【摘 要】
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高精度的土地覆盖产品可以客观真实地描绘全球及区域陆表生态系统。国内外研究现状表明,基于时序NDVI方法和基于地形因子方法能有效提高土地覆盖分类精度。本文针对这两种方法将做进一步探讨,将土地覆盖产品分类精度做进一步提高。本文选择土地覆盖产品MCD12Q1为目标产品,以京津冀地区为应用示范区,进行分类精度提高和评价,以1:10万土地利用矢量数据作为参考数据,利用地形因子和时序NDVI,对目标产品MCD
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高精度的土地覆盖产品可以客观真实地描绘全球及区域陆表生态系统。国内外研究现状表明,基于时序NDVI方法和基于地形因子方法能有效提高土地覆盖分类精度。本文针对这两种方法将做进一步探讨,将土地覆盖产品分类精度做进一步提高。本文选择土地覆盖产品MCD12Q1为目标产品,以京津冀地区为应用示范区,进行分类精度提高和评价,以1:10万土地利用矢量数据作为参考数据,利用地形因子和时序NDVI,对目标产品MCD12Q1进行改进。通过京津冀地区地形因子整体区建立回归模型和分区建立回归模型,并利用模型对目标产品MCD12Q1进行改进;构建时序NDVI图谱库进行光谱识别提取土地覆盖信息进而对目标产品进行分类精度改进;地形因子方法和时序NDVI方法均验证能够有效提高土地覆盖分类精度,同时将两种方法融合在一起改进土地覆盖分类精度,得到高精度的土地覆盖产品。本文主要研究工作与结论如下:（1）地形因子的引入能够有效提高土地覆盖产品的分类精度,且地形因子分区建模改进比整体区建模改进效果更为显著。全球土地覆盖产品MCD12Q1,空间分辨率500m,其分类精度较低,总体精度56.50%,Kappa系数为0.38。通过地形因子的引入,建立回归模型,对目标产品MCD12Q1进行改进,对改进的结果精度评价。地形因子整体区建模改进产品总体精度提高了6.73%,Kappa系数提高了0.09,分区建模改进产品总体精度提高了10.96%,Kappa系数提高了0.12,表明地形因子的引入能够提高土地覆盖产品的分类精度;从精度评价对比分析可知,地形因子分区建模改进比整体区建模改进效果更为显著,地形因子分区建模改进产品总体精度比地形因子整体区建模改进产品高4.23%,表明将地形因子分区细化构建回归模型对于精度的改进会有所提升。（2）地形因子的引入对于非平原部分的改进效果大于平原部分。将目标产品和地形因子改进产品分平原部分与非平原部分进行精度分析,地形因子整体区建模改进产品在平原部分精度改进了0.61%,分区建模改进产品在平原部分精度提高了0.22%;而地形因子整体区建模改进产品在非平原部分精度改进了3.86%,分区建模改进了22.15%,分析说明地形因子的引入对于非平原部分的改进相比平原部分更有效。（3）基于时序NDVI构建图谱库方法可以有效提高土地覆盖分类精度,且基于时序NDVI方法比地形因子建模方法在提高土地覆盖产品分类精度上更有效。时序NDVI改进产品总体精度为74.97%,MCD12Q1土地覆盖产品总体精度为56.50%,时序NDVI改进产品总体精度在原始数据MCD12Q1基础上提高了18.47%,Kappa系数提高了0.26;时序NDVI改进产品与地形因子改进产品总体精度和Kappa系数对比可知,时序NDVI改进产品总体精度和Kappa系数高于地形因子改进产品,表明基于时序NDVI构建图谱库方法比地形因子建模方法在提高土地覆盖产品分类精度上更有效,改进程度更高。（4）地形因子和时序NDVI两种方法融合可进一步提高土地覆盖产品分类精度。在土地覆盖分类精度研究上,首次采用地形因子与时序NDVI两种方法结合改进土地覆盖分类精度,根据两种方法的特点和改进结果精度分析,地形因子与时序NDVI结合按照两种方案进行。第一种方案:因地形因子在非平原部分改进效果大于平原部分,故将目标产品分为平原部分与非平原部分,非平原部分地形因子方法改进,平原部分时序NDVI方法进行改进。第一种方案改进结果混淆矩阵总体精度为68.34%,Kappa系数为0.52。第二种方案:直接将两种方法结合改进,时序NDVI方法改进后,再将改进结果用地形因子方法第二次进行改进,改进后的结果总体精度为82.78%,Kappa系数为0.74。证明地形因子和时序NDVI两种方法的融合改进可以进一步提高土地覆盖产品分类精度,得到改进后的高精度土地覆盖产品。综上,本文以京津冀地区为研究对象,探讨了地形因子方法整体区建模与分区建模的精度,地形因子方法对平原部分与非平原部分的改进程度,地形因子与时序NDVI方法的对比分析,地形因子与时序NDVI两种方法的融合。基于改进产品精度分析证明,地形因子与时序NDVI两种方法融合改进,实现了进一步提高土地覆盖产品的分类精度。
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