宋宏利，張曉楠

（河北工程大學(xué)，河北 邯鄲056038）

多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)的探索性分析可以深入挖掘每種數(shù)據(jù)在國家、區(qū)域、類別尺度的優(yōu)點及缺點，是多源數(shù)據(jù)融合的第一步［1］。當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者對全球及區(qū)域土地覆被數(shù)據(jù)間的比較及驗證做了大量工作，并得出了許多有價值的結(jié)論，但多數(shù)研究都是針對早期的1km空間分辨率遙感數(shù)據(jù)［2－10］。近年來，隨著遙感科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，一系列高分辨率的全球尺度土地覆被數(shù)據(jù)相繼問世，這些數(shù)據(jù)較早期的數(shù)據(jù)相比，無論在數(shù)據(jù)源的空間分辨率、信息分類算法、數(shù)據(jù)驗證手段等方面均有了較大提高，因此深入了解與分析這些數(shù)據(jù)在專題及空間的一致性及均質(zhì)性是當(dāng)前重要的研究內(nèi)容。迄今為止，尚未發(fā)現(xiàn)有文獻記載關(guān)于GLOBCOVER，MODIS COLLECTION5及GLCNMO等最新的高分辨率土地覆被遙感數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的比較及精度驗證研究。為此，本文旨在深入分析GLOBCOVER，MODIS COLLECTION5，GLCNMO和GLC2 000四種數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的類別精度、空間一致性及類別均質(zhì)性空間分布特征，對這些數(shù)據(jù)精度的定量評價不僅是未來促進土地覆被制圖質(zhì)量提高的前提，而且有助于陸面過程模型及其他應(yīng)用，最終為用戶合理利用這些數(shù)據(jù)提供科學(xué)合理的依據(jù)，為多源土地覆被數(shù)據(jù)融合提供必要的先驗知識。

1 研究數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

研究所需的 GLOBCOVER，MODIS COLLECTION5，GLCNMO和GLC2000四種全球尺度土地覆被遙感數(shù)據(jù)均從互聯(lián)網(wǎng)下載［11－14］。盡管GLC2000和GLCNMO分別表示2000年和2003年的陸表土地覆被分布特征，與GLOBCOVER及MODIS所代表的2005年并不相同，分別有5a和2a的時間差異，但 Martin［15］等通過對比分析 MODIS2000和MODIS2005兩個時間基點的土地覆被類別面積得出，對于全球尺度土地覆被遙感數(shù)據(jù)而言，由于較小時間尺度差異所導(dǎo)致的土地覆被類別變化比例較小，不影響數(shù)據(jù)間的比較及精度驗證，因此本文忽略了數(shù)據(jù)間的時間尺度差異。

為了定量評價四種全球尺度土地覆被遙感數(shù)據(jù)的絕對類別精度，本文以中國2000年土地利用遙感數(shù)據(jù)（CHINA2000）作為參考，從國家尺度對上述四種數(shù)據(jù)的分類精度進行驗證。CHINA2000數(shù)據(jù)以30m空間分辨率的Landsat TM／ETM 影像為原始數(shù)據(jù)源，通過人機交互式圖像解譯方法生成，該數(shù)據(jù)經(jīng)過了野外實地考察驗證，其準(zhǔn)確度達到了95%［16－17］，完全可以作為參考數(shù)據(jù)完成對粗分辨遙感數(shù)據(jù)的驗證。

本文所用數(shù)據(jù)為中國科學(xué)院西北環(huán)境與生態(tài)科學(xué)中心采用最大面積比法對原始數(shù)據(jù)聚合后獲得的1km分辨率數(shù)據(jù)，在此感謝國家自然基金委西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：∥westdc.westgis.ac.cn）提供參考數(shù)據(jù)。表1列出了上述土地覆被遙感數(shù)據(jù)的詳細參數(shù)。

表1 研究數(shù)據(jù)參數(shù)

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.2.1 空間數(shù)據(jù)框架歸一化 本文所研究數(shù)據(jù)的空間參考信息并不相同，其中GLOBCOVER采用Plate－Carrée坐標(biāo)系統(tǒng)，MODIS采用Intergrid Sinusoidal Grid坐標(biāo)系統(tǒng)，GLC2000和GLCNMO數(shù)據(jù)則采用Lat－Lon坐標(biāo)系統(tǒng)。為了實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)間的空間疊加，在研究中統(tǒng)一使用它們，綜合考慮眾多數(shù)據(jù)的空間參考信息、研究結(jié)果與其他相關(guān)資料的可比性以及研究結(jié)果的共享等因素，最終采用WGS84基準(zhǔn)面和阿爾伯特等積投影坐標(biāo)系統(tǒng)作為所有數(shù)據(jù)的空間框架。

1.2.2 空間分辨率歸一化 GLOBCOVER的空間分辨率為300m，MODIS的空間分辨率為500m，GLCNMO和GLC2000的空間分辨率均為1 000m。鑒于GLCNMO和GLC2000均為1 000分辨率數(shù)據(jù)，同時在深入分析已有研究成果的基礎(chǔ)上，本文選擇1 000m作為基準(zhǔn)空間分辨率，采用最優(yōu)聚合算法將GLOBCOVER和MODIS兩種數(shù)據(jù)從其原始空間分辨率升尺度轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)空間分辨率。在最優(yōu)聚合過程中，采用Tchuenté［3］提出的算法，在IDL中分別采用3×3窗口和2×2窗口作為初始搜索窗口，將GLOBCOVER和MODIS數(shù)據(jù)重采樣到1／120°，在重采樣過程中選擇60%作為最優(yōu)聚合閾值，將聚合窗口內(nèi)占60%及以上的地類作為該像元的代表地類，如果在初始搜索窗口內(nèi)未發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢地類，則擴大搜索窗口范圍，直至該窗口內(nèi)出現(xiàn)優(yōu)勢地類，最后采用最鄰近像元法將數(shù)據(jù)進行二次重采樣，使其最終分辨率為1／112°。

1.2.3 分類體系歸一化 近年來，國際社會在多源數(shù)據(jù)分類體系的歸一化方面做了大量工作，最終認(rèn)為LCCS分類體系可以作為未來土地覆被分類的參考及轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，該體系嚴(yán)格說是一種分類器，提供了一種通用的轉(zhuǎn)換語言，可以實現(xiàn)現(xiàn)有分類體系間的轉(zhuǎn)換［18］。盡管當(dāng)前的全球尺度遙感數(shù)據(jù)的重點都是識別陸表植被類型，但在具體的分類上仍存在較大的差異。例如，GLOBCOVER將耕地分為洪水灌溉地、溝渠灌溉地和雨水灌溉地3種；而MODIS僅僅有耕地一個大類，沒有進行細分；GLOBCOVER，GLC 2000和GLCNMO雖然都采用LCCS分類體系，但仍有些類別無法直接比較，例如，GLOBCOVER中存在過多的混合類型，這阻礙了該數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)的互操作。筆者采用LCCS分類描述語言在8個分類器基礎(chǔ)上將四種數(shù)據(jù)的土地覆被類別聚合為8個大類（表2），在聚合過程中，嚴(yán)格采用LCCS的類別標(biāo)準(zhǔn)和通用的分類閾值。

表2 歸一化的土地覆被分類體系

1.3 研究方法

1.3.1 誤差矩陣分析 研究采用逐像元對比法建立了中國2000年土地利用數(shù)據(jù)和MODIS，GLOBCOVER，GLC2000和GLCNMO四種數(shù)據(jù)之間的混淆矩陣，用以評價四種全球尺度土地覆被數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的總體和類別精度，并采用Congalton和Green提出的分類精度檢驗算法評價了中國多個地理區(qū)域多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)間的分類精度優(yōu)勢的顯著性［19］。

1.3.2 多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)空間一致性分析 為了獲得多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)類別分布在空間上的一致性分布特征，計算像元尺度四種數(shù)據(jù)類別的一致性程度，筆者在ARCGIS軟件中將四種研究數(shù)據(jù)進行空間疊加，疊加的結(jié)果分為4個等級，分別為：（1）完全不一致，四種數(shù)據(jù)在對應(yīng)像元呈現(xiàn)出4種完全不同的土地覆被類別；（2）不一致，四種數(shù)據(jù)在對應(yīng)像元呈現(xiàn)出3種不同的土地覆被類別；（3）基本一致，四種數(shù)據(jù)在對應(yīng)像元呈現(xiàn)出2種土地覆被類別；（4）完全一致，四種數(shù)據(jù)在對應(yīng)的像元的土地覆被類別完全相同。

1.3.3 土地覆被類別的均質(zhì)性分析 國外學(xué)者的研究表明景觀分布的異質(zhì)性是影響區(qū)域及局部尺度遙感數(shù)據(jù)土地覆被類別分類精度的關(guān)鍵因子，為了比較GLOBCOVER，MODIS、GLC2000以及 GLCNMO4種數(shù)據(jù)均質(zhì)性面積的差別，本文采用一個3×3的像元空間作為計算窗口，當(dāng)該窗口內(nèi)與窗口中心像元不同的像元數(shù)目為8時，認(rèn)為該窗口是異質(zhì)性的；如果該窗口內(nèi)所有像元值都和窗口中心像元相同，則認(rèn)為該窗口為均質(zhì)的。在IDL環(huán)境中不斷滑動該窗口，直至整個區(qū)域計算完畢。

2 結(jié)果與分析

2.1 多源土地覆被遙感產(chǎn)品與參考數(shù)據(jù)誤差矩陣分析

圖1表明GLOBCOVER，MODIS，GLC2000和GLCNMO四種數(shù)據(jù)類別間的混淆表現(xiàn)出相近的特征，說明四種數(shù)據(jù)在中國區(qū)域具有相似的分類精度，總體精度分別為47.22%，56.37%，54.56%和47.10%，最大差值為9.27%，其中MODIS和GLC2000具有較高的總體精度，GLOBOCVER和GLCNMO的總體精度相對較差。四種全球土地覆被遙感數(shù)據(jù)與2000年中國土地利用數(shù)據(jù)間的類別混淆主要發(fā)生于林地、草地、灌木和耕地之間，這主要因為這四種土地覆被類型具有相似的生命形態(tài)特征，導(dǎo)致光譜特征上存在一定的相似性。林地、耕地和裸地在國家尺度均具有較高的分類精度，其生產(chǎn)者精度均達到了80%左右；對于灌木，四種數(shù)據(jù)灌木的分類精度都相對較低，其生產(chǎn)者精度僅為15%左右，其中大部分灌木被錯誤分類為林地、耕地和草地，這說明粗分辨?zhèn)鞲衅髯R別灌木的精度較低，其準(zhǔn)確識別灌木光譜特征能力有待加強；GLC2000草地的分類精度最高，其生產(chǎn)者精度為40.75%，GLCNMO該類別的分類精度最低，僅為14.79%；四種數(shù)據(jù)耕地的分類精度相差較小，分別為64.74%，71.44%，62.96%和61.76%，這說明四種數(shù)據(jù)在識別大面積分布，且物候特征明顯的地表土地覆被類型時具有較高的精度；對于建設(shè)用地、冰雪和濕地等地表類型，GLC2000建設(shè)用地的分類精度最低，僅為2.04%，其他三種數(shù)據(jù)的分類精度較為接近；GLCNMO冰雪的分類精度最低，僅為21.85%。

圖1 國家尺度多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)類別混淆

圖2揭示了在95%置信水平下計算的GLOBCOVER，MODIS，GLC2000和GLCNMO四種土地覆被遙感數(shù)據(jù)在國家及區(qū)域尺度的差異顯著性檢驗。結(jié)果表明，在國家尺度，GLOBCOVER－GLC2000，GLC2000－GLCNMO及GLOBCOVER－GLC2000之間的統(tǒng)計量值均大于1.96（圖2中橫線所代表值），差異顯著，說明在該尺度，GLOBCOVER和GLCNMO兩種數(shù)據(jù)的類別精度顯著低于MODIS和GLC2000；在東北區(qū)域，GLOBCOVER－GLC2000，GLOBCOVER－MODIS以GLOBCOVER－GLCNMO之間的差異顯著，而 MODIS－GLCNMO，MODIS－GLC2000以及GLC2000－GLCNMO之間的差異并不顯著；華北區(qū)域只有MODIS－GLCNMO之間存在顯著差異，其他數(shù)據(jù)間的差異均不顯著；西北區(qū)域和四川盆地表現(xiàn)出與東北區(qū)域類似的特征；青藏高寒區(qū)、東南、西南三個區(qū)域的統(tǒng)計值均小于1.96，說明在該區(qū)域，數(shù)據(jù)的總體分類精度相似，并無顯著差異。

2.2 多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)空間一致性分析

圖3以圖譜的形式表達了GLOBCOVER，MODIS，GLC2000和GLCNMO四種全球土地覆被遙感數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的空間一致性。從圖中可以看出，完全空間一致性區(qū)域主要分布于西北地區(qū)的沙漠地帶、華北中南部的糧食產(chǎn)區(qū)、東北東部地區(qū)和東南地區(qū)北部，其總面積約占研究區(qū)域總面積的39.03%，在該區(qū)域，地表土地覆被類型較為單一，以林地、耕地、草地為主，光譜特征簡單或呈現(xiàn)明顯的物候特征；基本一致區(qū)域主要分布于完全一致區(qū)域周圍，表現(xiàn)出土地覆被類型的區(qū)域變量特征，該區(qū)域的面積約占研究區(qū)總面積的40.67%，具體分布在青藏高寒區(qū)、西南區(qū)、四川盆地中部、內(nèi)蒙古北部和西北地區(qū)南部，該區(qū)域主要地表類型為草地和裸地以及草地和耕地為主；不一致區(qū)域的面積約占研究區(qū)總面積的18.56%，主要分布于東南地區(qū)中部、青藏高寒區(qū)西北部和東南部、東北和西北分界線的條帶區(qū)域，該區(qū)域地表類型較為復(fù)雜，地表景觀呈現(xiàn)明顯的破碎現(xiàn)象，耕地、林地、灌木、草地交錯分布；完全不一致區(qū)域約占研究區(qū)總面積的1.74%，并且集中分布于“胡煥庸地理分界線“兩側(cè)，成典型的帶狀分布特征。

圖2 土地覆被遙感數(shù)據(jù)類別精度差異顯著性構(gòu)線

以四種土地覆被遙感數(shù)據(jù)8個類別的完全一致性面積百分比及每種類別的平均生產(chǎn)者精度和平均用戶精度為數(shù)據(jù)源，分析了類別一致性比例與類別精度的相關(guān)關(guān)系（表3）。結(jié)果表明，類別的生產(chǎn)者精度與類別一致性面積百分比存在明顯的正相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)R等于0.88（R2＝0.77），這意味著某種土地覆被類別的一致性區(qū)域的面積越多，該類別的生產(chǎn)者精度越高，即該類別的分類精度越高，相反，如果某類別位于一致性區(qū)域的面積比例越少，則該類別的分類精度越低。正如Herold等［5］在非洲大陸得出的結(jié)論類似，用戶精度與類別面積一致性百分比的相關(guān)性不是很強，僅為0.42。

圖3 多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)空間一致性分析

表3 類別一致性百分比與類別精度的相關(guān)關(guān)系

3 結(jié) 論

（1）GLOBCOVER，MODIS，GLC2000，GLCNMO四種全球土地覆被遙感數(shù)據(jù)與中國2000年土地利用數(shù)據(jù)在空間上存在一定的混淆現(xiàn)象。混淆主要發(fā)生于林地、草地、灌木和耕地之間，其中灌木與其他地類的混淆程度最為嚴(yán)重，導(dǎo)致四種數(shù)據(jù)的灌木的類別精度均較低。類別間的混淆存在明顯的地理區(qū)域特征，例如在東北區(qū)域，混淆主要發(fā)生于耕地和林地之間；而在青藏高寒區(qū)，混淆則主要發(fā)生于草地和灌木之間；在東南區(qū)，混淆則主要發(fā)生于耕地和草地之間。出現(xiàn)上述混淆的主要是因為這幾種土地覆被類別具有相似的光譜特征，生命形態(tài)相似，在成像過程中容易形成異物同譜現(xiàn)象，因此在今后的工作中，應(yīng)該加強葉類土地覆被類別識別算法的改進，特別是灌木和林地之間的類別區(qū)分算法的提高。

（2）通過多源遙感數(shù)據(jù)的空間一致性及均質(zhì)性分析，深入掌握了數(shù)據(jù)可靠程度的空間分布狀況，這對于今后全球尺度土地覆被遙感制圖如何選擇“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”提供了合理的科學(xué)依據(jù)，同時也為未來數(shù)據(jù)改善的重點區(qū)域提供了指導(dǎo)。研究表明類別一致性分析是類別精度的重要影響因子，特別是對于數(shù)據(jù)的制圖精度，一致性區(qū)域的面積起到了決定性作用，使得裸地和林地的制圖精度均在85%以上，同理，灌木和建設(shè)用地的生產(chǎn)者精度均低于10%，也意味著未來的全球尺度土地覆被制圖研究應(yīng)該加強異質(zhì)性區(qū)域地物信息的提取精度的相關(guān)研究。

（3） 研 究 表 明 GLOBCOVER，MODIS，GLC2000和GLCNMO四種數(shù)據(jù)在不同的區(qū)域、不同的類別表現(xiàn)出不同的精度，沒有哪種數(shù)據(jù)的精度在所有區(qū)域和類別均高于其他數(shù)據(jù)，而是呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域和類別特征，這對于充分利用不同數(shù)據(jù)在不同區(qū)域及類別的精度優(yōu)勢，從而融合生成高精度土地覆被遙感數(shù)據(jù)提供了依據(jù)。

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