全球30m分辨率人造地表遥感制图研究

伴随着全球人口增长与经济发展,城镇化进程预计将在全球范围内持续加速,而人造地表是城镇化在地表覆盖上的直接体现.一方面,人造地表的扩张为工业生产、经济活动、人员居住等提供合适的场地;另一方面,人造地表深刻改变了地球的自然表面,进而影响地表热量交换、水文过程以及生态系统等自然过程.因此,对全球人造地表进行精确制图对于自然科学与社会科学等相关领域研究都具有重要意义.本研究以全球2000与2010年两个基准年的30m分辨率遥感影像为基础,完成了全球两期30m分辨率的人造地表制图任务.首先,根据人造地表的地理内涵与30m分辨率影像上提取的可行性,从斑块层面上提出适用于该尺度的人造地表定义;其次,考虑到人造地表的光谱复杂性与空间异质性,对现有像素级分类与对象级分割技术进行组合,以实现较高精度的人造地表斑块提取;最后,通过人工编辑与质量控制的手段,进一步保证全球范围内的人造地表制图精度.独立精度评价结果显示,该地表覆盖分类产品的用户精度达到80%以上.可以认为,该套产品是目前全球尺度上,人造地表或相关地表覆盖类型产品中分辨率与精度都最高的分类成果.该数据将为开展全球城镇时空格局分析、生态环境健康诊断等相关研究工作提供重要的基础数据.

首套全球30m分辨率土地覆被产品区域尺度精度评价——以河南省为例

以河南省为研究区,对全球首套30 m分辨率土地覆盖产品Globle Land30进行区域尺度精度评价。首先,以中国1∶10万土地利用数据(CHINA-2010)为参考,分析两种产品的空间一致性;而后,通过Google Earth样本分析Globle Land30在空间不一致区域的制图精度;最后,利用野外实地考察样本对Globle Land30进行总体精度评价,并从土地覆被复杂度、高程等方面分析影响精度的原因,结果表明:1 Globle Land30与CHINA-2010空间一致性达80.20%。两种产品对耕地、林地、人工地面一致性高,对草地、水体、灌木、湿地、未利用土地的一致性低。2在空间不一致区域,Globle Land30的总体分类正确率略低于CHINA-2010,但两者对不同地类的优势不同。3经野外实地考察验证可知,Globle Land30的总体精度达83.33%。4GlobleLand30与CHINA-2010的空间一致性随土地覆被复杂度的增加而降低,并在高程过渡带较低。

全球30m分辨率陆表水域数据集(2010)内容与研发

全球30 m分辨率陆表水域数据集(2010年)(GlobeLand30-WTR2010)是由国家基础地理信息中心领衔于2010-2013年间研发的数据产品,它是中国政府于2014年9月将其捐赠给联合国(2014年9月)的全球30m分辨率土地覆盖数据集(2010)中关于陆表水域内容的数据集。本文论及的数据集依托全球地表覆盖遥感制图项目,数据集是在全球优选(无云或少云)的2010年及前后1-2年间30m空间分辨率的美国陆地资源卫星(Landsat)TM5、ETM+多光谱影像数据9907景和中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像数据2640景数据基础上,利用基于像元的水域综合提取、面向对象的图斑处理和人机交互的数据优化等遥感提取方法、部分地区数据经过抽样检验最终完成。为便利获取和网络共享,数据集采用分幅方式组织数据文件。分幅规则为在南北纬60o区域内按照5°(纬度)×6°(经度)分幅,计648个数据文件组;在北纬60o至80o区域内,按照5°(纬度)×12°(经度)进行分幅(南极大陆没有包括在内),计111个数据文件组;按奇数6°带的中央经线进行投影。全球数据总计759个数据文件组,每个数据文件组包含了4个数据文件,它们分别是:(1)实体数据文件(GeoTIFF栅格数据格式);(2)坐标信息文件(TIFFWORD格式);(3)分类基础影像接图表文件(记录分类所用的主要影像每景范围及获取时间的矢量图层文件)和(4)元数据文件(XML格式)。此外,数据集中包括一个附件数据文件,该文件列出759个数据文件组包括的数据文件名称,对应的地理坐标和分带编码等信息。总数据量为8 GB。全球30 m分辨率陆表水域数据集(2010年)实体数据已经于2014年12月在全球变化科学研究数据出版系统出版。

全球30m空间分辨率耕地遥感制图研究

耕地是全球地表覆盖制图中重要的地表覆盖类型之一,其变化影响着人类社会经济发展、粮食安全与生态环境保护.现有全球耕地制图产品空间分辨率较粗,缺乏高空间分辨率的全球耕地数据产品.本研究利用全球2000/2010两期30m空间分辨率遥感影像数据集(Landsat TM/ETM+、HJ-1)、MODIS 250m空间分辨率NDVI时间序列数据及多种参考资料,针对全球尺度30m影像中耕地提取的难点,提出基于像元、对象和知识3个层次的耕地提取方法,即基于像元尺度多特征优化的耕地分类提取、基于对象的耕地自动判别以及基于信息服务和先验知识的交互式对象处理,完成了全球两期30m耕地遥感制图,并对全球耕地的面积等信息进行统计分析.结果表明,全球2000年和2010年耕地总面积分别为19.03亿ha和19.60亿ha.精度评价结果表明,两期全球30m耕地遥感制图总体精度均达到92%以上.本研究研制的2000/2010两期的全球耕地遥感数据产品,在空间分辨率和分类精度上均优于国际上同类产品,为全球粮食安全、生态环境监测和全球变化等研究提供了重要基础数据.

全球2000年—2015年30 m分辨率逐年土地覆盖制图

高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中,较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据,而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型,难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助GoogleEarth Engine平台,利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本,结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法,研制了一套2000年—2015年全球30 m分辨率的逐年土地覆盖变化数据集AGLC-2000-2015 (Annual Global Land Cover 2000-2015)。基于AGLC-2000-2015数据集,本文选择性分析了3个典型区域(中国珠江三角洲地区、青藏高原色林错湖区和亚马逊热带雨林区)的土地覆盖年际变化。结果显示,AGLC-2000-2015数据集达到了较高的精度水平:基准年份产品(AGLC-2015)的总体精度(OA)为76.10%,Kappa系数为0.72,显著优于现有30 m分辨率的全球土地覆盖产品Globeland 30 (OA=63.49%,Kappa=0.58)、FROM-GLC (OA=61.41%,Kappa=0.55)和GLC-FCS30 (OA=63.46%,Kappa=0.57);年际间分类模型的总体精度和Kappa系数分别为84.10%和0.81,在各大洲的平均总体精度均超过80.00%,表明该模型在全球多类别土地覆盖分类中表现良好。3个典型区域的土地覆盖变化分析显示,中国珠江三角洲地区城市扩张趋势明显(195.96 km^(2)/a),其增量主要来源于耕地(84.88%);青藏高原色林错湖泊对于气候变暖响应明显,湖区面积呈扩大趋势(17.95 km^(2)/a),湖面北岸扩张最为明显;亚马逊热带雨林南部区域毁林造田趋势明显,15 a间森林面积减少46356.53 km^(2),其中大部分转化为农田(39621.29 km^(2))。上述结果表明:AGLC-2000-2015数据集能够有效反映全球陆地区域在30 m空间分辨率下的地表覆盖分布及年际间的动态演化,为地表陆面过程研究和相关应用提供可靠的数据支撑。

全球30 m分辨率人造地表覆盖数据集(2010)的内容与研发

全球30 m分辨率人造地表覆盖数据集(2010)是国家基础地理信息中心领衔的团队自2009-2014年研发的数据集。该数据集是全球30 m分辨率土地覆盖数据集(2010)的一部分,是反映人类居住、工矿、商业、交通等用地类型和人类生活场所、操作空间和工程的载体的数据集。人造地表覆盖类型的空间分布客观地反映了人类社会的资源配置、产业布局和经济状况。本文论及的数据集依托全球地表覆盖遥感制图项目,包括9,907景美国陆地资源卫星(Landsat)TM5、ETM+多光谱影像数据和2,640景环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像数据。在基于卫星遥感数据基础上的土地覆盖分类信息提取过程中,人造地表覆盖类型的识别和信息提取是最复杂的。其主要原因是人造地表覆盖多以复合像元、镶嵌交错、零碎分散等方式布局。全球30 m分辨率人造地表覆盖数据集(2010)的研发是根据人造地表覆盖在卫星遥感影像上反映的光谱、形态特征的多样性和复杂性,综合利用现有的分类技术,将像元分类器、对象分割和知识化判别有机结合,采取了基于"像元-对象-知识"的POK(Pixel-Object-Knowledge)分类方法完成。该数据经过部分地区的抽样检验,全部数据8 GB。为了便于用户获取和网络共享,数据集采用分幅方式组织数据文件。分幅规则为在南北纬60°区域内按照5°(纬度)×6°(经度)分幅,计674个数据文件组;在北纬60°至80°区域内,按照5°(纬度)×12°(经度)进行分幅(南极大陆没有包括在内),计76个数据文件组。按奇数6°带的中央经线进行投影。全球数据总计分成750幅,即组成750个数据文件组,每个数据文件组包含了4个数据文件,它们分别是:(1)实体数据文件(Geo TIFF栅格数据格式);(2)坐标信息文件(TIFF WORD格式);(3)分类基础影像接图表文件,记录分类所用的主要影像每景范围及获取时间的矢量图层文件(Shapefile格式);(4)元数据文件(XML格式)。此外,数据集中包括一个附件数据文件,该文件列出759个数据文件组包括的数据文件名称、对应的地理坐标和分带编码等信息。全球变化科学研究数据出版系统和天地图系统提供开放、公益性下载服务。

多源30 m分辨率土地覆被数据在蒙古高原的一致性分析和精度评价

蒙古高原土地覆被的变化表征着区域内生态环境的变化,许多环境问题的研究依赖于准确的土地覆被信息。因此,评估当前全球土地覆被数据在区域尺度上的准确性非常重要。本文以蒙古高原为研究区,从构成相似性、类型混淆程度、空间一致性、绝对精度4个方面,分析了GlobeLand30、GLC_FCS30和FROM_GLC 3种30m高分辨率全球土地覆被数据的一致性和准确性。结果表明:(1) 3种土地覆被数据都显示,草地和裸地是蒙古高原的主要土地覆被类型,任意2种数据的面积序列相关系数都优于0.95;(2) 3种土地覆被数据中完全一致的区域占蒙古高原总面积的61.87%,主要集中在土地表面异质性低的区域;(3) GLC_FCS30数据的总体精度(78.33%)最高,GlobeLand30数据的总体精度(76.85%)次之,FROM_GLC数据的总体精度(75.86%)最低;林地、草地、水体和裸地在3种土地覆被数据中的精度较高(75%以上),灌丛、湿地等地类的精度较低(50%以下)。因此,对蒙古高原土地覆被进行全要素研究时,可以综合考虑选择总体精度最高的GLC_FCS30数据。对特定地类研究的用户,可参考3种土地覆被数据的分类精度有针对性的进行选择。本文可为蒙古高原相关研究选择合适的土地覆被数据提供参考。

全球陆表水体高分辨率遥感制图

陆表水体是地表覆盖的重要组成之一,是气候变化研究、生态环境评估和宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息.本文介绍了全球地表覆盖遥感制图项目中陆表水体总体研制情况.项目通过收集、处理美国陆地卫星Landsat TM/ETM+、国产环境减灾星(HJ-1)等影像,实现了2000年、2010年两个基准年度的全球30 m分辨率多光谱影像的有效覆盖,影像纠正精度满足1:20万制图要求,两期影像配准中误差控制在1个像元以内.根据30 m分辨率尺度的水体光谱特征与几何形态,合理地设计提取指标,结合基于像元分类法简单易操作、面向对象分类法可综合利用各种规则知识的优势,开展水体信息的精细化提取,最后利用人机交互来进一步优化完善分类结果,实现全球水体的高精度遥感制图.完成的全球陆表水体数据成果GlobalLand30-water 2000和GlobalLand30-water 2010,属目前全球尺度下最高分辨率的分类成果,自评估总体精度为96%.该数据是开展全球陆表水体空间分布格局分析、揭示地域差异、研究时空波动规律以及进行生态环境健康诊断等相关研究工作的重要基础数据.

全球30m地表覆盖遥感制图的总体技术

针对全球30m分辨率地表覆盖遥感制图这一世界性难题,提出了以多源影像最优化处理、参考资料服务化整合、覆盖类型精细化提取、产品质量多元化检核为主线的总体研究思路,研发了影像几何与辐射重建、异质异构服务化集成、对象化分层分类、知识化检核处理等主体技术方法;用于制定了相应数据产品规范、生产技术规范,研发了多项生产型软件,用于研制了2000和2010两个基准年的全球30m地表覆盖数据产品,将空间分辨率提高了1个数量级。