基于GlobeLand30数据的中国耕地与粮食生产的时空变化分析

21世纪初期,中国耕地与粮食产量变化区域差异明显,为了解21世纪初期中国耕地与粮食生产的时空变化及粮食生产对耕地面积变化的响应,该文利用2000年和2010年两期30 m分辨率的全球地表覆盖数据(Globe Land30),借助统计分析手段对2000-2010年中国耕地和粮食生产的时空变化和粮食生产对耕地面积的依赖程度进行分析。结果表明:1)中国耕地主要分布在东部地区,研究时段内,耕地与林地、草地和人工表面之间的转换最多,耕地变化的特点是"西增东减,总量减少",面积净减少了104.03万hm2,年均减少10.4万hm2。2)中国的粮食生产主要集中在东北、华北和南方地区。粮食产量变化的特点是"北增南减,总量增加"。3)中国耕地分布的集中程度会影响粮食生产的集中程度,且粮食生产分布的集中程度普遍高于耕地。中国耕地分布重心和粮食生产分布重心的移动方向相反,耕地面积的分布表现出了"南退西移"的趋势,粮食生产的重心则是"北上东移",中国的粮食生产格局已转变为"北粮南调"。4)全国有32.24%县(市)的粮食生产都表现出了对耕地数量的依赖,主要分布在东北、华北、西部、长城沿线、西南和东南沿海地区。中国耕地保护政策的制定和粮食生产的可持续发展应该遵循因地制宜的原则,在粮食生产对耕地变化敏感性高的地区,应该加强对耕地数量、质量的保护和农户种粮积极性的提高,更要重视不敏感地区耕地地力的保护和单产水平的提高,以保障中国的粮食安全。

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。

基于GlobeLand 30的哈密市2000-2020年土地利用格局变化研究

[目的]研究新疆维吾尔自治区哈密市近20 a的土地利用变化,为该地区土地利用规划及生态环境保护提供有力支撑。[方法]基于2000,2010,2020年的GlobeLand 30数据集,通过利用转移矩阵、坡度分布指数、标准差椭圆以及土地利用重心迁移,分析哈密市2000-2020年土地利用的时空变化特征。[结果]①哈密市2000-2020年土地利用变化比较明显。2020年各土地利用类型面积比例为:未利用地>草地>耕地>林地>建设用地>水域。哈密市虽然面积大但能利用的绿洲面积较小。2020年草地面积为10226.39 km^(2),水域面积为295.17 km^(2)。2000-2020年土地利用类型变化量中,草地的减少量最大,流失面积为671.48 km^(2),主要转换成未利用地、林地和少量耕地;建设用地增量最大,面积高达405.60 km^(2)。2000-2020年其他土地利用类型中林地和耕地面积呈增长趋势;未利用地和水域呈减少趋势,其中水域面积的减少量很小,基本保持稳定。②2000-2020年草地在5个坡度梯度上分布比较均匀;而耕地和建设用地基本分布在Ⅰ级和Ⅱ级坡度梯度,耕地在Ⅰ级坡度梯度上显优势分布;林地在Ⅰ级坡度梯度上面积最大;未利用地分布面积随着坡度梯度的增加而减少。③2010-2020年土地利用变化与2000-2010时段的变化相比方向性较明显,范围更广,重心向西北方向迁移。[结论]2000-2020年哈密市的土地利用变化有着明显的时空特征,坡度对各地类分布的影响较为明显。

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。

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的智能解译样本动态制备方法

从影像特征相似性出发研究基于Landsat-8影像相似性的智能解译样本动态制备方法,构造光谱相似度、纹理相似度、空间邻近度3种样本集选择方法。基于相同的U-Net+EfficientNet-B3语义分割网络,对比了根据3种测度下选择的样本影像所制备的样本集对总体分类精度的影响。结果表明,从历史成果数据中选择样本影像用于模型训练,是提高分类精度的有效方法;在3种样本影像选择策略中,空间邻近度可得到精度最高、方差最小的分类结果;历史成果数据中的错误标签会导致智能模型精度降低。

基于Google Earth的世界屋脊生态地理区GlobeLand30(2010)验证点数据集

GlobeLand30(2010)是第一个30m空间分辨率的全球土地覆盖数据库,由中国国家基础地理信息中心领衔开发完成。为了使用户更好地使用该数据库,同时也为了未来提高数据开发质量,2016年,GEO组织全球相关科学家对GlobeLand30(2010)数据进行了数据质量验证。在世界屋脊生态地理区400万km2区域内,采用景观指数法(LSI),选择了801个验证点,包括:耕地24个、森林127个、草地331个、灌木地116个、湿地2个、水体10个、人造地表1个、裸地171个、冰川和永久积雪19个。验证点上土地覆盖的判读分3步:(1)把验证点转化为30 m×30 m的正方形;(2)把文件转化为Google Earth格式(.kmz);(3)以2010年为基准,利用Google Earth时间序列遥感影像,结合判读10要素进行人工判读,得到判读结果。该数据集包括验证点的点文件和多边形文件。两个文件的属性都包括6个字段:前3个字段(来自抽样阶段)包括SID(样点序号)、LCType(分类代码)和LCName(分类名称)。后3个字段(来自判读阶段)包括CONF(判读可靠性,1表示最好,唯一分类;2表示较好,有两个可能分类;3表示差,不能用);采用Class1(可能的分类1);和Class2(当CONF=2时,可能的分类2),在801个样点中,725个样点的判读可靠性属于1级和2级,占91.51%;按照1级和2级验证点的验证结果,GlobeLand30(2010)分类精度为83.86%。如果只使用Class1验证点,GlobeLand30(2010)分类精度71.72%。数据集存储为16个文件,.shp和.kmz两种格式,数据量550 KB(压缩为3个文件,141 KB)。

过去30 ka全球石笋氧同位素数据报告

持续恶化的全球变暖将会给气候变化敏感地区带来重大损失,极端气候事件发生的风险将进一步加剧。古气候研究的开展给全球增温背景下的气候变化预测提供了重要的窗口,定年精准的石笋是晚第四纪重要的古气候研究材料。迄今为止,包括中国在内的全球石笋古气候科学家在陆地岩溶洞穴区域进行了大量高精度高分辨率的石笋古气候研究。末次盛冰期以来作为包含冰期、冰消期和当代间冰期(全新世)的重要时段,对重建过去气候和预估未来气候系统变化规律具有重要意义。为全面梳理全球末次盛冰期以来的石笋研究成果,收集汇编了264条过去30 ka全球石笋氧同位素记录,旨在建立过去30 ka全球不同区域的降水同位素数据集(以.xlsx格式存储)。目前仅报道当前已发表或公开数据库中已有的30 ka以来石笋氧同位素数据收集情况,对石笋氧同位素数据依据年代控制、分辨率、指标意义进行a、b、c等级划分。未来将在此等级划分标准下,使用优质的石笋氧同位素数据,结合数据同化、数值模拟,开展轨道-千年尺度的气候动力学和降水同位素机制研究。

面向制图的GlobeLand30数据小图斑综合方法

针对当前的小图斑综合方法无法满足基于GlobeLand30数据制作地表景观图需要的问题,该文通过建立变化分界尺度计算模型、改进图斑处理方法,并基于层次格网划分综合区进行小图斑综合,最后将此方法应用于郑州市地区地表覆盖数据的综合并生成了地表景观图。实验结果表明,该方法在保持地表覆盖的整体结构特征和各类型地表覆盖的空间分布特征方面效果显著。

许昌市2000~2020年土地利用动态变化及主成分分析

通过对河南省许昌市2000~2020年间土地利用变化情况进行研究,挖掘其空间利用分布特征,为日后国土管理和国土空间规划提供参考。基于2000年、2010年、2020年三期GlobeLand 30数据集,采用土地利用转移矩阵,探究许昌市近20年间土地利用变化时空特征;并结合2000~2020年许昌市统计数据,通过SPSS软件分析引起土地利用变化的主要驱动力,综合研究结果,为日后许昌市土地可持续利用提供参考。

基于Landsat影像的连云港1984-2018年海岸线时空变化分析

连云港是国家首批对外开放的滨海城市。针对当前对连云港海岸线变化研究存在成果较少、时间序列不足以及缺乏土地利用与海岸线的相互作用关系探究等问题,基于1984-2018年Landsat 5、7和8影像数据,解译连云港近35年海岸线空间分布,从长度、分形维数两个方面分析了海岸线的时空变迁,并结合GlobeLand 30土地覆盖数据,从土地利用程度、转移矩阵两个方面探究海岸线时空演变特征。结果表明:1984-2018年间,连云港海岸线总长度共增长了36 km,从2000-2010年到2010-2020年海岸线年平均增长率由0.14 km/a增长至0.95 km/a;海岸线分形维数由1.05增至1.08,海岸线复杂度和曲折度均有所增加;土地利用强度的变化率由2.48%增至5.46%;发生土地利用转移的面积由208.56 km^(2)增加至939.11 km^(2),耕地和人造地表的增加很大程度上使海岸线向海推进。

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.

国家卫生健康委员会通告(国卫通〔2023〕6号)

现发布《卫生健康信息数据元标准化规则》等4项推荐性卫生行业标准,编号和名称如下:WS/T 303—2023卫生健康信息数据元标准化规则(代替WS/T 303—2009)WS/T 304—2023卫生健康信息数据模式描述指南(代替WS/T 304—2009)WS/T 305—2023卫生健康信息数据集元数据标准(代替WS/T 305—2009)WS/T 306—2023卫生健康信息数据集分类与编码规则(代替WS/T 306—2009)上述标准自2024年2月1日起施行,WS/T 303—2009、WS/T 304—2009、WS/T 305—2009、WS/T306—2009同时废止。

多源土地覆被数据类别一致性及景观格局差异性——以京津冀区域为例

土地覆被遥感数据是大尺度景观格局研究的基础信息。然而不同的土地覆被数据来自于不同的科研团队,采用不同的数据源及分类方法,导致其对于景观格局研究结果具有差异性,因此定量分析土地覆被数据一致性及其对景观格局研究的影响具有重要意义。本研究以当前2套全球尺度30 m分辨率的土地覆被遥感数据GlobeLand30和FROMGLC为对象,从土地覆被类别及景观格局指数两个角度对比分析了二者在京津冀不同水土保持区的差异。结果表明:(1)在太行山东部山地丘陵水源涵养保土区,二者的面积一致性最大,一致性值为96.8%,在太行山西北部山地丘陵防沙水源涵养区二者的面积一致性最低,其数值仅为3.6%;(2)两数据集在津冀鲁渤海湾生态维护区空间的一致性最高,其空间一致性值为73.6%,在太行山西北部山地丘陵防沙水源涵养区空间的一致性最低,其值为25.17%;(3)在景观格局上,GlobeLand30数据集在京津冀6个生态功能区的复杂程度均小于FROM-GLC数据集,说明GlobeLand30数据景观多样性较低,地表景观类别均质性较强,而FROM-GLC数据的地表景观异质性较强,破碎化程度较高。