全球尺度多源土地覆被数据融合与评价研究

编号 zgly0001652826

文献类型 期刊论文

文献题名 全球尺度多源土地覆被数据融合与评价研究

作者 白燕  冯敏 

作者单位 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室  江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心  马里兰大学地理科学系 

母体文献 地理学报 

年卷期 2018年11期

年份 2018 

分类号 P237 

关键词 土地覆被  模糊逻辑  相关性分值  数据融合  一致性精度评价  多源信息 

文摘内容 精确的全球及区域尺度土地覆被遥感分类数据是全球变化、陆地表层过程模拟、生态文明建设及区域可持续发展等研究的重要基础数据。本文以5套全球土地覆被数据集GLCC、UMD、GLC2000、MODIS LC、GlobCover为研究对象,结合MODIS VCF、MODIS Cropland Probability以及AVHRR CFTC数据集,设计一种基于模糊逻辑思想的证据融合方法实现上述多源土地覆被信息的决策融合,生成一套依据植物功能型分类的全球1 km土地覆被融合数据SYNLCover。结果显示,与5套源土地覆被数据集相比:(1)在总体一致性精度上,SYNLCover的8个生物形态类型和12个目标类型的平均总体一致性精度最高,分别约为65.6%和59.4%,其次依次是MODIS LC、GLC2000、GLCC和GlobCover,UMD的最低,分别约为48.9%和42.6%,而且SYNLCover与5套源土地覆被数据集两两相比的总体一致性都是最好的;(2)在类型一致性精度上,除灌丛类型外,SYNLCover中包括森林、草地、耕地、湿地、水体、城镇建筑和其他7种生物形态类型,以及森林类型的5种叶属性的平均一致性精度也是最高的,如其他类型的平均一致性精度可达67.73%;(3)除灌丛和湿地类型外,SYNLCover的其余6种生物形态类型的平均一致性精度均比其在5套源数据中相应的一致性精度的最大值提高了10%~15%左右;森林类型的5种叶属性的一致性精度也提高了约10%。SYNLCover分类精度的提高反映了本研究设计的多源数据融合方法的可行性和有效性。