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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

2000～2010年北京市地表覆盖变化分析

利用地表覆盖产品GlobeLand30数据,对2000～2010年北京市行政区划范围内的地表覆盖变化原因进行综合分析.研究发现:①北京市地表覆盖变化呈地带性变化,具有圈层结构特点及显著的区域差异性;②北京市地表覆盖变化较大,其中,人造地表显著增加,森林亦呈增加态势,而耕地、草地及水体面积则大幅度减少;③引起地表覆盖变化的因素主要包括经济因素和政府政策、人口因素及地形因素等.     

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。     

基于地表覆盖数据的湿地知识图谱构建

湿地作为地表覆盖类型的一种，对于生物多样性与气候变化有着重要的意义，也是人类的基本生存环境之一。为更好地理解和表达湿地知识及分类间关系，本文提出了一种基于本体的湿地知识图谱构建方法。首先，利用GlobeLand30数据、生态地理分区数据，围绕湿地类型、特征分布等要素分析湿地领域知识，提取知识间的语义关系，通过本体建模形成湿地知识图谱的概念框架；其次，融合百度百科数据等进行湿地实体的提取、属性信息抽取，丰富湿地知识图谱的数据层；最后，使用图数据库Neo4j存储实体关系和实体属性，实现了湿地知识图谱构建。本文构建的知识图谱扩充了湿地实体的概念描述信息，探索了顾及时空特征的湿地知识表示方法，为地表覆盖领域的知识图谱构建提供了一个应用范例。     

基于深度学习AlexNet的遥感影像地表覆盖分类评价研究

地表覆盖分类信息是反映自然、人工地表覆盖要素的综合体,包含植被、土壤、冰川、河流、湖泊、沼泽湿地及各类人工构筑物等元素,侧重描述地球表面的自然属性,具有明确的时间及空间特性。地表覆盖分类信息数据量大、现势性强、人工评价费时,其自动化评价长期以来存在许多技术难点。本文基于面向对象的图斑分类体系,引入深度卷积神经网络对现有地理国情普查-地表覆盖分类数据进行分类评价,并通过试验利用AlexNet模型实现地表覆盖分类评价验证。试验结果表明,该方法可有效判读耕地、房屋2类图斑,正确分类隶属度优于99%,而由于数据较少、训练不充分,林地、水体图斑正确分类隶属度不高,分别为62.73%和43.59%。使用本文方法,经过大量数据充分微调的深度学习AlexNet可有效地计算图斑的地类隶属度,并实现自动地表覆盖分类图斑量化评价。     

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。     

全球30m地表覆盖遥感数据产品-Globe Land30

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。     

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。     

多分辨率遥感土地覆被数据质量综合评价——以湖南省桃源县为例

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。     

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

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。     

多时相耕地覆盖提取和变化分析：一种结合遥感和空间统计的时空上下文方法

基于多时相影像的耕地提取和变化分析是有效管理和保护耕地资源的重要手段。然而就多时相耕地的分类提取而言,现有方法对于多时相影像中地物的时空特征表达和时空上下文关系建模存在着局限性,导致耕地的提取精度不佳;其次,对于耕地的变化分析,现有方法往往只关注基于行政单元的耕地面积统计变化,而对耕地变化在空间上的相关性分布特点考虑较少。因此,本文首先提出了一种时空上下文分类方法,综合表达和利用多时相影像中地物的光谱、纹理和空间等特征,建模时空维度上地物间在特征和语义上的上下文关系,来提高耕地覆盖分类的精度;其次,基于耕地覆盖的提取结果,在规则格网和行政区划单元上,采用GIS空间统计方法分析耕地变化的空间相关性特点;最后,以北京市顺义区为例,以2015—2019年的多时相Sentinel-2影像为数据源对本文方法进行验证。结果表明,与常见的2种多时相影像分类方法相比,本文方法在多时相耕地分类上精度最高,平均用户精度和制图精度分别达到91.21%和90.53%,所有类别的总体精度为90.79%。这表明本文方法能精确提取多时相耕地覆盖信息。通过对耕地变化的空间分布特点进行分析,发现2015—2019年顺义区耕地变化存在区域聚集现象,主要呈现为集中减少特点,其中赵全营镇、高丽营镇、木林镇和杨镇地区耕地的聚集性减少较为明显,说明这些地区的耕地侵占和减少问题比较严重。