基于众源轨迹数据的人造地表覆盖增量信息提取

目前,我国已研制出2000年、2010年两期30m分辨率全球地表覆盖数据集。为了保持该数据集的现势性,需要及时发现全球地表覆盖增量信息并更新相应数据。采用遥感影像、测绘数据提取全球地表覆盖变化信息的传统方式,存在费用高,不及时等问题。近年来众源地理数据迅猛发展,特别是由于众源轨迹数据具有免费共享、可靠性强与准实时等优点被广泛应用在交通道路信息提取的应用中。经分析我们发现轨迹数据与人造地表覆盖之间存在一定的对应关系,因此,本文研究提出了一种采用众源轨迹提取人造地表覆盖增量信息的方法。该方法首先对原始轨迹数据进行预处理,然后将轨迹数据栅格化,再依据轨迹点栅格覆盖比率进行人造地表覆盖数据粗提取并去除微小孔洞及独立栅格单元,最后将其与全球人造地表覆盖数据作栅格运算提取人造地表覆盖增量信息,并用纽约市实际轨迹数据验证了该方法的可行性。

亚洲人造地表覆盖遥感精细化分类与分布特征分析

人造地表覆盖是刻画人类活动对陆地表层生态系统影响的重要因素,具有高度动态、结构复杂和类型镶嵌等特征.由于当前缺乏有效的洲际尺度人造地表覆盖精细化遥感探测方法和高精度的数据产品,由此影响了城市化对区域气候、生态系统过程和全球环境变化影响评估的可靠性.本研究构建了人造地表覆盖等级层次结构分类系统,发展了基于2010年全球地表覆盖30m分辨率产品(GlobeLand30)的人造地表覆盖二级类型像元组分提取的技术方法,研发了亚洲2010年高精度城市建成区及其内部城市不透水地表和植被覆盖组分比例数据产品.基于多源数据融合和专家知识方法获取的城市建成区及其内部组分分类的总体精度为90.79%;城市内部不透水地表比例组分信息提取平均相对误差为0.87,总体上数据产品具有较高的质量和可靠性.遥感精细化信息提取局部误差与不同气候带城市建筑与植被镶嵌程度密切有关.遥感精细化分类表明,亚洲城市建成区面积181785.96km^2,占亚洲陆表面积的0.59%;城市内部结构组分中,城市不透水地表总面积为116504.72km^2,占亚洲城市建成区面积的64.09%,植被和裸土面积占34.56%.在空间上,城市不透水地表自东向西呈现集聚式、分散式和无显著分布特征三级梯度.中国、印度和日本等国家,城市不透水地表总面积排在前三位,分别占亚洲城市不透水地表面积的32.77%、16.10%和11.93%.研究发现,城市建成区内部不透水地表与植被覆盖组分比例与国家的经济发展程度及区域气候环境密切相关,对于经济较为发达的国家,城市建成区内部镶嵌类型中不透水地表比例相对较低,如韩国、新加坡城市不透水地表比例约为50~60%,公共绿地植被面积比例相对较高,而对于经济发展水平较低的国家,城市建成区内部镶嵌类型中城市不透水地表比例则接近或超过80%.城市建成区内不透水地表、植被组分及空间分布特征集中反映了亚洲地区人口集聚和经济发展水平以及对子流域环境健康状况影响程度.