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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种土地覆被数据的分类精度有针对性的进行选择。本文可为蒙古高原相关研究选择合适的土地覆被数据提供参考。 相似文献
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受社会制度变迁和气候变化的影响,哈萨克斯坦是中亚地区生态退化和草畜矛盾问题最为突出的国家。近百年来,放牧方式的改变、农业开垦的占用、加之暖干化的气候变化影响,使得哈萨克斯坦各类草地生态系统变化的时空格局具有鲜明的特点。因此,研究哈萨克斯坦草地退化的过程与机制对认识中亚地区草地生态系统对气候变化和人类活动的响应尤为重要,也是对绿色丝路建设过程中区域生态可持续发展的科学支撑。土地覆被数据是生态变化研究的基础数据,但目前广泛使用的各套全球数据集间往往存在很大的差异,这会导致对生态变化成因的认知以及对未来变化的模型模拟产生更大的不确定性。本研究从对草地类型识别的定义、空间分布的一致性和空间分布差异的原因3方面对比5类全球土地覆被数据（UMD 1992-1993、MCD12Q1 2001、GLC 2000、CCI-LC 2000、Glob Cover 2005）中哈萨克斯坦草地分布的异同,以期为哈萨克斯坦的相关研究中土地覆被数据集的选择提供依据。研究结果表明：① 分类系统中对草地类型的界定、遥感数据源、辅助分类数据、分类方法、验证数据和方法的不同是5套数据草地资源分布差异的主要原因,其中MCD12Q1数据与其他4套数据的草地分布面积相差最大;② 5套数据中草地分布都重叠（完全一致）或四套数据重叠（高度一致）的区域仅占39.66%,主要位于哈萨克斯坦典型草原带和部分半荒漠草原带;围绕典型草地分布区,空间一致性由内向外逐渐降低。5套数据完全不一致区域占26.78%,主要位于荒漠草原带;③ CCI-LC2000数据与其他几类数据的重叠区域最高,有76%的草地与5套数据的完全一致以及高度一致区重叠;在分布不一致区域中,极易造成混淆的土地覆被类型主要为旱作耕地、灌溉耕地、耕地与自然植被镶嵌体、裸地以及灌丛。 相似文献
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全球地表覆盖数据在气候变化研究、地理国情监测、生态环境保护等方面发挥着重要作用,2014年中国国家基础地理信息中心推出了全球最高30 m分辨率的地表覆盖遥感制图数据产品GlobeLand30。本文以2010年1:10万中国土地利用数据为参考,采用空间统计、面积一致性以及误差矩阵等分析方法,对河南省GlobeLand30、GlobCover2009、MCD12Q1数据进行精度评价和对比分析研究,结果表明：① 3种地表覆盖数据对河南省土地构成的描述基本一致,即以耕地、林地为主,草地、水体和人造地表为辅,但分类土地面积存在大小不同的差异;② GlobeLand30的总体精度和Kappa系数最高,MCD12Q1次之,GlobCover2009最低。3种数据中耕地和林地的精度均较高,草地的精度较差,GlobeLand30中水体和人造地表的生产者精度远高于其他2种数据,使用者精度相差不大;③ 地表覆盖数据与参考数据在空间上存在类型混淆情况,混淆主要发生于林地、草地、水体、人造地表与耕地之间,GlobeLand30的混淆程度要低于其他2种数据。 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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不同时相土地利用/覆被数据间的空间配准误差,是产生土地利用/覆被伪变化图斑的一个主要原因。本文从土地利用/覆被原始图斑与其相邻的变化图斑间的空间关系角度,提出了由同一原始图斑产生的土地利用/覆被伪变化图斑的面积对称理论,设计和实现了针对因空间配准误差而导致的土地利用/覆被伪变化图斑自动化检测模型,并以内蒙古自治区通辽市奈曼旗1980年和2000年两期土地利用/覆被图对该模型进行了实验模拟。结果表明：当两期数据的空间配准误差不超过原始影像1个像元时,总体检测精度达到90%以上;误差不超过5个像元时,总体检测精度达到80%以上;误差不超过原始影像10个像元时,总体检测精度达到70％以上。同时,由于运行时唯一需设定的面积对称系数阈值可设为0.2-0.4（默认设为0.3）,该检测模型可适用于由空间配准误差引起的伪变化图斑的自动检查,可满足由于空间配准误差所引起土地利用/覆被伪变化图斑剔除的需求。 相似文献
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亚像元制图作为一种降尺度分类方法,可利用低分辨率影像获取高分辨率分类图。本文旨在探讨亚像元制图的降尺度分类结果与高分辨率影像分类精度和分类特征上的一致性。实验以天津市津南区和北京市海淀区为研究区,分别对中空间分辨率影像（TM或HJ）进行亚像元制图和对高空间分辨率影像（ALOS或ZY）进行硬分类得到相同空间分辨率的分类结果,从绝对精度、相对精度、空间结构和空间格局上,对2幅分类结果进行分析和评价。实验结果显示：（1）分类精度上,TM和HJ影像的亚像元制图结果,以地面验证样本为参考的绝对总体精度分别为84%和82%,以高分辨率影像（ALOS和ZY影像）硬分类结果,为参考的相对总体精度分别为82%和77%;（2）分类特征上,中空间分辨率影像亚像元制图结果的空间相关性较强、斑块数量较少、聚集度较高,但与高分辨率影像分类结果的总体结构相似,各类别的面积比例基本一致。因此,亚像元制图结果在分类精度和分类特征上与高空间分辨率影像分类结果具有较强的一致性,在缺少高分辨率土地覆被制图时,可将亚像元制图获取的降尺度分类图作为替代数据。 相似文献
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评价土地覆被数据质量是正确、合理使用数据的前提和保障,有助于遥感制图方法的改进。本文以1：10万土地利用数据为参考数据,选取2010年RapidEye_5 m、FROM_GLC（30 m）、MODIS_V005（500 m）,以及2009年GlobCover 2009（300 m）土地覆被数据,以湖南省桃源县为例对4种不同分辨率的遥感土地覆被数据质量,引入窗口的分类类别统计方法,进行了综合评价,并分析了其误差和空间分布。结果表明：（1）RapidEye_5 m数据总体精度最高,MODIS_V005和FROM_GLC次之,GlobCover 2009数据相对最低。高分辨率土地覆被数据对于居民地、交通用地、水体等精细地物分类较好,具有一定优越性,各数据在一级类上的面积相关性和一致性总体高于二级类;（2）各数据在建筑用地和其他未利用地类型上的生产者精度均较低,FROM_GLC和MODIS_V005数据,在灌木草地上的空间一致性较差,4种数据在以耕地为主的平坦地区空间一致性较好,混淆主要发生在灌木草地、乔木林地和耕地之间;（3）随着土地覆被数据分辨率的提高,分出较多地物类型数的面积比例也随之增加,较高分辨率的RapidEye_5 m和FROM_GLC分出的类别数集中在7-16种较高水平上,低分辨率数据集中在1-5种较低水平上,在丘陵山区差异显著,而高分辨率数据对地物区分更好,集中于11-16种地物。 相似文献
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准确掌握积雪覆盖信息对于气象、水文和全球气候变化研究都具有重要的意义。遥感技术在进行大范围、高频率的积雪覆盖监测中发挥着重要的作用。目前,SNOMAP算法是用于积雪遥感监测最普遍的技术手段,其核心是利用固定阈值的归一化差分积雪指数（Normalized Difference Snow Index,NDSI）进行积雪识别,但这种方法忽略了积雪光谱信息的时相变化,会产生积雪监测的误差。本文提出了一种动态NDSI阈值方法,以纯永久积雪像元的平均NDSI值作为参照系调整固定的NDSI阈值,从而削减影像光谱值波动对积雪识别的影响。以三江源地区作为研究区域,将基于每日MODIS数据进行积雪监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值作线性回归,通过每日纯永久积雪像元平均NDSI值的变化来调整用于积雪识别的NDSI阈值。结果表明：① 基于每日MODIS数据进行积雪覆盖监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值之间存在较好的线性关系,决定系数R 2达到0.86;② 三江源地区动态NDSI阈值的范围为0.29~0.37,其平均值在0.33左右,说明MODIS全球积雪面积产品中将NDSI阈值取为0.40会低估三江源地区的积雪面积;③ 与采用固定NDSI阈值0.33的监测方法相比,动态NDSI阈值法近似率、总体分类精度和F值的平均值分别提高了5.17%、0.70%、1.14%。 相似文献
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矢量和栅格是GIS应用中两种基本的地学数据格式。与矢量数据相比,栅格数据利于空间建模和空间分析,且是空间尺度分析应用中常用的数据格式。一般来讲,较大尺度的矢量数据,涉及到保密性和知识产权的问题,若将这类矢量数据栅格化后,所得栅格数据由于其空间坐标精度相对降低而更易于实现数据共享。随着地学信息收集技术的不断发展,栅格数据正逐渐成为地学应用主要的数据格式。然而,传统的栅格化是一个伴随有属性信息损失的过程,主要原因在于一个栅格单元区域内存在混合类型。针对现阶段栅格化过程中的这个问题,本文以2005年全国1:25万土地覆被矢量数据为例,提出了一种在ArcGIS软件环境下,依据"在一个单元格网中,一种土地覆被类型表达为一个GRID图层"的原则,结合POLYGRID命令及其{LOOKUP_TABLE} INFO文件进行土地覆被矢量数据无属性信息损失栅格化的方法。该方法可为相关研究人员在今后处理和分析地理空间数据的工作提供新的思路,以及为空间尺度的应用研究提供有价值的参考。 相似文献
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GlobeLand30的发布为全球生态系统评价、环境规划、气候变化等研究提供了高分辨率的基础地表覆盖数据。以Landsat TM影像轨道号/行号分别为123/032所对应的区域为研究区,通过目视解译的方式在原始影像上选取地表覆盖类型作为地面参考数据,对2000和2010年两期的GlobeLand30的地表覆盖类型中的人造地表、农田、林地和水体进行了精度评定,并对比了两期产品数据的精度。此外,为了突出GlobeLand30产品的错分误差及其易于混淆的地物,以面的形式对产品的用户精度进行了计算和比较。研究表明,研究区内GlobeLand30数据具备很好的精度,与2010年数据相比,无论是总体精度,还是Kappa系数,2000年的产品其精度更高。本成果可以为研究区内GlobeLand30产品的使用提供参考。 相似文献
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全球30m地表覆盖遥感数据产品-Globe Land30 总被引：5，自引：0，他引：5
在国家863重点项目支持下,我国成功研制出全球30 m地表覆盖数据产品Globe Land30。该成果包括2000基准年和2010基准年两期,有耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地和冰雪十大类型,第三方评价总体精度为83.50%。2014年9月22日,中国政府将其赠送给联合国使用,是中国向联合国提供的首个全球地理信息产品。该成果成为全球变化和可持续发展研究的重要科学数据,目前已有近120个国家的用户下载使用,推动了国际对地观测与地理信息的开放共享,彰显了中国负责任大国的形象。本文主要介绍了Globe Land30产品的技术创新、精度评价与成果应用。 相似文献
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A simple method to extract tropical monsoon forests using NDVI based on MODIS data: A case study in South Asia and Peninsula Southeast Asia 总被引：1，自引：0，他引：1
Distribution of monsoon forests is important for the research of carbon and water cycles in the tropical regions. In this paper, a simple approach is proposed to map monsoon forests using the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) derived from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) data. Owing to the high contrast of greenness between wet season and dry season, the monsoon forest can be easily discriminated from other forests by combining the maximum and minimum annual NDVI. The MODIS-based monsoon forest maps(MODMF) from 2000 to 2009 are derived and evaluated using the ground-truth dataset. The MODMF achieves an average producer accuracy of 80.0% and the Kappa statistic of 0.719. The variability of MODMF among different years is compared with that calculated from MODIS land cover products(MCD12Q1). The results show that the coefficient of variation of total monsoon forest area in MODMF is 7.3%, which is far lower than that in MCD12Q1 with 24.3%. Moreover, the pixels in MODMF which can be identified for 7 to 9 times between 2001 and 2009 account for 53.1%, while only 7.9% of MCD12Q1 pixels have this frequency. Additionally, the monsoon forest areas estimated in MODMF, Global Land Cover 2000(GLC2000), MCD12Q1 and University of Maryland(UMD) products are compared with the statistical dataset at national level, which reveals that MODMF has the highest R2 of 0.95 and the lowest RMSE of 14 014 km2. This algorithm is simple but reliable for mapping the monsoon forests without complex classification techniques. 相似文献
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GlobeLand 30和自发地理信息的对比分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
地表覆盖数据是关于土地利用信息的重要来源,在地理国情监测、生态环境保护等方面发挥着重要的作用,目前遥感影像解译、实地测量是该数据生产的主要手段,但是仍然存在一定的局限性。随着Web2.0、互联网技术以及各种GPS设备的快速发展传播,普通大众也可以参与公众制图,志愿者用户的参与能够有效判定地表类型的空间分布和属性特征,提高地表覆盖制图的分类精度。本文以自发地理信息中最成功的项目OpenStreetMap为例,与中国新研制的全球最高30m分辨率地表覆盖数据产品GlobeLand 30进行对比分析,首先对数据进行相应的预处理和拓扑检查,然后建立两种数据的要素对应关系,最后生成误差矩阵并分析两种数据的一致性。实验结果表明：① OpenStreetMap数据缺失的部分主要是耕地类型,其草地和水体要素比GlobeLand 30更加丰富;② 2种数据的一致性较好为75%左右,其中林地和人造地表的精度较高,耕地和水体次之,草地较差;③ 重点对不一致区域的地表类型进行判断验证,能够发现GlobeLand 30数据中的错误分类,为进一步修改和优化提供依据。本文研究表明,自发地理信息中包含丰富的地表覆盖信息,能够给地表覆盖制图及评价验证带来巨大的发展潜力。 相似文献
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Globe Land30为我国研制的世界上首套全球30 m地表覆盖数据集。该数据采用传统的通用横轴墨卡托投影(UTM)组织数据。为了解决地图投影给全球性问题带来的空间数据断裂及几何变形等问题,本文以球面退化四叉树格网(DQG)为基础,构建一种Globe Land30的全球连续表达模型;并选择相应的精度评价指标,对基于DQG模型表达的几何变形、数据误差的空间位置分布及定量化进行研究。结果表明:基于DQG模型既能保证Globe Land30数据表达的全球连续性,又能保持原有的数据精度,为Globe Land30在全球空间数据的可视化连续表达与深度分析提供了基础。 相似文献