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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

高分辨率卫星遥感影像由于其极高的空间分辨率、很强的地物识别能力和信息准确等特点，受到了许多国家的高度重视。长期以来，高分辨率遥感卫星是从军事应用开始的，直至20世纪末期，法国发射了民用spot卫星，带来了巨大的商业价值，发展前景广阔，高分辨率遥感卫星开始步入民用阶段。相比于传统的中低分辨率遥感影像，高分辨率遥感影像更能够清晰地表达地域内各个目标物的特征及其关联，并且能详细地区分目标的内部结构，为影像的解译分析提供了良好的基础。

目前,利用卫星遥感技术快速且准确地获取地表的分布信息,是环境资源监测和土地利用与土地覆盖变化研究的核心,已经成为了遥感技术发展的重点和热点。土地对人类而言是赖以生存和发展的基础，人类的大部分生产活动都必须以土地为媒介进行，土地是重要的生产参与者。如何合理地保护和利用土地资源，监测土地变化,直接影响国民经济的可持续发展,还会间接的影响全球环境的生态、气候等变化。快速、精准地掌握土地利用信息,直接关系到社会经济发展与人民生活水平。因此,人们迫切期望能快速准确地检测土地利用状况,并且及时得出变化信息,更新现有的土地利用,以实现土地资源科学合理管理。在遥感技术之前的常规方法，比如土地部门的土地调查或基于像片面的摄影测量的方法,这些方法进展缓慢、完成周期长,跟不上当前经济发展的需要。

近年来,高分辨率卫星遥感影像对各种变化进行识别和提取发展迅速,并形成了一些用于图像变化识别与检测的方法。土壤作为影响环境的重要因素之一,土地利用及其变化间接控制着地球的能量平衡、生物的化学循环、水循环等,对全球气候、地球的生态系统、生全球环境变化起着重要的作用。因此，对土地利用变化进行定量和定性的研究、形成分类变化图,已经是遥感图像变化检测的重点之一。

2. 研究的基本内容

1. 以某矿区的高分辨率遥感影像为基础，由于原始影像数据量过大，所以用envi截取出2013年和2015年相同地区的两块实验区域，利用数学形态学运算提取其纹理数据，然后对图像进行决策树分类，并以混淆矩阵和Kappa系数来描述分类精度。

2. 采用变化轨迹法对土地利用做变化检测，利用matlab采用决策树分类之后，分类结果是按照每个点所归属的类别形成的二维数组，经过计算以后可以得出每一个点的变化方式，当前的土地利用类型，可以统计出各种变化的具体数据。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

3月份：文献阅读，熟悉研究的意义，国内外研究的发展和现状

4月份：实验操作，得出结果

5月份：论文撰写和修改

4. 参考文献

[1]miller,l.d,k.nualchawee,c.tom.analysis of dynamics of shifting cultivation in the tropic forest of northern thailand using landscape modeling and classifiction of landsat imagery.nasa goddard space fight center,technical memorandum no.79545,girenbelt,md,1978.

[2]todd,w.j.urban and regional land use change detected by using landsat data.u.s.geological survey research journal,5:529-534,1977.

[3]tobias leichtle,unsupervised change detection in vhr remote sensing imagery an object-based clustering approach in a dynamic urban environment.elsevier b.v 2016.