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。     

基于遥感信息的城市地表能量空间分布及特征研究——以国际宜居城市为例

遥感地表能量信息能够反映城市生态系统成分、作用与影响关系。本研究从城市生态系统的角度,提取能反映城市下垫面地物实体综合特征、作用与影响关系的相对地表能量信息,针对不同区域、规模与类型城市的地表能量空间分布及特征,建立了定量化的城市相对地表能量分级与评价指标。探讨国际“宜居型城市”生态系统结构、功能、形态及其时空变化特征和规律。结果表明：（1）城市实体空间建筑群的形状、体量,街道与建筑的朝向和配置关系,以及硬质化表面开放性的差异影响城市地表能量的分布。（2）建筑物周边的植被覆盖程度、建筑物之间的空间关系、广场和街道的开放性等,是维持城市开敞空间与实体空间的混合区域地表能量平衡的基础。宜居城市中心周围的大规模低密度居住区构成以中等能量分布为主的城市地表能量缓冲与过渡区。（3）城市开敞空间的地表能量变化幅度比实体空间大,宜居城市开敞空间的中、低地表能量分布占有较高比例。（4）宜居城市实体空间的高能量斑块呈现规模较小和分布相对分散的状态。采用相对地表能量分级与评价指标,可为各类城市规划与设计提供科学依据。     

疟疾预测的遗传规划方法与应用——以安徽省县（市）疟疾发病率为例

疟疾是世界上最严重的一种寄生虫疾病,安徽省是典型的中纬度疟疾高发区域之一。本文以安徽省县级行政单元统计的疟疾发病率为例,从遥感监测数据中获取疟疾潜在驱动因素的数据,使用遗传规划方法建立遥感监测的环境因素与疟疾发病率之间的关系,从而预测疟疾发病率的空间分布,并分析预测结果、评价模型精度。结果表明,遗传规划方法预测的疟疾发病的精度（训练数据的预测R² = 0.558,检验数据R² = 0.429）较线性逐步回归方法的预测精度（训练数据的预测R² = 0.470,检验数据R² = 0.408）有所提高。遗传规划方法有利于提高预测疟疾发病率空间分布的精度。其为使用遥感监测数据预测疟疾的空间分布和变化的科学研究提供依据。     

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。     

亚像元制图适应性分析与评价——以天津市津南区和北京市海淀区土地覆被制图为例

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。     

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。     

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。     

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.     

尼泊尔土地覆被遥感制图及其空间格局分析

尼泊尔作为兴都库什-喜马拉雅区域的重要组成部分,是一个从平原到山地再到高原的典型过渡地带,具有多样且复杂的土地覆被类型。开展尼泊尔国家尺度的土地覆被研究,对该国的国土资源管理、生态环境保护具有重要的科学和实践意义,同时也能为中国倡导的“一带一路”国际区域经济合作战略提供基础数据保障。本文选用Landsat TM影像为数据源,基于面向对象与决策树相结合的土地覆被遥感制图方法,生产了尼泊尔全境2010年土地覆被产品（NepalCover-2010）,该产品包括8个一级类和32个二级类。同时,本文基于Google Earth高分辨率影像获取验证样本开展了NepalCover-2010产品的精度验证工作,并进一步分析了该国土地覆被类型的数量结构特征和空间格局特征与地形、气象要素间的关系。研究结果表明：① NepalCover-2010产品一级类总体分类精度达94.83%,Kappa系数为0.94;二级类的总体分类精度达87.17%,Kappa系数为0.85,能够准确地反映尼泊尔土地覆被类型的空间分布格局,是同类土地覆被产品中精度最好的。② 林地是尼泊尔最主要的土地覆被类型,其面积约占尼泊尔国土面积的41%。耕地次之,其面积占比约为25%,其中水田和旱地的面积分布比例约为2:3。③ 地形和气象要素对尼泊尔的土地覆被类型空间分布格局具有显著影响,自南向北随着地势的抬升,各土地覆被类型出现顺序表现出水田、常绿阔叶林、旱地、常绿阔叶灌木林、常绿针叶林、草原、稀疏植被和冰川/永久积雪的垂直地带性特征。     

基于伪纯像元的精度评价策略及其应用

土地覆被是地球科学研究中的重要参量,评价土地覆被数据的制图精度是保障数据合理使用的前提。本文提出了一种基于伪纯像元的精度评价策略（伪纯像元策略）,即当低空间分辨率栅格窗口内对应的高空间分辨率数据中优势类别（面积最大的地类）的占比高于伪纯像元纯度阈值（代表像元纯度,取值范围：35%~100%,步长为5%）时,以此栅格窗口为基准生成土地覆被类型为优势类别的伪纯像元用于精度评价。以澜沧江-湄公河（澜湄）流域为试验区,选择GlobeLand30为参考数据,并基于混淆矩阵精度评价方法对比分析了伪纯像元策略与重采样法（最近邻法和众数法）在CCI-LC（300 m）和MCD12Q1（500 m） 2套全球土地覆被数据精度评价中的差异。结果表明：① 伪纯像元策略在35%~100%纯度阈值下对CCI-LC和MCD12Q1在澜湄流域评价的精度分别为72.76%~55.26%和71.44%~45.41%,比重采样法评价的单一精度（众数法：71.21%和70.54%、最近邻法：71.48和69.87%）能更好地反映像元纯度对土地覆被数据精度的影响;② CCI-LC的总体精度高于MCD12Q1,且2套数据的精度差随纯度阈值的增大而增加,CCI-LC和MCD12Q1在35%、100%纯度阈值下的精度差分别为1.32%和9.85%;③ 2套数据中耕地、有林地、草地和水体的分类精度均相对较高,而灌木林地（精度接近0）和裸地的分类精度均较低;④ 2套数据与GlobeLand30的空间不一致区域多出现在土地覆被类型高度异质化的混合像元区域,且随纯度阈值的增大,评价样本栅格更趋均质,混合像元对评价精度的影响也会递减。伪纯像元精度评价策略适用于跨空间分辨率土地覆被数据的精度对比,为评价全球土地覆被产品在区域尺度的适用性及适用范围提供了新的检验策略。     

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。     

多源30 m分辨率土地覆被数据在蒙古高原的一致性分析和精度评价

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。     

新疆地区土地覆被遥感数据的一致性研究

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。     

FARMLAND AND URBAN AREA DYNAMICS MONITORING INCHINA USING REMOTE SENSING AND SPATIALSTATISTICS METHODOLOGY

1 INTRODUCTIONGlobal change research involves much geo-objectsand geo-process, such as climate and environmentalchange, substance and energy cycling, land-use/land-cover change (LUCC), interactivity between human and nature, etc.. So it need cooperation frommany research communities including international research programs groups such as IGBP (InternationalGeosphere-Biosphere Programme IPCC (Intergovemmental Panel on Climate Change), IHDP (InternationalHuman Dimension Program o…     

中国1:25万土地覆盖遥感制图精度评价——以鄱阳湖地区为例

 全球及区域尺度的土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础。土地覆盖遥感制图是全球变化和区域可持续发展研究重要的支撑数据,制图精度评价对于数据生产者和数据用户都具有非常重要的意义。2011年在鄱阳湖地区的野外考察共采集包括定点验证、GPS以及解译标志3种类型的土地覆盖样点321个,本文利用剔除了时间差异影响后的287个土地覆盖样点,将样点的实际土地覆盖类型与遥感制图中相应位置的土地覆盖类型进行对比,并利用分层次评估法,即分别在土地覆盖一级类和二级类两个尺度上,采用正确得1分,错误得0分的计分方法,对2005年中国1:25万土地覆盖遥感制图在鄱阳湖地区的精度进行实地验证。结果表明:(1)在土地覆盖一级类型尺度上总体的制图精度为61.67%。其中,湿地/水体的制图精度为100%,农田的制图精度为98.4%,森林的制图精度为80.0%,聚落和草地的精度均低于20%。(2)在二级类型尺度上总体的制图精度为44.25%。其中,2个草地和3个森林及1个农田的二级类型的分类精度为0,旱地、城镇建设用地和农村聚落的分类精度也很低,分别为21.1%、29.0%和1.7%。实地调查发现,2005年左右的全国1:25万土地覆盖遥感制图基本上反映了鄱阳湖地区的土地覆盖状况。但是,对于一些具有过渡性质的土地覆盖类型,如森林和草地等,仅依靠遥感技术准确识别区分仍有一定的难度。     

面向土地覆盖变化信息局域精度预测的逻辑回归协变量选用的直接策略与组合策略

土地覆盖信息是地理国情监测、生态环境建模等领域的重要组成。逻辑回归方法是土地覆盖变化信息局域精度量化颇有潜力的方法之一。在逻辑回归建模中,可从待检验地图提取若干像素尺度的景观指数(如像素类别、同质性、异质性、斑块大小等),用作协变量;基于验证样本,可估计逻辑回归系数,从而进行未采样点位的的精度预测。关于协变量的选择有两种策略:一是直接使用土地覆盖变化图中的若干景观指数作为协变量(直接策略),二是使用两时相的土地覆盖图中相应的景观指数的组合作为协变量(组合策略)。基于武汉部分城区的验证结果显示,两种策略下的逻辑回归预测结果的差异不明显。因此,从提高计算效率的角度,推荐采用直接策略进行土地覆盖变化信息的局域精度预测。