摘要：土地调查是一项基础工作，第二次土地详查结束至今已有几年，由于社会经济发展进步，每年都开展变更，更新的数据远远跟不上发展的步伐，影响了成果的使用。因此，为提高土地利用现状资料的现势性，在己有土地利用基础数据的基础上，采用有效的技术手段及时对其进行更新是十分必要的。
关键词：遥感技术；土地调查
经过纸质地图和资料方式保存的土地信息不能直接被土地规划、城市规划、环境规划、交通规划设计等领域直接使用。必须找出一种充分利用现有高新技术，做到既能真实充分地反映土地利用的现状，又能做到经济可靠，高效实用的新方法。遥感技术的应用为土地利用现状更新调查提供了全方位的技术保障。
一、遥感及其在我国的新进展
遥感技术是20世纪60年代发展起来的对地观测的综合技术，是一种应用探测仪器，不需要接触目标而远距离探测，通过记录目标物体的电磁波谱，从而分析解译出物体的特征性质及其变化的探测技术。
二、遥感影像在二调中的主要技术方法和应用
2007年正式启动的二次土地调查，充分利用了遥感技术，利用航片或卫星影像的正射影响，通过内业判读与实地调绘的结合，主要对我国耕地面积情况进行调查。利遥感正射影像图作为工作底图开展土地外业更新调查时，可直接依据影像图信息转绘到工作底图，然后再到实地核实确认，从而大大提高工作效率，减轻野外劳动强度，缩短周期。
（一）主要技术方法
土地遥感调查的总体技术思路是充分利用已有的土地详查和历年变更资料，在GIS平台下，将最新的遥感图像与之叠合配准，通过室内分析、判读提取最新的土地利用变化信息，然后利用GPS等先进的定位手段对提取的变化信息进行外业核查和权属复核与调查，最后将外业复核与调查的成果拿回室内进行进一步的修正，并输入计算机建库。土地遥感调查采用的主要方法有4种。
1.分辨、多源和多时相遥数据融合法
高分辨全色卫星遥感图像是开展县级1∶1000土地利用更新调查的基础信息源黑白图像主要提供几何形态信息，图像信息不够丰富而通过上个频段遥感图像结合形成彩色图像，就能大大改善土地利用分类的效果。通过多时相遥感数据的结合也可以提取变化信息。融合后的图像色彩丰富，影像美观，便于展示。常用的融合方法有ihs法（其中i强度、h指色度、s指饱和度）、主分量变换法、加法和加权相乘法等，而ihs法是最主要的方法[8]。
2.遥感图像增强处理
遥感图像增强处理是遥感数据处理的核心，也是调查的基础。它既可以丰富图像信息，提高图像可解力及土地分类精度和准确性，又可以突出变化信息，提取土地利用变化图斑。常用的遥感图像增强方法有比值法、主成分分析法和假彩色合成法等，具体采用哪种或哪几种方法组合要根据处理目标和目的而定。
3.遥感数据与调查资料相结合法
土地利用更新调查特别强调要充分利用已有的土地详查和变更资料，遥感数据重点放在提取变化信息上。这样可以大大提高土地调查的效率，充分发挥遥感技术的作用。其具体做法是：将各省市第2次土地详查获得的1∶10000土地利用现状图和历年变更图件扫描矢量化，经过几何校正后与同精度的遥感图像套合配准，然后从遥感图像上提取与原有土地利用现状图上变化的部分，经过一定的外业核实和进一步的内业修改处理，就可以获取1幅最新的土地利用现状图。
4.内业处理与外业调查相结合法
在加强内业处理的基础上开展外业调查。调查的主要内容是核实遥感解译成果，重点是变化图斑，这是以遥感解译为主要调查手段的土地遥感调查工作最显著的特点。内业处理与外业调查相结合的工作方法既能够提高土地调查的工作效率，缩短工作周期，又能提高调查成果质量。
（二）遥感影像在土地调查中的应用
利用遥感信息发现变更源的基本技术路线是：遥感数据预处理、多元遥感数据融合、变化信息提取。
1.遥感数据预处理
（1）几何校正
几何校正的目的是纠正遥感影像的几何畸变，遥感影像变形的原因很多：遥感平台位置和运动状态变化的影响、传感器外方位元素变化的影响、地形起伏的影响、地球曲率的影响、大气折射的影响、地球自转的影响等。
（2）配准
影像配准（Matching）是将同一地区不同传感器、不同日期、不同波段在不同位置获取不同特性的影像在几何上互相匹配，即实现影像与影像问地理坐标的统一。配准方式可分为相对配准和绝对配准相对配准是以某一图像为基准，经过坐标变换和插值，使其他图像与之配准。绝对配准是将所有的图像校正到统一的坐标系。
2.多元遥感数据融合
数据融合，是通过对某一研究对象的多源遥感图像数据进行综合分析处理，产生比较单一的信息源，从而可实现对地物更为精确、可靠的分析和识别，这种信息是任何单一传感器所无法获取的。其优点是扩大时空覆盖范围、提高图像的清晰度和空间分辨力，减少模糊性，增强解译精度和动态监测能力，以及有效提高遥感图像的利用率。
根据不同的应用目的，数据融合可分为两种：
（1）用于变化信息提取的数据融合
将同一时相的全色数据和多光谱数据进行融合，主要是为了增强地类边界的清晰度，提高目标识别精度；将不同时相的多源影像数据进行特征变异融合，主要是为了突出变化信息，保证变化数据的统计精度。因此，在数据融合前，对原始数据的处理，不能产生光谱扭曲，以利于建立解译标志，减少判读的不确定性。
（2）用于背景图制作的数据融合
要求数据融合的结果图像清晰，色彩鲜艳，有较好的目视效果，以利于非专业人员的应用。
【参考文献】
[1]傅文杰，洪金益，林明森.基于光谱相似尺度的支持向量机遥感土地利用分类叨[J].遥感技术与应用，2006（21）
【作者单位：三门峡市金土地勘测规划中心】
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