土地利用变化分析流程

土地利用的问题比较复杂，需要用到遥感数据和软件处理、提取、判读等，甚至还需要用地理信息系统软件做空间分析、统计，期间需要跨学科如土壤、地质、植物、生态、经济知识的支援，具体流程因时因地而异，可查阅相关文献以作参考：

图像处理及信息提取
1预处理工作
在ERDAS IMAGINGE专业遥感图像处理软件的支持下进行.首先以1∶50000的地形图为基准对两个时相的影像进行校正,经RMS检验,误差小于1个像元,满足研究要求.再在1∶200000行政区划图上提取出研究区,对影像进行AOI裁减,得到研究区范围.然后进行最佳波段选择,用OIF指数法结合各波段间的信息量和相关性分析得:对于本文所研究的两个时相的遥感影像,TM345和TM145是两种最佳的组合方式.
2土地利用信息提取
按国家土地利用现状调查统一分类标准,并结合TM影像的实际分辩能力和土地利用现状特点,将研究区土地划分为耕地、林草地、园地、建设用地、水域、未利用地等6种利用类型.遥感图像信息提取过程实质上就是遥感影像的分类过程.常用的遥感影像分类方法人工目视解译法和计算机自动分类法两种类型,前者分类精确度较高,后者分类效率较高.由于遥感数据是海量数据,所以实际应用中多用计算机分类法.而提高计算机分类精度一直是遥感领域中一个主要的研究方向.不少学者在这方面做了大量有益的探索,提出了许多提高分类精度的方法,归纳起来有:利用GIS数据为辅助数据提高遥感分类精度,利用空间纹理结构信息,多元、多维遥感信息融合技术,专家系统,人工神经网络技术等.但是,这些方法中的大多数都只重在分类前通过选择一定的波段组合对遥图像单步骤一次性分类来获取分类图像,而忽视对多光谱数据有效的重组利用.多波段性是TM数据的显著特点,在进行遥感图像信息提取的波段选择时,会出现某一波段组合很好的突出这一些地物,而另外一种波段组合又更适合区分另外一些地物情况.因此,很自然就想到能否利用三种波段的多种组合进行多次分类将各地类信息准确提取的出来.从波段组合分析出,对于研究区内的两个时相的影像,TM345和TM145两种是最佳的波段组合方式.
但在提取城区的过程中发现, 1992年的TM345影像上城市用地和大片耕地,色调非常相似都呈浅紫色,很难区分;而在TM145影像上,城市用地呈蓝色调