GlobeLand30地表覆盖产品应用于精细化风能资源评估

高山风电场具有多方面复杂特性,因此有必要开展精细化风能资源评估。本文创新性地引入了中国自主制作的全球首套30m分辨率地表覆盖产品Globe Land30,制作高精度地表粗糙度资料,并应用于精细化风能资源评估。该方法在云南大团山风电场案例进行了尝试实施,使用计算流体力学(CFD)模式Meteodyn WT获得了30m分辨率的平均风速和平均风功率密度图谱。采用风电场内测风塔的实测数据对模拟结果进行了检验,观测期6个月平均风速的模拟误差在1%以内,平均风功率密度的模拟误差在4%以内。模拟与实测的风速频率分布和风向玫瑰均保持了较好的一致性。采用模拟数据计算了两种典型风电机组的发电量,观测期的总发电量误差低于1%。利用欧洲空间局地表覆盖产品开展了对照实验,其模拟结果的误差水平显著高于上述结果。本文研究成果基本满足风电场预测长期发电量水平的业务需求,具备应用与推广价值。

基于GlobeLand30的番禺区地表覆盖时空变化分析

本文基于全球30 m地表覆盖数据(GlobeLand30),采用地表覆盖转移矩阵、重心迁移方法,分析了番禺区2000—2020年不同地表覆盖类型的相互转化及其空间分布。结果表明:过去20年间,人造地表持续占用耕地、森林和草地,其中耕地最为明显。同时,2010—2020年人造地表扩张速度较2000—2010年更为迅速。从相互转化的空间分布上看,番禺区人造地表在2000—2010年呈点状增加,之后10 a快速蔓延至全区。人造地表和水体的重心向东迁移,耕地的重心转移则逐步西移,呈“一进一退”的趋势。

全球地表覆盖领域服务计算的研究进展——以GlobeLand 30为例

将服务计算技术与领域需求相结合,为信息共享和协同服务提供高效技术手段,是当前互联网+地理信息的一个重要发展方向。本文以GlobeLand 30为例,分析了地表覆盖信息处理与服务计算相结合的基本问题,介绍了领域服务建模、在线计算方法和动态服务技术等方面的最新研究进展,以及所研发的GlobeLand 30信息服务平台。本文还讨论了GlobeLand 30领域服务计算的发展方向。

基于GlobeLand 30数据和CA__Markov模型的郑州市2000-2020年地表覆盖变化特征及预测分析

[目的]针对不同分类算法对地物识别结果的差异性导致地表覆盖变化分析难以为城市变化提供参考信息和决策依据问题。[方法]研究以GlobeLand 30标准产品为数据源,结合CA_Markov模型,对郑州地区2000—2020年土地利用变化速度、幅度、程度,以及熵值演变方向等时空变化特征进行分析与模拟预测。[结果](1)2000—2010年,郑州地区人造地表显著增加,湿地、耕地、草地有一定程度的减少,其中人造地表和湿地的变化速度相对较快;(2)2000—2010年,郑州地区土地利用程度变化量为8.04,土地利用信息熵和均衡度都有所提升,优势度相应降低;(3)预测2020年郑州地区地表覆盖状态同2010年相比,人造地表和草地分别增加68.88%和49.99%,水体、湿地增加幅度均在30%以上,耕地、林地有一定程度的减少。[结论]2000—2020年,郑州地区土地利用总体分布格局具有显著性差异,土地利用的复杂性增加,环境问题日益凸显。

全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面

本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。

基于GlobeLand30的山东省地表覆盖时空变化与分析

以山东省为研究区域,利用2000年、2010年和2020年的GlobeLand30数据,综合采用用地面积、构成占比、增量占比以及地表覆盖转移矩阵等分析方法,研究了山东省各地市地表覆盖的空间格局、变化幅度、区域差异,并从人口、经济、政策等方面对山东省各地级市的地表覆盖变化驱动力、变化特点等进行了分析。研究结果表明山东省地表覆盖在过去的20 a中发生了较大的变化。耕地呈现较大幅度的减少,其减少率为11.63%;人造地表扩张速度较快,增长率高达80.92%,其他地类也有不同程度的变化。山东省地表覆盖变化具有显著的区域差异性,草地和森林的变化主要集中在鲁东丘陵的东北部地区和鲁中南山地丘陵中部区域,湿地和水体的变化主要集中在鲁西北平原北部沿海地区和南四湖地区。山东省地表覆盖变化是由多种驱动力因素共同影响的结果,如经济的增长、人口的流动、政策的实施等。

30m全球地表覆盖遥感制图生产体系与实践

在以"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、产品质量多元检核"为主线的总体研究基础上,依托生产技术规范体系、全过程质量控制手段和支持环境,通过30 m地表覆盖产品和技术设计、多源影像资料收集整合处理、分区按类型地表覆盖数据提取组织实施及数据产品集成与优化,构建了工程化的30 m全球地表覆盖遥感制图生产体系,实现了预期的产品指标,完成了2000和2010两个基准年的30 m地表覆盖数据产品研制。通过精度评价,该套数据产品分类精度达到80%以上。该生产体系的构建为开展较高分辨率全球地表覆盖数据产品研制、细化、更新奠定了基础,为开展大规模遥感影像信息提取、表达和应用起到了示范作用。

全球30米地表覆盖数据(GlobeLand30)在地理教学中的应用

随着地理信息技术的发展和应用,如何把最新的地理信息技术研究成果与地理教学相融合,提高学生的区域认知能力和地理实践力,是地理教育工作者关注的问题。我国于2010年初率先开展全球高分辨率地表覆盖遥感制图的总体技术研究与数据产品研制,并成功研制出2000和2010两个基准年的全球30米地表覆盖产品(GlobeLand30)。研究基于GlobeLand30地表覆盖数据的特点,结合中学地理课程标准和教材,通过不同案例分析其在地理教学中的作用。结果表明:Globeland30数据在地理教学可以起到较好的辅助作用。但是,由于数据比较专业化,需要在教师的指导下,学生自主学习和探究,挖掘和发现有价值的地理学习资源。

基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表数据精度验证

GlobeLand30数据已被广泛应用于生态、环境、气候等研究领域,对其进行精度验证是保证GlobeLand30产品推广应用的首要前提。本文提出了一种基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表精度验证方法:首先利用随机抽样的方法布设样本点,其次应用LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型计算众源数据文档的地表覆盖主题,最后通过构建样本点与GlobeLand30数据产品之间的混淆矩阵,以实现人造地表数据的精度验证。研究区域为我国27个省级行政区,众源地理数据选用POI数据,对本文提出的方法进行了实例验证。结果表明:2000年和2010年的人造地表总体精度分别为87.63%和88.81%,这与GlobeLand30人造地表第三方评价精度86.97%相近,验证了本文方法的有效性。

顾及景观形状的地表覆盖遥感产品精度评定方法研究

GlobeLand30的发布为全球生态系统评价、地理国情监测、环境保护等研究提供了高分辨率的基础地理信息,其质量的优劣直接关系到相关应用及决策的可靠性。本文以江西省为实验区,通过引入景观形状指数对传统的精度评定方法进行了改进,实现对Globeland30遥感产品的精度评定。以传统的概率统计理论计算总体样本量,采取内曼分配与按面积比例分配相结合的方式进行样本量的逐层分配,样本布设时在分层布设的基础上引入景观形状指数,以提高样本的典型性和评估结果的可靠性。利用混淆矩阵,计算出江西省地表覆盖产品的总体精度为81.94%,Kappa系数为0.7005,这表明实验区域GlobeLand30地表覆盖遥感产品质量可靠。

三江并流地区兰坪县地表覆盖类型变化及驱动力研究

本研究运用国家基础地理信息中心提供的GlobeLand30,分析兰坪县2000-2020期不同地表覆盖类型之间的转变趋势;借助GIS空间分析功能,研究高程、坡度、坡向、居民点、道路和耕地对林地变化的影响。结果表明:该县林地、灌木地和湿地面积呈先增后减趋势,草地为持续减少趋势,人造地表呈先减后增趋势,水体和耕地为持续增加趋势,且2010-2020期的总变化率是2000-2010期的17.8倍。该县林地转换率由2000-2010期的6.03%增加到2010-2020期的8.17%,草地由30.90%增长到44.82%,灌木地由45.08%上升为45.24%,主要是由于耕地导致,表明人类活动对林地、灌木地、草地的蚕食较严重。林地变化的活跃度与高程和坡度呈反比,林地变化像元数量与居民点、道路的距离呈三次方衰减,与耕地的距离呈逆模型衰减,表明林地变化受到高程、坡度、坡向的影响,且与居民点、道路、耕地的区位密切相关。本研究结果将有利于兰坪县遗产地的管理规划,为制定合理的生态移民和退耕还林政策提供理论依据。

基于GlobeLand30的全球城乡建设用地空间分布与变化统计分析

城乡建设用地分布与变化是人类活动的直观标志和生态足迹,在环境变化研究、地理国(世)情监测和可持续发展研究等方面发挥着重要作用。以往人们对一些城市、区域或国家的城乡建设用地分布与变化进行过较为深入系统的研究,但在全球尺度上,这方面研究尚为空白。本文是利用我国自主研制的世界上首套30m空间分辨率全球地表覆盖数据集GlobeLand30的人造地表数据层,首次开展了全球城乡建设用地的空间分布及变化的统计分析。它采用用地面积、构成占比和增量占比等主要指标,统计全球范围内城乡建设用地的空间分布及2000年至2010年10年间的变化,重点分析了2010年全球、各大洲及主要国家的城乡建设用地分布现状与地域差异,2000年至2010年全球、主要国家的建设用地变化以及其主要土地来源。研究结果表明,2010年全球城乡建设用地总面积为118.75×104km2,占全球陆表面积的0.88%;2000年至2010年全球城乡建设用地面积增加了5.74×104 km2,变化率为5.08%,其中,中国和美国新增城乡建设用地约占全球的一半;新增城乡建设用地占用最多的是耕地,占总量的50.26%。这些为研究全球陆表人类活动的空间分布特征与变化趋势提供了翔实的信息和知识。

基于GlobeLand30的全球耕地利用格局变化研究

耕地是粮食安全的载体,是人类社会生存和发展的战略资源。在当前世界人口持续增加、人均耕地占有量减少、粮食安全面临巨大挑战的背景下,精细刻画全球耕地分布空间格局,准确掌握全球耕地时空变化规律,对国家粮食安全战略决策具有重要意义。同时,作为重要的土地景观类型,耕地利用受到人类活动扰动剧烈,耕地的扩展、撂荒、作物类型更替以及与其他地物类型的转换,会改变耕地的物质流和能量流,进而影响地球系统的气候、水文、生物地球循环等全球变化过程。

GlobeLand30湿地细化分类研究

基于30 m地表覆盖数据产品完成湿地精细化分类,能够更好地满足当前较高分辨率及较详尽全球湿地数据的应用需求。本文在深入分析湿地分类体系与细化方法的基础上,提出以湿地细化类别的定义、多元知识的分层分类、亚类数据精细化提取为主线的总体研究思路,制定了基于先验知识的对象系统筛选、基于森林数据的同位像元提取、基于最佳阈值的极大似然掩膜的主体分类方法,并应用于数据生产实践获得8个亚类信息。该方法克服了常规手段普遍存在的周期长、效率低等弊端,实现了全球较高分辨率湿地亚类数据的快速精确制图,总体分类精度达82.6%,对地理世情及其他地表覆盖研究具有借鉴意义。

基于GlobeLand30的缅甸地表覆盖变化及驱动因素分析

受缅甸国内局势影响和国际环境制约,加上缺乏中高分辨率地理信息资料,外界对其地理环境研究甚少,尤其是缺乏对其地表覆盖变化及驱动因子的了解和认知。利用我国研制的世界上首套全球两期(2000和2010年)30米地表覆盖信息产品GlobeLand30,分析2000—2010年缅甸全国地表覆盖的空间分布与变化,并结合社会经济统计数据,从政策调控、政治环境、经济发展、民族文化等方面综合研究了地表覆盖变化的驱动因素。研究发现,十年间缅甸地表覆盖变化较大,时空差异明显。具体为:(1)林地呈东增西减,总量增加迅速,新增林地中心向东南、东北集中并有不断增长的趋势,靠近"金三角"的缅东南、德林达依海岸的各省邦成为林地高速增长区;(2)全国范围内耕地减少,在伊洛瓦底河谷区集中依然明显,伊洛瓦底江中下游以西和掸邦耕地减少最多,林地和人造地表侵占显著,农业特许经营和替代种植影响显著;(3)人造地表增长迅速,以伊洛瓦底江三角洲为重心,向河谷中游和东部蔓延,人口较多的缅族和掸族聚居区成为人造地表高速增长区;(4)就地表覆盖变化的驱动因素而言,十年间自然灾害对南部地区地表覆盖有明显的影响,但农业政策、政治格局、经济驱动是主要驱动因素。

基于信息熵的GlobeLand 30和WorldCover耕地破碎区一致性分析

在山地丘陵等地物破碎度较高的地区,分辨率大小对地表覆盖产品质量的影响更大。为此,本文以GlobeLand 30和WorldCover产品的耕地为例,引入信息熵对多源地表覆盖产品进行了一致性分析。首先,计算研究区耕地对应原始影像不同波段的信息熵,以反映单一耕地类的总体不确定性;其次,为了描述影像局部区域的不确定性分布,构建局部信息熵;最后,对两产品的不确定性分级叠加,进行一致性分析。结果表明:(1)信息熵可以在产品空间分布的基础上更加细致的反映耕地内部的不确定性变化情况,直观的看出难以判定类别的区域分布;(2)30 m分辨率的GlobeLand 30产品耕地总体不确定性大于10 m分辨率的WorldCover产品。从不确定性分布情况来看,两产品不确定性较大的地区主要围绕耕地与其他地物的交错地区,其混合像元更多,地物类别模糊,不确定性更大;(3)对于两产品不确定性的叠加结果,分辨率差异带来的耕地不确定性差异分别为蓝波段34.54%、绿波段51.13%、红波段46.03%、近红外波段61.48%;(4)对于两产品空间分布不一致的地区,GlobeLand 30产品的不确定性也更大,即受到分辨率的影响较大。

顾及城乡差异的大区域人口密度估算——以山东省为例

现有大区域人口密度估算结果大多是在千米级尺度上,仅能宏观地反映城乡人口分布的范围,无法准确地刻画城乡人口空间分布的细节特征。本文将首套30m全球地表覆盖数据(GlobeLand30)引入城乡人口密度估算中,基于实现城乡划分的GlobeLand30人造地表数据,在城镇区域运用夜间灯光强度与人口的相关性将城镇人口细划到30m尺度上来估算城镇人口密度;在乡村区域引入样方估算的方法修正乡村居民地面积以估算乡村人口密度。以山东省为试验区的研究表明,本文方法无论在城乡居民地刻画还是人口空间分布的表达上均优于参考数据,所使用的GlobeLand30的全球性也保证了该方法推广的可行性。

顾及多元知识的GlobeLand30检核优化模型

综合运用自然、生态和人文等多元知识辅助计算机遥感自动分类,确保大区域地表覆盖遥感数据产品质量是多年来国际上致力于解决的科技难题.在全球30m地表覆盖遥感数据产品GlobeLand30的研制过程中,作者提出了一种顾及多元知识的检核优化模型,对基于"像元-对象"的遥感自动分类结果进行知识化检核,发现和修改错分/漏分问题.首先归纳总结全球地表覆盖分布相关的先验知识,凝练出有关地表覆盖的地域地形分布规律、时间连续性和空间关系等质量检核知识规则;继而发展了基于网络化服务平台的交互式协同检核技术,辅助发现与定位分类异常区域,并依据各类别最小图斑规定判定错分/漏分,进而标注和发布错误信息,供研制人员用于修改优化.以林灌草和裸地数据为例,抽取10%的图幅,进行优化前后的分类精度对比分析,得知质量明显改善,精度提高最多达到17.47%.运用该模型,对GlobeLand30数据进行了逐类检核与优化处理,有效地减少了错漏分问题,2010期产品的总体精度达到83.50%.这一模型还可用于其他全球或区域的地表覆盖数据产品研制.

河南省GlobeLand30数据精度评价及对比分析

全球地表覆盖数据在气候变化研究、地理国情监测、生态环境保护等方面发挥着重要作用,2014年中国国家基础地理信息中心推出了全球最高30 m分辨率的地表覆盖遥感制图数据产品Globe Land30。本文以2010年1:10万中国土地利用数据为参考,采用空间统计、面积一致性以及误差矩阵等分析方法,对河南省Globe Land30、Glob Cover2009、MCD12Q1数据进行精度评价和对比分析研究,结果表明:(1)3种地表覆盖数据对河南省土地构成的描述基本一致,即以耕地、林地为主,草地、水体和人造地表为辅,但分类土地面积存在大小不同的差异;(2)Globe Land30的总体精度和Kappa系数最高,MCD12Q1次之,GlobCover2009最低。3种数据中耕地和林地的精度均较高,草地的精度较差,Globe Land30中水体和人造地表的生产者精度远高于其他2种数据,使用者精度相差不大;(3)地表覆盖数据与参考数据在空间上存在类型混淆情况,混淆主要发生于林地、草地、水体、人造地表与耕地之间,Globe Land30的混淆程度要低于其他2种数据。

GlobeLand 30和自发地理信息的对比分析研究

地表覆盖数据是关于土地利用信息的重要来源,在地理国情监测、生态环境保护等方面发挥着重要的作用,目前遥感影像解译、实地测量是该数据生产的主要手段,但是仍然存在一定的局限性。随着Web2.0、互联网技术以及各种GPS设备的快速发展传播,普通大众也可以参与公众制图,志愿者用户的参与能够有效判定地表类型的空间分布和属性特征,提高地表覆盖制图的分类精度。本文以自发地理信息中最成功的项目OpenStreetMap为例,与中国新研制的全球最高30m分辨率地表覆盖数据产品GlobeLand 30进行对比分析,首先对数据进行相应的预处理和拓扑检查,然后建立两种数据的要素对应关系,最后生成误差矩阵并分析两种数据的一致性。实验结果表明:(1) OpenStreetMap数据缺失的部分主要是耕地类型,其草地和水体要素比GlobeLand 30更加丰富;(2) 2种数据的一致性较好为75%左右,其中林地和人造地表的精度较高,耕地和水体次之,草地较差;(3)重点对不一致区域的地表类型进行判断验证,能够发现GlobeLand 30数据中的错误分类,为进一步修改和优化提供依据。本文研究表明,自发地理信息中包含丰富的地表覆盖信息,能够给地表覆盖制图及评价验证带来巨大的发展潜力。