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Land cover classification with multi-source data using evidential reasoning approach 总被引：1，自引：1，他引：0
Land cover classification is the core of converting satellite imagery to available geographic data.However,spectral signatures do not always provide enough information in classification decisions.Thus,the application of multi-source data becomes necessary.This paper presents an evidential reasoning (ER) approach to incorporate Landsat TM imagery,altitude and slope data.Results show that multi-source data contribute to the classification accuracy achieved by the ER method,whereas play a negative role to that... 相似文献
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多源土地利用/覆盖分类产品是陆地表层过程研究不可或缺的重要基础数据,而其一致性分析则是产品应用的前提和基础。本文基于类型面积偏差、类型面积相关、误差矩阵和类型空间混淆等方法,从面积一致性和空间一致性两方面分析了 5种土地利用/覆盖分类产品（MCD12Q1-2010、GlobCover2009、CCI-LC2010、FROM-GLC2010和GlobeLand30-2010）在全球海岸带区域的一致性。结果表明：① 各产品土地利用/覆盖类型的空间分布总体上表现出较强的一致性,但在细节上存在大面积不一致现象;② 各产品对全球海岸带土地利用/覆盖构成的描述基本一致,即以水体为主,林地和未利用地次之,耕地、草地和灌木地较少,湿地和人造地表相对最少,但在细节上存在面积偏差;③ 在产品组合中,MCD12Q1-2010/GlobCover2009的相关系数、总体精度和Kappa系数均最低,分别为0.8814、67.46%和0.5748,而GlobCover2009/CCI-LC2010的相关系数、总体精度和Kappa系数均最高,分别为0.9869、81.50%和0.7505;④ 5种产品两两对比,草地、灌木地和湿地的混淆程度最高,耕地和人造地表次之,林地和未利用地较低,水体最低;⑤ 全球海岸带有28.81%的土地具有较低的一致性,这些区域地类混淆现象较为严重,尤其是耕地、林地、草地、灌木地、湿地和未利用地之间的相互混淆对5种产品的一致性程度有直接影响。本文有望为海岸带研究在已有土地利用/覆盖数据源选择和使用等方面提供参考和建议。 相似文献
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Review of studies on land use and land cover change in Nepal 总被引：1，自引：0，他引：1
Basanta PAUDEL ZHANG Yi-li LI Shi-cheng LIU Lin-shan WU Xue Narendra Raj KHANAL 《山地科学学报》2016,13(4):643-660
Land use and land cover(LULC) in Nepal has undergone constant change over the past few decades due to major changes caused by anthropogenic and natural factors and their impacts on the national and regional environment and climate.This comprehensive review of past and present studies of land use and land cover change(LUCC) in Nepal concentrates on cropland, grassland, forest, snow/glacier cover and urban areas. While most small area studies have gathered data from different sources and research over a short period, across large areas most historical studies have been based on aerial photographs such as the Land Resource Mapping Project in 1986. The recent trend in studies in Nepal is to focus on new concepts and techniques to analyze LULC status on the basis of satellite imagery, with the help of geographic information system and remote sensing tools. Studies based on historical documents, and historical and recent spatial data on LULC, have clearly shown an increase in cropland areas in Nepal,and present results indicating different rates and magnitudes. A decrease in forest and snow/glacier coverage is reported in most studies. Little information is available on grassland and urban areas from past research. The unprecedented rate of urbanization in Nepal has led to significant urban land changes over the past 30 years. Meanwhile, long term historical LUCC research in Nepal is required for extensive work on spatially explicit reconstructions on the basis of historical and primary data collection, including LULC archives and drivers for future change. 相似文献
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集成夜间灯光数据与Landsat TM影像的不透水面自动提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用多源遥感数据提取不透水面信息是一个重要的研究方向。针对以往研究中多需要人工选取不透水面样本进行模型训练的问题,本文通过整合夜间灯光遥感与Landsat TM影像中的空间和光谱信息实现了不透水面覆盖范围（Impervious Surface Area,ISA）的自动提取。首先根据夜间灯光的分布来定位ISA聚集的城市区域的位置,分别在城市区域内部和外部自动提取可靠性高的ISA及非ISA样本,然后通过迭代分类提取城市区域的ISA,再以此为样本对城市区域外部进行分类,最后将分类结果整合完成整幅影像的ISA提取流程。应用本方法对美国雪城地区的DMSP/OLS夜间灯光影像上提取了84个城市区域,提取精度大于95%。从中分别选择高ISA密度和低ISA密度的2个城市区域作为ISA提取的测试区,本文方法在城市区域内的ISA提取总体精度与kappa系数分别为88.23%和0.63;在城市区域外部为78.6%和0.54,均优于人工样本选取方法的提取精度,表明该方法能够实现精度稳定且高效的ISA自动提取。 相似文献
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农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望 总被引：3，自引：0，他引：3
农业用地占到全球土地面积近一半,农业土地利用（包括耕地及作物分布、种植制度、土地管理等）变化直接影响到粮食安全、水安全、生态安全和气候变化。遥感已经成为土地利用信息获取的重要手段,近年来中分辨率遥感卫星如Landsat、Sentinel以及中国高分卫星等的免费开放为国内外农业土地利用信息提取提供了前所未有的机遇,取得了一系列重要研究进展。本文从耕地分布、作物类型识别、农业种植制度以及农业土地管理4个角度分析了土地利用信息提取的最新研究进展。结果发现：① 耕地分布产品已经由过去的粗分辨率提升到10~30 m,耕地现状数据较为丰富,但挖掘遥感数据实现耕地变化历史回溯的能力有待加强;② 作物分类方面多采用地面调查数据和卫星遥感（Landsat和Sentinel-2为主）相结合的方式进行,在北美和欧洲得到了业务化运行,但对作物种植面积早期监测的能力有待加强;③ 基于遥感的农业种植制度信息获取（如撂荒）研究多集中在东欧等地区,在中国由于经济和政策因素导致的撂荒、轮作、休耕等现象也十分普遍,但具有针对性的遥感监测研究目前还相对缺乏;④ 农业土地管理措施信息提取方面,区域灌溉面积产品取得了重要进展,但数据的可靠性和准确性仍有待提高。在此基础上,我们结合遥感大数据、深度学习算法、云计算平台的发展对未来农业土地利用信息提取研究进行了展望：① 融合多源数据形成更高维度空间、光谱和时间信息的遥感大数据,提升特征提取和数据挖掘能力;② 机器学习和深度学习算法等智能化方法与基于地理学和物候信息的专家知识方法的耦合;③ 遥感云计算和大数据挖掘等前沿遥感和计算技术的应用。 相似文献
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遥感影像的获取受卫星、传感器设计、大气条件等限制,往往难以兼顾时间和空间分辨率,导致由单一来源数据提取遥感信息难度较大,难以满足各种应用对信息时空分辨率越来越的需求。由此出发考虑多源数据的不同优势及其随着周期运行不断积累的多时相数据,设计了基于地块协同多种分辨率甚至多源数据的分类方法。以高空间分辨率影像为地理基准构建稳定地块分布图,这些地块在一定时间内边界与基本属性相对稳定,由此可以协同利用高时相分辨率数据反映地块在不同时间点的光谱表现,分别计算形成地块的时相变化特征,根据地类各自特点选择不同方法与数据特征完成解译,总体上以地块级监督分类完成具体类别解译。在2014年夏季青海玛多的米级土地利用分类实验中,整个植被生长季的中分数据以及冬季无云高分数据被收集用于协同分类,在解决多数据匹配、合成的基础上充分利用各数据的优势,对建设用地、水体、植被等关键类别区别对待,整体上取得了较高的解译精度,不但有效克服传统视角下数据源不足、信息缺失等问题完成了全县解译,而且保证了土地信息的时空分辨率,为生态调查与保护提供了最新最全数据支持。 相似文献
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作为蒙古高原的重要组成单元,蒙古国的土地覆盖格局与变化对于东北亚的资源、环境、生态及可持续发展具有重要意义。针对本区域缺乏高精度、现势性的土地覆盖数据产品的问题,本研究利用Landsat TM影像,采用面向对象的分类方法开展蒙古国土地覆盖遥感数据产品研制与分析。首先针对蒙古国景观格局特征,自主研究了适宜于蒙古国的土地覆盖分类体系,基于面向对象的遥感解译技术方法研究了蒙古国自然地物和人工地物要素的提取算法规则与阈值,建立了一套完整的面向蒙古国的土地覆盖遥感解译技术方案,在分景解译基础上获取了蒙古国2010年土地覆盖分类产品。经验证,数据集一级类分类精度为92.34%,二级类分类精度为80.24%。蒙古国土地覆盖类型以裸地、草地、森林为主,其中裸地的面积最大,占总面积的48.64%,其分布比较集中连片,主要分布在蒙古国南部和西部;草地面积次之,占总面积的42.85%,其分布具有明显的地域性,主要集中在蒙古国北部湿润地区和河流附近;林地最少,占总面积的6.63%,以蒙古国北部及西北部高山地区为主要生长区域。整体上蒙古国土地覆盖空间格局呈现明显的区域差异与地类过渡性,从南向北依次为裸地、荒漠草地、典型草地、森林类型,其中荒漠草地在中部形成一条明显的分界条带。 相似文献
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鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水（血吸虫）分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明：（1）基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;（2）基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度（94.3275%）和Kappa系数（0.9324）,说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;（3）该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。 相似文献
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基于地学知识的大尺度土地利用/土地覆盖精细化分类方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
人类活动对生态环境具有显著影响,大尺度土地利用/覆盖变化（Land Use/Cover Change,LUCC）作为人类活动最直接的表征,能够很好地反映这一过程,因此进行精确而迅速的大尺度土地利用/覆盖分类与提取方法研究尤为关键。全球覆盖产品GlobCover（2005/2006）数据已经具有良好的空间精度和数据准确度,但仍然存在一些分类误差。为提高地表覆被分类精度,本文以GlobCover（2005/2006）的巴西数据为例,以2005年Landsat TM/ETM影像为主要信息源,结合相应地学知识与辅助数据,利用人机交互逐栅格修改方法得到2005年土地利用数据产品。结果表明：通过对GlobCover数据和本次成果数据进行精度评价与对比分析,GlobCover数据巴西地区的总体精度为67.17%,Kappa系数为0.58,改进后产品总体精度为93.39%,Kappa系数为0.91。此外,改进后数据显示巴西常绿阔叶林面积最大,面积比例达45.67%;农地/自然植被镶嵌面积次之,比例为19.19%;封闭灌丛面积最小,比例为12.34%。农地/自然植被镶嵌和灌丛与草地2种地类的修改比例最大,其中混合像元地类比例减少3.54%,灌丛与草地比例增加3.81%。综上,改进方法可以有效地提高土地利用/覆盖分类的效率和精度,为后续大尺度LUCC产品的制作和以LUCC产品为基础的相关研究提供参考。 相似文献
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Deforestation and other Land Use and Land Cover (LULC) changes, driven by variety of physical and anthropogenic factors, have altered the mountainous environment. Mountains around the world including northern and north western belts of Pakistan are highly sensitive to deforestation and other LULC changes, which have profound impacts on various sectors of bio-physical and socio-economic systems. Assessment of LULC changes has high significance for protection, conservation and monitoring mountainous environment. The present study is an attempt to assess the landscape changes with particular reference to forest cover depletion in Kurram Agency located in the north western mountain belt of Pakistan. For detailed comparative analysis the study area has been divided into three sections, which coincide with the present administrative divisions of the Agency, i.e., Upper, Lower and Central Kurram. Temporal span of this study covers four decades. In this study, land use map of 1970 and land sat satellite imageries of 1987, 2000 and 2014 were used as spatial data sets. The images were processed and classified into six LULC classes through geospatial packages and change detection maps were prepared for each division and time period. Findings of the study reveal two trends in the four major LULC categories. Forest and rangeland have shrunk, on average, by 15% and 7.5% respectively while, bare soil and rocks outcrops have expanded by 89% and agriculture land by 7.2% in Kurram agency. The water bodies and snow cover have minor fluctuation in its land area. Major causes of shrinking greenery is attributed to high influx of Afghan refugees and high energy demand of growing population. However, with outflow of the refugees from Kurram agency the general trend in forest cover has reverted and deforestation rate has slowed down. 相似文献
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随机森林方法支持的复杂地形区土地利用/土地覆被分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随机森林方法目前已经成为遥感分类机器学习中一种有效方法,探索基于中等分辨率的Landsat卫星数据与随机森林方法相结合对复杂地形区长时间序列数据的获取及土地利用/土地覆被变化及模拟研究是非常有意义的。本文基于Landsat8OLI卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法对青海省湟水流域复杂地形区土地利用类型进行了分类研究。针对复杂地形区域的情况,将研究区进行地理分区,根据每个分区的特点,选择相应的地形特征参数,并通过提取Landsat 8数据的光谱信息与纹理信息构建最优特征集,探索随机森林方法在复杂地形区土地利用分类的适用性。结果表明：使用Landsat8OLI数据进行随机森林分类,能较好地得到湟水流域复杂地形区域的土地利用类型结果;光谱、地形及纹理信息的结合在不同分区的表现结果不同。在脑山区光谱与地形信息结合能使随机森林分类效果最佳,总体精度达到91.33%,Kappa系数为0.886;而在浅山区与川水区综合考虑光谱、地形、纹理信息进行随机森林分类效果最佳,浅山区与川水区总体精度分别达到92.09%和87.85%,Kappa系数分别为0.902和0.859;利用随机森林算法进行优化选择纹理特征组合可以在保证分类精度的同时能够快速地提取土地利用类型信息,为复杂地形区土地利用类型的区分提供了实际可行的方法。 相似文献
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《山地科学学报》2021,(9)
Landsat-8 spectral values have been used to map the earth's surface information for decades. However, forest types and other land-use/land-cover(LULC) in the mountain terrains exist on different altitudes and climatic conditions. Hence, spectral information alone cannot be sufficient to accurately classify the forest types and other LULC, especially in high mountain complex. In this study, the suitability of Landsat-8 spectral bands and ancillary variables to discriminate forest types, and other LULC, using random forest(RF) classification algorithm for the Hindu Kush mountain ranges of northern Pakistan, was discussed. After prior-examination(multicollinearity) of spectral bands and ancillary variables, three out of six spectral bands and five out of eight ancillary variables were selected with threshold correlation coefficients r20.7. The selected datasets were stepwise stacked together and six Input Datasets(ID) were created. The first ID-1 includes only the Surface Reflectance(SR) of spectral bands, and then in each ID, the extra one ancillary variable including Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Normalized Difference Water Index(NDWI), Normalized Difference Snow Index(NDSI), Land Surface Temperature(LST), and Digital Elevation Model(DEM) was added. We found an overall accuracy(OA) = 72.8% and kappa coefficient(KC) =61.9% for the classification of forest types, and other LULC classes by using the only SR bands of Landsat-8. The OA = 81.5% and KC=73.7% was improved by the addition of NDVI, NDWI, and NDSI to the spectral bands of Landsat-8. However, the addition of LST and DEM further increased the OA, and Kappa coefficient(KC) by 87.5% and 82.6%, respectively. This indicates that ancillary variables play an important role in the classification, especially in the mountain terrain, and should be adopted in addition to spectral bands. The output of the study will be useful for the protection and conservation, analysis, climate change research, and other mountains forest-related management information. 相似文献
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鉴于新疆地区对中国乃至中亚有着特殊的战略意义,本文针对不同数据源及分类系统在土地覆被数据的空间分布上缺乏互通性问题,结合2010年目视解译土地利用现状遥感监测数据、GlobeLand30和GlobCover2009共3种土地覆被数据,采用类型相似分析、类型混淆分析、混淆矩阵分析、空间一致性分析4种方法开展精度评价及一致性分析,以期对土地覆被数据在中国西北干旱区的适用性及适用范围提供有效建议。结果表明,3种土地覆被数据对新疆地区土地覆被类型构成基本一致,且对裸地类型的辨识度最高;新疆地区中高度一致区域占新疆总面积的95%;3种数据两两对比时,总体精度在64.11%~72.57%之间,其中目视解译数据/GlobeLand 30组合表现出最高水平,且仍有提高空间,反映出目前相同卫星传感器是提升精度评价结果的重要因素之一,且不同分类系统、分类方法、空间分辨率及卫星过境时间等因素对精度评价结果也会产生巨大影响。为解决此类问题,利用多源土地覆被遥感数据的融合技术提高数据精度,或是利用深度学习对遥感影像资料进行精确地解译和判读,将是今后全球土地覆被制图及应用领域的主要发展趋势。 相似文献
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多源遥感数据融合应用研究 总被引：20，自引：2，他引：18
多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。 相似文献
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中国陆地1∶100万数字地貌分类体系研究 总被引：9，自引：0，他引：9
地貌分类体系是地貌图研制的关键之一,本文在总结国内外地貌及分类研究的基础上,借鉴20世纪80年代的中国1∶100万地貌图制图规范,基于遥感影像、数字高程模型和计算机自动制图等技术条件,归纳总结了数字地貌分类过程中应遵循的几大原则,分析了它们之间的相互关系,讨论了数字地貌分类的各种指标:包括形态、成因、物质组成和年龄等,提出了中国陆地1∶100万数字地貌三等六级七层的数值分类方法,扩展了以多边形图斑反映形态成因类型,以点、线、面图斑共同反映形态结构类型的数字地貌数据组织方式,并详细划分了各成因类型的不同层次、不同级别的地貌类型。中国1∶100万数字地貌分类体系的研究,为遥感等多源数据的陆地地貌解析和制图提供了规范,也为《中华人民共和国地貌图集》的编制奠定了基础,同时为全国大、中比例尺地貌图的分类和编制研究提供了借鉴。 相似文献
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蒙古高原土地覆被的变化表征着区域内生态环境的变化,许多环境问题的研究依赖于准确的土地覆被信息。因此,评估当前全球土地覆被数据在区域尺度上的准确性非常重要。本文以蒙古高原为研究区,从构成相似性、类型混淆程度、空间一致性、绝对精度4个方面,分析了GlobeLand30、GLC＿FCS30和FROM＿GLC 3种30m高分辨率全球土地覆被数据的一致性和准确性。结果表明：(1) 3种土地覆被数据都显示,草地和裸地是蒙古高原的主要土地覆被类型,任意2种数据的面积序列相关系数都优于0.95;(2) 3种土地覆被数据中完全一致的区域占蒙古高原总面积的61.87%,主要集中在土地表面异质性低的区域;(3) GLC＿FCS30数据的总体精度（78.33%）最高,GlobeLand30数据的总体精度（76.85%）次之,FROM＿GLC数据的总体精度（75.86%）最低;林地、草地、水体和裸地在3种土地覆被数据中的精度较高（75%以上）,灌丛、湿地等地类的精度较低（50%以下）。因此,对蒙古高原土地覆被进行全要素研究时,可以综合考虑选择总体精度最高的GLC＿FCS30数据。对特定地类研究的用户,可参考3种... 相似文献
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地质环境评价是掌握地质环境时空格局、变化趋势,开展地质环境防治保护管理工作的必要前提和重要手段。根据不同的应用目的,地质环境评价需采用不同的指标体系和数据,而且随着地质环境业务的发展,指标体系和数据也会不断扩展和变化。为了适应地质环境评价发展的需要,本文提出并研发了可配置的地质环境评价系统,该系统围绕地质环境评价核心过程,通过配置层可以对地质环境评价指标因子及权重、指标数据源及获取方法、指标评价计算方法,以及指标分级标准与空间可视化方法等多个环节进行灵活设置。与传统的地质环境评价软件相比,可避免地质环境评价指标或数据源发生变化时,需要重新进行软件编码、重新组织数据库等问题。唐山市应用实践表明,该系统具有良好的可配置能力、扩展性和应用性。 相似文献
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城镇用地信息是联合国2030年可持续发展议程关注的重点之一。城市在世界范围内迅速扩张,快速准确地获取城镇用地信息对于政府决策具有重要作用。城镇土地覆盖信息非常复杂,包括人工建筑、树木、草地、水体等多种地表覆盖类型。基于传统人工测绘获取城镇用地信息费时费力并且难于及时更新。Landsat等遥感卫星数据为城镇用地信息提取提供了丰富的数据源。基于卫星遥感数据提取的城镇用地信息可以为未来城市的建设和管理提供基础的科学决策数据。基于监督分类方法和卫星遥感数据可快速地提取城镇用地信息,然而特征变量的选择对于高精度城镇用地信息提取尤为重要。为研究不同特征变量组合对于城镇用地信息提取的影响,以北京市为研究区,以2017年7月10日获取的Landsat 8 OLI影像为数据源,通过数据预处理、纹理提取、独立成分分析、主成分分析等得到4个维度的29个特征,选取了7种特征组合方案进行城镇用地提取。考虑随机森林算法性能稳定,分类精度高和可以方便进行特征重要性评价等优点,选择其作为监督分类算法以提取城镇用地信息,并进行了精度评定,以确定最优的城镇用地提取特征组合。研究发现：综合利用光谱特征和独立成分分析后的影像特征,提取城镇用地的总体精度为93.1%,Kappa系数为0.86,优于利用其他特征的提取结果;基于随机森林算法对数据进行训练后输出的各变量的归一化变量重要性与特征均值的标准差结果存在相似性,利用随机森林算法的变量重要性估计与特征均值折线图都可以进行变量重要性评价。 相似文献
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MODIS和GLOBCOVER全球土地覆盖数据集对比分析——以黑龙江流域为例 总被引：5，自引：0，他引：5
随着全球气候变化的日益加剧,全球变化研究对全球土地覆盖数据的需要也越来越迫切。目前全球土地覆盖数据产品主要包括由欧洲和美国生产的5类数据产品,其中,美国波士顿大学生产的全球土地覆盖数据产品(即MODIS数据集)和欧洲空间局通过全球合作生产的全球土地覆盖数据产品(即Globcover数据集)具有较好的实效性,应用越来越广泛。由于数据来源、分类系统和分类方法不同,两个数据集在土地覆盖类型的数量和空间分布上有明显的差异。本研究从数据使用者的角度,对比了MODIS和Globcover数据集在黑龙江流域上数量和空间分布的差异,并采用LANDSAT TM/ETM+影像随机采样和野外照片验证两种方式对两个数据集的分类精度进行了验证。结果表明,在黑龙江流域,两个数据集数量和空间分布差异较大。在数量上,两个数据集一级土地覆盖类型均以森林和农田为主,草地次之,但二级土地覆盖类型差异较大。在空间上,二级类空间一致性区域和一级类空间一致性的区域分别仅占流域的22.5%和53.6%。两个数据集精度均不高,一级土地覆盖类型精度约为60%,Globcover数据较MODIS数据破碎化明显,整体精度略低于MODIS数据集,不同的二级土地覆盖类型精度不同。考虑到黑龙江流域的代表性,我们认为Globcover数据集和MODIS数据集可满足较低要求的土地覆盖分析需求。本研究为全球气候变化研究选择合适的数据集提供了基础。 相似文献