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黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析
被引量：
15
1
作者
吴宗洋
蔡卓雅
+1 位作者
郭英
王彦芳
《中国生态农业学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期917-927,共11页
开源、多分辨率、及时的土地覆盖产品为了解全球地表覆盖状况、陆面过程模型模拟以及社会经济发展决策等提供了丰富的数据支撑,但多源的数据存在不同程度的不确定性,在区域尺度如何选择合适的土地覆被产品成为应用中的难题。本研究以黄...
开源、多分辨率、及时的土地覆盖产品为了解全球地表覆盖状况、陆面过程模型模拟以及社会经济发展决策等提供了丰富的数据支撑,但多源的数据存在不同程度的不确定性,在区域尺度如何选择合适的土地覆被产品成为应用中的难题。本研究以黄河流域为例,对分辨率从30 m到1000 m的CLCD_v01_2020、GLOBELAND30、GLC_FCS30_2020、LANDCOVER(300 m)、MCD12Q1(500 m)和CNLUCC1000(1000 m)等6种2020年土地覆被产品进行区域尺度精度评价和一致性分析。基于Google Earth采集的1540个样本点分析6种数据在黄河流域的总体精度,以最高精度的数据为参考对其他数据进行面积一致性分析,并对6种数据进行类别混淆分析和混淆图谱分析。结果表明,6种数据中分类精度最高的为CLCD_v01_2020,总体精度(overall accuracy,OA)达88.12%;其次是GLOBELAND30(OA=85.32%)、GLC_FCS30_2020(OA=84.09%)、LANDCOVER300(OA=77.79%)、MCD12Q1(OA=73.38%)、CNLUCC1000(OA=71.82%),30 m土地覆被产品的KAPPA系数均在0.8以上,随着空间分辨率的下降,分类精度下降。6种数据的土地覆被类别组成的相对比例总体上趋于一致,但在耕地和草地两类土地覆被类别上仍存在较大差异,GLC_FCS30_2020与参考数据CLCD_v01_2020的相关性最高,R2达到0.9976。通过类别混淆分析可知6种数据普遍对耕地、林地和草地的混淆较为严重。类别混淆空间分析表明,验证数据与参考数据在黄河上游的草地、中下游部分耕地和建设用地等类型较为单一的区域一致性较高,而在陕西北部、山西西部的一致性较差,主要表现为草地和林地的混淆。针对黄河流域土地覆被数据一级分类,本研究建议,30 m分辨率的数据中选择CLCD_v01_2020,百米级分辨率数据中选择LANDCOVER300,二级分类则可以根据所需的分类体系选择合适的数据。
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关键词
精度评价
土地利用/土地覆被
多源遥感数据
黄河流域
混淆矩阵
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职称材料
题名
黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析
被引量：
15
1
作者
吴宗洋
蔡卓雅
郭英
王彦芳
机构
河北省农业干旱遥感监测国际联合研究中心/河北地质大学土地科学与空间规划学院
河北省
高校生态环境
地质
应用技术研发
中心
中国
科学
院遗传与发育生物学
研究
所
农业
资源
研究
中心/
中国
科学
院
农业
水资源重点实验室/
河北省
节水
农业
重点实验室
出处
《中国生态农业学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期917-927,共11页
基金
国家自然科学基金重大专项(42041007-02)
河北省高校基本科研业务费(KJCXTD-2021-03)
河北省省级科技计划软科学研究专项(21557401D)资助。
文摘
开源、多分辨率、及时的土地覆盖产品为了解全球地表覆盖状况、陆面过程模型模拟以及社会经济发展决策等提供了丰富的数据支撑,但多源的数据存在不同程度的不确定性,在区域尺度如何选择合适的土地覆被产品成为应用中的难题。本研究以黄河流域为例,对分辨率从30 m到1000 m的CLCD_v01_2020、GLOBELAND30、GLC_FCS30_2020、LANDCOVER(300 m)、MCD12Q1(500 m)和CNLUCC1000(1000 m)等6种2020年土地覆被产品进行区域尺度精度评价和一致性分析。基于Google Earth采集的1540个样本点分析6种数据在黄河流域的总体精度,以最高精度的数据为参考对其他数据进行面积一致性分析,并对6种数据进行类别混淆分析和混淆图谱分析。结果表明,6种数据中分类精度最高的为CLCD_v01_2020,总体精度(overall accuracy,OA)达88.12%;其次是GLOBELAND30(OA=85.32%)、GLC_FCS30_2020(OA=84.09%)、LANDCOVER300(OA=77.79%)、MCD12Q1(OA=73.38%)、CNLUCC1000(OA=71.82%),30 m土地覆被产品的KAPPA系数均在0.8以上,随着空间分辨率的下降,分类精度下降。6种数据的土地覆被类别组成的相对比例总体上趋于一致,但在耕地和草地两类土地覆被类别上仍存在较大差异,GLC_FCS30_2020与参考数据CLCD_v01_2020的相关性最高,R2达到0.9976。通过类别混淆分析可知6种数据普遍对耕地、林地和草地的混淆较为严重。类别混淆空间分析表明,验证数据与参考数据在黄河上游的草地、中下游部分耕地和建设用地等类型较为单一的区域一致性较高,而在陕西北部、山西西部的一致性较差,主要表现为草地和林地的混淆。针对黄河流域土地覆被数据一级分类,本研究建议,30 m分辨率的数据中选择CLCD_v01_2020,百米级分辨率数据中选择LANDCOVER300,二级分类则可以根据所需的分类体系选择合适的数据。
关键词
精度评价
土地利用/土地覆被
多源遥感数据
黄河流域
混淆矩阵
Keywords
Accuracy evaluation
Land use/land cover
Multi-source remote-sensing products
Yellow River Basin
Confusion matrix
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析
吴宗洋
蔡卓雅
郭英
王彦芳
《中国生态农业学报（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
15
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