基于气候分区的全球土地覆盖分类方法

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1、分类号TP79密级公开UDC004学位论文编号D-10617-308-(2016)-02024重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于气候分区的全球土地覆盖分类方法英文题目MethodsofGlobalLandCoverClassificationBasedonClimatePartition学号S130201024姓名郝莹莹学位类别工学硕士学科专业计算机科学与技术指导教师罗小波副教授仲波副研究员完成日期2016年5月27日2016年5月27日重庆邮电大学硕士论文摘要摘要土地覆盖是生态系统的重要基础信息，对碳循环、栖息地和生物多样性以及公共健康的研究非常重要，同时对提高水文、大气模

2、型起着关键作用。土地覆盖对于地球生态系统过程中的物质和能量交换也起着非常重要的作用。而快速的、高精度的获取大尺度土地覆盖分类产品对定量遥感研究、遥感应用以及地球科学研究和生态环境应用都具有重要意义。近年来，随着遥感技术的快速发展，通过遥感手段可以快速获取全球土地覆盖产品。而高精度的土地覆盖分类产品对定量遥感研究及遥感应用等具有非常重要的意义。目前免费可用的全球土地覆盖分类产品基本采用监督分类或者非监督分类的方法，非监督分类根据地物的光谱统计特征进行分类，人为干预较少，自动化程度较高，但是许多地物的光谱特征较为相近的时候，分类误差较大。监督分类有一定的人为干预，需要进行样本点的选

3、择，但是样本点的数量及人为主观的因素，极大的影响了分类的精度。且对于全球尺度范围的土地覆盖分类，仅凭简单的监督分类与非监督分类并不能满足对高精度土地覆盖产品的需求。因此本文提出了一种基于分区的全球土地覆盖类型分类方法，该分类方法以长时间序列为基础，能以较高的时间分辨率捕捉地表随时间变化的信息，从而利用地物在时间维上的差异提高分类精度，由于土地覆盖与降水，土壤，温度等紧密相关，所以本文分区采用应用较为广泛的Koppen-Geiger全球气候分区。并且以该方法对2012年全球数据进行分类，然后对代表性区域进行介绍和精度评估，最终得到总体分类精度为89.69%，Kappa系数为0.8

4、8，相对于目前现有的全球产品的最高精度为75%有很大提高，有较好的适用性。对于地势较为复杂，地形较为破碎的中国，目前的全球土地覆盖产品中国区域总体精度均较低，因此，本文针对中国的特殊地形提出了基于植被分区的中国植被分类方法，并利用该方法完成了2012年全国土地覆盖分类。本文还通过分层随机采样的方法对分类结果进行了精度评估，发现本分类产品的总体精度和Kappa系数有较大提高，其中本文产品总体精度为90.78%，Kappa系数为0.86；并通过与MODIS土地覆盖数据产品进行比较，I重庆邮电大学硕士论文摘要发现该产品精度比MODIS土地覆盖数据产品在差异区域内的植被类型上提高了60

5、.39%。关键词：土地覆盖，遥感分类，气候分区，植被分区，时间序列II重庆邮电大学硕士论文AbstractAbstractLandcoverisanimportantbasicinformationofecologicalsystemanditisveryimportanttoResearchoncarboncycle,habitatandbiodiversity,andpublichealth,soastoimprovehydrologicalandatmosphericmodels.Landcoverplaysaveryimportantroleintheexchangeo

6、fmaterialandenergyintheprocessoftheearth'secologicalsystem.Andtherapidandaccurateacquisitionoflargescalelandcoverclassificationproductshasimportantsignificanceforquantitativeremotesensingresearch,remotesensingapplicationandtheapplicationoftheearthscienceresearchandecologicalenvironment.Recen

7、tyears,withtherapiddevelopmentofremotesensingtechnology,thegloballandcoverproductcanbequicklyacquiredbyremotesensingtechnology.Andhighprecisionlandcoverclassificationisveryimportantforquantitativeremotesensingandremotesensingapplications.Atpresentt