Xu Qiuxiao1 Yu Mingyang2
(1. 산동 지질 및 광물 공학 조사 연구소, 지난 250014; 2. 산동 Jianzhu 대학교 토목공학부, 지난 250101)
저자 소개: Xu Qiuxiao(1979~), 여성, 보조 엔지니어, 주로 원격 탐사, 수문지질학 및 환경 지질학 탐사에 종사합니다.
요약: 원격탐사 기술과 지리정보시스템 기술의 발전은 지구적 변화와 지속가능한 발전을 연구하기 위한 정보원과 기술적 수단을 제공한다. 지구 표면 시스템의 가장 두드러진 경관 상징으로서 토지 이용 변화는 최근 몇 년간 지구 변화 연구의 중요한 영역이었습니다. 본 논문은 산동성 용구시를 연구지역으로 하고, 원격탐사 영상의 종합적 이해 모델을 기반으로 용구시의 토지이용/토지피복 분류방법을 적용하여 지질의 규칙성 지식 기반을 구축하고 다양한 토지이용 유형을 추출한다. 미문. 마지막으로 토지 이용의 시공간적 변화를 모니터링하고 분석하기 위해 지구과학적 정보 지도를 사용했습니다.
키워드: 토지 이용, 원격탐사 이미지, 지구과학 보조정보 지도
원격탐사 기술과 지리정보시스템 기술의 발전은 지구 변화와 지속가능성 연구에 필요한 정보를 제공합니다. 개발 소스 및 기술적 수단. 지구 표면 시스템의 가장 두드러진 경관 상징으로서 토지 이용 변화는 최근 몇 년간 지구 변화 연구의 중요한 영역이었습니다. 토지이용의 공간적, 시간적 변화를 모니터링하고 분석함으로써 토지이용 변화의 과정과 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있으며, 인간의 사회적, 경제적 활동을 조정함으로써 보다 합리적인 토지이용을 촉진하고 국가의 타당성과 효율성을 보장할 수 있습니다. 거시적 전략적 결정을 통해서만 토지 자원의 지속 가능한 활용 목적을 달성할 수 있습니다. 용구시는 중국에서 가장 먼저 외부 세계에 개방된 해안 도시 중 하나로서 대표적인 토지 이용 변화를 가지고 있습니다.
1 연구 지역 개요
용구시는 교동반도 북서쪽에 위치하며 동쪽으로 봉래시, 남쪽으로 치샤시, 조원시, 발해와 접한다. 서쪽과 북쪽의 최대 수평 거리는 46.08km, 북쪽과 남쪽 사이의 최대 수직 거리는 37.43km이며 총 육지 면적(상도와 이도 포함)은 893.32km2입니다.
본 연구지역의 범위는 1:10000 지형도를 벡터화하여 생성된 연구지역 경계를 기반으로 원격탐사 영상을 잘라내어 얻은 원격탐사 데이터 정보로서 면적은 ***89217.45hm2이다. (뽕나무섬, 이섬 제외)
2 원격탐사 이미지의 종합적 이해 모델을 기반으로 한 용구시의 토지 이용/토지 피복 분류
이미지 이해는 컴퓨터 시스템을 통해 이미지를 해석하여 토지에 대한 이해를 달성하는 연구입니다. 인간의 시각 시스템과 유사한 외부 세계의 학문. 이미지 이해 시스템에는 입력 이미지에서 모델에 적합한 이미지 구조나 단서를 추출하는 것과 입력 이미지의 이미지 구조를 모델의 대상에 올바르게 매핑하는 두 가지 기본 작업이 있습니다( 저우 청후, 1999). 이미지 이해는 패턴 인식과 다릅니다. 패턴 인식은 일반적으로 미리 결정된 측정 세트에 따라 단순히 개체를 분류하는 반면, 이미지 이해에는 이미지의 설명과 해석이 필요하며, 이는 서로 다른 처리 수준에서 개체 간의 상호 작용이 필요합니다(Wang Runsheng, 1994).
본 논문에서는 토지이용/토지피복의 분류특성을 바탕으로 GIS 정보를 기반으로 한 원격탐사 영상의 종합적 이해 모델을 구축한다. 모델은 원격탐사 이미지 이해 프로세스와 지리정보시스템 처리 프로세스라는 두 가지 프로세스로 구분됩니다. 두 프로세스의 구체적인 내용은 다음과 같습니다.
(1) 원격탐사 이미지 이해 프로세스는 주로 완료됩니다. 다음 프로세스를 포함한 원격 감지 이미지의 조기 이해 프로세스:
1) 원격 감지 이미지 전처리: 이미지 형식 변환, 이미지 수정 및 이미지 향상 변환 등 이미지 형식 변환은 원격 탐사 이미지를 REDAS 소프트웨어 시스템 처리 형식(﹡.img)으로 변환하는 작업을 완료합니다. 이미지 수정은 대기 보정, 기하학적 보정, 원격 탐사 이미지의 방사선 강화, 원격 탐사 이미지의 일치 및 모자이크를 완료합니다. 영상 정보 강화 및 변환 처리 이번에 사용된 주요 방법으로는 선형 스트레칭, K-T 공간 변환, 경계 강화 등이 있습니다.
2) 지구과학 보조 정보 등록: 주로 원격 탐사 이미지와 지구과학 보조 정보(다양한 주제별 GIS 데이터는 주로 경사와 높이)의 좌표 및 투영 시스템 변환을 완료하여 원격 탐사 이미지가 사용된 지구과학 보조 정보와 일치합니다. 보조 지구과학 정보는 통합 좌표 및 투영 시스템에 통합됩니다.
3) '훈련 영역' 선택 및 계산: 원격 탐사 이미지의 정보 특성에 대한 사전 이해와 지구과학 보조 정보 및 현장 조사를 통해 샘플 '훈련 영역'을 결정합니다. "훈련 영역"은 전형적이고 분리 가능해야 합니다. "훈련 영역"을 결정한 후 "훈련 영역"의 데이터를 계산하여 표본의 통계 정보(평균, 최대 및 최소값, 분산 행렬, 공분산 행렬, 등.).
이번에 추출한 토지이용 유형은 건설용지, 경작지, 수역, 정원용지, 임야, 유휴지 등 크게 6가지 유형으로, AOI 확장 방식을 활용해 훈련지역을 선정하고, 이 방법은 훈련 영역을 선택할 때 초기 시드(시드 픽셀)의 임계값과 스펙트럼 거리가 매우 중요합니다. 모든 훈련 영역의 초기 시드 임계값과 스펙트럼 거리는 여러 번의 실험 후에만 결정될 수 있습니다. 이 두 매개변수는 토지 유형에 따라 다릅니다. 일반적으로 2~3개의 훈련 영역을 선택한 후 알람 마스크 상황을 관찰하고 이 두 매개변수를 즉시 수정하고 조정할 수 있습니다. 훈련 영역을 추가할 때 적시에 이전 경보 마스크와 경보 마스크를 겹쳐서 샘플 데이터의 품질 변화를 판단하고 경보 마스크가 실제 지면 유형, 즉 이러한 유형과 일치할 때까지 조정합니다. 훈련은 구역 선택이 완료된 것으로 간주됩니다. 특정 유형의 토지를 훈련한 후 스펙트럼의 순도를 보장하기 위해 최종 훈련 영역에 대한 전반적인 분석이 필요합니다.
(2) 지리 정보 시스템 처리 프로세스는 GIS 시스템의 지원을 통해 주로 다음 프로세스를 포함하여 지구과학 보조 정보 처리를 완료합니다.
1) 주제 정보 가져오기 및 전처리 : 지상조사나 전문지식 및 경험을 통해 지구과학 보조정보(다양한 주제정보, 통계자료 등 포함)를 수집하고 이를 GIS 시스템으로 가져와 수치화, 편집, 편집 등 보조정보의 사전 전처리를 완료한다. 다양한 벡터 데이터의 위상적 관계 통계자료의 구축, 통계자료의 수집 및 지구과학 코딩, 통계자료의 공간화.
2) 보조 데이터 생성: 이전에 처리된 보조 데이터를 사용하여 벡터 데이터의 래스터화, 점 통계 데이터 보간(IDW/Kriging 및 기타 방법) 등 다양한 데이터 형식을 변환하여 최종적으로 평면 데이터를 생성합니다. 원격탐사 데이터 등록을 위해 좌표와 투영 시스템을 통합합니다.
3) 다양한 지구과학 보조요인 데이터베이스 구축: GIS 소프트웨어의 지원으로 기존에 생성된 다양한 보조데이터를 기반으로 특수 데이터베이스를 구축하여 지구과학 보조요인 데이터베이스를 구성한다.
(3) 지식 기반 생성 프로세스, 전문 지식 기반 구축, 주로 지구과학 지식 기반 구축, 다음 프로세스 포함:
1) 지식 획득: 원격 감지 이미지 비교, 현장 조사 : 다양한 대표 영상특징을 기반으로 해당 지역의 모든 지형조건에서 토지이용/토지피복현황, 식생분포, 생태환경상태 등을 현장조사하여 다양한 실무지식을 습득한다.
2) 지식베이스 생성 : 습득한 지식을 정리하고, 다양한 유형의 규칙을 전체적으로 요약하여 지식 규칙을 형성하고, 최종적으로 '훈련 영역'에서 데이터의 지속적인 학습을 통해 지식 규칙을 수정 및 디버깅합니다. , 지질 법칙에 대한 지식 기반을 형성합니다.
토지 피복/토지 이용 유형은 고도에 따라 분명히 달라집니다. 연구지역의 기존 토지이용도를 분석한 결과, 건설용지와 정원용지는 주로 해발 300m 이하에 분포하고 있으며, 대부분의 경작지는 해발 150m 이하에 분포되어 있으며, 다양한 고도에 분포되어 있습니다. 10m 이하의 산림지는 주로 해안보호림과 고속도로 녹지임. 350m 이상의 고도에는 삼림지대만 있고 다른 토지 유형은 없습니다.
경사 데이터는 특정 토지 피복/토지 이용 유형을 구별하는 데 사용될 수 있습니다. 현장조사 결과와 지형도 및 기존 토지이용현황도 분석에 따르면 건축용지, 관개용지, 정원용지는 경사도가 20° 미만인 지역에 주로 분포하고, 경사도가 20° 이상인 지역에는 관개용지가 거의 없는 것으로 나타났다. 10°.
따라서 원격탐사 데이터의 분광특성도 녹색 식생으로 나타나며, 관개지인지 임야인지 판단하기 어려운 경우 경사지 데이터는 중요한 매개변수가 된다. 다음은 여러 토지 유형과 표고 및 경사 간의 상세한 관계입니다.
이 분류 지식 베이스에서 전문가 규칙은 다음과 같은 기본 형식으로 표현됩니다.
IF(조건) THEN(결론), Confidence(결론 신뢰성)
p>
신뢰도 값 범위는 [0, 1]입니다. 값이 0이면 현재 픽셀이 해당 범주에 속할 가능성이 완전히 제거됩니다. 픽셀은 정도를 유지하며 현재 결론이 항상 참임을 의미합니다. 신뢰성은 지구과학 경험이나 전문가 점수를 바탕으로 판단할 수 있습니다.
지식의 표현과 지식베이스의 구축은 지구과학 이슈의 연구특성과 결합되어야 한다. 지식 베이스의 지속적인 수정과 디버깅을 통해 이미지 해석 결과는 기본적으로 수동 시각적 해석 효과를 얻을 수 있습니다. 신뢰도 값이 0이면 현재 픽셀이 (결론)에 의해 주어진 범주일 가능성이 배제되고, 값이 1이면 기존 신뢰도 값이 변경되지 않아야 합니다. 이 표현 방법은 원격탐사 이미지 해석의 특성을 고려할 뿐만 아니라 지식베이스의 규칙 수를 크게 줄입니다. 이는 대용량 데이터의 원격탐사 데이터 처리에 매우 중요합니다. 규칙 베이스의 규칙은 다음과 같습니다:
IF VALUE =1 DEM <300 AND SLOPE <20 THEN 건물 토지 CF =1
IF VALUE =2 DEM <50 AND SLOPE < 10 THEN 관개지 CF =1
I VALUE =3 THEN 물 CF =1
IF VALUE =4 DEM <300 AND SLOPE <20 THEN 건조지 CF =1
IF VALUE =5 DEM <300 AND SLOPE <20 THEN 가든 CF =1
IF VALUE =6 THEN 우드랜드 CF =1
ELSE IF DEM>=300 OR SLOPE>=20 THEN 우드랜드 CF=1
ELSE IF 50= ELSE 우드랜드 CF=1 본 분류 결과의 정확도 평가는 층화 무작위 샘플링 방식을 채택했으며 주로 용구시의 현재 토지 이용 지도를 참조하고 시각적 해석과 현장 검증 결과를 결합하여 정확도를 평가합니다. 분류 결과 두 기간이 표시됩니다. 각 기간별 원격탐사 분류 결과는 정확성 검증을 위해 해당 연도의 토지이용현황도를 직접 참조합니다. 원격탐사 분류체계와 토지이용현황 분류체계에는 일정한 차이가 있으므로, 원격탐사 분류 영상의 토지이용 유형 분류와 토지이용현황은 무작위 샘플링 이전에 적절하게 통일되어야 한다. 그런 다음 원격탐사 분류 결과의 각 기간에 대해 300개의 샘플 포인트를 선택했으며 각 범주는 10개 이상의 샘플 포인트를 갖도록 보장되었습니다. 1989년 용구시의 분류 결과를 평가하기 위해 오류 매트릭스 기반 정확도 평가 방법이 사용되었습니다. 그리고 2003. 실제 Kappa 계수 계산에 따르면 1989년과 2003년 용구시 토지 이용 TM 원격 감지 분류 결과의 전체 정확도와 사용자 정확도는 모두 75 이상이며 Kappa 계수도 0.8을 초과하여 허용 가능한 최소 식별 정확도에 도달했습니다. 0.7의 요구 사항. 이는 용구시 이미지의 두 단계에 대한 토지이용 원격탐사 분류 결과가 상대적으로 이상적이며 각 항목의 분류 정확도도 높다는 것을 보여줍니다. 3 용구시 토지이용의 시공간적 변화 분석 지구정보과학의 발전과 함께 인간이 이용할 수 있는 자원이 엄청나게 풍부해지고 정보처리가 크게 향상되었다 기술, 특히 동적 시각화 기술은 새로운 혁신을 이루었습니다. 이러한 요구와 기술적 배경에 대해 Peng 씨는 전통적인 지구과학 지도를 기반으로 한 지리정보 지도에 대한 논의와 연구를 옹호했다고 밝혔습니다. 지구과학정보지도는 지구정보과학을 기반으로 한 지구과학 지도의 자연스러운 확장으로, 지구과학 공간정보 규칙을 반영할 수 있는 특정 지수 경사 규칙이나 분류 시스템에 따라 배열된 디지털 지도, 차트, 곡선 또는 이미지의 집합입니다. 지구과학정보지도는 '지도(map)'와 '스펙트럼(spectrum)'을 합친 것으로 그래픽과 계보라는 이중적 특성을 지닌다. 본 글에서 사용한 토지이용도 분석모델은 두 부분으로 구성된다. ①전이행렬을 통해 시계열 단위별 주요 토지이용 변화 유형과 범주별 공급원을 확인할 수 있다. ② 다양한 시계열 단위의 토지이용도를 분석하여 지도단위의 공간적 결합 및 시공간적 변위를 검토한다. 3.1 이전 매트릭스 이전 매트릭스는 토지 이용 유형 간의 흐름을 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 토지 이용 유형 간의 상호 변환 상태를 정량적으로 설명할 수 있을 뿐만 아니라, 토지 이용의 시공간적 진화를 더 잘 이해하기 위해 다양한 경관 유형 간의 전환 확률을 밝힙니다. 전달 행렬은 전달 면적 행렬과 확률 행렬을 포함한다. 표 1 1989년부터 2003년까지의 토지 이용 이전 매트릭스(단위: hm2) 참고: R은 토지 이용 유형별 이전 비율()입니다. 표 1에서 알 수 있듯이 1989년부터 2003년까지 건설용지이용면적은 487.61hm2로 초기 건설용지의 3.62에 해당하며 뚜렷한 흐름방향이 없었다. . 경작지 이용이용면적은 17632.40hm2로 초기 경작지 면적의 49.85%를 차지하며, 주요 흐름방향은 텃밭지로, 초기 경작지 면적의 39.11%를 차지하는 13835.82hm2가 뒤를 이었다. 건설용지 유입량은 3508.77hm2로 초기 경작지 면적의 3508.77hm2를 차지하며 면적비는 9.92이다. 물이용면적은 492.92hm2로 초기수역의 8.72를 차지하며, 주요 흐름방향은 정원지와 임야이며, 초기수역의 비율은 6.4이다. 정원 토지 이용 이전 면적은 1316.62hm2로 초기 정원 면적의 7.89를 차지한다. 주요 흐름 방향은 건축용 토지로 759.25hm2가 흘러 초기 정원 면적의 4.55를 차지한다. 임야이용면적은 1405.45hm2로 초기임야면적의 10.45를 차지하며, 주요 흐름방향은 건설용지로서 624.64hm2로 초기임야면적의 4.66을 차지한다. 유휴지 이전면적은 2158.74hm2로 초기 유휴지 면적의 47.24%를 차지하며 주요 흐름방향은 정원지로 1306.85hm2로 초기 유휴지 면적의 28.60%를 차지하고 산림이 뒤를 잇는다. 및 건설용지의 경우, 초기 미사용 토지 면적에 대한 *** 비율은 12.89입니다. 3.2 토지이용정보지도 지도에는 토지이용변화유형 등 36가지 지도단위가 있으며, 그 중 30가지 유형은 토지이용유형, 회계의 변화를 나타낸다. 연구 지역 전체 면적의 26.34에 해당합니다. 토지이용유형이전의 주요방향을 보다 쉽고 명확하게 읽고 토지이용변화의 주요 특징을 파악하기 위해 30개 유형의 변화유형에 대한 지도단위를 면적규모에 따라 분류하고 환산면적비율과 누적환산율을 나타내었다. 전체 변경면적의 92.04%를 차지하는 10개 지도단위를 세어 각 지도단위 유형별 비율을 계산하고, 1989년부터 2003년까지 주요 토지이용 지도단위 유형의 면적순위표를 얻었다(표 2). 표 2 1989년부터 2003년까지 주요 토지 이용 지도 단위 유형의 지역 순위표 표 2에서 볼 수 있듯이 1989년부터 2003년까지 용구시에서 가장 중요한 토지 이용 변화는 2003년 구조적 특징은 경작지를 정원지로 전환한 것이다. 이 방향의 경작면적은 13835.82hm2로 전체 변화면적의 58.89를 차지한다. 경작지를 건축용지로 전환한 후 면적은 3508.77hm2로 전체 변경면적의 14.93을 차지한다. 세 번째는 미사용 토지를 정원 토지로 전환하는 것으로, 면적은 1306.85hm2로 전체 변경 면적의 5.56을 차지합니다. 연구기간 동안 용구시의 토지이용형태는 주로 건설용지와 정원용지인 것을 알 수 있다. 4 결론 (1) 이 연구는 Land Satellite 데이터 ETM+를 사용하여 Longkou시의 시공간 모니터링 및 토지 이용 분석을 수행했으며 좋은 결과를 얻었습니다. ETM+의 분해능은 일부 포괄적인 토지 유형 정보를 주로 반영하며, 토지 이용 패턴이 단편화되고 토지 이용 유형이 복잡한 일부 지역의 경우 토지 이용 변화에 대한 세부적인 모니터링이 어렵습니다. 뭔가 부족한데요. 향후 연구에서는 고해상도 위성영상과 연구를 결합하고, 이러한 고해상도 원격탐사 데이터를 최대한 활용하여 보다 신뢰성 있고 정확한 지역 토지 이용 변화 정보를 얻을 수 있도록 새로운 동적 모니터링 방법을 적극적으로 모색해야 합니다. (2) 지리 정보 시스템 공간 데이터베이스가 제공하는 풍부한 지리 보조 데이터를 최대한 활용하여 지식을 자동으로 발견하고 다중 규모 및 다중 시간 고해상도 원격 탐사 데이터를 통합하여 구축하는 방법 유연하고 효율적인 원격탐사 이미지에서 주제 정보를 자동으로 추출하는 추론 메커니즘에는 추가 연구 방향이 필요합니다. (3) "지구과학 정보 지도"는 새로운 학문적 아이디어로, 아직 인식 단계에 있으며 이에 대한 인식을 개선하기 위해서는 더 많은 학자와 연구가 필요합니다. 그것의. 본 논문은 원격탐사 기술을 이용하여 토지이용의 진화와 발전에 관한 정보지도 연구를 수행하여 시공간적 변화를 역전시킴으로써 객관적인 세계를 이해하고 과거를 드러내고 재현하는 진보적이고 실현 가능한 기술적 접근이다. (4) 연구 결과에 따르면 1998년부터 2003년 사이에 용구시에서는 토지 이용 패턴이 더 자주 전환되었고 변화의 강도가 높았으며 모순이 매우 두드러졌습니다. 주요 징후는 경작지의 지속적인 감소와 정원지 및 건설용지의 지속적인 증가이며, 주요 흐름 방향은 경작지에서 정원지 및 건설지로 향합니다. 이러한 변화로 인해 룽커우시 경작지의 질이 저하되고 활용도가 높아져 경작지 보호에 엄청난 압력이 가해지고 있습니다. 따라서 토지관리 부서는 거시경제적 의사결정에 주의를 기울여야 하며, 지속 가능한 개발을 구현하기 위해 사회 및 경제 개발과 토지 보유 자원 간의 관계를 적절하게 처리해야 합니다. 참고문헌 Shu Peng 2001. 지구과학 정보 지도에 대한 탐사 및 연구. Commercial Press Li Xiaoying, Peng Wanglu, Cao Tong 2002. 진화 정보 지도에 관한 연구 - 베이징 순의현 지구정보과학, 2: (58~63) Qi Qingwen, Chi Tianhe 2001. 지리정보 지도의 이론과 방법. Sinica, 56(보충): 8~18 Shu Honglei, Mao Zanyou. 1997. GIS를 활용한 지식 기반 원격 감지 이미지 분류 방법에 대한 연구 - 토지 피복 및 토지 이용 유형을 예로 들어 설명합니다. Journal of Surveying and Mapping, 11 (4) Ye Qinghua, 2001. 황하삼각주 토지이용/토지피복 변화의 시공간 복합모델에 관한 연구 및 지리과학연구소 박사학위 논문. 천연자원, 중국과학원 Zhou Chenghu, Luo Jiancheng, Yang Cunjian, Liu Qingsheng. 2001. 원격탐사 이미지의 지구과학 이해 및 분석 Science Press, 180~240 Lucas I F J, Frans J M, Wel V D. 1994. 위성에서 추출한 토지 피복 데이터의 정확성 평가: 검토. 사진 측량 공학 및 원격 탐사, 60(4): 410~432