科研动态

土地覆盖数据是全球环境变化相关研究和应用的重要数据基础，在诸多领域中被广泛运用，土地覆盖数据精度能够直接影响地表过程模拟结果。FROM-GLC30 2017 数据作为目前全球应用较广、分辨率较高（30 m）的公开土地覆盖数据集之一，探究其精度问题对区域土地覆盖数据的选择与应用具有重要意义。王春梅副教授团队综合运用野外调察和高分辨率遥感影像人工目视解译的方法，得到中国范围内6434个小流域抽样单元的参考土地利用数据，探讨了FROM-GLC30 2017 数据集精度在中国范围内的空间分布，并比较不同土地覆盖类型精度的区域差异。结果表明FROM-GLC30 2017 数据集中各土地覆盖类型的面积比例基本符合我国的实际情况。数据集在中国的总体精度为75.39%，总体精度空间分布存在差异，在七大地理分区中，华东地区的总体精度最高，华南地区的总体精度最低。综合后的七种土地覆盖类型中，裸地、森林以及农田的精度相对较高，灌丛的精度最低，各土地覆盖类型在分区间的精度差异不同。

该研究成果受中科院战略先导科技专项和国家自然科学基金项目支持，已在中文核心期刊《地球信息科学学报》发表。

抽样单元FROM-GLC30 2017数据总体精度空间分布

题目：基于小流域抽样单元的中国FROM-GLC30数据精度评价

来源：http://www.dqxxkx.cn/CN/10.12082/dqxxkx.2021.200100