遥感数据库
⑴ 论述地物光谱数据库在遥感分类中的作用
定义
光谱库是由高光谱成像光谱仪在一定条件下测得的各类地物反射光谱数据的集合。
简单来说就是物体和该物体的光谱信息。
用处
在遥感有监督分类的过程中，需要已知目标的光谱数据，用于分类训练或者结果检验。这时候就需要地物光谱数据库来提供，光谱库越完善，分类精度越高。
可以简单的理解为分类的参考依据。
目前常用光谱库
（1）USGS顾客，是1993年美国地质勘探局USGS建立，波长范围0.2 ～ 3.0um。
（2）JPL光谱库，主要为矿物的光谱数据。最后按照小于45um,，45～125um,，125～500um 3 种粒度，分别建立了3 个光谱库JPL1，JPL2， JPL3，反映了粒度对光谱反射率的影响。
（3）JHU光谱库，是约翰霍普金斯大学提供了包含15 个子库的光谱库，针对不同的地物类型选用了不同的分光计，并且每种地物都给出了详细的文本介绍。
（4）ASTER 光谱库，是2000 年加利福尼亚技术研究所建立。光谱库的数据来源于USGS、JPL、JHU3 个光谱库，共计8 类，包含:矿物类(1348 种)，岩石类(244 种)，土壤类(58 种)，月球类(17 种)，陨石类(60 种)，植被类(4 种)，水/雪/冰(9 种)和人造材料(56 种)。
（5）中科院遥感所数据库，由1998 年中科院遥感所建立，共收集地物光谱数据5000 条,这是我国第一部系统的光谱库
⑵ 利用SPOT-5遥感影像更新土地利用数据库技术的探讨——以黑龙江省望奎县为例
王志 魏丽君
（黑龙江省国土资源勘测规划院，哈尔滨，150056）
摘要：更新土地利用数据库是国土资源信息化建设的重要内容，是为各级土地管理部门的土地利用变更调查、土地规划、耕地保护、建设项目用地管理等提供准确、翔实、现势性的基础数据。本文具体结合黑龙江省望奎县数据库更新的实际情况，着重对利用SPOT－5遥感影像更新土地利用数据库技术所采用的一些新技术、新方法加以阐述，对更新土地利用数据库存在的问题加以分析，并且提出解决问题的办法。
关键词：遥感；土地利用更新；数字正射影像图；“3S”；望奎县；黑龙江省
遥感技术应用始于20 世纪50年代，至今已经历了50 多年的发展。随着遥感卫星技术的进步，遥感影像分辨率得到大幅度的提高，并以速度快、时间短、成本低等许多优势，在国土资源调查方面已被广泛应用。特别是在利用遥感技术快速更新土地利用数据库方面，提供了重要的技术支持。
县级土地管理是整个土地管理的基础，由于近年来经济与社会的高速发展，土地利用基础图件在更新上落后于土地利用状况变化，不能准确、及时地反映土地利用状况。大大阻碍了经济、社会发展的需要。在此背景下，应用遥感技术更新土地利用数据库已迫在眉睫，使用高分辨率遥感数据源，结合 GPS 和 GIS 技术实现土地利用数据库的更新，从而为各级土地管理部门提供准确、翔实、现势性强的土地利用状况信息。为此，本文以黑龙江省望奎县为例，采用 SPOT－5 2.5 m 高分辨率卫星遥感数据为信息源，将制作好的1∶1万遥感数字正射影像图与土地详查矢量数据叠加，通过矢量、栅格结合的方法，辅以专家知识、人机交互提取变化信息，将外业调查后的变化信息属性赋予矢量数据，然后重新建立拓扑关系，生成更新后的土地利用数据库。
1 项目区的基本情况
望奎县是黑龙江省以农业为主的一个县，位于黑龙江省中部，松嫩平原与小兴安岭西南边缘过渡地带。地处东经126°10′23″～126°59′00″，北纬46°32′07″～47°08′24″。东南以克音河、诺敏河、呼兰河三条界河与绥化市、兰西县相邻，西以通肯河为界，与青冈县相望，北与海伦市接壤。全县幅员面积2320km2，南北长约62km，东西宽约60km。
望奎县形状近似平行四边形，由于受小兴安岭余脉的影响，地势东高西低，东西坡降约在千分之一，南北坡降三千分之一左右。最高海拔250.9m，最低点海拔127.8m，绝对高差123.1m，平均海拔167m。地貌类型大体可分三个单元，东部和南部丘陵起伏漫川漫岗，中部过渡地带微有起伏，西部低洼平坦。
2 总体技术路线
利用遥感影像更新土地利用数据库，自动化程度较高，能够及时、真实、客观地反映土地利用状况。因此，利用 SPOT－5 2.5 m 遥感影像来更新望奎县土地利用数据库，与日常采用的变更方法相比，在总体技术路线上，会有一些新的特点。
2.1 影像土地分类采样表的建立
总体上来说，项目区域特点不同，比如山区、丘陵、平原、沙漠等，在遥感影像上反映出的地类表征不同。而且，选择分辨率的高低与影像的时相等各方面，也会影响着遥感影像反映出的地类表征。因此，建立起一个适合本项目区域的影像土地分类采样表对于内业解译、提取变化信息显得非常重要。土地分类采样表也就是影像的解译标志，它是在影像上能直接反映和判别地物信息的影像特征，它是识别地物属性的主要依据，包括形状、大小、图案、色调、纹理、阴影、位置、布局、分辨率等。在望奎县数据库更新项目选取法国 SOPT－5遥感影像，通过野外调查确定和地物间的对应关系，借助有关辅助信息（规划图、地形图等有关资料等），对各类型在影像图上反映的特征做出描述，建立起一套有代表性的影像土地分类采样表，大大方便了内业解译与变化信息提取工作。图1为采样表的一部分。
图1 影像土地分类采样表
2.2 “3S” 集成技术在更新土地利用数据库中的综合应用
“3 S”集成技术是指 RS （Remote Sensing）、GPS （Global Positioning System）、GIS （Geographical Information System）在平行发展的进程中，逐渐综合应用的技术，三者的有机结合，构成了一个一体化信息获取、信息处理、信息应用的技术系统，是一个充分利用各自技术特点的空间技术应用体系，并逐步成为一个实践性和应用性较强的新学科。
一方面，GPS 测量在 SOPT －5 遥感影像制作（几何校正配准）中的应用，在SOPT－5 遥感影像上选取明显地物点，通过外业 GPS 高精度测量来进行影像图的几何纠正，制作 1∶1 万遥感数字正射影像图；另一方面在 GIS 支持下的土地利用更新，包括数据矢量化编辑、叠加、拓扑关系的建立。在望奎县土地利用更新过程中，使用的是国产 GIS 软件，即武汉中地公司开发的 MAPGIS6.5 软件来进行的土地利用数据库的更新工作。
2.3 矢量数据与栅格数据相结合，多种信息提取方法并用
矢量数据主要包括土地利用现状数据库；栅格数据主要包括1∶1 万遥感数字正射影像图和扫描纠正后的土地利用现状图。通过矢量数据和栅格数据对比分析，进行矢量化更新，提取变化信息。信息提取方法包括人工目视解译、计算机自动提取、人工目视解译与计算机自动提取相结合。本次更新中主要采用的是以人工目视解译为主，人机交互式进行土地利用数据库的更新。
2.4 遥感数据与土地利用基础图件相结合
充分利用土地利用现状调查、城镇地籍调查、行政勘界、建设用地批次用地成果、土地整理、复垦成果以及日常变更数据辅助确定土地利用类型与变化情况，减少外业调查工作量，缩短更新土地利用数据库的时间。而且，保证了土地利用类型的准确性。
2.5 内业判读，外业核查的路线
遥感对地观测仅仅反映了地物的光谱特性，即土地覆盖的表征，而土地利用图反映的是土地利用的状况，土地覆盖的变化并非完全代表土地利用的变化。此外，通过人工目视解译提取出来的变化属性信息需要外业调查，如零星地物、线状地物的宽度以及权属等。因此，需要内、外业相结合确定土地利用类型，这样可以保证本次更新的彻底性，做到不重不漏，实现土地利用数据库的全面更新。
3 工作方法
工作方法主要分为四个步骤：①SPOT－5 2.5 m遥感影像处理过程，包括制作1∶1 万遥感数字正射影像图；②内业处理过程，包括变化信息提取、外业前图件制作；③外业调查过程，包括核实变化信息、调查零星地物及线状地物宽度、权属界线等；④土地利用数据库的更新入库过程。工作流程图见图2。
3.1 制作 1∶1 万遥感数字正射影像图
卫星遥感数字正射影像图（Remote Sensing Digital Orthophoto Map，简称RSDOM），是利用卫星遥感获取的具有一定分辨率的全色影像及多光谱影像，经几何纠正及相应的图像处理后生成的影像数据集，它同时具有地图的几何特性和影像特征。本次遥感影像数据源采用的是法国 SPOT－5 2.5 m 全色影像与10 m 多光谱数据卫星数据，其数据分辨率完全满足数据库更新的要求。景宽为60km2×60km2，含云量为零，以整景为单元，利用卫星影像处理软件 ERDAS，将2.5m 全色影像与10m 多光谱数据融合。由于望奎县地势较为平坦，故采用加权乘法的融合方法，其优点是能较好地保留高分辨率图像的纹理信息及多光谱图像的彩色信息，制作卫星遥感数字正射影像图。再利用图像处理软件 photomapper制作1∶1 万数字正射影像图。影像处理技术流程见图3。
3.2 内业处理
利用国产 GIS 软件 MAPGIS6.5，建立工程数据，通过矢量数据与栅格数据相结合的方法，通过遥感影像与土地利用矢量数据对比，人机交互式进行数据库更新。在内业中无法判定的信息，特殊标记出来，在制作外业图件时同时打印出来，以便通过外业调查来核实土地利用变化状况。
图2 数据库更新工作流程图
矢量化更新采集包括：①图形数据的更新采集，采用分层方式进行，分层按《建库标准》要求，主要包括等高线、水系、道路、行政界线、权属界线、地类界、其他带有宽度的线状地物、零星地物、文字注记等，同时根据建库软件的需要，对各主要层次进行细分，以达到不同图形要素可以明显区分，在建库时分别采用；②属性数据的更新采集，严格以外业提供的表格地类属性为准，大部分属性通过分类编码、图层、实体定义加以区分和自动转换，再通过几何图形的相对位置关系确定其权属；③图幅数据的接边工作，接边按照规范所规定的原则将相邻图幅分割开的同一图形对象不同部分拼接成完整对象，接边处理包括图形接边和属性接边，属性接边就是确保相邻图幅接边要素其属性的一致性。
3.3 外业调查
外业调查是获取土地现状信息的关键和基础，如果没有扎实细致的外业调查工作，即使是最新的遥感影像数据，也无法准确地判读。另外，项目涉及的合乡合村权属界线的调查工作，也必须实地调查。外业调查包括行政界线调查、权属界线调查、零星地物调查、线状地物宽度调查、地类调查、调查居民点、用地单位和河流等名称调查等。依据《土地利用更新调查技术规定》及相关技术规定，按照《全国土地分类》（过渡期间适用）三级分类标准，将所有外业调查信息记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。
图3 影像处理技术流程图
3.4 土地利用数据库更新
本次更新所采用的数据库软件是爱地土地利用管理信息系统。因此，首先修改数据字典，然后修改分幅索引图数据和行政区索引图数据，最后将准确的入库所需要的文件包括零星地物点文件、线状地物线文件、地类图斑面文件以及图廓整饰注记点文件进行入库，然后进行全县面积的统计汇总、标准格式的分幅土地利用现状图的输出以及各种土地汇总表格的打印。
4 存在问题与解决方法
项目采用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库，发挥了遥感影像获取数据速度快、精度高、范围广的特点，既缩短调查时间，又保证调查精度、节省调查费用。但在本次更新调查过程中也发现了一些问题，有待于进一步研究和解决。
4.1 影像处理与精度评定
在 SPOT－5 遥感影像处理方面，影像质量应层次丰富、清晰易读、色调均匀、反差适中。本次项目在影像处理方面虽然满足了工作要求，但在影像质量上还要有所提高，从长远来看，如果选用数据源为美国的快鸟，那么它的分辨率为0.61m，与 SPOT－5 2.5m相比分辨率高出了4 倍多，这对影像处理质量方面要求更高。它不仅直接影响着变化信息的提取，而且还影响着目视解译的准确性。所以应该积累经验，加强在影像处理质量上的提高。
精度评定是对数字正射影像图制作质量的一个评定标准。精度评定采用外业特征控制点实测坐标与其影像同名点图像坐标的较差作为评定参考，可以借助 GPS 在影像上同名地物点上实地测量坐标，与图像坐标进行较差分析，这是利用遥感影像更新土地利用数据库前期的一个重要环节。只有符合国家标准，才可以利用遥感影像来进行更新工作。
4.2 矢量化线状地物的偏移处理与屏幕矢量采集处理问题
通过矢量、栅格数据结合的方法，将土地利用数据库与1∶1 万数字正射影像图套合更新，出现矢量线状地物与同名影像上线状地物偏移的问题。根据国家标准与黑龙江省土地利用更新技术方案要求，在数据库文件与影像套合时，当矢量线条与影像上的同名线状地物偏差大于图上1 mm （相当于 SPOT－5 2.5 m 影像的4个像素）时视为偏移，对偏移的线状地物应进行纠正，如果偏移的线状地物不发生宽度、地类码的变更，可采用线工具中平移、复制等进行纠正处理；如果属性改变，将通过外业调查核实变化信息。
在此基础上，通过影像进行屏幕矢量线状地物偏移处理。与此同时，又涉及到一个屏幕放大倍数的问题，如果在屏幕采集时放大倍数过大，将会出现影像的失真，看不清线状地物的边缘轮廓，影响线状地物的偏移处理位置；但屏幕采集时放大倍数过小，又会出现线状地物偏移处理不完全，过于粗糙，套合不准确。在项目进行时经过多次实验，一致认为参照遥感影像矢量化放大倍数标准为 0.9 倍为宜。这样，既保证了影像的边缘清晰、不失真效果，又保证了线状地物偏移处理的完全性。
4.3 数据库更新的工作量较大
与传统更新方法相比，利用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库优势非常的明显。但是由于涉及前期的准备和外业调查工作量依然很大，在前期提取变化信息时，主要还是采用人工目视解译。而且，土地利用数据库还是20世纪90年代初的详查成果，所以提取变化信息数量较大。本次更新项目提取的变化地块近两万块，不仅如此，还要通过外业将提取的变化信息一一核实，并且每一个变化信息都要记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。这个工作量也较大，而且有不可避免的人为误差存在。所以，在利用遥感影像更新土地利用数据库同时，应该在此基础上研究探索，寻求更有效的方法在计算机上进行变化信息的提取，减少外业的工作量，提高数据的准确性。
4.4 完善数据质量检查机制，数据库更新进一步规范
数据质量检查贯穿更新土地利用数据库项目的始终，是数据库建设工作中极其重要的组成部分，其工作量占整个建库工作的60%以上，数据质量检查是保障数据库质量的重要工具。质量检查包括计算机逻辑检查和人工检查，主要是针对数据结构和精度进行检查。本次项目中成立三级质量检查机制，有小组自检、一级检查和二级检查，为项目的质量保驾护航。
在项目实施的同时，完全参照国家有关标准和要求以及省级出台的有关规范。但是，在项目进行当中，有些比较细致的工作仍无章可循。所以，在更新土地利用数据库方面还需要进一步规范标准和要求，以便达到数据的共享。
4.5 需要培养一支高素质的土地更新调查队伍
在项目进行的前期，需要对更新土地利用数据库队伍进行强化培训。因为，更新调查质量好坏决定着更新项目的成败；而且，土地更新调查涉及到土地管理、地学、土壤学、农学、测绘学、信息学等多门学科，调查人员必须具备上述各学科的理论知识和应用技能，才能保证土地更新调查的质量。
采用 SOPT－5 遥感影像更新土地利用数据库与传统方法相比，省时快速、减少人力、节约资金、数据准确，保证了更新调查成果质量，为新一轮土地利用总体规划修编、农村集体土地登记发证、基本农田保护、土地开发复垦整理、建设用地审批等提供了准确、翔实的数据。而且，遥感技术的应用将会推动土地变更调查工作自动化和土地资源信息化，大大提高土地利用变更调查数据的准确性和及时性，从根本上解决土地利用现状图的更新问题。
参考文献
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刘顺喜.土地资源调查.北京：当代中国出版社，2006
⑶ 什么是遥感数据源
数据源（Data Source）顾名思义，数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。因此一切遥感数据获取的传感器，其采集到的数据都叫遥感数据源。
遥感是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测，遥感影像我们可通过遥感集市云服务平台免费下载或订购的方式获取。
⑷ 什么是二调图
二调是，国土资源部第二次土地大调查项目，该项目基础工作已做完，项目成果已开展应用了，二调图就是二次调查完成的各级土地利用现状图件，也是组成的数据库。
1．各级土地利用数据库。
2．各级土地权属数据库。
3．各级多源、多分辨率遥感影像数据库。
4．各级基本农田数据库。
5．市（县）级城镇地籍信息系统。
第二次全国土地调查，简称“二调”，作为一项重大的国情国力调查，目的是全面查清目前全国土地利用状况，掌握真实的土地基础数据，建立和完善土地调查、统计和登记制度，实现土地资源信息的社会化服务，满足经济社会发展及国土资源管理的需要。
⑸ 遥感作业空间数据库的建立流程有那些
建模，入库，生产。
数据库建模过程。这一过程主要是根据行业应用特点及对其的理解，制定出比较规范的数据规范，在逻辑上建设数据库。数据监理过程。这一过程主要是检测数据的正确性，从而保证建库的准确性。利用各种工具将各种数据入库的过程。此过程主要是将可以得到的各种数据纸制数据，矢量数据，栅格数据，遥感数据等快速、准确的入到库中。
通过设计和建database空间数据库，掌握空间数据库设计和建设流程，学会所学GIS知识独立分析决问题的能力，对所学建库知识进行一个完整的串接。需求分析，旅游业是一个综合性很强的信息依赖型产业，旅游信息的获取、加工、传播和利用对旅游业的发展起着举足轻重的作用。从旅游者和旅游规划管理部门的需求出发建立旅游信息数据库，不仅可以使旅游者和旅游规划管理部门能够快速、准确地查找和检索自己所需要的旅游信息，而且能够促进旅游信息规范化和标准化，促进旅游信息的共享，打破对旅游信息的封锁；旅游信息数据库的建立有利于从整体上对旅游业进行宏观的调控和管理，有利于旅游业协调、健康有序的发展。
⑹ 基于高分辨率遥感影像的土地利用数据库建设
王文卿
（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）
摘 要：针对目前国家级和省级国土资源管理对现势性土地利用数据的要求，在高分辨率遥感影像处理、基于遥感影像的土地利用信息提取及数据库建设等方面开展有益的尝试，以便为国土资源管理提供快速、准确的土地利用信息，为国土资源的管理提供基础信息服务和辅助决策工具。
关键词：高分辨率遥感影像 土地利用 数据库
0 前 言
我国人多地少，耕地资源稀缺，当前又处于工业化城镇化快速发展时期，耕地保护与建设用地需求的矛盾进一步凸显，充分发挥技术优势、及时掌握现势性土地利用现状，关系到控制布局和调控经济杠杆作用发挥的效率问题。位于我国南北交界的河南省拥有平原、丘陵、山区三种地形，本文利用法国 SPOT 5 卫星影像数据，在河南省开展全省基于遥感影像信息的土地利用数据库试点建设，快速获取国家级、省级国土资源管理所需要的土地利用现状。
1 试点地区及遥感影像数据源基本情况
河南省位于黄河中下游地区，面积 16.7 万平方千米，其中山地和丘陵共 7.4 万平方千米，平原和盆地共 9.3 万平方千米。采用覆盖河南全省范围的分辨率为 2.5 m 的法国 SPOT 5 数据源，数据获取时间为 2005～2007 年。数据共计 79 景，数据质量良好，基本满足一般条件下影像分类的要求。但由于影像接收时间跨度大，且多集中于春季和秋季，由于河南省季节分明的特点，因此，覆盖全省的影像存在着明显的色彩差异问题。
2 遥感影像数据处理
单景全色与多光谱数据是同步接收到的，其图形的几何相关性较好，影像处理采用先配准融合、后纠正的顺序 , 主要包括影像的配准、融合、正射纠正和镶嵌、裁切等。
2.1 影像配准
影像配准采用 ERDAS 软件中相对配准的方法，多光谱数据采用 XS2（红）、XS3（绿）、XS1（蓝）波段组合形式，重采样采用双线性内插法，以景为配准单元，以 SPOT 5 全色数据为配准基础，均匀选取配准控制点。对接收侧视角和地势起伏较大的个别区域增加控制点采集密度。
2.2 影像融合
采用乘积变换融合法和 ANDORRE 融合方法对全色和多谱两种空间分辨率的数据进行合成，融合后影像采用调整直方图、USM 锐化、色彩平衡、色度饱和度调整和反差增强等手段改善影像的视觉效果，使整景影像色彩真实、均匀、清晰，并且强化纹理等专题信息。
2.3 影像正射校正
影像正射校正采用 ERDAS 软件的 LPS 正射模块，利用 SPOT 5 物理模型，每景采集 25 个像控点均匀分布于整景影像，各相邻景影像重叠区有 2 个以上公共像控点。正射校正以实测像控点和 1∶5 万 DEM 为校正基础 , 以景为单元，对融合后的数据进行正射校正。
2.4 影像镶嵌
影像镶嵌以工作区为单元，在景与景之间镶嵌线尽量选取线状地物或图斑边界等明显分界处，尽量避开云、雾及其他质量相对较差的区域，使镶嵌后的影像色彩过渡自然，无裂缝、模糊和重影现象。
2.5 数字正射影像图制作
数字正射影像图（DOM）制作采用 Image Info 工具，按照 1∶1 万标准分幅进行裁切，覆盖完整的县级行政辖区。依据《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》，利用 MapGIS 下分幅进行图幅整饰。
3 基于遥感影像的土地利用信息提取
3.1 河南省土地利用遥感信息分类
结合河南省土地利用特点，本文制定了适用于河南省全省辖区的“基于遥感的土地利用分类”，将土地利用类型分为 3 个一级类，10 个二级类，5 个三级类，分类及相应含义见表 1。
表 1 基于遥感的河南省土地利用遥感信息分类
3.2 土地利用信息提取
以县级行政辖区为单元，将乡级及以上行政界线套叠在正射影像图上，结合样本影像信息并参考已有的土地利用数据库和土地利用详查资料，采用目视解译方法提取土地利用现状信息，同时建立遥感解译标志。建立遥感影像解译标志有助于缩小不同人员解译的差异，提高解译的准确性。本文采用的 SPOT 5 遥感影像的地面分辨率较高，因此，多数地物比较直观，易于判读。典型地类照片如图 1 所示。
图 1 典型地类照片
本文使用的数据源大部分为春、夏时相，因此，植被一般为绿色；耕地多呈绿色或浅绿色；水域呈深蓝或黑色；居民地多呈较规则的黑灰和灰白相间色；农村居民地则呈规则或不规则的绿和灰白相间色；铁路、公路多呈深灰或浅灰色。
地物的细部色调常呈现出有规律的纹理。塑料地膜育秧、蔬菜大棚、畜禽养殖场多为水平排列的条状纹理，但园地更为规则；林带、园林地的北侧或西侧一般会有阴影，而耕地没有。另外，根据有些地类常出现在特定的位置，可以利用此特征把色调、纹理相近的地类区分开来。如坑塘多出现在农村居民点内部及河流附近，工矿用地大多分布在公路、铁路两侧。
4 基于遥感影像信息土地利用数据库建设
基于遥感影像信息土地利用数据库建设，以县（市、区）为单位，结合河南实际，制定了“高分辨率遥感影像数据处理及数据库建设技术要求”、“省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准”等。在标准中定义了基于遥感影像的土地分类、文件命名规则、数据分层以及满足建库需要的属性数据结构。数据建库按照要求将矢量数据分别建立县级政区、地类图斑、线状地物、行政界线、地面控制点、地类界线、注记、样本图斑线、不一致图斑线等数据层，并对照标准，逐层输入属性内容，建立分县的基于遥感影像信息的土地利用数据库。
4.1 多元数据复合
利用已建成的土地利用数据库与正射影像数据叠加，参考数据库地类属性数据，根据遥感数据的光谱和空间特征，通过人机交互方式，采集土地利用现状信息。对于未建成土地利用数据库的区域，对收集到的土地利用现状图扫描、纠正、投影变换后与正射影像套合，辅助提取土地利用现状信息。
4.2 数据采集
（1）将原土地现状数据库行政界线与 DOM 影像套合，以影像为基准，修正行政界限。
（2）最小上图图斑面积：耕地和农村居民点为 3 mm×3 mm, 其他地类为 3 mm×5 mm。
（3）线状地物：宽度小于 30 m 的铁路、公路、河流等，沿影像轮廓中心线勾绘，大于等于30 m 的按图斑处理，当线状地物宽度变化大于 20％时，分段标记。
（4）河流：河流宽度为常水位线水面宽度 , 以原土地利用数据库数据或正射影像为准。
（5）公路林带：公路两侧宽度大于等于 30 m 的林带，按实际宽度标绘。公路宽度小于 30 m，而单侧林带宽度大于 30 m 的情况，则将公路按线状地物标识、而林带按实际宽度勾绘。
4.3 数据分层
按照《省级基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》的分层和命名规则将矢量数据分别建立县级政区、地类图斑、线状地物、行政界线、地面控制点、地类界线、注记、样本图斑线、不一致图斑线等数据层。
4.4 建立数据字典
全国民政部门行政编码标准中省级、省辖市、县级行政区的行政代码长度均为 2 位，乡级及行政村级政区代码均为 3 位。MapGIS 软件中县级行政区、市级行政区合并统称为“县级行政区”。因此，省级行政区代码为 2 位，县级行政代码为 4 位，乡级和村级行政代码为 3 位。
4.5 建立接合图表
接图表根据大地坐标建立索引，记录了每个图幅的图名、图号、经度、纬度等信息，是标准图幅输出的依据。
4.6 建立工程
以县级行政辖区为单位，对采编的行政辖区、行政界线、地类图斑、线状地物、地类界线、注记、影像、DEM 等文件进行数据整理入库，建立土地利用信息管理数据库。
5 基于遥感影像信息的土地利用分类面积对比分析
以县为单位将基于影像提取的土地利用分类面积与原土地利用数据库面积进行比较分析，以检验基于影像提取地类信息的准确度。分别抽取东部平原地区 2 个县、丘陵地区 2 个县、山区 2个县为例，以相对误差进行对比分析（表 2）。
计算公式：相对误差 =［（遥感数据库面积－原土地数据库面积）/ 原土地数据库面积］×100%
表 2 分类面积相对误差
由表 2 可见，公路、铁路、建制镇、居民点面积相对较大，但其占整体面积的权重较小（合计小于 16%）；其他各二级类面积相对误差都小于 20％，尤其以山区吻合最好（相对误差小于10%），平原次之（相对误差小于 15%），丘陵较差（相对误差小于 20%）。各县（区）辖区面积误差都小于 3％。
6 结 论
（1）高分辨率遥感影像信息不仅可分辨耕地等一级类，分辨部分二级类也基本正确。本次基于遥感土地利用信息提取经外业验证，确定图斑正确率较高，不确定图斑正确率较低，平原较山区提取的准确率高，影像质量较好的信息提取的准确率也较高。地类不同提取的准确率也不同。建设用地在遥感影像上较易判读；耕地、园林地，由于受影像接收时间的影响，季节不同反应波谱也不同，且丘陵地区耕地与荒草地边界区分不明显，正确率较低。
检查结果显示，土地利用数据库中，土地利用遥感分类结果正确率达 97% 以上，尤其是耕地和居民点等地类正确率高，达 99% 以上。
（2）利用高分辨率遥感影像建立国家级、省级管理部门使用的土地利用现状数据库技术可行。在 MapGIS 软件下对利用高分辨率遥感影像信息土地利用数据库工程文件进行检查，检查项目包括：图形与影像套合精度、相邻图幅接边精度、属性数据正确性、各图层要素拓扑和逻辑错误检查等。经检查，数据采集精度误差小于 0.2 mm，相邻图幅接边误差小于 0.1 mm, 图形数据、属性结构及内容均符合技术设计和标准要求，数据库运行正常能够输出相关报表。
将基于遥感影像信息土地利用数据库与原详查土地利用数据库抽查对比，二者分类面积相对误差对应率为 80％以上，因此利用遥感影像信息建设土地利用数据库基本可行。
参 考 文 献
国家测绘局.2007.基础地理信息数字产品 1∶10000、1∶50000 生产技术规程［M］.北京：测绘出版社
国土资源部.2000.TD/T 1010—1999 土地利用动态遥感监测规程［S］.北京：地质出版社
国土资源部.2008.TD/T 1016—2007 土地利用数据库标准［S］.北京：中国标准出版社
廖克，城夕芳，吴建生，等.2006.高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用［J］.测绘科学，（6）：11～15
（原载《测绘科学》2009 年第 10 期）
⑺ 遥感影像解译对数据库的建立和分析的作用
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞生的。传感器获取的数据必须经过处理和解译才能成为有用的信息。所谓遥感影像解译就是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断,最后提取出各种地物目标信息的过程。遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等[3]。遥感解译经历了从人工解译到半自动解译,正在向全智能化解译的方向发展。
地理信息系统中的数据如数字高程数据、坡度分析数据、专题图数据等,具有较准确的属性信息和空间信息,但时效性较差,而遥感图像最能反映地面的最新信息,但其表示的地物信息完全自动提取难度较大。因此需综合两者间优势,实现RS和GIS高层次的综合。在专题信息提取中,除了利用遥感数据外,一般还要利用大量的相关数据,这些数据多为来自GIS的图形数据和非图形数据。图形数据是指已有的各种图件。非图形数据一般是指人口、社会、经济等统计数据
⑻ 遥感、GIS、数据库全面集成
本项目将通过先进的动态连接技术，实现遥感、GIS、数据库全面集成，为建立省国土资源信息系统提供一个良好的基础。
⑼ 建立了基于高分辨率遥感影像土地利用数据库建设
基于遥感影像土地利用数据库建设，为国家和省土地宏观管理提供了现势性较强的土地利用电子数据，为国内同类工作的开展提供了技术依据。
考虑到国家和省级土地宏观管理的需要，根据项目制定的“基于遥感影像土地利用分类体系”，结合中地公司 MapGIS 土地利用数据库管理系统框架结构，在 MapGIS 土地利用数据库管理系统平台的基础上，分别制定了《高分辨率影像数据处理及数据库建设技术要求》和《基于遥感影像 1∶1 万土地利用数据库标准》等，并在标准中明确了基于遥感影像的土地分类、文件命名规则、数据分层格式及要求等，保证了数据标准和数据格式的一致性及数据库建设质量，为国家和省提供了翔实的、现势性强的土地利用现状数据。
⑽ 数据内容
数据是国土资源遥感综合调查的基础，国土资源遥感综合调查管理信息系统所涉及的数据与其他信息系统相比，具有类型多样，内容丰富，属性、图形、文档一应俱全，信息量巨大等特征，因此对遥感综合调查信息的数据内容进行合理的划分和表达相当重要。根据系统需要处理的对象和结果来看，遥感综合调查基础数据库可划分为公共数据库、专题数据库和综合数据库等三个基本数据集。
其中，公共数据库存放与数据库、应用系统操作和控制有关的数据，如1∶25万基础地理数据库、1∶25万DEM数据库、1∶25万TM和ETM＋遥感影像数据库等；专题数据库包括土地利用现状数据库、主要矿产资源数据库、地质灾害环境数据库、近海岛屿数据库、海岸带数据库、地质构造及地壳稳定性数据库、重点城市动态变迁数据库等；综合数据库管理各种数据的更新结果和空间分析结果的数据。
遥感综合调查基础数据库除了上述内容之外，还必须包括各个基本数据集中的各个子集的元数据信息。元数据是关于数据的描述性信息，如数据质量、数据获取时间、数据获取日期、数据获取机构等。由于它们也间接地描述了遥感调查基础信息所涉及的实体，遥感调查基础信息的元数据也是一项重要的数据内容。建立元数据的作用是可以通过它检索、访问数据库，可以有效利用计算机的系统资源，从而满足社会各行各业的用户对不同类型数据的需求以及交换、更新、检索、数据库集成等操作（中国21世纪议程管理中心，1999）。