【摘 要】
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准确、大范围的土地覆盖地图可以为探究自然和生物活动与地表覆盖及空间格局之间的关系、生态环境变化的模拟、监测和评价以及人类社会和经济发展等科学研究提供基础的数据支持。利用遥感影像绘制大比例尺、高精度、高分辨率的土地覆盖地图是一项具有挑战性的任务。而随着土地覆盖数据的增多,多源土地覆盖数据之间不一致性明显,而通过融合现有产品的信息获得新的产品被认为是一种有效解决问题的方法。然而,融合过程往往只保留了不
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准确、大范围的土地覆盖地图可以为探究自然和生物活动与地表覆盖及空间格局之间的关系、生态环境变化的模拟、监测和评价以及人类社会和经济发展等科学研究提供基础的数据支持。利用遥感影像绘制大比例尺、高精度、高分辨率的土地覆盖地图是一项具有挑战性的任务。而随着土地覆盖数据的增多,多源土地覆盖数据之间不一致性明显,而通过融合现有产品的信息获得新的产品被认为是一种有效解决问题的方法。然而,融合过程往往只保留了不同产品在较低空间分辨率的信息,导致结果中存在不一致信息,同时从低空间分辨率的土地覆盖数据中采取样本会因为混合像元的影像降低样本精度。为此需要研究一种可以解决目前土地覆盖数据融合方法局限性的新方法。为了解决这一问题,首先对覆盖东南亚研究区的CCI-LC、CGLS、FROMGLC、MCD12Q1、GFSAD30、PLASAR、GSWD和GHS-BUILT 8个多源土地覆盖产品进行了一致性分析,并提出了一个基于超像素、主成分分析(PCA)和统计提取技术的多源产品融合映射方法。该方法利用谷歌地球引擎(GEE)的海量数据和机器学习算法,净化粗糙的一致性区域中错误信息,获得可靠的训练样本,在此基础上,对多源产品的不一致区域进行校正,最终融合得到最佳分辨率(30 m)现有产品。本文经过一系列研究,得到以下成果:(1)根据不一致性因素的分析,发现地物类别的一致性程度是由于某一个产品的严重分类错误而导致系统性的偏低,影响一致性的因素包含遥感影像数据源、分类体系的确立和分类方法。通过空间一致性叠加分析发现研究区内最高一致性等级的像元占比仅为45.42%;每个产品之间的面积一致性偏低且土地覆盖产品两两之间相关性较弱;随着尺度的增加,土地覆盖产品中大量的信息丢失必然会影响到协同应用。(2)根据多源土地覆盖数据一致性较低的特点和影响不一致性的因素提出了一种基于超像素的多源土地覆盖数据融合方法。该方法是一种自动化的融合策略,基于GEE平台合成研究区无缝的时序影像并确立了特征的选取;之后提出了基于超像素的粗糙一致性区域剔除方法,该方法通过构建自上而下的超像素层次尺度模型自动分割大范围粗糙的一致性区域,并通过主成分分析对粗糙的一致性区域内影像进行降维,根据统计剔除离群值得到精细的一致性区域(30m);最后通过局部适应样本对不一致区域进行校正,得到研究区新的土地覆盖产品。经验证融合结果总体精度为85.80%,与现有的CCI-LC、CGLS、FROM-GLC和MCD12Q1多类别土地覆盖产品相比,融合结果的精度提高了11.75-24.17%。Kappa系数为0.82,提高了0.16。与GFSAD30、PLASAR、GWSD和GHS-BUILT4个单一类别的产品相比,融合结果的总体精度提高了2.99-20.71%,kappa系数提高了0.22-0.56,并纠正了单一类别产品在不一致区域的过度解释现象。本研究提出的方法可以在已有多源土地覆盖产品的基础上,快速的融合多源土地覆盖产品的有效信息,得到高精度、高空间分辨率的土地覆盖产品提供有效的方法。随着遥感数据的开放获取和不同类型的土地覆盖产品的增多,本文提出的多源土地覆盖数据的分析和融合方法会更具借鉴意义。
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