李 驁， 魏 欣?， 李子軒

(1.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,100875,北京；2.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部,100875,北京；3.海河流域水土保持監(jiān)測(cè)中心站,300170,天津)

土壤侵蝕是指人類在利用土地的過程中導(dǎo)致的土壤加速侵蝕,在不同土地利用條件下,土壤侵蝕強(qiáng)度存在較大差異；因此,在土壤侵蝕動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中,土地利用類型及其空間分布是重要的調(diào)查內(nèi)容。隨著我國(guó)高精度資源衛(wèi)星的發(fā)射,高分影像已成為土地利用解譯的重要數(shù)據(jù)源,大大提高了解譯精度,定量評(píng)價(jià)其解譯精度是準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)土壤侵蝕動(dòng)態(tài)的基礎(chǔ)和前提。

土地利用調(diào)查是通過勘測(cè)調(diào)查手段,查清一個(gè)區(qū)域各種土地利用的類型、面積和分布狀況,調(diào)查結(jié)果通常包括土地利用現(xiàn)狀圖和土地利用面積統(tǒng)計(jì)表。歷史上,我國(guó)把土地利用調(diào)查稱作“土地清丈”,所用方法主要有方田均稅法、徑界法、推排法和魚鱗圖冊(cè)法。英國(guó)早在1930年開展了土地利用調(diào)查與制圖工作,編制了全國(guó)1∶25萬土地利用圖[1]。目前,國(guó)內(nèi)外土地利用調(diào)查方法有不同的分類方式:按工作人員是否到達(dá)現(xiàn)場(chǎng),分為現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查[2]和遙感調(diào)查[3-5]；按是否對(duì)所有地塊進(jìn)行全部清查,分為抽樣調(diào)查和全面調(diào)查(即普查)。在實(shí)際調(diào)查中,常常將前述2種方法組合使用,如現(xiàn)場(chǎng)抽樣調(diào)查和遙感普查[4- 7]。

現(xiàn)場(chǎng)抽樣調(diào)查方法的調(diào)查結(jié)果與實(shí)際狀況更加吻合、精度較高,但該方法是采用樣本估計(jì)總體、會(huì)存在一定的誤差[5-11]?；谶b感技術(shù)的多時(shí)相、高分辨率及越來越便宜的價(jià)格,遙感普查越來越被廣泛應(yīng)用；但此方法存在同物異譜、異物同譜的現(xiàn)象以及工作人員經(jīng)驗(yàn)參差不齊等狀況,導(dǎo)致普查結(jié)果存在誤判、錯(cuò)判、漏判等[6-16]。鑒于這2種方法均有優(yōu)缺點(diǎn),為了分析不同方法調(diào)查結(jié)果的誤差來源,評(píng)價(jià)高分影像解譯的土地利用精度,筆者以懷來縣為例,開展野外抽樣調(diào)查和遙感普查2種方法對(duì)比分析研究,以期為全面、準(zhǔn)確地掌握懷來縣土地利用現(xiàn)狀提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

懷來縣位于河北省西北部張家口市的東南,東鄰北京市、西接涿鹿縣、北靠赤城縣。地理范圍為E 115°16′～115°58′,N 40°4′～40°35′。

懷來縣南北群山起伏,河谷平川居于中部,兩山夾一川呈“V”型盆地,官廳水庫居盆地之中。地勢(shì)由盆地向南北崛起,全縣平均海拔為792 m,幽州村河谷地帶為最低點(diǎn),海拔394 m；水口山大黑峰為海拔最高點(diǎn),達(dá)1 978 m。全縣總面積1 801 km2,其中河川平原、丘陵和山地面積分別占總面積的33.4%、25.0%和41.6%。懷來縣是中國(guó)葡萄之鄉(xiāng)和中國(guó)葡萄酒之鄉(xiāng),葡萄種植面積約占全縣總面積的10%(167 km2),年產(chǎn)量超過1.4萬t,產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)率近80%,是縣域經(jīng)濟(jì)的第一支柱產(chǎn)業(yè)。

懷來縣地處中溫帶半干旱區(qū),屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,具有雨熱同季、晝夜溫差大的氣候特點(diǎn)。年均降水396 mm,南北兩山偏多,年均風(fēng)速2.3 m/s。境內(nèi)有永定河、桑干河、洋河、媯水河4條過境河流,匯入官廳水庫；季節(jié)性二級(jí)河道14條,如東、西沙河及靈泉河、石河、東沙溝、外井溝等。

懷來縣自然條件優(yōu)越,山區(qū)植被類型豐富,由于受地形等多方面因素的影響,從山區(qū)到丘陵,再到河川區(qū)低洼地帶,植被類型差異較大?？偟姆植既缦?靠近村莊的區(qū)域多屬草本植被,丘陵以灌叢為主要植被類型,山地則多為森林植被。森林植被主要為油松(PinustabulaeformisCarr)、白樺(Betula platyphyllaSuk)、蒙古櫟(QuercusmongoicaFisch.ex Ledeb)和遼東櫟(QuercuswutaishanseaMary)等；灌叢主要以榛子(CorylusheterophyllaFisch)、胡枝子(Lespedeza bicolorTurcz)、山杏(Armeniacasibirica(L.)Lam)和荊條(Vitex negundoL.var.heterophylla(Franch.)Rehd)為主；灌草叢植被由長(zhǎng)芒草(Stipa bungeanaTrin)、白羊草(Bothriochloa ischaemum(L.)Keng)等組成。由于人類活動(dòng)日益頻繁,原生植被所剩無幾,平原丘陵地帶尤其如此,并被灌草叢和人工植被所替代。

2 材料與方法

2.1 高分影像土地利用解譯數(shù)據(jù)來源及處理

土地利用遙感普查選用的影像有高分1號(hào)和資源3號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)質(zhì)量直觀上是資源3號(hào)衛(wèi)星較好,所以優(yōu)先選用資源3號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù),但是受時(shí)相和云量的影響,有些數(shù)據(jù)缺乏,在沒有資源3號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的情況下,采用高分1號(hào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。衛(wèi)星數(shù)據(jù)包括全色影像和多光譜影像,其中多光譜影像為藍(lán)、綠、紅和近紅外4個(gè)波段的組合,成像時(shí)間為2015年7—9月。高分1號(hào)的全色影像分辨率為2 m,多光譜影像分辨率為8 m/16 m[7-18]；資源3號(hào)的全色影像分辨率為2.1 m,多光譜影像分辨率為5.8 m[8]。

土地利用通過遙感解譯配合野外實(shí)地調(diào)查和驗(yàn)證獲取,遙感解譯采用人機(jī)交互切割多邊形的方法,以保證解譯成果中圖斑不重疊、無縫隙和無其他類型拓?fù)溴e(cuò)誤。在解譯過程中,控制解譯精度的比例尺為1∶5 000～1∶1萬,最小成圖圖斑面積為4 mm2,條狀圖斑短邊長(zhǎng)度不小于1 mm[9]。

2.2 土地利用分類體系說明

土地利用采用第1次全國(guó)水利普查土壤侵蝕普查土地利用分類。該分類是在GB/T 21010—2007《土地利用現(xiàn)狀分類》[10]基礎(chǔ)上,根據(jù)土壤侵蝕特點(diǎn),保留了耕地、園地、林地和草地的分類特征,對(duì)其他一級(jí)類別進(jìn)行適當(dāng)歸并,具體分類見表1。

在開展懷來縣土地利用調(diào)查時(shí),采用野外抽樣調(diào)查和遙感普查2種方法時(shí),都遵守上述分類體系。本文僅僅針對(duì)一級(jí)土地使用類型進(jìn)行比較分析研究。

2.3 野外抽樣調(diào)查法

野外調(diào)查采取抽樣調(diào)查的方法。抽樣調(diào)查單元采用第1次全國(guó)水利普查土壤侵蝕普查野外調(diào)查單元布局方法,即分層不等概系統(tǒng)抽樣方法[11],在懷來縣按4%密度布設(shè)野外調(diào)查單元。首先確定調(diào)查單元所在1∶1萬地形圖中心點(diǎn)坐標(biāo),然后在對(duì)應(yīng)1∶1萬地形圖中心位置確定調(diào)查單元具體位置和邊界。調(diào)查單元是指進(jìn)行野外調(diào)查的空間范圍,平原區(qū)為1 km×1 km網(wǎng)格,山丘區(qū)為0.2～3 km2的小流域。全縣共布設(shè)70個(gè)野外調(diào)查單元(如圖1),其中7個(gè)單元因無1∶1萬地形圖不進(jìn)行調(diào)查,因此實(shí)際調(diào)查的單元共計(jì)63個(gè)。

野外調(diào)查于2016年7月9—12日開展,歷時(shí)4d完成所有調(diào)查單元的調(diào)查工作。調(diào)查具體內(nèi)容包括勾繪調(diào)查單元內(nèi)的地塊、將每個(gè)地塊信息填入調(diào)查表、拍攝地塊和景觀照片。地塊信息包括地塊編號(hào)、土地利用類型和水土保持措施類型[12]。

野外調(diào)查的基本步驟為:先拍攝標(biāo)識(shí)照片和小流域遠(yuǎn)景照片,然后規(guī)劃調(diào)查路線。按照規(guī)劃線路行走,勾繪地塊邊界,按順序給地塊編號(hào),標(biāo)注在調(diào)查底圖上,給該地塊拍照,照片編號(hào)也同時(shí)標(biāo)注在調(diào)查底圖對(duì)應(yīng)的地塊上,且編號(hào)書寫方向或箭頭標(biāo)識(shí)方向即為拍攝方向。如果地塊有水土保持措施,照片應(yīng)體現(xiàn)水土保持措施近景,最后將地塊信息填寫至調(diào)查表。最終完成調(diào)查表填寫。

表1 土地利用分類體系Tab.1 Classification system of land use

圖1 懷來縣野外抽樣調(diào)查單元分布Fig.1 Distribution map of field sampling survey in Huailai county

3 結(jié)果分析

3.1 全縣野外抽樣與遙感解譯土地利用結(jié)構(gòu)比較

野外調(diào)查單元的總面積為25 km2,調(diào)查得到各類土地利用面積從大到小依次為:灌木林地5.8 km2、其他5.5 km2、耕地4.6 km2、園地3.9 km2、草地3.0 km2、林地 2.2 km2。

遙感解譯得到全縣各類土地利用面積從大到小依次為:園地 392.4 km2、草地 332.1 km2、林地298.2 km2、耕地 287.7 km2、灌木林地 262.1 km2、其他228.5 km2。2種調(diào)查方法所得土地利用面積如表2。

表2 2種調(diào)查方法所得土地利用面積Tab.2 Land use area by two survey methods km2

對(duì)于抽樣方法來說,按照如下方法計(jì)算懷來縣土地利用結(jié)構(gòu):首先,計(jì)算每個(gè)調(diào)查單元不同土地利用占調(diào)查單元的面積比例；其次,按照耕地、園地、林地、灌木林地、草地和其他等6個(gè)一級(jí)類,分別進(jìn)行面積比例求和；再除以調(diào)查單元總數(shù)63,得到調(diào)查單元的土地利用結(jié)構(gòu)。某種土地利用比例的計(jì)算公式如下:

式中:L是某種土地利用結(jié)構(gòu)的比例；Li為Uj中第i種土地利用類型的面積,km2；i為耕地、園地、林地、灌木林地、草地和其他等6種之一；Uj為第j個(gè)調(diào)查單元的面積,km2；63為調(diào)查單元總數(shù)。

抽樣調(diào)查方法得到的懷來縣土地利用結(jié)構(gòu)分別為:耕地17.1%,園地10.7%,林地8.9%,灌木林地33.9%,草地15.5%,其他13.9%。遙感解譯得到的懷來縣土地利用結(jié)構(gòu)分別為:耕地16%,園地21.8%,林地16.5%,灌木林地14.6%,草地18.4%,其他12.7%。

對(duì)于整個(gè)懷來縣,遙感普查與野外抽樣調(diào)查的土地利用結(jié)構(gòu)如圖2。與野外抽樣調(diào)查相比,遙感普查耕地比例偏小1.1%,園地比例偏大11.1%,林地比例偏大7.6%,灌木林地比例偏小19.3%,草地比例偏大2.9%,其他用地比例偏小1.2%。總體來看,遙感普查方法的園地比例和林地比例明顯偏大,灌木林地比例明顯偏小,耕地、草地和其他用地的比例相當(dāng)。

圖2 懷來縣遙感解譯與野外抽樣調(diào)查土地利用比例Fig.2 Land use percentage by remote sensing survey and field sampling survey in Huailai county

3.2 基于抽樣調(diào)查結(jié)果的遙感解譯精度分析

在比較分析上述2種方法的調(diào)查結(jié)果時(shí),將野外抽樣調(diào)查土地利用數(shù)據(jù)作為比較基準(zhǔn),比較遙感普查土地利用結(jié)果的偏差,分析這種偏差在土地利用類型及其空間分布、數(shù)量等方面的表現(xiàn)。

3.2.1 遙感普查土地利用類型偏差 遙感普查與野外抽樣調(diào)查土地利用數(shù)據(jù)的偏差,可分為3種情況:一是土地利用類型正確、面積接近,如圖3(a)；二是土地利用類型正確、面積偏差,如圖3(b)；三是土地利用類型偏差(其中也包含面積偏差),如圖3(c)。在全部63個(gè)野外調(diào)查單元中,第1種共有30個(gè),第2種共有15個(gè),第3種共有18個(gè)。由此可知,對(duì)于63個(gè)野外抽樣調(diào)查單元,遙感普查的土地利用解譯結(jié)果基本可靠,但仍有個(gè)別存在一定偏差。在第3種情形中,遙感普查將灌木林地誤判為草地的較多,如 13、19、27、28、46、55、56、57、58、59、68、69號(hào)共12個(gè)調(diào)查單元。

3.2.2 遙感普查土地利用偏差面積 遙感普查與野外抽樣調(diào)查土地利用結(jié)果的偏差,可通過分析遙感普查土地利用圖上對(duì)應(yīng)于野外抽樣調(diào)查單元范圍內(nèi)的土地利用狀況得到,包括土地利用的類型、面積及分布等。

對(duì)應(yīng)于野外抽樣調(diào)查單元的遙感普查圖上土地利用的數(shù)據(jù)采集方法為:首先,利用具有63個(gè)野外抽樣調(diào)查單元邊界的圖層1裁切遙感普查土地利用圖,得到對(duì)應(yīng)于63個(gè)野外抽樣調(diào)查單元的遙感普查土地利用圖層2；然后,將圖層1和圖層2在ArcGIS中進(jìn)行交集處理,生成相應(yīng)的表格(表3)；最后,以野外抽樣調(diào)查土地利用數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),篩選出土地利用有差異的圖斑,并統(tǒng)計(jì)其面積及比例。

為定量說明遙感普查與野外抽樣調(diào)查土地利用面積的偏差,對(duì)63個(gè)調(diào)查單元的耕地、園地、林地、灌木林地、草地和其他等6個(gè)一級(jí)土地利用類型在遙感普查中的轉(zhuǎn)移進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。分析表3,便可得到遙感普查解譯不同于野外抽樣調(diào)查土地利用的面積及比例,得出遙感普查判讀正確率以及誤判的土地利用類型及其面積、比例。

圖3 遙感普查與野外抽樣調(diào)查兩種方法土地利用類型和面積偏差的典型示例圖Fig.3 Typical examples of deviation in land use type and area by remote sensing survey and field sampling survey

結(jié)果顯示:耕地的解譯正確率達(dá)85.3%,耕地最易錯(cuò)判為其他土地、錯(cuò)誤率為8.4%；園地的正確率達(dá)91.0%,同樣較易判讀為其他土地、錯(cuò)誤率為3.8%；林地的正確率為78.6%,最易混淆為草地、錯(cuò)誤率達(dá)15.4%；灌木林地的正確率為68.2%,主要是灌木林地與草地難以區(qū)分,將灌木林地誤判為草地的比率達(dá)30.5%；草地的正確率為89.0%,草地中只有3.9%的被誤判為灌木林地,但錯(cuò)誤率遠(yuǎn)低于前者；其他土地的解譯正確率最低、為64.2%,最易誤判為草地,錯(cuò)誤率達(dá)16.7%。各類土地利用解譯精度如圖4?？傮w來說,遙感普查土地利用解譯的耕地、園地和草地精度較高,林地的精度次之,灌木林地的精度更低,其他土地的精度最低。在遙感解譯中,其他土地主要被誤判為園地和草地,而耕地、園地、林地、草地也均有被誤判為其他土地,因此其他土地轉(zhuǎn)移比例不大；灌木林地被誤判為草地比例較大,導(dǎo)致灌木林地比例偏小較多。

表3 遙感普查解譯對(duì)應(yīng)野外抽樣調(diào)查單元的土地利用轉(zhuǎn)移結(jié)果Tab.3 Land use transfer by remote sensing survey corresponding to unit in field sampling survey

4 結(jié)論與討論

本研究將野外抽樣調(diào)查的土地利用數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)(即:以野外抽樣調(diào)查的土地利用結(jié)果作為真值),對(duì)比分析了懷來縣遙感普查土地利用調(diào)查結(jié)果的偏差,分析了這種偏差在土地利用類型及其空間分布、數(shù)量等方面的表現(xiàn)。

1)對(duì)于懷來縣而言,無論從全域的層面(全縣)、還是在調(diào)查單元范圍的層面,遙感普查與野外抽樣調(diào)查2種方法所得的土地利用結(jié)構(gòu)具有良好的一致性,尤其是對(duì)于耕地、園地和草地等3種土地利用類型,這表明兩種方法相互印證了對(duì)方可以用來開展縣域土地利用調(diào)查。

2)對(duì)于抽樣調(diào)查單元而言,野外抽樣調(diào)查與遙感普查兩者的結(jié)果對(duì)比分析,不僅可以揭示遙感普查所得土地利用面積與結(jié)構(gòu)的偏差,而且可以反映土地利用類型、分布的差異。2種方法對(duì)于63個(gè)調(diào)查單元的土地利用調(diào)查結(jié)果中,具有良好一致性(土地利用類型正確、面積接近)和較好一致性(土地利用類型正確、面積偏差)的占71.4%。這不僅表明野外抽樣調(diào)查與遙感普查2種方法在縣域土地利用調(diào)查方面具有較好的適用性,而且說明高分遙感影像在大比例尺土地利用調(diào)查與制圖中具有較高的使用價(jià)值。

3)遙感普查對(duì)應(yīng)于野外抽樣調(diào)查單元的土地利用轉(zhuǎn)移結(jié)果分析表明,遙感普查灌木林地的解譯正確率偏低,主要是因?yàn)楣嗄玖值乇徽`判為草地的比例較大。導(dǎo)致這種偏差的主要原因可能包括:一是灌木林地和草地存在“異物同譜”現(xiàn)象,影像的色彩比較接近,易導(dǎo)致混淆和誤判[13-14]；二是在山丘區(qū),當(dāng)灌木林地和草地混交且地塊較小時(shí),邊界不是很明顯,會(huì)增加判讀難度[14]。而懷來縣山丘區(qū)面積比例較大,導(dǎo)致2種類型之間誤判較多。

圖4 各類土地利用解譯精度Fig.4 Interpretation accuracy of all land use types

為提高這2類土地利用遙感解譯的正確率,可借鑒如下幾種方式和方法進(jìn)行彌補(bǔ)和修正:1)在解譯時(shí),可仔細(xì)分析2種土地利用類型的紋理與明暗的差異,如當(dāng)影像的多光譜組合為RGB時(shí),灌木林地呈現(xiàn)一簇簇顆粒狀紋理、亮度較低,而草地的紋理則均勻平滑,亮度較高[15-17]；2)增加野外實(shí)地調(diào)查,建立較多的各種土地利用類型解譯標(biāo)志,尤其是對(duì)影像特征易混淆的土地利用類型,保證提高土地利用解譯精度[16-20]；3)可通過多光譜影像處理技術(shù)盡可能消除異物同譜現(xiàn)象,提高土地利用解譯精度[17- 26]。

5 參考文獻(xiàn)

[1] 馬克偉.中國(guó)土地資源調(diào)查技術(shù)[M].北京:中國(guó)大地出版社,2000:1.MA Kewei.Technology of land resources investigation in China[M].Beijing:China Earth Press,2000:1.

[2] 李連發(fā),王勁峰,劉紀(jì)遠(yuǎn).國(guó)土遙感調(diào)查的空間抽樣優(yōu)化決策[J].中國(guó)科學(xué)(地球科學(xué)),2004,34(10):975.LI Lianfa,WANG Jinfeng,LIU Jiyuan.Spatial sampling optimization decision of land remote sensing survey[J].Scientia Sinica Terrae,2004,34(10):975.

[3] 王長(zhǎng)耀,劉紀(jì)遠(yuǎn),王長(zhǎng)有.彩色紅外航空遙感圖象在天津北郊區(qū)土地利用現(xiàn)狀調(diào)查中的應(yīng)用[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,1983:82.WANG Changyao,LIU Jiyuan,WANG Changyou.The application of color infrared aerial remote sensing image in the investigation of land use status in Beijiao District,Tianjin[J].Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning,1983:82.

[4] 徐新良,劉紀(jì)遠(yuǎn),莊大方.國(guó)家尺度土地利用/覆被變化遙感監(jiān)測(cè)方法[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(4):2365.XU Xinliang,LIU Jiyuan,ZHUANG Dafang.Remote sensing monitoring methods of land use/cover change in national scale[J].Journal of Anhui Agricultural Sciences,2012,40(4):2365.

[5] 劉紀(jì)遠(yuǎn),劉明亮,莊大方,等.中國(guó)近期土地利用變化的空間格局與驅(qū)動(dòng)力分析[M].北京:星球地圖出版社,2002:89.LIU Jiyuan,LIU Mingliang,ZHUANG Dafang,et al.The spatial pattern and driving force analysis of land use change in China in the near future[M].Beijing:Star Map Press,2002:89.

[6] 馬克偉.全國(guó)土地資源調(diào)查[M].北京:中國(guó)大地出版社,2000:139.MA Kewei.National land resource survey[M].Beijing:China Earth Press,2000:139.

[7] 胡倩偉,左建章,劉江,等.高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)在土地覆蓋動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究[J].測(cè)繪與空間地理信息,2016,39(6):63.HU Qianwei,ZUO Jianzhang,LIU Jiang,et al.Research on GF-1 in the application of the land cover dynamic monitoring[J].Geomatics and Spatial Information Technology,2016,39(6):63.

[8] 潘紅播,張過,唐新明,等.資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星影像產(chǎn)品精度分析與驗(yàn)證[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2013,42(5):738.PAN Hongbo,ZHANG Guo,TANG Xinming,et al.Accuracy analysis and verification of ZY-3 products[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2013,42(5):738.

[9] 周亦,張亞亞.利用eCognition進(jìn)行高分一號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)土地利用現(xiàn)狀解譯能力測(cè)試[J].測(cè)繪通報(bào),2016,(8):77.ZHOU Yi,ZHANG Yaya.Test of land use interpretation ability with satellite data of GF-1 using the eCognition[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2016,(8):77.

[10] 中國(guó)土地勘測(cè)規(guī)劃院,國(guó)土資源部地籍管理司.土地利用現(xiàn)狀分類:GB/T 21010—2007[S].2007.Chinese Land Surveying and Planning Institute,Department of Cadastre Management of the Ministry of Land and Resources.Classification of land use status:GB/T 21010- 2007[S].2007.

[11] 劉寶元,郭索彥,李智廣,等.中國(guó)水力侵蝕抽樣調(diào)查[J].中國(guó)水土保持,2013,10(10):26 LIU Baoyuan,GUO Suoyan,LI Zhiguang,et al.Sampling survey on water erosion in China[J].Soil and Water Conservation in China,2013,10(10):26.

[12] 國(guó)務(wù)院第一次全國(guó)水利普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.《第一次全國(guó)水利普查培訓(xùn)教材之六:水土保持情況普查》[R].2010.Office of the First National Leadership Group of the National Water Resources Census of the State Council.Sixth training materials for the first national water conservancy census:A survey of soil and water conservation[R],2010.

[13] 盧剛,陸敏燕,陳成,等.資源三號(hào)衛(wèi)星影像分類研究[M].南京:《現(xiàn)代測(cè)繪》編輯部.2012:81.LU Gang,LU Minyan,CHEN Cheng,et al.ZY-3 satellite image classification study[M].Nanjing:Modern Surveying and Mapping,Editorial Office.2012:81.

[14] 張銀輝,趙庚星.土地利用/土地覆蓋遙感分類方法的研究綜述[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2002,23(3):21.ZHANG Yinhui,ZHAO Gengxing.Classification methods of land use/cover based on remote sensing technologies[J].Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning,2002,23(3):21.

[15] 白燕,王卷樂,宋佳.中國(guó)1∶25萬土地覆蓋遙感制圖精度評(píng)價(jià):以鄱陽湖地區(qū)為例[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2012,14(4):497.BAI Yan,WANG Juanle,SONG Jia.Field accuracy validation of land cover remote sensing mapping at the scale of 1∶250 000 in the poyang lake area of China[J].Journal of Geo-Information Science,2012,14(4):497.

[16] 陳文倩,丁建麗,王嬌,等.基于高分一號(hào)影像的土地覆被分類方法初探[J].干旱區(qū)地理,2016,39(1):182.CHEN Wenqian,DING Jianli,WANG Jiao,et al.Classification method of land cover based on GF-1 image[J].Arid Land Geography,2016,39(1):182.

[17] 孫育秋.騰沖試驗(yàn)區(qū)土地利用類型的全色航片圖象特征和解譯標(biāo)志分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,1981:38.SUN Yuqiu.Analysis of image features and translation markers of panchromatic aerial photographs of land use types in Tengchong test area[J].Economic Geography,1981:38.

[18] 余艷玲,李衛(wèi)忠,姜英.毛烏素沙漠土地利用類型解譯標(biāo)志的建立:以榆陽區(qū)為例[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2005,20(3):10.YU Yanling,LI Weizhong,JIANG Ying.Establishment of interpreting key on land use types in Mu Us Desert:A case study of Yuyang District[J].Journal of Northwest Forestry University,2005,20(3):10.

[19] 遲智儒,胡顯華.長(zhǎng)春遙感試驗(yàn)區(qū)航片土地利用現(xiàn)狀解譯[J].吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),1990,12(4):47.CHI Zhiru,HU Xianhua.The interpretation of land utilization status quo in Changchun remote-sensing area[J].Journal of Jilin Agricultural University,1990,12(4):47.

[20] 潘安敏,齊清文.利用衛(wèi)星遙感影像解譯土地資源[J].湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào),1997,20(4):82.PAN Anmin,QI Qingwen.Study on interpreting land resource by using satellite image[J].Journal of Natural Science of Hunan Normal University,1997,20(4):82.

[21] 劉書含,顧行發(fā),余濤,等.高分一號(hào)多光譜遙感數(shù)據(jù)的面向?qū)ο蠓诸怺J].測(cè)繪科學(xué),2014,39(12):91.LIU Shuhan,GU Hangfa,YU Tao,et al.Object-oriented classification method based on GF-1 multi-spectral remote sensing image[J].Science of Surveying and Mapping,2014,39(12):91.

[22] 李春華,沙晉明.基于知識(shí)的遙感影像的BAYES分類方法研究:以福州市瑯歧島土地覆蓋/土地利用類型為例[J].水土保持研究,2006,13(6):126.LI Chunhua,SHA Jinming.Knowledge based Bayes image classification approach:Land cover/land use of Fuzhou Langqi Island as a study case[J].Research of Soil and Water Conservation,2006,13(6):126.

[23] 王圓圓,李京.遙感影像土地利用/覆蓋分類方法研究綜述[J].遙感信息,2004:53.WANG Yuanyuan,LI Jing.Classification methods of land use/cover based on remote sensing technology[J].Remote Sensing Information,2004:53.

[24] 史澤鵬,馬友華,王玉佳,等.遙感影像土地利用/覆蓋分類方法研究進(jìn)展[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2012,28(12):273.SHI Zepeng,MA Youhua,WANG Yujia,et al.Review on the classification methods of land use/cover based on remote sensing image[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2012,28(12):273.

[25] 術(shù)洪磊,毛贊猷.GIS輔助下的基于知識(shí)的遙感影像分類方法研究:以土地覆蓋/土地利用類型為例[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),1997,26(4):328.SHU Honglei,MAO Zanyou.Knowledge based image classification approach supported by a GIS[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,1997,26(4):328.

[26] 紀(jì)仰慧,李國(guó)春,關(guān)宏強(qiáng).土地利用/覆蓋遙感分類研究綜述[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2005,(8):36.JI Yanghui,LI Guochun,GUAN Hongqiang.Review of remote sensing classification technology for land use/land cover[J].Agriculture Network Information,2005,(8):36.