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摘要
土地覆被数据是全球环境问题,人类活动对生态系统影响评估等相关研究的重要数据源。近年来国内外生产了众多全球尺度或国家尺度上的土地覆被数据集,这些数据集在应用于特定区域研究时精度的可靠性以及多源数据集间的一致性对数据集的选择有着重要意义。该研究以长三角为研究区域,采用混淆矩阵、构成相似性分析和空间一致性分析等方法,对CCILC、FROM-GLC、GLCFCS30、GLCNMO、GlobeLand30和CGLSLC6种土地覆被数据集进行了基本精度验证及一致性分析,并探讨了面向不同用户需求的土地覆被数据产品的适用性。结果表明:CCILC、FROM-GLC、GLCFCS30、GLCNMO、GlobeLand30和CGLSLC在长三角地区的总体精度分别为76.89%、78.42%、84.67%、74.26%、80.61%和85.43%;产品间土地覆被类型面积估算的相关系数均大于0.9;FROM-GLC、GLCFCS30和GlobeLand30三套产品对长三角地区65.51%的土地分类有完全一致性,产品间一致性分别为72.23%、77.99%和76.41%。6种产品对于广泛分布且占研究区大部分面积的耕地、林地、水体和建设用地具有较好的分类精度,湿地、裸地、灌丛和草地分类结果较弱,需要辅助其他数据产品使用。结合地形地貌分析来看,长三角地区土地覆被分类精度整体受地形起伏影响较小,但丘陵密布的浙江省的部分区域受地形影响出现了分类不稳定的情况。从城市发展的角度看,长三角地区土地覆被分类精度受到城市经济发展活跃程度影响。面向用户应用需求来看,耕地类型上CGLSLC数据具有最优表现,林地和建设用地类别上GLCFCS30和CGLSLC具有相近的优秀表现,而水体类别则是FROM-GLC数据更具有优势。
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