摘要
大范围遥感土地覆盖制图通常费时费力.本文采用一种基于特征空间变换的快速聚类方法(CBEST)对覆盖中国的508景Landsat Thematic Mapper(TM)影像进行土地覆盖制图.将中国划分为50个生态分区,每个生态分区内采用CBEST方法对TM影像进行快速聚类,CBEST平均聚类时间约为每2 min一景;通过对自动获得的光谱簇人工土地覆盖类型识别,归并光谱簇,绘制30 m空间分辨率的中国土地覆盖图,统计土地覆盖类型面积,生成主要土地覆盖类型专题图.采用2159个分布全国的验证样本对制图结果进行精度验证,得到总体精度为71.7%,Kappa系数为0.641.与当前两套全球地表覆盖产品(FROM-GLC和GlobCover 2009)的局部对比表明CBEST分类结果在各类型土地覆盖面积统计及视觉效果上存在优势.
出处
《中国科学：地球科学》
CSCD
北大核心
2014年第8期1621-1633,共13页
Scientia Sinica(Terrae)
基金
国家高技术研究发展计划前沿项目(编号:2009AA12200101)
清华大学国际合作项目(编号:2012Z02287)资助
