巴布亚新几内亚20年期间土地利用和土地覆被变化检测外文翻译资料

 2022-08-14 14:08:59

英语原文共 14 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

巴布亚新几内亚20年期间土地利用和土地覆被变化检测

Sailesh Samanta, Dilip Kumar Pal

Department of Surveying and Land Studies, PNG University of Technology, Lae, Papua New Guinea

摘要

人们在追求更好的生活品质时，对沿海地区生活有着普遍向往。 因此，沿海地区土地利用/土地覆盖活动的活跃势头变得明显。由于人口的迅速增长，沿海地区土地利用/土地覆盖情况不断迅速变化。 借助地理信息系统对跨越遥感数据进行数字变化检测分析，在过去的20年里，辅以现场数据和地面真相信息。 这项目前的研究简要地试图找出发生在主要的三个沿海城市变化的性质。米尔恩贝省首府巴布亚新几内亚；莫罗贝省首府Lae和巴布亚新几内亚首府莫尔斯比港，发生的土地使用和土地覆被变化。使用1992年Landsat5专题成像仪数据和Landsat8业务土地成像仪数据记录了20多年来土地利用和土地覆盖的变化。导出了1992年和2013/14年度的土地利用和土地覆盖图以及1992-2013/14年的变化检测矩阵。。 研究结果显示，城市景观极为广阔，在1992年至2014年间增长了约5倍。 与此同时，阿洛陶的“天然森林”减少了444.96公顷，为6977.25公顷 莫尔斯比港周围的nLae和“红树林”和“草/灌木地”分别减少了127.78公顷和4859.39公顷。上述变化是由于不断增加的人口压力、土地保有权的转移、农业和工业发展造成的。

关键词

土地利用和土地覆盖、准确性评估、变化检测、遥感

1 介绍

通过分析地球表面的光学遥感数据，以生成关于一般土地利用/土地覆盖的专题信息[1]。 基于像素的多光谱图像分类通常用于信息提取的技术[2]。在这一进程开始进行之前，必须收集用户确定的地理区域的多光谱卫星图像。然后对图像进行良好的几何配准。在这种情况下，无云的最近卫星图像是最好的选择。获得土地使用/土地使用需要采取五个基本步骤：确定问题陈述和规划的性质，收集适当的数据集，信息提取/分析，分类输出的质量验证以及最终产品/报告的生成（表1）。

表1 从遥感数据中提取专题信息的一般步骤

高空轨道遥感数据对土地利用/土地覆盖分类系统非常有用[3]。 卫星数据分类的结果应符合一些重要的标准，由用户接受。这些标准是：1)分类准确率应超过85%，2）个别土地利用/土地覆被类别的准确率必须大致相等，3)要确保重复的结果从一个解释器同步到另一个解释器，并且一次同步到另一个解释器，4)更大的区域必须适用于分类，5)分类必须允许植被和其他类型的土地覆盖作为环境特征，6)时间分辨率和时间序列数据应适合于分类，7)可以从地面真相收集中确定子类别的选择，8)必须有可能汇总子类别，9)与未来土地利用/土地覆盖的比较应该是相当大的，10)如有可能，应记录土地的多种用途。

土地利用/土地覆盖图对任何地区的资源管理和规划方案都非常重要。 天然植物按季节和年物候周期生长。 为了能够对比这种细微差别，分析多季节/多时间卫星数据是必不可少的. 作为人类生存的历史支柱之一，向城市和城市地区迁移以寻求财政力量已成为人类固有的本性。研究一段长时间情况是很重要的。沿海地区是最重要的地区之一，由于恶劣的天气和其他金融/工业活动，人口压力迅速增加。有必要监测沿海地区人口压力引起的土地利用/土地覆盖的变化，例如湿地和邻近重要生态位的减少(例如红树林)，以及由于竞争而造成的废物负荷，以占用有限的人力占用空间、工业基础设施/资源和所有其他与码头有关的活动。土地利用/土地覆盖图确定了可以开展监测活动（变化检测）的基线。 土地覆被变化是衡量自然生境损失或收益的直接指标[4]。。 环境、城市或其他应用的变化检测研究通常使用中等分辨率数据集，如Landsat5/7、TM/ETM。 土地使用和土地覆被资料变化检测研究可以被规划者用作开发多标准决策支持系统的基本参数之一，例如评估城市增长，确定自然资源变化，也在趋势分析的研究中。这项研究工作的目的是利用多光谱卫星图像查明1992-2013/14年期间的土地利用/土地覆盖变化情况。

2 资料及研究区域

大地卫星5号和8号是由美国地质调查局（USGS）和国家航空和空间管理局(NASA)联合运营的两个卫星飞行任务。Landsat5上的传感器是专题成像仪(TM)，而Landsat-8则是业务陆地成像仪(OLI)。大地卫星5号和8号的增强传感器仪器旨在监测地球表面的中等尺度特征。光学带(TM为1至5级，OLI为1至7级)被用来找出研究区的土地利用/土地覆盖类别。使用了两组数据（1992年和2013/2014年），空间分辨率为30米，以了解三个不同乡镇地区沿海聚落的变化。对于OLI传感器，TM数据的辐射分辨率为8位和12位。 有关数据来源、位置和数据收集日期的详细信息见表2。

表2 土地利用卫星图像/土地覆盖图编制的详细资料

本研究在三个沿海乡镇地区进行，即Alotau、Lae和Moresby港。 米尔恩湾省首府，Alotau位于巴布亚新几内亚东南角米尔恩湾北岸(10˚19rsquo;S，150˚26rsquo;E)。第二大城市莱伊，莫罗贝省的首都，位于马尔卡姆河口(6˚44rsquo;S，147˚00rsquo;E)。它也被称为工业城市，也是巴布亚新几内亚最大的货运港。 莫尔斯比港位于巴布亚湾沿岸(9˚30rsquo;49rsquo;S，147˚13rsquo;7.7rsquo;E)。它是首都，也是巴布亚新几内亚最大的城市。 这座城市以国家的贸易和工业枢纽而闻名。这座城市被称为中央省包围的国家首都区。

3 研究方法

使用遥感数据绘制大面积土地利用/土地覆盖图需要仔细规划各种环节。以下环节与成功地将遥感数据转化为土地使用类别特别相关。

选择合适的卫星图像和变化检测算法具有重要意义[5]。更改检测技术可以以表格形式检测“from-to”信息。 本研究采用的方法是“后分类比较变化检测”。这是是一种定量的变化检测方法，必须对卫星数据进行校正（地理参考）和分类，以便进行逐像素比较以生成最终结果。因此，精确的图像校正和分类对于变化检测输出层的后分类比较非常重要[6]。

研究区域土地利用/土地覆盖数据集的编制方法分四个部分进行：1)实地前研究；2)实验室工作；3)实地观察和核查；4) 后场实验室工作。前场研究包括对研究区背景历史的研究。 Alotau、Lae和Moresby港，研究有助于发展现有物质环境的属性 土地利用/土地覆被研究，收集研究区的遥感和抵押品数据，收集地面控制点(GCPs)进行整改。实验室工作包括地理参考、分设、制作带遥感和附带数据的面具。实地观察包括收集地面真相，查明不同情况、不同点的ENT特征及其光谱特征。实验室工作包括数字分类、实地后分类核实、利用实地真相修改分类、重新编码、生成用于准确性评估的误差矩阵、根据ASCII格式最终数据集的估计单元大小生成统计数据，最后生成专题地图。

整改过程包括地理参考，将地图协调分配给卫星图像。 这是通过从原始数据（卫星）和参考地图（已校正）。转换过程是通过估计图像上和地图（参考）上的一组点(GCPs)之间的适当转换关系来进行的。首先，使用通用横向Mercator(U TM)投影系统和WGS84基准对所有三个位置进行单图校正，均方根误差范围为0.02~0.03。 所有一切 参考地图是通过这个过程纠正的。然后对所有六幅卫星图像（每个研究地点两幅图像)进行了双图像(映射到图像）校正：使用UTM投影系统和WGS84基准，均方根误差范围为0.09~0.1。在Erdas软件中，利用感兴趣区域(AOI)层对研究区进行子设置提取。研究地点的实际地理扩展（矩形面积）见表3。

表3 土地利用卫星图像/土地覆盖图编制的详细资料

选择并定义了所有感兴趣的类，以成功地对所有卫星图像集进行分类[7]。制定了不同的分类方案，可以很容易地纳入遥感数据获得的土地利用/土地覆盖数据。在本研究中，使用了两组Landsat数据来生成研究区的土地利用/土地覆盖图。 每个传感器具有独特的光谱波段排列，如表4所述。

表4 光谱波段考虑Landsat5，TM和Landsat8，OLI

训练地点的选择是强制性的，以进行监督分类，以确定土地使用/土地覆盖类别。 在收集训练数据后，组合通常排名acc 根据他们的潜在能力，区分一个类和其他类使用多个波段的两个传感器。单变量和方差协方差矩阵等统计度量非常有用解决上述问题。从所有波段的训练数据集生成单变量和方差协方差矩阵，如表5所示。在整体考虑中，选择标准假色带5、4和3进行分类[8]。

表5 利用OLI图像对9个土地利用/土地覆被类进行单变量和方差协方差矩阵（部分）

利用ERDAS中的最大似然算法[9]，在监督分类的基础上，为Alotau、Lae和Moresby港绘制了土地利用和土地覆盖图，并最终在ArcGIS中打开，以确定1992至2013/14年期间发生的重大变化。

4 结果及讨论

选择不同的主要土地利用/土地覆盖类型对Alotau、Lae和Moresby港地区进行分类。它们是深水、浅海、河水、茂密的植被、低密的植被、红树林、农业/种植、灌木林、露天休耕或退化土地以及城市和建筑。表6-8描述了所有选定的土地利用和土地覆盖类别。图1-3显示了所有三个沿海区域1992至2013/14年度的详细统计数据。

表6 基于TM和OLI卫星图像的Alotau地区土地利用/土地覆盖

表7 基于TM和OLI卫星图像的LAE地区土地利用/土地覆盖

表8 基于TM和OLI卫星图像的莫尔兹比港地区土地利用/土地覆盖

图1 Alotau土地利用/土地覆盖图，[a]1992年和[b]2014年

图2 莱州土地利用/土地覆盖图，[a]1992年；[b]2013年

图3 莫尔斯比港土地利用/土地覆盖图，[a]1992年；[b]2013年

为了评估分类的准确性，导出了一个误差矩阵[10]，该误差矩阵表示按行和列排列的数字方阵。表9-14显示了分类的详细准确性结果。采用50个样本点对每个研究地点进行分层随机抽样进行准确性评估。从误差矩阵中导出了两种不同的度量，即用户精度和生产者精度[11]，[12]。Alotau、Lae和Moresby港地区的总体分类准确率分别为90.00%、86.00%、88.00%和94.00%、92.00%、92.00%。通常使用Kappa系数来判断地图精度[13]，[14]。Kappa统计数据分别为1992年的0.8873、0.8397、0.8873和2014年的0.9324、0.9071、0.9096。

利用变化检测矩阵，逐像素比较了1992年和2014年的分类数据（表15-17）。每个像素都被指定是否已更改为任何其他类或保持不变。

表9 1992年Alotau分类精度和Kappa统计

表10 2014年分类精度和Kappa统计，Alotau

表11 1992年LAE分类精度和Kappa统计

表12 2013年LAE分类精度和Kappa统计

表13 分类精度和1992年分类的Kappa统计，莫尔斯比港

表14 莫尔斯比港2013年分类精度和Kappa统计

表15 Alotau21年来土地利用/土地覆盖的变化检测（交叉记录）

表16 莱州20年来土地利用/土地覆盖的变化检测（交叉记录）

表17 莫尔斯比港21年来土地使用/土地覆被变化检测

根据卫星图像分析，在整个研究期间（1992-2013/14），林地明显减少，农业、城市和建筑面积相应增加。草地（包括灌木)平均减少155.98公顷/年，林地(密度)平均减少67.14公顷/年，而城市和在Alotau地区，建筑面积分别增加25.13公顷和100.79公顷/年。阿洛陶城区总面积2569.12公顷，为2014年总面积的7.01%，约为1992年的6倍.. 林地（稠密和低密度)平均减少minus;348.86公顷/年，而草地(包括灌木）和城市及建成区面积增加306.08公顷/年，重新种植面积增加61.60公顷/年在莱地区。城市面积为1758.6公顷（4.4%），因此与1992年的情况相比增加了约3.5倍。红树林植被平均减少minus;6.39公顷/年，草地（包括灌木）减少277.81公顷/年，而城市和建成区则增加179.7公顷/年莫尔斯比港地区(国家首都区)。2013年，城市面积为4501.62公顷（5.12%），比1992年增加了4.95倍。

5 结论及建议

巴布亚新几内亚全国住房和人口普查显示，莫罗贝的人口年均增长率为3.5%，中部为2.6%，米尔恩湾省为2.8%。目前（2011年人口普查），有71286人居住在莱城LLG；318128人居住在莫尔斯比港(NCD)，12628人居住在Alotau市区LLG，人口密度分别为1598人、1325人和3237人。根据“巴布亚新几内亚森林状况”（2008年)[15]的报告，1972-2002年(30年)期间，巴布亚新几内亚15%(82%-71%）的多种雨林被清除，8.8%被退化由于人类活动，如伐木（48.2%)、自给农业(45.6%)、采矿和种植园(1.8%）。Alotau地区

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[235762]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章