基于高光谱和高分辨率影像的土地利用数据库更新研究

探讨了基于高光谱和高分辨率影像结合下的1∶1万土地利用数据库更新方法。首先应用宜兴试验区128波段OMIS-I机载成像光谱数据，借助基期的土地利用数据库，采用土地利用类型分区控制下的光谱匹配分类获得土地利用/土地覆盖自动分类结果。通过分类结果与历史土地利用数据运算得到土地利用可疑变化区与变化类型。采用高光谱数据和SPOT2.5m全色波段融合影像为底图，在土地利用可疑变化区引导下，采用人机交互方式对变化区矢量数据更新。最后，以高精度GPS配合下进行变化区域野外调查验证，内业修改处理后生成新的土地利用数据库。     

土地利用基础图件更新软件系统的设计与开发

土地利用基础图件是新一轮国土资源大调查中系列土地调查的基础.随着我国经济建设飞速发展,土地利用状况发生了巨大变化,如何快速、准确地更新土地利用基础图件已成为亟待解决的重要问题.本文阐述了土地利用基础图件更新软件系统的需求、特点、系统功能和实现方法.该软件系统将整个图件更新作业流程一体化,实现了GPS、RS、GIS技术集成支持下的土地利用基础图件的快速更新.     

高分辨率遥感卫星影像在土地利用分类及其变化监测的应用研究

研究了IKNOS米级高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用技术,提出采用基于知识的土地利用覆盖分类以及变化监测系统方法,首先利用NDVI植被指数和半方差纹理特征的知识进行影像大类区域分割;其次结合光谱知识对各影像区域进行详细分类,同时利用区域生长技术与地类空间知识进行区域分类;第三步是分类后处理与变化信息提取,利用基础图件提供的知识与各区域分类进行比较以发现变化的区域。北京房山良乡试验区的试验表明,Kappa系数为0.912,总精度为0.938;变化信息错误率为13.69%,基于知识的分类与变化信息自动提取可以为在GIS/RS环境下的目视数字化提供目标,加速土地利用基础图件的更新作业过程