[发明专利]一种制备逐年土地利用数据的方法

说明书

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，但时间不连续；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、时间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，以此可以进行长时间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。

技术领域

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时间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(Land Use/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时间变化和空间变化这两个尺度。时间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信息，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时间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(ESA GlobCover)、马里兰大学地理系的土地利用分类数据(UMD Land Cover Classification)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信息，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。

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：

U＝a+bX+cY+dX²+eXY+fY²+…+pX^αY^β+…+zY^γ

V＝a′+b′X+c′Y+d′X²+e′XY+f′Y²+…+p′X^αY^β+…+z′Y^γ (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：