基于GEE云平台和数据融合的地表覆盖产品制作方法

地表覆盖产品是地理国情监测、生态系统评估、国土空间规划等活动的重要基础数据。GEE、PIE、微软行星云等遥感计算云平台具备丰富的数据源和强大算力。利用GEE云平台融合多套公开产品制作训练样本,可以显著降低产品更新的成本和周期,具有重要研究价值。本文以淮河流域为例,将欧洲航天局(ESA)和美国环境系统研究所(ESRI)存储在GEE平台上的2020年分辨率10 m地表覆盖产品作为训练样本数据源,选用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像构建特征空间,利用随机森林分类方法制作分辨率10 m的地表覆盖产品。为验证方法效果,进行了2组对比实验。实验1随机抽取1 116个公开产品类别一致的样点作为训练样本,并通过目视解译方式验证本文产品与多套公开产品的精度。结果显示,本文产品总体精度为80.35%,相较于公开产品的总体精度提升2.89~8.94个百分点,局部刻画也更加精细;在Sentinel-2基础上加入雷达影像,总体精度提高3.52个百分点,雷达影像辅助效果明显。实验2设置8组不同数量的训练样本,并分别以人工判读、ESA、ESRI、DW、GlobeLand30为参考数据源,研究不同训练样本量和不同参考数据源对分类产品总体精度的影响。结果显示,随着训练样本不断增加,基于5种不同参考数据源的总体精度的提升幅度逐渐减小并趋于相对稳定。研究结果表明,借助GEE平台上的公开地表覆盖产品和海量遥感影像,可以快速提取高质量的训练样本,获得更高质量的分辨率10 m地表覆盖产品,该方法具有重要的实践推广价值。