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使用Landsat ETM + Imagery监测陆地覆盖Odisha沿海小路的变化

Ranu Rani Sethi.1, Amiya Sagarsahu1司令部斯利瓦斯塔瓦1, Madhumita Das1，ashwani Kumar.1和Jugal Kishore Tripathy2

1印度奥里萨邦，布巴内斯瓦尔，水资源管理理事会。

2印度奥里萨邦政府水资源部的乌尔河堤部。

DOI：http://dx.doi.org/10.12944/CWE.9.2.26

由于自然灾害的巨大力量，土地覆盖的变化非常剧烈。关于这些变化的定性和定量信息对自然资源的可持续管理是有用的。特别是沿海地区，由于多种原因，土地覆盖容易发生变化，其中自然灾害是主要因素之一。奥里萨邦位于印度东部，覆盖480公里的沿海地带，极易受到飓风和超级飓风等频繁自然灾害的影响。本文采用卫星遥感与地理信息系统相结合的方法，研究了土地覆盖变化动态。研究的主要目的是确定Kendrapara沿海地区土地覆被类型之间的土地覆被变化。利用2000年和2006年Landsat ETM+影像，采集奥里萨邦肯德拉帕拉地区海岸带土地覆被变化数据。图像采用无监督分类方法进行分类，变化检测采用分类后比较方法。结果表明:2000 - 2006年，水体和农作物面积分别增加了2.81%和8.01%，其他植被和土壤、瘠薄面积分别减少了6.54%和4.27%。

土地覆盖;变化检测;分类;陆地卫星ETM +图像

复制以下内容以引用本文：

Sethi R. R.， Sahu A. S .， Srivastava R. C .， Das M .， Kumar A.， Tripathy J. K.利用Landsat ETM+影像监测奥里萨邦沿海地区土地覆盖变化。Curr World Environ 2014;9 (2) DOI:http://dx.doi.org/10.12944/CWE.9.2.26

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Sethi R. R.， Sahu A. S .， Srivastava R. C .， Das M .， Kumar A.， Tripathy J. K.利用Landsat ETM+影像监测奥里萨邦沿海地区土地覆盖变化。Curr World Environ 2014;9(2)。可以从://www.a-i-l-s-a.com/?p=6532

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已收到： 2014-05-26
接受: 2014-07-02
介绍

土地覆盖是指地面上的地表覆盖，包括植被、聚落、水基土壤等。对土地覆盖进行圈定和测绘是全球监测系统、资源管理和规划活动的重要内容。土地覆盖的确定为监测活动(变化探测)提供了基线，并为基线专题图提供了地面覆盖信息。沿海地区具有良好的生物物理和气候条件，自史前时代以来就吸引了人类定居。早期的定居点建立在沿海地区的商业和海军目的(Nurlu和Erdem, 2002年)。世界上一半以上的人口生活在沿海地区(Hinrichsen,1998)。世界上几乎所有的沿海地区都面临着城市的快速发展;越来越多的人口压力;主要产业发展。因此，由于自然过程和人类活动，沿海地区的土地利用和土地覆盖正在发生巨大变化。 Land use and/land cover changes have become a central component for managing natural resources and monitoring environmental changes (Bottomley1998). Therefore, a lot of land cover and land use change models have been developed for assessing change on land use patterns for different purposes (U.S. EPA 2000).

已证明其重复性质的卫星数据在映射土地使用/陆地覆盖模式和时间变化中是有用的。遥感中的变化检测方法通常分析相同区域的顺序图像并演变图像空间的检测和显示。有许多这些方法适合于连续监测变化类型，包括图像差异（Lyon等，1998）。有不同的方法可以在这种情况下使用，包括分类后比较和多种分类（Cohen等，1998）。利用多时间卫星数据的土地利用土地覆盖迪拉姆河河河河陆地的变化模式已经由Kumar G.等，2008年完成。作为一般形式，土地覆盖分类提供了评估人类相互作用影响的基本信息环境和评估土地系统的可持续性，脆弱性和韧性的科学基础及其使用（Han等人。2004）。土地利用和土地覆盖的变化是全球环境变化的关键因素（Bürgi，1999）。人口生长导致土地稀缺和野外土地转换为农业和其他用途，因此土地使用/陆地覆盖变化。人口增长可以将农村贫困人口推向边缘土地。土地利用和土地覆盖覆盖变动的其他重要决定因素包括若干类型的政策：人类住区和土地保管政策，财政政策，贸易政策和农业政策。 In addition, changes in technology (e.g., road building), culture, power, and political/economic institution scan influence land use/land cover change (Reid etal. 2000).The remote sensing (RS) and Geographical Information System (GIS) in the assessment of changes of land use/land cover are used increasingly(Iverson et al. 1994; Moody and Woodcock1995; Metzger and Muller 1996; Basnyat et al.1999; Mertens and Lambin 1999; Reid et al. 2000;Li et al. 2001; Apan et al. 2002; Backhaus et al.2002; Sahin and Kurum 2002; Göksel et al. 2004; Gulinck et al. 2001; Coskun et al. 2006;Nagendraet al. 2006). Remote sensing can provide valuable and timely information on natural resources and the environment (Waseret al. 2007). The percentage of land cover and land use types were calculated using Geographical Information System (Feoli et al. 2002; Weierset al.2004; Shalaby and Tateishi 2007). The Geographical Information System is a special type of tool evolved to analyze geographic data for efficient planning (Sengupta and Venkatachalam 1994).The GIS provided data about the environment by using raster images and other thematic maps which were pre processed, displayed, and analyzed(Apan et al. 2002). GIS and RS may play a vital role at the stages of exploration and analysis of local resources, planning, and evaluation. Current land use was studied using GIS, satellite RS, field observations, and published records. GIS analysis was carried out to create a comprehensive database, including land use, soil suitability, socioeconomic data, and rainfall (Göksel et al. 2004; Chang et al. 2008).

印度东部的奥里萨邦、西孟加拉邦和安得拉普拉德邦容易受到热带气旋、风暴潮和海啸等多种灾害的影响。随着人口的增长，沿海地区易受此类灾害的威胁也成倍增加。由于几次自然灾害的接连发生，这些州的经济遭受了巨大的挫折。特别是奥里萨邦的沿海地区过去曾经历过大规模的洪水。1999年超级气旋期间，风暴潮引发的严重洪水给生命财产造成了巨大的破坏。极端的海平面是这个地区沿海洪水的主要原因。土地被海洋侵占现在已成为一种更经常发生的现象。识别脆弱区域、进行有效的风险制图和评估是当务之急(Srinivasa Kumar et al.， 2010)。由于争夺食物的斗争迅速而主要，重点是保护作物覆盖的区域免受侵蚀。本文重点研究了奥里萨邦沿海村庄及其附近地区的土地利用/土地覆被分类和每个分类的面积的变化问题。 The land cover (LC) is defined as the observed physical layer including natural and planted vegetation and human constructions, which cover thesurface of the Earth.

研究区域

目前的研究是针对位于奥里萨邦肯德拉帕拉区Mahakalapada街区的Sunity克村委会进行的，该村委会位于经纬度20.40的范围内0到20.50.0N和86.450到86.750E分别。沿着海岸线的平均海平面仅为0-3米..Ahakalapadais是最多的人口最多，地理面积490.57平方公里。在奥迪沙肯德拉帕拉区的所有街区中。每年收到的降雨量为1509毫米。在该砌块覆盖面积为28655公顷的地区，农业播种的区域也是最高的。因此，最重要的重要性主要是主要重要性，以便获得检测变化的观察结果。图。图1示出了研究区的位置。
图1:显示研究区域的陆地卫星图像
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材料和方法 遥感数据

利用遥感数据和辅助数据(标准地形图)对Suniti及其周边地区近6年(2000-2006年)的土地覆盖变化数据进行了研究。利用23的Landsat ETM+影像定义了土地覆盖变化理查德·道金斯2000年10月和24日th2006年10月。为提高及验证影像的准确性，在研究区内绘制1:25 000比例尺的地形图，以显示主要景观特征，如地形、土壤、森林、灌木、湿地等。被称为。利用地面控制点和辅助数据，利用ArcGIS 10.0软件对卫星数据进行解译。并利用该软件进行了变化检测分析。以探测23年后6年内的土地覆盖变化理查德·道金斯2000年10月至24日th2006年10月，从全球土地覆盖设施（GLCF）网站（HTTP：//GLCF.umiacs）下载的ortho-ondified landsat增强的专题映射器+（LANDSAT ETM +）数据被用作地质整改的参考资料（SaranyaK.R.L. etal 2014). Image-to-image registration was done in order to register the multitemporal raw images in the projection UTM N45 and datum WGS84 using the first-order (linear) polynomial function. Nearest Neighbor resampling was chosen in order to preserve the radiometry and spectralinformation in the imagery (Sabins 1987). The RMS error of the image to image registration achieved <1 (0.49–0.78) pixel. To reduce the error due to atmospheric conditions at different dates, top-of-atmosphere (TOA) reflectance program was used (Chavez 1996).ArcGIS 10.0 software enabled system was employed to process the acquired images.

方法

图2概述了该方法的步骤。
图2：方法流程图
(Saranya K. R. L.等人，2014)
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结果和讨论

对获取的研究区域Landsat ETM+影像进行变化检测分析。分别用7、4和2波段组合到RGB(红、绿、蓝)通道制备了2000年和2006年的FCC(假彩色合成)图像。图3显示了2000年和2006年的FCC图像(预分类)。虽然图像观察良好，但由于图像模式相似，不能很好地识别图像的变化。根据这些地区自然灾害的严重程度，改变土地覆盖是必须的。因此，采用遥感分类方法定量检测变化。图像解释元素(形状、大小、色调、纹理、图案和关联)是识别特定用途区域的关键。然后对卫星图像进行分类，制作2000年和2006年的土地利用/土地覆盖地图。采用Iso聚类无监督分类方法生成土地覆盖图。对分类后的图像进行观察，检测其变化。图2为2000年和2006年后分类的Landsat ETM+图像。
图3A和B：作为FCCS（预先分类）和C和C
D为Post分类图像的研究区域
分别于2000年及2006年。
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分类后的图像可以很好地区分研究区域内的作物、水、其他植被、土壤等地理实体和荒瘠区域，如表1所示。
表1：瑞蒂村及其周围地区的土地覆盖变化
(来自2000年和2006年的分类图片)
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主要的土地覆盖类型分为农业区、其他植被区、水体和土壤/荒地。分析结果表明，2000 - 2006年，水体和农业作物面积分别增加了2.81%和8.01%，而其他植被和土壤贫瘠面积分别减少了6.54%和4.27%。其中一个原因可能是由于1999年在沿海地区的超级气旋的影响。根据官方记录，超级飓风破坏了奥里萨邦90%的农业和其他作物，特别是在肯德拉帕拉地区的贾加辛普尔。这场灾难后的局势继续以非常缓慢的速度得到调和。而在本研究中，分析是在2000年进行的，也就是超级气旋发生1年后。根据研究区收集的地面真实资料，即使在2000年，由于1999年后超级气旋的影响，作物种植面积也相对较少。但随着时间的推移，沿海地区的农作物种植面积逐渐增加，这从图像分析中可以反映出来。2006年期间，奥里萨邦大部分沿海地区的作物覆盖率有所增加。在6年的时间间隔内，由于景观地貌的变化，水体略有增加。 Land cover having other vegetation inclusive of shrub, bushes and trees etc. have reduced because of the socio-economic developmental activities. Soil and barren areas have also reduced due to the settlement of the dwellings. Burgeoning of the population also induced to cause the change in those land covers.Quantitative outcomes made it easier to take the decision effectively and to promote the planning process for the well being of the locality and the coastal zone of the state as a whole.

结论

利用Landsat ETM +图像监测了2000年至2006年在孙权村的2000年至2006年间6年间的土地利用和土地覆盖的变化。图像分类结果表明，研究区域的土地利用和陆地覆盖在6年内经历了明显的变化。2000年至2006年，水体和农业作物地区的增加2.81％和8.01％，而其他植被和土壤和贫瘠地区分别下降6.54％和4.27％。必须开展强化农业规划，以增加其他地区的粮食安全和类似方法，以满足挑战。对卫星图像的有效利用已经适当地进行了分类，并监测了环境组成部分的变化。本研究的结果肯定会对决策者制定计划和发展沿海居民的福祉的战略有益栖息地也是如此。

确认

我们希望真诚地感谢导演，所有员工，他们积极参与这项调查。

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