基于多源数据融合方法的中国1km土地覆盖分类制图

精确的全球及区域土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础.在集成研究兴起和多种数据并存的背景下,利用多源信息融合技术进行大尺度土地覆盖制图具有重要的现实意义.证据理论清楚地表达了由于不确定和不完全信息所带来的对命题认识的"无知",能够确定相应的假设在目前的认知与知识状态下的确定、不确定和"无知"程度,是多源数据决策融合的重要方法.基于证据理论,将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行了融合,最终基于最大信任度原则进行决策,产生了新的、IGBP分类系统的2000年中国土地覆盖数据.新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时,补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息,更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息,使分类系统更加通用.     

四种常用的全球1km土地覆盖数据中国区域的精度评价

精确的全球及区域土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础.对数据质量的了解与数据本身同等重要,定量的数据精度评估不仅是对数据本身包含信息的丰富,而且对有助于发现问题,从而促进土地覆盖制图方法的发展.基于一个新的分类系统(森林、灌木草地、农田、裸地、城市、湿地和水体),以中国1∶10万土地利用数据为参考数据,从类型面积一致性、空间一致性两方面对4种全球土地覆盖数据集在中国区域的分类精度进行了评价,包括美国地质调查局为国际地圈-生物圈计划的全球土地覆盖数据集(IGBPDISCover);美国马里兰大学的全球土地覆盖数据集(UMd);欧盟联合研究中心(JRC)空间应用研究所(SAI)的2000年全球土地覆盖数据产品(GLC2000);MODIS 2000年的土地覆盖数据产品(MOD12Q1).并对4种土地覆盖产品误差的空间和类型分布进行了分析.结果表明:在4种土地覆盖分类产品中,GLC2000和MODIS土地覆盖数据有更高的整体分类精度,IGBP数据的整体分类精度次之,但是3种数据在局部都存在明显的分类错误;UMd的分类精度整体最低.通过对4种数据分类精度的空间和类型分布规律的分析,认为4种数据都不能很好的满足陆地表层过程模拟的需要.建议发展土地覆盖类型决策融合方法,将现存多源土地覆盖分类信息融合起来,制备更高精度的中国土地覆盖分类图.     

基于时序MODIS NDVI的黑河流域土地覆盖分类研究

归一化植被指数(NDVI)是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,其时序数据也已成为基于生物气候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。基于时序NDVI数据的土地覆盖分类,即通过提取NDVI时间信号所包含的植被生物学参数,构建起一个包含植被生物学信息的分类特征空间。利用2006年重建得到的MODIS NDVI 16天合成时间序列数据,并结合1 km分辨率的DEM数据、野外实地调查资料等辅助数据,综合分析了不同土地覆盖类型对应的时序NDVI谱线及其第一、二谐波的特征阈值,建立决策树对黑河流域的土地覆盖开展分类研究。结果表明,基于时序MODIS NDVI谱线特征的决策树分类精度为78%,Kappa系数为0.74。利用1 km时序MODIS NDVI时间序列获得较为准确的黑河流域土地覆盖类型是可行的。     

新疆车尔臣河流域水域的宏观变化及其影响和驱动因素

利用植被指数和水体指数作为判断参数决策树,在FAO/UNEP土地覆被分类系统(LCCS)的三级分类基础上建立了以固态/液态水域为主的土地分类系统,从1990年、2000年和2010年的Landsat影像中提取整个车尔臣河流域土地覆被信息并分析了土地覆被变化.结果表明:车尔臣河流域水域在2000-2010年变化速度高于1990-2000年,其中,湖泊面积及数量增加较为突出.各种水域中,冰川及多年积雪面积迅速减少,2010年海拔5 000 m以下冰川积雪在流域内所有冰川积雪中所占比例由1990年的38.8%减少到5.4%;有水河道面积及数量在缓慢减少;湖泊面积和数量大幅增加,2010年湖泊面积比1990年多5倍,而且新增的湖泊均在平原区.在气候以及水域变化的影响下,流域内自然植被覆盖地在山区和平原区都在持续增加,而荒漠在减少,山地自然植被覆盖地增加速度高于平原区.在流域尺度上,人文因素对土地覆被变化的影响低于自然因素.     

21世纪前十年的中国土地覆盖变化

土地覆盖变化是陆地生态系统变化的重要组成部分与驱动因素。在全球变化、生态环境建设、经济高速发展等因素的影响下,21世纪前十年中国土地覆盖发生了显著变化,对此变化的监测和分析不但能支持中国碳源/汇的评估和碳收支估算,还可为生态环境变化评估提供基础数据。本研究在面向对象(object-based)的分类技术支持下,利用Landsat TM/ETM数据和HJ-1卫星数据,结合大量外业调查数据生产了30m分辨率的2000年、2010年中国土地覆盖数据(ChinaCover);采用像元二分法生产了植被覆盖度数据。利用这两个数据集对中国土地覆盖10年的变化特点进行了分析。结果表明,人工表面和林地呈增加趋势,而耕地、湿地和草地面积呈减少的趋势;人工表面的快速增加和耕地面积的大规模减少是这一时期中国土地覆盖变化的最主要特点;土地覆盖类型转换中,耕地转换为人工表面的区域主要集中在我国中东部地区,耕地转换为林地和草地的区域主要分布在退耕还林还草的重点区域,耕地的扩张主要来自三江平原和新疆绿洲的农业开发。以植被覆盖度为评估指标显示森林、灌丛和草地质量总体呈上升趋势,但在汶川地震重灾区、横断山以及武夷山等局部地区的森林质量呈退化趋势;塔里木盆地周围、青藏高原东部、太行山、吕梁山等地区的灌丛植被覆盖度有所下降;内蒙古中部、青藏高原西南部、新疆天山南部、呼伦贝尔等地区的草地出现退化现象。     

中国高精度土地覆盖数据在RegCM4/CLM模式中的引入及其对区域气候模拟影响的分析

基于中国1:100万植被图和1:600万植被区划图, 按照通用陆面模式CLM植被功能型分类标准, 制作了可用于CLM及RegCM4区域气候模式的25 km×25 km分辨率的中国高精度土地覆盖数据(简称VEG数据). 相比CLM默认使用的土地覆盖数据(简称ORG数据), VEG数据不仅能提供更多的土地覆盖局地特征, 还纠正了ORG数据中裸地和农作物的比例偏高、 灌木的比例偏低等误差. 对比使用两套土地覆盖数据的RegCM4多年连续积分结果, 分析了不同土地覆盖分布对气温、 降水等的影响, 并从地表能量收支的角度给出影响机理解释. 结果显示: VEG数据的使用, 使得模式对冬季气温和降水的模拟能力有一定提高, 模式在南部区域偏干偏冷的系统误差有所减弱; 采用VEG数据后, 由于粗糙度、 反照率等下垫面参数的改变及云量的变化, 使得地表能量收支发生显著调整. 青藏高原地区的气温变化与湍流通量和长波辐射的变化有密切的联系, 主要源自粗糙度引起的湍流通量增加、 以及云量引起的向下净长波辐射增加. 而在中国中部和南部, 短波辐射变化更为明显, 它与地表反照率的变化相一致. 基于所制作的土地覆盖数据, 可广泛应用于CLM模式在中国区域的应用之中.     

2000-2015年祁连山植被变化分析

植被变化对区域生态系统稳定和生态环境变化有着重要的影响。基于MOD13A3数据,建立了2000-2015年祁连山地区植被覆盖时空数据集,结合DEM和土地覆盖分类数据,分析了祁连山地区植被时空分布格局及变化特征,并利用同期气象数据探讨其对气候变化的响应。结果表明：祁连山植被呈东多西少的分布格局,其空间分布与降水空间分布一致;2000年以来祁连山地区灌丛和高寒稀疏草甸先增后减,山地森林草原和高寒草甸增加;整体上祁连山植被覆盖有转好趋势,这与区域暖湿化有关。     

西昆仑山崇测冰川区多源遥感影像的冰川信息提取方法研究

冰雪独有的性质与特性使得基于遥感影像对其进行信息提取成为可能,如何进行精准的冰雪信息提取是冰雪时空变化研究的关键和基本要求。利用多源遥感影像（TM、IRS-P5和SAR）对西昆仑山崇测冰川区的冰川进行信息提取,采用不同分类方法和数据融合方法,分别针对光学影像和微波影像进行处理,提取冰川信息并进行比较分析。结果表明：面向对象分类方法是最优的冰川信息提取方法;图像融合处理有助于提高冰川信息的提取精度,特别是多光谱和高分辨率图像融合后再分类,提取效果更为理想。     

"3S"技术在沙质荒漠化土地动态监测中的应用

通过建立以单位面积内风蚀地或流沙面积所占百分比、地表植被覆盖度和地表景观为指标的沙质荒漠化土地类型和以沙质荒漠化土地变化幅度为指标的沙质荒漠化土地变化类型分类系统，采用1975年MSS卫星图像数据和1987年、2000年TM卫星图像数据为遥感信息源和野外验证相结合提取沙质荒漠化土地类型的方法，在MAPGIS系统支持下，对位于鄂尔多斯高原和黄土高原接壤地带的1：25万《东胜市》、《榆林县》幅沙质荒漠化土地进行了1975年、1987年和2000年的动态变化分析，得出了1975年至1987年沙质荒漠化土地呈发展状态、1987年至2000年和1975年至2000年呈逆转状态的结果。     

覆盖区智能地质填图的探索与实践 ——以森林沼泽区为例

截至目前,中国已经完成的1:5万区域地质填图工作主要分布于基岩裸露地区,很少涉及覆盖区.为了满足和适应新时代国家经济建设对地质调查工作的需求,未来中国地质填图工作必须向覆盖区推进.所以,利用机器学习与数据挖掘技术,按照地质填图的要求对海量多源异构地质数据融合与综合分析,是实现覆盖区智能化地质填图的关键环节.以浅覆盖森林...     

基于3S技术的西部石羊河流域土地利用/土地覆盖变化研究

在3S技术支持下,通过利用土地利用/土地覆盖信息分析参数对20世纪90年代中期和21世纪初两个时期石羊河流域土地利用变化进行的定量分析结果表明:7年间,土地利用类型发生变化比较大的地区是石羊河流域的东部和北部.整个流域湿地、冰川、耕地、裸露地、草地、盐碱地等都发生了变化.研究实践表明,利用3S技术进行国土资源调查,建立国土资源环境数据平台,每5~10年进行一次数据更新,可以很好地反映土地利用/土地覆盖的变化情况,从而为更好地研究土地利用、土地覆盖变化规律,为政府的宏观决策提供依据.     

基于多源遥感数据的第四系覆盖物分类方法研究:以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例

遥感图像分类技术对于荒漠草原浅覆盖区第四系覆盖物分类具有重要意义。以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例,基于ASTER、GF-2等多源遥感数据,利用植被抑制法、波段比值法、主成分分析以及纹理信息提取等多种方法,充分考虑了多光谱数据的光谱信息和高分辨率数据的形状、空间结构、纹理信息等特征,结合面向对象分类法,对研究区第四系覆盖物进行了分类,并比较分析了不同分类方法的分类效果与精度。结果表明:将波段比值、主成分分析以及纹理分析多种特征作为辅助数据参与分类,其分类效果优于基于单一ASTER数据进行的分类;通过几种不同分类方法的比较分析,发现多特征面向对象分类的总体精度最高,达到85.40%,比多特征传统监督分类的总体精度提高了约11%,分类影像上地物边界清晰。该法分类技术可以为荒漠草原浅覆盖区的地质填图提供相关技术支持。     

基于ArcGIS的土地利用现状地图缩编方法研究

采用陕西省凤县二调1∶1万土地利用数据库作为实验数据,将ArcGIS9.2的自动制图综合功能与人工处理相结合,制作1∶5万凤县土地利用现状图.文章提出的制作过程具有简单,成图速度快,且成图质量较高等优点.     

基于植被抑制法的植被覆盖区多光谱遥感岩性分类

植被的发育限制了遥感在地质学方面的应用, 在植被覆盖区进行岩石填图, 首先要考虑去除植被干扰影响.以内蒙古东乌旗地区为例, 选择先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer, ASTER)数据, 分别计算研究区内含土壤因子植被指数和不含土壤因子的植被指数, 并对两类不同的植被指数进行主成分分析, 挑选出植被信息被抑制和岩石-土壤信息突出的主成分进行岩性分类, 和利用最大似然法的分类结果进行对比分析, 评价两种方法的岩性分类性能, 植被抑制法的总体分类正确率为82.946 8%, 最大似然法的总体分类正确率为76.364 3%.结果说明在植被覆盖区, 利用植被指数来抑制植被信息是可行的, 和常规分类方法中的最大似然法相比, 大大提高解译的准确性.      

基于NDVI的新疆玛纳斯湖湿地植被覆盖度变化研究

以2000年、2006年、2010年、2013年和2016年5期的Landsat遥感影像为基础数据源,基于像元二分模型反演了玛纳斯湖湿地植被覆盖度。通过动态度、转移矩阵对比不同时期各等级植被覆盖度的转化比例,分析植被变化的驱动力。结果表明： 2000-2016年,玛纳斯湖湿地植被覆盖度总体较差。极低植被覆盖度所占比例由19.6%增加到了46.3%,低植被覆盖度所占比例由60.6%减少到了28.7%,中植被覆盖度所占比例由9.4%减少到了4.6%,中高植被覆盖度相对变化较小,所占比例由2.9%增加到4.2%,高植被覆盖度所占比例由7.4%增加到16.2%。整个地区的荒漠盐碱土地和农田土地利用面积在逐渐增加,影响植被覆盖度和湖泊萎缩干涸的主要因素是过度利用水资源和人类活动对主要源流流域土地资源的大规模开发。     

我国绘制世界首张南极土地覆盖图

在国家“863计划”项目支持下,我国科研人员成功绘制1：10万全南极洲土地覆盖图,这是世界首张南极土地覆盖图,也是中国自主掌握的首批关于南极洲的重要科学数据。     

吉林西部多时相遥感数据分类方案的构建及应用

为了深化遥感监测方法在生态环境调查中的应用,本文以吉林西部为试验区,设计了一种多时相遥感数据分类方案。该方案以物候信息为主,结合地物特征变量(植被、水体和土地信息)构建的多维特征空间数据集用于土地覆被分类。该遥感分类方案提取了9种地表覆被类型,结果表明:地表植被季节变化信息和土地利用信息的引入能明显改善土地覆被的分类精度;与基于原始波段的分类方案相比,多时相遥感数据分类方案的分类精度最好,总体分类精度为95.50%,Kappa系数为95.04%。     

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。     

黄河源区20多年来土地覆盖／利用变化的遥感分析

通过土地专题遥感信息提取方法的研究，采用分层剔除手段和掩膜技术实现了黄河源区土地覆盖／土地利用变化的多时相信息自动提取与高精度定量化。结果表明，源区20多年来沼泽湿地急剧减少，重度荒漠化土地以6．03％的年速率递增，至2000年时已增至1976年的4．44倍，沙漠面积由1976年的约60km^2扩展至2000年的140km^2。     

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。