四类全球土地覆盖数据在中国区域的精度评价

该研究以中国耕地类别为研究对象,选择2000年中国土地利用数据（NLCD-2000）为参考数据,利用比较分析法,从面积数量精度和空间位置精度两方面对目前4类全球土地覆盖数据（UMD、IGBP-DISCover、MODIS和GLC2000）产品进行了精度验证,并分析研究了4类数据精度的异同性。结果表明,4类全球数据对中国耕地数量特征和空间位置特征的估测具有明显的区域差异性。MODIS数据集和GLC2000数据集对中国耕地制图的总体精度要高于UMD数据集和IGBP-DISCover数据集。4类数据制图精度高的区域主要分布在中国的农业主产区,而误差大的区域主要分布在中国山区或耕地比例低的区域。低空间分辨率的信息源、基于像元的分类方法,以及中国复杂地形特征是4类全球土地覆盖数据精度差异的主要原因。     

利用MODIS-EVI时序数据对河南省土地覆盖进行分类

基于遥感的土地覆盖信息提取对农林业生产、环境监测具有直接的应用意义。该文选取河南省作为研究区域,利用2005年23个时相的MODIS EVI数据,结合农作物物候历、其他分类参考数据及河南省种植结构的相关文献,在对时序数据进行去云、平滑处理后,采用SVM（支持向量机）分类器,对河南省的土地覆盖进行分类。分类结果上,一方面参照2005年河南省农作物种植面积的统计数据得到面积精度,对大面积种植的农作物：小麦为81.47%、玉米94.87%、水稻82.43%;经济作物：油菜39.81%、大豆93.65%、棉花95.21%、花生74.27%;另一方面,参照2000年1：10万全国土地覆盖的分类数据,将2000年的对应数据和分类结果分别归并为：耕地、林地、草地、水体、建筑进行精度比较,结果表明总体识别精度为78.07%,Kappa系数为0.6556。从分类精度验证来看,表明MODIS植被指数时序数据及该文研究方法在农作物信息提取中的有效性。     

珠三角典型县域土地覆盖格局动态分析——以广东省佛山市顺德区为例

顺德区位于珠江三角洲核心地区,正经历着快速城市化的过程,土地资源不断减少与经济快速增长之间的矛盾日益突出。以覆盖顺德区1990年、2000年、2009年3个时相的TM遥感影像为主要数据源,综合利用遥感和GIS技术手段,运用动态度模型定量化研究LUCC,并借助景观格局指数反映顺德区3个时相土地覆盖格局的动态特征,以期更好地对顺德区土地进行规划、实现区域土地资源有效的可持续利用提供理论依据。结果表明:1990—2009年顺德区土地利用变化显著,且以基塘用地大面积减少和建设用地显著增加为主要特点;土地覆盖情况呈现人工景观替代自然半自然景观过程;景观指数分析表明,林地、耕地、基塘用地等均表现为破碎化,顺德区土地覆盖向破碎化方向发展;2000—2009年土地覆盖景观格局的变化趋于缓和,顺德区的城市化发展进入一个较为理性的阶段。     

基于遥感与GIS的LUCC及马尔柯夫过程趋势预测——以重庆市南岸区为例

重庆市南岸区近年来经济迅速发展,但土地利用中也存在一定的问题,通过对其土地利用/土地覆盖变化的研究,为_十地合理规划、管理和使用提供有力工具.以南岸区1993年、2001年、2007年3个时期的遥感数据作数据源,在遥感和GIS技术支持下对该区域1993-2007年土地利用/土地覆盖类型的动态度变化、转换变化和驱动力进行分析,确定了土地利用/土地覆盖类型的初始状态矩阵和转移概率矩阵,并且用马尔柯夫过程模型预测了该区2012-2024年LUCC的演变趋势.结果表明,在这14 a内,城市建设用地的增加主要是由耕地和林地转换来的,还有部分水域的出入转换.南岸区经济的快速发展是导致土地利用/土地覆盖类型发生变化的主要驱动力.此外,政府在城市发展中对城市的规划对土地利用的变化也起着重要的作用.经预测表明,在现有干扰不变的情况下,南岸区2012-2024年土地利用/土地覆盖类型将呈现耕地、林地和未利用地面积逐渐减少,而水域和城市建设用地面积逐渐增加的趋势.凶此为实现研究区土地资源的可持续利用,必须采取措施保护耕地和林地,加强城市建设用地的管理.     

格尔木市盆地地区土地利用/覆盖变化时空演变

[目的]通过对2000—2010年格尔木市土地利用/覆盖变化时空演变的研究,为实现格尔木市更好地协调发展与保护之间的关系提供参考依据。[方法]以2000,2005及2010年的TM遥感影像、2010年的矢量数据为数据源,在RS和GIS技术的支持下,从土地利用/覆盖变化的时间和空间动态上分析了格尔木市盆地地区2000—2010年土地利用/覆盖变化的时空演变。[结果]格尔木市盆地地区土地利用类型以未利用地为主。在2000—2010年这10a中:(1)土地利用变化趋势最大的为建设用地,从2000—2010年增加了227.83%;变化最小的为林地,增加了1.24%。(2)各类型用地之间的主要转移为:草地流转为未利用地,来源于未利用地;耕地流转为林地,来源于建设用地与林地;建设用地流转为水域,来源于未利用地;林地流转为未利用地,来源于未利用地。水域主要流转为未利用地,来源于未利用地。(3)从2000—2005年土地综合利用指数的差值△P=-3.04,是土地利用程度的调整期。从2005—2010年△P=1.62,是土地利用程度的发展期。[结论]格尔木市盆地地区耕地、林地、建设用地总体上呈增加趋势,草地、水域呈减少趋势。整个格尔木市土地利用结构信息熵指数较小,土地利用的多样性相对较低。     

基于线性光谱混合模型分解MODIS多光谱影像的研究

为了获取多时相的土地覆盖基础数据以支持区域土壤侵蚀定量评价,基于线性光谱混合模型分解MODIS多光谱影像,并对分解结果进行了定性、定量评价。结果表明,结合像元年内植被指数变化特征,基于线性混合像元分解,可解译出耕地、林地、草地、裸地、水体、居民地等类型。分类结果与2006年TM分类结果的总体一致性为64.46%,Kappa系数为0.519 9,土地覆盖类型分类结果可靠;各类端元估算误差基本小于20%,且与对应TM分类结果具有相关性,总体精度较好;林地端元能够较好地反映植被盖度信息。基于LSMM分解MODIS影像可为区域环境研究提供可靠的土地覆盖类型图和植被覆盖信息。     

柴达木盆地察汗乌苏绿洲土地覆盖分形研究

以RS和GIS为技术手段,利用国土资源卫星遥感数据,采用分形几何方法研究了柴达木盆地都兰县察汗乌苏绿洲土地覆盖类型分形情况,并对覆盖类型的分形特征差异等进行了分析.结果表明:研究区景观分离度最大的是林地,最小的是耕地,表明耕地分散程度最小,林地分散程度最大.区域景观破碎度最大的是林地,最小的是荒草地和河床与水利设施用地,说明林地被分割程度最大,荒草地和河床与水利设施用地最小.察汗乌苏绿洲分维数最大的是河床与水利设施用地,最小的是耕地,即河床与水利设施用地形状最不规则,受人为干扰最小,相对耕地形状最为规则,受人为干扰最大.     

秦岭地区近20年来土地利用/土地覆盖变化及分析

秦岭地区是中国南北自然环境的天然分界线，是我国自然环境特征形成的一个重要组成部分。利用RS和GIS技术，分析了近20年来秦岭地区土地利用／土地覆盖在数量、结构、类型和空间分布上的变化情况。并对土地利用／土地覆盖变化的驱动力作了进一步探讨，得出以下结论：20年间秦岭地区土地利用／土地覆盖变化林地、草地和建设用地呈增长趋势，耕地、水域和未利用地则呈减少趋势，林地基本呈稳定状态，增幅仅为0．70％，但增加和减少的面积均较大；耕地减少的幅度较大。减幅为158838．02hm^2。主要转变为林地、草地和建设用地，并且多为优质良田；建设用地高速增长，增幅为47．46％，主要源于耕地，草地也呈增加态势，增幅为10．99％，主要源于林地与耕地；该区土地利用／土地覆盖变化的驱动力主要为：人口压力、经济因素、宏观政策等，且这3方面不是孤立的，而是相互影响、相互制约的，它们共同作用影响着秦岭地区的土地利用／土地覆盖的变化。     

中国区域多源土地覆被遥感产品类别精度探索性分析

分析了GLOBCOVER,MODIS COLLECTION5,GLCNMO和GLC2000四种数据在中国区域的类别精度、空间一致性及类别均质性空间分布特征,结果表明:四种全球土地覆被遥感数据与参考数据存在一定的混淆现象,混淆主要发生于林地、草地、灌木和耕地之间,其中灌木与其他地类的混淆程度最为严重;四种数据完全空间一致性区域主要位于以林地、耕地、草地为主的光谱特征较为显著区域,其总面积约占研究区域总面积的39.03%;较为一致区域主要分布于完全一致区域周围,该区域的面积约占研究区总面积的40.67%,该区域主要地表类型为草地和裸地以及耕地为主;不一致区域的面积约占研究区总面积的18.56%,该区域地表类型较为复杂,地表景观呈现明显的破碎现象,耕地、林地、灌木、草地交错分布;完全不一致区域约占研究区总面积的1.74%,并且集中分布于胡焕庸地理分界线两侧,成典型的带状分布特征;四种土地覆被遥感数据的空间均质性谱图整体上趋于一致,主要分布于中国的华北平原、西北沙漠地区和东南地区。图谱表明,各地表土地覆被类别在中国西南地区的均质性区域几乎消失,这主要是因为该区域地表景观过于复杂,表现出强烈的景观异质性。本文为用户合理利用这些数据提供科学合理的依据,为多源土地覆被数据融合提供了必要的先验知识。     

近40年烟台市海岸线及近岸土地利用变化与生态服务价值效应分析

为深入揭示烟台市海岸线40年时空变迁及土地利用空间格局变化,采用Landsat MISS,TM,ETM+遥感数据,对烟台市4个时期海岸线进行了长度提取,以海岸线向陆地延伸5 km作为研究范围,结合地形图和土地利用调查数据,运用监督分类提取了1973年和2014年两个时期土地类型,分析了土地利用现状和时空变化;在此基础上,应用Costanza的生态服务价值计算方法,参考中国陆地生态系统景观单位面积生态服务价值表进行了货币化计算评估。结果表明:（1）1973—2014年海岸线总体长度呈递增趋势,40年间净增了55.976 km,其中人工岸线增幅最大,而基岩和淤泥质自然岸线大幅减少;（2）40年间总土地面积净增了95.661 km²,主要是填海造陆导致建设用地面积增加,而湿地、林地和水体等生态用地面积大幅减少;（3）土地利用变化导致生态服务总价值损失了158.636万元,其中湿地、林地的生态服务价值损失最多。自然湿地大量转化为建设用地以及大力保护耕地是导致不同土地覆盖类型生态服务价值发生变化的主要原因。     

基于证据理论的多源遥感产品土地覆被分类精度优化

针对现有土地覆被遥感产品及融合方法存在的不足,该文提出了一种新的分类体系转换方法,实现了证据理论(Dempster-Shafer)框架下多源产品的集成,并以GEOWIKI、林业调查数据为参考,通过绝对及交叉验证方法对融合结果精度进行了评价。研究结果表明:无论总体精度还是类别精度,融合结果与原始数据相比均有一定提高,说明在融合过程中,吸收了多源数据的类别分布特征,做到了多源数据间的互补。通过融合结果的不确定性分析,总体上融合结果的不确定性较小,但在景观异质性较强区域,融合结果的不确定性显著,不确定性值集中于0.4~0.7之间,这说明如何提高景观异质性区域的土地覆被类别精度,实现该区域数据重构是未来亟需解决的问题。该文所得成果为未来全球或区域尺度土地覆被遥感产品的研制及产品精度验证提供了参考。     

中国区域多源土地覆被遥感产品精度分析与验证

国家及区域尺度的土地覆被信息对于解决环境演变、生物多样性保护、生态系统评价及环境建模等一系列问题起着至关重要的作用。该文以中国科学院CHINA2000数据为参考,从国家尺度比较了当前全球4种土地覆被遥感产品的分类精度,以便解释验证数据与参考数据在空间及专题上的一致性和异质性。结果表明:与参考数据相比,4种遥感产品的土地覆被类别的空间分布,从整体上表现出较高的一致性,但在局部区域差异性较大,特别是在景观异质性较强的西南和东南地区;GLC2000遥感产品从相关系数和总体精度方面都表现出与参考数据较好的一致性,其相关系数为0.92,总体精度为55.86%,GLOBCOVER产品则表现出与参考数据较差的一致性;4种产品与参考数据在空间上表现出明显的混淆现象,混淆主要发生于林地、灌木、草地和耕地之间,这表明粗空间分辨率遥感产品在识别叶类土地覆被类型的能力上仍需要改进,该文为中国用户合理利用遥感产品提供了科学合理的依据。     

基于时序NDVI图谱库提高土地覆盖分类精度的方法

为提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,该文以河南省为试验区,首先将MODIS土地覆盖产品(MCD12Q1)分为高精度区域和低精度区域,然后通过构建时序NDVI图谱库并利用图谱曲线相似性测定方法,改进MCD12Q1低精度区域的分类精度。结果表明:1)时序NDVI是土地覆盖的重要分类特征,二者之间具有较强的关联性。2)利用时序NDVI图谱库能够明显提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,改进后的MCD12Q1的总体分类精度分别由72.76%(比较评价)、64.52%(样本评价)提高到83.05%和81.72%。3)不同土地覆盖类别精度提高的程度不同,林地、草地、耕地、人工地表以及水体的生产者精度分别提高35.36%、29.51%、2.98%、6.96%和6.11%。4)对于判定时序NDVI曲线相似度的2种具体方法而言,最小距离法(minimum distance,MD)总体上优于光谱角度匹配法(spectral angle mapper,SAM)。综上,保留现有土地覆盖产品中分类精度较高的部分,基于时序NDVI图谱库改进分类精度较低的部分,是提高现有土地覆盖产品分类精度的有效方法。     

基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。     

1985-2020年天水市黄土区滑坡灾损土地利用时空变化特征

为探索甘肃省天水市滑坡土地利用特征及时空变化规律,选取秦州区和麦积区作为典型黄土滑坡区的代表,基于12.5 m分辨率的ALOS DEM数据和1985—2020年全球30 m的精细地表覆盖动态监测产品,利用GIS空间分析、土地利用净变化量指数、土地利用转移矩阵和土地利用贡献率,分析滑坡体的特征参数、土地利用/覆被类型、土地利用转移特征及驱动因素。结果表明:(1)研究区共识别出469个滑坡样本,平均高程集中于1 200~1 400 m,平均坡度10°~15°,平均坡向为西向坡,前后缘相对高差100~150 m,滑坡面积1×10⁴~10×10⁴ m²,滑坡长度200~400 m。(2)1985—2020年滑坡区旱地最多,草原次之;期间土地利用类型呈现动态变化特征,分为1985—2000年持续变化阶段和2000—2020年微弱调整阶段;其中1995—2000年变化最剧烈,主要表现为旱地向草原和林地转化。(3)35年间旱地面积转化最多,累计8.74 km²,贡献给草原6.58 km²、封闭落叶阔叶林1.94 km²、不透水表面0.20 km²,其余的土地利用类型占比小,转化微弱;旱地、草原、封闭落叶阔叶林和不透水表面的土地利用净变化量最大。(4)单个滑坡体的利用方式逐年多样化,草原和封闭落叶阔叶林的增加提升区域的植被覆盖度,降低再次发生滑坡的可能性。天水市区滑坡土地利用类型和时空变化规律为区域灾损土地的开发再利用及生态修复提供科学依据。     

基于多年MODIS NDVI 分级的河北平原农田生产力评价

根据中等分辨率航天成像光谱仪(MODIS)遥感数据计算的归一化植被指数(NDVI)被广泛用于作物长势监测和产量预报, 但由于NDVI 数值在不同年份的同一时期变化较大, 直接用于评价农田生产力会有较大误差。本文以河北平原所在的北纬37°~39°之间连续种植的冬小麦农田为研究区域, 通过对多年冬小麦MODISNDVI 数据进行比较和分级, 尝试用每季NDVI 在区域内的高低级别评估区域农田生产力。Landsat 卫星数据用于对不同时相MODIS 图像进行精确配准, 从而实现像素尺度上长时间序列数据的统计分析。首先, 对区域内2000~2008 年间每年作物返青期到成熟期的NDVI 平均值及各生育阶段NDVI 平均值分别进行高低分级, 以了解河北平原农田生产力的空间变异, 结果显示其中高水平农田分布在太行山山前平原, 指数等级水平并没有完全按南北走向趋势分布, 表明该研究方法受纬度差异的影响较小。不同年份分析结果显示, 2008 年东部地区也出现了较高等级的田块。其次, 利用NDVI 分级结果计算出9 年间NDVI 等级的变异系数, 对采用不同生育期NDVI 可能带来的误差进行了分析, 结果显示不同小麦生育期NDVI 等级的变异系数不同, 返青期和成熟期变异系数较大, 且具有一定的地理差异。最后, 利用GIS 空间分析方法以9 年NDVI 分级结果为基础制作了以县为单元的麦田生产力等级图, 结果显示河北平原农田生产力高低分区, 同时也表明中低水平区块有较大提升空间, 为河北县级土地管理和耕地质量管理提供理论依据。     

多尺度高分辨率全球土地覆被遥感产品相对一致性比较

国家及区域尺度的土地覆被信息对于解决环境演变、生物多样性保护、生态系统评价及环境建模等一系列问题起着至关重要的作用。该文从国家及区域尺度分别比较了当前全球2种最高分辨率的土地覆被遥感产品,以便解释两者在空间及专题上的一致性和异质性。结果表明,GLOBCOVER和MODIS2种产品在国家尺度上具有较好的一致性,但在区域尺度上仍有较明显的差异,特别是在中国东北和西南地区;2种产品在林地、灌木、耕地和草地间存在严重的混淆现象;总体精度和Kappa系数在全国尺度和区域尺度有着较大的差异,总体精度值从全国尺度的56.35%降为区域尺度的27.01%,Kappa系数值从全国尺度的47.09%降为区域尺度的16.57%。在全国尺度上东北区域有着最好的一致性,四川盆地的总体一致性最差;MODIS产品的类别均质性百分比明显优于GLOBCOVER,类别一致性百分比与空间一致性之间存在显著的相关性,其决定系数R2为0.724,说明产品间的类别均质性百分比差异越小,两者的空间一致性越高。该研究可为遥感产品的使用者提供准确可信的信息分布,为产品生产者有针对性改进分类算法提供科学合理依据。     

陕北黄土高原地区土地利用/覆被分类及验证

陕北地区自退耕还林工程实施以来,区域土地覆被发生巨大变化,退耕后土地利用/覆被分类有利于实现退耕前后土地利用/覆被动态监测,评价退耕还林工程进展程度。该文在前人分类系统的基础上,通过对研究区不同土地覆被类型分布特征的实地调查,首先构建了适合陕北地区的土地覆被分类系统;其次依照上述分类系统,以MODIS/NDVI数据、DEM数据和陆面温度数据为依据,采用决策树分类方法对2008年陕北地区土地覆被进行分类;最后采用野外调查数据和Google Earth高分辨率遥感数据,利用误差矩阵的方法对分类结果的整体精度和典型区域不同土地覆被类型的区分精度进行验证。结果表明,基于上述方法的土地覆被分类不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且不同的土地覆被类型之间也得到较好的区分。