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新聞詳情

全球八大免費(fèi)地表覆蓋數(shù)據(jù)集

，地信人必看

！

不知道大家有沒有想過(guò)，在我們來(lái)到地球的一生時(shí)間中

，地球會(huì)有多大的變化?是小河邊新建了公園

，還是遠(yuǎn)處的空地建起了大廈?林林總總的變化

，總是令人應(yīng)接不暇。然而

，我們卻沒法用詳細(xì)的數(shù)據(jù)去衡量這些變化

。

幸好，科技發(fā)展日新月異?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">，F(xiàn)如今

，我們有了可以對(duì)全球地表覆蓋情況進(jìn)行觀測(cè)的衛(wèi)星

，例如MODIS、AVHRR

，并借助專題地圖的增強(qiáng)技術(shù)

，讓我們有機(jī)會(huì)對(duì)自己身邊的環(huán)境做到“明察秋毫”。

既然如此

，那地圖上的地表覆蓋類型到底可以分為多少種數(shù)據(jù)集?數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率有多少?精度有多高呢?就讓我們從一個(gè)小案例來(lái)了解一下

。

下面這張影像圖是紐約某地區(qū)截圖，影像由紐約的Sentinel-2衛(wèi)星提供

。其中

，需要大家先記住一些比較關(guān)鍵的要素位置：

中央公園 - 曼哈頓的方形綠地，杰奎琳·肯尼迪·奧納西斯水庫(kù)和劃分紐約和新澤西的上灣;

火島 - 南部岸邊的薄屏障島

，紐約的海灘正面;

長(zhǎng)島群島 - 長(zhǎng)島東北角的島嶼

，如梅花島，大鷗島和小鷗島等

。

記住了這些重要地物的位置之后

，它們?cè)诘乇砀采w的專題地圖中應(yīng)該如何呈現(xiàn)?

借著這個(gè)“小栗子”，泰伯網(wǎng)從Gisgeography網(wǎng)站中摘取了一些資料

，看看這些地物要素在下面這些關(guān)于地球表面土地分類的解決方案中是如何被定位的

。

1、全球土地調(diào)查圖(GLS)

據(jù)資料顯示

，在滿足30米分辨率的情況下, 全球土地調(diào)查圖是最好用的地表類型分類的解決方案

。它由馬欄里大學(xué)與美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局合作完成，將大約2010種不同的樹木覆蓋類型

、裸露地面類型以及地表水結(jié)合在一張圖上進(jìn)行展示

。

這張地圖使用的是Landsat 7 ETM的影像數(shù)據(jù)，最令人印象深刻的一種數(shù)據(jù)屬性是

，每個(gè)網(wǎng)格樹木的覆蓋率等同于每個(gè)網(wǎng)格單元輸出的比例

。這種方法可以持續(xù)用來(lái)衡量全球范圍的森林在一定時(shí)間段內(nèi)的變化率

。

有研究表明

，全球土地調(diào)查(GLS)解決方案中，靜態(tài)森林覆蓋率的準(zhǔn)確度較真實(shí)情況為91%

，森林覆蓋變化率的準(zhǔn)確度較真實(shí)情況為88%

。圖中對(duì)于一開始講到的例子中的中央公園、長(zhǎng)島和火島的描述也是合乎邏輯的

。

、全球地表覆蓋圖第二版(GlobCover Land Cover V2)

在滿足300米分辨率的情況下，GlobCover項(xiàng)目將全球地表土地分為23類不同的覆蓋類型

。通過(guò)對(duì)像素單元內(nèi)的地圖上覆蓋面積與實(shí)際覆蓋面積相比較來(lái)看

，它的準(zhǔn)確度為73%

。

其中，ENVISAT MERIS(歐洲環(huán)境衛(wèi)星中分辨率成像光譜儀)傳感器為該項(xiàng)目中三期地表覆蓋地圖(1998-02, 2003-07 和2008-12)貢獻(xiàn)了最多數(shù)據(jù)

。

同樣的

，在圖中我們可以看出，它對(duì)于南部海岸中比較細(xì)微的土地界限一樣捕捉得十分到位

，對(duì)于東北群島的土地分類也是無(wú)可挑剔的

。但是根據(jù)提供的數(shù)據(jù)顯示，圖中對(duì)于中央公園的綠色面積少標(biāo)注了4千米*0.8千米

。

、 OSM土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)

與其它地表覆蓋分類不同的是，這個(gè)解決方案使用的是基于圖像分類的算法

。通過(guò)數(shù)以百計(jì)的衛(wèi)星圖像疊加與處理

，將地球表面土地覆蓋區(qū)域進(jìn)行分類。當(dāng)然

，這樣得到的土地利用分類地圖也是非常準(zhǔn)確的

。

下圖是在ENVISAT衛(wèi)星的中分辨率成像光譜儀下得到的單個(gè)像素內(nèi)，所包含的157棟建筑的圖像

。

在圖中

，可以清晰的看到土地的利用類型是住宅、商業(yè)

、工業(yè)還是其他用途

。

同時(shí)，有資料顯示

，OSM土地利用數(shù)據(jù)也存在一些缺點(diǎn)：

有大量的數(shù)據(jù)差異性;

在松柏科植物范圍中

，不能捕獲到落葉闊葉類型的樹木;

必須要有專業(yè)人士手動(dòng)對(duì)其進(jìn)行及時(shí)更新。

可以看到

，圖像中對(duì)于中央公園是非常清晰的描述

，而對(duì)于南海岸和東北島嶼則僅僅是矢量化的一個(gè)概述。

、全球地表覆蓋氣候研究圖

這是在滿足500米分辨率情況下

，由中分辨率遙感衛(wèi)星提供的全球地表覆蓋地圖(包括17種地表覆蓋類型)。它描述了從2001年到2010年十年的土地使用情況

，對(duì)于氣候和天氣類的模型建立具有較大幫助

。

據(jù)數(shù)據(jù)顯示，十年內(nèi)

，大約有40%的土地被一次或者多次改變了使用類型

。

從上述圖中也可以看出，因?yàn)槠渚炔粔蚋撸貓D忽略了中央公園和火島

，但對(duì)于長(zhǎng)島島嶼的抓取做的還是非常好的

。

5、全球地表覆蓋特征圖

美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局的全球地表覆蓋特征圖基于AVHRR所提供的一年內(nèi)的數(shù)據(jù)

，使用無(wú)監(jiān)督圖像分類方法對(duì)土地利用類型進(jìn)行分類

，準(zhǔn)確度為66.9%。后來(lái)

，項(xiàng)目觀察者制定了一定的規(guī)則

，當(dāng)計(jì)算機(jī)認(rèn)為圖像中某一個(gè)像素內(nèi)所包含的數(shù)據(jù)不足以作為一種土地類型數(shù)據(jù)出現(xiàn)時(shí)，就會(huì)“扔掉”這些像素點(diǎn)

。研究表明

，經(jīng)過(guò)改良后的精度達(dá)到了78.7%。

GLCC一直被用于環(huán)境建模的應(yīng)用程序中

，其中包括Goddard地球觀測(cè)系統(tǒng)模型(geo-5)

。

從圖片可以看出，在這種土地類型分類方法下

，中央公園被表達(dá)出來(lái)了

，但是火島和長(zhǎng)島島嶼并未出現(xiàn)在地圖中。

、全球地表覆蓋網(wǎng)絡(luò)圖

聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織的全球土地覆蓋圖對(duì)于土地使用類型的分類主要被用于日常土地管理中

，尤其是農(nóng)田、草地

、裸露的土壤和紅樹林等等這些類型

。同時(shí)，它還包括了人工地表

、水體

、雪、樹木

、灌木

、草本以及稀疏的植被等類型。

在1千米地圖的精度下

，它看起來(lái)有些粗糙

，因?yàn)槲覀兒孟癫⒉荒軓膱D中得到準(zhǔn)確的土地分類類型。但是

，在1087個(gè)網(wǎng)站的驗(yàn)證下

，它的精度高居然達(dá)到了80%

。

從圖中可以看出

，這種分類方法完美“錯(cuò)過(guò)了”中央公園、長(zhǎng)島島嶼和火島。當(dāng)然

，這與其1千米的精度也是有關(guān)系的

。

資料顯示，它的主要的用途是更好地服務(wù)于土地管理

，我們也希望它能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域結(jié)出碩果

。

7、全球地表覆蓋類型-氣候模型柵格圖

氣候模型柵格(Climate Modeling Grid)和MCD12Q1使用相同的監(jiān)督分類算法

。這個(gè)數(shù)據(jù)集可以在美國(guó)地質(zhì)勘探局網(wǎng)站上進(jìn)行下載

。

它認(rèn)真執(zhí)行國(guó)際巖石生物圈項(xiàng)目定義的分類標(biāo)準(zhǔn)，將地表也分類為17種

，但是地圖精度極低

，只有5.5公里。

在這樣的精度下

，我們很難分辨哪是哪

，更不用提中央公園、長(zhǎng)島島嶼和火島的位置了

。

、 Terrapop

Terrapop包含了精度為1千米的中分辨率成像光譜儀成像下的23種全球地表覆蓋類型。

最重要的是

，它包含了在全球景觀行動(dòng)中的10公里以內(nèi)大約2000種不同的農(nóng)業(yè)土地類型

。其中包括175種農(nóng)作物的收獲面積，這為提高農(nóng)作物產(chǎn)量和以及現(xiàn)有糧食供需情況提供了很好的理解

。

結(jié)論

從上述例子可以看出

，目前全球地表覆蓋類型的分類是多樣化的。如今

，在全球范圍內(nèi)

，越來(lái)越多的空間機(jī)構(gòu)也都在通過(guò)發(fā)射衛(wèi)星來(lái)增加全球地表土地分辨率的準(zhǔn)確度。畢竟

，只有更準(zhǔn)確地對(duì)全球土地類型進(jìn)行分類

，才能更好的了解人類活動(dòng)，因此

，衛(wèi)星資料多多益善

。

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