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[摘要]遥感技术能够大范围、及时快速地监测地表环境的动态变化，它能利用多种手段快速获得大量的地表变化信息，变化监测可以快速准确提供各类土地资源面积及其分布，土地资源动态变化状况及土地资源生态环境信息，保证我国持续协调发展规划建立在科学翔实的资料基础之上，也是实现资源保护的基本手段。本文以云南省昆明市为例简单介绍遥感在城市监测方面的应用。
[关键词]昆明市 遥感应用 城市监测 变化
[中图分类号] P237 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2014）-7-194-3
1研究变化监测的意义
目前国内外的变化监测的研究范围进一步在拓展，研究深度不断加深，尤其在城市的变化监测研究中，可以成为分析评价政府提出城镇规划时的主要参考指标，同时也能够发现问题，及时解决城市发展中存在的问题。
变化监测的主要研究方法。别与提取是动态变化监测的基础。一是基于单个像元波谱（pixel-to-pixel comparison）的遥感动态监测方法。另一是基于影像分类（Post classification comparison）的遥感动态监测方法，主要有以下方法：（1）单波段阈值法；（2）谱间关系法；（3）多光谱波段运算法；（4）色度判别法；（5） 彩色空间转化法。
2研究数据类型
2.1数据来源及简介
此次研究所使用的数据是2000年11月份的Landsat ETM+遥感影像数据和2006年6月份的CBERS遥感影像数据。前者有8个波段，而研究的是地面分辨率为30米的6个波段；后者有与TM类似的4个波段，其地面分辨率为19.5米，高于前者，覆盖宽度为113千米。
LANDSAT 的总体数据：7个光谱波段和一个全色波段，观察宽度达185km，15、30、60、80米精度，离地705km太阳同步轨道，16天运行周期，覆盖范围为南北纬81度之间区域。Landsat-7卫星系统携带了增强型的主题成像传感器（ETM+），为遥感科学研究提供质量更高的遥感数据。
ETM+的波段：
（1）0.45～0.52微米蓝绿波段，用于水体穿透，土壤植被分辨。
（2）0.52～0.60微米绿色波段，用于植被分辨。
（3）0.63～0.69微米红色波段，处于叶绿素吸收区域，用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果很好。
（4）0.76-0.90微米近红外波段，用于估算生物数量，尽管这个波段可以从植被中区分出水体，分辨潮湿土壤，但是对于道路辨认效果不如TM3。
（5）1.55-1.75微米中红外波段，这被认为是所有波段中最佳的一个，用于分辨道路/裸露土壤/水，它还能在不同植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力。
（6）10.5-12.5微米热红外波段，感应发出热辐射的目标，分辨率为60m。
（7）2.08-2.35微米中红外波段，对于岩石/矿物的分辨很有用，也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤。
（8）0.52-0.90微米全色波段，得到的是黑白图象，分辨率为15m，用于增强分辨率，提供分辨能力。
CBERS是中巴地球资源卫星（China & Brazil Earth Resource Satellite）的简写。星上三种遥感相机可昼夜观察地球，利用高码速率数传系统将获取的数据传输回地球地面接收站，经加工、处理成各种所需的图片，供各类用户使用。由于其多光谱观察、数据信息收集快、对地观察范围大，特别有利于动态和快速观察地球地面信息。测控由四个独立信道（超短波和S波段）组成，具有测速、测距和测角功能，用测距音可单站定轨。由于卫星在地球地面站视场较小，数据管理分系统采用星上计算機来管理收发的数据，卫星在故障时能“智能化”处理。
2.2 Landsat和CBERS波段的比较
3数据处理
3.1几何校正
当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生行列不均、像元大小与地面大小对应不准确、地物形状不规则等畸变时，说明图像发生了几何畸变。这给定量分析及位置配准造成困难因此需要对其进行校正。校正的最终目的是确定校正后图像的行列数值，然后找到新图像中每一像元的亮度值，这要求求出其原图所对应点的亮度。使用ERDAS IMAGINE 8.7软件的Data Preparation模块进行精几何校正。因为Landsat这景影像没有地理坐标，而CBERS这景影像有地理坐标，所以我们以2006年的影像为基准，进行2000年影像的配准，通过人工选取地理特征明显且两景影像中均有显示的特征点作为地面控制点，并尽可能使控制点在影像中均匀分配。
本次校正，选取了35个控制点，所选点为特征变化的地方，例道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处，变化不大的山脊，建筑物等，这31个控制点基本满足控制点尽量满幅均匀选取的原则分，最大值为1.891，最小值为0.021，校正效果较好。
3.2目视解译分析6年内城市的变迁 （直接解译标志、间接解译标志）
从两幅图的对比中可以看出，昆明市在2000年大2006年的这六年中，开展了几项大的工程建设，其中有环滇大道、飞机场以及滇池的治理；除此之外，新建了许多房屋道路和河道。
（1）环滇大道
（2）飞机场
（3）污染治理
（4）河道及建筑物
（5）道路及建筑物
3.3影像分类及精度评价
遥感图像的计算机分类方法包括监督分类和非监督分类。此次分类所用方法为监督分类，对这两景影像做了六种分类，分别为水域、林地、裸土、裸岩、草地、建筑。在进行训练区的选取时每一种地类基本上是用8到11个有代表性的不同同种地类合并而成，经过监督分类后得到了下面这两个分类好的影像。 精度分析是遥感影像分类过程中一项不可缺少的工作，只有通过精度分析才能监测出所分类的效果怎么样。
3.3.1ETM分类后影像的精度分析
分类后的混淆矩阵：
分类精度评价：
在对ETM分类影像进行精度评价时共选取了100个随机检查点，其分类总体精度为89.00%，卡巴系数为0.8427，从总体精度和卡巴系数来看分类的效果还是不错的。从混淆矩阵来看，水域的分类最为精准，而裸土很容易被分到草地中，建筑也容易被分到土壤中，这是因为有些裸土上会长有非常稀疏的草，而城市的建筑之间也会有些绿化。
3.3.2 CBERS分类后影像的精度分析
分类后的混淆矩阵：
分类精度评价：
在对CBERS分类影像进行精度评价时也共选取了100个随机检查点，其分类总体精度为91.00%，卡巴系数为0.8545，从总体精度和卡巴系数来看分类的效果没有ETM分类影像好，但也满足基本要求，即总体精度大于90%，卡巴系数大于0.84，所以分类效果还是不错的。从混淆矩阵来看，分类的问题和ETM的差不多。
影响分类的精度的因素有大气的影响，由于这两景图像摄于不同的年份不同的季节，从而大气的成分及湿度不同，散射影响也不同；另外，农田中的植被、土壤和水渠，城市中的建筑和草地可以形成混合像元，它们对遥感图像分类的精度影响很大；最后，图像中的云朵会遮住目标地物的电磁波辐射，影响到图像分类，尤其是在CBERS图像中，云朵很多。
4研究结果
4.1环境变化专题图
制作专题图时所采用方法是减法运算，用CBERS的影像来减去ETM的影像。其中，绿色部分是这六年内没有发生变化的地方，从图中可以看到没有发生变化的地方集中于西北部林地及滇池大部分地区。
4.2昆明环境变化直方图
这六年的变化具体表现为：植被、水体和建筑物面积增大幅度比较大，土壤面积也有小幅度增加。
（1）水体面积增加。2000年和2006年水域面积分别为234.50km2和5499.20km2，面积增加5264.70km2。年均增加量为877.45km2。
（2）植被面积增加。2000年的林地面积为17080.73km2，到了2006年林地面积为40196.27km2，六年间面积共增加33116.46km2，年均增加量为5519.41km2。
（3）土壤面积增加。六年间裸土面积共增加5545.68km2，年均增加量为924.28km2。
（4）建筑面积迅速增加。2000年的建筑面积为8200.08km2，到2006年建筑面积增至20721.08km2，面积增加了12521km2，年均增长量为2086.83km2，增幅较大。
5结论
通过对昆明市2000年和2006年两景影像进行土地利用动态变化信息的提取，得出如下结论：
（1）利用遥感图像处理技术提取土地利用类型和对土地利用动态变化进行监测正确可行，可以清晰地反映出城市高速扩展过程中土地利用类型演变特征。
（2）2000-2006年昆明市不同土地利用类型之间相互转化明显，城镇用地急剧扩张，建筑面积大幅度增加，水域、林地面积也相应增加。农村居民点不断占用耕地，同时自身又不断转化为城镇用地面积。总之，从2000年到2006年，昆明市的土地利用表现出了建筑用地通过占用近郊的草地和其它類型用地而迅速扩展，城市化过程显著以及不同土地利用类型之间结构转化明显等基本特征。
（3）按照这样的发展趋势，城市还会朝东南部继续扩展，尤其是呈贡新城，其建筑面积将继续扩大。这符合2003年省委、省政府提出的“一湖四环”、“一湖四片”的现代新昆明发展战略。按照战略构想，昆明率先启动了呈贡新城建设，这从两景遥感影像的土地利用变化分析中能够体现出来。
（4）随着城市化进程的不断加快及呈贡新城的继续建设，可以预见，昆明市今后几年城市土地利用的演化速度还会加快。因此，遥感技术在城市土地利用变化监测方面将会发挥出更大的优势。
（5）当然，在城市发展的过程中，我们也要注意保护森林资源，保护水资源等自然资源，加强对滥用森林资源、污染水资源等行为的监管、处罚力度，并且要确保城市的建设和发展不再污染滇池。
参考文献
[1]梁家琳 国内外遥感卫星发展动态-测绘技术装备，季刊，第3卷第2期 2011.
[2]胡新宇，张志华 高分辨率遥感卫星在监测违法建设中的应用研究-城市管理与科技 2010（5）.
[3]孙思阳，陈存义 高分辨率卫星遥感影像在土地利用调查和动态监测中的应用-北京测绘第1期2008.
[4]徐雪仁，宫鹏 资源卫星（可见光）遥感数据获取任务调度优化算法研究-遥感学报第11卷，第1期 2007（1）.
[5]江樟焰，陈云浩 基于Landsat TM数据的北京城市热岛效应研究-武汉大学学报信息科学版第31卷，第2期 2006（2）.
[6]杨丽萍，夏敦胜 Landsat7ETM+全色与多光谱数据融合算法的比较-兰州大学学报自然科学版第43卷，第4期 2007（8）.
[7]熊静 中巴资源卫星影像CBERS-02B在林业中的应用-山东林业科技第4期 2012.
[关键词]昆明市 遥感应用 城市监测 变化
[中图分类号] P237 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2014）-7-194-3
1研究变化监测的意义
目前国内外的变化监测的研究范围进一步在拓展，研究深度不断加深，尤其在城市的变化监测研究中，可以成为分析评价政府提出城镇规划时的主要参考指标，同时也能够发现问题，及时解决城市发展中存在的问题。
变化监测的主要研究方法。别与提取是动态变化监测的基础。一是基于单个像元波谱（pixel-to-pixel comparison）的遥感动态监测方法。另一是基于影像分类（Post classification comparison）的遥感动态监测方法，主要有以下方法：（1）单波段阈值法；（2）谱间关系法；（3）多光谱波段运算法；（4）色度判别法；（5） 彩色空间转化法。
2研究数据类型
2.1数据来源及简介
此次研究所使用的数据是2000年11月份的Landsat ETM+遥感影像数据和2006年6月份的CBERS遥感影像数据。前者有8个波段，而研究的是地面分辨率为30米的6个波段；后者有与TM类似的4个波段，其地面分辨率为19.5米，高于前者，覆盖宽度为113千米。
LANDSAT 的总体数据：7个光谱波段和一个全色波段，观察宽度达185km，15、30、60、80米精度，离地705km太阳同步轨道，16天运行周期，覆盖范围为南北纬81度之间区域。Landsat-7卫星系统携带了增强型的主题成像传感器（ETM+），为遥感科学研究提供质量更高的遥感数据。
ETM+的波段：
（1）0.45～0.52微米蓝绿波段，用于水体穿透，土壤植被分辨。
（2）0.52～0.60微米绿色波段，用于植被分辨。
（3）0.63～0.69微米红色波段，处于叶绿素吸收区域，用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果很好。
（4）0.76-0.90微米近红外波段，用于估算生物数量，尽管这个波段可以从植被中区分出水体，分辨潮湿土壤，但是对于道路辨认效果不如TM3。
（5）1.55-1.75微米中红外波段，这被认为是所有波段中最佳的一个，用于分辨道路/裸露土壤/水，它还能在不同植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力。
（6）10.5-12.5微米热红外波段，感应发出热辐射的目标，分辨率为60m。
（7）2.08-2.35微米中红外波段，对于岩石/矿物的分辨很有用，也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤。
（8）0.52-0.90微米全色波段，得到的是黑白图象，分辨率为15m，用于增强分辨率，提供分辨能力。
CBERS是中巴地球资源卫星（China & Brazil Earth Resource Satellite）的简写。星上三种遥感相机可昼夜观察地球，利用高码速率数传系统将获取的数据传输回地球地面接收站，经加工、处理成各种所需的图片，供各类用户使用。由于其多光谱观察、数据信息收集快、对地观察范围大，特别有利于动态和快速观察地球地面信息。测控由四个独立信道（超短波和S波段）组成，具有测速、测距和测角功能，用测距音可单站定轨。由于卫星在地球地面站视场较小，数据管理分系统采用星上计算機来管理收发的数据，卫星在故障时能“智能化”处理。
2.2 Landsat和CBERS波段的比较
3数据处理
3.1几何校正
当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生行列不均、像元大小与地面大小对应不准确、地物形状不规则等畸变时，说明图像发生了几何畸变。这给定量分析及位置配准造成困难因此需要对其进行校正。校正的最终目的是确定校正后图像的行列数值，然后找到新图像中每一像元的亮度值，这要求求出其原图所对应点的亮度。使用ERDAS IMAGINE 8.7软件的Data Preparation模块进行精几何校正。因为Landsat这景影像没有地理坐标，而CBERS这景影像有地理坐标，所以我们以2006年的影像为基准，进行2000年影像的配准，通过人工选取地理特征明显且两景影像中均有显示的特征点作为地面控制点，并尽可能使控制点在影像中均匀分配。
本次校正，选取了35个控制点，所选点为特征变化的地方，例道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处，变化不大的山脊，建筑物等，这31个控制点基本满足控制点尽量满幅均匀选取的原则分，最大值为1.891，最小值为0.021，校正效果较好。
3.2目视解译分析6年内城市的变迁 （直接解译标志、间接解译标志）
从两幅图的对比中可以看出，昆明市在2000年大2006年的这六年中，开展了几项大的工程建设，其中有环滇大道、飞机场以及滇池的治理；除此之外，新建了许多房屋道路和河道。
（1）环滇大道
（2）飞机场
（3）污染治理
（4）河道及建筑物
（5）道路及建筑物
3.3影像分类及精度评价
遥感图像的计算机分类方法包括监督分类和非监督分类。此次分类所用方法为监督分类，对这两景影像做了六种分类，分别为水域、林地、裸土、裸岩、草地、建筑。在进行训练区的选取时每一种地类基本上是用8到11个有代表性的不同同种地类合并而成，经过监督分类后得到了下面这两个分类好的影像。 精度分析是遥感影像分类过程中一项不可缺少的工作，只有通过精度分析才能监测出所分类的效果怎么样。
3.3.1ETM分类后影像的精度分析
分类后的混淆矩阵：
分类精度评价：
在对ETM分类影像进行精度评价时共选取了100个随机检查点，其分类总体精度为89.00%，卡巴系数为0.8427，从总体精度和卡巴系数来看分类的效果还是不错的。从混淆矩阵来看，水域的分类最为精准，而裸土很容易被分到草地中，建筑也容易被分到土壤中，这是因为有些裸土上会长有非常稀疏的草，而城市的建筑之间也会有些绿化。
3.3.2 CBERS分类后影像的精度分析
分类后的混淆矩阵：
分类精度评价：
在对CBERS分类影像进行精度评价时也共选取了100个随机检查点，其分类总体精度为91.00%，卡巴系数为0.8545，从总体精度和卡巴系数来看分类的效果没有ETM分类影像好，但也满足基本要求，即总体精度大于90%，卡巴系数大于0.84，所以分类效果还是不错的。从混淆矩阵来看，分类的问题和ETM的差不多。
影响分类的精度的因素有大气的影响，由于这两景图像摄于不同的年份不同的季节，从而大气的成分及湿度不同，散射影响也不同；另外，农田中的植被、土壤和水渠，城市中的建筑和草地可以形成混合像元，它们对遥感图像分类的精度影响很大；最后，图像中的云朵会遮住目标地物的电磁波辐射，影响到图像分类，尤其是在CBERS图像中，云朵很多。
4研究结果
4.1环境变化专题图
制作专题图时所采用方法是减法运算，用CBERS的影像来减去ETM的影像。其中，绿色部分是这六年内没有发生变化的地方，从图中可以看到没有发生变化的地方集中于西北部林地及滇池大部分地区。
4.2昆明环境变化直方图
这六年的变化具体表现为：植被、水体和建筑物面积增大幅度比较大，土壤面积也有小幅度增加。
（1）水体面积增加。2000年和2006年水域面积分别为234.50km2和5499.20km2，面积增加5264.70km2。年均增加量为877.45km2。
（2）植被面积增加。2000年的林地面积为17080.73km2，到了2006年林地面积为40196.27km2，六年间面积共增加33116.46km2，年均增加量为5519.41km2。
（3）土壤面积增加。六年间裸土面积共增加5545.68km2，年均增加量为924.28km2。
（4）建筑面积迅速增加。2000年的建筑面积为8200.08km2，到2006年建筑面积增至20721.08km2，面积增加了12521km2，年均增长量为2086.83km2，增幅较大。
5结论
通过对昆明市2000年和2006年两景影像进行土地利用动态变化信息的提取，得出如下结论：
（1）利用遥感图像处理技术提取土地利用类型和对土地利用动态变化进行监测正确可行，可以清晰地反映出城市高速扩展过程中土地利用类型演变特征。
（2）2000-2006年昆明市不同土地利用类型之间相互转化明显，城镇用地急剧扩张，建筑面积大幅度增加，水域、林地面积也相应增加。农村居民点不断占用耕地，同时自身又不断转化为城镇用地面积。总之，从2000年到2006年，昆明市的土地利用表现出了建筑用地通过占用近郊的草地和其它類型用地而迅速扩展，城市化过程显著以及不同土地利用类型之间结构转化明显等基本特征。
（3）按照这样的发展趋势，城市还会朝东南部继续扩展，尤其是呈贡新城，其建筑面积将继续扩大。这符合2003年省委、省政府提出的“一湖四环”、“一湖四片”的现代新昆明发展战略。按照战略构想，昆明率先启动了呈贡新城建设，这从两景遥感影像的土地利用变化分析中能够体现出来。
（4）随着城市化进程的不断加快及呈贡新城的继续建设，可以预见，昆明市今后几年城市土地利用的演化速度还会加快。因此，遥感技术在城市土地利用变化监测方面将会发挥出更大的优势。
（5）当然，在城市发展的过程中，我们也要注意保护森林资源，保护水资源等自然资源，加强对滥用森林资源、污染水资源等行为的监管、处罚力度，并且要确保城市的建设和发展不再污染滇池。
参考文献
[1]梁家琳 国内外遥感卫星发展动态-测绘技术装备，季刊，第3卷第2期 2011.
[2]胡新宇，张志华 高分辨率遥感卫星在监测违法建设中的应用研究-城市管理与科技 2010（5）.
[3]孙思阳，陈存义 高分辨率卫星遥感影像在土地利用调查和动态监测中的应用-北京测绘第1期2008.
[4]徐雪仁，宫鹏 资源卫星（可见光）遥感数据获取任务调度优化算法研究-遥感学报第11卷，第1期 2007（1）.
[5]江樟焰，陈云浩 基于Landsat TM数据的北京城市热岛效应研究-武汉大学学报信息科学版第31卷，第2期 2006（2）.
[6]杨丽萍，夏敦胜 Landsat7ETM+全色与多光谱数据融合算法的比较-兰州大学学报自然科学版第43卷，第4期 2007（8）.
[7]熊静 中巴资源卫星影像CBERS-02B在林业中的应用-山东林业科技第4期 2012.