[发明专利]一种基于遥感监测的变更地块来源和去向识别方法

说明书

本发明公开了一种基于遥感监测的变更地块来源和去向识别方法，步骤包括：1)获取该研究区在地块变更前后T1和T2时刻的高分辨率光学遥感影像并进行预处理；2)分别预处理影像分别进行面向对象分类，得到T1和T2时刻的项目区地块分布图；3)对T1和T2时刻的地块分布图进行相交分析，得到子地块分布图；4)将T1时刻地块分布图和T2时刻子地块分布图叠置，识别T1时刻地块的去向，将T2时刻地块分布图和T1时刻子地块分布图叠置，识别T2时刻地块的来源。最终提供项目区地块分布图、子地块分布图和反映地块对应关系的地块来源表和去向表，为地块权属管理、变化检测、整治项目评价、地块质量管理、环境影响评价提供直接数据支撑。

技术领域

本发明涉及，具体公开了一种基于遥感监测的变更地块来源和去向识别方法

背景技术

在乡村振兴、生态文明建设的背景下，各地大力推进土地整治和流转经营工作。在土地开发、利用和整治的过程中，项目区地块通常发生变更，如地块合并、拆分、重组、用途改变等。在对土地进行整治项目监管、质量评价、产权调整、地块置换、流转经营时，需要记录地块的历史演变信息，需要追踪原始地块的去向、回溯变更后地块的来源。如，土地整治通常将建筑用地、坑塘变更为农田，这种情况下，新增农田面临质量风险，土地整治主管单位在整治后需要对新增农田进行质量检查，这就必须确定这块农田在变更前的用途和实体形态。简而言之，变更地块来源和去向识别就是要回答两个问题：项目区原始地块变成了变更后的哪些地块、变更后地块是从哪些原始地块变化而来。

一般地，可以通过在地块变更前和变更后在现场利用RTK、全站仪、移动GIS来测量和记录各个地块的变化，但存在成本高、耗时多、现场工作量大、覆盖面小缺点。目前，遥感技术迅速发展，在变更地块监测中得到了广泛的应用，相关的技术有：李懿麟，基于GIS与RS一体化的变更地块判别方法，见《测绘科学技术学报》,2007；蒋洪波等，基于RS与GIS技术的变更图斑自动识别方法研究，见《测绘科学》，2008；一种基于高分辨率遥感影像的坡耕地提取方法和系统，发明专利申请公开号CN106384081A；胡潭高等，高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究，见《光谱学与光谱分析》，2009。这些技术的主要目的是判别哪些地块发生了变化，或者是提取特定的某类地块，不能识别变更地块的来源和去向。因此，变更地块的来源和去向识别还缺乏一种高效的新方法。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种基于遥感监测的变更地块来源和去向识别方法，克服现有技术中不能高效识别变更地块来源和去向的问题，提供一种方法简单、易于实施、成本低的方法。

一种基于遥感监测的变更地块来源和去向识别方法，包括如下步骤：

步骤1)选取有地块变更的项目区作为研究区域，获取该区域在地块变更前和变更后的高分辨率光学遥感影像；对变更前和变更后高分辨率光学遥感影像分别进行配准、辐射定标、大气校正和几何校正的预处理，得到变更前后T1和T2时刻研究区域的预处理影像；

步骤2)对T1和T2时刻的预处理影像分别进行面向对象分类，得到T1和T2时刻的项目区地块分布图，其中，面向对象分类具体包括步骤2-1)至步骤2-3)：

步骤2-1)对T1和T2时刻的预处理影像分别进行分割和合并，其中，分割和合并的波段包括NDVI、红、绿、蓝、近红外、全色六个；分割算法为边缘检测，分割阈值为30-60；合并算法为Full Lambda-Schedule算法，合并阈值为60-95；纹理内核大小为3-9；

步骤2-2)按自左到右、自上而下依次对分割后的地块单元进行标号，标号命名形式为时刻序号-地块序号；