不知道大家有沒(méi)有想過(guò)，在我們來(lái)到地球的一生時(shí)間中，地球會(huì)有多大的變化?是小河邊新建了公園，還是遠(yuǎn)處的空地建起了大廈?林林總總的變化，總是令人應(yīng)接不暇。然而，我們卻沒(méi)法用詳細(xì)的數(shù)據(jù)去衡量這些變化。
幸好，科技發(fā)展日新月異。現(xiàn)如今，我們有了可以對(duì)全球地表覆蓋情況進(jìn)行觀測(cè)的衛(wèi)星，例如MODIS、AVHRR，并借助專(zhuān)題地圖的增強(qiáng)技術(shù)，讓我們有機(jī)會(huì)對(duì)自己身邊的環(huán)境做到“明察秋毫”。
既然如此，那地圖上的地表覆蓋類(lèi)型到底可以分為多少種數(shù)據(jù)集?數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率有多少?精度有多高呢?就讓我們從一個(gè)小案例來(lái)了解一下。
下面這張影像圖是紐約某地區(qū)截圖，影像由紐約的Sentinel-2衛(wèi)星提供。其中，需要大家先記住一些比較關(guān)鍵的要素位置：
中央公園 - 曼哈頓的方形綠地，杰奎琳·肯尼迪·奧納西斯水庫(kù)和劃分紐約和新澤西的上灣;
火島 - 南部岸邊的薄屏障島，紐約的海灘正面;
長(zhǎng)島群島 - 長(zhǎng)島東北角的島嶼，如梅花島，大鷗島和小鷗島等。
記住了這些重要地物的位置之后，它們?cè)诘乇砀采w的專(zhuān)題地圖中應(yīng)該如何呈現(xiàn)?
借著這個(gè)“小栗子”，泰伯網(wǎng)從Gisgeography網(wǎng)站中摘取了一些資料，看看這些地物要素在下面這些關(guān)于地球表面土地分類(lèi)的解決方案中是如何被定位的。
1、 全球土地調(diào)查圖(GLS)
據(jù)資料顯示，在滿(mǎn)足30米分辨率的情況下, 全球土地調(diào)查圖是最好用的地表類(lèi)型分類(lèi)的解決方案。它由馬欄里大學(xué)與美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局合作完成，將大約2010種不同的樹(shù)木覆蓋類(lèi)型、裸露地面類(lèi)型以及地表水結(jié)合在一張圖上進(jìn)行展示。
這張地圖使用的是Landsat 7 ETM的影像數(shù)據(jù)，最令人印象深刻的一種數(shù)據(jù)屬性是，每個(gè)網(wǎng)格樹(shù)木的覆蓋率等同于每個(gè)網(wǎng)格單元輸出的比例。這種方法可以持續(xù)用來(lái)衡量全球范圍的森林在一定時(shí)間段內(nèi)的變化率。
有研究表明，全球土地調(diào)查(GLS)解決方案中，靜態(tài)森林覆蓋率的準(zhǔn)確度較真實(shí)情況為91%，森林覆蓋變化率的準(zhǔn)確度較真實(shí)情況為88%。圖中對(duì)于一開(kāi)始講到的例子中的中央公園、長(zhǎng)島和火島的描述也是合乎邏輯的。
2、 全球地表覆蓋圖第二版(GlobCover Land Cover V2)
在滿(mǎn)足300米分辨率的情況下，GlobCover項(xiàng)目將全球地表土地分為23類(lèi)不同的覆蓋類(lèi)型。通過(guò)對(duì)像素單元內(nèi)的地圖上覆蓋面積與實(shí)際覆蓋面積相比較來(lái)看，它的準(zhǔn)確度為73%。
其中，ENVISAT MERIS(歐洲環(huán)境衛(wèi)星中分辨率成像光譜儀)傳感器為該項(xiàng)目中三期地表覆蓋地圖(1998-02, 2003-07 和2008-12)貢獻(xiàn)了最多數(shù)據(jù)。
同樣的，在圖中我們可以看出，它對(duì)于南部海岸中比較細(xì)微的土地界限一樣捕捉得十分到位，對(duì)于東北群島的土地分類(lèi)也是無(wú)可挑剔的。但是根據(jù)提供的數(shù)據(jù)顯示，圖中對(duì)于中央公園的綠色面積少標(biāo)注了4千米*0.8千米。
3、 OSM土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)
與其它地表覆蓋分類(lèi)不同的是，這個(gè)解決方案使用的是基于圖像分類(lèi)的算法。通過(guò)數(shù)以百計(jì)的衛(wèi)星圖像疊加與處理，將地球表面土地覆蓋區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)。當(dāng)然，這樣得到的土地利用分類(lèi)地圖也是非常準(zhǔn)確的。
下圖是在ENVISAT衛(wèi)星的中分辨率成像光譜儀下得到的單個(gè)像素內(nèi)，所包含的157棟建筑的圖像。
在圖中，可以清晰的看到土地的利用類(lèi)型是住宅、商業(yè)、工業(yè)還是其他用途。
同時(shí)，有資料顯示，OSM土地利用數(shù)據(jù)也存在一些缺點(diǎn)：
有大量的數(shù)據(jù)差異性;
在松柏科植物范圍中，不能捕獲到落葉闊葉類(lèi)型的樹(shù)木;
必須要有專(zhuān)業(yè)人士手動(dòng)對(duì)其進(jìn)行及時(shí)更新。
可以看到，圖像中對(duì)于中央公園是非常清晰的描述，而對(duì)于南海岸和東北島嶼則僅僅是矢量化的一個(gè)概述。
4、 全球地表覆蓋氣候研究圖
這是在滿(mǎn)足500米分辨率情況下，由中分辨率遙感衛(wèi)星提供的全球地表覆蓋地圖(包括17種地表覆蓋類(lèi)型)。它描述了從2001年到2010年十年的土地使用情況，對(duì)于氣候和天氣類(lèi)的模型建立具有較大幫助。
據(jù)數(shù)據(jù)顯示，十年內(nèi)，大約有40%的土地被一次或者多次改變了使用類(lèi)型。
從上述圖中也可以看出，因?yàn)槠渚炔粔蚋?，地圖忽略了中央公園和火島，但對(duì)于長(zhǎng)島島嶼的抓取做的還是非常好的。
5、 全球地表覆蓋特征圖
美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局的全球地表覆蓋特征圖基于AVHRR所提供的一年內(nèi)的數(shù)據(jù)，使用無(wú)監(jiān)督圖像分類(lèi)方法對(duì)土地利用類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，準(zhǔn)確度為66.9%。后來(lái)，項(xiàng)目觀察者制定了一定的規(guī)則，當(dāng)計(jì)算機(jī)認(rèn)為圖像中某一個(gè)像素內(nèi)所包含的數(shù)據(jù)不足以作為一種土地類(lèi)型數(shù)據(jù)出現(xiàn)時(shí)，就會(huì)“扔掉”這些像素點(diǎn)。研究表明，經(jīng)過(guò)改良后的精度達(dá)到了78.7%。
GLCC一直被用于環(huán)境建模的應(yīng)用程序中，其中包括Goddard地球觀測(cè)系統(tǒng)模型(geo-5)。
從圖片可以看出，在這種土地類(lèi)型分類(lèi)方法下，中央公園被表達(dá)出來(lái)了，但是火島和長(zhǎng)島島嶼并未出現(xiàn)在地圖中。
6、 全球地表覆蓋網(wǎng)絡(luò)圖
聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織的全球土地覆蓋圖對(duì)于土地使用類(lèi)型的分類(lèi)主要被用于日常土地管理中，尤其是農(nóng)田、草地、裸露的土壤和紅樹(shù)林等等這些類(lèi)型。同時(shí)，它還包括了人工地表、水體、雪、樹(shù)木、灌木、草本以及稀疏的植被等類(lèi)型。
在1千米地圖的精度下，它看起來(lái)有些粗糙，因?yàn)槲覀兒孟癫⒉荒軓膱D中得到準(zhǔn)確的土地分類(lèi)類(lèi)型。但是，在1087個(gè)網(wǎng)站的驗(yàn)證下，它的精度高居然達(dá)到了80%。
從圖中可以看出，這種分類(lèi)方法完美“錯(cuò)過(guò)了”中央公園、長(zhǎng)島島嶼和火島。當(dāng)然，這與其1千米的精度也是有關(guān)系的。
資料顯示，它的主要的用途是更好地服務(wù)于土地管理，我們也希望它能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域結(jié)出碩果。
7、 全球地表覆蓋類(lèi)型-氣候模型柵格圖
氣候模型柵格(Climate Modeling Grid)和MCD12Q1使用相同的監(jiān)督分類(lèi)算法。這個(gè)數(shù)據(jù)集可以在美國(guó)地質(zhì)勘探局網(wǎng)站上進(jìn)行下載。
它認(rèn)真執(zhí)行國(guó)際巖石生物圈項(xiàng)目定義的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將地表也分類(lèi)為17種，但是地圖精度極低，只有5.5公里。
在這樣的精度下，我們很難分辨哪是哪，更不用提中央公園、長(zhǎng)島島嶼和火島的位置了。
8、 Terrapop
Terrapop包含了精度為1千米的中分辨率成像光譜儀成像下的23種全球地表覆蓋類(lèi)型。
最重要的是，它包含了在全球景觀行動(dòng)中的10公里以?xún)?nèi)大約2000種不同的農(nóng)業(yè)土地類(lèi)型。其中包括175種農(nóng)作物的收獲面積，這為提高農(nóng)作物產(chǎn)量和以及現(xiàn)有糧食供需情況提供了很好的理解。
結(jié)論
從上述例子可以看出，目前全球地表覆蓋類(lèi)型的分類(lèi)是多樣化的。如今，在全球范圍內(nèi)，越來(lái)越多的空間機(jī)構(gòu)也都在通過(guò)發(fā)射衛(wèi)星來(lái)增加全球地表土地分辨率的準(zhǔn)確度。畢竟，只有更準(zhǔn)確地對(duì)全球土地類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，才能更好的了解人類(lèi)活動(dòng)，因此，衛(wèi)星資料多多益善。
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