【摘 要】
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全球地表覆盖数据产品Globe Land30研制的一项重要任务是设计和研发数据质量检查方法,降低地表覆盖10大类型分类提取的错判率与漏判率。本文以耕地为例,分析了影响全球耕地信
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院; 国家基础地理信息中心; 北京师范大学地理学与遥感科学学院;
【基金项目】
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国家国际科技合作专项;中国全球地表覆盖遥感制备数据质量评价与分析(2011DFG23500);国家自然科学基金(41231172863);863全齐地板覆盖遥感制图精细化分类(2013AA122802);国家973计划(2012CB719901)
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全球地表覆盖数据产品Globe Land30研制的一项重要任务是设计和研发数据质量检查方法,降低地表覆盖10大类型分类提取的错判率与漏判率。本文以耕地为例,分析了影响全球耕地信息提取的主要质量因素,凝练了耕地的地域分布、人文相关知识、时空稳定性、物候特征等方面的知识,构建了基于知识的数据质量检查规则,设计了由整体到局部、分区域检查与修改交互式处理的策略,形成了一种基于知识的全球耕地数据质量检查方法;并利用该方法开展了Globe Land30耕地数据质量检查,将耕地数据精度提高到了83.06%。该方法对地理国情及其他地表覆盖研究具有借鉴意义。
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