全球历史土地利用数据集中国草地数据可靠性评估

全球历史土地利用数据集已在全球变化研究中得到了广泛的应用,但其草地数据在区域尺度上的可靠性,尚未得到验证和评估.文章以中国学者基于历史文献重建的过去百年中国草地数据集(葛氏数据集)、过去300年中国东北地区数据集(叶氏数据集)以及1980～2015年中国遥感土地利用/覆盖数据库(CLUDs)为基准,采用趋势对比法、相对差异比值法和空间网格对比法对HYDE3.1、HYDE3.2、SAGE和PJ等全球数据集中国草地数据的可靠性进行评估.结果表明:(1)全球数据集中国历史草地数据与本国学者所重建的数据相比,不仅呈现的变化趋势完全相悖,而且绝对数量也存在巨大差异.(2)从2000年中国草地空间格局看, HYDE3.1、HYDE3.2和SAGE与CLUDs的草地数据对比,相对差异率大于60%的网格占比分别高达50.9%、52.8%和63.0%.而小于20%的网格占比分别仅为24.9%、26.7%和16.0%.(3)从东北地区过去300年草地空间动态过程看, HYDE3.2数据反映了草地空间分布呈不断扩张态势,而本国学者重建的结果则反映了该地区随土地垦殖活动的增强,草地空间分布范围日渐萎缩的特征.(4)造成上述差异的原因除全球数据集与中国区域数据集秉承不同草地概念的内涵外,主要是源于区域性不同土地利用范式而形成的不同的逻辑基础与重建方法.     

未来土地利用变化影响中国区域气候的数值模拟

土地利用/土地覆盖变化(LUCC)是人类影响气候的重要强迫之一.相对于历史时期LUCC对区域气候的影响研究,未来LUCC到底对气候有多大影响不得而知.基于CMIP5推荐的土地覆盖数据,采用区域气候模式Reg CM4,通过当代和反映未来(2050年)土地覆盖状况分布情况下各15年(2036~2050)的数值积分试验,探讨了未来LUCC对中国区域气候的影响.未来中国地区主要是以草地转换成森林为主要特征,LUCC引起温度和降水的变化幅度和范围具有季节性差异,其中夏、秋季区域响应最显著,主要包括中国东北、华北和河套地区,青藏高原东部以及华南等地.进一步分析表明,LUCC对大气环流也具有明显的影响,在未来LUCC影响下,印度半岛经孟加拉湾到南海及华南沿岸一带受到一致的异常西南风控制,热带印度西南季风和南海西南季风均偏强,来自南海和印度洋的异常水汽辐合使得中国南方降水偏多.     

基于多源数据集成的多分辨率全球地表覆盖制图

全球地表覆盖数据产品(如地表覆盖,植被连续场)最高空间分辨率已达到30 m.不同领域的用户对于这些产品的精度和空间分辨率有着不同的需求.基于此,本文从制图精度和空间分辨率两方面对现有的30 m地表覆盖数据进行改进和分析.首先通过将两套30 m全球地表覆盖产品(FROM-GLC、FROM-GLC-seg(Segmentation))与两套粗分辨率全球产品(基于夜间灯光数据的不透水层NL-ISA、MODIS城市产品MODIS-urban)进行集成,生成了30 m分辨率的地表覆盖新产品FROM-GLC-agg(Aggregation).随后,采用了分辨率低于30 m的数据集(如MODIS地表覆盖产品MCD12Q1,全球地表覆盖产品GlobCover2009,MODIS水体掩模产品MOD44W等)对FROM-GLC-agg进行后处理以进一步消除类别混淆.经过多源数据合成的新地表覆盖数据产品中来自30 m分辨率全球地表覆盖产品的象元仍占98.9%.在此基础上,通过众数聚合和比例聚合这两种升尺度方法生成了8套粗分辨率(250 m,500 m,1 km,5km,10 km,25 km,50 km和100 km)全球地表覆盖数据集来满足不同应用的需求.通过基于混淆矩阵的精度比较表明FROM-GLC-agg的总体精度为65.51%,该精度显著优于先前的两套30 m地表覆盖产品.多源数据合成后的30 m分辨率数据以及升尺度处理后的250 m,500 m,1km分辨率数据的最高总体精度分别为69.50%,76.65%,74.60%和73.47%.对采用众数聚合法得到的不同分辨率下地表覆盖类型的面积偏差分析显示,当分辨率超过5 km时,大部分植被类型会有至少5%的面积偏差.因此,对于需要使用粗分辨率地表覆盖数据作为输入的用户,建议使用包含了准确地表覆盖类型占比的比例聚合数据.     

基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法

土地利用数据是遥感应用中普遍使用的基础数据,对于遥感应用的效果起着非常重要的作用.随着中国环境与灾害监测预报小卫星星座(HJ星座)的成功发射,使得中高分辨率数据的重访周期达到了2天.因此,本研究利用了HJ-1/CCD数据同时具有较高时间和较高空间分辨率的特点发展了一种基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法;该方法既利用了较高空间分辨数据的纹理与光谱信息,也利用了较高时间分辨率数据捕捉到了地表随时间的变化信息,从而利用地物在时间维上的差异提高了土地覆盖分类与土地利用制图的精度.该方法被应用于辽宁大伙房水库与青海黑泉水库区域2010年土地利用制图,经检验发现该方法制作的土地利用图与传统方法制作的土地利用图相比制图精度得到了极大提高;在辽宁大伙房水库和青海黑泉水库地区精度分别达到了95.76%和83.78%,Kappa系数分别为0.9423和0.8165.     

GlobeLand30地表数据对北京气候中心气候模式的影响

地表覆盖是陆面及气候模式中的重要基础变量,其数据质量对气候模式性能有显著影响.本文基于一套中国自主研制的全球30m地表覆盖数据(GlobeLand30),利用北京气候中心气候系统模式(Beijing Climate CenterClimateSystemModel,BCC_CSM)中的陆面过程和大气环流分量模式,开展GlobeLand30数据对气候模式性能影响的研究.首先通过GlobeLand30和其他卫星遥感等辅助数据融合细化植被功能型(Plant FunctionType,PFT)类型数据满足BCC_CSM模式需求,然后利用基于面积比例的升尺度方法得到适合于全球模式的不同覆盖类型及其面积百分比数据.GlobeLand30与模式原有覆盖数据都能合理描述全球地表覆盖基本分布特征,但也存在一定差异,其中植被PFT类型的差别最明显.通过数值模拟试验全面评估GlobeLand30数据对模式结果的影响,结果表明在BCC_CSM的陆面模式和大气模式中采用GlobeLand30数据可以合理再现陆面与大气的基本气候特征;更新植被PFT数据的气候效应大于更新冰川和水体类型,综合更新所有覆盖类型数据对模拟结果的影响最大.引入GlobeLand30数据可降低BCC_CSM大气模式对北半球中高纬地区降水的正偏差和南美亚马逊等地区模拟降水的负偏差,以及南半球部分地区大气温度模拟的负偏差,因此GlobeLand30数据适用于BCC_CSM分量模式并对改善模式性能有正贡献.     

气候变化对黄土高原黑河流域水资源影响的评估与调控

气候变化将对水资源产生重要影响, 评估其潜在影响可为区域可持续发展提供重要的依据. 本研究的目标是评估2010~2039年气候变化对黄土高原黑河流域水资源的可能影响并进而探讨适应性对策. 基于4种全球环流模式(CCSR/NIES, CGCM2, CSIRO-Mk2和HadCM3)的各3种排放情景(A2, B2和GGa), 使用比例法预估了降水、最高和最低温度的未来变化; 使用SWAT (Soil and Water Assessment Tool)模型模拟气候变化的水文响应; 基于元胞自动机-马尔可夫模型(CA-Markov)建立未来土地利用情景. 结果表明, 与目前气候相比, 全球环流模式预测年均降水变化-2.3%~7.8%, 年均最高和最低温度分别增长0.7~2.2和1.2~2.8℃. 不考虑土地利用变化时, SWAT预测2010~2039年的年均径流变化-19.8%~37.0%, 土壤水分含量变化-5.5%~17.2%, 蒸散量普遍增长0.1%~5.9%. 尽管水文气象变量的变化复杂, 但增长的概率较大; 且水文过程将发生变化, 如冬季径流减少等. 考虑土地利用变化时, 较2000年土地利用, 建立的2015土地利用情景将分别增加土壤水分和径流4.0%和5.7%而减少蒸散0.6%. 这表明调整土地利用模式可以有效调控水资源, 可被用来减缓气候变化的不利影响.     

1901—2016年印太海域海表温度的偏差订正及数据集研制

海表温度系统性观测偏差的订正是开展长历史序列网格化海表温度气候数据产品研制的关键.本文在引入美国SR02海表温度偏差订正方法的基础上,结合国家气象信息中心自主研发的全球海表观测定时值数据集,进行了相关参数的优化改进,从而研制了1901-2016年印度洋-太平洋核心海域月平均2°×2°分辨率的海表温度偏差订正数据集.对海温偏差订正量的时空分布特征分析表明,基于自主研制的基础数据和优化改进的方法求解的偏差订正量能有效反映海表温度观测手段的历史变迁,以及海表温度系统性偏差随季节变化的规律.同时,与ERSST订正量的对比表明,由于优化改进后的方法其阈值计算随空间样本而变,因而其局地变化特征的表现能力更强,且其订正量在观测手段转型期的变化更为明显.相较订正前的海表温度距平(SSTA)场,订正后的SSTA资料与ERSSTv5SSTA间的偏差误差和均方根误差均有明显降低.其中,偏差误差的缩减比例在37.7%~87.9%之间,均方根误差可降低0.06℃.此外,与国际同类产品的对比表明,本文发展的SSTA订正数据集与国际同类SSTA产品序列的相关系数不低于0.97,且变化趋势类似.从差异对比上看,除中高纬东亚大陆近海区域外,本文的偏差订正数据集与国际上同类产品的SSTA差异基本在-0.2~0.2℃之间.     

干旱区绿洲两种典型的LUCC过程与驱动力对比分析——以天山北坡三工河流域为例

根据三工河流域绿洲1978,1987年航片、1998年TM影像以及土壤、水文与社会经济资料,综合运用遥感、GIS、土地利用/覆被变化(LUCC)指数模型、Logistic逐步回归模型及所提出的因子加权和指标,分析表征影响因子对区域土地利用空间格局的影响程度,比较小规模家庭承包和大规模农场耕作的两种典型土地经营模式下的LUCC过程和驱动力.耕地、草地控制全区土地利用的基本格局,耕地、城镇村工矿用地面积逐年增加,家庭经营区林草地面积均大幅度减少,而农场经营区仅草地有所减少(减幅12.0%),林地却增加了(增幅13.7%);研究区前期(1978～1987年)土地利用变化比后期(1987～1998年)剧烈,家庭经营区土地利用变化比农场经营区剧烈.政策是土地利用变化的决定性因素,水资源是土地利用的先决条件,在政策的宏观控制和水资源的约束下,全区土地利用变化的主要驱动因素为人口和经济,主要的限制因素为土壤肥力和地下水埋深;家庭经营区人为驱动占主导地位,农场经营区自然因素的限制作用更加突出.影响因子波动越大的区域或时段,其土地利用的变化也越显著.     

干旱区绿洲两种典型的LUCC过程与驱动力对比分析——以天山北坡三工河流域为例

根据三工河流域绿洲1978,1987年航片、1998年TM影像以及土壤、水文与社会经济资料,综合运用遥感、GIS、土地利用/覆被变化(LUCC)指数模型、Logistic逐步回归模型及所提出的因子加权和指标,分析表征影响因子对区域土地利用空间格局的影响程度,比较小规模家庭承包和大规模农场耕作的两种典型土地经营模式下的LUCC过程和驱动力.耕地、草地控制全区土地利用的基本格局,耕地、城镇村工矿用地面积逐年增加,家庭经营区林草地面积均大幅度减少,而农场经营区仅草地有所减少(减幅12.0%),林地却增加了(增幅13.7%);研究区前期(1978～1987年)土地利用变化比后期(1987～1998年)剧烈,家庭经营区土地利用变化比农场经营区剧烈.政策是土地利用变化的决定性因素,水资源是土地利用的先决条件,在政策的宏观控制和水资源的约束下,全区土地利用变化的主要驱动因素为人口和经济,主要的限制因素为土壤肥力和地下水埋深;家庭经营区人为驱动占主导地位,农场经营区自然因素的限制作用更加突出.影响因子波动越大的区域或时段,其土地利用的变化也越显著.     

干旱区绿洲两种典型的LUCC过程与驱动力对比分析——以天山北坡三工河流域为例

根据三工河流域绿洲1978,1987年航片、1998年TM影像以及土壤、水文与社会经济资料,综合运用遥感、GIS、土地利用/覆被变化(LUCC)指数模型、Logistic逐步回归模型及所提出的因子加权和指标,分析表征影响因子对区域土地利用空间格局的影响程度,比较小规模家庭承包和大规模农场耕作的两种典型土地经营模式下的LUCC过程和驱动力.耕地、草地控制全区土地利用的基本格局,耕地、城镇村工矿用地面积逐年增加,家庭经营区林草地面积均大幅度减少,而农场经营区仅草地有所减少(减幅12.0%),林地却增加了(增幅13.7%);研究区前期(1978～1987年)土地利用变化比后期(1987～1998年)剧烈,家庭经营区土地利用变化比农场经营区剧烈.政策是土地利用变化的决定性因素,水资源是土地利用的先决条件,在政策的宏观控制和水资源的约束下,全区土地利用变化的主要驱动因素为人口和经济,主要的限制因素为土壤肥力和地下水埋深;家庭经营区人为驱动占主导地位,农场经营区自然因素的限制作用更加突出.影响因子波动越大的区域或时段,其土地利用的变化也越显著.     

遥感大数据支持下的全球土地覆盖连续动态监测

文章简要地总结了中国科学家对全球高精度土地覆盖产品的贡献,展望了大数据时代土地覆盖制图在云计算、人工智能等方面所面临的机遇和挑战,提出了遥感大数据支持下的全球土地覆盖连续动态监测的可行性和实现路径.     

中国耕地变化驱动力分区研究

耕地变化机制是土地利用/土地覆盖(LUCC)研究的重要问题之一. 文中依据1980年代末和2000年两期土地利用遥感调查数据, 应用地理信息系统(GIS)和遥感技术对全国近期耕地变化与自然、社会经济状况进行综合分区研究. 研究发现, 各地区耕地减少和增加是在地理背景制约下,气候系统和社会经济系统变化共同驱动下发生的. 但引起耕地变化的驱动机制具有显著的区域差异, 在中西部地区自然条件的制约和推动起主导作用, 而在东部较发达地区, 社会经济、政策的驱动起主要作用. 耕地面积减少状况在全国范围内普遍存在, 其主导因素包括：招商引资和对外开放政策背景下的开发区建设、城市化导致的产业结构变化和城镇扩张、人民生活水平提高导致的就业观念的改变、气候变化导致的耕种收益的下降、交通条件的改善等等, 这些因素相互作用、相互依赖, 共同导致了中国近年来耕地大量减少的局面. 耕地增加则主要由于农民集体或个人为增加收入, 并在气候条件允许下, 开垦林地、草地或未利用地. 对LUCC驱动机制的研究建立在耕地变化综合分区的基础上, 不仅考虑区域内部的自然与人文因素, 而且还充分考虑了区域外部自然与人文因素的影响作用, 并以定量化的指标反应了各种不同因素对耕地变化的影响作用水平, 本研究可以为综合地理分区与土地利用变化驱动机制研究领域提供一种新的研究方法和思路.     

中国东北地区过去300年耕地开垦导致的碳收支

准确估算土地利用/覆盖变化导致的碳收支,有助于准确理解人类活动的环境影响,评估土地利用/覆盖变化对碳循环和区域气候变化的影响,为辨识历史碳排放责任提供科学参考.采用基于历史文献建立的较高空间分辨率的历史土地覆盖数据,利用簿记模型对东北地区过去300年来耕地开垦导致的碳排放量进行了估算.主要结论如下:(1)东北地区经历了大规模的移民和土地开发,全境约26%的土地被开垦为耕地,其中38%的草地被开垦,20%的森林和灌丛被开垦.(2)1683~1980年开垦导致的碳排放量高值和低值分别为2.55和1.06 Pg C,适中的估计值为1.45 Pg C,其中土壤碳库是较大的排放源,植被碳库排放量占总碳排放量的份额不到1/3.(3)黑龙江、吉林和辽宁3省耕地开垦的碳排放量差异显著,黑龙江省碳排放量最大,其次是吉林省,辽宁省碳排放量最小.(4)森林开垦的碳排放量相对较高,其次是草地,沼泽和灌丛的碳排放量相对较小.数据精度分析表明,采用较高空间分辨率的耕地数据,可以进行碳收支分县估算,提高数据精度.与前人研究结果相比,本研究碳排放估算结果较低,主要原因是土地利用数据精度的提高和生态系统分类的细化.     

中国近期土地利用变化的空间格局分析

在全球环境变化研究中, 土地利用和土地覆被动态越来越被认为是一个关键而迫切的研究课题. 依据覆盖中国1990年代末期5 a时间间隔的陆地卫星数据资料, 研究了土地利用变化的特征和空间分布规律. 依据土地利用动态度的概念, 在1 km格网土地利用变化数据基础上, 根据区域近期土地利用动态特点与社会、自然环境综合特 征, 设计了全国土地利用动态区划图, 揭示了土地利用变化过程的空间格局. 总体上, 传统农作区(包括黄淮海平原、长江三角洲地区和四川盆地等)城镇居民建设用地的扩张侵占了大面积的耕地, 而北方农牧交错带与西北绿洲农业区由于生产条件、经济利益和气候变化等方面的原因, 耕地开垦现象最为突出. 国家退耕还林还草政策的实施效果在局部地区有所体现, 但截至2000年, 尚未对土地覆被变化产生区域性的影响, 此5 a期间森林砍伐现象依然比较严峻. 本项研究, 实现了中国现代土地利用动态区域单元的划分, 揭示了中国现代土地利用变化的时间-空间属性并为其特征分析提供了区域格局框架. 该项研究是地理科学对研究对象的“空间格局”与“时间过程”特征进行集成研究, 揭示研究对象“变化过程的格局”, 以及“格局的变化过程”的一次有益的尝试.     

不同耕地数据集在中国区域的对比研究

耕地的数量和空间分布信息是国家粮食安全、全球环境变化、陆地生态系统地球物理和地球化学循环过程等研究的基础.本文以中国区域耕地为研究对象,从耕地的数量和空间位置两方面,对2010基准年的4套全球地表覆盖产品Globe Land30、FROM-GLC、Glob Cover和MODIS Collection 5,以及耕地数据集MODIS Cropland进行了对比研究.结果表明,不管是从耕地数量还是空间位置,Globe Land30的准确度都要高于其他4套产品.从耕地的数量来看,5套数据集计算的耕地面积比例在多数省份都有差异,和统计数据相比,Globe Land30和统计数据的吻合度最好,MODIS Collection 5和FROM-GLC次之,MODIS Cropland和Glob Cover较低.在空间位置方面,Globe Land30的空间位置精度最高,其次是FROM-GLC和MODIS Collection 5,Glob Cover和MODIS Cropland的精度最低;同时,5套数据的空间一致性从农业主产区到草原牧区逐渐降低,且受高程和坡度的影响明显.本文发现,虽然MODIS Collection 5的空间分辨率最低,但其耕地的数量精度和空间位置精度都高于300m空间分辨率的Glob Cover和250m空间分辨率的MODIS Cropland.因此,在进行耕地遥感制图时,选择高的空间分辨率固然可以提高数据精度,选择合适的分类方法也同样重要.同时,地形复杂的西北和西南区域光谱混合现象严重,给制图带来更多的不确定性,导致数据间的一致性较差,这将是以后耕地制图需要重点关注的区域.     

近百年鄱阳湖湿地格局演变研究

鄱阳湖是我国最大淡水湖和长江中游仅存的两个通江湖泊之一,重建其近百年自然通江的湖泊湿地演变过程,对于鄱阳湖湿地生态修复与保护具有重要意义.本研究基于两期历史时期地形图和遥感产品,构建了 1930s、1970s、1990s、2000s和2010s鄱阳湖湿地格局变化数据集,探究了土地利用方式改变和水文连通变化对鄱阳湖湿地变...     

1974-2017年洪湖湿地自然保护区景观格局演变及驱动力分析

利用Landsat系列遥感影像数据（1974、1979、1984、1990、1996、2001、2006、2009、2014和2017年）解译得到的土地利用/土地覆盖变化（LUCC）结合研究区44年的气温、降水量、水位等气象水文数据,构建LUCC经验统计模型和计算景观格局指数,探讨1974-2017年洪湖国家级自然保护区景观格局变化的主要驱动因素.研究结果表明：土地利用强度指数由1974年的207增加到2017年的249.36,人类开发利用湖滨带的程度增强,到2017年约有30%的自然湿地转化为坑塘、农田和滩地及建设用地.不同地表覆盖类型的景观格局指数均发生了较大变化,2000年以后湖滨带逐渐形成了以养殖为主的低矮围景观.总体上景观趋于破碎化、连通性降低、稳定性变弱.洪湖湿地自然保护区土地利用强度指数与景观格局综合指数呈较显著的正相关,两者的相关系数为0.84,土地利用强度增加则景观更加破碎、斑块之间的连接程度减弱、区域的景观聚集度下降和景观异质性增加.总体而言,洪湖湿地自然保护区受人为干扰影响明显,开展封湖育草自然恢复与建立植被恢复示范区相结合,构建自湖滨至湖心的梯度变化完整的湿生植被-挺水植被-漂浮植被-浮叶植被-沉水植被的水生植物群落,退耕还草、退垸还湖、修复湖滨带植被,大幅度提高洪湖的自净能力,增加其水生植物多样性,实现湿地的有效修复,改善其结构和功能,维系洪湖湿地生态系统的平衡.     

基于遥感和典范对应分析方法优化生态地理分区——以中国区域为例

选取适当生态地理边界对遥感影像进行分割,降低分区单元内土地覆盖复杂程度,可有效提高遥感土地覆盖分类精度.本研究将气象、高程、土壤等环境数据与季节性植被遥感信息相结合,利用典范对应分析(CCA)和k均值聚类等进行生态地理分区的划分,旨在提出适用于区域遥感地表分类的生态地理分区方案.以我国为例的研究结果表明,季节性植被遥感信息与CCA相结合,能够有效筛选出区域生物地理格局主导环境因子,可将这些主导因子作为生态地理分区的区划指标.本研究中,温度要素是我国生物地理格局的主导驱动力,水分要素次之.以MODIS MCDl2C1(2005年)和GlobCover(2004~2006年)全球土地覆盖分类产品来评价生态地理分区内土地覆盖复杂程度,结果表明,本研究的生态地理分区在土地覆盖类型均数、主要土地覆盖类型面积比例以及主、次要土地覆盖类型面积比例之和等方面,均优于已有研究结果,且主、次要土地覆盖类型的植物物种和性状特征差异比较明显,表明利用表征植被季节特征的环境主导因子进行生态地理区划,可以有效降低生态地理分区内地表覆盖复杂程度,更利于地表覆盖遥感分类.     

南极1992～2009年接地线遥感产品精度综合评估和分析

本文利用多源遥感数据,对五种主流的南极接地线遥感产品的精度进行了综合评估和分析.采用全新的评估策略和评估流程实现了接地线产品精度的系统评估.评估流程主要分成两大步骤:首先提出一组评估指标自动处理了84.4%的接地线数据,再根据多源遥感数据完成了剩余15.6%部分数据的人工评估.结果显示, InSAR接地线(InSAR GL)产品质量比较高(不一致度为0.3%),被推荐在有该类数据时优先使用.基于光学影像提取的接地线产品质量相对较低(不一致度为3～12%),但其覆盖范围更完整,尤其是覆盖了潮汐较弱的地区.在完成了全部五种接地线产品(1992～2009年)的精度评估后,发现有9.5%的南极接地线表现出后退或前进的趋势,这部分接地线被归类为"变化"状态.文章对南极不同流域尺度上的接地线变化进行了分析,发现其中接地线后退最快的区域为流域22(含松岛冰川),速率为(544±51)m a–1,前进最快的区域为流域14(包括默茨冰川),速率为(304±16)m a–1.西南极冰盖和东南极冰盖的接地线平均变化速度分别为(–370±8)和(5±7)m a–1.结果表明,西南极冰盖的接地线有显著的后退趋势,而东南极冰盖的接地线介于平衡和轻微前进趋势之间(除托滕冰架区域外).     

全球30m空间分辨率耕地遥感制图研究

耕地是全球地表覆盖制图中重要的地表覆盖类型之一,其变化影响着人类社会经济发展、粮食安全与生态环境保护.现有全球耕地制图产品空间分辨率较粗,缺乏高空间分辨率的全球耕地数据产品.本研究利用全球2000/2010两期30m空间分辨率遥感影像数据集(Landsat TM/ETM+、HJ-1)、MODIS 250m空间分辨率NDVI时间序列数据及多种参考资料,针对全球尺度30m影像中耕地提取的难点,提出基于像元、对象和知识3个层次的耕地提取方法,即基于像元尺度多特征优化的耕地分类提取、基于对象的耕地自动判别以及基于信息服务和先验知识的交互式对象处理,完成了全球两期30m耕地遥感制图,并对全球耕地的面积等信息进行统计分析.结果表明,全球2000年和2010年耕地总面积分别为19.03亿ha和19.60亿ha.精度评价结果表明,两期全球30m耕地遥感制图总体精度均达到92%以上.本研究研制的2000/2010两期的全球耕地遥感数据产品,在空间分辨率和分类精度上均优于国际上同类产品,为全球粮食安全、生态环境监测和全球变化等研究提供了重要基础数据.