基于高分辨率遥感影像的土地利用数据库建设,蔬菜信息管理系统的数据库中包含哪些信息表

基于高分辨率遥感影像的土地利用数据库建设



1、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1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3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1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1级类,10 个2级类,5 个3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1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1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1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1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2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1级类,分辨部分2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,2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∶1000

0、1∶50000 生产技术规程[M].北京:测绘出版社国土资源部.***.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.***.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)。

蔬菜信息管理系统的数据库中包含哪些信息表



2、蔬菜信息管理系统的数据库中包含哪些信息表

产地,类别,数量,价格等等等。

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这个我会,如果有连锁的需求可以做成B/S的,单机的就更简单了 你是想买还是想自已做?自已做,如有需要,我可以给你1些我的代码(中间件)。

数据库的添加,修改,删除的作用是什么



4、数据库的添加,修改,删除的作用是什么

比如数据库是1个菜篮子. 你买了个白菜,放了进去,这叫添加. 你发现白菜不新鲜了,去换了个黄瓜,这叫修改. 你发现黄瓜生虫了,直接去退掉了,这叫删除. 添加\删除\修改都是针对你的数据库的. 数据库,就是在电脑里,储存数据的,1个文件. 菜蓝子,就是在你手里,储存蔬菜的,1个生活用品. 回答补充:数据库编程不是3言两语能说清的,需要你有编程的基础,数据库估计能写1大本书了,书店里教程多的是,但网上没有,网上只有1些简短的文章.。

蔬菜榨汁也可以当作1种“不加热”的烹饪方式。在这个过程中,水溶性的营养成分多数到了汁里,而不溶性膳食纤维会留在渣中。因为许多矿物质是跟着纤维素1起走的,所以留在渣中的也不少。在美国农业部的食品成分数据库里,100克胡萝卜汁的纤维含量是0.8克,而100克胡萝卜则是2.8克。再考虑



5、蔬菜榨汁也可以当作1种“不加热”的烹饪方式。在这个过程中,水溶性的营养成分多数到了汁里,而不溶性膳食纤维会留在渣中。因为许多矿物质是跟着纤维素1起走的,所以留在渣中的也不少。在美国农业部的食品成分数据库里,100克胡萝卜汁的纤维含量是0.8克,而100克胡萝卜则是2.8克。再考虑

正确答案:D 解析:细节理解题。D项曲解文意,原文中不溶性营养成分流失是因为留在渣中,而非氧化。A项从文段“典型的比如维生素C,不同的蔬菜和榨汁方式会有不同程度的损失”中得出;B项可从原文“蔬菜榨汁也可以当作1种‘不加热’的烹饪方式。在这个过程中,水溶性的营养成分多数到了汁里,而不溶性膳食纤维会留在渣中”推出;C项可以从“蔬菜的‘有益成分’中有1些植物化学成分,包括很多抗氧化剂,对氧气比较敏感。在榨汁过程中被充分地释放出来,会被氧气所氧化”中得出。

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