基于多源遙感的土地綜合整治及國土生態修復

中圖分類號：X171.4；F301.2 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2025）05-0071-03

DOI： 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.05.019

Abstract： In order to explore the application of multi-source remote sensing technology in comprehensive land consolidationand ecologicalrestoration，themulti-source remote sensingdataanalysis and spatial decision support system isadopted，combinedwithgeogaphicinformationextraction，data processng，ndspatialgovernanceanalysis，toostruct a regional entity information modeland propose remediationand restoration paths.Research has shown that multi-source remote sensing technologycan eficientlysupportland resource protectionand management，improveecologicalrestoration efficiency，and provide guidance for practice and policy formulation.

Keywords： multi-source remote sensing; comprehensive land consolidation; land ecological restoration

在資源壓力和生態退化的背景下，土地整治與生態修復是推動環境保護與資源協調發展的重要手段。遙感技術憑借多源數據集成和空間信息提取的優勢，為提升地理資源利用效率和經濟資源管理提供支持。本文從遙感數據分析和地理信息構建入手，探索其在土地整治與生態修復中的應用，提出效率提升路徑，為實現國土管理目標提供參考。

1基于多源遙感的技術框架

1.1數據采集與處理

多源遙感數據采集與處理是技術框架構建的核心，其精確性和系統性直接影響數據分析和決策支持的可靠性。數據采集階段，要整合光學遙感、雷達遙感和熱紅外遙感等多源數據，依據地理環境與目標任務，科學選擇衛星平臺與傳感器，以獲取高分辨率、多光譜、時間序列數據。數據采集與處理的主要參數如表1所示。數據處理采用輻射校正、幾何校正和云影剔除等技術，結合機器學習和深度學習算法，實現數據無縫集成與多維分析。構建標準化數據庫和空間元數據系統，整合地形、土壤類型和土地等屬性，并與地理信息系統（Geographic Information System，GIS）聯動，支持信息提取和空間決策分析。全過程嚴格遵循標準化流程，確保數據一致性和復用性，為后續研究奠定基礎。

1.2信息提取與分析

信息提取與分析是基于多源遙感技術框架的核心環節，直接影響土地綜合整治和國土生態修復的決策精度。如表2所示，信息提取方面，通過多源數據融合算法，綜合光學影像、雷達影像和熱紅外影像的異質性信息，采用基于支持向量機和卷積神經網絡的分類方法，對土地覆蓋類型、植被指數和地表溫度進行精細化提取。空間分析階段，構建空間數據模型，結合遙感影像解譯和GIS分析，生成包括土地利用變化圖和生態敏感性分布圖的決策支持圖層。此外，引入遙感影像時間序列分析技術，使用加權回歸模型識別土地動態變化規律，為生態退化和修復潛力評估提供依據。

表1數據采集與處理的主要參數

1.3空間決策支持系統構建

空間決策支持系統是多源遙感技術在土地整治與生態修復中的關鍵應用，旨在將多維數據轉化為輔助決策信息。如圖1所示，系統采用模塊化設計，包括數據管理、模型運算和可視化三大模塊。數據管理通過集成多源遙感數據和地理信息數據庫，建立標準化元數據架構，確保數據互操作性與實時更新。模型運算引入層次分析法與地理加權回歸模型，結合生態敏感性評價指標，劃分土地利用沖突區和生態修復優先區。可視化模塊借助WebGIS平臺，將分析結果以熱力圖等形式呈現，為決策提供動態支持。系統融合智能算法與機器學習技術，提升數據處理效率和模型預測精度，提高國土管理科學性與系統性。

圖1空間決策支持系統框架

2土地綜合整治的多源遙感應用方法

2.1土地利用動態監測

在土地綜合整治中，土地利用動態監測能夠高效捕捉土地利用的時空變化特征并評估其生態影響。動態監測結合多時相光學遙感影像（如Landsat影像、Sentinel-2影像）和SAR影像（如Sentinel-1影像），通過時間序列分析方法提取土地利用變化信息。數據處理階段，通過輻射校正和影像配準技術確保數據一致性，采用圖像差值法和面向對象分析法生成土地利用變化圖。結合機器學習模型與歸一化植被指數、歸一化水指數等指標，提高分類精度[]。動態監測數據支持土地利用沖突判定及整治優先級劃分，為決策提供科學依據。

2.2生態環境評估

土地利用動態監測利用多源遙感數據融合與變化檢測技術，高效捕捉土地利用變化并生成決策數據。數據預處理階段實施輻射校正、幾何校正和云影剔除，確保影像一致性。隨后，通過光學與雷達遙感聯合分析，采用圖像差分法和歸一化檢測法提取變化特征。為提高精度，引入隨機森林和支持向量機模型，結合多光譜影像波段特征提取土地覆蓋變化信息。數據分析中，構建時空變化矩陣，量化土地利用轉化關系，并以GIS平臺生成動態圖層，為整治提供精細化支持。

2.3優化決策支持

構建多源遙感信息數據庫，整合光學、雷達和熱紅外影像，并設計數據標準化規則。分析中，采用層次分析法建立土地整治優先級評價體系，結合地理加權回歸模型識別土地利用沖突區與整治關鍵點。通過空間多準則決策方法，綜合生態敏感性、土地利用效率和社會經濟效益等指標，生成GIS動態決策圖層[2]。同時，為提高模型精度，引入隨機森林和貝葉斯優化動態調整參數，確保結果可靠。

3國土生態修復的多源遙感應用方法

3.1生態敏感性評估

引入多源遙感數據能夠提高生態敏感性評估的精度和時效性。評估方法以多指標綜合評價模型為核心，結合生態系統服務價值和土地利用變化分析，設計評估框架。數據處理階段整合光學遙感影像、雷達影像及高程數據，并通過輻射校正、幾何校正等技術確保數據質量。在指標選擇上，利用歸一化植被指數、土壤侵蝕指數和地表溫度變化等生態敏感性參數構建指標體系。評估模型采用層次分析法對各指標進行權重分配，并引入空間多準則決策方法實現敏感性分區。最終通過GIS平臺生成生態敏感性分布圖層，揭示區域生態敏感性空間格局，為修復決策提供空間參考。

3.2生態修復優先級劃定

生態修復優先級劃定以多因素綜合評價方法為核心，通過遙感數據獲取土地退化信息，并結合生態敏感性分區成果與區域發展需求，設計修復優先級評價框架。數據處理階段，整合歸一化植被指數、土壤濕度、地表溫度等生態參數，利用多光譜影像和雷達數據進行特征提取，并通過主成分減少數據冗余。在評價模型構建中，采用熵權法與層次分析法對修復潛力、生態價值和土地利用沖突程度等指標賦權。隨后，結合空間多準則決策方法，生成生態修復優先級劃分圖層。模型運行過程充分考慮不同生態單元的空間異質性，優化指標間的協同關系，確保優先級劃定的科學性與可操作性。

3.3修復進程與效果監測

監測方法包括多時相遙感數據采集、指標分析與空間信息提取三大模塊。數據采集方面，通過整合光學遙感、熱紅外遙感與雷達遙感，動態獲取修復區域的地表覆蓋、溫度和土壤水分信息。數據處理階段，采用輻射校正、幾何校正及多時相數據配準技術，確保監測數據的連續性與可比性。指標分析采用歸一化植被指數、土壤濕度指數和地表溫差等關鍵生態參數，通過回歸模型和時間序列分析量化修復進程[3]。監測框架引入機器學習方法進行分類和變化檢測，構建修復效果評估模型。最終，基于GIS平臺生成修復成效圖層，通過多維度疊加分析動態呈現修復進展與生態改善情況

4案例分析

江蘇省在土地整治區產能動態監測方面的研究為多源遙感技術的應用提供典型案例[4]。以江蘇省如皋市石莊鎮為代表的土地整理項目區通過整合MODIS影像數據和Landsat影像數據，結合CASA模型與增強時空自適應融合算法，構建基于多源遙感數據融合的動態監測技術體系。該研究利用輻射校正、幾何校正及多時相影像配準等技術保障數據質量，并通過主成分分析與歸一化植被指數、土壤濕度指數等生態參數的提取，評估土地整治過程的產能變化。同時，江蘇省在其他土地整治項目中運用遙感生態指數模型對生態環境質量進行動態監測，構建濕度、綠度、熱度和干度綜合評價體系，量化整治對區域生態系統的影響。

江蘇省土地整治區產能動態監測研究雖然取得顯著成果，但仍存在一些不足需要反思。首先，數據融合采用MODIS影像、Landsat影像等多源數據，但分辨率差異與時間覆蓋范圍的限制導致數據一致性和精度仍需提升。其次，生態參數提取和模型應用對復雜地形及多變環境的適應性有限，例如，CASA模型對高云覆蓋和復雜植被區域的監測結果存在一定偏差。再次，評價指標的權重分配和參數選取存在主觀性，未能全面整合區域發展需求與生態修復目標的動態變化。最后，監測結果的應用轉化仍缺乏系統性的指導機制，將遙感數據的監測成果有效融人地方管理和政策制定的能力有待加強。

5結論

通過技術框架構建、應用方法探索及典型案例分析，本文系統揭示遙感數據在動態監測、優先級劃定和修復進程評估中的作用，展現該技術在提升土地利用效率與生態修復精準性方面的價值。未來需要優化數據融合技術，完善評價模型適用性，并加強成果在區域規劃與政策制定中的轉化，為實現資源管理與生態可持續發展目標提供科學支持。

參考文獻

1魏秀菊，胡振琪，何蔓.土地整理可能引發的生態環境問題及宏觀管理對策[J].農業工程學報，2005（1）：127-130.

2周燕，劉夢瑤，王麗娜，等.基于生態網絡優化對比的國土空間生態修復策略研究[J].中國園林，2024（9）：43-49.

3劉婷，曾祥超，鄭晴文.國土空間規劃視域下國土綜合整治與生態修復路徑的思路分析[J].區域治理，2024（18）：107-109.

4 洪長橋，金曉斌，陳昌春，等.基于多源遙感數據融合的土地整治區產能動態監測：方法與案例[J].地理研究，2017（9）：1787-1800.