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【数据分享】2017年10米分辨率全球地表覆盖数据(免费获取)

清华大学地球系统科学系宫鹏教授研究组与国内外多家单位合作以《有限全球样本稳定地表覆盖分类:迁移2015年的30米分辨率样本完成2017年的10米分辨率全球地表覆盖制图》(Stable classification with limited sample: transferring a 30-m resolution sample set collected in 2015 to mapping 10-m resolution global land cover in 2017)为题撰文介绍了世界首幅10米分辨率全球地表覆盖制图方法与结果。该成果2019年3月8日在线发表于《科学通报》(Science Bulletin)期刊上。

原文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927319301380


文章导读

随着人口急剧增长、城市化、农业发展和气候变化对粮食安全、能源和水资源短缺、资源过度开发、生物多样性丧失、环境污染以及最终对人类健康的影响,此时迫切需要及时和更高分辨率的土地覆盖信息来更好的实现可持续发展目标,从而能够进行环境监测。

从1970s美国一直致力于制作全球范围土地利用,随后欧洲也制作了自1992年来的300m分辨率的土地利用数据,然而这些数据对于作物田间测绘、太阳能规划、野生动物管理和城市规划等领域,并不能满足要求。在2010年后,自然资源部和清华大学均制作分别制作出GlobeLand30和tsinghua2015/2017土地利用,实现了全球30m分辨率的制图。本期将介绍清华大学土地利用。


文章摘要

为了可持续发展目标更好的实现,以及日常生活中应用需求的提升,我们需要对环境进行监测,因此当前迫切需要更高空间分辨率的全球地表覆盖产品。而开发这样的产品,需要依赖大量的人力和很强的计算能力。

宫鹏等基于研究组2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和在样本库建设方面的积累,10米分辨率Sentinel-2全球影像的完整存储和免费获取,以及Google Earth Engine平台强大的云计算能力,开发出了世界首套10米分辨率的全球地表覆盖产品——FROM-GLC10(清华大学的全球首套30米分辨率地表覆盖图称为Finer Resolution Observation and Monitoring of Global Land Cover (FROM-GLC))。

该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库,从2014年和2015年获取的Landsat 8图像中收集了一个包括训练集和验证集的多季节样本集。训练集包含大约340,000个不同大小的样本(从30m×30m到500m×500m),覆盖全球约93,000个样本点位。验证集包含约140,000个不同季节的土地覆盖类型的样本单位,分布在38,000多个地点。将该样本库应用于2017年获取的Sentinel-2影像,并基于随机森林分类器生成全球10米地表覆盖图。

将2017年10米分辨率的FROM-GLC10产品精度检验结果与2017年30米分辨率的FROM-GLC30产品进行比较。检验和比较结果显示,FROM-GLC10总体精度为72.76%,与FROM-GLC30精度差异不大,但FROM-GLC10的结果提供了更多的空间细节。


原文信息


图1 减少样本量和增加错误样本时的稳定性。(a) 随着样品大小的增加,准确度很快达到一个平稳点。(b) 随着样本中杂质百分比的增加,准确性下降。在这两种情况下,1000次随机抽取样本点产生了非常稳定的整体分类精度,大多数标准偏差远低于0.5%

 

图2 基于10米分辨率的Sentinel-2数据的2017年全球地表覆盖图(FROM-GLC10)




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