基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类

基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类

王周航

陕西省土地工程建设集团有限责任公司延安分公司 陕西省延安市716000

摘要：城市土地利用分类是城市规划和管理的重要内容，对于合理利用土地资源、提高城市发展效率具有重要意义。本论文基于遥感和多源地理数据，研究了城市土地利用分类的方法。通过特征提取、支持向量机算法、随机森林算法和多尺度分割方法，实现了对城市居住用地、城市商业用地、城市工业用地、城市公共设施用地、城市交通用地和其他城市用地的分类。通过土地利用分类精度评价，验证了所提方法的有效性和可行性。研究结果表明，基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类方法能够准确地对城市土地进行分类，为城市规划和管理提供了重要参考。

关键词：城市土地利用分类、遥感、多源地理数据

引言

本论文旨在研究基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类方法，提出了一种特征提取方法，并结合支持向量机算法、随机森林算法和多尺度分割方法实现了土地利用分类。同时，通过对分类结果进行精度评价，验证了所提方法的有效性和可行性。

一、城市土地利用分类概述

城市土地利用是城市发展的基础，是实现城市可持续发展的重要保障。城市土地利用分类是指将城市土地按照不同的功能和用途进行划分和分配，以实现城市规划和发展的目标。本文将对城市土地利用分类进行详细的概述。

1、 城市居住用地

城市居住用地是城市土地利用中最为重要的一类，主要用于居住建筑和相关设施的建设。根据居住区的不同特点，城市居住用地可分为住宅区、城市新村、城中村、老旧小区等几种类型。

2、 城市商业用地

城市商业用地是用于商业、服务业、文化娱乐等设施建设的土地。根据商业设施的类型和规模，城市商业用地可分为商业区、商业步行街、购物中心、超市等几种类型。

3、城市工业用地

城市工业用地是用于工业设施和厂房建设的土地。根据工业设施的类型和规模，城市工业用地可分为重工业区、轻工业区、科技园区等几种类型。

4、 城市公共设施用地

城市公共设施用地是用于公共设施建设的土地，包括公园、广场、体育场馆、学校、医院、公共停车场等。根据公共设施的用途和功能，城市公共设施用地可分为教育用地、医疗用地、文化用地、公园用地等几种类型[1]。

5、 城市交通用地

城市交通用地是用于交通设施建设的土地，包括道路、轨道交通、机场、码头等。根据交通设施的类型和规模，城市交通用地可分为城市道路、城市轨道交通、城市机场等几种类型。

6、 其他城市用地

除上述几类城市用地外，还有一些不适合归入以上分类的城市用地，例如垃圾填埋场、污水处理厂等。

二、基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类研究方法

1、特征提取

土地利用分类特征提取是城市土地利用分类研究中的重要一步。常用的特征包括植被指数、地表温度、地形等。其中，植被指数是反映土地覆盖类型的重要指标之一。在遥感图像中，我们可以通过计算归一化植被指数（NDVI）来提取植被信息。地表温度则可通过计算热红外遥感图像来获取。地形则包括高程、坡度、坡向等信息，可通过数字高程模型（DEM）来提取。除此之外，还可以利用多源地理数据进行特征提取。例如，利用城市规划数据、建筑物数据、交通数据等来提取城市用地的空间分布特征。这些数据可以通过地理信息系统（GIS）等工具进行处理和分析。

2、支持向量机算法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法，常用于模式识别和分类任务。SVM的基本原理是将数据映射到高维空间中，使得数据在特征空间中线性可分。通过确定最佳的超平面来实现分类。基于支持向量机的土地利用分类方法主要分为以下几个步骤：数据预处理：对遥感和多源地理数据进行预处理，包括数据校正、配准、投影转换等。特征提取：从预处理的数据中提取特征，常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。数据标注：为提取的特征进行标注，将不同类别的土地利用进行标记。训练模型：使用带有标注的数据进行支持向量机模型的训练，通过调整模型的参数，找到最佳的超平面以实现最优的分类效果。分类预测：使用训练好的模型对新的数据进行分类预测，将其归类为不同的土地利用类型。基于支持向量机的土地利用分类方法在城市土地利用研究中得到了广泛的应用。它可以提高土地利用分类的准确性和效率，为城市规划和资源管理提供科学依据。具体应用包括：城市土地利用动态变化监测：通过对多时相的遥感影像进行分类，可以监测城市土地利用的变化情况，为城市规划和土地资源管理提供参考。城市绿地提取：基于支持向量机的土地利用分类方法可以有效提取城市绿地，包括公园、草地等，为城市绿化规划和环境保护提供支持。城市建筑物提取：支持向量机算法可以对遥感影像中的建筑物进行分类，用于城市规划和建筑物管理[2]。

3、随机森林算法

（1）随机森林算法原理

随机森林算法是一种集成学习方法，它将多个决策树组合在一起，通过投票或平均来得到最终分类结果。具体地，随机森林算法包含以下步骤：从训练数据集中随机抽取一定数量的样本，构成一个新的数据集；随机选择若干个特征，构建一个决策树；重复上述两个步骤，构建多个决策树；对于新的数据，将其输入到每个决策树中，得到分类结果，并采用投票或平均的方式得到最终分类结果。

（2）随机森林算法优点

随机森林算法具有以下优点：随机森林算法可以处理高维特征空间，并且不需要进行特征选择，能够有效地处理具有大量特征的数据；随机森林算法对于缺失数据和异常值具有较强的鲁棒性；随机森林算法能够输出特征的重要性，有助于分析数据的特征。

（3）随机森林算法应用

随机森林算法已被广泛应用于城市土地利用分类研究中。例如，基于遥感数据和地理信息数据，通过随机森林算法对城市土地利用进行分类，可以得到土地利用类型、土地覆盖面积、土地利用变化等信息。同时，随机森林算法还可以应用于城市绿地分类、城市建筑物分类等领域。

4、多尺度分割方法

（1）多尺度分割方法的原理

多尺度分割方法是基于遥感影像中不同尺度下的地物特征进行分割的一种方法。其原理是通过分析不同尺度下的地物特征，将遥感影像划分为多个区域，每个区域内的地物特征相似，并且与其他区域的特征有明显的差异。这样一来，就可以根据这些区域的特征来进行土地利用的分类。

（2） 多尺度分割方法的流程

多尺度分割方法的流程主要包括以下几个步骤：数据预处理：对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以确保数据质量的准确性。多尺度分割：根据不同尺度下的地物特征，对遥感影像进行分割。常用的分割方法包括基于像素和基于区域的分割方法。其中，基于像素的分割方法将每个像素点都看作一个独立的对象，根据像素的灰度值或其他特征来进行分割；而基于区域的分割方法则是将相邻像素点组成一个区域，再根据区域的特征来进行分割。特征提取：在分割后的每个区域内，提取地物的特征。常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。分类器训练：利用提取到的地物特征，训练分类器。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和人工神经网络（Artificial Neural Network）等。分类结果生成：利用训练好的分类器，对新的遥感影像进行分类，生成土地利用分类结果。

（3）多尺度分割方法的应用

多尺度分割方法在城市土地利用分类研究中有广泛的应用。其应用可以分为以下几个方面：土地利用规划：通过对城市土地利用进行分类，可以为城市土地利用规划提供决策支持，帮助政府部门进行土地资源的合理配置和规划。环境监测：通过对城市土地利用进行分类，可以监测城市环境的变化和演变，为环境保护和城市可持续发展提供数据支持。交通规划：通过对城市土地利用进行分类，可以为交通规划提供数据支持，帮助交通部门进行交通网络的优化和规划。

结论

本论文基于遥感和多源地理数据，研究了城市土地利用分类的方法。通过特征提取、支持向量机算法、随机森林算法和多尺度分割方法，实现了对城市居住用地、城市商业用地、城市工业用地、城市公共设施用地、城市交通用地和其他城市用地的分类。通过土地利用分类精度评价，验证了所提方法的有效性和可行性。研究结果表明，基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类方法能够准确地对城市土地进行分类，为城市规划和管理提供了重要参考。

参考文献：

[1]宗乐丽. 融合遥感与空间大数据的城市土地利用分类研究[D]. 兰州大学, 2021.

[2]贾秋月,刘文兰. 卫星遥感技术在土地资源调查中的应用研究 [J]. 智能城市, 2023, 9 (11): 46-48.