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。

摘要：研究目的:针对国内首套2015年中国1∶10万土地覆被数据产品,以河南省为研究区进行精度评价。研究方法:采用实地考察与格网抽样融合的样本设计方法,共采集区域全覆盖样本1894个,其中,实地样本271个,正六边形格网样本1623个;通过混淆矩阵精度评价方法,评价数据产品精度,分析影响土地覆被分类精度的原因。研究结果:耕地、建设用地、水体、林地一级地类制图精度都在90%以上,草地和其它制图精度分别为84.68%和85.7%;20个二级地类的总体精度91.34%,其中,旱地、城镇建设用地、农村居民地、交通用地、河流、水库/坑塘、裸岩二级地类精度在90%以上,除常绿阔叶林、灌丛、灌丛草地、草甸、河湖滩地、裸地几个地类分类精度较低,其余地类精度均在80%以上。研究结论:该数据产品在河南地区具有较高的精度,可为气候、水文、生态等相关科研领域提供基础数据。

摘要：以matlab为平台设计了BP神经网络用于自动提取土地覆被信息,将覆盖内蒙古的2006年全年的MO- DIS数据处理成EVI植被指数时间序列集输入神经网络进行土地覆被分类,精度检验结果显示:总体分类精度(o- verall-accuracy)为78.32%,kappa系数为0.73。

摘要：针对全球性土地覆被产品分类精度不高这一普遍性问题,以京津冀地区MODIS土地覆被产品(MCD12Q1)为研究对象,以1∶25万土地覆被数据为参考数据,构建土地覆被分布与地形因子之间的定量模型.将MODIS土地覆被产品与参考数据进行空间叠加,叠加结果分为分类一致区和不一致区.设计了2种方案,利用所构建的模型对分类不一致区进行土地覆被的重新分类,并将重新分类结果与分类一致区进行合成,形成修正后的土地覆被产品.从空间一致性、混淆矩阵等指标评价修正后的土地覆被产品的分类精度是否得到提高,结果显示:与原MODIS土地覆被产品相比,改进产品中各地类与参考数据相应地类的空间一致性、生产者精度、用户精度均得到明显提升,总体精度和Kappa系数分别提高了12. 51%～17. 14%和0. 15～0. 25.

摘要：城市化发展导致的土地覆被变化直接影响了城市生态环境。目前,研究者对单个城市的单个生态要素研究较多,但在较大空间范围对多生态要素的研究较少。文章在京津冀城市群范围内,基于ArcGIS平台和InVEST模型,利用1995—2015年该区域的土地覆被、降水量、植物可利用含水量、根系限制层深度、潜在蒸散量、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等数据,分析土地利用变化对区域碳储存量、产水量这两个生态要素产生的影响。研究结果表明:①城乡工矿居民用地和林地是影响区域碳储存量最主要的两个因素;②城乡工矿居民用地的增加是影响区域地表径流增加的最主要原因。相关提升策略为:①在增加碳储存方面,应坚持保护生态红线和生态极重要区,坚持“存量规划”,继续植树造林工作;②在减少地表径流方面,京津冀各城市需要统一协作,从源头做好水源涵养工作,并在易发生城市内涝的重点区域通过建设绿色设施和下沉设施增加城市韧性。总体来说,应充分考虑各地的资源禀赋和功能差异,有针对性地采取生态保护措施,助力京津冀生态协同发展。

摘要：基于2015年和2020年的GF-1卫星遥感影像,探讨潮白河湿地土地覆被变化导致的碳储量变化情况,以评估湿地生态修复工程的建设及管理效果。结果表明,2015年-2020年潮白河国家湿地公园中林地、灌丛、草地面积呈现增加趋势,水域、耕地面积呈现减少趋势;植被碳储量由25432.0t增至37996.3t植被碳储量增加较多的前三种土地类型分别为林地、耕地及灌丛。

摘要：为研究三峡库区建设期间的土地利用变化情况,对三峡库区1995年和2008年TM影像进行土地利用/覆被解译,建立土地利用数据库,定量分析了土地利用/覆被在结构、数量、类型上的变化。结果表明:在1995—2008年间,研究区水田面积减少、旱地增加,耕地面积总量减少;有林地(森林)、灌木林地、其它林地(果园、苗圃等)、建设用地和水域面积增加;疏林地和草地面积减少。土地利用/覆被组成结构的总体态势基本保持不变。

摘要：近100 a来随着人类活动的频繁和剧烈,土地利用/覆被变化已成为环境变化,特别是水环境变化的重要组成部分和主要影响因子。在对土地利用/覆被变化的研究进展扼要介绍的基础上,阐述了土地利用/覆被变化对水环境(水量、水质)影响的研究方法、内容以及两者之间驱动关系的研究现状,并对人类活动与土地利用/覆被变化之间的相互作用机制的研究进展进行了介绍。指出土地利用/覆被变化研究的发展趋势:构建综合科学理论体系,注重新方法、新技术的结合与应用等。

摘要：通过对万州区1990～2000年LUCC变化的主要驱动力分析及其主要地类变化预测,确定了土地整理的目标、重点,选择了土地整理区域以及制定了土地整理宏观政策,从而利用LUCC对土地整理效果进行了评价。结果表明,土地整理改变了万州区LUCC,优化了土地利用结构,提高了土地利用的广度和深度,重构了人与自然的和谐统一,使景观多样性指数提高、优势度降低。据此认为土地整理改变着LUCC,并进而对其优化调控,同时为保障土地整理规划、设计的合理性,又需要LUCC的研究提供技术支持。

摘要：土地利用/覆被分类信息是土地资源开发利用、生态环境保护、地质灾害治理等工作的重要基础数据。如何实现区域尺度的土地利用/覆被分类信息的快速准确提取具有实际意义。本文以临沂市为研究区,选用2019年Sentinel-2遥感影像,利用Google Earth Engine(GEE)平台提取光谱特征、植被指数特征、纹理特征、地形特征,基于随机森林算法,开展了临沂市土地利用/覆被信息分类和精度分析。结果表明,采用GEE和随机森林算法模式,能快速实现市域尺度土地利用覆被信息分类,总体精度为83.39%,Kappa系数为0.80,分类质量高,在遥感影像分类应用方面具有优势。