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。     

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。     

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。     

融合面向对象与缨帽变换的湿地覆被类别遥感提取方法

为了有效提取湿地覆被类别遥感信息,该文基于国产环境星影像(HJ-CCD)和Landsat7遥感影像(ETM)提出了一种融合面向对象技术和缨帽变换的提取湿地覆被信息的方法,并对东洞庭湖区的湿地进行提取。遥感提取结果的总体精度90.02%,Kappa系数0.88,高于传统的分类方法分类的量化结果;获得的结果没有"椒盐现象"且比较紧致。试验结果表明融合面向对象和缨帽变换的方法能够有效的提取湿地覆被类别,精度高,效果好。研究结果为有效地利用遥感手段提取湿地覆被信息提供参考。     

基于LCCS的大尺度土地覆被遥感产品类别相对一致性研究

该文提出了一种基于LCCS分类体系的大尺度土地覆被遥感产品间类别一致性的定量计算方法,并以GLOBCOVER和MODIS COLLECTION5两种大尺度土地覆被遥感产品为数据源对该方法进行了验证。结果表明:GLOBCOVER和MODIS COLLECTION5两者间的类别一致性区域较小,且集中分布于中国的华北、四川盆地、台湾省、西北沙漠地区和喜马拉雅山东麓。类别一致性值分区统计表明,两种土地覆被遥感产品的类别一致性面积百分比存在显著的区域差异,在东北区域,高值区和低值区总面积相近,该区域一致性值以0.5～0.7为主,约占该区域总面积的35%;在西北区域,一致性值以0.7～0.9为主;在华北区域,一致性值表现出明显的高值优势,一致性值大于0.9的区域约占区域总面积的63%;在东南区域,类别一致性值表现出高值面积百分比大于低值面积百分比的特征;青藏高寒区的类别一致性值则与东南区域相反;四川盆地的陆表土地覆被类别以耕地为主,因此表现出与华北区域类似的分布特征;西南区域各个区间的类别一致性值百分比表现出较为均匀的分布特征,并无明显优势级别。     

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。     

基于遥感影像数据的建设项目区域土地覆被变化分析

利用遥感影像数据分析区域土地覆被变化,目前在开发建设项目环境影响调查中已得到广泛应用。选取水电站工程（天生桥一级水电站工程）和天然气开发工程（孝新合气田开发工程）两类建设项目作为分析对象,利用TM遥感影像进行项目区域土地覆被变化分析。通过FRAGSTATS方法,对6个有代表性的景观空间结构与异质性的定量指标进行计算,研究建设项目周边区域景观结构与景观格局变化。研究结果表明,两类项目周边区域土地覆盖类型均发生较大变化,景观格局呈破碎化,多样化发展。水电站项目建设通过水库蓄水和工程占地直接影响库周土地覆被变化,天然气开发项目通过带动经济发展,对区域土地覆被变化主要是间接影响。     

基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。     

面向对象的湖北省土地覆被变化遥感快速监测

为了快速监测湖北省土地覆被变化,以HJ-CCD、TM以及ETM影像为数据源,探索出了集成面向对象技术与"3S"技术的中尺度土地覆被变化遥感流程和方法。该方法首先基于HJ-CCD影像和面向对象技术进行2010年湖北省土地覆被信息的提取,并用野外采样点对结果进行验证。在保证高精度的情况下利用向量相似性函数对湖北省2000－2005年以及2005－2010年进行变化检测,从而获得2个变化时期影像的变化区域,然后利用面向对象技术中的最邻近分类器对变化区进行自动化分类。最后分别将2期的变化结果与未变化结果融合后获得湖北省2000年、2005年和2010年的土地覆被图,在GIS中处理后建成县、市、省3级行政级别的湖北省土地覆被变化本底数据库。试验表明分类结果的总体精度为93.24%,Kappa系数为0.914;2000－2005年与2005－2010年变化检测的总体精度分别为90.88%和90.75%。同时研究发现景观破碎的地区应用面向对象技术有一定的局限性。     

三峡库区开县蓄水前后景观格局变化特征

三峡工程是世界上举世瞩目的大型水电水利工程,其建成后具有巨大的综合效益,但水库蓄水完成后,也引起库区内的土地覆被与景观格局的变化。为了及时掌握水库蓄水后库区土地覆被及景观格局变化情况,该文以三峡库区重庆市开县为研究对象,基于2002、2007和2010年3期遥感影像资料,运用遥感与GIS技术和景观格局分析方法,利用ArcGIS9.3、Ecognition8.0、Fragstats3.3等软件分析了研究区土地覆被与景观格局动态变化特征。研究表明:由于受2002-2010年间水库蓄水影响,开县土地覆被与景观格局均有剧烈变化。该地区景观优势类型是森林、灌木、旱地、草地和水田。景观类型水平上,旱地、水田、草地景观面积减少且破碎度增加,但森林、水体、建设用地面积增加,同时连通性增加;景观格局水平上,景观总体破碎度增加,景观优势度降低,但景观多样性增加,有利于该地区生态系统稳定。开县2002-2007年和2007-2010年2期景观格局变化表现出不同的特征。研究结果及时反应了水库蓄水前后的土地覆被与景观格局变化特征,为水库未来土地利用合理规划与生态景观设计提供依据。     

三种土地覆盖遥感数据在中国区域的精度分析

土地覆盖遥感数据的精度分析是数据应用的前提和基础。该文以中国科学院资源环境科学数据中心提供的2000年中国土地覆盖数据作为参考,基于对土地覆盖类型的归并,在各种土地覆盖类型的分布面积、空间位置等方面分析了GLC2000、MODIS V004和MODIS V005三种数据描述中国土地覆盖状况的能力,并引入差异性指数,深入分析影响土地覆盖数据精度的原因,得到以下主要结论:总体上各数据均能反映中国主要土地覆盖类型的分布情况,GLC2000、MODIS V004和MODIS V005数据的总体精度分别为62.8%、61.7%和61.9%;3种数据的乔木林地面积较参考数据均偏大,而建筑用地、湿地和水体的面积均偏小;乔木林地、灌木草地、耕地和裸地冰川的精度较高,建筑用地和湿地的精度较低;GLC2000数据在省级水平上对乔木林地和耕地的描述最准确,MODIS V005数据的平均用户精度和生产者精度最高;土地覆盖数据的精度随着数据差异性指数的增加而降低,随着差异性指数为1的区域面积比例的增加而升高;MODISV005数据的精度受土地覆盖差异性的影响相对较小。     

多源土地覆被产品在长三角地区的一致性分析与精度评价

土地覆被数据是全球环境问题,人类活动对生态系统影响评估等相关研究的重要数据源.近年来国内外生产了众多全球尺度或国家尺度上的土地覆被数据集,这些数据集在应用于特定区域研究时精度的可靠性以及多源数据集间的一致性对数据集的选择有着重要意义.该研究以长三角为研究区域,采用混淆矩阵、构成相似性分析和空间一致性分析等方法,对CCI...     

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。     

基于MODIS数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究

该文阐述了国内外主要土地覆盖分类系统及其土地覆盖产品在中国的表现,依据中国植被编码体系在MODIS数据试验的基础上,对现有国内土地覆盖分类系统进行了重新设计,包括7大类22个二级类别,并利用2001～2002年MODIS1km时间序列NDVI数据和多波段反射率光谱数据对中国区域进行了土地覆盖分类,结果显示分类产品能较为准确地描述中国区域土地覆盖的实际情况。     

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。     

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。     

基于MODIS EVI图像时间序列的冬小麦面积提取

植被指数的时间序列能够很好的反映植被在时间维上的生长变化,这为地表植被的分类以及作物面积的提取提供了思路。将TM数据作为过渡数据,利用地面测量数据间接对MODIS EVI数据进行了样本提取和验证,并结合冬小麦物候信息,将冬小麦植被指数时间曲线参量化为生长速率、衰减速率和峰值与休眠期比值,建立了华北平原冬小麦的面积提取模型。经验证,兖州地区MODIS数据和TM数据提取的冬小麦面积一致性为89.13%,整个华北地区选取13县市的MODIS提取面积与官方统计数据比对,表明有12县市的提取误差小于20%,误差主要源于MODIS的空间分辨率较粗而华北平原的地块较为细碎。