被覆盖变化类型中以平稳型为主,占整体面积的9%,主要分布于北京西北部地区的东北、西北等地区。(2)增加型占的比重也比较大,占北京西北部地区面积的2%,主要分布在北京西北部地区中南部地区。(3)减少型代表植被覆盖度有一定的减少,所占比重很小,主要分布在北京西北部地区的北部零散地区。(4)波动型占北京西北部地区面积的9%,主要分布在北京西北部地区的东北部地区。植被覆盖的波动是正常的自然现象,它是植被正常生长、长期的气候变化等自然作用和各种人类经济活动共同作用的结果。参考文献[1]Tucker,CJ,Townshend,JRGand Goff,TEContinental land cover classification using meteorological satellite data [J]Science,1984 (227):369~375[2]Cihlar JLand cover mapping of large areas from satellites:status and research priorities [J]IJRemote S2000,21 (6&7):1093~1113[3]Townshend JRG,et Global Land Cover Classification by Remote Sensing:Present Capabilities and Future Possibilities [J]Remote Sensing of Environment,1991 (35):243~255[4]Lloyd DA phenological classification of terrestrial vegetation cover using shortwave vegetation index imagery [J]IJRemote Sensing,1990,11 (12):2269~2279[5]JWang,THDeveloping a land use/cover classification system based on remote sensing data in CProceedings of SPIE-Remote sensing for environmental monitoring,GIS applications and Geology IV,2004,(5574):52~60[6]刘爱霞,刘正军,王静基于PCA变换和神经元网络分类方法的中国森林制图研究长江流域资源与环境,2006,15 (1):19~24[7]刘爱霞,王静等基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究地理科学进展,2006,25 (2):96~102[8]陈云浩,李晓兵,陈晋,史培军1983~1992年中国陆地植被NDVI演变特征的变化矢量分析遥感学报,2002,6 (1):12~18[9]中国测绘科学研究院三峡库区相关生态环境监测技术研究项目验收总结报告2005,10
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