高分辨率遥感影像的土地利用分类方法研究

邱云鹏¹  林创鸿²  白雪³  许春楠⁴

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摘要：高分辨率遥感影像具备地物细节丰富空间辨识度强的技术优势，是当前土地资源调查动态监测与国土空间规划的核心数据载体。精准高效的土地利用分类是遥感影像解译的核心环节，直接决定国土资源监测成果的准确性与实用性。本文立足高分辨率遥感影像应用场景，分析当前影像处理与土地分类工作现状，梳理传统分类技术的应用短板，从特征提取模型优化精度校验等维度完善分类技术体系，提升土地利用分类的精准度与实操性，为国土精细化管理提供技术支撑。

关键词：高分辨率遥感影像；土地利用；影像预处理；分类方法；精度验证

0 引言

土地利用数据是国土空间规划资源管控以及耕地保护工作的重要基础，传统实地勘测模式人力投入大工作周期长，很难完成大范围高频次的地表动态监测。高分辨率遥感影像可以清晰捕捉建筑耕地道路植被等地物细节，为快速获取土地利用信息提供可靠的数据支撑。当前城乡建设持续推进，地表景观结构日趋复杂，地物混杂细碎化现象突出，传统分类方法容易出现错分漏分边界模糊等问题，分类成果已经难以满足国土精细化治理的现实标准。开展高分辨率遥感影像土地利用分类方法研究，能够优化现有解译流程，提升地物识别的整体精度，为国土变更调查生态监测和空间规划实施提供坚实的技术保障。

1 高分辨率遥感影像土地利用分类工作现状

1.1 遥感影像数据获取与预处理情况

当前国土监测与土地调查工作中，高分辨率遥感影像获取渠道逐步多元化，依托各类遥感卫星与航空航拍设备，可实现不同尺度不同时段的地表影像全覆盖采集。影像数据包含丰富的空间纹理光谱与形状特征，能够精准反映城市建成区耕地林地水域及裸地的空间分布状态，相较于中低分辨率影像，可有效识别细碎地物与小型地表构筑物，适配现代国土精细化调查的工作需求。规范的数据获取工作能够从源头保障土地分类研究的基础质量，为后续特征提取与地物分类提供完整可靠的数据基底。

原始遥感影像在采集传输过程中易受大气光照地形及传感器误差干扰，普遍存在噪声干扰几何畸变辐射失真等问题，直接影响后续地物识别的准确性。现阶段行业已形成标准化预处理流程，通过辐射校正几何校正影像裁剪拼接与去噪处理，消除外部环境带来的影像偏差，还原地表真实光谱与空间特征。多数预处理工作依托专业遥感处理软件完成，能够批量优化影像质量，统一影像空间坐标系与分辨率标准，保障多期影像数据的一致性与可比性，为土地利用分类工作搭建标准化的数据基础^[1]。

1.2 土地利用传统分类应用成效

传统遥感影像分类技术已发展成熟，广泛应用于大范围土地资源普查与国土监测。该技术依托影像光谱信息，通过区分地物光谱反射差异，实现水体、植被、建设用地等基础土地类型的快速划分，具有操作简便、运算效率高、适配大范围监测的优势。在地表地物单一、景观格局简单区域，能快速输出稳定分类成果，满足基础土地利用统计与资源摸排需求。传统分类技术长期支撑国土变更调查、生态用地监测、耕地资源核查等常态化工作，积累了丰富的行业经验。标准化流程降低技术门槛，无需复杂算法即可完成批量影像分类，大幅提升调查效率，替代大量人工外业勘测，节约人力与时间成本，在国土空间基础数据库搭建、区域土地格局宏观分析等工作中发挥不可替代的基础支撑作用。

1.3 现有分类技术存在的实际问题

传统分类方法过度依赖影像光谱特征，对地物纹理形状空间关联等细节信息利用率较低，难以适配高分辨率影像的精细化解译需求。城乡结合部乡村聚落等区域地物类型复杂细碎，同类地物光谱差异较大不同地物光谱存在重叠现象，极易出现建设用地与裸地混淆林地与耕地错分的问题，大幅降低分类成果的精准度。传统分类模式缺乏对地表空间特征的挖掘，无法适配复杂多元化的现代地表景观格局。

现有分类技术的自适应能力较弱，固定的分类规则难以适配不同区域不同时节的遥感影像特征变化。部分分类算法对细碎地物小型构筑物和零散植被的识别能力不足，容易出现细碎地物漏分边界提取模糊等问题，导致土地利用分类结果边界粗糙细节缺失。同时传统分类成果缺乏系统化的误差校验机制，多数工作仅依靠人工简单核查纠错，无法精准排查隐性分类误差，分类成果的稳定性和可靠性难以满足当前国土精细化管控与动态监测的高标准要求。

2 高分辨率遥感影像土地利用分类优化与实践

2.1 影像特征信息提取优化处理

针对高分辨率遥感影像细节丰富特征多元的优势，需要突破单一光谱提取模式，构建多维度融合的特征提取体系。在基础光谱特征提取的前提下，深度挖掘影像纹理特征形状特征与空间拓扑特征，充分利用高分辨率影像的细节优势，弥补传统光谱分类的识别短板。结合不同土地类型的地表特征差异，针对性提取建设用地的纹理肌理植被的分布形态水体的边界特征，实现不同地物特征的精准区分，强化地物之间的特征差异性^[2]。

优化特征筛选与融合流程，剔除冗余无效特征，保留辨识度高稳定性强的核心地物特征，降低数据运算冗余度，提升特征匹配效率。针对影像细碎噪声和伪特征干扰问题，通过尺度适配的特征筛选算法过滤无效细节，避免过度提取造成的特征混淆。结合研究区域地表景观特征调整特征提取尺度，适配大面积地物与细碎零散地物的识别需求，构建层次化的特征数据库，为精准土地分类提供充足且精准的特征支撑，从数据源头提升分类准确率。

2.2 分类结果精度验证与误差修正

构建系统化多维度的精度验证体系，依托实地采样数据高精准参考影像数据，对分类成果开展定量精度检测。通过混淆矩阵计算总体精度用户精度生产者精度与卡帕系数，量化判定土地利用分类成果的准确性与可靠性，精准定位错分漏分的地物类型与空间区域。结合定量检测结果，梳理分类误差的分布规律与产生原因，为后续误差修正和模型优化提供数据依据^[3]。

针对精度验证发现的分类误差，开展针对性的精细化修正工作。对大面积系统性错分区域，优化模型参数与特征提取规则，重新开展批量分类运算。对局部细碎漏分边界模糊的区域，采用人工辅助修正的方式优化分类成果，规整地物边界补充细碎地物信息。建立分类成果复核机制，完成误差修正后再次开展精度校验，确保分类成果符合国土监测精度标准，形成预处理特征提取模型分类精度修正的闭环工作体系，持续提升土地利用分类成果的规范性与精准性。

3 结语

高分辨率遥感影像土地利用分类是国土资源动态监测的核心技术环节，分类结果的精度直接决定国土调查成果的实际应用价值。本文梳理遥感影像处理与土地分类的现实工作现状，剖析传统分类技术存在的短板不足，围绕特征提取模型改进精度验证与误差修正提出完整的优化思路。遥感解译技术仍处在持续迭代的过程，后续应当结合智能算法不断完善技术流程，强化复杂地表场景下细碎地物的识别能力，推动土地利用分类向高精度智能化方向发展，更好支撑国土空间精细化治理与自然资源高效管控。

参考文献

[1]徐克成.高分辨率遥感影像在土地利用分析中的精度验证[J].中国高新科技,2025,(3):152-154.

[2]高子为,程朋根,赵亚男.高分辨率遥感数据和POI数据支持下的城市土地利用分类——以宁波市某广场为例[J].东华理工大学学报（自然科学版）,2021,44(3):280-286.

[3]赵特.高分辨率遥感影像在土地利用动态监测中的应用[J].大众科学,2026,47(2):36-38.

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