基于遙感技術的土地測繪與監測研究

中圖分類號：P203 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）20-0177-04

Abstract：Remotesensing technologyplaysanimportantroleinlandsurveyingandmappingandmonitoring becauseof its largescope，highprecisionandtimeliness.Thispapersystematicallanalyzestheaplicationofremotesensingtechnologyin naturaldisastermonitoring，landuseandecologicalenvironmentmonitoring，andagriculturalprecisionsurveyingandmaping. Combined withthecomprehensivedroughtmonitoringmodel，PLUSmodelandCASAmodel，itverifiesitsaplicationeffect. Remotesensing technologycanachievedroughtindex，Accuratemonitoringof landusechangesandcropgrowth condionsis eficientndreliable.Thispaperalsodiscussskeyoptimizationdirectionssuchasulti-sourcedatafusionartficialiteligence integrationandaccuracyimprovement，andproposesnewpathstopromotetheinteligentdevelopmentofremotesensing technology，aimingtoprovideimportantsupportforthepromotionandapplicationofemotesensingtechnologyinlandresource management and ecological protection.

Keywords：remotesensing technology；landsurveyingand mapping；monitoring model;multi-sourcedata fusion；landuse

隨著全球土地資源的快速開發與環境變化的日益加劇，土地利用與生態環境的動態監測已成為資源管理與生態保護的重要內容。遙感技術因其大范圍、高精度、時效性強等特點，能夠為土地覆蓋分類、變化檢測、地表參數反演等提供科學支持；然而傳統土地測繪技術在廣域覆蓋、精細化處理與動態更新方面仍存在諸多局限，急需遙感技術的深度融合與創新應用。本文聚焦遙感技術在土地測繪與監測中的研究進展與實際應用，系統探討從數據獲取到精細化分析的關鍵技術，并分析其在自然災害監測、土地利用評估及生態環境保護中的具體成效，進而為優化土地資源管理與生態環境保護提供技術參考和發展思路。

1遙感技術應用概述

1.1遙感技術的基本原理與特點

遙感技術通過探測設備遠距離感知地表目標，其原理是利用電磁波與地物的相互作用獲取信息，主要包括航空遙感、衛星遙感和地基遙感，依托可見光、紅外、微波等波段反映地物特性，實現分類與變化監測。遙感技術具有覆蓋范圍廣、時效性強、多尺度適用等特點，能快速獲取大范圍地表數據，尤其在復雜地形或災害區域的監測中展現優勢，同時其非接觸性適合敏感或危險區域的作業，為土地測繪與監測提供了重要支撐。

1.2土地測繪與監測的關鍵需求

土地測繪與監測在精準資源管理和生態保護中發揮關鍵作用，面臨三方面需求：一是土地利用現狀的精細化調查，掌握耕地、森林、草地等分布，為國土空間規劃提供依據；二是土地覆蓋動態監測，尤其是自然災害和人為活動導致的土地變化；三是生態環境保護的量化支撐，通過獲取植被覆蓋度、土壤濕度等參數為生態恢復與管理提供科學依據，這些需求呼喚高效、精準的遙感技術支持。圖1是遙感技術在土地利用現狀監測方面的應用。

1.3遙感技術在土地測繪與監測中的發展現狀

近年來，遙感技術在土地測繪與監測中取得顯著進展。高分辨率衛星（如Landsat、Sentinel）和高時間分辨率衛星（如MODIS）增強了全球范圍土地監測能力，支持從靜態測繪到動態監測的轉變。同時基于深度學習的影像分類與變化檢測算法顯著提升了自動化水平和精度，雷達遙感與光學遙感的融合增強了復雜地形區域監測能力，如森林覆蓋和多云多雨地區。全球生態環境遙感監測項目（GEO）等推動了遙感監測從單一指標向多指標、動態綜合方向發展。

2土地測繪與監測的關鍵技術分析

2.1數據獲取與預處理

數據獲取是遙感技術的基礎，主要來源包括光學遙感衛星（如Landsat、Sentinel）雷達遙感衛星（如SAR）、無人機影像和地面觀測。光學遙感適用于大范圍監測，雷達遙感則可在惡劣天氣下提供穩定數據，無人機影像提供高分辨率細節。數據預處理提升監測精度，關鍵步驟包括幾何校正、大氣校正和影像融合，其中幾何校正消除地形影響，大氣校正減弱云霧干擾，影像融合整合多源數據以提升解譯能力。

2.2土地覆蓋分類與變化監測

土地覆蓋分類通過分析地物光譜特征，將地表分為不同類型，傳統方法如監督分類和非監督分類已逐漸被隨機森林、支持向量機（SVM）和卷積神經網絡（CNN）等機器學習和深度學習技術取代，大幅提升分類精度。變化檢測用于識別土地利用動態變化，常見方法包括影像差分和后分類比較。基于時間序列分析的深度學習技術能夠更高效地識別生態退化、城市擴張和災害變化，為

動態監測提供技術支持。

2.3地表參數反演與動態監測

地表參數反演從遙感影像中提取土地資源狀態信息，常見指標包括植被覆蓋度、土壤濕度和地表溫度等。歸一化植被指數（NDVI）用于監測植被狀態，光學與微波遙感結合提升了土壤濕度監測精度，而地表溫度反演常應用于熱島效應和干旱評估。動態監測結合時間序列影像，量化土地變化趨勢，在農業中監測作物長勢與產量，在災害評估中快速量化影響，為科學決策提供依據

3遙感技術在土地測繪與監測中的應用

3.1 自然災害監測

在自然災害監測中，干旱作為一種常見的自然災害，對農業生產和生態環境有著深遠影響，綜合干旱監測模型通過融合多源遙感數據，實現對干旱程度的精確監測。綜合干旱監測模型主要包括植被異常信息和氣象異常信息的融合，植被異常信息可通過MODIS的NDVI（歸一化植被指數）數據獲取，氣象異常信息則通過地面氣象站的降水數據獲得。模型的核心公式如下

D=α×VCI+β×PCI ，式中： D 表示干旱指數， VCI 為植被狀況指數， PCI 為降水狀況指數， α 和 β 為權重系數，滿足 α+β=1

表1是對某一區域2024年1月至5月的氣象站的降水數據進行的統計，并采用本文的仿真模型公式進行計算得到的某一區域干旱指數。

通過上述模型和數據，可以實時監測干旱的發展趨勢，為決策者提供科學依據。

3.2土地利用與生態環境監測

在土地利用與生態環境監測中，PLUS（Patch-gen-eratingLandUseSimulation）模型被廣泛應用于模擬和預測土地利用變化，該模型通過分析歷史土地利用數據，結合社會經濟和自然環境驅動因子，預測未來的土地利用格局。PLUS模型主要包括2個模塊

1）土地擴張分析策略的規則挖掘框架。通過分析歷史土地利用變化，挖掘土地擴張的驅動規則。

2）多類型隨機斑塊種子（CARS）模型。基于挖掘的規則，模擬未來的土地利用變化。

模型的核心公式如下

S_t+1=f（S_t，D，P）

式中： S_t+1 表示未來的土地利用狀態， ?S_t 為當前土地利用狀態， D 為驅動因子， P 為政策因素。

采用PLUS模型對某一區域的土地利用與生態環境變化進行仿真預測，得到表2中的模擬預測結果

通過PLUS模型，可以預測不同情景下的土地利用變化，為生態環境保護和土地資源管理提供科學支持

3.3農業土地測繪與精準農業應用

在農業土地測繪與精準農業應用中，CASA（Carnegie-Ames-StanfordApproach）模型被用于估算植被凈初級生產力（NPP），從而評估作物生長狀況。CASA模型基于光能利用率原理，估算植被的NPP。模型的核心公式如下

NPP（x，t）=APAR（x，t）x∈（x，t）

式中：NPP （x，t） 表示像元 x 在時間 χ_t 的凈初級生產力，APAR（x，t） 為吸收的光合有效輻射， Ψ∈（x，t） 為實際光能利用率。

采用CASA模型對某一區域農業土地凈初級生產力（NPP）進行仿真實驗，得到的數值見表3。

通過CASA模型的計算，可以獲取作物的NPP值，進而評估作物的生長狀況，為精準農業提供數據支持

4土地測繪與監測關鍵技術優化研究

4.1多源數據融合技術

多源數據融合技術在土地測繪與監測中具有重要意義，其核心是整合不同數據源的信息以提升監測精度和效率。遙感數據的主要來源包括光學遙感、雷達遙感、激光雷達（LiDAR）和地面觀測數據，各自具有不同的分辨率、時間覆蓋范圍及數據特點，通過融合光學遙感的高分辨率影像和雷達遙感的全天候能力可以彌補單一數據源的不足，在多云多雨地區利用雷達遙感獲得更可靠的監測數據。激光雷達能夠提供高精度的地形數據，與遙感影像融合后能用于復雜地形的土地測繪，當前多源數據融合的常用方法包括基于像素、特征和決策層的融合技術，在災害監測中融合高分辨率光學影像與SAR數據的結果顯示可以更精確地識別災害影響區域，顯著提升監測效率和可靠性。

4.2人工智能與遙感技術結合

人工智能（AI）與遙感技術的結合極大地推動了土地測繪與監測的智能化發展，隨機森林（RF）支持向量機（SVM）和卷積神經網絡（CNN）等機器學習和深度學習模型，在遙感影像分類、變化檢測以及目標識別中表現出強大的能力。CNN等深度學習算法能夠自動提取多層次特征，避免了傳統方法中依賴人工特征設計的限制，從而大幅提升分類精度，在土地覆蓋分類中基于CNN的遙感影像分類技術能將精度提升至 90% 以上，尤其在復雜地形條件下表現優越。深度學習在變化檢測中的應用，如結合時間序列影像構建的時空卷積神經網絡（ST-CNN）能夠高效檢測土地利用的動態變化，極大地提高了監測的實時性與準確性。

4.3土地監測的精度提升方法

土地監測的精度提升是當前研究的核心目標，主要通過改進數據獲取、優化模型算法以及加強誤差控制等手段實現。提升數據分辨率是提高精度的基礎，通過高分辨率衛星影像獲取更精細的地表信息，同時結合多光譜影像提高對不同土地類型的識別能力。引入多源數據融合與深度學習相結合的混合模型，在提高分類精度的同時減少過擬合問題；加強誤差控制能夠進一步提升監測精度，常用方法包括構建基于地面監測數據的誤差評估模型以及利用空間統計技術對誤差進行定量分析。在農業土地測繪中，通過高分辨率影像與地面采樣數據結合構建反演模型可將作物生長監測的誤差控制在 10% 以內。

5遙感技術在土地測繪與監測中的效果評估

5.1應用效果監測指標體系

為了科學評估遙感技術在王地測繪與監測中的應用效果，建立一套完善的監測指標體系至關重要，該體系應涵蓋數據獲取的準確性、處理效率、分類精度、變化檢測的靈敏度以及地表參數反演的可靠性等方面。具體指標包括：空間分辨率、時間分辨率、分類精度（如總體精度、Kappa系數）變化檢測的正確率和誤報率，以及參數反演的均方根誤差（RMSE）等，通過定量化的指標評估可全面反映遙感技術在不同應用場景中的性能，為技術優化和應用推廣提供依據。

5.2 實際應用效果分析

在自然災害監測中，綜合干旱監測模型通過融合植被指數（VCI）和降水指數（PCI），實現了對干旱程度的精確評估，干旱指數（D）與實際觀測結果的相關性達到0.85，體現了模型的有效性。在土地利用與生態環境監測中，PLUS模型成功預測了2030年各類土地的面積變化，預測精度超過 90% ，為土地規劃提供了科學支持。在農業領域，CASA模型估算的凈初級生產力（NPP）與實測數據的RMSE低于 10% ，為作物生長狀況評估和精準農業管理提供了可靠依據，遙感技術在土地測繪與監測中具有高效、準確的優勢，能夠滿足不同領域的監測需求。

6結論

本文研究了遙感技術在土地測繪與監測中的關鍵應用與優化方向，結合綜合干旱監測模型、PLUS模型與CASA模型的分析，驗證了其在自然災害、土地利用與生態環境監測以及農業領域的高效應用。遙感技術能夠實現土地覆蓋變化的精準分類與動態監測，其中干旱指數（D）的監測相關性達到0.85，土地利用變化預測精度超過 90% ，作物凈初級生產力（NPP）的反演誤差控制在10% 以內。多源數據融合、人工智能算法及精度控制策略顯著提升了遙感技術的適用性和可靠性，遙感技術在王地資源管理、生態保護及精準農業中具有廣闊的應用前景，為土地可持續利用提供了科學支持

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