基于空间抽样的区域地表覆盖遥感制图产品精度评估——以中国陕西省为例

地表覆盖数据是研究气候变化、生态环境、地理国情和人文经济等方面不可或缺的基础信息,因此其质量的优劣将直接影响相关决策的可靠性。本文针对我国研制的首套30 m分辨率全球地表覆盖数据产品,通过分析其海量、多维、非均质等空间特点,对传统的制图产品精度评估方法提出了改进：以地表类型进行分层抽样,样本量的计算采用优化模型并以地类所占面积比为权重逐层分配,样本的布设则考虑层内对象之间的空间相关性,在地表数据自然分布的基础上,通过分析空间相关性指数来提高样本的代表性和精度评估结果的可靠性。因此,本文提出针对区域地表覆盖遥感制图产品的空间分层抽样方法,其将精度评估分成抽样方案（样本的定量估计）和布设方案（样本的空间布设）2个部分,并以中国陕西省地表覆盖产品为例进行区域精度评估实验分析,从全区7大类地表类型数据中抽取1467个样本,经过样本检验与精度计算,该区域产品的总体精度为79.96%,Kappa系数为0.74。实验结果表明,本文提出的基于空间抽样的精度评估方法可行可靠,实验区域产品质量较好,并为后续针对全球范围的地表覆盖产品精度评估方法提供了参考。     

基于多源数据的地表覆盖制图与分析——以广东省广州市为例

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、气候变化研究、生态环境评估等方面发挥着重要的作用。本文以广东省广州市作为研究区域,利用OSM数据结合FROM-GLC数据和Landsat-8遥感影像数据,对研究区域地表覆盖进行分类并完成地表覆盖制图。实验结果表明,利用OSM数据进行地表覆盖制图结果总体精度较高,具有可用性,但是OSM数据空白区域占比较大,有数据区域个别要素数量较少,在参考选取样本时,样本代表性不够高,部分类型的地表覆盖分类精度较低。     

MODIS和GLOBCOVER全球土地覆盖数据集对比分析——以黑龙江流域为例

 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。     

基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表数据精度验证

GlobeLand30数据已被广泛应用于生态、环境、气候等研究领域,对其进行精度验证是保证GlobeLand30产品推广应用的首要前提.本文提出了一种基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表精度验证方法:首先利用随机抽样的方法布设样本点,其次应用LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型计算众源数据文档的地表覆盖主题,最后通过构建样本点与GlobeLand30数据产品之间的混淆矩阵,以实现人造地表数据的精度验证.研究区域为我国27个省级行政区,众源地理数据选用POI数据,对本文提出的方法进行了实例验证.结果表明:2000年和2010年的人造地表总体精度分别为87.63％和88.81％,这与GlobeLand30人造地表第三方评价精度86.97％相近,验证了本文方法的有效性.     

基于小流域抽样单元的中国FROM-GLC30数据精度评价

土地覆盖数据是全球环境变化相关研究和应用的重要数据基础,在诸多领域中被广泛运用。FROM-GLC30 2017数据是最新的全球高分辨率（30 m）公开土地覆盖数据集之一。土地覆盖数据集的精度是其在不同领域应用中的重要问题。本研究旨在探讨FROM-GLC30 2017数据集精度在全国范围内的空间分布,并比较不同土地覆盖类型精度的区域差异。本研究以亚米级高分辨率遥感影像为基础,对布设在中国范围内的6434个小流域抽样单元进行了人工目视解译,获得了土地覆盖参考数据。通过野外实地调查验证了参考数据,在此基础上对FROM-GLC30 2017数据集进行了精度评价。研究结果表明： ① FROM-GLC30 2017数据集中各土地覆盖类型的面积比例基本符合我国的实际情况;② 数据集在中国的总体精度为75.39%,在7大地理分区中,华东地区的总体精度最高,华南地区的总体精度最低;③ 在7种土地覆盖类型中,裸地、森林以及农田的精度相对较高,灌丛的精度最低。研究结果可为大区域土地覆盖数据精度评价研究提供理论支持,促进公开土地覆盖数据集的有效应用。     

全球地表覆盖高分辨率遥感制图

全球地表覆盖分布及变化是气候变化研究、生态环境评估、地理国情监测、宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息.国际上现有全球五套地表覆盖数据产品的空间分辨率为1 km或300 m,数据精度、分类体系、时空分辨率等均存在不足.为了满足全球变化研究与地球模式模拟的需求,应该研制具有较高时空分辨率、更符合全球变化需要、精度较好的全...     

基于OSM的地表覆盖变化数据提取

2014年,中国研制出了2000年和2010年两期30 m分辨率的全球地表覆盖数据产品,为了保持该数据集的现势性,持续更新成为该领域关键问题。变化数据的快速收集是全球地表覆盖数据更新的核心,志愿者地理信息(volunteered geographic information,VGI)的兴起为解决此问题提供了一条新的途径。在目前VGI项目中,OpenStreetMap(OSM)具有数据丰富、现势性强等优点,可以作为全球地表覆盖数据更新的参考信息来源,然而OSM数据不能直接对应地表覆盖增量数据,因此,本文提出了一种基于OSM的地表覆盖增量数据提取方法。该方法首先以OSM定义的几何类型和属性数据作为分类依据,建立OSM数据到地表覆盖数据的转换规则;然后针对类型转换后数据存在的目标零散等问题,采用四叉树聚类方法对转换数据进行综合;继而对整合后的数据栅格化并与GlobeLand30数据进行叠加运算得到地表覆盖增量数据。最后以爱沙尼亚区域的OSM数据验证了本文方法的可行性。     

GlobeLand 30和自发地理信息的对比分析研究

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。     

GlobeLand30产品精度抽样测试与分析

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。     

河南省GlobeLand30数据精度评价及对比分析

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。     

空间抽样的理论方法与应用分析——以厦门岛问卷调查为例

在社会问卷调查中,面临调查样本点如何布局的问题,传统的空间抽样理论主要针对单目标抽样,而社会调查问卷往往涉及到多个调查目标,并且可能是类别数据,例如涉及到被调查对象的年龄、受教育程度等,因此需要在传统的抽样方法上进行适当的改进。本文从多目标空间变异的思想出发,针对社会多目标抽样调查,利用三明治空间抽样模型软件,以厦门岛住区问卷调查的需求为目标,平衡抽样精度和抽样成本,采用简单随机抽样、空间分层抽样和三明治空间抽样方法进行抽样。通过对比分析,结果表明:(1)先验知识不丰富的情况下,简单随机抽样的结果较合理,当有足够先验知识的情况下,进行空间分层抽样能使抽样的样点更具有代表性,提高抽样的精度。(2)空间抽样样点的分布主要与分层相关,分层等级越高,也就是复杂程度越高的区域分布的样点也就越多。(3)通过综合因素分层抽样和专家分层抽样的对比,分层的合理与否,与抽样结果的合理与否有直接的关联,在抽样过程中对分层的把握非常重要。本研究的目的是为厦门岛住区问卷调查选点提供依据,同时,通过复杂程度来描述各个区域的差异,也为建立多目标空间抽样模型提供了思路。     

全球海岸带多源土地利用/覆盖遥感分类产品一致性分析

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。     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

MODIS_LST与AMSR-E_BT的相关性及地表温度反演

本文以2007年和2008年MODIS每日地表温度（LST）数据及AMSR-E地表亮温（BT）数据为研究对象,结合土地覆盖类型数据,统计分析MODIS_LST与AMSR-E_BT在不同土地覆盖类型、频率和极化方式条件下的相关性。结果表明,频率在18.7、23.8和36.5 GHz的AMSR-E-BT与MODIS_LST的相关性较大,且在垂直极化通道上的相关性较在水平极化上大;不同土地覆盖类型,与MODIS_LST相关性较大所对应的AMSR-E微波通道不同。同时,考虑混合像元问题对相关性的影响,对25种不同地物类型组合下MODIS_LST与AMSR-E-BT的相关性进行统计分析,发现混合像元中地物类型越多,则二者相关性越小。最后,采用多元线性回归分析法,根据不同土地覆盖类型建立反演回归模型,对部分研究区域MODIS-LST进行反演,误差平均在±3.15 K以内,与不考虑下垫面覆盖的模型比较,反演MODIS_LST精度平均提高了1.5 K。     

多目标多测度数据空间抽样方法

社会问卷调查往往需要针对多目标测度不同类型的数据,而传统的抽样方法主要针对单目标对象,且数据类型为数值型数据。本研究以厦门岛出行调查为例,调查问卷包含了住区特征、居民社会经济状况、就业情况、出行方式、出行目的与时间等方面的指标,提出了以变异度模型为主的新方法。以厦门岛住区居民出行所带来的能耗问题收集的少量先验问卷信息以及历史数据为基础,通过模型表征测度不同类型变量的空间变异性,将其作为空间分层的依据从而完成抽样布点方案,评价精度通过抽样方差进行。结果表明：① 综合多种因素分层可以灵活地解决调查中涉及类别数据以及数值型数据的问题,将影响抽样问题的各类型因素体现到样点空间布点方案中,扩大三明治空间抽样的应用范围;② 三明治空间抽样各层样点的分布以及容量受层变异度值（相当于方差）的影响,但其样本容量并不是简单随着区域的层变异度值的增大而增大,空间抽样样本容量同时受到多个因素的影响,其地理空间的大小也是其中一个影响因素;③ 变异度模型成功地量化了各种类型数据,通过少量的预调查得到更详细的抽样方案,其抽样精度为0.0002,样本容量35,满足了问卷调查的目标需求并将抽样样本容量控制在合理的范围之内。     

城市地表覆盖组分及植被多样性与热环境关联性分析——以贵阳市为例

本文以贵阳市为研究对象,研究了地表覆盖组分及植被多样性对地表温度的影响。首先基于Landsat8 OLI多时相影像数据在GEE平台上实现了研究区域地表覆盖精细分类;然后结合不同季节8天合成的MODIS温度产品数据,利用时空统计分析、相关分析等方法分析了研究区不同地表覆盖类型地表温度时空分布特征,地表温度与不同地表覆盖组分、地表覆盖多样性和植被覆盖多样性的相关性。结果表明：贵阳市建成区主要分布有常绿阔叶林、常绿针叶林等植被,常绿阔叶林在不同季节对地表温度的降温效应明显,而不透水面对地表温度具有明显的增温效应,尤其以夏季最为显著;地表覆盖多样性与地表温度之间具有较强相关性,其中植被覆盖多样性较植被覆盖率对地表温度的影响更为显著,而不透水面的增加会明显降低植被多样性的影响。因此,要发挥城市绿地对城市温度和热岛效应的调节作用,建议可以适当增加常绿阔叶林的绿化面积,同时在空间上要提升植被多样性水平,能够较大程度改善城市热环境。     

基于众源轨迹数据的人造地表覆盖增量信息提取

目前,我国已研制出2000年、2010年两期30m分辨率全球地表覆盖数据集。为了保持该数据集的现势性,需要及时发现全球地表覆盖增量信息并更新相应数据。采用遥感影像、测绘数据提取全球地表覆盖变化信息的传统方式,存在费用高,不及时等问题。近年来众源地理数据迅猛发展,特别是由于众源轨迹数据具有免费共享、可靠性强与准实时等优点被广泛应用在交通道路信息提取的应用中。经分析我们发现轨迹数据与人造地表覆盖之间存在一定的对应关系,因此,本文研究提出了一种采用众源轨迹提取人造地表覆盖增量信息的方法。该方法首先对原始轨迹数据进行预处理,然后将轨迹数据栅格化,再依据轨迹点栅格覆盖比率进行人造地表覆盖数据粗提取并去除微小孔洞及独立栅格单元,最后将其与全球人造地表覆盖数据作栅格运算提取人造地表覆盖增量信息,并用纽约市实际轨迹数据验证了该方法的可行性。     

地质数据的抽样检查方法研究

地质数据内容复杂,数据量大,抽样是检查地质数据质量不可缺少的方法。但到目前为止,地质数据的抽样检查基本上采用百分比抽样方案及简单随机和分层抽样方法。本文是在制定地质数据质量检查评价规范过程中进行有关研究的基础上写成的。首先阐述国内外用于数据,特别是空间数据抽样检查的标准及相关研究的现状,并结合地质数据的特点,分析适用于地质数据质量检查的抽样技术,探讨解决不同类型地质数据的抽样方案和抽样方法。     

基于地理国情数据的城市绿化覆盖分析

地理国情普查遵循"所见即所得"的客观表达,其成果数据具有很强的生命力和广泛的应用前景。在阐述第一次地理国情普查数据分类体系、数据采集原则和精度的基础上,本文分析了地理国情普查地表覆盖数据分类与城市绿化覆盖评价指标之间的对应关系;并以湖南省各市州市辖区为研究区域,综合利用指标分析、空间分析等方法开展城市绿化覆盖分析研究。结果表明:第一次地理国情普查数据具有客观、准确、精度高等特点,能够较好地支撑城市绿化覆盖现状和空间分布特征分析,可为城市绿化评价和建设提供重要参考;该技术方法具有快速、高效、省时省力的优势;同时本研究对促进地理国情普查成果的推广和应用具有重要意义。     

基于不确定性的大样本集抽样设计

本文研究是针对全球森林覆盖变化检测系统的大训练样本选择的优化问题。样本自动标记系统自动标记了"千万个"代表森林和非森林的像元。为了提高精度和效率,我们需要从千万个样本的大样本集中选择对训练分类器有益的样本。本文提出了两种方法:第一种方法是传统的分层等距离采样;第二种方法是基于不确定性的样本优化,通过研究相同样本间的相似性度量指标、样本不确定性度量指标及样本特征空间分布,来实现基于不确定性的训练样本选择策略。实验通过精度评价验证了基于不确定性的采样策略能比传统的分层等距离采样策略获得好的效果。