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山地土地利用/覆被遥感监测 版权信息
- ISBN：9787030697318
- 条形码：9787030697318 ; 978-7-03-069731-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
山地土地利用/覆被遥感监测 内容简介
本书围绕山地土地利用/覆被变化及生态环境效应这一主题，全面总结了山地土地利用/覆被变化的研究进展与方法，并结合四川省分析土地覆被变化的时空格局及生态环境效应。绪论综述了土地利用/覆被变化的学科发展历程、关键科学问题、研究现状，重点讨论了山地土地利用/覆被变化遥感监测面临的问题。第二章简要介绍了山地土地利用/覆被变化遥感监测所用的数据源及其预处理方法。山地土地利用/覆被遥感制图、变化检测、精度验证方法在本书第三章进行了全面介绍。第四章以山区城镇扩张为例，探索了山地土地利用格局时空模拟与预测方法；第五章以四川省为例，从行政区划、土地覆被类型和流域三个角度阐述了四川省土地覆被的空间格局，进而分析了空间格局与地形、气候因子之间的关系；第六章以1990-2015年四川省5期土地覆被产品为基础数据，从土地覆被类型、时期和流域三个维度全面概括了四川省近25年土地覆被变化特征，并以若尔盖高原为例，定量评估了人类活动与气候变化对土地利用/覆被变化的贡献。针对山地土地利用/覆被变化的生态环境效应，本书主要从热环境效应、生态服务效应、生态脆弱性和生态系统红色名录等方面进行了介绍。第七章以成都市为例，分析了成都市城市扩张所带来的的热环境效应；第八章以岷江上游地区为例，分析了土地覆被变化带来的水土保持服务、NPP响应以及生态服务价值变化；第九章以安宁河流域为例，评估了土地利用/覆被变化对脆弱生态区带来的影响；第十章基于IUCN生态系统红色名录评估方法，综合评价了四川省各生态系统受威胁状况。本书第十一章对全书进行了总结，并对山地土地资源管理和生态环境保护提出了应对建议。
山地土地利用/覆被遥感监测 目录
目录
序
前言
上篇 山地土地利用/覆被遥感监测方法篇
第1章 绪论 3
1.1 土地利用/覆被概念 3
1.2 土地利用/覆被变化研究进展 4
1.2.1 国内外土地利用/覆被遥感制图研究进展 5
1.2.2 国内外土地利用/覆被变化遥感检测研究进展 9
1.3 山地土地利用/覆被遥感监测研究的特殊性 11
1.4 本书章节安排 13
参考文献 14
第2章 山地土地利用/覆被遥感监测数据源及处理技术 19
2.1 山地土地利用/覆被遥感监测常用卫星数据源 19
2.2 典型光学卫星遥感影像山地几何畸变特征 22
2.3 国产环境减灾卫星影像的几何精纠正与正射校正 24
2.3.1 环境减灾卫星影像几何精纠正与正射校正算法 25
2.3.2 算法实验与分析 27
2.3.3 系统平台实现 30
2.4 国产环境减灾卫星影像时空融合 34
2.4.1 多时相影像时空融合方法 34
2.4.2 环境减灾卫星影像时空融合案例 36
2.5 小结 40
参考文献 40
第3章 山地土地利用/覆被分类系统 43
3.1 引言 43
3.2 土地利用/覆被分类系统设计常用的指标 44
3.2.1 常用土地利用/覆被数据集特征 44
3.2.2 土地利用/覆被类型细分策略 46
3.2.3 分类系统设计常用细分指标 50
3.3 数据源和分类方法在LCCS设计中的作用 52
3.3.1 数据源在LCCS设计中的作用 52
3.3.2 分类方法在LCCS设计中的作用 53
3.4 常用土地利用/覆被分类系统在山区的重新界定 54
3.5 小结 56
参考文献 57
第4章 山地土地利用/覆被样本库 60
4.1 引言 60
4.2 土地利用/覆被样本数据获取方式 60
4.2.1 土地利用/覆被野外调查 61
4.2.2 高分辨率遥感影像目视判读 62
4.2.3 众包技术 63
4.3 山地土地利用/覆被样本野外采集系统 64
4.3.1 采样原理 65
4.3.2 野外采样系统介绍 66
4.3.3 野外采样系统精度测试 68
4.4 土地利用/覆被样本管理系统 70
4.4.1 土地利用/覆被样本管理系统设计 70
4.4.2 土地利用/覆被样本管理系统实现 72
4.5 小结 74
参考文献 74
第5章 山地土地利用/覆被遥感制图方法 76
5.1 引言 76
5.2 基于物元模型的山地土地利用/覆被遥感制图方法 76
5.2.1 基于物元模型的土地利用/覆被制图原理 76
5.2.2 属性关联函数的转化 78
5.2.3 归一化综合权重确定 79
5.2.4 基于FME-AF的若尔盖高原土地覆被分类应用案例 80
5.3 基于多源多时相遥感数据与知识的山地土地利用/覆被制图方法 85
5.3.1 方法总述 85
5.3.2 面向对象的遥感影像分割 86
5.3.3 基于决策树的土地利用/覆被分层分类模型构建 87
5.3.4 基于地学知识的交互式质量控制 89
5.3.5 基于HC-MMK方法的山地土地利用/覆被制图案例 91
5.4 基于多分类器集成的面向对象迭代分类方法 95
5.4.1 方法总述 95
5.4.2 多分类器集成 97
5.4.3 训练样本自适应更新 97
5.4.4 迭代分类及迭代分类结果集成 98
5.4.5 基于OIC-MCE方法的山地土地利用/覆被制图案例 99
5.5 小结 103
参考文献 103
第6章 山地土地利用/覆被变化遥感检测方法 106
6.1 引言 106
6.2 基于多尺度分割和决策树的山地LUCC遥感检测方法 106
6.2.1 方法总述 106
6.2.2 面向对象影像分割 107
6.2.3 变化特征集构建 107
6.2.4 基于决策树算法的山地LUCC检测模型构建 109
6.2.5 精度评价 109
6.2.6 基于多尺度分割和决策树的攀西地区LUCC遥感检测案例 110
6.3 基于双时相多指标的山地LUCC遥感检测方法 114
6.3.1 方法总述 114
6.3.2 基于多指标的变化信息决策 115
6.3.3 双时相LUCC变化信息的融合 117
6.3.4 LUCC变化类型的确定 117
6.3.5 基于LUCC先验知识的“不合理变化”去除 118
6.3.6 基于双时相多指标的山地LUCC遥感检测案例 118
6.4 小结 124
参考文献 125
第7章 山地土地利用/覆被产品精度评估方法 127
7.1 引言 127
7.2 基于同类产品对比的间接精度评估方法 127
7.2.1 土地利用/覆被产品分类系统归一化 128
7.2.2 土地利用/覆被产品空间分辨率归一化 128
7.2.3 土地利用/覆被产品间面积一致性分析 129
7.2.4 土地利用/覆被产品间空间一致性分析 130
7.2.5 土地利用/覆被产品与统计数据的对比分析 130
7.3 基于验证样本的直接精度评估方法 131
7.3.1 验证样本布设方法 131
7.3.2 验证样本采集方法 132
7.3.3 基于验证样本的土地利用/覆被产品精度评估指标 132
7.4 西南地区土地利用/覆被数据集精度评价 135
7.4.1 基于同类产品对比的西南地区土地利用/覆被数据集的间接精度评价 135
7.4.2 基于验证样本的西南地区土地利用/覆被数据集精度评价 139
7.5 小结 141
参考文献 142
下篇 山地土地利用/覆被变化分析应用篇
第8章 四川省土地利用/覆被变化 147
8.1 四川省2015年土地利用/覆被现状 147
8.2 四川省各市/州土地利用/覆被结构特征 150
8.3 四川省土地利用/覆被地形分布特征 154
8.3.1 四川省土地利用/覆被垂直分布特征 154
8.3.2 四川省土地利用/覆被坡度分异特征 156
8.3.3 四川省土地利用/覆被坡向分异特征 158
8.4 四川省1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 159
8.5 四川省1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 162
8.5.1 四川省1990～2000年土地利用/覆被变化特征 162
8.5.2 四川省2000～2005年土地利用/覆被变化特征 163
8.5.3 四川省2005～2010年土地利用/覆被变化特征 164
8.5.4 四川省2010～2015年土地利用/覆被变化特征 164
8.6 四川省土地利用/覆被变化驱动力系统分析及对国土空间管理的启示 165
8.6.1 四川省土地利用/覆被变化驱动力系统 165
8.6.2 对四川省国土空间管理启示 168
参考文献 169
第9章 重庆市土地利用/覆被变化 171
9.1 重庆市2015年土地利用/覆被现状 171
9.2 重庆市土地利用/覆被地形特征分析 173
9.2.1 重庆市土地利用/覆被垂直分布特征 173
9.2.2 重庆市土地利用/覆被坡度分异特征 175
9.2.3 重庆市土地利用/覆被坡向分异特征 176
9.3 重庆市1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 177
9.4 重庆市1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 180
9.4.1 重庆市1990～2000年土地利用/覆被变化特征 180
9.4.2 重庆市2000～2005年土地利用/覆被变化特征 181
9.4.3 重庆市2005～2010年土地利用/覆被变化特征 182
9.4.4 重庆市2010～2015年土地利用/覆被变化特征 182
9.5 重庆市土地利用/覆被变化驱动力分析及对国土空间管理的启示 183
9.5.1 重庆市土地利用/覆被变化驱动力 183
9.5.2 对重庆市国土空间管理启示 185
参考文献 186
第10章 贵州省土地利用/覆被变化 188
10.1 贵州省2015年土地利用/覆被现状 188
10.2 贵州省各市/州土地利用/覆被特征 190
10.3 贵州省土地利用/覆被地形特征分析 193
10.3.1 贵州省土地利用/覆被垂直分布特征 193
10.3.2 贵州省土地利用/覆被坡度分异特征 194
10.3.3 贵州省土地利用/覆被坡向分异特征 196
10.4 贵州省1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 196
10.5 贵州省1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 199
10.5.1 贵州省1990～2000年土地利用/覆被变化特征 200
10.5.2 贵州省2000～2005年土地利用/覆被变化特征 201
10.5.3 贵州省2005～2010年土地利用/覆被变化特征 201
10.5.4 贵州省2010～2015年土地利用/覆被变化特征 202
10.6 贵州省土地利用/覆被变化驱动力系统分析及对国土空间管理的启示 202
10.6.1 贵州省土地利用/覆被变化驱动力系统 202
10.6.2 对贵州省国土空间管理启示 205
参考文献 206
第11章 云南省土地利用/覆被变化 208
11.1 云南省2015年土地利用/覆被现状 208
11.2 云南省各市/州土地利用/覆被结构特征 210
11.3 云南省土地利用/覆被地形特征分析 215
11.3.1 云南省土地利用/覆被垂直分布特征 215
11.3.2 云南省土地利用/覆被坡度分异特征 217
11.3.3 云南省土地利用/覆被坡向分异特征 218
11.4 云南省1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 219
11.5 云南省1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 222
11.5.1 云南省1990～2000年土地利用/覆被变化特征 222
11.5.2 云南省2000～2005年土地利用/覆被变化特征 223
11.5.3 云南省2005～2010年土地利用/覆被变化特征 224
11.5.4 云南省2010～2015年土地利用/覆被变化特征 224
11.6 云南省土地利用/覆被变化驱动力系统分析及对国土空间管理的启示 225
11.6.1 云南省土地利用/覆被变化驱动力系统 225
11.6.2 对云南省国土空间管理启示 227
参考文献 229
第12章 西藏自治区土地利用/覆被变化 231
12.1 西藏自治区2015年土地利用/覆被现状 231
12.2 西藏自治区各市/地区土地利用/覆被结构特征 233
12.3 西藏自治区土地利用/覆被地形分布特征 236
12.3.1 西藏自治区土地利用/覆被垂直分布特征 236
12.3.2 西藏自治区土地利用/覆被坡度分异特征 238
12.3.3 西藏自治区土地利用/覆被坡向分异特征 239
12.
序
前言
上篇 山地土地利用/覆被遥感监测方法篇
第1章 绪论 3
1.1 土地利用/覆被概念 3
1.2 土地利用/覆被变化研究进展 4
1.2.1 国内外土地利用/覆被遥感制图研究进展 5
1.2.2 国内外土地利用/覆被变化遥感检测研究进展 9
1.3 山地土地利用/覆被遥感监测研究的特殊性 11
1.4 本书章节安排 13
参考文献 14
第2章 山地土地利用/覆被遥感监测数据源及处理技术 19
2.1 山地土地利用/覆被遥感监测常用卫星数据源 19
2.2 典型光学卫星遥感影像山地几何畸变特征 22
2.3 国产环境减灾卫星影像的几何精纠正与正射校正 24
2.3.1 环境减灾卫星影像几何精纠正与正射校正算法 25
2.3.2 算法实验与分析 27
2.3.3 系统平台实现 30
2.4 国产环境减灾卫星影像时空融合 34
2.4.1 多时相影像时空融合方法 34
2.4.2 环境减灾卫星影像时空融合案例 36
2.5 小结 40
参考文献 40
第3章 山地土地利用/覆被分类系统 43
3.1 引言 43
3.2 土地利用/覆被分类系统设计常用的指标 44
3.2.1 常用土地利用/覆被数据集特征 44
3.2.2 土地利用/覆被类型细分策略 46
3.2.3 分类系统设计常用细分指标 50
3.3 数据源和分类方法在LCCS设计中的作用 52
3.3.1 数据源在LCCS设计中的作用 52
3.3.2 分类方法在LCCS设计中的作用 53
3.4 常用土地利用/覆被分类系统在山区的重新界定 54
3.5 小结 56
参考文献 57
第4章 山地土地利用/覆被样本库 60
4.1 引言 60
4.2 土地利用/覆被样本数据获取方式 60
4.2.1 土地利用/覆被野外调查 61
4.2.2 高分辨率遥感影像目视判读 62
4.2.3 众包技术 63
4.3 山地土地利用/覆被样本野外采集系统 64
4.3.1 采样原理 65
4.3.2 野外采样系统介绍 66
4.3.3 野外采样系统精度测试 68
4.4 土地利用/覆被样本管理系统 70
4.4.1 土地利用/覆被样本管理系统设计 70
4.4.2 土地利用/覆被样本管理系统实现 72
4.5 小结 74
参考文献 74
第5章 山地土地利用/覆被遥感制图方法 76
5.1 引言 76
5.2 基于物元模型的山地土地利用/覆被遥感制图方法 76
5.2.1 基于物元模型的土地利用/覆被制图原理 76
5.2.2 属性关联函数的转化 78
5.2.3 归一化综合权重确定 79
5.2.4 基于FME-AF的若尔盖高原土地覆被分类应用案例 80
5.3 基于多源多时相遥感数据与知识的山地土地利用/覆被制图方法 85
5.3.1 方法总述 85
5.3.2 面向对象的遥感影像分割 86
5.3.3 基于决策树的土地利用/覆被分层分类模型构建 87
5.3.4 基于地学知识的交互式质量控制 89
5.3.5 基于HC-MMK方法的山地土地利用/覆被制图案例 91
5.4 基于多分类器集成的面向对象迭代分类方法 95
5.4.1 方法总述 95
5.4.2 多分类器集成 97
5.4.3 训练样本自适应更新 97
5.4.4 迭代分类及迭代分类结果集成 98
5.4.5 基于OIC-MCE方法的山地土地利用/覆被制图案例 99
5.5 小结 103
参考文献 103
第6章 山地土地利用/覆被变化遥感检测方法 106
6.1 引言 106
6.2 基于多尺度分割和决策树的山地LUCC遥感检测方法 106
6.2.1 方法总述 106
6.2.2 面向对象影像分割 107
6.2.3 变化特征集构建 107
6.2.4 基于决策树算法的山地LUCC检测模型构建 109
6.2.5 精度评价 109
6.2.6 基于多尺度分割和决策树的攀西地区LUCC遥感检测案例 110
6.3 基于双时相多指标的山地LUCC遥感检测方法 114
6.3.1 方法总述 114
6.3.2 基于多指标的变化信息决策 115
6.3.3 双时相LUCC变化信息的融合 117
6.3.4 LUCC变化类型的确定 117
6.3.5 基于LUCC先验知识的“不合理变化”去除 118
6.3.6 基于双时相多指标的山地LUCC遥感检测案例 118
6.4 小结 124
参考文献 125
第7章 山地土地利用/覆被产品精度评估方法 127
7.1 引言 127
7.2 基于同类产品对比的间接精度评估方法 127
7.2.1 土地利用/覆被产品分类系统归一化 128
7.2.2 土地利用/覆被产品空间分辨率归一化 128
7.2.3 土地利用/覆被产品间面积一致性分析 129
7.2.4 土地利用/覆被产品间空间一致性分析 130
7.2.5 土地利用/覆被产品与统计数据的对比分析 130
7.3 基于验证样本的直接精度评估方法 131
7.3.1 验证样本布设方法 131
7.3.2 验证样本采集方法 132
7.3.3 基于验证样本的土地利用/覆被产品精度评估指标 132
7.4 西南地区土地利用/覆被数据集精度评价 135
7.4.1 基于同类产品对比的西南地区土地利用/覆被数据集的间接精度评价 135
7.4.2 基于验证样本的西南地区土地利用/覆被数据集精度评价 139
7.5 小结 141
参考文献 142
下篇 山地土地利用/覆被变化分析应用篇
第8章 四川省土地利用/覆被变化 147
8.1 四川省2015年土地利用/覆被现状 147
8.2 四川省各市/州土地利用/覆被结构特征 150
8.3 四川省土地利用/覆被地形分布特征 154
8.3.1 四川省土地利用/覆被垂直分布特征 154
8.3.2 四川省土地利用/覆被坡度分异特征 156
8.3.3 四川省土地利用/覆被坡向分异特征 158
8.4 四川省1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 159
8.5 四川省1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 162
8.5.1 四川省1990～2000年土地利用/覆被变化特征 162
8.5.2 四川省2000～2005年土地利用/覆被变化特征 163
8.5.3 四川省2005～2010年土地利用/覆被变化特征 164
8.5.4 四川省2010～2015年土地利用/覆被变化特征 164
8.6 四川省土地利用/覆被变化驱动力系统分析及对国土空间管理的启示 165
8.6.1 四川省土地利用/覆被变化驱动力系统 165
8.6.2 对四川省国土空间管理启示 168
参考文献 169
第9章 重庆市土地利用/覆被变化 171
9.1 重庆市2015年土地利用/覆被现状 171
9.2 重庆市土地利用/覆被地形特征分析 173
9.2.1 重庆市土地利用/覆被垂直分布特征 173
9.2.2 重庆市土地利用/覆被坡度分异特征 175
9.2.3 重庆市土地利用/覆被坡向分异特征 176
9.3 重庆市1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 177
9.4 重庆市1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 180
9.4.1 重庆市1990～2000年土地利用/覆被变化特征 180
9.4.2 重庆市2000～2005年土地利用/覆被变化特征 181
9.4.3 重庆市2005～2010年土地利用/覆被变化特征 182
9.4.4 重庆市2010～2015年土地利用/覆被变化特征 182
9.5 重庆市土地利用/覆被变化驱动力分析及对国土空间管理的启示 183
9.5.1 重庆市土地利用/覆被变化驱动力 183
9.5.2 对重庆市国土空间管理启示 185
参考文献 186
第10章 贵州省土地利用/覆被变化 188
10.1 贵州省2015年土地利用/覆被现状 188
10.2 贵州省各市/州土地利用/覆被特征 190
10.3 贵州省土地利用/覆被地形特征分析 193
10.3.1 贵州省土地利用/覆被垂直分布特征 193
10.3.2 贵州省土地利用/覆被坡度分异特征 194
10.3.3 贵州省土地利用/覆被坡向分异特征 196
10.4 贵州省1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 196
10.5 贵州省1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 199
10.5.1 贵州省1990～2000年土地利用/覆被变化特征 200
10.5.2 贵州省2000～2005年土地利用/覆被变化特征 201
10.5.3 贵州省2005～2010年土地利用/覆被变化特征 201
10.5.4 贵州省2010～2015年土地利用/覆被变化特征 202
10.6 贵州省土地利用/覆被变化驱动力系统分析及对国土空间管理的启示 202
10.6.1 贵州省土地利用/覆被变化驱动力系统 202
10.6.2 对贵州省国土空间管理启示 205
参考文献 206
第11章 云南省土地利用/覆被变化 208
11.1 云南省2015年土地利用/覆被现状 208
11.2 云南省各市/州土地利用/覆被结构特征 210
11.3 云南省土地利用/覆被地形特征分析 215
11.3.1 云南省土地利用/覆被垂直分布特征 215
11.3.2 云南省土地利用/覆被坡度分异特征 217
11.3.3 云南省土地利用/覆被坡向分异特征 218
11.4 云南省1990～2015年土地利用/覆被变化总体特征 219
11.5 云南省1990～2015年不同时期土地利用/覆被变化特征 222
11.5.1 云南省1990～2000年土地利用/覆被变化特征 222
11.5.2 云南省2000～2005年土地利用/覆被变化特征 223
11.5.3 云南省2005～2010年土地利用/覆被变化特征 224
11.5.4 云南省2010～2015年土地利用/覆被变化特征 224
11.6 云南省土地利用/覆被变化驱动力系统分析及对国土空间管理的启示 225
11.6.1 云南省土地利用/覆被变化驱动力系统 225
11.6.2 对云南省国土空间管理启示 227
参考文献 229
第12章 西藏自治区土地利用/覆被变化 231
12.1 西藏自治区2015年土地利用/覆被现状 231
12.2 西藏自治区各市/地区土地利用/覆被结构特征 233
12.3 西藏自治区土地利用/覆被地形分布特征 236
12.3.1 西藏自治区土地利用/覆被垂直分布特征 236
12.3.2 西藏自治区土地利用/覆被坡度分异特征 238
12.3.3 西藏自治区土地利用/覆被坡向分异特征 239
12.
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山地土地利用/覆被遥感监测 节选
上篇 山地土地利用/覆被遥感监测方法篇 第1章 绪论 1.1 土地利用/覆被概念 20世纪以来，一系列全球性重大环境问题，如全球气候变暖、生物多样性降低、森林锐减、土地退化、极端灾害事件频发等（Turner et al.，1995），对人类的生存与发展构成严重威胁，引起政府、科学界和公众的广泛关注。从地球系统科学的角度看，一般认为，除了日地系统的周期性节律影响外，全球性环境问题的产生主要是地球表层系统中大气圈、水圈、生物圈、岩石圈与人类活动相互作用的后果。土地利用/覆被是地球表层系统中*突出的景观标志，土地利用/覆被变化（land use and land cover change，LUCC）是人类活动和地球表层系统各自然要素相互作用的结果（刘纪远等，2011）。因此，LUCC成为研究自然与人文过程的理想切入点，也是全球变化研究的热点领域。 土地利用与土地覆被之间既有区别又有联系。狭义的土地利用是指对地球表层的耕地、林地、草地的利用，即农业的土地利用（吴传钧，1979）。广义的土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动，如农业、工业、交通、居住等都是土地利用的概念。土地覆被是随着遥感技术的兴起而出现的新概念，主要指地表自然形成的或人为改造的覆被状况，如耕地、林地、草地、道路、建筑及土壤、冰雪和水体等。国际地圈-生物圈计划（international geosphere-biosphere programme，IGBP）和全球变化人文领域计划（international human dimension programme，IHDP）将土地覆被定义为“地球陆地表层和近地面层的自然状态，是自然过程和人类活动共同作用的结果”（Turner et al.，1995）。美国全球环境变化委员会（United States of Global Climate Research，USSGCR）将其定义为“覆盖着地球表面的植被及其他特质”（US-SGCR/CENR，1996）。另有学者称土地覆被为“具有一定地形起伏的覆盖着植被、雪、冰川或水体，包含土壤在内的陆地表层”（Graetz，1993）。 土地利用与土地覆被的关系如图 1.1所示。首先，土地利用是人类根据一定的社会经济目的，采取一定的生物、技术手段，对土地资源进行长期性或周期性的开发利用、改造和保护等经营活动，也就是把土地的自然状态改变为人工状态的过程，侧重于土地的社会属性。土地覆被是指覆盖地表的自然物体和人工构筑物，它反映的是地球表层的自然状况，侧重于土地的自然属性。其次，土地利用是土地覆被变化*重要的影响因素，土地覆被变化又反作用于土地利用。土地利用的结果是土地覆被渐变和土地覆被转型。前者是指土地覆被状态发生变化，但土地覆被类型并没有改变，过程较为缓慢的土地覆被变化；后者是指一种土地覆被类型被另一种土地覆被类型所替代。*后，土地利用/覆被是一个事物的两个方面，前者是发生在地球表面的过程，后者则是各种过程的产物。 图1.1 人类活动、土地利用、土地覆被的联系（Turner et al.，1995） 1.2 土地利用/覆被变化研究进展 近现代早期的土地利用研究可以追溯到 19世纪前期德国农业经济学家冯.杜能的工作。20世纪 90年代以来，土地利用研究具有了新内涵。 1990年 IHDP**次学术会议将LUCC确定为六大研究方向之一。1995年，由隶属于国际科学联合会（International Council for Science，ICSU）的 IGBP和隶属于国际社会科学联合会（International Social Science Council，ISSC）的 IHDP共同拟定了为期 10年的“LUCC科学研究计划”，并将其列为全球变化研究的一项核心计划（Turner et al.，1995）。该研究计划的主要内容可概括为以下 5个科学问题。 （1）过去 300年间土地覆被是怎样被人类利用而改变的？ （2）在不同的地理单元和历史时期，土地利用变化的主要人为因素是什么？ （3）未来 50～100年土地利用变化将怎样改变土地覆被？ （4）突发性人为活动和生物物理动态变化怎样影响土地利用类型的持续性？ （5）全球环境变化怎样影响土地利用/覆被，反过来又是怎样？ 围绕以上 5个科学问题，制定了三个研究主题。 （1）土地利用变化动态研究。通过区域性案例的对比研究，分析土地利用方式变化的主要驱动因子，建立区域性的土地利用/覆被变化的经验模型。 （2）土地覆被变化监测研究。利用遥感技术监测土地覆被的时空变化过程，并将其与驱动因子相联系，建立解析土地覆被时空变化及预测未来可测性变化的经验诊断模型。 （3）区域和全球模型。建立宏观尺度上的，包括与土地利用有关的各经济部门在内的土地利用/覆被变化动态机制模型，根据驱动因子的变化来推断土地覆被未来的变化趋势，为制定相应对策和全球环境变化研究服务。 除了LUCC科学研究计划外，一些国际组织与国家也先后实施了大量与土地利用/覆被变化相关的研究项目，如联合国环境规划署（United Nations Environment Programme，UNEP）1994年启动的土地覆被的评价与模拟项目（Land Cover Assessment and Monitoring，LCAM）（UNEP-EAPAP，1995）；国际应用系统与分析研究所（International Institute for Applied Systems Analysis，IIASA）1995年启动的土地利用变化项目（IIASA，1998）以及国际地理联合会（International Geography Union，IGU）的土地利用/覆被变化研究项目等。 持续十余年的LUCC研究计划结束后，LUCC研究又转入了新的阶段，IGBP和 IHDP又新设立了全球土地计划（Global Land Project，GLP）（GLP，2005）。该计划是在 IGBP核心研究计划——“全球环境变化与陆地生态系统”（Global Change and Terrestrial Ecosystem，GCTE）计划和“LUCC科学研究计划”基础上的又一项国际性土地利用/覆被变化研究计划（傅伯杰和张立伟，2014）。它主要研究土地系统变化的原因和本质、土地系统变化的后果，以及土地可持续性的综合分析和模拟。GLP将土地系统与社会、生态与环境系统高度耦合，建立土地可持续性的综合分析与模拟体系，从而揭示土地系统与社会-生态-环境系统的相互作用机制。 2004年，《美国科学院院刊》刊发“发展土地变化科学——挑战与方法问题”（Rindfuss et al.，2004），将LUCC研究提升到土地变化科学（Land Change Science，LCS）层面。 2007年《美国科学院院刊》刊发了美国科学院院士、克拉克大学教授 Turner，原LUCC研究计划主席、比利时鲁汶大学教授 Lambin和现 GLP研究计划主席、哥本哈根大学教授 Reenberg共同撰写的“全球环境变化和可持续性背景下的土地变化科学”一文，将LUCC研究和全球变化与可持续发展联系在一起，进一步强调了土地利用/覆被变化在全球环境变化和可持续发展研究中的重要作用（Turner et al.，2007）。 随着LUCC研究的不断深入，其研究内容也从LUCC观测与监测技术、驱动机制、建模研究，扩展到LUCC的气候、资源、生态和环境效应、LUCC的可持续性评价等诸多方面（刘纪远等，2020）；其研究目标也由单纯关注土地利用/覆被变化的途径和规律演变为在全球生态系统视角下关注土地利用/覆被的变化；研究方法也更加注重多学科的交叉，重视机理研究、格局和过程耦合作用研究等。土地利用/覆被遥感监测是LUCC研究的基础，它以遥感影像为基础数据，通过构建自动制图与变化检测模型，获取时空连续的土地利用/覆被数据集，进而分析区域乃至全球尺度的LUCC时空分异规律。其中，土地利用/覆被遥感制图和变化检测是土地利用/覆被遥感监测的关键环节。 1.2.1 国内外土地利用/覆被遥感制图研究进展 土地利用/覆被遥感制图主要是利用各土地利用/覆被类型在遥感影像不同波段中所表现出的光谱、纹理、几何形状、空间结构等方面的差异，按照某种规则或算法确定影像中每一个像元/对象/场景所对应的土地利用/覆被类型（李爱农等，2003）。土地利用/覆被制图的过程可形式化地表达为 （1.1） 式中，y为待确定的土地利用/覆被类型，包括两种形式：一种是离散的类型，即森林、草地、农田、湿地等土地利用/覆被类型，用于全要素土地利用/覆被制图；另一种是连续型的数值类型，代表归属于某种土地利用/覆被类型的概率，用于单一要素土地利用/覆被制图；x为参与土地利用/覆被遥感制图的各类数据源，可同时包括多种数据，即有多个维度，用 xn表达；f为制图模型，如简单的判别函数，*大似然法中的*大后验概率，决策树算法构建的规则集，神经网络学习后形成的网络结构，支持向量机构建的*优超平面等。 f的功能是建立输入数据源与土地利用/覆被类型之间的对应关系，是整个土地利用/覆被遥感制图的核心。 伴随着遥感数据源 x的扩展和制图模型 f的发展，土地利用/覆被遥感制图研究不断向前推进。遥感数据源从*初的全色影像走向了多光谱再到高光谱影像，从低空间分辨率、中空间分辨率影像到高空间分辨率和超高空间分辨率影像，从可见光影像到近红外影像再到热红外、微波影像、 LiDAR点云，时间分辨率从月尺度逐步走向了日尺度。制图模型从目视判读到计算机半自动、自动分类，从基于像元到面向对象，从基于统计的*大似然法、迭代自组织数据分类法（Iterative Self-organizing Data Analysis Technique，ISODATA）到基于人工智能的人工神经网络、支持向量机、决策树等算法，再到深度学习算法，每一种新的分类策略或算法的提出或引入都为土地利用/覆被遥感制图研究带来了新的动力（雷光斌等，2016）。 在土地利用/覆被制图研究发展的初期，受可获取的影像数据及计算机性能的限制，土地利用/覆被制图研究更多利用有限的卫星或航空遥感数据和人工目视判读的方法。该阶段主要依靠制图人员对遥感影像的解译，根据不同地物在颜色、大小、纹理、形状、位置、色调、阴影、模式和相关关系上的差异，从而判读地物类型信息（周万村，1985；王一谋，1986）。相对而言，人工目视判读方法所使用的人力和物力成本高，制图周期长，对制图人员的综合判读能力要求高，但由于制图人员先验知识的影响，制图精度相对较高（颜长珍等，1999）。该阶段为土地利用/覆被遥感自动制图研究积累了丰富的影像判读经验，并培养了大批经验丰富的制图人员。 随着遥感影像类型的增多、遥感影像数据的积累，以及计算机技术的普及和计算机分析、处理、存储能力的逐步提升，一些半自动、全自动的土地利用/覆被制图方法不断被提出和采用，*大似然法、 ISODATA法是其典型代表（张树文和薄立群，2000）。这些半自动、全自动的土地利用/覆被制图方法主要使用了遥感影像的光谱信息，缺乏对影像纹理、形状、相关关系等信息的充分利用（李仁东和李劲峰，1998）；同时，部分算法（如*大似然法）对于训练样本的概率分布也有一定的要求（正态分布）（张增祥等，2009）。总体来看，该阶段的土地利用/覆被制图效率显著提高。 随着人工智能技术的发展，人工神经网络、支持向量机、遗传算法、决策树、模糊集等人工智能算法被成功引入遥感自动制图领域（Mountrakis et al.，2011；Belgiu and Dr.gu.，2016）。该阶段的土地利用/覆被
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