FAO/UNEP土地覆被分类系统及其借鉴

研究目的:介绍FAO/UNEP土地覆被分类系统(LCCS)的产生背景、分类理念、框架体系结构及应用前景,为同行提供学习和借鉴国际研究经验。研究方法:比较研究法、对比分析法,对比分析FAO/UNEP LCCS与美国、欧洲等国际知名机构,用于遥感监测和制图而建立的土地利用/覆被分类体系。研究结果:在各个分类体系之间,无论是分类命名、类型划分、详细程度、彼此间兼容性等方面,都存在很大差异且很难统一。研究结论:基于遥感数据建立土地覆被/利用分类体系并标准化是顺利开展各种遥感调查的前提和保证。在建立和完善中国标准化的土地覆被/利用分类体系基础上,应研究如何使中国的土地覆被/利用分类体系与国际接轨,在全球或区域实现信息共享。

FAO/UNEP土地覆盖分类系统及其应用

通过对美国的USGS、IGBP、欧洲的CORINE以及马里兰大学的UMD分类系统的对比来阐述FAO/UNEP土地分类系统LCCS的优势及特点。以长春市石头口门地区土地覆盖分类为例,采用LCCS分类系统,将研究区域分为耕地、自然/半自然陆地、水田或规律性淹水、工厂或居民地、裸地、人工或自然水域这6种土地覆盖类型,通过监督分类的方法制作长春市石头口门土地覆盖分类图。利用LCCS分类系统配套软件GeoVis对研究区域进行制图操作,并计算出各类别精度都小于0.1。通过实际应用发现LCCS分类系统是先验的土地分类系统,不但提高了土地分类工作效率,还减少了分类难度。

GIS支持下三峡库区主要地类自动分类方法研究

针对三峡库区遥感图像变异大的特征,设计建立了主要地类自动分类系统并在其子系统中完成了地形光谱纠正、辅助数据生成及数据合成等预处理工作;提出了一种可交互作业的计算机全自动土地利用类型分类方法。应用专业的图像处理软件ECOGN ITION为平台,通过图像图斑化、选取样本、寻找最佳波段并生成判别函数来进行自动分类,在很大程度上克服了“同物异谱”、“异物同谱”、“边界过渡”等现象对分类结果的影响。在应用地理信息系统和自动分类方法来获取波谱特征复杂地区的土地利用信息的技术路线和方法方面作了有效探索。