全球尺度多源土地覆被数据融合与评价研究

• 作者: 冯敏 白燕
• 来源期刊: 地理学报
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 土地利用与地理信息
• 页码范围: 2223-2235
• 页数: 13页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11821/dlxb201811013

摘要

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AVHRRCFTC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lkm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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白燕	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	14	73	5.0	8.0