遥感技术的用途大全11篇

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中图分类号：P407.8文献标识码： A 文章编号：

一、遥感图像处理技术

遥感图像处理主要包括预处理、几何纠正、图像增强、图像裁剪、图像镶色和匀色、遥感信息提取、遥感制图这几个步骤。其中预处理主要是消除传感器带来的图像问题，某些图像会由于传感器的问题出现周期性的噪声或者尖锐性噪声。一般用带通或者槽型滤波来消除周期性噪声，用傅里叶变换法滤波处理尖锐性噪声。坏线处理也是通过傅里叶变换法。在进行一些有效的薄云处理和阴影处理使图像尽量清晰；几何纠正是一个很重要的环节，主要有图像配准和几何粗、细纠正、正射纠正。配准包括两个方面影响对栅格图像配准和矢量图形配准，粗纠正指纠正几何畸形，根据传感器性能、土地运行姿态、大气状况等资料，细纠正是对遥感数据进行精准的地理定位，正射纠正是利用地理参考数据和数字高程模型数据对原始遥感影像进行纠正。使得遥感影像具有准确的地面坐标和投影信息；最重要的部分是图像增强部分，需要彩色合成、直方图变换、密度分割、灰度颠倒、图像间运算、滤波处理、缨帽变换、信息融合等过程，每个过程都对地籍的状况更加细化处理，使图像更真实；图像裁剪是将所得到的图像裁剪成需要的大小，在地籍测绘中要研究哪一部分的地域就裁剪那一部分的就可以了；图像的镶嵌和匀色，镶嵌就是图像的拼接，然后再结合实际情况进行匀色；遥感信息提取有两种办法，目视判读法和计算机分类法，前者比较常用，还要根据需要对图像进行分类有监督分类和非监督分类以及其他的分类方法，以便于使用；最后一步就是遥感制图，在地籍测绘中，就需要将经过以上步骤处理的图形，根据工作的需要，得出需要的图像。

地籍测绘应用遥感图像

遥感技术在地籍测绘中主要是动态监测应用，计算机技术和遥感技术的进步和发展，地籍测绘事业借助这两方面的力量也得到了提高。GPS定位技术给地籍测绘提供了很大的帮助。在动态监测技术的帮助下，以数字和图像为基础，再加上计算机的力量，得到遥感图像，来记录相关数据信息，对土地情况变化全面的检测，并且将各个时期同一地域得到的情况进行对比，得出最优秀的图像和数据。遥感图像处理技术在地籍测绘中运作流程为数据选取、数据处理、变化信息提取、检测精度评定。地籍管理有连续性、综合性、高精度性。所以在检测方面精度的把控是很重要的环节。精度要求很高时，就必须采用各种办法来达到精度的要求，以得到最好的数据。数据处理就是要将得到的数据化成图像信息，更加直观更加客观。变化信息提取就是对土地大小、面积、类型等方面，通过时间差，计算信息变化量，从而得出土地的变化规律；检测精度评定，是要对那些数据和图像需要多高的精度，以及是否达到这个精度来进行测评并验证测绘水平。

在土地资源的调查中，遥感图像处理技术同样十分有用，对于矿产资源、海洋资源、水资源、旅游资源等资源的保护、管理、规划以及合理开发都起到了很重要的作用。当前社会面临着人口多、资源少、环境破坏严重、灾害频发等重大问题，要保持经济的可持续发展和社会的全面进步，运用科学方法来解决这些问题是必要的，这些问题无疑都牵扯到一个目标，就是土地，土地多了人口再多可以住得下可以保证他们的正常生活，土地就是资源保护好了土地就意味着保护好了着这块土地上的所有资源，也就保护好了资源保护好了环境，环境好了可以避免的灾害例如土地沙化、泥石流等灾害就会减少，所以土地至关重要，也就意味着地籍测绘工作很重要，做好地籍测绘工作对我国的土地问题的解决有建设性的意义。了解我国的土地状况并且合理利用土地，保护土地资源，保护环境，改善生态建设，对我国的发展起着至关重要的作用。1999年我国国土资源部建设性地提出要实施新一轮的计划对国土资源进行大调查，正可以表示出国土资源部对我国的土地问题的重视并且及时做出了的积极的反应。国土资源包括陆地和海域相关的各类土地资源、水资源、地质矿产资源、旅游资源等资源的分布情况进行了调查，以及地质灾害等的多发地段、发生机理等。这其中不仅包括了大量的地理空间信息还包括了描述特征的大量信息，文字、图像、数字等信息支持了国土资源部的调查。遥感图像处理技术结合信息技术，对国土资源的调查有很重要的作用。可以看出，遥感图像处理技术子地籍测绘方面的应用，不仅是对土地状况的剖析，还对国家的发展起到了不可忽视的作用。

结语：

地籍测绘工作在各个方面都有很重要的作用，并且这是一个很繁琐的工作，在城市规划与建设方面需要用到地籍测绘方面的各种数据及相关依据，保证城市建设的科学性最大限度的保证人民群众的利益，还可以利用测绘后的数据和图像分析土地的变化，用于研究地震、地形变化等方方面面的内容，同样有很重要的作用。然而地籍测绘工作不是一件简单的工作，在精度方面要求很高，数据的不同用途也要求不同的精度，不同方面的需求所需要的数据与图像也不相同，因此就需要工作人员认真细致、严谨，一旦有环节错误将会影响整个过程无法顺利完成，并且在土地变化方面有一定的认识，通过多张图像的分析来找到地形变化的规律并且分析其是否有害，并及时汇报。遥感技术随着计算机技术的发展近年来也得到很大的发展，所以遥感制图也得到很大的提高，从数据的精准度、及时性到制图的高效性、准确性都得到了很大地提高，所以遥感图像处理技术为地籍测绘提供了很大的方便，利用这一项技术，将各类数据转化成所需要的图形，使工作人员可以更加直观更加有效地得出土地的相关数据并观测到土地的变化，然而这一过程需要很多的技术处理，因此技术上要求很高，需要确保精准度，质量要求必须达标。随着计算机的发展，遥感事业的发展，遥感图像处理技术更加精准，因此在地籍测绘上应用此技术，使得地测绘工作更好地服务与人类。

参考文献：

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中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8328-02

近年来，遥感技术成几何增长发展，光学、热红外等各类卫星传感器在对地观测方面得到了广泛的应用，同一地区获取的多光谱、多时相、多分辨率卫星遥感影像数据越来越多，我们将这一类的数据统称为多源卫星遥感影像数据。多源卫星遥感影像数据相对于单一的遥感卫星数据来说提供了互补、冗余和合作等特性。

利用卫星遥感影像进行土地利用动态监测已经应用的越来越广泛，其研究主要包括：土地利用动态变化监测，解决土地利用变化率、变化的地点及其变化空间的范围，还有环境等对土地利用变化的影响等。常规的技术方法有：采用空间分辨率和时间分辨率不同的卫星遥感数据，获取土地利用变化的时间序列和空间范围等数据，与此同时借以非遥感数据的辅助，比如地面调查数据和统计数据等进行综合分析。

20世纪末，多源遥感影像融合的应用发展，对进一步测量土地利用的动态变化已成为全球遥感界主要研究课题之一。单一传感器的遥感资料由于各种条件的限制，已经难以满足对区域土地利用动态变化监测的需求，利用影像融合技术将来自不同传感器的影像信息融合后产生新的影像已成为一种趋势。

1 多源卫星数据

1.1航空遥感

先进的航拍遥感技术主要利用无人机。无人驾驶飞机 （Unmanned aerial vehicle），是一种可控制、能携带多种任务设备、执行多种任务，并能重复使用的无人驾驶航空器。自控的微型无人驾驶飞机携带专业的数码相机，能够构建成区别于传统航空遥感的“微型航空遥感系统”，与传统的卫星遥感相比具有更高的机动灵活性，并可在云层下飞行，有效的避免了云的影响，增强了遥感影像的时效性，不受重访周期的限制，同期能够获取高空间分辨率的遥感影像；无人机的这有优点越来越受到研究者的青睐，应用方面也具有广阔的前景。

徐丽华等人以宁波象山县泗洲头镇东联村为例，通过无人机进行遥感航拍，结合研究区及周边地区的地形图，利用遥感专题信息提取技术对东联村进行用地类型现状提取；并通过实地调查研究，进行其新农村的规划，从而论证无人机航拍技术在新农村规划方面应用的可行性和实效性。

1.2 Landsat系列卫星

利用陆地卫星Landsat所得到的TM等遥感图像进行土地利用现状调查编制土地利用现状遥感解译图结合地理信息系统技术进行土地利用动态监测是以地图的形式全面地系统地反映土地利用状况及其分布规律的一种有效工具。

TM影像总共有七个波段， 这七个波段的信息考虑了不同地物的光谱特征及大气影响，所以这些波段的选择过程和结果本身就是对影像的一种优化。在现实应用中，应该根据具体的研究对象特征确定分类的波段和分类的数目。以往的研究表明， 除了第6波段外，其它波段反映的地表光谱信息量最丰富。所以以多时相的TM数据为主要信息源并结合其他资料开展城市土地利用变化遥感监测研究具有一定的科学意义和应用前景。

1.3 SPOT系列卫星

SPOT-5卫星于2002年5月发射升空。与前几颗卫星相比， SPOT-5在性能上做了巨大的改进， 能够为研究者提供了更为丰富、可靠、动态的地表信息资源。SPOT-5卫星遥感影像的空间分辨率最高为2. 5m，其传感器能够完成前后模式实时获取立体影像；它在运营性能、数据的存储和传输等方面也都有了显著的提高。

经处理后的SPOT卫星遥感影像能满足土地利用动态变化监测的需求。利用SPOT卫星遥感影像数据，经过数据的几何校正、影像增强和预分类等处理，结合统计数据和实地的抽样调查，可以在综合分析实地调查资料的基础上，准确的获取研究区内的卫星遥感影像解译标志。然后根据对卫星遥感影像的计算机自动解译，能确定土地利用的类型。利用遥感影像资料结合GIS技术进行土地利用调查，可以建立一套完善的数字化地理信息基础资料，为合理利用土地资源，土地利用规划修编等政府决策提供可靠的依据。

1.4 雷达遥感

成像雷达遥感全天候全天时工作和穿透一些地物的特点是其它光学成像遥感所无法相比的。目前，雷达遥感在很多领域得到极其广泛的应用。

黄明祥等针对热点雷达数据ERS-2，以地处云量较多的杭州湾海涂围垦区为研究样区，经过几何校正，影像的配准，假彩色合成等影像预处理过程，对实验区进行分区后，针对不同子区的农业土地利用类型，分别采用非监督分类和BP神经网络分类进行农业土地利用分类。研究结果表明SAR遥感数据可以替代多光谱遥感数据实现土地利用调查。

当然SAR遥感监测技术的应用主要针对的是那些难以获得卫星遥感数据的地区。经过调查统计，在农作物生长季，我国北方多光谱遥感数据的有效利用率仅为3%-5%，而在南方这个比率则更低仅仅只有1%-3%，但是当SAR 以其全天时，全天候的成像并对某些地物的穿透探测时，SAR在对地观测领域具有独特的优势，其获取数据有效率高达100%，因此可以说SAR是对时效要求高的农业，林业等资源调查监测应用的最佳选择。

2 多源遥感卫星数据的融合

2.1多源遥感影像融合的类型

2.1.1 同一传感器不同分辨率的遥感影像数据的融合

徐志红，盛乐山等选择法国SPOT-5的 2.5米全色卫星影像数据和10米的多光谱卫星影像数据，通过采用影像融合的方法，利用影像的纹理和光谱响应等特征，结合土地利用现状矢量图库完成土地利用现状的调查。

2.1.2 不同传感器的遥感影像数据的融合

许兆军，胡娟等采用2002年和2003年SPOT 及ETM+数据在专业遥感软件的辅助下利用多源遥感数据融合技术进行土地利用变化信息提取并对变化信息进行野外调查核实 节省了外业查找变化地块时间提高工作效率保证调查结果的可靠性 为今后开展土地变更调查提供了一种新的方法。

2.2多源遥感影像融合的过程

多源遥感影像融合的过程一般分为2个过程：数据预处理和影像融合，流程可用图1来表示。

3 遥感影像分类

3.1目视解译法

目视解译是信息社会中地学研究和遥感应用的一项基本技能。遥感技术可以实时的、准确的获取资源与环境信息，如重大自然灾害信息等，可以全方位、全天候地监测全球资源与环境的动态变化，为社会经济发展提供定性、定量与定位的信息服务。

目视解译是遥感图像解译的一种，又称目视判读，或目视判译，是遥感成像的逆过程。它指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。

3.2.计算机自动分类法

非监督分类与监督分类：

非监督分类完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。

监督分类比非监督分类更多地要求用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。

监督分类比非监督分类具有一定的优势，但是其产生的分类结果往往也会有较多的错分、漏分情况发生，从而导致了分类精度降低。

为了提高分类精度，不断有新的分类方法出现，有些方法因为程序复杂而未得到推广应用。因此，在当前的遥感技术发展的水平条件下，应该综合利用现有的多源遥感数据，并结合GIS技术，尽可能的提高遥感数据分类精度。在获取了土地利用变化的信息后，在通过统计分析或者转移矩阵分析等，才能理解和认识土地利用的格局特征和演变规律。

4 讨论

多源卫星遥感数据的融合选择最优融合方法时主要是针对不同的区域或自身图像的特点来决定的。融合的关键是融合前两幅影像的精确配准以及融合方法的选择。

多源卫星遥感影像融合技术的优势表现为 ：

1）可增加图像的信息利用率。

2）可提高经融合的信息的可信度和精度。

3）可增强对目标物的检测与识别能力

4）可降低投资

多源卫星遥感数据的融合尚待解决的问题是：

多光谱与多传感器、多空间下遥感影像的融合的理论框架、模型及其算法的研究，影像的性能评价标准的确定，融合理论的精度的提高，实际应用受不同时相影响以及计算机自动分类等问题，是今后卫星遥感数据融合需要努力研究的方向。

参考文献：

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[3] 武文波，王广军，王忠义. TM影像在土地利用现状调查中的应用[J].辽宁工程技术大学，2002，2（21）：157-159.

[4] 曹雪，柯长青.基于TM影像的南京市土地利用遥感动态监测[J].南京大学，2006，11（31）：958-961.

[5] 刘琳.ETM+（TM）数据在土地利用动态监测中的应用[J].安徽农业大学，2007，4（31）：77-80.

[6] 徐志红，盛乐山.利用遥感影像进行土地利用现状更新调查的研究[D].武汉：武汉大学.

[7] 亓兴兰，胡宗庆，刘健.SPOT-5全色与多光谱遥感影像融合方法比较[J].北华大学学报，2011，2（12）：214-218.

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前言

随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费，难以适应土地利用的这种快速变化。遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用遥感动态监测中。

一、遥感技术的发展及优势

在高空间分辨率遥感图像上，地物的空间特征在地物识别中越来越占据主导地位，而在中、低分辨率图像识别中起主要作用的色调及统计特征将退居次要的或辅助的地位。高光谱技术的兴起与发展，使遥感从鉴别发展到对地物的直接识别。高光谱遥感的最大特点是可以获得和重建像元光谱，从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成以致地物的成分，反演地物的物理、化学参量。随着光谱分辨率的提高，地物的光谱特征在识别中越来越占据主导地位，工作方法则由图像分析转变为以谱分析为主的图谱结合模式，并使遥感应用逐渐摆脱“看图识字”阶段，而越来越依赖于对地物波谱特征的定量分析和理解。时间分辨率的提高细化了遥感动态监测的时间粒度，使遥感变化检测研究发展到对地物或现象演化过程的研究，序列图像分析方法会逐渐成为新的研究热点。

二、土地利用动态监测

遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息提取，并相应有图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。

1、遥感图像预处理方法

遥感图像预处理是为了更好地提取土地利用变化信息，处理效果的好坏直接决定土地利用动态监测的精度。

（1）图像的增强处理

将原来不清晰的图像变得清晰或把人们感兴趣的某些特征强调出来（同时抑制不感兴趣的特征）的图像处理方法称为图像增强。增强方法有多种，如直方图调整、直方图线性扩展、滤波及主成分分析等。但值得指出，图像增强处理专门性很强，不存在对所有问题效果都好的增强方法。

（2）图像几何精度校正

这项工作是校正遥感图像记录的数据。常用的方法是一般齐次多项式。校正过程：先通过地面控制点数据对原始遥感图像的几何畸变过程进行数学模拟，建立原始畸变图像空间与几何标准空间的数学对应关系，再利用这种数学关系将畸变图像空间中的全部元素转换为标准空间中的元素。应当注意所用地形图比例尺应接近基本监测图的成图比例尺。

另外，几何校正要注意重采样方法选择。重采样实质上是根据原始空间与标准空间的对应关系，在原始空间中取一点或若干点，按一定的准则组合成标准空间中对应点的数值，比较准确地再现原始图像空间中反映的地物光谱特性。常用的重采样方法有最邻近法、双线性差值法和三次卷积法。在这3种方法中，尤以三次卷积法为佳。

（3）不同时相、不同分辨率图像的配准

图像配准主要是指不同遥感数据源的配准，目的是为了清除数据间的系统误差。多时相图像间准确的空间配准是动态变化监测所必需的。要得到可靠的土地利用变化结果，需极高的图像配准精度。

（4） 多光谱TM 图像与SPOT全色图像的融合

多光谱图像提供丰富的地物光谱信息，全色图像具有很高的空间分辨率，将这两类图像进行融合，可产生彩色高分辨率多光谱图像――融合图像。由于高分辨率卫星图像的出现，多分辨率图像的融合已成为重要研究领域。融合方法有多种，如IHS变换法、主分量变换法和小波变换法等。

2、土地利用变化信息提取方法

（1）变化信息直接提取法

变化信息直接提取，是对两个时相的遥感图像进行点对点的直接运算，经变化特征的发现、分类处理，获取土地利用变化信息。

a图像差值法。即将一个时相的某一波段光谱灰度值减去另一时相的对应像元的光谱灰度值，较早应用的是单波段图像差值法。单波段差值图像中难以提取动态信息；对MSS7，MSS5，MSS4差值图像进行彩色合成，则可综合各个波段的动态信息，并很好地突出植被变化信息。

b图像比值法。这是对两个时相多谱段数据中同名像元的光谱灰度值施以除法运算。比值法可以部分地消除阴影影响，突出某些地物间的反差，具有一定的图像增强作用。一方面，比值图像可供直接判读，提取其中的专题信息；另一方面，只要稍加逻辑变换，便可用以直接检测明显变化的环境要素。

c植被指数法。是综合利用植被在红光部分的强吸收与在近红外部分的强反射特点提取植被动态信息。常见的有比值植被指数、归一化植被指数、垂直植被指数，这些指数在森林资源动态监测中使用尤其广泛。

d多时相复合分类法。将两时相或多时相遥感数据复合，通过遥感分类提取变化信息。在这种方法的监督处理过程中，训练区的确定比较困难。

（2）计算机自动分类后比较法

该方法是在对比多时相的遥感图像前，先进行各时相遥感图像的单独分类。用该方法的优点是能获取各个像元的土地利用转变类型，不仅能获取变化的数量和特点，还能获取变化的类型，并有利于减少不同时相图像因大气和传感器差异产生的误差。

（3）日视解译法

该方法是以土地利用现状调查资料为基础，确定各地类的解译标志，在遥感图像上划出各地类界线，得到遥感分类图，再比较各时相的遥感分类图。此外，香宝提出了RS，GIS一体化，即通过遥感数字图像一人机交互判读一计算机量测汇总一数据库来提取土地利用信息的方法。

三、土地利用遥感动态监测研究展望

我国土土地利用遥感动态监测研究取得了丰硕的研究成果。但是，当前研究中存在以下不足：

1、土地利用遥感动态监测的技术体系和分类体系有待进一步完善

遥感技术应用于土地利用变化监测有一定的限制性，在现有条件下部分地区还难以覆盖进行监测，如何在现有的土地利用分类体系基础上进一步研究和完善适用于土地利用遥感动态监测的分类指标体系。是我国土地利用遥感动态监测研究的重要任务。

2、应注重加强遥感图像处理和土地利用变化信息提取的研究

土地利用遥感动态监测技术方法主要包括图像预处理方法和信息提取方法，在实践工作中，应该对传统的图像处理和信息提取方法改进，探索新的技术方法手段，提高土地利用遥感动态监测的精度。

3、将3S技术综合运用到土地利用动态监测中，提高土地调查的效率和精度

地理信息系统技术能够快速地进行数据分析，全球定位系统定位系统通过对研究区域实时定位为作业人员采集数据提供支持，将二者运用到土地利用遥感动态监测中，能够有效地提高土地资源调查的精度。

4、土地利用遥感动态监测信息系统建设有待进一步加强

我国整个土地利用遥感动态监测体系尚待完善，应该有计划地建立一个集3S技术、计算机技术和管理信息系统于一体的土地利用遥感动态监测信息系统，能够有效地完成变化监测、变化趋势预测和综合评价，进而对我国土地利用变化进行长期动态监测，满足社会经济发展对土地信息的需求。

结束语

总之，遥感技术在土地资源管理中应用的深度和广度必然会日新月异，多时相、高分辨率的遥感数据会进一步加强高精度、大比例尺土地利用动态监测。在时空一体化的基础上，“3S”一体化技术的研究成为必然趋势，其应用成果将更好地把握土地利用变化趋势，为经济社会资源的和谐发展提供科学依据。

参考文献

[1] 李秀玲. 浅谈遥感技术在3S技术中的应用[J]. 中国地名. 2010（11）

篇（4）

中图分类号： P237 文献标识码： A 文章编号：

l 引言

主要列述了传统的土地利用调查方法及其缺陷，概述了遥感技术和基于遥感影像的土地利用调查理论，通过对柳州市的土地利用现状更新调查结果，并与以前的年度变更调查的技术及成果进行比较分析，总结出利用遥感影像能及时了解土地变化状况，能及时更新调查数据库，保持柳州市土地调查数据的现势性，实现国土资源“以图管地”精确调查和有效监管，满足国土资源“一张图”建设和“批、供、用、补、查”日常监管的需要，为国土资源管理和经济社会发展提供基础资料。

2 传统的土地利用调查方法及遥感技术概述

2．1 传统的土地利用调查方法

1984-1996年的12年间，我国各县级土地现状初始调查基本完成。由此获得的宝贵的土地利用现状基础数据成果，为各级政府制定国民经济发展计划提供了最基础的依据，为建立土地登记、土地统计制度，制定土地利用总体规划提供了第一手的数据。但是，近20年和今后的数十年内，都将是我国经济快速发展的时期，土地利用的形式将发生一系列的变化，随时摸清土地利用形式的变化、对土地利用图件和数据库进行及时更新将是我国各级土地管理部门的一项重要的和经常性的工作。由于航空摄影成本很高，难以运用航片来进行每年的土地变更调查，目前我国土地管理部门进行数据更新的方法是在前期土地利用现状图的基础上，根据变更申报到现场勘查，在详查图上标绘宗地变化的边界位置、权属变化和利用类型的变化，再到室内进行编绘更新，这种方法存在明显的缺点：

(1)难以准确获取变化边界的地理坐标，仅从相邻关系进行外推量测，难以准确获取变化边界的空间位置坐标，图件更新精度达不到要求；

(2)变化宗地的空间位置难以确定，面积量测不准确；

(3)不能主动监测变化；

(4)方法落后且人为干扰大；

(5)变更数据获取速度慢，多次清绘误差累积；

(6)工作效率低，费工费时费力，很多县市很难每年进行及时的变更；

(7)农村土地利用图斑多为不规则多边形，运用平板仪等测量工具只能测量拐点，不能连续测量整个边界，而且难于精确标绘到原土地利用现状底图上。

由此可见，该方法不能及时准确地获取全局的土地利用动态变化信息，无法实时掌握土地利用变化在空间上的分布和分析评价土地利用变化是否合理。此外，传统的方法即根据用地单位的上报数据了解土地利用的变化状况不仅被动，且中间不可避免地存在误报、漏报，对于地块的空间属性难以做到准确掌握，更不能满足动态变更及时准确的要求。因此，利用卫星遥感技术进行土地利用动态变更调查，及时准确地获取变更信息，就有着十分重要的意义。

2．2遥感技术概述

2．2．1遥感的定义

遥感(Remote Sensing)，通常是指通过某种传感器装置，在不与研究对象直接接触的情况下，获取其特征信息，并对这些信息进行提取、加工、表达和应用的一门科学技术。

2．2．2遥感技术的优点

遥感的出现，扩展了人类对于其生存环境的认识能力，较之于传统的野外测量和野外观测得到的数据，遥感技术具有以下优点:

(1)增大了观测范围；

(2)能够提供大范围的瞬间静态图像，用于监测动态变化的现象；

(3)能够进行大面积重复观测，即使是人类难以到达的偏远地区；

(4)大大“加宽”了人眼所能观察的光谱范围，遥感使用的电磁波波段从x光到微波，远远超出了可见光范围；而雷达遥感由于使用微波，可以不受制于昼夜、天气变化，进行全天候的观测；

(5)空问详细程度高，航空像片的空问分辨率可以高达厘米级甚至毫米级。

与航空遥感相比，航天遥感能够进行连续的、全天候的工作，提供更大范围的数据，其成本更低，是获取遥感数据的主要方式，而航空遥感主要应用于临时性的、紧急的观测任务以获得高精度数据。

总之，利用遥感技术，不但可以更加迅速、客观地监测环境信息，同时根据遥感数据的空间分布特性，还可以作为地理信息系统的一个重要的数据源，以实时更新空间数据库。

3 基于遥感影像的土地利用调查实践

利用遥感进行土地调查的步骤遥感影像应用于土地调查中, 主要作用是通过人工目视或计算机自动解释, 建立信息数据或发现变化的图斑并对其进行变更。常规的图像解释方法根据遥感图像的光谱特征、空间特征和时间特征, 按照解释者的认识程度, 或自信程度和准确度, 逐步进行目标的探测、识别和鉴定。土地利用变更调查的原理是先将前一时期的土地利用矢量图叠加到当前时期的遥感图像上, 对比同一范围内遥感图像上地块的形状和利用类型, 发现变化图斑, 并对其进行标记, 再到野外进行产地核查进一步确定，最后将室内判读的结果与野外调查的实际情况进行对比分析。

3．1调查区概况

2007年-2009年，柳州市开展第二次土地调查工作，对利用状况开展了全面的调查，建立了土地利用数据库和管理系统。从2010年开始，土地变更调查是从第二次土地调查的基础上进行利用状况变更，获取当年的土地利用现状数据。为了使工作成果科学、准确和合理，并尽快地符合实际工作的需要，工作人员使用了遥感、GPS等新技术进行全面的土地利用现状更新调查，取得了良好的成果，极大地提升了国土资源管理方式。

3．2总体技术流程

总体的技术流程如下：

(1)利用当年航摄的航片及DEM数据制作成地面分辨率为1米的1：10000正射影像图，作为土地利用现状图更新及土地利用数据库建设的精度要求；

(2)利用正射影像图、各年度土地变更调查资料及最新的l：1万地形图作为内业判读及外业调查底图；

(3)把制作好的正射影像数据库套合到1990年基础库，应用GPS技术等进行全面野外调查，查清土地权属变化情况及境界、土地权属界变化情况，并对已变更的地物进行实地测量获取变更图斑、线状地物、零星地物点位坐标和面积等输入计算机，更新土地利用现状图；

(4)利用新的土地利用现状图，更新土地利用现状数据库，做到图件、数据、实地三者一致。

3．3土地利用数据更新流程

土地利用数据更新入库的流程可以分为三部分，即：制作正射影像图、结合GPS技术更新变更地物和利用supemap软件进行数据入库。具体操作如下：

(1)应用遥感技术(RS)发现和提取土地利用信息，由于航空像片为中心投影，应该先将其纠正为正射投影—— 制作正射影像图；

(2)应用全球定位系统技术(GPS)快速、准确地获取土地利用变化信息的空间坐标土地变更数据的获取；

(3)应用supermap地理信息系统技术进行土地利用现状数据更新及农村土地调查数据库管理系统具有输入、图形编缉、管理库、空间分析、输出等主要功能，系统可满足土地利用现状数据更新及土地利用数据库建库的要求。

3．4新老结果比较分析

在土地更新调查完成后，把此次土地变更调查的结果和上年的土地变更调查成果做比较，发现相应地类的面积存在着差异，其具体情况如下：

(1)耕地面积比上年度耕地面积数减少；

(2)建设用地面积比上年度耕地面积增加；

(3)土地更新调查中建设用地增加幅度大，而耕地减少幅度小。

经研究分析，发现耕地面积产生差异的主要原因是历年违法用地未在年度变更调查进行变更统计，建设用地面积产生差异的主要原因是历年积累的变更调查漏查的建设用地未在年度变更调查进行变更统计，而这些未在年度变更调查中进行变更统计的数据，在更新调查工作中均进行调查统计。建设用地增加幅度大，耕地减少幅度小的主要原因有两个：

(a)在土地规划及耕地保护具体工作中，经农田整理新增耕地的一部分作为折抵指标已用于建设用地，尚有一部分未用于建设用地，也没有用于耕地占补平衡，这部分耕地在年度变更调查工作中全部进行了变更统计，同时，根据占补平衡要求，将相当于扣除折抵指标后剩余部分新增耕地面积数的经开发造地新增耕地面积数节余下来未进行变更统计，在更新调查工作将节余下来的开发地数进行了变更统计。

(b)经本地开发造地新增耕地超过占补平衡所需部分未在年度变更调查工作进行变更统计，但在更新调查工作中将这些超额部分开发造地数进行了变更统计。

4 结束语

随着各类建设占用地日益增加，在我国经济快速增长，用地量逐年增大，土地利用变化频繁，常规的土地调查方法已远远不能满足新形势对土地管理的要求。因此，改变传统国土资源管理工作方式，采用现代化遥感技术手段，准确、快速地掌握国土资源利用状况，科学规划、配置、合理开发利用国土资源，实现国土资源决策、管理现代化和服务社会化，促进我国经济可持续发展和社会全面进步，是国土资源管理工作面临的当务之急，也是必须实现的战略目标。

参考文献：

篇（5）

关键词：

遥感；土壤；重金属

1.引言

矿产资源是生产资料和生活资料的重要来源，人类社会的发展进步与矿产的开发利用密不可分。矿产的开采、冶炼、加工过程中大量的铅、锌、铬、镉、钴、铜、镍等重金属以及类金属砷等进入大气、水、土壤引起严重的环境污染。根据2014年4月17日环境保护部、国土资源部的《全国土壤污染调查公报》，“全国土壤环境状况总体不容乐观，部分地区土壤污染较重，总的超标率达16.1%”、“在调查的70个矿区的1672个土壤点位中，超标点位占33.4%，主要污染物为镉、铅、砷和多环芳烃”。资源、环境是制约社会经济发展的两大瓶颈，如何克服这个瓶颈问题同时又能实现矿山开发的可持续发展，是我国社会必须面对和解决的紧迫的社会问题［1］。传统的土壤重金属污染监测方法有实验室监测、现场快速监测等方法。实验室监测方法虽然测量精度高，但是存在劳动强度大、采样分析费时，适用范围小的缺点；现场快速监测法虽然具有大面积、连续、高密度获取信息的特点，但是还大多处于定性或半定量的试验阶段，易受周围因素影响［2］。各种岩石、土壤、植被及水体等均有各自独特的光谱特征。地物光谱特征的差异，是遥感技术识别各类地物的主要依据，也是应用遥感技术开展土壤重金属污染评价的理论基础。遥感技术以其宏观性和现势性强、综合信息丰富等优势，在矿区土壤重金属污染评价中起到了积极的先导作用，并取得了良好的应用效果。一般情况下，土壤中的有机质、水分、铁氧化物、重金属等对土壤光谱反射率有一定影响。国外相关研究起步较早，始自20世纪六十年代土壤光谱研究［3］。国外有研究中表明，当土壤有机质含量超过2％，铁氧化物、重金属等光谱信息有可能被土壤中的有机质的光谱信息所掩盖，进一步加大了光谱信息提取的难度；同时土壤的反射率会因铁氧化物的存在而在整个波谱范围内有明显的下降趋势，土壤的光谱反射率都朝着蓝波方向下降，并且这种下降趋势可以扩展到紫外区域［4］，相关研究陆续拓展至矿区重金属污染中来［5］；国内自20世纪八十年代在云南腾冲系统地开展土壤光谱与理化性状关系的研究［6~7］，并于九十年代末开展遥感技术在矿区重金属污染监测的探索。目前遥感技术对矿区土壤重金属污染评价研究主要有两个方向：一是植被反演。根据地表植被覆盖以及重金属在植被根茎、叶片中富集，植被在重金属胁迫下叶绿素等光谱特征发生变化的特点，通过植被光谱数据反演土壤中的重金属含量，间接评价重金属污染。二是土壤监测。利用重金属对土壤波谱特性的影响，通过土壤光谱数据监测重金属含量［8-10］。

2.植被反演方法

植被在生长发育的过程中，矿区土壤中的重金属被吸收和富集，对植物的产生的影响主要体现在长势方面产生了生物地球化学效应，如色素含量、水含量、叶面温度的变化，进而影响植被的光谱反射率，植被光谱的变化能够在遥感光谱信息中有所体现。基于以上认识，可以通过植被光谱信息、波谱曲线变化的分析提取污染信息［11］。不同植物对重金属敏感性不同，重金属胁迫导致植物体内生物化学成分发生改变，使电磁波谱反射特性不同。植被反演方法的原理是，运用遥感技术研究重金属污染条件下植被光谱特征变化，建立植被光谱特征与重金属污染条件下植被生长状态参数变化之间的关系［7］；研究叶绿素含量与重金属污染之间的关系，分析叶绿素变化敏感的光谱指数及其响应规律，并进行了区域应用与验证［11-13］。研究表明，随着土壤中重金属含量增加，植被近红外、可见光反射光谱特征发生显著变化，表现为可见光光谱反射增强，近红外光谱减少，红边移动范围减少［14-15］。此方法适用于矿区植被覆盖较茂密的区域。王杰等（2005年）以江西德兴铜矿去为实验区，采用美国陆地卫星（Landsat）ETM+数据，采用比值分析、彩色合成、影像融合等方法增强影像视觉效果，对污染区的植被的波谱曲线与正常区的同种植被的光谱特征作对比，总结出受毒化植物叶冠的波谱形态与正常植物叶冠的波谱形态相比发生的形态变异的特征，总结对照区和污染区植被的波谱特征差异和各污染区的受污染程度，分析出不同污染区植物的受毒害程度［16］。雷国静等（2006年）在南方植被茂密区离子型稀土矿区采用高分辨率QuickBird遥感数据采取坐标换的方式，消除土壤信息干扰，获取了较真实的植被受污染影响程度的信息，运用了归一化植被指数密度分割方法和通过旋转二维散点图获得植被绿度方法来提取植被污染信息，取得了较好的效果［17］。李新芝等（2010年）以肥城煤矿区为实验区，将SPOT-5数据2.5米分辨率的全色波段进行小波变换、主成分分析等融合方法提高图像的空间信息量，综合运用缨帽变换、植被与土壤相关性分析、支持向量机分类等方法提取矿区植被信息，并制作了植被等级分布图，确定了不同污染程度的植被覆盖面积，与矿区污染分布的规律具有较好的一致性［11］。黄铁兰等（2014年）以广东大宝山矿区及周边10公里范围作为研究区，分别以ASTER及QuickBird为数据源，采用植被指数法和植被绿度法对植被污染信息进行识别，对获取的植被绿度信息图像进行密度分割，获得植被污染程度及分布情况。同时建议大范围的矿山植被污染信息的识别，考虑到项目综合成本等因素，采用ASTER等低分辨率的数据源，选择植被绿度指数法进行识别。对于小范围的典型矿区，可选用QuickBird等高分辨率的数据源，用植被指数法进行识别［18］。由于混合像元、大气效应的存在，植被信息提取过程中容易出现错分、漏分现象；相关系数的设置易受经验的影响。同时信息提取易受云层、山体阴影和人类生产活动的影响，均存在一定的误提现象。未来应加强信息提取技术、多源遥感数据在植被反演中的应用研究，以解决上述问题。

3.土壤监测方法

土壤是由多种物理化学特性不同的物质的组成的混合体，例如有机质、重金属、水、其他矿物质等。各种物质均有发射、反射、吸收光谱的特性，都会对土壤光谱特征产生影响，同时植被覆盖也对土壤光谱的监测有较大影响，因此对于通过土壤光谱数据直接监测土壤重金属含量的研究，尚处于探索阶段。土壤监测方法的原理是，利用光谱分析方法室内测定土壤发射光谱数据，经线性回归分析或指数回归分析、标准化比值计算、特征光谱宽化处理后，利用回归分析方法建立重金属元素含量与发射率变量之间的土壤重金属反演模型，定量反演出矿区土壤重金属含量［19-23］。此类方法适用于植被覆盖率较低的地区。ThomasKemper等（1998年）在西班牙Aznalcóllar尾矿库溃坝事件土壤重金属污染监测中，基于多元线性回归分析（MLR）和人工神经网络（ANN）方法分别通过化学分析、特征光谱--近红外反射光谱（0.35−0.35μm）手段监测土壤重金属含量，两种手段对As、Fe、Hg、Pb、S、Sb等六种元素监测有较高的相似度。为相似矿区环境的监测提供了较好的借鉴意义［13］。李淑敏等（2010年）以北京为研究区，研究土壤中8种重金属（Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg）的含量与热红外发射率的关系，分析了土壤重金属的特征光谱，并模拟预测了重金属含量的回归模型，为基于遥感光谱的土壤重金属含量监测奠定了基础［24］。宋练等（2014年）以重庆市万盛采矿区为研究区，通过光谱特征物质之间的自相关性来分析土壤中光谱特征物质，在回归分析的基础上建立As、Cd、Zn重金属含量的遥感定量反演模型，监测三种重金属含量，结果表明土壤在近红外波段和可见光波段的反射值比值与土壤中As、Cd、Zn含量存在较好相关性［25］。部分研究对波段选择和光谱分辨率的重要性认识不高，影响了重金属元素光谱信息识别、重金属污染预测精度；土壤中绝大部分重金属，如铅、锌、铬、砷等在可见光—近红外波段区间的光谱特征较弱，易被植被、土壤波谱信息掩盖，对直接利用土壤重金属光谱特征来提取污染信息带来了难度。研究发现，铁氧化物的波谱特征较明显，今后需加强土壤中重金属与铁氧化物相关性的研究，以提高污染信息提取的准确性。

4.未来展望

近年来，遥感技术用于矿区土壤重金属评价取得了一定进展，今后要在以下几个方面寻求突破：

（1）研究遥感信息提取新技术新方法。地物波谱特性易受土壤成分、大气效应、植被等环境噪音的影响，需进一步加强波谱信息提取技术的研究，以提高遥感信息提取的准确性。

（2）加强田间光谱测量研究。目前对土壤重金属监测仅局限于实验室级别的光谱监测，需要进一步探讨其他因素对重金属吸附的影响以建立准确的土壤重金属含量光谱估算模型，并进行大量而精确的实验室与田间的光谱测量工作。

（3）由定性监测向定量监测转变。遥感技术在矿区土壤重金属污染评价方面的研究大多是定性或半定量评价，尚达不到定量评价。需在遥感反演土壤污染信息模型与理论方法、土壤重金属含量与光谱变量的相关关系等方面加强研究，以接近或达到定量评价污染的水平，进而利用遥感技术评价大面积土壤污染及修复。

（4）研制高性能的卫星，提高遥感信息获取能力。作为中国16个重大科技专项（2006年~2020年）之一的高分辨率对地观测系统已进入全面建设阶段，其中2014年8月发射升空的高分二号卫星空间分辨优于1m，这必将改变遥感数据普遍采用国外遥感数据（SPOT、Landsat、QuickBrid等）的局面。

参考文献：

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［17］雷国静等.遥感在稀土矿区植被污染信息提取中的应用［J］.江西有色金属，2006，20（2）：1-5．

［18］黄铁兰，等.广东大宝山矿区植被污染信息的遥感识别方法研［J］.地质学刊，2014，38（02）：284-288．

篇（6）

中图分类号： S157 文献标识码： A 文章编号：

水土保持监测是做好水土流失防治工作的重要基础,是国家水土保持建设宏观决策的依据与根本。随着遥感影像资源的丰富和处理技术的日益提高，遥感影像覆盖面广、周期快、分辨率高和信息量丰富等特点使得遥感技术在水土保持监测领域发挥越来越大的作用。

1 遥感技术的主要特点

1.1 遥感技术的定义

遥感技术可以认为是从远距离感知目标反射或自身辐射的可见光、电磁波、红外线结合目标进行探测与识别的一类技术。目前多指从人造卫星或飞机对地面进行观测，同时采用电磁传播和接收手段来收取目标的信息并对其加以分析的一类技术。

1.2 遥感技术的主要特点

遥感技术与其他技术相比，具有其自身的特点，主要优点如下：

（1）遥感技术可以大范围的获取数据资料，呈现宏观景象。遥感技术所采用的卫星，其在轨高度可达 910km 左右；即使是航摄飞机，其飞行高度也可以达到 10km。高度的优势可以使遥感技术覆盖面积广，大范围的获取数据资料。例如，一张普通的卫星图像，其覆盖面积多达3万多km2；

（2）遥感技术具有获取信息速度快，周期短的特点。卫星在围绕地球运转时能及时获取所经区域的各种的最新资料，以更新原有的旧资料，或者根据新旧资料的对比来进行动态的监测，这是人工实地测量所无法比拟的；

（3）获取信息受到很少的限制条件。地球上很多地方的自然条件是极 其恶劣的，人类是难以直接到达的。而采用遥感技术则可以避免地面条 件限制，能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。利用不同波段对物体不同的穿透性,还可获取地物的内部信息。

遥感技术的主要缺点如下：（1）虽然能得到有关地球表面的信息，但内部的信息获取困难；（2）大气的不利影响不能完全根除，这样关于反射和放射物理量不可能全部表现出来；（3）天气条件、卫星轨道等外在因素的影响使所希望的图像未必立即得到。

2遥感动态水保监测分析

遥感动态水保监测是利用遥感的多传感器、多时相的特点，通过不同时相相对同一地区的遥感数据进行变化信息的提取。遥感信息的周期性和连续性为动态水保监测提供了可能。利用实时的遥感图像对土壤侵蚀强度的年度动态变化进行监测；分析土壤侵蚀总量以及年度变化趋势、植被资源动态变化趋势、工程措施治理效益、林草种植措施效益；对水土流失严重、生态环境恶化地区提出警示；通过对资料分析与评价，定期水土保持状况公告。

2.1．遥感动态水保监测的特点

一是采用的方法多样，以目视判读、计算机图像处理以及两者相结合的方法进行；二是监测的空间尺度广泛，从某典型小流域至整个流域乃至全国范围；三是监测的时间跨度大，从几年的变化到几十年的变化。

2.2．遥感动态水保监测的流程

遥感影像应用在水保监测中的目的主要是监测水土流失的变化情况，水土保持调查数据的真实程度和准确性，监督水土保持规划的执行情况和进展情况，为国民经济建设和发展提供科学依据。水土保持监测功能主要包括以下6个方面：面蚀监视，沟蚀监视，水文要素监视，其他监视，水土流失成因分析，水土流失危害预测。

(1)数据资料的获取综合分析影响水土保持的因素，包括土地分类、土壤侵蚀类型、侵蚀强度、地貌类型、母岩类型、植被盖度、坡度属性等，结合遥感技术的应用特点，着重从三个方面收集数据资料：①遥感影像资料(TM、SPOT)；②1:5万地形图、土地利用分类图、行政区划图、土壤侵蚀图等；③基于文字和数据表格的监测区详查资料。

(2)监测工作流程遥感动态水保监测技术主要是对不同时相的遥感数据进行组合、融合以提取出土地利用的变化信息，并结合实地调查与变更详查数据对监测变化信息进行核查，采用重点地区逐个图斑对照，一般地区统计比较的检查方法，对信息提取结果反复核查修改，直至满足精度要求。最后，生成各种格式的水土流失专题报表，通过各种统计分析预测未来水土流失变化，提取水土流失专题信息生成各种统计图表。包括以下3个方面：一是专题报表生成，二是统计分析，三是统计图表生成。

动态监测流程如图所示。

图土壤侵蚀信息提取流程图

2.3．水保监测精度评定

监测精度是水保监测的重要技术指标之一，监测方法和信息源是影响精度监测的主要因素。依据最新的土地利用现状图及使用GPS接收机进行野外实测，对于小范围的试验区，针对5个像元以上的变化信息图斑逐个检查，进行精确定位；对于大范围的监控区进行抽样核查，最后统计动态变化图斑的属性、面积及精度比较等数据。

3 遥感技术应用于水土流失监测

篇（7）

中图分类号：TP79文献标识码：A

Application of remote sensing to land use change survey

Abstract：The paper puts forward the selection of technique flow, according to the characteristics and requirements of land use change survey．at the research findings on dynamic monitoring of land-use by remote sensing at home and abroad． The experimental results showed it is a feasible method for land use change survey based on remote sensing.

Key words: Remote sensing；Land use；Change survey

土地利用变更调查，就是利用已有的详查形成的基础图件，根据野外实地调查，对变化的地类图斑逐一转绘，量算面积，以更新土地利用现状的基础图件和数据，保持土地利用资料的现势性。

目前采用的方法主要有两种：一是利用已有的土地利用现状图，外业进行实地对照，利用皮尺、全站仪等测量设备获取相关的位置数据，在土地利用现状图上绘制变更图斑；此种方法速度慢、精度低，当变化范围较大、变化内容较多时，丈量难度大；费用高、周期长。这种传统的更新方法自动化程度低，成图周期长，很难做到更新的全面性和实时性。土地利用基础图件在更新上往往落后于土地利用状况变化，造成了土地利用变更状况得不到及时反映，不能适应当前经济、社会迅速发展的需要，直接影响着耕地保护、土地利用规划和土地利用政策的制定和执行，影响了整个土地管理工作。二是利用遥感影像解译，经外业调绘获取已变更图斑资料，内业绘制与处理。此方法更新较快，能够实现土地利用现状变更的动态监测。本文结合实际工作，探讨利用遥感技术进行土地利用变更调查的方法。

一、土地利用变更调查对遥感资料的要求

衡量卫星遥感资料在土地利用变更调查中应用效果的主要标志是识别地类的能力和地类图斑面积量测的精度。地类判读精度和面积量测精度主要取决遥感影像的分辨率。同时与判读地物的光谱特征有关。根据现有实践推论：更新1：1万比例尺图件，图像实际分辨率在2～3 m，1：2.5万比例尺图件的更新。需要5～8 m分辨率，分辨率15m的资料可满足1:5万土地调查要求。近年来，遥感数据源已基本形成高中低分辨率全覆盖系列，IKAN0S全色波段影像分辨率为1m，多光谱波段影像分辨率达到4 m，SPOT5全色波段影像分辨率为2.5m，为不同比例尺的土地利用基础图件和1:1万土地利用数据库更新提供了充分的选择空间。弥补了其精度上的不足。

二、遥感土地利用变更调查技术方法

1、技术路线

以遥感技术为主要手段，利用多时相的卫星遥感资料，根据地类的可解译程度，确定遥感解译地类，建立遥感解译标志，结合计算机技术，对工作区的土地利用变化情况进行解译调查，圈定土地利用变化范围，并统计变更地类面积。工作程序见图l。

2、土地利用现状变更调查技术问题

变更调查需解决的问题：一是找出变化的区域，即监测：二是对变化的区域按一定精度量测上图。

土地利用遥感监测是基于同一区域不同年份的同一时相影像问存在着光谱特征差异的原理，来识别土地利用状态变化的工作。常用的土地利用遥感监测方法基本上可以分两种：即逐个像元比较法和分类后比较法。结合工作的具体情况，利用 envi3.5 软件的融合和分类功能，绘制了某地区土地利用空间分类图及土地利用动态监测图。

1） 变化图斑、地物的判读。采用逐个像元比较法， 即对不同时相的影像作相应的处理后，采用光谱特征变异法。当两个不同源数据存在较大的时相差时。受实际土地利用变化的影响．不同时相的影像在相同位置处将对应不同的地面目标．导致光谱特征不一致．从而检测出变化信息。

2） 变化图斑界、地物的提取。利用多光谱遥感影像对土地利用进行分类，对波谱曲线进行统计学分析，将光谱曲线相似的像元归为一类，而我们下面要进行的动态监测也要用到这些曲线。对于不同地物的监测，要用到不同的波段进行彩色合成。影像不清楚的做标记，以便外业调绘重点修测。下图为典型地物波谱曲线图。

3） 外业调绘和精度检验。由于内业对于很多地类都无法区分(如菜地和旱地等不容易区分。所以需外业进行补充性的调绘。外业调绘利用GPS(RTK)和全站仪相结合，对变化区域的地物和地类进行实地核实和测量．将测量结果与利用影像提取的线划成果进行比较，检测出利用遥感影像提取线划的各点误差及变更地类图斑面积误差。

三、应用实例

以美国LANDSAT一7卫星的ETM数据处理为例作说明。工作区为南方某镇，主要调查土地利用类型分类面积统计的变化情况，通过实地定点调查，利用两期的 TM、ETM影像和已知训练区的土地类型、光谱特征数据对计算机进行训练，计算出对应于各种土地类型的多元统计特征，并以此建立分类判定规则，对未知地区进行计算机自动分类。采用 Maximum Likelihood 方法，得到分类图像如图3、图4：

从以上实例可以得出，运用遥感影像进行土地更新调查，方便、快捷，对变化的地类图斑，可以很好的提取图斑的边界线以及图斑的面积，数据也能很好的反映10年来土地利用的变化情况。旱地和鱼塘面积在减少，建设用地面积在增加。

篇（8）

1、引言

本文在参考土地利用动态遥感监测中变化信息提取的常用方法的基础上，利用六景镇2005年和2010年两个时期的遥感影像为基础数据源，采用土地变化信息自动提取的方法提取研究区域土地利用变化的信息，从而证实变化信息提取方法的可行性。

2、土地利用变化信息自动提取技术流程

3、土地利用遥感图像变化信息提取原理及方法

3.1 变化信息自动发现定义

变化信息自动发现是指将两时相遥感影像经过融合、主成分变换、代数运算、影像组合、分类后比较等数据处理过程，使土地利用方式发生变化的地块自动从复杂的环境信息中区别出来，判别依据是：发生变化的图斑其灰度、亮度、颜色与周围环境有明显的区别。然后才有可能将变化信息分割出来，并进行有效管理，以及土地利用变化趋势等分析。

3.2 变化信息自动发现方法研究

目前，对土地利用遥感动态监测自动发现的方法较多，总的来说还处于探索阶段，本节的主要目的是在对影像数据处理的基础上，对已有的各方法进行归纳、分析、评价。

3.2.1差值法

差值法就是将两个时相的遥感图像相减。其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值图像上发生地类变化部分灰度值会与背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出来。

3.2.2主成份分析法[3]

主成份分析是基于变量之间的相互关系，在尽量不丢失信息的前提下，利用线性变换的方法实现数据压缩。在光谱特征空间中突出物理意义显著的指数，监测地表覆盖物的动态变化程[4，5]。根据做PCA变换的具体操作的不同，该方法又有以下几种方式：

3.2.2.1 差异主成份法

两时相的影像经纠正、配准融合及精确的空间叠置之后， 先对影像作相差取绝对值处理， 从而得到一个差值影像。在此基础上， 再对差值影像作PC变换。

3.2.2.2 多波段主成份变换

首先将两时相的影像各波段进行组合形成一个两倍于原影像波段数的新影像，然后对该影像作PC变换。由于变换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息，而后几个分量则反映出了两影像的差别信息，因此可以试着抽取后几个分量进行波段组合来提取变化信息。

3.2.2.3 主成份差异法

本方法和差异主成份法所不同之处在于影像作PC 变换与差值处理的顺序不一样。要求先对两时相的影像作PC 变换， 然后对变换结果作差值， 取差值的绝对值为处理结果。

3.2.3 变化矢量分析法

变化矢量分析法要求对两时相的影像分别做缨帽变换， 取变换结果的第一和第二分量， 根据影像转换的经验系数对上面的两对分量做旋转变换以使结果分别对应两时相的绿度（greenness） 和亮度brightness） 值，我们把它们记作G和B。以G值为横轴，B为纵轴的坐标系中， 通过以下的公式计算变化矢量的方向分量S（Saturation） 和幅度分量H （Hue） ：

变化矢量结果中的V分量（Value） 由新旧两时相影像作PC变换后取其第一分量而来。为表达变化信息，要将HSV空间的三个分量转换为RGB三色进行显示。

3.2.4 光谱特征变异法

光谱特征变异法是运用多源数据的融合技术，将来自不同传感器的遥感数据进行融合，使变化区域呈现特殊的影像特征的一种方法。

以上的几种方法的核心部分都是变化信息的提取，由此来发现土地利用中的变化信息并产生出变化模板，用此模板来指导目视判读及人工解译。

3.3 变化区域的提取

通过遥感影像处理的复杂性我们发现，在处理不同影像时单一的变化信息提取的方法得到的模板反映不了所有的地类变化信息，所以要求对变化信息的提取进行几种方法的结合处理。实践表明比较有效的方法为阈值法、分类法、人机交互解译法、组合法。

4、验证过程及结果分析

4.1 研究区概况及数据源

六景镇位于横县西北部，是横县的新兴的工业基地，同时也是广西小城镇建设的重点镇、自治区小康示范镇、全国重点镇，是南宁市工业卫星城和市域副中心城市。本课题研究范围主要是六景镇所辖的全部土地，总 2005年影像 2010年影像

4.2验证区变化信息提取

本文的试验中选取了六景镇的数据进行土地利用动态遥感监测的变化信息提取，运用2005年10月03日和2010年12月28日的TM影像，主要使用了差值法、主成份分析法来提取变化信息，试验中对两时相的数据进行了以下处理。

4.2.1数据预处理

2005年和2010年的遥感影像已经进行了配准，因此主要根据研究区域的范围对遥感影像进行切割。

4.2.2 土地利用变化信息发现方法的选取

差值法：如图1

差异主成份法：如图2

多波段主成份变换：如图3

主成份差异分析法：如图4

对各种方法处理的结果进行分析后，可以看出采用差值法处理的效果相对比较好（如图1）.因此我选择这种方法处理后的数据进行下一步的操作。

4.2.3土地利用变化信息提取

结合两时相的遥感影像和六景镇的二调影像数据，对用差值法处理后的数据进行监督分类，分类后的结果图如下：

结果分析：对影像进行差异主成份分析后，结合2010年城镇土地利用调查数据以及六景二调的影像， 可以从影像中知道土地利用变化的主要流向，主要是农用地转变成建设用地。

5、结论

本文结果表明采用主成份分析的方法，再辅以变化模板的变化信息提取方法能满足土地利用动态遥感监测的需要，同时也证实了变化信息提取方法的可行性，动态监测变化信息自动发现方法的发展趋势表现为：

⑴充分利用已有的各种资料数据，提高数据室内处理精度，再结合野外调查进行数据的抽样调查和验证不能确定的变化图斑。

⑵利用影像进行数据处理时，应尽量利用现有的影像数据。

⑶由于各方法发现的变化信息可能不一致，因此应将各方法自动发现的变化信息进行综合处理，充分利用各方法的优缺点，提高数据处理精度，而且要能同时得到变化信息前后时相的类型属性。

【参考文献】

[1]王强，彭嘉雄.基于轮廓的多源图像的配准[J].计算机与数字工程，2002，30（5）：1-4.

[2]王海晖，彭嘉雄，吴巍.一种多传感器遥感影像的配准方法[J].华中科技大学学报（自然科学版），2002，30（8）：1-3.

篇（9）

中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2009）01-0131-02

遥感是一种远离目标，在不与目标对象直接接触的情况下，通过某种平台上装载的传感器获取其特征信息，然后对所获取的信息进行提取、判定、加工处理及应用分析的综合性技术。它是目前为止能够提供全球范围的动态观测数据的惟一手段。由于遥感提供的数据具有实时性高、覆盖范围广、信息丰富客观等优点，它已经被广泛应用于航空、航天、军事侦察、灾害预报、环境监测、资源勘探、土地规划与利用、灾害动态监测、农作物估产、气象预报等很多军事及民用领域，对经济和社会发展起着重大的推动作用。

在遥感图像的分类识别过程中，图像的各种特征提取技术在其中扮演了重要角色。遥感图像特征提取主要包括三个部分:光谱特征提取、纹理特征提取以及形状特征提取。光谱信息反映了地物反射电磁波能量的大小，是图像目视判读的基本依据。在目前的遥感图像处理研究中，多利用光谱特征，但随着遥感技术的发展以及图像解译与分析工作的深入，人们发现仅仅使用遥感图像的光谱特征，已经不能有效地进行计算机分析和自动识别。文章基于此主要讨论了光谱特征提取和纹理特征提技术。

一、常见的光谱特征提取方法

光谱特征是图像中目标物的颜色及灰度或者波段间的亮度比等，它通过原始波段的点运算获得。光谱特征的特点是，它对应于每个像素，但与像素的排列等空间结构无关网。光谱特征是一种地物区别于另一种地物的本质特征，是组成地物成分、结构等属性的反映，正常情况下不同地物具有不同的光谱特征（在一些特殊情况下会出现同物异谱、同谱异物现象），因此根据地物光谱特征可以对遥感图像进行特征提取。

在遥感图像的所有信息中最直接应用的是地物的光谱信息，地物光谱特性可通过光谱特征曲线来表达。遥感图像中每个像素的亮度值代表的是该像素中地物的平均辐射值，它随地物的成分、纹理、状态、表面特征及所使用电磁波波段的不同而变化。常用的光谱特征提取主要有以下几种方法：

（一）主成分分析方法

主成分分析也称为K-L变换，是在统计特征基础上的多维（如多波段）正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的一种变换算法。线性变换方法进行特征提取的目的是，从高维数据空间中，产生出一个合适的低维子空间，使数据在这个空间中的分布可以在某种最优意义上描述原来的数据。主成分分析就是用得最多的一种线性变换方法，它产生一个新的图像序列，使图像按信息含量（或方差）由高到低排列，图像之间的相关性基本消除。用前几个主成分就可以表述原始数据中绝大多数信息含量，这是信息含量在最小均方差意义上的最优解。

（二）基于遗传算法的特征提取

基于遗传算法的特征提取是一种结合了遗传算法子空间搜索功能的低阶特征提取算法，它不但包括了光谱特征提取功能，还结合了空间滤波和增强，可以对其他特征进行提取。通过评估适应度函数，并对染色体应用选择、杂交与变异等遗传操作算子，产生理论上比上一代更可行的解。重复种群的遗传操作过程，直到找到符合条件的最优或者次优解。由于特征空间的复杂性，有时候此方法并不一定有效。此外，以一种类似于多项式拟合的技术也有一定的局限性，无法有效地表达特征空间中隐藏的频率信息。

二、常见的纹理特征提取方法

纹理是图像的重要特征之一，它反映了图像灰度的性质及其空间关系，是图像中一个重要而又难以描述的特性。与其他图像特征相比，纹理特征是一种不依赖于物体表面色调或亮度、反映图像灰度的空间排列分布模式、能够反映图像中同质现象的视觉特征。以纹理为主导的图像称为纹理图像。通常由各种观测系统获得的图像大多是纹理图像。很多自然景物图像也可以看成纹理图像。纹理分析技术主要包括两个方面的内容:纹理特征提取和纹理分割。以下主要介绍几种常用的纹理特征提取方法：

（一）灰度共生矩阵法

灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵，是一种常用的纹理特征提取方法，它是图像中两个像素灰度级联合分布的统计形式，能较好地反映纹理灰度级相关性的规律，图像的灰度共生矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，是分析图像局部模式结构及其排列规则的基础。有了灰度共生矩阵就可分析图像的纹理。在实际的应用中，作为纹理分析的特征量，往往不是直接应用计算的灰度共生矩阵，而是在灰度共生矩阵的基础上再提取纹理特征量，称为二次统计量。由灰度共生矩阵生成的统计量能很好地描述纹理方面的定量信息。

（二）Laws纹理能量法

根据一对像素或其邻域的灰度组合分布作纹理测量的方法，常称为二阶统计分析方法。灰度共生矩阵是一种典型的二阶统计分析方法。但是如果只依靠单个像素及其邻域的灰度分布或某种属性去作纹理测量，其方法就称为一阶统计分析方法。显然一阶方法比二阶方法简单。用一些一阶分析方法作纹理分类，其正确率优于使用二阶方法。Laws的纹理能量测量法是典型的一阶分析方法，也是有名的通过算子计算纹理特征的方法。

（三）空间自相关函数法

纹理常用地物表面结构的粗糙程度来描述，粗糙性是纹理的一个重要特征，其粗糙性的程度与局部结构的空间重复周期有关。周期大的纹理粗，周期小的纹理细。空间自相关函数是计算纹理测度的一种基本方法。纹理测度变化的倾向是小数值的纹理测度表示细纹理，大数值的纹理测度表示粗纹理。

（四）波变换以及小波包变换方法

过去纹理分析缺乏对不同尺度的纹理的有效分析，Gabor滤波和小波变换则可以克服此缺点，小波变换继承和发展了Gabor变换，不仅时频窗口可以移动，而且窗口形状也随窗口中心频率的变化而自动调整。主要表现为在高频处时间分辨率高，在低频处频率分辨率高，有“聚焦”特性，所以又叫“数字显微镜”。小波包变换是小波变换的推广，其理论和算法都是基于小波变换的。小波包变换能够在所有的频率范围进行聚集，不但保留了小波分解的多分辨率特性，而且充分利用了纹理图像丰富的细节信息，对遥感图像的纹理特征进行提取更具有优势。

三、结语

图像特征是图像分析的重要依据，获取图像特征信息的操作称为特征提取。它作为模式识别、图像理解或信息量压缩的基础是很重要的。由于图像具有很强的领域性，不同的领域图像的特征千差万别，与图像所反映的对象物体的各种物理的、形态的性能有很大的关系，因而有各种各样的特殊方法。遥感作为一种信息的获取手段，在军事、民用等领域具有重要意义，遥感图像的分类识别是一项非常重要的工作，而遥感图像的特征提取是遥感图像分类识别的重要步骤，通过特征提取可以有效地降低数据空间的维数，从而快速、准确地对遥感图像进行分类识别。文章分析了几种常见的遥感图像的光谱、纹理特征提取方法。

参考文献

[1]张良培，李翠琳．基于小波变换的影像纹理特征提取试验[J]．测绘信息与工程，2005，(6)．

篇（10）

Abstract: The authors combine a city Metro survey area instance, describes the use of IMU / DGPS auxiliary digital aero photo grammar try technology inside and outside the industry, the integrated system digital topographic map of the process.Keywords: remote sensing; aerial technology; mapping; application

中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：2095-2104（2012）

IMU/DGPS辅助空中三角测量突破传统航空摄影测量需在测区实地逐一测量地面像控点的作业模式,仅需在航摄区域施测一个或几个基准站点和少量的对空地标点,利用安装在飞机上的GPS接收机与地面上一个或几个基准站点上的GPS接收机同步连续观测GPS卫星信号,连续采集GPS数据,同时获取航空摄影像片瞬间航摄仪快门开启脉冲,通过GPS载波相位测量差分定位技术,处理解算机载GPS轨迹,从而获取航摄仪曝光瞬间摄站的三维坐标,直接测定每张像片的6个外方位元素。这项技术应用于某市新城测区1∶1 000航测项目,其技术、经济指标优于预期,与传统航空摄影测量作业模式相比,外业地面控制的工作量大幅减少,作业效率极大提高,优势十分突出。

1 项目设计的基础与工艺特色

1.1 项目概况

测区位于某市新城,属丘陵地貌,最低高程约28m,最高高程约110m,平均高程约50m,摄区总面积414 km2。测量面积350 km2。

1.2 航摄种类

IMU/DGPS辅助数码航空摄影,使用UCXp数码航摄仪,镜头焦距为100・5mm, CCD像幅尺寸为103・86mm×67・86mm(17 310像元×11 310像元),像元尺寸为6μm。相对飞行高度为1 300m,航摄比例尺1∶12 200,摄影地面分辨率0・078m。水平能见度5 km,拍摄间隔6・5 s,航速180 km/h。航线敷设方向为东西方向,旁向重叠率按29%设计,航向重叠率按65%设计。定位定向设备使用APPLANIX POSAV510型高精度系统及TRACK′AIR飞行管理系统。

1.3IMU/DGPS基准站布设

DGPS工作的基本原理是利用参考站计算出误差或误差对定位结果的影响,供运动站修正自己的观测值或定位结果。DGPS工作模式如图1所示。

图1DGPS工作模式示意图

为了通过差分处理GPS数据解算得到精确航摄飞行轨迹,飞行期间,利用GPS连续跟踪站进行同步数据观测,GPS连续跟踪站采样间隔设置为1 s。飞行完毕,及时下载及备份每个GPS基站的观测数据,并通过约定的传输方式发送至航摄处,以检查DGPS数据质量是否满足精度要求。UCXp数字影像的预处理工作主要是采用UCXp配套软件对影像进行几何纠正、多波段配准、辐射纠正、影像融合(真彩色影像、彩色红外影像分别与全色波段的影像融合),将摄影得到的原始图像转换整合成标准的中心投影的数字图像。

1.4 控制点布设

1.4.1 检校场控制点:位于检校场每条航线的第3、6、9张航片处各布设一个平高控制点。同时,在检校场内布设两个检查点以用于对检校场空三的精度进行检查。

1.4.2 基准站坐标:提供GPS连续跟踪站的精确WGS-84坐标成果。

1.4.3 精度验证区检查点:根据实际情况,在测区内选定精度较弱区域作为验证区,布设适当的控制点作为检查点,抑或利用已有的在该区域的控制点成果和其他成果作为精度验证检查点。

1.5 坐标转换

差分GPS解算基准是WGS-84坐标系,而测图所需坐标系为1980西安坐标系。因此,需对WGS-84成果进行坐标转换。转换方式有两种:

1.5.1 由覆盖该区域的准确坐标转换七参数进行坐标转换;

1.5.2由覆盖该区域的最少5个控制点进行坐标转换,每个控制点有WGS-84和1980西安坐标系的两套坐标成果。

1.6 外方位元素解算

采用集成传感器定向方法进行外方位元素解算,IMU/DGPS数据处理的基本流程为:

1.6.1 IMU/DGPS数据预处理;

1.6.2 载波相位差分GPS测量解算,得到每个采样时刻的GPS准确坐标;

1.6.3 引入DGPS结果,进行IMU/DGPS数据后处理;

1.6.4 对检校场进行计算,得到相机安装时候的安装偏心角结果;

1.6.5 利用安装偏心角结果和IMU/DGPS数据后处理得到的检校场外方位元素,进行系统检较得到系统差改正参数,对测区外方位元素进行改正;

1.6.6 根据测区大小将测区进行加密分区划分,以加密分区为单元,将检校后的外方位元素作为带权观测值,同时引入加密分区四角控制点进行区域网联合平差,得到每张像片的高精度的外方位元素;

1.6.7 利用上述解算得到的外方位元素进行前方交会,量测地物点物方坐标,与实测坐标比较,进行精度评定。

1.7 三加密

1.7.1 在进行像控点布设及测量之前,从测区中任选8航线14基线作为一个区域,先采用2航线进行像控点测量,采用静态GPS测量,高程采用2005年湖南省似大地水准面精化成果应用插值软件进行高程内插,高程系为1985国家高程基准,最后得到像控点平面坐标及正常高。

1.7.2 通过采用自动空中三角测量软件Geolord-AT,进行各基线与各航线搭配的空三加密实验,自动空三加密实验结果显示,当采用6航线6基线时,经检测,航线航空摄影精度、数字化影像内定向、航线相对定向精度、测区多项式整体平差精度、测区光束法整体平差精度、各模型绝对定向残差、测区加密点大地坐标较差及每个区域网接边精度均达到了《1∶500、1∶1 000、1∶2 000地形图航空摄影测量内业规范》的要求。

1.8“内外业一体化”成图

1.8.1 利用GPS辅助航空摄影时获取的航空像片影像数据,采用Geolord-AT空中三角测量软件,导人摄站的外方位元素、其他参数及控制点的平面坐标和高程,完成框标量测自动内定向、加密点自动匹配、旁向连接点自动转点、加密点和地面控制点输入定位,人工选刺观测、自动相对定向模型连接、多项式区域网整体平差、光束法区域网整体平差计算测区加密点平面坐标及高程,得到这16个加密分区的空三加密成果。

1.8.2 利用一体化地理信息影像综合判调软件Geo-MapUpdateV3・0测制数字化地形图。

2 成果的技术、经济指标分析

某市航测项目采用IMU/DGPS辅助数码航测技术及“内外业一体化”成图,总计用时约90天,与传统航测、全野外数字化测绘比较,内外业工作量减轻、减少,特别是外业工作大量压缩,人、财、物配置得到充分合理优化,工作效率、项目利润较大幅度提升。

3 结束语

采用IMU/DGPS辅助数码航测新技术,工艺流程自动化程度高,工作量较大幅度减少,成图周期短,生产成本低,测绘成果精度好,在未来测绘领域具有广阔的应用前景。

参考文献：

篇（11）

中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-0278（2013）07-199-01

一、遥感技术

随着社会节奏的加快，特别是互联网的发展带来了信息全球化，计算机的利用更加广泛的，所以在计算机的基础上利用遥感技术进行监测已经在各个行业中都有应用，例如在地质测绘中，利用遥感技术与GPS（地理信息系统）的结合，利用各自的特色技术（如遥感的探测成像技术和GPS的导航定位技术），给地质测绘带来了很大的便利。在遥感技术中最大的应用是动态监测，因为动态检测是形成图像的直接来源，动态遥感检测技术一般要经过几个步骤：数据的选择、处理、信息变化的获取和精度的检验与评定。关于数据的选取：因为数据信息必须是连续，才会组成高精度以及比较全面的图片信息，所以对于信息的获取一般采用美国陆地探测卫星和法国的地球观测卫星两种得到的数据来进行实现，然而信息是变化的，对于变化信息的获取：就是在固定的一段时间内，对所要观察的对象的一些相关资料产生变化量的大小来提取变化信息。这是在测绘领域中极为重要的应用，通过不同时间内记录信息的变化量，来预测事物的变化规律。为了获得信息的可靠性，所以有关信息的获取的精度就比较重要，为了提高获取信息精度需要，有时要结合其它资料进行对比，当精度要求特别严格时，要利用地理信息系统等一些卫星影像分辨率比较高的图片做资料进行补充。

二、遥感图像处理技术

遥感图像处理技术，就是利用计算机的一些制图工具把获得遥感资料编辑成各种地图，这个技术在测绘制图和地理研究中起着十分重要的作用。其中关于在遥感图像处理方面对于技术性的操作要求很高，其中包括空间分辨率与制图比例尺、波普分辨率与波段、时间与时相分辨率。在空间分辨率与制图比例尺的技术要求上：要考虑两个主要因素，解译目标最小尺寸和地图成图比例尺。在遥感图像的空间分辨率方面对于不同规模制图对象的识别有着一定的要求，地图比例尺与分辨率之间有着密切的关系。对于普通地图的修改与更新中成图比例尺和空间分辨率等一些其它图片属性都起到了很大的作用。波谱分辨率：是指传感器探测器件接收电磁波辐射所能区分的最小波长范围。波段的波长范围越小，波谱分辨率越高。也指传感器在其工作波长范围内所能划分的波段的量度。波段越多，波谱分辨率越高。时间与时相分辨率：遥感图像在时间分辨率上差别其实还是很大的，因为用遥感制图的方式显示制图对象的动态变化时，不但要弄清楚研究对象其本身的变化周期，同时还要了解到有没有与其相对应的遥感信息源。遥感图像是指某一瞬间内地面实况的记录，然而地理现象是不断的变化。所以，在一系列按时间序列成像的多时相遥感图像中，一定存在着最能揭示地理现象本质的最佳时期的图像。目前以选择美国陆地探测卫星和法国的地球观测卫星遥感信息为佳。

三、遥感图像处理技术在测绘中应用的意义与作用