内蒙古科技大学内蒙古包头市014010
摘要：研究人类活动与土地资源之间的关系时，可运用遥感技术，随着遥感技术发展，应当关注其在土地应用领域中存在的问题，尤其是地物属性信息相关问题，在获取土地资源成像信息后，还要参考土地环境的变化与社会经济数据，把握人类活动这一变化性的驱动因素，以此实现结合社会经济信息与资源环境变动的研究需求。全面地将遥感技术的作用发挥出来，对当前的国土空间格局进行改善，利用土地资源来推动区域经济均衡发展。
关键词：土地资源；遥感技术；应用
1遥感技术的特点
1.1多波段数据
遥感传感器通过采集地物反射的太阳光和自身发射的电磁波信息，经过特定的数学计算公式运算，最终形成各波段影像。光线根据其波长可分为红外、可见光、紫外波段，不同地物对光线各波段反射率存在显著差异，通过不同波段信息的组合，可以精确识别不同地物。遥感卫星能够在同一时间收集同一地物的多波段信息，根据地物光谱反射差异特征，按照使用者需求，有针对性的组合对应波段的遥感影像，使目标与其他地物在显示效果上明显区分，提高可视化程度，为地物类型精准识别提供新方法。[
1.2多分时空辨率
技术的进步使得遥感卫星在数量和类型上不断完善，先后发射了以Landsat系列、高分系列为代表的遥感卫星。遥感影像的时间分辨率和空间分辨率的差异决定了影像的使用功能。例如Landsat系列的代表卫星Landsat8-OLI空间分辨率为30米和15米，数据更新周期为16天；MODIS影像空间分辨率为250米、500米和1000米，数据更新周期为1-2天。多平台遥感数据的发展提高了用户对遥感数据的选择性，大幅提高了工作和研究效率。
2土地资源应用遥感技术的基本特点与内容
2.1构建土地资源分类系统
运用遥感技术可对当前的土地资源的主要类型进行区分，根据其差异性，获得相应的动态信息、分布信息与面积信息，进一步了解动态模式、空间格局与资源构成情况。可构建相应的分类系统，利用制定的分类方法与规则，区分不同类型的观测对象，在其中建设层次关系，精准分析研究结果。依据当前的技术条件，需要结合使用目的，来形成相对独立化的分类系统，但是可能会出现普适性与针对性方面的问题。分类土地资源时可使用多种手段，我国主要根据利用方式与地形进行分类，通过遥感监测来搭设分类系统，了解地表覆盖下的土地分类情况，搭设遥感监测信息库。以地形为标准，可将土地资源分为盆地、山地以及丘陵等，主要可对其外在形态进行有效反应。不用类型的土地的实际应用价值也有所不同，最终选用的应用方式也存在明显差异；土地利用方式主要有水域、林地与耕地等。国际上对土地进行分类时，更多地考察地表覆盖情况，IGBP所提供的土地分类系统应用频率相对比较高，具体类别项目包括混交林、落叶阔叶林、落叶针叶林与常绿阔叶林等。我国在实施分类时，主要综合覆盖特征、利用方式、经营特点与用途等与土地相关的要素进行分类，二级类型共46个，一级类型共8个，如水域、交通用地、林地以及工矿用地等，这一分类系统还在被不断完善，通过遥感可实现动态检测与调查需求，不断细化土地资源分类情况。
2.2技术路线
土地资源领域的研究工作主要核心为人地关系，这种资源可满足人类使用需求。使用遥感技术可以了解土地资源的分布与数量，达到基础性的研究目标。应用初期，可帮助获取更多空间性信息。如在实地调查的环节中，可在遥感影响/数据与实际的地物之间构建对应关系，对标志进行判断，分析影像，识别具体的土地类型后，计量覆盖面积与编制图件，填补土地调查活动的空白，成果通过报告与图表加以呈现。
遥感技术向前发展，可用的传感器种类丰富，卫星数量也因此而增加，外部天气因素不会给遥感监测质量造成过多的影响，时间序列也逐步成型，关注点被逐步转移到更新土地资源数据与动态监测工作方面。获取的动态信息量随之增加。研究土地资源的技术路线内容如下：制定分类系统，实施点线调查，落实专题制图工作，量测土地面积，汇总与分析所获取的数据，应用与处理调查成果。在实地调查阶段中，遥感技术介入，调查范围被直接扩展到完整的空间区域中，可深入了解目标区域的情况；可使用计算机自动分类软件或者交互性人机判读系统。来掌握空间信息，制图结果与实际情况更为贴近；将遥感技术与GIS集合运用，优化动态监测的实施过程，提升土地资源信息获取效率，这一技术线路也逐渐出现螺旋式演进的特征，成果多以数据库的形式进行展示，甚至可将动态库与现状库结合。
2.3提取土地资源信息的主要方法
提取土地资源信息时，需要表示与识别不同类型、空间与时期的土地资源的属性特征。有两种提取方法可使用，可发挥计算机技术在遥感技术应用过程中的作用，组合不同波段信息后进行计算；也可借助专业人员去来了解区域状况与遥感数据。早期可借助目视解译的手段来提取遥感信息，依照土地资源理论知识与提取经验，可构建判读地物类别的标志，达到形成专题地图的目标，在调查全国土地资源与个自治区土地资源时，可运用大型遥感技术，获取数据产品。这种解译提取方法灵活性强，可实现综合判断地学知识的需求，但是容易受到主观因素的影响，需要投入的人工成本也比较高。
在遥感技术系统中，自动化分类系统可消除目视解译的主观性问题，具体有人工智能分类与统计学分类等方法。利用统计分析学科的原理，可运用监督分类法与非监督分类法来实现简单分类，在研究土地覆盖与利用的初期阶段时可运用分监督分类法；监督分类法需要借助训练样本来实现，最大似然分类技术的应用相对广泛，主要依靠呈现正态分布状态的训练数据来实现。
专家系统、神经网络与蚂蚁算法等分类方法也逐渐成熟。在神经网络分类系统中，需要发挥多种形式的算法的作用，如模糊神经网络、反向传播网络以及自组织特征映射网络等，算法有模拟退火算法、小波变换以及遗传算法，可集成多种算法。使用神经网络分类手段时，其主要突显出良好的自适应性，可进行复杂运算，数据分类函数与数据类型受到的限制比较少，进行分类时可融入多种数据，基于遥感数据与LandsatETM系统，给滨海湿地覆被情况进行分类时，分类精度高达85%，但是神经网络系统是一种黑箱结构，不能解释结果，同时收敛速度偏慢，仅能在小范围区域中使用。设置自动分类方法，可依靠GIS的计算优势，将更多的关注度投入到过程中，但是由于缺少必要的辅助信息，机理解释受到影响，存在过多的假定条件。直接对遥感数据实施自动分类，基于像元带来的影响，结果多为栅格方式，计算面积与制图环节存在不足，需进行矢量处理，使用计算机进行自动分类，则需考察计算过程，使用的遥感数据也需具有良好的质量与时相。
结束语
土地资源管理工作的重要性逐步提升，如果需要科学利用土地资源，就必须深入了解土地资源的实际情况。土地资源属于自然资源，可供多种产业使用，对其进行检测与分析时，可从量与质两个方面切入。随着可用土地资源不断减少，人们利用土地资源的方式也随之改变，利用前期应分析土地资源的综合利用价值，包括自然属性与社会属性，不同时期与地域的土地资源存在明显差异。可选择利用遥感探测技术来了解土地资源的组合方式与时空特点，以此形成土地开发方案。
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