基于低空遥感和地政数据的非正常建设用地类型判别研究

发布时间：2017-04-27 18:06

  本文关键词：基于低空遥感和地政数据的非正常建设用地类型判别研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：根据国土资源部公益性行业科研专项课题“土地动态监测监察技术研究”(201011015-1)的需求,以支持建设用地动态监管为主要目标,针对区域土地动态监测技术手段薄弱,难以及时发现建设项目用地乱占滥用耕地的问题,研究利用低空遥感数据和地政数据,快速发现并判别非正常建设用地类型的方法。 建设用地是城市化、工业化的核心要素,及时掌握建设用地利用情况可有效提高土地资源的利用率,协调经济发展和耕地资源保护之间的矛盾。无人机和无人飞艇等低空遥感平台具有机动、实时、低成本等特点,与其他航空航天遥感平台相比,其能较好地规避云雾的影响,可获得高质量的影像数据。同时,近年来国土资源部门均开展了“一张图”多源空间数据库建设,形成了丰富的地政管理数据资源。在区域尺度上利用低空遥感数据和地政管理数据进行高效快速地对建设用地进行动态监管将成为一种新型的技术手段。 本文提出了一种快速判别非正常建设用地违法类型的方法。通过分析现有的多种地政数据的特征和建设用地监管要求,构建非正常建设用地类型判别指标体系；采用栅格叠置方法对试验数据进行规范化处理,并设计判别矩阵,结合自动判别和人工辅助方式判断非正常建设用地的违法类型。本文的主要研究内容和研究结论如下： (1)非正常建设用地类型判别指标体系的建立。常规土地动态监测手段将获取的变化图斑直接通过执法人员进行现场人工确认,该方法效率不高,可考虑利用丰富的地政数据资料提前对变化图斑的性质进行判断。基于此,通过分析现有的多种地政数据的同时,深入剖析建设用地监管业务,将地政数据应用于建设用地的动态监管中,从而建立起建设用地监管指标体系,结合GIS空间分析特点,从中选取针对非正常建设用地类型的判别指标。 (2)非正常建设用地类型判别方法的设计。依据建立的非正常建设用地类型判别指标,研究对建设用地变化图斑的判别方法。通过综合分析矢量叠置和栅格叠置的优缺点,选择栅格叠置方法；同时将参与叠置分析的栅格数据进行二值化,并构建判别矩阵,简化叠置分析过程,获得自动判别结果；最后分析栅格分辨率和面积阈值参数对判别结果的影响。 (3)非正常建设用地类型判别方法的实现。针对上一章设计的非正常建设用地类型判别方法,研究其具体实现方法。首先研究并行策略和分块处理方法实现对数据的规范化处理,在避免内存溢出的同时提高整个过程的效率；采用自动判别和人工辅助相结合的方法实现对建设用地变化图斑违法类型的高效判别。 综上所述,针对低空遥感获得的建设用地变化图斑数据无违法类型属性信息这一现状,利用构建的判别指标,设计非正常建设用地判别矩阵,并将自动判别和人工辅助判别相结合,使用并行处理技术和分块处理方法对建设用地变化图斑进行快速定性。结果表明,该方法能够有效弥补矢量叠置方法的缺陷,并获得较高的判别准确率,与其他监测方法相比更加高效,是新型监测模式的有效探索。
【关键词】：低空遥感 地政数据 建设用地 变化图斑 指标体系 判别方法
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237;P208
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-9
• 目录9-11
• 图表目录11-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 选题依据与背景13-14
• 1.2 国内外研究进展14-18
• 1.2.1 基于低空遥感数据的土地利用分析14-16
• 1.2.2 建设用地监管指标体系16-17
• 1.2.3 基于地政数据的土地利用分析17-18
• 1.3 研究内容和论文组织18-21
• 1.3.1 研究内容和技术路线18-20
• 1.3.2 论文组织20-21
• 第二章 试验区与数据21-30
• 2.1 试验区概况21-22
• 2.2 试验区数据22-26
• 2.2.1 低空遥感数据和历史影像数据22-23
• 2.2.2 建设用地变化图斑数据23-26
• 2.2.3 地政数据26
• 2.3 集成数据库设计26-30
• 2.3.1 数据目录27
• 2.3.2 数据组织方式27-30
• 第三章 非正常建设用地类型判别方法研究30-46
• 3.1 判别指标体系的建立30-38
• 3.1.1 建设用地监管指标体系的确立30-36
• 3.1.2 非正常建设用地分类判别指标的确立36-38
• 3.2 判别算法设计38-46
• 3.2.1 叠置方法的分析与使用38-41
• 3.2.2 判别矩阵的建立41-44
• 3.2.3 栅格分辨率和面积阈值影响分析44-46
• 第四章 非正常建设用地类型判别关键技术研究46-62
• 4.1 数据的规范化处理46-51
• 4.1.1 数据分块处理方法47-49
• 4.1.2 高性能并行计算方法49-51
• 4.2 自动判别和人工辅助的结合51-54
• 4.2.1 自动判别流程设计51-53
• 4.2.2 人工辅助方法设计53-54
• 4.3 应用效果54-62
• 4.3.1 主要模块及技术实现要点54-57
• 4.3.2 试验结果57-59
• 4.3.3 误差分析59-62
• 第五章 结论与展望62-65
• 5.1 研究结论62-63
• 5.2 创新点63
• 5.3 展望63-65
• 参考文献65-70
• 硕士期间科研成果70-71
• 致谢71-73

【参考文献】

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本文编号：331143