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    東北黑土區(qū)耕地分布解譯的遙感數(shù)據(jù)源對(duì)比

    2016-08-02 00:50:15張延玲何小雷
    中國(guó)水土保持 2016年7期
    關(guān)鍵詞:龍江縣水域林地

    高 燕,張延玲,何小雷

    (1.水利部 松遼水利委員會(huì),吉林 長(zhǎng)春 130021;2.北京師范大學(xué) 地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院,北京 100875)

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    東北黑土區(qū)耕地分布解譯的遙感數(shù)據(jù)源對(duì)比

    高燕1,張延玲1,何小雷2

    (1.水利部 松遼水利委員會(huì),吉林 長(zhǎng)春 130021;2.北京師范大學(xué) 地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院,北京 100875)

    [摘要]為了解國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心的全球地表覆蓋遙感制圖數(shù)據(jù)(Globalland30-2010)和中國(guó)科學(xué)院全國(guó)1∶10 萬(wàn)比例尺土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)2010年度更新數(shù)據(jù)(LUCC-2010)在東北黑土區(qū)耕地范圍界定研究中的適用性,選擇位于東北典型黑土區(qū)的北安市、克東縣、龍江縣和梅河口市為研究區(qū),利用高空間分辨率的地方土地利用數(shù)據(jù)建立耕地漏分和誤增兩個(gè)指標(biāo),對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。研究結(jié)果表明:在耕地連續(xù)均勻分布的地區(qū),兩種數(shù)據(jù)的耕地精度都比較高;在林地和耕地混合分布區(qū)域,Globalland30-2010高估了耕地面積;在耕地和草地、水域混合區(qū)域,LUCC-2010低估了耕地面積。Globalland30-2010的總體精度略高于LUCC-2010,但是LUCC-2010耕地一類的精度高于Globalland30-2010。

    東北黑土區(qū)是我國(guó)重要的糧食生產(chǎn)區(qū),保護(hù)其耕地資源對(duì)保障我國(guó)糧食安全具有重要意義。近年來(lái)針對(duì)嚴(yán)重的土壤侵蝕狀況,在東北黑土區(qū)開(kāi)展了大量水土保持工作,而掌握耕地分布狀況是進(jìn)行水土保持規(guī)劃的基礎(chǔ)。目前,大范圍的耕地分布數(shù)據(jù)主要是依靠不同尺度的遙感影像分類解譯獲得的。1 km2分辨率的遙感產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)全區(qū)域的高頻次覆蓋,但是分類結(jié)果的精度很低;米級(jí)空間分辨率的土地利用產(chǎn)品具有很高的分類精度,但是只有局部的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。目前國(guó)內(nèi)常用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要來(lái)自30 m分辨率的陸地資源衛(wèi)星數(shù)據(jù),其中最新發(fā)布的權(quán)威性數(shù)據(jù)有國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心的全球地表覆蓋遙感制圖數(shù)據(jù)(Globalland30-2010)和中國(guó)科學(xué)院全國(guó)1∶ 10萬(wàn)比例尺土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)2010年度更新數(shù)據(jù)(LUCC-2010)。為了解這兩種數(shù)據(jù)在東北黑土區(qū)耕地范圍界定研究中的適用性,選擇位于東北典型黑土區(qū)的北安市、克東縣、龍江縣和梅河口市為研究區(qū),利用高空間分辨率的土地利用數(shù)據(jù)建立耕地漏分和誤增兩個(gè)指標(biāo),對(duì)兩種產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)比分析。

    1遙感數(shù)據(jù)介紹

    Globalland30-2010是由國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心牽頭,聯(lián)合多家科研院所共同完成的以2010年為基準(zhǔn)年的全球地表覆蓋遙感制圖數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)覆蓋了南北緯80°的陸地范圍,包括耕地、森林、草地、灌木林地、濕地、水體、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久積雪等10種地表覆蓋類型,采用柵格格式,投影方式為通用橫軸麥卡托(UTM),WGS-84坐標(biāo)參數(shù),空間分辨率為30 m,為了表述方便,本文簡(jiǎn)稱G30。

    中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)和資源研究所劉紀(jì)遠(yuǎn)等從20世紀(jì)80年代以來(lái)一直研究地學(xué)信息與遙感信息融合的方法,形成了多期LUCC數(shù)據(jù),建立了中國(guó)1∶ 10萬(wàn)比例尺土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)(LUCC)[1-2]。2010年度更新數(shù)據(jù)(LUCC-2010)采用矢量格式,投影方式為Albers,Krasovsky-1940坐標(biāo)參數(shù),空間分辨率為30 m,本文簡(jiǎn)稱LU。

    選擇和G30、LU數(shù)據(jù)同時(shí)期的高精度土地利用數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)由法國(guó)SPOT衛(wèi)星遙感影像經(jīng)過(guò)精細(xì)分類獲得,其野外驗(yàn)證精度很高。該產(chǎn)品采用矢量格式,投影方式為高斯克呂格(TM),坐標(biāo)系參數(shù)采用CGCS-2000,分辨率為2.5 m,本文簡(jiǎn)稱CC。

    2研究方法

    選擇位于東北典型黑土區(qū)的黑龍江省北安市、克東縣、龍江縣和吉林省梅河口市為研究區(qū),選用區(qū)內(nèi)具有較高空間分辨率的CC數(shù)據(jù)為參考數(shù)據(jù),對(duì)G30和LU數(shù)據(jù)進(jìn)行地類分類結(jié)果的比較和精度驗(yàn)證??紤]到3種數(shù)據(jù)所采用的土地分類方法不同,為了方便對(duì)比分析,首先進(jìn)行地類的重新歸并,將原地類合并為耕地、林地、草地、水域和其他用地共5個(gè)新的綜合類別(表1);其次以CC數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),分別進(jìn)行CC與G30、CC與LU數(shù)據(jù)之間的配準(zhǔn),在配準(zhǔn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行G30 和LU數(shù)據(jù)的精度評(píng)價(jià)。精度評(píng)價(jià)采用的評(píng)價(jià)因子包括總體分類精度(OA)和Kappa系數(shù)(K)、用戶精度(UA)[3-5]。

    (1)總體分類精度(OA),樣本所分類的結(jié)果與地面所對(duì)應(yīng)的實(shí)際類型相一致的概率,計(jì)算公式為

    表述的是對(duì)每一個(gè)隨機(jī)

    (1)

    式中:n為分類類別數(shù)量;Pii為混淆矩陣中第i類的斜對(duì)角上的像元數(shù)目;Ptot為分類圖中像元總數(shù)。

    (2) Kappa系數(shù)(K),是用來(lái)評(píng)價(jià)兩幅圖之間的吻合度或精度的一種指標(biāo)。相比于總體分類精度,它考慮了對(duì)角線上和不在對(duì)角線上的各種漏分和錯(cuò)分誤差,計(jì)算公式為

    (2)

    式中:Pi+為第i行上所有類別(分類圖像的第i類)的像元數(shù);P+i為混淆矩陣中第i列上所有類別(參考圖像的第i類)的像元數(shù)。

    (3)用戶精度(UA),對(duì)于第i類,表示從分類結(jié)果中(如分類產(chǎn)生的類型圖)中任取一個(gè)隨機(jī)樣本,其所具有的類型與地面實(shí)際類型相同的條件概率,計(jì)算公式為

    (3)

    為了評(píng)價(jià)G30、LU兩種數(shù)據(jù)對(duì)耕地面積的誤判,分別采用耕地漏分和耕地誤增兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),其中:耕地漏分表示驗(yàn)證數(shù)據(jù)CC中類別為耕地,但是在待比較土地利用分類數(shù)據(jù)中類別為非耕地的面積;耕地誤增表示驗(yàn)證數(shù)據(jù)CC中類別為非耕地,但是在待比較土地利用分類數(shù)據(jù)中類別為耕地的面積。

    3結(jié)果與分析

    3.14縣(市)土地類型構(gòu)成情況

    對(duì)重歸類后的CC、G30、LU三種數(shù)據(jù)的4縣(市)土地利用面積和比例進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),見(jiàn)表2。從表2可以看出,北安縣、克東縣、龍江縣和梅河口市的土地利用類型均以耕地為主,其次是林地,草地、水域和其他地類所占比例較小。以CC數(shù)據(jù)為例,耕地分別占北安市、克東縣、龍江縣和梅河口市土地總面積的49.1%、75.0%、67.8%、56.9%;林地所占比例分別為34.3%、12.8%、11.4%、31.3%;草地、水域和其他地類合計(jì)所占比例分別為16.6%、12.2%、20.8%、11.8%。數(shù)據(jù)結(jié)果表明,與CC數(shù)據(jù)的土地利用數(shù)據(jù)相比,G30數(shù)據(jù)高估了耕地和草地的面積,低估了林地和水域面積,LU數(shù)據(jù)高估了水域面積,低估了林地面積。

    表2 4縣(市)不同土地利用數(shù)據(jù)歸并后的地類面積與比例

    CC數(shù)據(jù)地類歸并后的4縣(市)土地利用類型分布情況見(jiàn)圖1。北安市的耕地主要分布在西部地區(qū),而林地集中在東部,相比于耕地和林地,草地、水域和其他3種地類的分布面積較小,空間分布也較零散;克東縣耕地分布廣泛,林地主要分布在東南角和西北角,草地、水域和其他3種地類的分布較雜亂;龍江縣耕地分布廣泛,林地主要集中在西北角和南部?jī)蓚€(gè)地區(qū),水域在南部、東南部和東北部有較大面積分布,草地和其他2種地類分布零散;梅河口市耕地和林地大致呈東北-西南走向的長(zhǎng)條狀分布,水域主要分布在西南角(呈塊狀分布)和中部地區(qū)(呈線狀分布),草地和其他2類分布少而零散。

    圖1 CC數(shù)據(jù)土地利用類型歸并結(jié)果

    3.2分類的總體精度驗(yàn)證

    G30數(shù)據(jù)與LU數(shù)據(jù)的精度驗(yàn)證結(jié)果如表3所示。其中,4縣(市)的總體精度值在65%~82%之間,G30數(shù)據(jù)的精度值高于LU數(shù)據(jù),說(shuō)明G30數(shù)據(jù)的總體分類精度要優(yōu)于LU數(shù)據(jù);K值在0.40~0.54之間,其中北安市和克東縣G30數(shù)據(jù)的K值大于LU數(shù)據(jù),龍江縣和梅河口市G30數(shù)據(jù)的K值小于LU數(shù)據(jù),而北安市和克東縣各地類的分布情況相對(duì)簡(jiǎn)單(主要為耕地和林地),龍江縣和梅河口市各地類分布相對(duì)復(fù)雜(以耕地、林地和水域?yàn)橹?,說(shuō)明G30數(shù)據(jù)對(duì)地類組成簡(jiǎn)單的目標(biāo)分類效果較好,而LU數(shù)據(jù)對(duì)地類混雜分布的目標(biāo)分類效果可能更佳。耕地用戶精度值均高于74%,尤其克東縣和龍江縣兩縣的精度值在87%左右,除龍江縣G30數(shù)據(jù)的精度值略高于LU數(shù)據(jù),其他3縣(市)LU數(shù)據(jù)的精度值均高于G30數(shù)據(jù),說(shuō)明LU數(shù)據(jù)對(duì)耕地一類的分類精度優(yōu)于G30數(shù)據(jù)。

    表3 G30與LU數(shù)據(jù)的總體精度驗(yàn)證

    3.3耕地與其他土地利用類型混淆對(duì)比

    3.3.1耕地與林地比較

    選擇林地較多的北安市、梅河口市和龍江縣進(jìn)行耕地和林地的混淆情況分析,得到耕地和草地兩類之間的誤增和漏分誤差分布,見(jiàn)圖2。由圖2和表2可知,北安市的耕地和林地面積所占比例較大且分布相對(duì)集中,CC數(shù)據(jù)耕地面積為3 433 km2,G30為3 933 km2,LU為2 972 km2,其中:G30數(shù)據(jù)耕地面積比CC數(shù)據(jù)高估14.6%,林地面積比CC數(shù)據(jù)低估27.3%;LU數(shù)據(jù)耕地低估13.4%,林地低估3.9%。梅河口市林地面積少于北安縣,林區(qū)和耕地分布混合度高、 交叉性強(qiáng)、 界限不清,CC數(shù)據(jù)中耕地面積為1 206 km2,G30為1 523 km2,LU為1 166 km2,其中:G30 耕地高估26.3%,林地低估49.4%;LU耕地低估3.3%,林地高估3.3%。龍江縣的林地面積比例較小,呈零星分布,CC數(shù)據(jù)中耕地面積為3 884 km2,G30為4 153 km2,LU為3 966 km2,其中:G30 耕地高估6.9%,林地低估71.9%;LU耕地高估2.1%,林地低估48.9%。在林地和耕地混合區(qū)域內(nèi),G30中林地錯(cuò)分為耕地的面積大于LU,林地和耕地的結(jié)合度越大,耕地面積誤差越大。

    圖2 CC-G30和CC-LU耕地與林地的分布及變異對(duì)比

    3.3.2耕地與草地比較

    選擇草地分布相對(duì)較多的北安市和克東縣分析草地和耕地的混淆情況,得到耕地和草地之間的誤增和漏分結(jié)果,見(jiàn)表2和圖3。在北安縣西部的耕地集中分布地區(qū)G30數(shù)據(jù)中耕地被漏分(耕地被劃分為草地),而在東部的林地集中分布區(qū)耕地誤增(草地被劃分為耕地)現(xiàn)象較多,相比于CC數(shù)據(jù),G30數(shù)據(jù)中草地高估25.6%;LU數(shù)據(jù)與CC數(shù)據(jù)的比較中,北安縣存在少量的耕地漏分現(xiàn)象,低估約13.4%??藮|縣G30數(shù)據(jù)的草地比例也被高估,高估比例約為30.0%。從北安市和克東縣2縣(市)的草地和耕地的總體誤判情況來(lái)看,LU漏分現(xiàn)象超過(guò)G30,G30誤增超過(guò)LU。

    圖3 CC-G30、CC-LU耕地與草地的分布及變異對(duì)比

    3.3.3耕地與水域?qū)Ρ?/p>

    分析龍江縣、梅河口市水域和耕地的混淆情況,得到耕地和水體之間的誤增和漏分結(jié)果,見(jiàn)表2和圖4。在G30數(shù)據(jù)中,龍江縣水域面積比CC數(shù)據(jù)水域面積低估73.8%,梅河口市低估51.3%。從分布情況看,耕地和水域的混淆主要集中在河道和水庫(kù)周邊,呈條帶狀分布。LU數(shù)據(jù)中,龍江縣水域面積比CC數(shù)據(jù)水域面積高估51.3%,梅河口市水域面積低估31.3%。在水域與耕地的誤判分析中,LU數(shù)據(jù)的誤增情況超過(guò)G30,而G30數(shù)據(jù)的漏分情況超過(guò)LU。

    圖4 CC-G30、CC-LU耕地與水域的分布及變異對(duì)比

    4結(jié)論

    本研究利用較高空間分辨率的遙感解譯數(shù)據(jù)(CC)和兩種較低空間分辨率的地表覆蓋數(shù)據(jù)(G30、LU)進(jìn)行了基于地類的疊加對(duì)比,對(duì)比結(jié)果表明:在地類的總體分類精度上,G30數(shù)據(jù)優(yōu)于LU數(shù)據(jù);在耕地一類的用戶精度評(píng)價(jià)中,LU數(shù)據(jù)的表現(xiàn)優(yōu)于G30數(shù)據(jù)。在耕地的漏分和誤增的分析和對(duì)比中發(fā)現(xiàn):在耕地連續(xù)均勻分布的區(qū)域,G30和LU兩種數(shù)據(jù)都對(duì)耕地具有較高的分類精度,耕地面積估算比較準(zhǔn)確;在林地和耕地混合分布的區(qū)域,兩種數(shù)據(jù)都高估了耕地的面積;在耕地和草地、水域混合分布的區(qū)域,兩種數(shù)據(jù)中耕地面積往往被低估。

    鑒于G30數(shù)據(jù)對(duì)耕地一類的驗(yàn)證精度較高,其他地類的精度較低的特點(diǎn),在東北地區(qū)以耕地為主且集中分布的地域進(jìn)行耕地面積調(diào)查時(shí)可以使用G30數(shù)據(jù),或者使用如G30數(shù)據(jù)研制單位采用的自動(dòng)分類方法進(jìn)行耕地的提??;在耕地、林地混雜分布地區(qū),LU數(shù)據(jù)比G30數(shù)據(jù)的耕地分類精度更高,其耕地面積比G30更為可靠,在此類地區(qū)采用類似LU數(shù)據(jù)的人工參與分類的方法能提高分類的精度。

    [參考文獻(xiàn)]

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    (責(zé)任編輯李楊楊)

    [中圖分類號(hào)]S157;TP79

    [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

    [文章編號(hào)]1000-0941(2016)07-0061-05

    [基金項(xiàng)目]水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(201501012)

    [作者簡(jiǎn)介]高燕(1972—),女,山東諸城市人,高級(jí)工程師,碩士,主要從事水土保持監(jiān)測(cè)、規(guī)劃和科研方面的工作。

    [收稿日期]2016-04-01

    [關(guān)鍵詞]Globalland30-2010;LUCC-2010;高分辨率數(shù)據(jù);耕地分布;漏分;誤增;東北黑土區(qū)

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