高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用

遥感影像 土地利用 动态监测

第!"卷第#期$%%#年""月

测绘科学

&’()*’)+,&-./)0(*12*34255(*1

6+78!"9+8#

9+/8

高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用

廖C克"#，成夕芳"，吴健生$，陈文惠#

（"中国科学院地理科学与资源研究所，北京C"%%"%"；$北京大学深圳研究生院，广东深圳CD"E%DD；

#福建师范大学地理科学学院，福州C!D%%%F）【摘C要】$%世纪E%年代初以来，随着经济的快速发展，我国土地利用结构发生了明显的变化，耕地资源数量减少，非农业用地大量增加。及时、精确掌握土地资源的数量、质量分布及其变化趋势，关系着土地资源的持续发展与规划。本文选择地貌类型多样、社会经济发达、土地利用变化较大的北京市昌平区，在G&、;<&支持下对土地利用变化进行动态监测、制图与动态变化分析典型试验。为了进行土地利用的动态变化分析，获取了昌平地区

$$>分辨率的遥感影像数据，同时获取了法国&KIL!D卫星$%%M年俄罗斯HIJ4IJ卫星":E#年与"::E年&K<9!

$8D>分辨率遥感影像数据，以及相应的分辨率略低的多波段遥感影像数据。完成了":E#年、"::E年、$%%M三个

"::E年、"::E!$%%M年以及":E#!$%%M年三个时期昌平区土地利用变化年分的土地利用图的编制，并完成了":E#!

图及土地利用动态变化分析。

【关键词】高分辨率；遥感影像；土地利用；动态监测

$!%F（$%%#）%#!%%""!%D【中图分类号】K$$ECCCC【文献标识码】NCCCC【文章编号】"%%:!

!"俄罗斯#$%&!’和法国#$()!*卫星高分辨率

遥感影像数据获取及其特征

CC前苏联从$%世纪F%年代后期开始发射“HIJ4IJ”系列卫星，通过轨道卫星上安置的两架高分辨率光学相机拍

"%%%高分辨摄回收取得相片或影像数据。其中通过H6G!

率相机获取$>全色遥感影像，编制"O"%%%%土地利用或其他专题地图；同时LH!!D%地形测绘相机获取"%>全色立体影像，相片纵向重叠率为#%P和E%P，可测绘"OD%%%%地形图。E%!:%年代已覆盖世界很多国家的领土范围。E%年代中期几乎全部覆盖了中国领土，并测绘了中国全国范围的"OD%%%%地形图。苏联解体后，随着冷战的结束，俄罗斯对外开放，俄联邦政府将$>以上分辨率的卫星遥感影像对外公开出售。美国一家影像数据公司（N).(27<>21)Q，<*’8）以低价收购俄罗斯卫星遥感影像，以&K<9!$名称通过互联网高价销售。

$遥感影像以外，除了“HIJ4IJ”系列卫星的&K<9!

R"”俄罗斯还不定期发射“资源”系列卫星，其中“资源!

装备HRN!"%%%相机可获取!8D!F>（平均D>）的多波段相片。

D卫星，法国$%%"年底发射、$%%$年初运行的&KIL!

可获取$8D>分辨率全色遥感影像和"%>分辨率多波段遥感影像。

$C":E#我们这次采购了北京市昌平区的俄罗斯&K<9!

年和"::E年两期$>分辨率的影像数据，以及昌平地区":E!年和"::$年的两期合成的D>分辨率多波段影像数据。

D卫星$%%M年"%月$8D>分辨率全同时获取了法国&KIL!

色与"%>多波段影像数据，以便编制昌平区":E#年、"::E

年和$%%M年土地利用图，":E#!"::E年、"::E!$%%M年以及":E#!$%%M年的土地利用变化图，进行土地利用动态变化的分析研究。

’"北京市昌平区土地利用概况及其分类系统的

调整

’+!"北京市昌平区地理概况

昌平区位于北京市西北郊，":EM年，经国务院批准的《北京市城市建设总体规划方案》把昌平确定为以“旅游、高教、科研”城市性质的卫星城。":::年:月，经国务院批准，昌平撤县设区。昌平区总面积"!D$@>$，其中：平原占M%8EP，山区、半山区占D:8$P。截止$%%M年底，户籍

（非农业人口$$8$万人，农业人口$!8D万人口MD8F万人

人）。昌平区属于暖温带、半湿润大陆性季风气候。春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季凉爽，冬季寒冷干燥，四季分明。地貌由西部山地，北部山地和东南部平原三大地貌类型构成。该区地处温榆河冲积平原和军都山的结合地带。区域内地势由西北向东南逐渐形成一个缓坡倾斜地带。西部、北部为山区、半山区，以南口及居庸关为界，西部山区统称西山，属太行山脉；北部山区为军都山，属燕山山

（高楼峰）海拔"M!:8!>。脉。山区海拨M%%SE%%>，最高峰

高山、峡谷、悬崖、陡壁等丰富的地貌形态，构成了千变万化的奇妙景观。土质为岩石风化形成的薄层褐土，适于发展林果业。南部平原为第四纪冲积物上形成的厚层潮土，适宜种植各种农作物。’+’"昌平区土地利用概况

根据昌平区$%%"年的土地利用调查资料，土地总面积中：耕地占"$8!#P，园地F8%DP，林地占MF8E!P，牧草地占%8%%P，居民点及工矿用地占$$8%"P，交通用地占$8F"P，水域占M8!MP，未利用土地占!8#:P。昌平区土

作者简介：廖克（":!#!），男，教授，地利用以农业、林业为主，平原地区为粮食、蔬菜、苗圃博士生导师，国际欧亚科学院院士，生产基地。山前洪积、冲积地带和河谷地区是果粮间作的

集中分布区，丘陵区果林、杂粮兼有，山区则以林地、灌主要从事专题与综合制图、遥感制图

丛为主。区、镇和农村居民点用地也都各具特点，建设用与计算机制图、;<&与地图应用、地

地占有相当比例。学信息图谱与地图学理论等研究。

’+,"北京市昌平区土地利用分类调整与图例的拟定=!>2(7：7(2+?@)A$#!8*)B

北京市曾于$%世纪E%年代初期结合农业自然资源调查与农业区划，进行了北京市土地利用调查与制图，完成"收稿日期：$%%#!%:!":

万方数据OD%%%%、"O"%%%%%%和"O$%%%%%《北京市土地利用图》的

遥感影像 土地利用 动态监测

编制。!"年代后期又一次进行了北京市土地利用调查与制图。第二次土地利用调查与制图，按照《土地利用现状调查技术规程》规定，按土地用途划分耕地、园地、林地、牧草地、居民点及工矿用地、交通用地、水域、其他用地等#个一级类型，按利用方式划分$%个二级类型。我们参考两次土地利用调查与制图所采用的土地利用分类系统，同时考虑&’和&()’分辨率的彩色影像的识别功能和改革开放以来土地利用结构的变化，并结合昌平区土地利用分布状况和变化特点，将北京市昌平区的土地利用类型按土地用途划分为耕地、园地、林地、牧草地、水域、城乡建设用地、工矿用地、交通用地、特殊用地、未利用土地等*"个一级类型，按利用方式划分$"个二级类型。对土地利用类型作了一些调整：一级类型中将工矿用地、特殊用地较高的光谱和空间分辨率；改善了图像特征识别的精度和分类精度，增强多重数据分析和环境动态监测能力；改善了遥感信息提取的现势性和可靠性，有效地提高了资料使用率。

主的视，级方多,基单独列出；对城乡建设用地做了较详细划分，区分了“城镇居住与商业用地”、“教育与科研用地”、“农村居民地”等类型，新增了“新型住宅区与别墅小区”、“在建+待建用地”；在交通用地中增加了“高速公路”类型；在特殊用地中增加了“旅游与休闲用地”（包括旅游景点、高尔夫球场、度假村等）、“自然保护区与森林公园”等。从而使土地利用类型的划分更具有实用性和时代特征。

!"卫星遥感影像的纠正、融合及监督分类

所采购的各个不同时期的俄罗斯,-./!&和法国,-01)遥感影像数据均为原始数据，都需要进行几何与投影纠正和一定的影像增强处理。而且北京市昌平区的每个时期的数据，都由两景（有的还是不同季节）拼接，因此增加了纠正处理的工作量和难度。纠正处理与拼接之后，还要分别将&’或&()’的全色影像数据同)’和*"’的多波段影像数据进行融合，以便获取&’或&()’的彩色影像，有利于目视直观分析判读和监督分类。本研究的数据处理在遥感图像处理软件2345,#(6、-7.#("，地理信息系统软件589!.:;<以及589=>?@的支持下共同完成。!#$"遥感图像处理

!#$#$"数据预处理：包括消除条纹和噪声影像，波段配准，

几何纠正，辐射校正，校正到高斯!

克吕格坐标系AA本次试验利用了42B数据，采用共线方程纠正法来纠正。具体做法是：利用*：)万地形图，在589C.,中生成42B，在42B中选取*#"个点作为控制点，#"个点作为误差检查点，其中一半左右的点分布在山区。我们以这些点纠正的残差大小来判别纠正的精度和效果。这三个年份的

影像纠正的结果如下（表*）

：表$"$%&’年、$%%&年和())*年的遥感

影像纠正残差表（单位：像元）

*!#%年

*!!#年

&""$年

（,-./!&&’影像）（,-./!&&’影像）（,-01!)&()’影像）控制点残差检查点残差控制点残差检查点残差控制点残差检查点残差4D

4E

4D

4E

4D

4E

4D

4E

4D

4E

4D

4E

山区&(F*(#*(!*(%&(#&(F&(*&(F*(**(F"(!*("平原"(6"(!"(6)"(##*(&*(F*(**(F"(F"($"(&"(F

从以上结果可以明显看出：利用共线方程纠正法对高

分辨率的影像进行纠正精度较高；山区的纠正精度比平原

低；,-01!

)的分辨率虽然低于,-./!&，但,-01!)的纠正误差明显低于,-./!&影像，可能与,-./!&影像来源于光学底片扫描有关。!#$#("图像处理

*）图像融合

融合后的影像同单一信息源相比，清晰度得到提高，

最大限度地利用了多种资料的不同特性，使图像同时具有

万方数据和变

强

!

遥感影像 土地利用 动态监测

果图进行比较，我们选择不同的区域对分类结果中不同的类型进行分类评估。我们的分类结果虽然出现了不同程度上的一些错划、漏划现象，但是总体分类结果

图!"!##$年%&’(!)影像及其基本上满足要求。（图!）督分类生成的土地利用图（局部）采用分层随机采样

法，对监督分类的结果

进行评价。监督分类结果评价中选择了"#$个样点，且保证每类地物不少于%个样点。将昌平区&’()!#遥感影像数据目视判读结果和野外调查数据作为真实数据，用基于误续表

土地利用

判读标志"判读标志!

代码及类型D!

人工草地#"城镇居住

和商业用地#D农村建设

用地影像特征均匀的翠绿色，面积较大的有规则块状图斑。

排列有序、密集规则、街区明显、间有蓝紫色绿化地图斑。形状不规则，呈紫色的，并掺有绿色条状和白色点状分布的图斑。

差矩阵的精度评价方法，对分类结果进行评价，算出总体分类精度和*+,,+指数值。

(-./+0010+223435+6378955:/+5;<=">?=@(-./+00*+,,+&6+6326352<$>=!A$通过对昌平区的&’()!#遥感影像分类的验证，我们认为，采用目视解译和监督分类相结合的方法对&’()!#影像进行分类，能够提高分类的准确性，达到预期的分类要求，但是仍然存在一定程度的不足，有待于今后的研究工作中不断改进。

$"野外考察和影像判读标志及监督分类样本的

建立

$*+"野外考察路线的确定

根据昌平区土地利用的区域差异和分布特点以及影像色调与图形纹理的不同特征，即不同土地利用类型和不同影像色调与图形特征均有路线穿过。为此设计了#条野外考察路线，每条路线都安排!$个左右的观察点（地段）进行了野外实地考察，共计行程近"#$$BC。$*!"判读标志与监督分类样本的建立

在野外考察前，根据卫星影像、地形图、过去编绘的土地利用图以及文字资料，对昌平区的土地利用现状进行了初步分析，对卫星影像的色调、图形结构、纹理特征也作了预先分析判读，形成初步认识。经过对全区各条路线与观察点的实地考察，对各种土地利用类型在卫星影像色调、图形结构与纹理特征上的显示，或不同的影像色调、图形结构与纹理特征代表何种土地利用类型已经有了较全面的认识。在此基础上，根据图例系统，建立了卫星影像

的判读标志与监督分类样本（图D）。土地利用

代码及类型

判读标志"判读标志!

影像特征红棕色、紫红色，颜色深浅不一，有条纹$!

水浇地

的图斑，或颜色均匀的成片、块状图斑。主要分布在平原地区。明显白色条纹状图斑，$%

菜地

或绿色白色相间，色调深浅不一，斑块较小，分布在平原地区。绿色不均匀色调，绿""

果园

中带棕红色暗影，成片，分布在平原、山前平原、丘陵地区。深绿色，主要分布在!"

有林地

山体阴坡、部分阳坡及山沟处。

以绿色调为主，但深!?

苗圃

浅不一，成片格状分万方数据

布于平原地区。

#%新型住宅图斑规则整齐，窄细区与别墅

条状紫色中间有不规小区

则绿色，白色交通网明显。

颜色不同（如桔黄、A"

工业用地

红色、蓝色等）形状呈矩形或较宽的长条形间有绿色细斑块。灰紫色、宽度一致、?!

高速公路

伴有绿色带的长条状图形。

有规则的均匀翠绿与绿色条状相间，并带="旅游与休

兰色小斑块，面积较闲用地

大的图形，或带有绿色小斑块较规则的图形。

图,"!##$年卫星影像判读标志示例

这些判读标志的确定主要从以下几点考虑："）考虑影像的季节与月份

遥感影像是各类地物不同光谱特性的反映，每种地物都体现出影像色调、图形结构与纹理特征上的差异。由于有的地物，如植被与农作物长势、土壤水分等随季节而变化，所反映的光谱也发生相应变化，所显示出的色调也有所不同。因此，在确定影像判读标志时，要考虑获得影像的季节与月份，分析该月份植被与农作物长势、土壤水分等状况。

!）综合考虑影像色调、图形结构、纹理特征

每种地物，或每一土地利用类型都会呈现出色调、图形与纹理上的差异，因此，在判读和确定每一土地利用类型时，需要综合分析这几个方面的特征。例如水浇地为不均匀的红棕色调，且呈现面积较大的长方形或方形斑块（图D）；人工草地为均匀的黄绿色调，且为面积较大的长方形或方形斑块（图D）；农村居民地为深浅不同的灰色调，且夹杂有细小斑点，周边为不规则图形等等。

D）地理相关分析

在影像判读中，经常遇到相同色调而并非同一土地类型，而同一土地类型也可能反映出不同的色调。因此，还有必要进行地理相关分析才能识别和确定。应该说，整个制图区域的遥感影像判读与土地利用制图，就是根据影像判读标志，进行地理内延外推的制图过程。进行地理相关分析，就是根据各种要素和现象之间的相互关系及地理分布的规律，从而确定不易判断的土地利用类型。例如，昌平地区的果园大部分分布在山前的洪积与冲积扇地带，少部分分布于平原地区。而分布在洪积与冲积地带上部或中部开发较早的果园，往往在果树较稀疏的部位种植玉米、甘薯等作物，或在果园中果树与作物相间种植，在土地利

遥感影像 土地利用 动态监测

用类型中称为“果粮间作”。

!）复原土地利用图需参考多方面资料

利用"#$%年和"##$年的卫星遥感影像编制当时的土地利用图，实际是复原当时的土地利用状况。经过近&’年，昌平地区土地利用已有很大变化，既使是"##$年的影像图，同&’’!年的影像图相比，也有较大变化。因此利用"#$%年和"##$年的影像图编制当时的土地利用图，同利用&’’!年的影像图编制&’’!年土地利用现状图有所不同。因为过去的影像无法同实地对照验证，只能按类似的色调、图形与纹理进行推测，同时还参考了&’世纪$’年代测绘的"()’’’’地形图、$’年代和#’年代的编制的"("’’’’’或"(&’’’’’土地利用图。例如参考地形图上的水田符号和土地利用图上的水田分布范围分别绘出"#$%年和"##$年性表中记录了每个图斑在两个年份分别属于何种土地利用

类型。通过对两个字段值的比较，可以得知哪些图斑发生了变化，发生了哪些类型间的转化，变化面积大小等信息，为地图、表格、统计图等方式表达土地利用变化信息提供了基础数据。

$%’"土地利用变化制图

"）生成变化区域图层

在叠加图中比较起始和终止年份的土地利用类型，类型相同的图斑是没有发生变化的区域，在新建字段中标志为未变化；类型不同的是发生变化的区域，在该字段中赋予变化后的类型值；选中所有发生变化的图斑，生成变化图层，无变化的图斑形成空白区域。

&）变化信息的表达

土地利用图上的水田轮廓界线。

!"室内遥感影像土地利用解译与计算机制图

在计算机屏幕显示的影像图上，根据所建立的影像判读标志，采用计算机制图软件绘出土地利用轮廓界线（图斑）并输入编码。这是影像解译与土地利用制图的最主要过程。有时影像色调或纹理特征比较模糊，不好判断土地利用的具体类型，需要多方面的综合分析加以确定。在*+,-./0软件平台的*+,123环境下，加载已建立好的453文件，根据卫星遥感影像上的地物的色调、图形结构、纹理特征进行目视判读、解译，提取不同类型的土地利用斑块，并使其矢量化。同时将铁路、公路、河流等线状要素提取出来。在绘出土地利用类型轮廓界线的同时，在点文件中，给定其类型属性，然后对不同要素加以编辑，生成拓扑关系，建立数据库，产生空间数据和属性数据。对已生成的多边形（图斑），进一步检查核实，对土地利用类型的判别错漏进修改之后，设计各土地利用类

型的颜色，再生成绘图文件，以彩色喷墨输出（图!）

。图#"计算机生成的土地利用图（局部）

土地利用图初稿完成后，需进行全面检查审核，然后

根据审查出的错漏进行修改，同时又进行了野外验证，检查与验证室内影像解译是否正确，并对少量没有把握的影像解译，进行实地查对。例如，为了验证昌平区是否还有水稻田，到几处过去水稻集中的产区进行了考察，确认昌平区水田已完全消失，过去的水田大部分改为人工草地、苗圃，少数成为新型住宅区与别墅小区。对发现的错漏又做了修改，最后正式定稿。

$"北京市昌平区土地利用变化制图及其动态变化

分析

$%&"数据格式转换与图层叠加

因三期的土地利用现状图是*+,6789的45238格式，进行叠加操作时控制精度的参数过少，达不到精度要求，需进行格式转换，把45238格式转换成:;<8+2=8。

先分别在三个年份土地利用现状:;<8+2=8的属性表中建立一个记录利用类型的字段>?$%、>?#$、>?’!，采用*+,-./0的空间叠加功能，把三个年份的土地利用现状图两两叠

加，形成包括两个年份土地利用分布状况的万方数据:;<8+2=8，其属

采用土地利用现状图的图例表示变化图层，图上所有彩色图斑及黑色代码表示发生变化后终止年份的土地利用类型，空白处是未变化类型；用红色线划描绘变化前图斑界线，用红色代码标识变化前土地利用类型；按线状地物图例加行政界线等辅助图层，并加地图注记，最后按规范进行地图整饰，形成土地利用变化图。这样，在一张图中既有变化前和变化后的现状、又有发生变化的过程和结果，使读者在阅读地图时，对哪些地方发生了变化、发生变化的类型、变化范围大小、无变化区域分布等内容一目了然，

更加方便用读者的阅读与分析（图)）

。图!"&()$!’**#年土地利用变化图（局部）

$%+"土地利用变化表

"）各土地利用类型变化数量统计

把三个年份的土地利用状况按其类型进行汇总，并计算变化量（末年!

初年）和变化率（末年!初年），得到三个变化年份的汇总表（表&）

，较清晰地提供各个时期内每一类土地利用类型的变化面积及其变化率。

表’"

&()$!’**#年土地利用变化汇总"单位：亩,

类型类型"#$%年占总面&’’!年占总面

变化代码名称面积积比例面积积比例面积变化率"水田%’)"%&@#%’’@’’A%’)"%

消失

&水浇地!&&$!#&’@B""C)%’%%@%!A&$B&!CA&""@$’’’

C旱地)&C’"&@)%!’’!’@&’A!$&#BA"&’%@’’’’!菜地")’%!

’@B!

&$#%""@!&"C$#B!B@#$)’""果园

"&B"’&%@&&

#$!!$

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作地!%&’C

&@&%""&)&C)@)"%%C&’)$@#C#’"C其他园地&’C#’@"’

!’C

’@’&

A"%C%A!’)@#’’’&"有林地"$C)C&$@##&$’C%B"C@BC

#%$C)

C!@)C$’

…

…

&）土地利用类型转移

每个叠加图中都有几千个图斑，这些图斑记录着两个年份的土地利用类型和转移情况（由什么类型变为什么类型）。通过归并处理，得到三个年份土地利用变化方式种类

分别是："#$%!

"##$年%%"种，"#$%!&’’!年B&#种，"##$!

&’’!年$$#种。整理汇总的数据包括每种变化方式的数量。

（包括线和点文件）

遥感影像 土地利用 动态监测

!"#$土地利用变化统计图表

利用统计图表也能很好地表达土地利用类型数量特征

!""#、!""#!%&&’、!"#$!%&&’年各和变化特点，包括!"#$!

类型增减变化，各年份各类型面积对比，各年分各类型所

（图$）

。占比例变化等(张图表

图!$%&’!—())#年各类型增减变化

*$结论

!）此次试验证明，利用俄罗斯)*+,!%-%.分辨率和

)*/0!(-%1(.分辨率的遥感影像编制大比例尺（!2(&&&&、!2!&&&&）土地利用与土地覆盖图是可行的。由于俄罗斯3/45/4卫星)*+,!%遥感影像%&世纪#&年代覆盖中国全部领土、%&世纪"&年代覆盖中国大部分领土，而且影像的价格相对比较合理，因此可以根据需要利用这些高分辨率的卫星遥感影像，编制#&年代和"&年代的!2(&&&&、!2%(&&&或!2!&&&&土地利用图，用于研究任一城市、乡镇的土地利用变化过程。法国)*/0!(卫星%1(.全色遥感影像质量较高，再加上与其同步的!&.分辨率多波段影像的融合，可获取高质量的彩色影像，也完全能够满足编制近期!2(&&&&或!2!&&&&的土地利用现状图的需要。是城镇土地利用变化遥感动态监测的有效手段。将在很大程度上取代费用较高、影像纠正处理复杂的航空摄影方法。

%）高分辨率的遥感影像，不仅可以识别耕地、园地、林地、草地、水体、道路、城乡居民地等一级土地类型，而且可以区分水浇地、菜地、果园、果粮间作、人工草地、有林地、经济林、灌木林、苗圃、农村居民地、城镇居住与商业用地、新型住宅区与别墅小区、工业用地、高速公路、公路等二级土地利用类型。但是由于土地利用类型较多，而且同一种类型也可能其影像色调不完全一致，或其图形结构与纹理特征也可能有些差异，因此完全采用影像监督分类与自动成图有较大困难。从我们采用影像监督分

类与自动成图所完成的%&&’年土地利用图来看，虽然图斑

#(6，仍不及目视判读很细，但总体准确程度只能达到#%!

和人工解译所完成的地图。因此我们认为，利用高分辨率的卫星遥感影像编制大比例尺土地利用图，目前仍应采用以目视判读为主并与计算机制图相结合的方法。如果制图区域的范围很大，目视判读与计算机制图工作量太大，亦可采用监督分类与自动成图方法。

7）利用卫星遥感影像编制的不同时期土地利用图，采取8+)技术进行叠置分析比较，提取土地利用变化信息，编制不同时期的土地利用变化地图及统计图表，能直观地反映各种土地利用类型的变化，同时通过统计表格分析，可具体了解各类土地利用的变化数据，是综合研究土地利用变化的有效方法。

’）根据!"#$、!""#、%&&’三个年份的土地利用图对比和!"#$!!""#、!""#!%&&’、!"#$!%&&’三个时期土地利用变化图的初步分析，昌平区的土地利用，无论从土地利用结构，还是土地利用质量都发生了很大变化。例如耗水较多、经济效益低的水稻田逐渐减少乃至消失，疏林、灌丛林、幼林、裸露岩石面积减少，而有林地、苗圃、人工草地、自然保护区与森林公园等生态用地大幅度增加；农村与乡镇居民用地、教育科研用地、新型住宅区与别墅小区、工业用地、高速公路与公路、旅游与休闲用地也有较大增加。变化的根本原因是市场经济的驱动和北京市城市的战略定位及新的规划布局。这些变化体现了北京市作为全国政治和文化的中心、国际大都市，昌平区作为首都的“旅游、高教、科研”卫星城的总体布局，符合“科教兴国”与“可持续发展”战略和改革开放、社会主义市场经济发展趋势。同时，昌平区在发展旅游和休闲业、山区与半山区的果林业、生态农业与观光农业、第三产业、教育科研等方面还具有较大优势和发展潜力。

参考文献

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［(］-廖克1生态环境遥感综合系列制图方法［9］:地理

学报，%&&(，（7）：’;"!’#$1

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《测绘科学》影响因子新排名升为测绘类第三，并被《剑桥科学文摘》收录

据中国科技信息研究所%&&$年!&月%;日最新出版的《中国科技期刊引证报告（核心版）》的统计数据显示：在

《测绘科学》的最新影响因子为&:$;%，在测绘学科内由去年的影响因子排名第六上被收录的"种测绘学类期刊中，

升为今年排名第三。

继《测绘科学》杂志被国内所有核心期刊检索机构收录并被国际六大检索机构之一的俄罗斯《文摘杂志》列为

（4)<）正式收录。这意味着《测绘科学》的学术规范、办刊来源期刊之后，%&&$年$月又被美国《剑桥科学文摘》

水平日益与国际接轨。

《测绘科学》被美国《剑桥科学文摘：工程技术》（4)<：0=>?@AB:）收录，该库包括%!个分文摘或数据库。美国剑桥科学文摘社是在国际上具有重要影响力的科学技术文献检索系统之一，截至%&&$年#月共收录世界期刊%##$种，其中，收录中国期刊为7%#种。具有7&余年历史的美国《剑桥科学文摘》是近几年发展最快的重要国际检索系统。

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万方数据

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遥感影像 土地利用 动态监测

高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用

作者：作者单位：

廖克， 成夕芳， 吴健生， 陈文惠， LIAO Ke， CHENG Xi-fang， WU Jian-sheng，CHEN Wen-hui

廖克,LIAO Ke(中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;福建师范大学地理科学学院,福州,350007)， 成夕芳,CHENG Xi-fang(中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101)， 吴健生,WU Jian-sheng(北京大学深圳研究生院,广东深圳,518055)， 陈文惠,CHEN Wen-hui(福建师范大学地理科学学院,福州,350007)测绘科学

SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING2006,31(6)41次

刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：

参考文献(5条)

1.廖克 21世纪地球信息科学及其应用[期刊论文]-测绘科学 2001(03)2.廖克 现代地图学的最新进展与新世纪的展望[期刊论文]-测绘科学 2004(01)

3.陈文惠 福州土地利用变化及其驱动力多元综合分析[期刊论文]-地球信息科学 2005(03)

4.田光进.张增祥.王长有 基于遥感与GIS的海口市土地利用结构动态变化研究式[期刊论文]-GIS与遥感技术2001(06)

5.廖克 生态环境遥感综合系列制图方法[期刊论文]-地理学报 2005(03)

引证文献(41条)

1.费鲜芸.张志国.高祥伟 城市绿地信息提取遥感影像尺度效应分析[期刊论文]-测绘科学 2009(5)2.韩闪闪.李海涛.顾海燕 高分辨率遥感影像融合研究[期刊论文]-测绘科学 2009(5)

3.杨利民.孙铁军.刘专.赵强 面向多对象的耕地田坎系数测算方法探讨[期刊论文]-测绘科学 2009(5)4.李慧静.包玉海.包刚.何振华 基于MODIS-NDVI的内蒙古植被变化遥感监测[期刊论文]-测绘科学 2009(5)5.刘钦龙.焦斌亮.刘立 基于改进的BP神经网络模型的遥感图像分类方法研究[期刊论文]-电光与控制 2009(8)6.姚卫华.晁会霞.南珺祥 数字油田中海量影像数据组织研究[期刊论文]-西安石油大学学报（自然科学版）2009(3)

7.王莉.陈龙乾.袁林山.庄威 基于多时像TM/ETM+影像的兖州市土地利用/覆盖变化[期刊论文]-测绘科学 2009(3)8.陈子悦.李满春.宋珂.李雪 GIS支持的昆明市土地利用战略研究[期刊论文]-测绘科学 2009(3)

9.张超.蒋一军.罗明.鞠正山.赵永鹏.李道亮 土地整理遥感监测系统的设计与实现[期刊论文]-地理信息世界2009(2)

10.李云亮.谈俊忠 基于GIS的岳阳县土地利用变化研究[期刊论文]-测绘科学 2009(2)

11.吴勤书.吴国平 征地区片价实施影响与其保障措施研究——以南京市江宁区为例[期刊论文]-测绘科学 2009(1)12.王竞雪.宋伟东.王伟玺.高峰 基于模糊推理的最大似然分类算法研究[期刊论文]-测绘科学 2009(1)

13.遆超普.姜小三.刘进超.颜晓元 GPS/PDA技术在土地利用更新调查中的应用研究[期刊论文]-遥感信息 2008(6)14.何兴东.薛苹苹.张宁.邬畏 北京市昌平区生态适宜性评价[期刊论文]-南开大学学报（自然科学版） 2008(5)15.吴柏清.何政伟.刘严松 基于GIS的信息量法在九龙县地质灾害危险性评价中的应用[期刊论文]-测绘科学2008(4)

16.池泓.汪小钦 Envisat ASAR数据在沿海防护林提取中的应用[期刊论文]-测绘科学 2008(3)

17.付丽莉.李钢.马瑞尧.周玉宏.卢刚 土地利用变更调查中的"精度偏移"问题研究[期刊论文]-测绘科学 2008(3)18.漆小英.杨武年.邵怀勇.晏明星 矿山扩展遥感信息自动提取方法研究——以攀枝花钒钛磁铁矿为例[期刊论文]-测绘科学 2008(3)

19.蒋洪波.陈超 基于RS与GIS技术的变更图斑自动识别方法研究[期刊论文]-测绘科学 2008(3)

遥感影像 土地利用 动态监测

20.温兴平.胡光道.杨晓峰 从高光谱遥感影像提取植被信息[期刊论文]-测绘科学 2008(3)

21.尹君.高迎春.郭庆十.张军辉 基于高分辨率遥感影像的城市土地利用变化研究[期刊论文]-河北遥感 2008(1)22.雷蓉.范大昭.郭海涛.翟辉琴 城市目标图像快速更新方法[期刊论文]-测绘科学 2008(2)

23.姚国标.杨化超.张磊 遥感影像支持下地籍图库更新的探索与实践[期刊论文]-地理空间信息 2010(5)

24.张衍毓.史衍玺.王静.刘庆.方琳娜 基于RS和PRA的横山县耕地质量综合评价研究[期刊论文]-测绘科学 2008(2)25.徐秋晓.于明洋.崔健 基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例[期刊论文]-测绘科学2008(2)

26.吴卓蕾.李伟建.曾永年.李见阳.薛艳丽 植被指数在"北京一号"数据耕地提取中的应用研究[期刊论文]-测绘科学 2008(2)

27.林文鹏.赵敏.张翼飞.柳云龙.刘冬燕.高峻 基于SPOT5遥感影像的城市森林叶面积指数反演[期刊论文]-测绘科学 2008(2)

28.王娟.张军.吕兆峰 基于分形纹理的遥感影像土地覆盖的分类方法研究[期刊论文]-测绘科学 2008(2)29.秦永.宋伟东 遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用[期刊论文]-测绘科学 2008(1)

30.欧立业.何忠焕.马海州.郑海金 基于知识的分层综合分类法在土地利用/土地覆盖遥感信息提取中的应用[期刊论文]-测绘科学 2008(1)

31.邓祥征.战金艳.苏红波.姜群鸥.迟百余 黄淮海平原土地系统结构变化的模拟与分析[期刊论文]-安徽农业科学2008(4)

32.邓祥征.战金艳.苏红波.姜群鸥.迟百余 黄淮海平原土地系统结构变化的模拟与分析[期刊论文]-农业科学与技术（英文版） 2007(3)

33.彭文甫.何政伟.周介铭.许辉熙.尹江涛.杨斌.杨洋 石屏县土地更新调查的影像解译结果分析[期刊论文]-测绘科学 2007(6)

34.马文明.卞正富 基于RS的平顶山市土地利用动态变化研究[期刊论文]-测绘科学 2007(6)

35.曹银贵.王静.刘正军.程烨.刘爱霞.许宁 三峡库区近30年土地利用时空变化特征分析[期刊论文]-测绘科学2007(6)

36.周佳.赵冬玲.何宇华.陈靓 基于中巴卫星影像的土地利用分类精度评价[期刊论文]-测绘科学 2007(6)37.刘克宝.陆忠军.刘艳霞 QuickBird卫星遥感数据在村屯规划中的应用[期刊论文]-黑龙江农业科学 2007(6)38.李军.苏国中.倪玲.刘金标 基于航片颜色分割的土地利用更新调查技术[期刊论文]-测绘科学 2007(5)39.陈文惠 国内生态环境遥感监测的内容与方法探讨[期刊论文]-亚热带资源与环境学报 2007(2)

40.刘天光.曹培国.孔琴 SPOT 5卫星遥感影像在土地利用数据库系统更新中的应用[期刊论文]-山东国土资源2007(6)

41.台晓楠.陈大香 网络遥感影像资源的获取途径[期刊论文]-地理空间信息 2010(5)

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