全球地表覆盖遥感制图项目通过评审

近日,国家863计划重点项目“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”项目在京通过国家测绘地理信息局组织的专家评审。全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目通过建立以地表覆盖类型精细化提取、多源影像最优化处理、参考资料信息化整合、     

城市地表覆盖组分及植被多样性与热环境关联性分析——以贵阳市为例

本文以贵阳市为研究对象,研究了地表覆盖组分及植被多样性对地表温度的影响。首先基于Landsat-8 OLI多时相影像数据在GEE平台上实现了研究区域地表覆盖精细分类;然后结合不同季节8天合成的MODIS温度产品数据,利用时空统计分析、相关分析等方法分析了研究区不同地表覆盖类型地表温度时空分布特征,地表温度与不同地表覆盖组分、地表覆盖多样性和植被覆盖多样性的相关性。结果表明：贵阳市建成区主要分布有常绿阔叶林、常绿针叶林等植被,常绿阔叶林在不同季节对地表温度的降温效应明显,而不透水面对地表温度具有明显的增温效应,尤其以夏季最为显著;地表覆盖多样性与地表温度之间具有较强相关性,其中植被覆盖多样性较植被覆盖率对地表温度的影响更为显著,而不透水面的增加会明显降低植被多样性的影响。因此,要发挥城市绿地对城市温度和热岛效应的调节作用,建议可以适当增加常绿阔叶林的绿化面积,同时在空间上要提升植被多样性水平,能够较大程度改善城市热环境。     

2000～2010年北京市地表覆盖变化分析

利用地表覆盖产品GlobeLand30数据,对2000～2010年北京市行政区划范围内的地表覆盖变化原因进行综合分析.研究发现:①北京市地表覆盖变化呈地带性变化,具有圈层结构特点及显著的区域差异性;②北京市地表覆盖变化较大,其中,人造地表显著增加,森林亦呈增加态势,而耕地、草地及水体面积则大幅度减少;③引起地表覆盖变化的因素主要包括经济因素和政府政策、人口因素及地形因素等.     

高分辨率遥感土地覆盖分类技术的应用研究——以重庆市黔江贫困区为例

针对贫困区生态环境与资源的地表覆盖精细化调查需求,本文利用高分辨率遥感影像开展了土地覆盖信息提取的方法和应用研究.重点分析了高分辨率影像均值漂移分割,多特征提取与分析,对象级样本采集以及监督分类等技术,并综合实现了流程化的对象级土地覆盖分类.结果表明,本文串联的高分辨率影像分类技术能生成较精细的土地覆盖专题图,可及时为贫困区生态资源环境评价,碳核算等应用提供较可靠的地表覆盖数据.     

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。     

全球30m地表覆盖遥感数据产品-Globe Land30

在国家863重点项目支持下,我国成功研制出全球30 m地表覆盖数据产品Globe Land30。该成果包括2000基准年和2010基准年两期,有耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地和冰雪十大类型,第三方评价总体精度为83.50%。2014年9月22日,中国政府将其赠送给联合国使用,是中国向联合国提供的首个全球地理信息产品。该成果成为全球变化和可持续发展研究的重要科学数据,目前已有近120个国家的用户下载使用,推动了国际对地观测与地理信息的开放共享,彰显了中国负责任大国的形象。本文主要介绍了Globe Land30产品的技术创新、精度评价与成果应用。     

基于OSM的地表覆盖变化数据提取

2014年,中国研制出了2000年和2010年两期30 m分辨率的全球地表覆盖数据产品,为了保持该数据集的现势性,持续更新成为该领域关键问题。变化数据的快速收集是全球地表覆盖数据更新的核心,志愿者地理信息(volunteered geographic information,VGI)的兴起为解决此问题提供了一条新的途径。在目前VGI项目中,OpenStreetMap(OSM)具有数据丰富、现势性强等优点,可以作为全球地表覆盖数据更新的参考信息来源,然而OSM数据不能直接对应地表覆盖增量数据,因此,本文提出了一种基于OSM的地表覆盖增量数据提取方法。该方法首先以OSM定义的几何类型和属性数据作为分类依据,建立OSM数据到地表覆盖数据的转换规则;然后针对类型转换后数据存在的目标零散等问题,采用四叉树聚类方法对转换数据进行综合;继而对整合后的数据栅格化并与GlobeLand30数据进行叠加运算得到地表覆盖增量数据。最后以爱沙尼亚区域的OSM数据验证了本文方法的可行性。     

城市地表净辐射通量的季相变化及与地表覆盖格局的关系研究

本研究利用厦门市4个季节的Landsat-5 TM遥感影像和气象资料,反演地表净辐射通量,进而分析其季相变化特征;使用景观格局指数表征和描述地表覆盖的空间组成与配置,采用相关分析、偏相关分析、逐步回归和方差分解相结合的方法,从多季节角度研究地表覆盖格局对地表净辐射通量的影响。结果表明：① 厦门市地表净辐射通量平均值夏季最高,春季次之,秋季和冬季较低,地表净辐射通量在水体和林地区域较高,建设用地和裸地等其他地表覆盖类型区域较低;② 地表覆盖的空间配置对地表净辐射通量没有显著影响;③ 地表覆盖的空间组成对地表净辐射通量产生重要影响,全年内林地和裸地所占面积比例对地表净辐射通量的影响最显著,林地所占面积比例是影响和解释地表净辐射通量跨季节差异的最重要和持续有效的因素。该研究加深了关于地表覆盖格局对地表净辐射通量的影响的科学认知,有助于探索城市热岛的形成和演变机制,也可为城市规划和可持续发展提供理论依据和实践指导。     

基于卷积神经网络的遥感影像地表覆盖分类

遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十分重要的科研和应用价值。为提高遥感影像的地表覆盖分类精度,在深度卷积神经网络VGGNet的基础上,采用SeLU函数作为激活函数,并将激活函数中的λ、α作为训练参数,得到改进的VGGNet,用逐层贪婪算法对网络参数初始化,并选择适当的学习次数利用迁移学习的方法对网络参数调整,以提高网络的泛化能力来提取遥感影像各类别的深层特征,从而有效进行地表覆盖分类。通过GF-1卫星影像的实验表明本文方法在地表覆盖分类精度方面的优越性。     

基于空间抽样的区域地表覆盖遥感制图产品精度评估——以中国陕西省为例

地表覆盖数据是研究气候变化、生态环境、地理国情和人文经济等方面不可或缺的基础信息,因此其质量的优劣将直接影响相关决策的可靠性。本文针对我国研制的首套30 m分辨率全球地表覆盖数据产品,通过分析其海量、多维、非均质等空间特点,对传统的制图产品精度评估方法提出了改进：以地表类型进行分层抽样,样本量的计算采用优化模型并以地类所占面积比为权重逐层分配,样本的布设则考虑层内对象之间的空间相关性,在地表数据自然分布的基础上,通过分析空间相关性指数来提高样本的代表性和精度评估结果的可靠性。因此,本文提出针对区域地表覆盖遥感制图产品的空间分层抽样方法,其将精度评估分成抽样方案（样本的定量估计）和布设方案（样本的空间布设）2个部分,并以中国陕西省地表覆盖产品为例进行区域精度评估实验分析,从全区7大类地表类型数据中抽取1467个样本,经过样本检验与精度计算,该区域产品的总体精度为79.96%,Kappa系数为0.74。实验结果表明,本文提出的基于空间抽样的精度评估方法可行可靠,实验区域产品质量较好,并为后续针对全球范围的地表覆盖产品精度评估方法提供了参考。     

蒙古国30米分辨率土地覆盖产品研制与空间格局分析

作为蒙古高原的重要组成单元,蒙古国的土地覆盖格局与变化对于东北亚的资源、环境、生态及可持续发展具有重要意义。针对本区域缺乏高精度、现势性的土地覆盖数据产品的问题,本研究利用Landsat TM影像,采用面向对象的分类方法开展蒙古国土地覆盖遥感数据产品研制与分析。首先针对蒙古国景观格局特征,自主研究了适宜于蒙古国的土地覆盖分类体系,基于面向对象的遥感解译技术方法研究了蒙古国自然地物和人工地物要素的提取算法规则与阈值,建立了一套完整的面向蒙古国的土地覆盖遥感解译技术方案,在分景解译基础上获取了蒙古国2010年土地覆盖分类产品。经验证,数据集一级类分类精度为92.34%,二级类分类精度为80.24%。蒙古国土地覆盖类型以裸地、草地、森林为主,其中裸地的面积最大,占总面积的48.64%,其分布比较集中连片,主要分布在蒙古国南部和西部;草地面积次之,占总面积的42.85%,其分布具有明显的地域性,主要集中在蒙古国北部湿润地区和河流附近;林地最少,占总面积的6.63%,以蒙古国北部及西北部高山地区为主要生长区域。整体上蒙古国土地覆盖空间格局呈现明显的区域差异与地类过渡性,从南向北依次为裸地、荒漠草地、典型草地、森林类型,其中荒漠草地在中部形成一条明显的分界条带。     

土地利用/土地覆被变化CLUE-S模型与应用分析——以扬州市为例

本文以扬州市市辖区为例,利用2001年的ETM影像与2007年的ALOS影像两期遥感数据,采用面向对象的信息提取方法,获取了扬州市2001年与2007年两期土地利用空间分布图.在此基础上,研究了CLUE-S模型的原理及CLUE-S模型的应用;探讨了CLUE-S模型所需数据、驱动因子选取、模拟参数设置、模拟结果获取等,进...     

基于TM影像属性和形态特征的土地覆被制图方法

本文以浙江省中南部地区不同时相30m分辨率的2景TM影像为基本数据,采用面向对象的方法实现了研究区的土地覆被制图。首先,在eCognition软件中采用多尺度分割算法,以光谱信息、纹理特征、几何特征等实现研究区的对象分割,使分割后的对象边界与实际地物边界尽量保持一致,通过建立多层次地物特征规则,进行最优分割尺度下的遥感多层次识别分类;然后,分析可用于分类的属性特征和形态特征,通过对这些特征的统计值对比分析,选取了对象的紧致度、长宽比、MNDWI、LBV等特征构建了决策树模型,实现了研究区1：25万的土地覆被分类;最后,采用目视解译和野外样本2种方式对分类结果进行精度验证,其中,目测随机样点评价得到的总体精度为87.66%,野外样本点评价得到的总体精度为83.38%。研究表明：面向对象的分类方法不仅具有较高的精度,而且图斑与实际地物边界能较好地吻合,很好地避免了混合像元误分的现象,同时能消除像元分类的“椒盐现象”。     

基于GIS的广州市土地利用遥感动态监测与变化分析

以1997、2003年广州市的Landsat TM影像为基本数据源,在遥感和地理信息系统处理软件的支持下,经过几何纠正、图像裁剪和图像增强处理后,采用最大似然比法结合人工目视解译对影像进行了识别分类,获得了广州市两个时相的土地利用分类数据,并进行了分类精度评价.然后建立了土地利用转移矩阵,并利用数值统计的方法,从不同角度分析了1997～2003年广州市土地利用变化的过程,包括土地利用变化的数量、速度、空间转移及其区域差异等.另外,经济发展、人口的增长、城市化建设等因素是广州市土地利用变化的主要驱动力.     

尼泊尔土地覆被遥感制图及其空间格局分析

尼泊尔作为兴都库什-喜马拉雅区域的重要组成部分,是一个从平原到山地再到高原的典型过渡地带,具有多样且复杂的土地覆被类型。开展尼泊尔国家尺度的土地覆被研究,对该国的国土资源管理、生态环境保护具有重要的科学和实践意义,同时也能为中国倡导的“一带一路”国际区域经济合作战略提供基础数据保障。本文选用Landsat TM影像为数据源,基于面向对象与决策树相结合的土地覆被遥感制图方法,生产了尼泊尔全境2010年土地覆被产品（NepalCover-2010）,该产品包括8个一级类和32个二级类。同时,本文基于Google Earth高分辨率影像获取验证样本开展了NepalCover-2010产品的精度验证工作,并进一步分析了该国土地覆被类型的数量结构特征和空间格局特征与地形、气象要素间的关系。研究结果表明：① NepalCover-2010产品一级类总体分类精度达94.83%,Kappa系数为0.94;二级类的总体分类精度达87.17%,Kappa系数为0.85,能够准确地反映尼泊尔土地覆被类型的空间分布格局,是同类土地覆被产品中精度最好的。② 林地是尼泊尔最主要的土地覆被类型,其面积约占尼泊尔国土面积的41%。耕地次之,其面积占比约为25%,其中水田和旱地的面积分布比例约为2:3。③ 地形和气象要素对尼泊尔的土地覆被类型空间分布格局具有显著影响,自南向北随着地势的抬升,各土地覆被类型出现顺序表现出水田、常绿阔叶林、旱地、常绿阔叶灌木林、常绿针叶林、草原、稀疏植被和冰川/永久积雪的垂直地带性特征。     

自组织神经网络的土地覆盖图像识别分析应用

土地利用/土地覆盖数据的识别,采用传统的方法进行类型识别运算量大,精度也不太理想。本文重点讨论采用自组织神经网络方法,并在MATLAB平台下对其算法进行了实现,最后将分类识别结果与最大似然法分类结果进行了精度比较分析。结果表明,其分类精度明显高于最大似然法的分类精度,是一种土地覆盖图像识别分类的有效方法。     

浙江省土地利用与土地覆被遥感综合调查研究

本文从土地利用/土地覆被的国内外研究现状与趋势出发,在总结与分析本地区土地利用与土地覆被已开展工作基础上,根据本次浙江省遥感综合调查的目标与任务 ,基于现代遥感与信息技术 ,建立了土地利用与土地覆被现状调查的技术路线与方法,为今后开展同类研究提供了借鉴     

全球土地覆被数据集中哈萨克斯坦草地分布的异同及其成因

受社会制度变迁和气候变化的影响,哈萨克斯坦是中亚地区生态退化和草畜矛盾问题最为突出的国家。近百年来,放牧方式的改变、农业开垦的占用、加之暖干化的气候变化影响,使得哈萨克斯坦各类草地生态系统变化的时空格局具有鲜明的特点。因此,研究哈萨克斯坦草地退化的过程与机制对认识中亚地区草地生态系统对气候变化和人类活动的响应尤为重要,也是对绿色丝路建设过程中区域生态可持续发展的科学支撑。土地覆被数据是生态变化研究的基础数据,但目前广泛使用的各套全球数据集间往往存在很大的差异,这会导致对生态变化成因的认知以及对未来变化的模型模拟产生更大的不确定性。本研究从对草地类型识别的定义、空间分布的一致性和空间分布差异的原因3方面对比5类全球土地覆被数据（UMD 1992-1993、MCD12Q1 2001、GLC 2000、CCI-LC 2000、Glob Cover 2005）中哈萨克斯坦草地分布的异同,以期为哈萨克斯坦的相关研究中土地覆被数据集的选择提供依据。研究结果表明：① 分类系统中对草地类型的界定、遥感数据源、辅助分类数据、分类方法、验证数据和方法的不同是5套数据草地资源分布差异的主要原因,其中MCD12Q1数据与其他4套数据的草地分布面积相差最大;② 5套数据中草地分布都重叠（完全一致）或四套数据重叠（高度一致）的区域仅占39.66%,主要位于哈萨克斯坦典型草原带和部分半荒漠草原带;围绕典型草地分布区,空间一致性由内向外逐渐降低。5套数据完全不一致区域占26.78%,主要位于荒漠草原带;③ CCI-LC2000数据与其他几类数据的重叠区域最高,有76%的草地与5套数据的完全一致以及高度一致区重叠;在分布不一致区域中,极易造成混淆的土地覆被类型主要为旱作耕地、灌溉耕地、耕地与自然植被镶嵌体、裸地以及灌丛。     

近40年来白洋淀湿地土地覆被变化分析

白洋淀是华北平原上现存最大的天然湖泊,是典型的内陆湿地。最近40年,白洋淀湿地出现了水面萎缩、生态功能急剧退化、生物多样性减小和水体污染严重等生态环境问题。本文利用1964年CORONA侦察卫星影像、1974年和1983年Landsat MSS影像和2002年ETM+影像,对白洋淀湿地的土地覆被变化及其驱动力做了详细分析。结果表明,湿地面积呈减少趋势:1964年为407.3km2,2002年缩减到274.63km²。湿地水面起伏变化大,1964年水面较宽,为346.75km²;到1974的10年间,减少到94.65km²,1983年和2002年水面继续变窄,水面面积分别为67.27km²和46.86km²。引起湿地土地覆被变化的原因包括降雨量的减少、蒸发量的增大、城市发展用水增大、不合理土地利用开发和上游水库、引水工程修筑等。