监测图斑类型说明.docxVIP

PAGE

1-

监测图斑类型说明

一、监测图斑类型概述

(1)监测图斑类型作为地理信息系统中的重要组成部分，对于城市规划和资源管理具有重要意义。随着城市化进程的加速，土地资源利用类型日益多样化，监测图斑类型的准确性直接影响到城市规划、土地利用规划等工作的实施效果。据必威体育精装版数据显示，我国城市建成区面积已超过6000平方公里，各类土地利用类型图斑监测覆盖范围达到全国总面积的80%以上。例如，北京市在2019年对全市土地利用图斑进行了全面监测，共识别出各类土地利用类型图斑超过100万块，为城市规划和土地管理提供了详实的数据支持。

(2)监测图斑类型主要包括耕地、林地、水域、城镇用地、工矿用地、交通用地等。其中，耕地是我国最为重要的土地利用类型，其监测结果的准确性直接关系到粮食安全。据统计，我国耕地面积约为1.3亿公顷，近年来，通过监测图斑技术，我国耕地保有量稳定在1.3亿公顷以上，确保了国家粮食安全。以湖南省为例，该省通过实施耕地保护监测图斑项目，有效提高了耕地保护水平，2018年耕地保护监测图斑覆盖率达到100%。

(3)随着监测技术的不断发展，遥感技术、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等现代技术在监测图斑类型中的应用越来越广泛。例如，利用高分辨率卫星影像，可以实现对土地利用类型的精细识别，监测精度达到亚米级。以我国“高分”系列卫星为例，其搭载的多光谱相机和全色相机，能够获取到丰富的地表信息，为监测图斑类型提供了有力支持。此外，结合无人机、地面实测等技术手段，可对监测结果进行验证和修正，确保监测数据的准确性和可靠性。

二、图斑类型分类及标准

(1)图斑类型分类是土地利用监测的基础，根据《土地利用现状分类》国家标准，我国将土地利用类型分为12个大类，57个中类，81个小类。其中，耕地、林地、草地、水域及水利设施用地、城镇村及工矿用地等是大类。例如，耕地又细分为水田、旱地、菜地等，林地分为乔木林地、灌木林地、疏林地等。以四川省为例，2019年该省耕地面积为1.06亿亩，其中水田占55%，旱地占45%。

(2)图斑类型分类标准依据土地的自然属性、利用方式和适宜性等因素制定。如水域及水利设施用地分类标准考虑了水域面积、水深、水质等因素，其中湖泊面积在1平方公里以上的为大型湖泊，面积在0.1至1平方公里之间的为中型湖泊。在北京市的监测中，通过分类标准识别出湖泊、河流、水库等各类水域图斑共计1.2万个。

(3)图斑类型监测标准还包括了监测频率、精度要求等。例如，耕地监测频率为年度监测，精度要求达到0.8米。在广东省的监测实践中，通过实施耕地保护图斑监测，确保了耕地面积不减少、质量不下降。同时，监测标准还要求对监测数据进行质量评估，确保监测数据的真实性和可靠性。

三、监测图斑类型识别方法

(1)监测图斑类型识别方法主要包括遥感影像解译、地面实测和地理信息系统（GIS）分析。遥感影像解译利用高分辨率卫星影像，通过人工或自动化手段识别土地利用类型，如我国高分系列卫星影像在监测图斑类型中的应用。例如，2018年，利用高分二号卫星影像，对全国范围内的土地利用图斑进行了识别，识别精度达到90%以上。

(2)地面实测是监测图斑类型识别的重要补充手段，通过实地调查、样地调查等方式获取土地利用类型数据。在实地调查中，监测人员根据土地利用现状进行分类，如湖北省在2019年进行的土地利用现状调查中，共设置样地5000个，覆盖全省所有县级行政区。地面实测数据与遥感数据相结合，可以显著提高监测结果的准确性。

(3)地理信息系统（GIS）分析在监测图斑类型识别中发挥着重要作用，通过空间分析、数据挖掘等技术手段，对遥感影像和地面实测数据进行综合处理。例如，在浙江省的监测项目中，利用GIS分析技术，对遥感影像进行解译，并结合地面实测数据，实现了对土地利用类型的精确识别。此外，GIS分析还能辅助进行土地利用变化分析、空间分布规律研究等。

四、图斑类型监测数据收集与分析

(1)图斑类型监测数据收集是确保监测工作有效性的关键环节。数据收集过程涉及多个步骤，包括遥感数据获取、地面实测数据采集以及相关社会经济数据的收集。遥感数据通常通过卫星遥感平台获取，如Landsat、Sentinel-2等，这些数据具有高时间分辨率和空间分辨率，能够提供大范围、高精度的监测数据。例如，在京津冀地区，通过连续三年的遥感数据收集，监测到该地区城市扩张、耕地减少等土地利用变化情况。地面实测数据则通过设置样地、实地调查等方式获取，这些数据对于验证遥感监测结果至关重要。

(2)数据分析是图斑类型监测的核心环节，主要包括数据预处理、特征提取、变化检测和趋势分析等步骤。数据预处理阶段，对收集到的数据进行校正、配准和融合，以提高数据质量。特征提取阶段，通过图像处理技术，从遥感影像中提取出