基于Google Earth的土地利用分类
姓名：田浪 学号: 081412040 指导老师：史彩霞
摘要
利用Google Earth作为高精度遥感数据源，结合计算机制图软件，可对小范围区域进行土地利用分类研究。本文旨在以Google Earth遥感图像为基础，结合各种免费或收费较低的计算机技术，在小范围区域内进行精度要求不甚高的土地利用分类，以实现土地调查研究的高效率和低成本化。文中以商丘师范学院文化校区为例，用软件截取并合成研究区域内的Google Earth遥感图像，参考已有测绘图件，通过目视解译，结合DraftSight生成矢量化图，再根据实际情况进行土地分类汇总，以研究区域内土地利用状况，并结合已有GPS实测数据对Google Earth图像的精度进行分析评价。根据研究结果，利用Google Earth图像成图的图形点位误差在3m以内，能够满足乡镇及农村一般土地规划过程中对精度的要求，同时也适用于山区等地面信息数据不便获取或获取成本较高的区域。 关键词：Google Earth；DraftSight；土地利用分类；计算机技术
Land Use Classification Based on Google Earth
Abstract
Using Google Earth as a high-precision remote sensing data resource, combined with computer graphics software, we can study land use classification on a small area. This article aims to the method of land use classification which based on Google Earth remote sensing image, combining free or low price computer technology within a small area and the accuracy requirement is not very high, in order to achieve high efficiency and low cost of the land survey. We take Shangqiu Normal University Wenhua Campus as study area, capture and synthesize remote sensing image from Google Earth, and then generate vector map by DraftSight via visual interpretation referring to the old maps according to the actual status of land use within the study area. At last we combined the former measured GPS data to analyze and evaluate the accuracy of the Google Earth image. Based on the result, the use of the position error within 3m of the Google Earth image map graphics to meet the accuracy requirements of the township and rural general land use planning process, it also can be applied to the mountain areas where obtaining ground data is inconvenient or the cost is too high.
Keywords: Google Earth; DraftSight; Land Use Classification; Computer Technology
引言
随着计算机技术和互联网地理信息技术的发展，以Google Earth为代表的公共地理信息平台以其通用强、低成本高精度的特点，正逐渐成为人们关注的焦点，国内外各学科、各行业对Google Earth的研究也逐渐广泛的开展起来。为了获取商丘师范学院文化校区土地分类情况，以Google Earth图像数据为基础底图，利用DraftSight软件作为图形编辑和面积计算工具，参考已有测绘数据，制作校区内平面图，并根据实际利用情况分类土地，计算面积。在分类工作完成之后，结合Google Earth
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坐标查询功能和以往GPS实测数据对点位坐标精度进行计算，根据精度结果评定研究方法的可行性和实用性，以及其成果的适用范围。
1 Google Earth概述
1.1 Google Earth简介
Google Earth是一款Google公司开发的虚拟地球仪软件，它把卫星照片、航空照相和GIS布置在一个地球的三维模型上[1]。Google Earth图像以精度高、信息丰富和免费使用等特点，正逐步给人们的工作和生活带来方便。其主要功能有，搜索查询所需地点的遥感图像，查询任意点位坐标，量取任意两点间实际距离，若结合一些数据转换软件，可以实现与ArcGIS、MapInfo、AutoCAD、Sketchup等软件的文件格式相互导入与导出。
图1-1 Google Earth免费版界面
Google Earth的遥感影像数据，并非单一数据来源，而是卫星影像与航拍的数据整合，其卫星影像来源主要有Quick Bird（DigitalGlobe公司，分辨率0.6m），Word View-2（Digital Globe公司，分辨率0.5m），Geoeye（Geoeye公司，分辨率1m），SPOT（Spot Image公司，分辨率4m），Landsat-7（EarthSat公司，分辨率30m）等；航拍部分的来源有BlueSky公司，Sanborn公司。总体在野外具有15m的分辨率，在大型城市、著名风景名胜区等，最高分辨率可达0.6至0.5m([2],[3])。
Google Earth是专有商业软件，用户具有非专有且不可转让的许可，免费版（Google Earth Free）供个人免费使用，其专业版（Google Earth Pro）和企业版（Google Earth Enterprise）可供商用[4]。
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图1-2 Google Earth卫星遥感图像（商丘师范学院文化校区校门）
由于Google Earth并未公开所使用卫星遥感影像的具体拍摄参数，且无法直接导出Google Earth中的原始遥感图片，所以目前只能使用相关的自动截图工具先截取小范围内的图像，然后再根据Google Earth提供的点位坐标将小图拼接成大范围的图像，同时根据截取时设定的视线海拔（Eye Alt）来推算图像的比例尺[5]。若有条件，还可结合其他遥感图像进行融合，或者利用其坐标数据作为其他遥感图像几何纠正的依据，以增强遥感图像的精度。
1.2 Google Earth研究现状
国内对于Google Earth遥感图像，无论是教育、道路建设、自然灾害监测、地质研究、考古研究、新农村建设等众多领域，均有较为广泛的研究，国内外亦有众多相关论文发表，人们对Google Earth的关注程度可见一斑。同时，在互联网上，相关的电子论坛、社区、博客等，也有相当一部分人参与Google Earth的讨论。随着高速互联网的普及，Google Earth正逐渐成为一个跨学科、简单易用的地理信息资源平台。
2土地利用分类概述
2.1土地利用分类概念
土地资源是人类赖以生存与发展的基础资源和物质保障，土地利用则反映了人类与自然界相互影响与交互作用最直接和最密切的关系。土地资源能否得到合理和有效利用，直接关系到人类社会经济能否持续增长、能否保证不断增长的人口的食物安全、能否维护人类生活环境的生态安全等一系列可持续发展重点问题。随着我国人口增长、生产力发展、城市化进程的加速，土地利用的主体和问题结构日趋复杂、利用强度日益增大，土地紧缺、土地污染、土地退化等问题逐渐暴露出来，寻求解决这些问题的科学途径决定了开展土地利用综合研究的必要性和重要价值。
土地利用分类是区分土地利用空间地域组成单元的过程。这种空间地域单元是土地利用的地域组合单位，表现人类对土地利用、改造的方式和成果，反映土地的利用形式和用途(功能)。土地利用分类是为完成土地资源调查或进行统一的科学土地管理，从土地利用现状出发，根据土地利用的地域分异规律、土地用途、土地利用方式等，将一个国家或地区的土地利用情况，按照一定的层次等级体系划分为若干不同的土地利用类别。
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2.2国内外土地分类状况
目前在国内外的土地利用分类研究中，都是根据土地利用特点及土地利用的产品或土地功能的差异划分土地利用类型[6]。主要土地利用类型有耕地、林地、牧草地、建设用地、自然保护区等。土地利用还可进行层次分类，如第一级按土地利用特点和主导功能划分；第二级按土地利用的主导产品或具体功能划分；第三级按集约水平划分等；具体划分层次一般依据研究尺度而定。许多发达国家在二战后开展了大规模的土地利用状况调查；在20世纪80年代前已基本完成，现在已没有政府主导的大规模的调查工作。因此，国外有关土地利用调查方面的研究，主要是如何利用遥感技术通过波段组合和处理和分类算法等技术提高土地利用分类精度的研究，以及应用于宏观尺度的土地利用分析。我国在1996年全面完成了第一次全国土地利用现状调查，在制订包括8大类、46个二级类的土地利用分类体系的基础上，基本查清了全国土地利用状况，包括各种土地利用类型的面积、分布和权属（所有权）状况。时隔10年后，2006年国务院下发了《关于开展第二次全国土地调查的通知》，主要任务包括：开展农村土地调查，查清全国农村各类土地利用状况；开展城镇土地调查，掌握城市建成区、县城所在地建制镇建成区的土地状况；开展基本农田状况调查，查清全国基本农田状况；建设土地调查数据库，实现调查信息的互联共享。目前第二次全国土地调查工作已经完成全部县(市)的查与入库工作和逐级汇总，形成了以2009年12月末同一时点的全国土地利用状况的调查成果。这次土地利用状况调查全部以高分辨率的正射遥感影像为调查的底图，采取室内地类判读与地面校核和权属确定的方式，首次全面实现了RS与GIS的结合，建立了国家、省、地、县四级集影像、图形、地类、面积和权属于一体的土地利用状况的调查数据库及管理系统。该成果将为编制土地利用总体规划，合理利用、有效保护土地资源和实行最严格的耕地保护制度提供依据[7]。
2007年8月中华人民共和国质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会日前联合发布《土地利用现状分类》国家标准(GB/T 21010-2007)，标志着我国土地资源分类第一次拥有了全国统一的国家标准[8]。
《土地利用现状分类》国家标准确定的土地利用现状分类，严格按照管理需要和分类学的要求，对土地利用现状类型进行归纳和划分。一是区分“类型”和“区域”，按照类型的唯一性进行划分，不依“区域”确定“类型”；二是按照土地用途、经营特点、利用方式和覆盖特征四个主要指标进行分类，一级类主要按土地用途，二级类按经营特点、利用方式和覆盖特征进行续分，所采用的指标具有唯一性；三是体现城乡一体化原则，按照统一的指标，城乡土地同时划分，实现了土地分类的“全覆盖”。这个分类系统既能与各部门使用的分类相衔接，又与时俱进，满足当前和今后的需要，为土地管理和调控提供基本信息，具有很强的实用性。同时，还可根据管理和应用需要进行续分，开放性强。本分类系统能够与以往的土地分类进行有效衔接，不至于由于新分类造成土地基本信息的“断档”。
《土地利用现状分类》国家标准采用一级、二级两个层次的分类体系，共分12个一级类、56个二级类[9]。
3 利用Google Earth影像数据进行土地利用分类
3.1获取Google Earth影像数据
3.1.1 利用GEtScreen获取图像
GEtScreen是一款专门针对Google Earth的免费截图软件，在指定Google Earth截图区域之后，能够自动截图与拼图，导出为jpg格式图片，优点是截图效率高，自动化，但由于软件不兼容Windows 7 64bit操作系统，故在本文中未采用。
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3.1.2 利用Space Eye和Adobe Photoshop获取图像
图3-1 利用Space Eye截取Google Earth图像
Space Eye是武汉大学电子信息学院图像处理与智能系统实验室开发的一款Google Earth截图工具，兼容Windows XP以上操作系统。
在一台硬件配置合适，安装有Windows XP/Vista/7操作系统，并有宽带连接的PC机上，按需求安装Google Earth软件的相应版本。打开Google Earth软件，点击搜索，输入“商丘师范学院”，即可到达所需的区域。打开Space Eye软件，在Google Earth中调整图像的视线高度为400m，比例尺值为80m时，截取比例尺图像，用屏幕标尺软件JRuler测量比例尺实际长度，计算出图像的实际比例尺，如图3-2所示，图上比例尺长度为7.20cm，实际长度为80m，则比例尺为1:1111（此比例尺由于是中间值，不能取整数，否则会造成误差扩大）。
图3-2 用屏幕标尺软件测量比例尺长度
用Space Eye截取第一张图，命名为1-1.jpg，在保持比例尺值和视线度值不变的情况下，在Google Earth中用键盘方向键自左至右横向截取图像，相邻图像之间重叠30%左右，每张分块图片按照其所在位置命名编号为x-y.jpg，直至将一行截取完毕。依此方法，逐行截取图像，每行间也重叠30%左右，一直将所研究区域全部截取。
打开Photoshop软件，依次点击“文件”—“自动”—“Photomerge”，打开图片合并对话框，为保证图像合并的质量，合并方式选择“拼贴”。导入截取的分块图片，开始图像合并。根据实践，分行导入分块图片，进行合并，再将合并结果进一步合并成全图，其运算时间和系统资源消耗要比一次性导入所有分块图片大为减少，所以合并时推荐前者。合并完成后，用Photoshop将图像切去白边和多余区域，存储为高质量tiff格式图片。
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