耕地数据库

‘壹’ 我要做个耕地资源数据库，麻烦高手分析下用什么数据库好

耕地资源数据库?是什么量级的,如果就是个县市,,用access这小的就好.如果省区的要考虑oracle,sqlserver,db2,...如果是国家的,可能是sybase,infobase(记不清了),如果是全球的,估计要自己做个数据库了.....
时间是要看数据库量的...

‘贰’ 基于遥感影像土地利用数据建库

6.4.1 基于遥感影像土地利用数据建库原则

（1）数据库建立在统一平台下。采用国产地理信息系统 MapGIS 作为建库基础平台，通过数据格式转换，用 ArcGIS 软件系统管理数据库。

（2）数据建库依据统一技术标准。除执行国家和行业的一系列相关标准及规程外，严格按照本项目制定的《技术要求》和《数据库标准》开展工作，所建数据库数据结构、数据内容要符合技术设计要求，达到标准化。

（3）数据库主要依据遥感正射影像上反映的地类特征判定土地利用类型和标绘地类边界，以原有的土地利用数据库和土地利用图作为辅助参考资料，对难以确定的图斑经外业验证确认土地利用类型。

（4）数据库内容要具有完整性和实用性。能够正确反映全省土地利用类型、面积对比、分布规律、利用特点，提供完整的土地资源资料。而且内容的选取和表示，要层次分明、清晰易读，使数据内容完整、实用性强。

（5）建立严格的质量监督体系，实行“三检一验”制度。即每个工作阶段都要通过自检、互检、专检，对数据内容、数据精度进行质量把关，各项指标必须符合技术要求，数据库建成后要通过项目组的统一验收。整个数据库建设过程采取严密的质量控制，从而保证数据库数据质量。

6.4.2 数据库文件命名规则、图层划分、数据属性结构

为规范数据库建设，保证基于遥感影像土地利用数据库质量，在认真执行国家和行业标准的原则下，进一步定义了基于遥感影像数据库文件命名规则、数据分层、数据属性结构。

6.4.2.1 文件命名规则

（1）图层文件命名规则。行政区划代码 + 图层名 + 影像获取年份 + 文件扩展名，例如：河南省郑州市金水区 2006 年数据库，县级政区层：410101XJZQ2006.WP，行政界线层：410101XZJX2006.WL，地面控制点层：410101GCP2006.WT。（注：文件命名栏中，.WT、.WL、.WP 分别代表 MapGIS 格式文件中的点文件、线文件和面文件）

（2）数字正射影像图（DOM）文件命名规则。数字正射影像图（DOM）影像文件、整饰文件和元文件共同组成 DOM 信息管理文件夹。文件夹命名规则为：影像获取年份 + 图幅号，例如：影像获取时间为 2005 年，图幅号为 I49G053089，其对应的 DOM 文件夹名称即为“2005I49G053089”。

DOM 影像文件、整饰文件和元文件命名规则为：图幅号 + 文件类型 . 文件扩展名。例如：DOM 图幅号为 I49G053089，其各类文件命名见表 6-5。

表 6-5 DOM 文件命名规则

注：文件命名栏中“，.WT、.WL、.WP”代表图廓修饰文件中的 MapGIS 数据格式中的点、线、面文件。

6.4.2.2 图层划分

根据基于遥感影像信息建立土地利用现状数据库的特点，数据库中仅反映基础地理和土地利用的基本要素，在这些要素基础上建立行政辖区、地类图斑、线状地物、测量控制点、注记、样本图斑、不一致图斑等图层。数据库所含要素图层见表 6-6。

表 6-6 图层划分表

6.4.2.3 数据属性结构

根据所划分图层分别设置如下数据属性结构。

（1）行政区划属性表（表 6-7）。

表 6-7 行政区划（SHZQ、SJZQ、XJZQ）

注：①区划代码采用 GB/T 2260—2002 规定的代码；②行政区名采用 GB/T 2260—2002 规定的行政区名。

（2）行政界线属性表（表 6-8）。

表 6-8 行政界线（XZJX）

（3）地类图斑属性表（表 6-9）。

表 6-9 地类图斑（DLTB）

（4）地类界线属性表（表 6-10）。

表 6-10 地类界线（DLJX）

（5）线状地物属性表（表 6-11）。

表 6-11 线状地物（XZDW）

（6）地面控制点属性表（表 6-12）。

表 6-12 地面控制点（GCP）

（7）样本图斑属性表。

样本图斑属性表同表 6-8。

（8）不一致图斑属性表（表 6-13）。

表 6-13 不一致图斑（BYZTB）

（9）注记属性表（表 6-14）。

表 6-14 注记（ZJFH）

注：①注记中不包括图廓注记；②仅文字注记填入相应的属性内容；③高宽为注记的高度 × 宽度，如 3×4。

6.4.3 基于遥感影像土地利用信息提取

以遥感正射影像图（DOM）为本底图，根据遥感影像上所反映的土地利用类型空间特征，从地物光谱、纹理的可分性，利用目视解译对土地利用信息加以提取，快速获取土地利用及变化信息，为高效、准确、规模化土地资源动态监测提供技术支持。

6.4.3.1 目视解译（判读)

目视解译主要是从影像上获取地物三种特征：①光谱特征。提取颜色、灰度或多波段数据间的特征变量等地物的光谱特征，区分出土地覆盖信息；②空间（几何）特征。将地物的形状、大小、边界、线性特征、空间关系等几何性特征提取出来，来获取地类图斑的空间信息；③纹理特征。根据构成图案的要素形状、分布密度、方向性等纹理特征提取，可获得土地利用信息。通过三种特征提取构成土地利用的空间地理信息与属性。

影像目视解译分类是运用了解译者的综合知识，对遥感影像进行分析、识别。目视解译包括室内预判、外业调查、室内详细解译和外业验证等步骤。室内预判是初步解译、初步建立解译标志并将解译中遇到的不能确定的目标和疑难点记录下来留待外业确定，通过外业调查与实地对照进行测量和样本采集，以提供后续阶段详细分析，室内详细解译是在上述基础上，建立影像解译标志，对工作区的土地利用分类信息提取，再次进行外业验证提高影像解译的准确性与精度。

基于遥感影像的土地利用分类信息提取技术流程如图 6-9 所示。

图 6-9 土地利用分类信息提取技术流程图

6.4.3.2 土地利用类型判读方法

遥感影像地类信息判读的准确性是基于影像土地利用数据建库的关键，因此在进行数据采集时运用相关分析方法，根据影像时相、区位地形特征等对影像进行综合分析，判断影像所反映的地类信息，勾绘地类界线，标注地物类别，形成预判图。

（1）耕地。主要分布在平原地区、河流两岸、川台地和缓坡地上。

平原地区的耕地，在影像上反映比较单一，呈条块状或网格状分布，形状规则，绝大部分都能作出准确判读。由于时相的不同所反映的色调有所差异，农作物生长季节的耕地呈绿、浅绿色；农作物收获季节的耕地则呈灰白、褐白色，如：河南省平原地区影像为 6 月份时相的，大部分都为收获后的裸露耕地，其色调特征为白或灰白；但洼地处的耕地，若影像接收日期在雨水季节，在影像上显示出水域特征，采集时要参考土地利用资料进行判断，同时作为不确定图斑进行外业调查，实地分析周边地形状况来确定其地类。另一种情况是农作物与林果兼作的土地，冬春季节和夏秋季节接收的影像特征差别较大，冬春季节反映的是以耕地为主，夏秋时则以林地为主，对此情况在参照土地利用资料的同时，作为不确定图斑由外业判定地类类型。

农作物生长及收获后耕地特征如图 6-10 所示。

山区和丘陵地区的耕地，在影像上反映的是绿色和灰白色相间的层叠状影像纹理特征，集中连片的较大地块影像上较易判断，而零散分布特别是在坡地上由农民零星开发出的小块耕地很难确定。根据分布规律、纹理特征，参考土地利用资料来确定地类，室内判读不出的，作为不确定图斑由外业判定地类类型。

坡耕地影像特征如图 6-11 所示。

图 6-10 农作物生长及收获后耕地特征

图 6-11 坡耕地影像特征

（2）园林地。在基于遥感影像土地分类中将园林地归并为一个地类。

平原地区的园林地分布有一定规律，大部分在村庄周边，呈块状或条带状分布，色调均匀，形状规则，边界明显。成片种植的阔叶林易与耕地区分，一些针叶、矮生果树以及苗圃的色调和纹理特征与耕地相近，较难判读，在参考土地利用资料无法判读的作为不确定图斑由外业调查确认。

山区和丘陵地区的园林地呈片状或带状，形状不规则，边界较明显。连片林地较容易判读，难以判读的是丘陵向平原地区的过渡地带，其间零散分布的树木与杂草丛生一起，主次难分，林地与荒草地之间没有明显分界线，此种情况可通过外业调查权衡主次来确定。

公路林带，影像上呈深绿色调，沿公路两侧呈规则长条带状，室内可准确判读。

园林地影像特征如图 6-12 所示。

（3）其他农用地。牧草地在基于遥感影像土地分类中归并到其他农用地。牧草地在河南省区域内分布很少，其纹理和色调特征与耕地接近不容易区分，只有从其分布形态来分辨，其边界多呈不规则形态，同时利用土地利用资料辅助判断，或根据实地调查情况确定地类。

坑塘、养殖水面、沟渠等在影像上有明显特征，可根据解译标志对影像进行判读。

其他农用地影像特征如图 6-13 所示。

图 6-12 园林地影像特征

图 6-13 其他农用地影像特征

（4）城市和建制镇。城市和建制镇影像特征比较典型，呈规则条块状，以灰、灰白色调为主，可准确判读。各省辖市、县级市政府所在地的建成区按城市归类，县政府所在地及建制镇建成区仍按建制镇归类。

城市和建制镇影像特征如图 6-14 所示。

图 6-14 城市和建制镇影像特征

（5）农村居民点。农村居民点地类特征比较明显，呈灰白与绿色调相间的片状分布，边界清晰，依据其在影像上的实际范围进行采集，但采集时要注意与其他建设用地区分。农村民居点影像特征如图 6-15 所示。

图 6-15 农村居民点影像特征

（6）铁路、公路。铁路、公路在影像上表现为长条带状或线状形态，形状规则，两者色调比较接近呈深灰色，建设中的铁路、公路呈白加灰色，高速公路较易判读，普通公路与铁路不太容易区分，可参考土地利用资料辅助判读，新增的铁路、公路要到实地外业调查后确认地类。

铁路、公路影像特征如图 6-16 所示。

图 6-16 铁路、公路影像特征

（7）其他建设用地。独立工矿用地大多分布在城镇、农村居民点中或周边，或分布在公路、铁路两侧，呈规则块状，以白、白加灰色调为主，兼有绿、黄等其他色调，判读时要注意与临时取土的耕地进行区分，其影像特征比较接近，容易误判。

水库水面呈椭圆、扇形或方形，边界规则，根据影像特征比较容易判读。

其他建设用地影像特征如图 6-17 所示。

（8）未利用地。苇地、滩涂、河流、湖泊可根据其空间位置和影像上明显特征，较容易分辨。由于苇地和滩涂大多分布在河流、湖泊、水库周边，可根据其空间位置进行判读；荒草地在影像上较难分辨，要借助土地利用资料辅助判读或到实地调查。

裸岩、裸土地多分布在山区、丘陵地区，其周围与林地衔接或向平缓地带过渡时，其边界不明显，此类情况在外业也难以区分地类边界，对此在参照土地利用资料的基础上，要充分分析影像上的色彩、纹理特征来确定。

未利用地影像特征如图 6-18 所示。

图 6-17 其他建设用地影像特征

图 6-18 未利用地影像特征

‘叁’ 基本农田数据库建设“土地质量等级”信息如何得来

当然是根据农用地分等定级成果数据库得来，最好是将你的基本农田划定图层和农用地分等定级图层做空间属性挂接，然后导出表格，再重新传回数据库，这样做比较简单快捷。

‘肆’ 基本农田数据库建设工作与农用地分等工作的联系

农用地分等按照农用地的自然属性和社会经济属性，对农用地生产能力进行比较分析和定量评价。土地生产能力受到光、温、水、土壤条件以及平均利用水平等因素的共同制约，这些因素分别与《农用地分等规程》中的光温（气候）生产潜力（包括一个地区的光温水热条件）、自然质量分、土地利用系数等指标相对应。农用地的自然质量等指数是对光温生产潜力指数的土地自然质量的修正，它同时考虑了作物的光温（气候）生产潜力和农用地的土壤、地形等限制因素，反映了该作物的土地生产潜力；利用等指数等于自然质量等指数乘以土地利用系数，它既与农用地自然生产潜力有关，也与农用地的投入和管理水平有关，反映了当地作物的实际产量水平；经济等指数是多个系数连乘的结果，用于评价农业生产的经济效益。因此，农用地分等成果对土地利用总体规划中的土地利用现状分析、土地开发潜力分析、耕地需求量预测、基本农田保护区划定等方面具有支撑作用。

基本农田标准化，就要求保护区内耕地集中连片、自然和利用条件优越。农用地分等成果使耕地质量状况既定量化又定位化，即耕地的质量好坏在图上得到了很好的反映。在分析作物产量时，综合考虑了自然质量分、土地利用系数、利用等指数与标准粮产量的关系，依据耕地土地利用系数等值区图、自然质量等别图和利用等别图可以指导基本农田保护区的划分，避免人为干扰。在落实基本农田保护数量工作上利用农用地分等成果，就能够真正把自然质量等别高、利用状况好、实际产出高的耕地划入基本农田范围，从数量和质量上对其实施特殊保护，以保证农业生产，促进社会经济可持续发展。

依据县级农用地分等成果，指导各县（市、区）划定基本农田保护区具有重要的现实意义。具体讲，通过把现行划定的基本农田保护区图与耕地自然质量等别图、利用等别图进行叠加分析，修正现行基本农田保护区，以达到划分的合理性和可行性。在农用地分等工作中我们把等别细化到了每个分等单元，并建立了分等单元属性数据库（包括 8 个分等因素、光温（气候）生产潜力指数、产量比系数、土地利用系数和土地经济系数等），有利于基本农田基础数据库和信息管理系统的建立。在对基本农田保护区进行管理时，可以依据分等单元属性数据库确定利用方式和养护措施。例如，土壤有机质含量低的地块需要增施有机肥以改良土壤性状，提高农业生产力。同时，农用地分等过程中土地利用系数等值区和土地经济系数等值区的划分为合理安排基本农田保护区内的土地利用方式和强度也提供参考借鉴作用。

‘伍’ 国家基本农田数据库是公开的吗

不一定，有些是公开的了，比如
土地使用情况—农田
农田和耕地集中措施统计
还有很多是不公开的

‘陆’ 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一步凸显，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、山区三种地形，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，基本满足一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 个一级类，10 个二级类，5 个三级类，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，植被一般为绿色；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一般会有阴影，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、不一致图斑线等数据层，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、不一致图斑线等数据层。

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%）；其他各二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一级类，分辨部分二级类也基本正确。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，二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∶10000、1∶50000 生产技术规程［M］.北京：测绘出版社

国土资源部.2000.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.2008.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）

‘柒’ 耕地质量等别数据库包括哪些图层

通过耕地质量等级调查与评定工作，中国全国耕地评定为15个质量等别，1等耕地质量最好，15等最差。将全国耕地按照1-4等、5-8等、9-12等、13-15等划分为优等地、高等地、中等地和低等地

‘捌’ 基本农田数据库一般都用什么建库软件

基本农田建库一般会用mapgis，因为这个软件的二次开发的时候会根据国土部门的要求，特别是数据结构，数据类型等开发，做做起这个基本农田建库可以说得心应手，但其实arcgis也可以建基本农田的数据库，数据格式也可以转换什么的。

‘玖’ 土地利用数据建库

6.5.1 数据库建设技术方法及工作流程

6.5.1.1 技术方法

基于遥感影像土地利用数据建库，是以武汉中地公司开发的 MapGIS 土地利用数据库软件为工作平台，以县级行政辖区为单元，将已有的乡级及以上行政界线（采用全国第一次土地详查所确定的行政界线）叠加在以县为单位镶嵌的 1∶1 万正射影像图上，以正射影像图为本底图，参考已有的土地利用数据库或土地利用详查数据，结合遥感影像解译资料，采用人机交互的方式，目视解译采集地类图斑边界、线状地物，提取工作区土地利用分类信息。分别建立确定图斑、不确定图斑、样本图斑层，并制作外业调查工作底图，对不确定图斑、样本图斑以及抽取一定比例的确定图斑到外业进行实地验证，通过外业后处理，最终建立基于遥感影像信息的土地利用数据库。

6.5.1.2 工作流程

工作流程如图 6-19 所示。

图 6-19 基于遥感影像信息土地利用数据库建设工作流程图

6.5.2 数据采集

以县级行政辖区为单元，将土地利用数据库中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。

（1）多元数据复合分析。

1）与已有土地利用数据库复合。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，通过人机交互采集土地利用现状信息。如图 6-20 所示。

图 6-20 遥感影像与土地利用数据叠加示意图

2）与土地利用现状图复合分析。对于未建成土地利用数据库的，将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。如图 6-21 所示。

图 6-21 土地利用现状图与遥感影像图复合示意图

（2）数据采集方法及要求。

1）使用MapGIS软件进行分层矢量化，为了保证数字化精度，我们要求显示窗口放大比例在100倍以上，采用半自动、交互式分层矢量采集，这样才能保证与影像同名地物不偏移。

2）将原土地现状数据库行政界线套合在DOM影像上，根据行政界线与影像套合情况，采用修正的方法进行局部调整，即影像上以线状地物为界的原行政界线明显偏离的，以影像上线状地物为准作局部修正，影像上没有线状地物作参考的直接采用原行政界线。

3）被乡级以上行政界线、地类界线、线状地物等分割而成的封闭地块为一个图斑。上图图斑的最小面积为：耕地和农村居民点最小上图面积为3mm²×3mm²（实地为900m²），其他地类为3mm²×5mm²（实地为1500m²）。

4）地类图斑边界的采集，可采取先易后难、先平原区后山区的方法，即先采集易于判读的居民地边界，然后依次采集纹理清晰的铁路、公路、河流、沟渠等，最后采集难以区分的地类边界。

5）线状地物：对于实际宽度小于30m的铁路、公路、河流等，沿影像轮廓中心线按图示用相应单线勾绘，大于等于30m的按图斑处理，当线状地物宽度变化大于20％时，分段标记。宽度量测除其本身宽度外还包含其两侧不以排灌为主的路沟及行道树。

6）河流：河流宽度为常水位线水面宽度。常水位线以原土地利用数据库数据或正射影像为准，如土地数据库所标位置偏移较大时可做适当移动，河流宽度不再实地调查。

7）公路林带：公路两侧种植的实际宽度大于等于30m的林带，按实际宽度标绘。公路宽度小于30m，而单侧林带宽度大于30m的，公路按线状地物标识，而林带则按实际宽度标绘。

（3）数据分层。按照《基于遥感影像土地利用数据库标准》的图层划分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、不一致图斑线等数据层。

（4）属性结构的建立及属性输入。按照《基于遥感影像土地利用数据库标准》对分层数据分别建立属性结构，逐层输入属性内容。

（5）建立数据字典。数据字典设计是数据库设计的一项重要内容。新建工程前首先要建立系统的数据字典文件。依据《基于遥感影像土地利用数据库标准》定义的相关属性字段名、值域以及数据描述等建立基于遥感影像土地利用数据库运行所必需的数据字典。主要包括地类编码、行政区和权属单位等数据字典。

1）设置数据字典参数。按照国标《中华人民共和国行政区划代码》，省级行政区、省辖市级行政区、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。在“土地利用数据库管理系统”中，依次设置各级行政区划代码位数。如图6-22所示。

图 6-22 新建数据字典

2）编辑数据字典。根据技术要求中规定的基于遥感影像的土地利用分类，修改、增添或减少数据字典中的地类码。如图6-23所示。

图 6-23 编辑数据字典

（6）建立接图表。接图表文件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。本项目接图表是根据大地坐标建立索引（图6-24）。

图 6-24 建立接图表

（7）数据入库。经过入库前数据检查，准备好完全拓扑无错误和图数一致的数据，并且建立好数据字典和接图表后，可建立工程文件，进行数据入库管理。

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。

（8）数据预处理。数据预处理是进行表格汇总打印输出的前提，是为汇总输出和空间分析进行数据准备。实质上是扣除线状地物的面积、利用耕地系数计算耕地面积以及每个图斑净面积的计算。如图 6-25 所示。

（9）数据汇总。汇总输出各类面积汇总表。建立基于遥感影像土地利用数据管理系统。

图 6-25 数据预处理

‘拾’ 耕地质量等别更新评价数据库包括哪些内容

耕地质量等别更新评价的工作对象是指近年来由于建设占用、灾害损毁、农业结构调整、生态退耕、耕地开发、土地整治等活动,数量、质量、权属状况等发生变化的耕地。耕地质量等别监测的工作对象是指耕地质量等别渐变区域的耕地,也可理解为主要受自然环境因素和宏观经济政策因素