太阳城集团

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一种制备逐年土地利用数据的方法.pdf

摘要
申请专利号:

太阳城集团CN201510436418.1

申请日:

2015.07.23

公开号:

CN105045884A

公开日:

2015.11.11

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20150723|||公开
IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
申请人: 河南大学
发明人: 崔耀平; 秦耀辰; 蒋琳
地址: 475001河南省开封市明伦街85号河南大学科研处
优先权:
专利代理机构: 代理人:
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法律状态
申请(专利)号:

太阳城集团CN201510436418.1

授权太阳城集团号:

||||||

法律状态太阳城集团日:

太阳城集团2019.02.01|||2016.05.11|||2015.11.11

法律状态类型:

授权|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明专利提供一种制备逐年土地利用数据的方法。该方法需两类数据:一是人工解译土地利用数据,其空间分辨率和分类精度较高,但太阳城集团不连续;一是基于遥感数据产品自动算法得到的逐年高精度土地利用数据,其分类精度不高。本发明利用一种数据融合方法取两类数据各自的优点,并最终实现逐年土地利用数据的制备。其中的过程和步骤主要包括:两类土地利用数据的预处理、分析窗口选取、太阳城集团变化速率的求算方法、以及变化栅格单元的空间定位方法。本发明提供了土地利用变化研究中所需的逐年高精度土地利用数据,以此可以进行长太阳城集团序列的时空变化分析。本方法可操作性较强,同时有精度保障。

权利要求书

1.一种制备逐年土地利用数据的方法,其特征在于:步骤如下:1)数据获取发明采用的人工解译土地利用数据(A-LUCC),数据格式为矢量,太阳城集团为不连续的年份,太阳城集团间隔为5年,分辨率较精细,为30m;采用的逐年土地利用数据(M-LUCC),太阳城集团间隔为1年,分辨率较粗,为500m;2)数据预处理首先对多期A-LUCC数据进行几何精度校正,几何精度校正是通过图像上若干已知点,即地面控制点,构造一个图像坐标与地理坐标之间的关系式,假定图像坐标为(X,Y),地理坐标为(U,V),则地理坐标与图像坐标之间存在下列关系:为保证精度和效率,采用9个地面控制点的坐标进行拟合,拟合方程为:然后,对多期A-LUCC数据进行矢量转栅格,并基于最近邻算法进行栅格数据重采样,即将空间分辨率重采样为500m,以保证和M-LUCC的空间分辨率一致;然后对A-LUCC和M-LUCC的土地利用类型,采用大类的分类标准,分为农田、林地、草地、湿地(含水域)、建设用地和其他未利用地等六大类(简称农、林、草、湿、城、荒);3)预设分析窗口本发明通过均匀网格化(Createfishnet)功能来生成分析格网,并以此判定最小的分析窗口;即,把整个研究区分成1×1,4×4,…等亚区作为分析窗口,在亚区内逐一判读3个研究时段内均有的土地利用转类,最小的网格亚区即为满足条件的最优窗口;4)太阳城集团变化速率判定对不同土地利用类型的太阳城集团变化速率,以A-LUCC的太阳城集团段各土地利用类型的变化值为限定值,参考M-LUCC年际变化值,采用对应数据差值的方法来计算,这里称之为逐年类归一化线性拟合处理,公式表示如下:A-LUCC数据中某土地利用转类ij+n年(j=1,2,…;n≥1)变化总量ATRni_sum可用如下公式表示:式中,j+m,j+nj分别为研究太阳城集团段的任意年份、末年和首年对应的土地利用类型i变化值,其中1<m<nTRj+m为LUCC数据中某土地利用转类i的面积;ATR和MTR分别为A-LUCC和M-LUCC中某一转类i的面积;5)空间变化的定位以A-LUCC数据空间分布为准,把对应的前后两期数据变化位置圈定不变;这是有两种情况:一是如果该斑块的动态分布范围与在A-LUCC连续两期研究时段内(tt+1)的同类斑块(Grid)动态分布范围一致,则为正确的动态转类空间定位,即任意栅格位置对应满足:Gridt-Gridt+1=0;二是如果空间范围不一致时,则以M-LUCC的同转类栅格单元分布位置作为参考判定空间转换位置,通过观察各个变化单元的中心点所处位置,先填充相同方向上的A-LUCC变化空间,如果该空间填充不完,再向周边扩展;6)精度检验基于以上对太阳城集团变化速率判定和空间变化定位判定的处理,融合A-LUCC数据和M-LUCC数据,获取得到研究区2000-2010年新的500m空间分辨率的逐年土地利用数据;该套数据可用研究时段内覆盖部分研究区的不连续遥感数据进行验证;也可选用太阳城集团变化速率逐年累加得到的值作为标准的理论值,空间变化定位逐年视域判读,进行精度自检验。2.根据权利要求1所述的一种制备逐年土地利用数据的方法,其特征在于步骤1)所述的数据源均为土地利用现状图层。

说明书

一种制备逐年土地利用数据的方法

技术领域

太阳城集团本发明涉及土地利用变化逐年数据的制备。主要运用非同源土地利用数据的太阳城集团和空间值的精度互补的思想制备逐年的较高精度土地利用数据。属于地球科学领域。

背景技术

土地是人类赖以生存和发展的基础性自然资源,作为地球陆表系统最重要的组成部分,土地系统是人类—环境关系的纽带和桥梁。土地利用/覆盖变化(LandUse/CoverChange,LUCC)可以诠释某一区域内人类活动对自然环境的影响过程,人类未来自身的生存和发展需求,通过对土地资源的开发和利用,不断改变着地表的土地利用和土地覆盖,对区域生态环境和社会经济都带来巨大影响。

土地利用变化时空格局变化可延伸为太阳城集团变化和空间变化这两个尺度。太阳城集团变化研究主要是关注土地利用类型的面积变化速度、幅度和转移比例等;空间变化的研究主要是依据土地利用动态太阳城集团,划分土地利用类型的空间分布格局,进而明确土地利用类型随太阳城集团演化的动态转化过程。

在土地利用数据方面,有利于监督分类、非监督分类、决策树分类等几十家自动分类算法反演的土地利用产品,如欧空局全球陆地覆盖数据(ESAGlobCover)、马里兰大学地理系的土地利用分类数据(UMDLandCoverClassification)等,但计算机自动算法精度非常有限,很多时候无法达到区域研究的精度需求;另一种方法是基于较高分辨率遥感的人工判读,即人机交互解译出土地利用数据,该方法精度高,但是由于较高分辨率的遥感数据不连续性,加之人为操作复杂,使得数据年限无法保证连续性。

发明内容

本发明旨在提出一种能够制备逐年土地利用空间数据的方法,以便可以实现逐年土地利用变化分析。该方法融合两种土地利用数据,结合其各自提供的有效太阳城集团,实现逐年土地利用空间数据的制备。该方法是一种新的、简便易行的、可快速用于实践的方法。

太阳城集团为实现上述目的,本发明的主要内容为:

1)数据获取:

两种不同源数据:一是利用较高分辨率对地观测卫星影像较高空间分辨率(Landsat,30m),通过人工解译制备的土地利用变化数据集(A-LUCC);二是粗空间分辨率(MODIS,500m)的的土地覆盖数据(M-LUCC)。

2)数据预处理:

首先对多期A-LUCC数据进行几何精度校正,几何精度校正是通过图像上若干已知点,即地面控制点,构造一个图像坐标与地理坐标之间的关系式,假定图像坐标为(X,Y),地理坐标为(U,V),则地理坐标与图像坐标之间存在下列关系:

(1)

为保证精度和效率,采用9个地面控制点的坐标进行拟合,拟合方程为:

(2)

然后,对多期A-LUCC数据进行矢量转栅格,并基于最近邻算法进行栅格数据重采样,即将空间分辨率重采样为500m,以保证和M-LUCC的空间分辨率一致。然后对A-LUCC和M-LUCC的土地利用类型,采用大类的分类标准,分为农田、林地、草地、湿地(含水域)、建设用地和其他未利用地等六大类(简称农、林、草、湿、城、荒)。

3)预设分析窗口

分析窗口上限是整个研究区,下限是窗口内两套数据在2个太阳城集团段内均有相同的土地利用转换类型(转类),在取值区间内分析窗口越小精度越高。本发明通过均匀网格化(Createfishnet)来判定最小的分析窗口,即把整个研究区分成1×1,4×4,…等亚区作为分析窗口,在亚区内逐一判读2个研究时段内均有的土地利用转类,且最精细化的网格亚区即为最优分析窗口。

4)太阳城集团变化速率判定

太阳城集团变化速率的判定在研究区不同的分析窗口内逐一进行。对不同土地利用类型的太阳城集团变化速率,以A-LUCC的太阳城集团段变化值为限定值,参考M-LUCC年际变化值,采用对应数据差值的方法来计算,这里称之为逐年类归一化线性拟合处理,具体推导过程如下:

A-LUCC数据中某土地利用转类ij+n年(j=1,2,…;n≥1)变化总量ATRni_sum可用如下公式表示:

(3)

A-LUCC数据中某土地利用转类i的逐年变化量之和MTRni_sum并非一定等于ATRni_sum,此值的表达式为:

(4)

式中,MTR为M-LUCC对应转类i的对应年份j+n的变化速率;(MTRj+n-MTRj+n-1)、(MTRj+1-MTRj)、…为逐年际间各土地利用转类的面积变化差值。则,如果MTRni_sumATRni_sum太阳城集团时,需要采用如下方法处理:

使M-LUCC数据各土地利用类型变化的量等于两期A-LUCC数据各土地利用类型变化的量,即:

(5)

式中,j+m,j+nj分别为研究太阳城集团段的任意年份、末年和首年对应的土地利用类型i变化值,其中1<m<n。则有此式可以推导出逐年LUCC类归一化的土地利用类型i对应的面积值为:

(6)

式中,TRj+m为LUCC数据中某土地利用转类i的面积;AT和MTR分别为A-LUCC和M-LUCC中某一转类i的面积。

5)空间变化定位判定

太阳城集团以A-LUCC数据空间分布为准,同分析窗口下M-LUCC的同转类栅格单元分布位置作为参考,在变化速率值的限定下,利用条件语句判定空间转换位置。即:如果该栅格单元的动态分布范围与连续两期A-LUCC的研究时段内的同类栅格单元动态分布范围一致,则为正确的动态转类空间定位;否则,空间范围不一致时,则定位该转类栅格单元到同窗口下A-LUCC数据的最邻近同转类栅格单元的所属空间,超出2期A-LUCC数据对应转类栅格单元空间的,依照原M-LUCC的分布空间,进行同分析窗口下的随机分布定位。

本发明方法的优势和特点:

1)获取连续太阳城集团序列的土地利用数据,将规则网格方法运用到土地利用转类的判读中,使分析对象更加地精细化,也使逐年太阳城集团的扩展更加地合理和准确,且易于操作实现。

太阳城集团2)可为区域土地利用的过程变化分析及气候模式的年际下垫面输入提供有效支持。

附图说明

太阳城集团图1是制备逐年土地利用数据的流程图

太阳城集团图2是主分析窗口判读实例(30km×30km)图

图3是次分析窗口判读实例(500m×500m)图

图4是制备的土地利用数据结果实例(2001年)图

具体实施方式

本发明所述的一种制备逐年土地利用数据的方法,下面结合发明内容和附图1对本发明的原理及具体实施方式作进一步阐述。包括如下步骤:

1.数据获取

为了清楚地表述本发明的具体实施方式,采用固定的太阳城集团段的形式,以中原经济区为案例区进行说明。

太阳城集团1)A-LUCC数据获取

本发明采用的A-LUCC土地利用数据数据格式为矢量,太阳城集团为2000年、2005年和2010年,间隔期5年。

2)M-LUCC数据获取

本发明采用的M-LUCC数据产品具有统一的太阳城集团分辨率和空间分辨率且以栅格形式进行变量表达,具有良好的一致性和完整性。本发明一共选用8年MODIS数据:从2001到2004年、2006到2009年。

2.数据预处理

1)A-LUCC预处理。参考“中国科学院资源环境分类方法”,具体分类如下:耕地;林地;草地;水域;城乡、工矿、居民用地;未利用土地等六大类(以下简称:农、林、草、湿、城、荒)。首先对A-LUCC数据进行矢量到栅格的转换,栅格分辨率设为500m,栅格赋值方法建议选用栅格中心点法。

2)对M-LUCC土地覆盖数据对应A-LUCC的解译分类标准,最终统一将两套数据的土地利用类型分为农、林、草、湿、城、荒六类。A-LUCC的解译结果即为农、林、草、湿、城、荒六类,因此不涉及栅格属性的调整;而对M-LUCC,其土地覆盖类型(表1)需要,根据表2统一属性为:农、林、草、湿、城、荒六类。

太阳城集团表1五种土地覆盖分类方案

太阳城集团注:标准1:IGBP,国际地圈生物圈计划-全球植被分类方案;标准2:UMD,马里兰大学方案;标准3:LAI/fPAR,基于叶面积指数/光合有效辐射吸收比例的MODIS方案;标准4:NPP,基于净初级生产量的MODIS方案;标准5:PFT,植物功能类型方案。

表2对LUCC和MODIS进行重分类规则表

新地类MODIS数据对应地类(标准1)1农12农田14农田/自然植被镶嵌2林1常绿针2常绿阔3落叶针4落叶阔5混交林6郁闭灌丛7稀疏灌丛8多树草原9稀树草原3草10草地4湿0水体11永久性湿地15冰雪5城13城镇建设用地6荒16裸地/低植被覆盖地

太阳城集团至此,两套土地利用数据有了相同的投影坐标系统和空间分辨率。

3.规则网格的分析窗口

网格尺度即分析窗口大小的选择非常重要,它直接影响了分析窗口的大小和太阳城集团提取的精度。最佳的网格尺度是既能避免对象多边形太破碎,又能保证A-LUCC和M-LUCC在多个太阳城集团段均有相同的土地利用转换类型。本发明通过每次设定不同的网格宽度和高度值,如(1×1),(4×4),…等来把整个研究区划分成i×i,i+1×i+1,…等规则亚区,如果第n+1个亚区内两套数据在多个(至少两个)太阳城集团段有相同的土地利用转类而第n个亚区内没有,那么n+1×n+1就是所需的最小分析窗口(图1)。在保证精度的情况下考虑到实际工作量的问题,根据发明人的经验,在区域尺度上推荐将分析窗口预设为500m原始分辨率的倍数,这里有以30km×30km的最为分析窗口实例。

同理,以重采样后的像元大小为基准,再中间生成500m×500m的次分析窗口,那么可以得知一个大网格内包含3600个小网格,也就是说,一个30km×30km的分析窗口内含有3600个500m×500m的次分析窗口,每一个次分析窗口代表一个像元大小的土地利用类型,单一分析窗口囊括了盖农田、森林、草地、湿地/水体、建设用地和未利用地等主要数据类型。

4.太阳城集团变化速率的判定

太阳城集团变化速率的判定在研究区不同的分析窗口内逐一进行。对不同土地利用类型的太阳城集团变化速率TRij,以LUCC的太阳城集团段变化值为限定值,参考M-LUCC年际变化值,采用对应数据差值的逐年类归一化线性拟合处理:

A-LUCC数据中某土地利用转类ij+n年(j=1,2,…;n≥1)变化总量ATRni_sum可用如下公式表示:

(1)

A-LUCC数据中某土地利用转类i的逐年变化量之和MTRni_sum并非一定等于ATRni_sum,此值的表达式为:

(2)

式中,MTR为M-LUCC对应转类i的对应年份j+n的变化速率;(MTRj+n-MTRj+n-1)、(MTRj+1-MTRj)、…为逐年际间各土地利用转类的面积变化差值。则,如果MTRni_sumATRni_sum时,需要采用如下方法处理:

使M-LUCC数据各土地利用类型变化的量等于两期A-LUCC数据各土地利用类型变化的量,即:

(3)

式中,j+m,j+nj分别为研究太阳城集团段的任意年份、末年和首年对应的土地利用类型i变化值,其中1<m<n。则有此式可以推导出逐年LUCC类归一化的土地利用类型i对应的面积值为:

(4)

式中,TRj+m为LUCC数据中某土地利用转类i的面积;ATR和MTR分别为A-LUCC和M-LUCC中某一转类i的面积。

5.空间变化定位判定

本发明拟通过以下方法定位变化栅格类型的空间分布:以A-LUCC数据空间分布为准,同分析窗口下M-LUCC逐年的同转类栅格分布位置作为参考,在变化速率值的限定下,利用条件语句判定空间转换位置。即:

如果该栅格单元的动态分布范围与连续两期A-LUCC的研究时段内的同类栅格单元动态分布范围一致,则为正确的动态转类空间定位;否则,空间范围不一致时,定位该转类栅格单元到同窗口下A-LUCC数据的最邻近同转类栅格单元的所属空间,超出A-LUCC数据对应转类栅格单元空间的,依照原MODIS数据的分布空间,进行同分析窗口下的随机分布定位。

太阳城集团具体来说,以2005-2010年为例,首先用空间分析(SpatialAnalyst)模块中栅格计算器(RasterCalculator)的条件语句(con)将发生变化的地类和保持不变的地类区分开来,变化的地类赋值为0,不变的地类保持原值,然后通过属性提取功能(ExtractByAttributes)筛选出不变的地类,同理可得变化的地类,并将二者转化为矢量图层。其中,条件语句用法如下:

CON(<condition>,<true_expression>,...,{false_expression})

将预设分析窗口中得到的30km×30km网格和500m×500m小网格、上述过程中得到的2005-2010年发生变化的地类、以及A-LUCC2010年数据和M-LUCC2006年的矢量图层进行相交运算并查看属性表。其中,分析窗口以字段“FID_fishnet_30km”和“FID_fishnet_500m”为准,查看土地利用类型以A-LUCC2005、A-LUCC2010和M-LUCC2006等数据对应属性表字段中的土地利用类型代码。

运用此步骤,参考太阳城集团变化速率表可以判断每个分析窗口内各个土地利用类型的太阳城集团变化速率大小,参考2005-2010发生变化的地类、A-LUCC2010和M-LUCC2006三个矢量图层可以判断2005-2006年和2005-2010年的空间变化是否一致,参考属性表可以得到每一个500m×500m的像元落在哪一个网格以及它对应的2005年、2010年和2006年的地类。

太阳城集团基于以上数据基础,在研究区不同的分析窗口内逐一进行空间变化定位的判定,如果2005-2006年转类和2005-2010年转类的空间分布一致,即为正确的土地利用类型空间变化定位;如果2005-2006年转类和2005-2010年转类的空间分布不一致,那么以对应的LUCC数据为准,修改相应的地类代码。

最后将得到的矢量图层转换(featuretoraster)为栅格图层并导出即可,2007、2008、2009年土地利用空间变化定位的判定依次类推。2000-2005年的判定过程类似于2005-2010年,不再一一赘述。

6.精度检验

基于以上对太阳城集团变化速率判定和空间变化定位判定的处理,融合A-LUCC数据和M-LUCC数据,获取得到研究区2000-2010年新的500m空间分辨率的逐年土地利用数据。

该套数据可用研究时段内覆盖部分研究区的不连续遥感数据进行验证;也可选用太阳城集团变化速率逐年累加得到的值作为标准的理论值,空间变化定位逐年视域判读,进行精度自检验。

太阳城集团本发明包括权利要求中所引用的主旨的所有修改及等效形式,这在适用的法律中是允许的。此外,上述要素的所有可能的变更的任何组合也被本发明所包含,除非另外指出或在文中明显不同。

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一种 制备 逐年 土地利用 数据 方法
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