广州土地利用遥感后分类对比变化检测方法研究

本文主要探讨了数字城市规划中遥感技术在广州市土地利用变化检测中的关键作用，特别是在城市边缘区变迁和土地利用监测方面的应用。随着遥感技术的不断发展和进步，特别是过去二十年间，多时相遥感数据的利用已经成为研究土地利用动态变化最有效的手段。作者樊风雷、王云鹏和邱茂辉合作，利用1998年12月22日的TM影像和2003年1月10日的ETM影像，针对广州市周边区域进行后分类比较法（Post-Classification Comparison）的数字变化检测。 首先，文章强调了遥感技术在地理空间规划中的核心地位，它通过提供大范围和高精度的地表信息，帮助决策者了解土地利用模式的变化趋势。传统的遥感数据分析方法包括光谱分析、纹理特征提取和机器学习算法，而在本文中，重点聚焦于后分类比较，这是一种在遥感图像分类之后，通过对比不同时间点的分类结果来识别土地利用变化的方法。 在研究过程中，作者使用了TM和ETM（Enhanced Thematic Mapper Plus）这两种不同代际的遥感传感器数据，它们具有不同的波段组合和空间分辨率，这使得研究者能够捕捉到更细致的土地利用变化。TM图像通常用于植被、土壤和建筑物的区分，而ETM则在此基础上增加了短波红外波段，对水体和湿地等信息有更高的敏感度。 论文的操作步骤可能包括先对两个时期的遥感图像进行预处理，如辐射校正和几何校正，然后进行图像分类，将地表分成不同的土地利用类别，如农业用地、住宅区、工业区等。接着，通过对两个时期分类结果的对比，计算出每个类别面积的变化量和变化率，以便于识别显著的变迁区域。 最后，为了确保结果的可靠性和有效性，论文可能会讨论所采用方法的优缺点，以及如何处理诸如数据质量、分类误差和季节性影响等因素。此外，研究可能还会涉及数据集的选择和处理策略，以适应广州市特定的地理条件和环境变化。 总结来说，本篇首发论文探讨了利用遥感数据的后分类比较方法对广州市土地利用进行精细变化检测的技术和实践，这对于理解和管理城市化进程中的土地利用变化，优化城市规划和环境保护具有重要意义。通过这种方法，研究人员能够揭示出更深层次的土地利用动态，为政策制定者提供有力的数据支持。