[发明专利]一种检测土地利用类型变化的方法

摘要

一种检测土地利用类型变化的方法：收集研究地区的历史土地利用矢量数据；获得研究地区的遥感影像数据；对遥感影像进行计算机自动分类；将所述历史土地利用矢量数据与遥感影像数据进行叠加处理，得到遥感影像中各像元在历史土地利用矢量数据中的历史土地利用类型归属；判断当前土地利用类型和历史土地利用类型不一致的像元，标记为类型变化像元；类型变化像元中，将属于同一种当前土地利用类型的像元用同种颜色表示，实现土地利用类型变化检测。本发明的方法可以实现土地利用类型的统一标准的分类，并且实现快速地计算机自动分类，同时精准地检测土地利用类型变化，极大地提高了工作效率和精度。

主权项

1.一种检测土地利用类型变化的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，收集研究地区的历史土地利用矢量数据，所述历史土地利用矢量数据包括图斑和图斑土地利用类型信息，每个图斑与一种土地利用类型对应；步骤2，获得研究地区的遥感影像数据，所述遥感影像数据包括若干像元，每个像元是对研究地区的遥感影像进行栅格划分而得的子单元；所述遥感影像为高分辨率卫星遥感影像数据：包括ALOS，SPOT和Quick Bird数据；对所述遥感影像数据的图像预处理包括：大气校正、几何校正、投影转换、剪裁拼接或影像融合中的一种或多种；步骤3，对遥感影像进行计算机自动分类，生成遥感影像当前土地利用类型图，其中，遥感影像数据中的每个像元都与一种土地利用类型对应；用ENVI软件对遥感影像进行计算机自动分类；步骤3‑1，针对研究地区范围，设置分割尺度，对所述遥感影像进行影像分割，得到待分类区域；其中，根据地形的复杂程度确定所述分割尺度，影像分割的尺度决定着分割的图斑的细化程度，分割尺度越小则图斑分割得越精细，在单一地形的地域采用的大分割尺度；反之，在复杂地形的地域则设置小的分割尺度；步骤3‑2，提取各待分类区域的光谱特征信息包括亮度、饱和度或色调；步骤3‑3，采集所述遥感影像中所具有的全部土地利用类型作为影像分类的依据，将每一类型的样本采集数据输入到分割矢量结果中，并对样本点所在区域的属性进行属性标注；步骤3‑4，选择分类算法和相应参数，执行遥感影像的土地利用类型自动分类；所述分类算法为：针对每个分割后的待分类区域i，分别求取其与各已知土地利用类型的样本区域j之间的相关性C，全部土地利用类型为n类，其中，其中，X_i为待分类区域i的光谱特征值，为待分类区域i的光谱特征平均值，X_j为样本区域j的光谱特征值，为样本区域j的光谱特征平均值，S_i为待分类区域i的像素面积，S_j为样本区域j的像素面积，a为调节参数；对于每一个待分类区域i，分别计算得到其与n个类型的样本区域j之间的n个相关性数值，选取所述n个相关性数值中数值最大的相关性所对应土地利用类型，将该待分类区域i归类于所述土地利用类型；步骤4，将所述历史土地利用矢量数据与遥感影像数据进行叠加处理，得到遥感影像中各像元在历史土地利用矢量数据中的历史土地利用类型归属；将所述历史土地利用矢量数据与遥感影像数据进行叠加处理，是基于ArcGIS软件的分析工具模块实现；用ArcGIS软件的分析工具模块对所述历史土地利用矢量数据与遥感影像数据的叠加处理；步骤5，判断当前土地利用类型和历史土地利用类型不一致的像元，标记为类型变化像元；步骤6，类型变化像元中，将属于同一种当前土地利用类型的像元用同种颜色表示，实现土地利用类型变化检测。