2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、土地覆蓋是對陸表覆蓋情況的真實反映。人類通過對土地的利用和改造活動,使土地覆蓋發(fā)生變化,進而對地球的生物、物理、化學循環(huán)和能量轉換以及地球生物化學圈層的結構和功能產(chǎn)生影響。近年來,隨著全球環(huán)境問題的日益嚴重和全球變化研究的不斷深入,人們逐漸意識到土地覆蓋變化研究的重要性和迫切性。而開展土地覆蓋變化研究,首先要及時、高效、準確地獲取土地覆蓋數(shù)據(jù)。
  為獲取更加精確的土地覆蓋信息,目前相關研究多從土地覆蓋分類方法、分類特征、分類體系

2、以及降低遙感影像噪聲污染的方法或改進土地覆蓋分類后處理方法等角度出發(fā),即通過改進土地覆蓋產(chǎn)品生成之前或生成過程中的某(幾)個環(huán)節(jié)以實現(xiàn)提高土地覆蓋分類精度的目的。而在現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品基礎上,針對其精度較低區(qū)域的改進研究還未見相關報導。對于現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品,尤其是大區(qū)域土地覆蓋產(chǎn)品,雖存在著數(shù)據(jù)整體精度較低,不能滿足實際需要的缺陷。但不可否認的是這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品在某些區(qū)域的分類精度還是很高的,只不過某些區(qū)域精度較低,使得整體精度不盡人意。因此

3、,在現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品基礎上,改進其分類精度較低區(qū)域的產(chǎn)品精度的研究是有必要的。故,本研究從現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品精度較低區(qū)域入手,試圖通過提高該區(qū)域的產(chǎn)品精度,從而實現(xiàn)提高土地覆蓋產(chǎn)品精度的目的。圍繞此目的,本文以河南省為例,利用MODIS NDVI時序數(shù)據(jù),主要開展了以下研究工作并得到了相應成果:
 ?。?)構建MODIS-NDVI時序圖譜庫。本文以全國1:25萬土地覆被數(shù)據(jù)為參考,通過梳理相關文獻和資料,最終在全國范圍內選取了38個

4、涵蓋17種土地覆蓋類別的典型樣本區(qū)。通過多種濾波平滑方法相結合,重建了MODIS NDVI時間序列。利用樣本區(qū)NDVI時序數(shù)據(jù),提取了17種土地覆蓋類別參考時序 NDVI曲線,并以此構建了MODIS-NDVI時序圖譜庫。
  (2)探討時序NDVI與土地覆蓋分類的關聯(lián)性?;贛ODIS-NDVI時序圖譜庫,本研究分別提取了2005年和2013年河南省土地覆蓋信息,并分別利用比較評價和樣本評價的精度評價方式,對其結果進行精度評價。其

5、中,比較評價結果表明,相對于2005年1:25萬土地覆蓋數(shù)據(jù),基于MODIS-NDVI時序圖譜庫提取的土地覆蓋結果,一級土地覆蓋總體精度為71.08%,kappa系數(shù)達到0.46,二級土地覆蓋總體精度為48.26%,kappa系數(shù)為0.33;樣本評價結果表明,2013年土地覆蓋提取結果的絕對總體精度高達79.57%。由此說明,時序NDVI是土地覆蓋分類的重要分類特征,時序NDVI與土地覆蓋分類關聯(lián)性強;利用時序NDVI來提高土地覆蓋分類

6、精度是有根據(jù)的。
 ?。?)基于MODIS-NDVI時序圖譜庫提高現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品分類精度。文中基于MODIS-NDVI時序圖譜庫,通過改進現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品MCD12Q1低精度區(qū)域產(chǎn)品精度,生成了2005年和2013年兩期新的土地覆蓋產(chǎn)品AMCD_2005和AMCD_2013。然后,分別采用比價評價和樣本評價來對比對新的土地覆蓋產(chǎn)品和現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品MCD12Q1的分類精度。其中,比較評價結果表明:AMCD_2005較MCD12Q

7、1的總體精度和kappa系數(shù)分別提高11.81%和0.27;AMCD_2013較MCD12Q1的總體精度和kappa系數(shù)分別提高10.29%和0.25。同時,樣本評價結果表明:AMCD_2013的絕對總體精度比MCD12Q1提高17.20%。因此,基于MODIS-NDVI時序圖譜庫能夠提高現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品分類精度。
  (4)時序NDVI曲線相似度匹配模型優(yōu)劣的比較。文中,利用最小距離法和光譜角度匹配法兩種曲線相似性測度方法,分別

8、提取了河南省2005年和2013年的土地覆蓋信息,得到SAM_2005、MD_2005、SAM_2013以及MD_2013四套土地覆蓋產(chǎn)品。然后,分別采用比價評價和樣本評價來評價四套產(chǎn)品的分類精度,其中比較評價結果表明:MD_2005比SAM_2005的總體精度和kappa系數(shù)分別提高1.81%、0.05;MD_2013比SAM_2013分別提高8.51%和0.13。同時,樣本評價結果發(fā)現(xiàn),MD_2013比SAM_2013的絕對總體精度

9、高出12.90%。由此可見,最小距離法整體上優(yōu)于光譜角度匹配法。
 ?。?)探討現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品精度顯著提高的土地覆蓋類別。通過對比新的土地覆蓋產(chǎn)品AMCD_2013和現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品MCD12Q1發(fā)現(xiàn):林地的用戶精度由88.53%降低到83.85%,降低4個百分點,而制圖精度提高35.36%;草地的用戶精度提高48.99%、制圖精度提高29.51%;耕地的用戶精度和制圖精度分別提高9.6%、2.98%;人工地表分別提高39.49

10、%、6.96%;水體分別提高5.98%和6.11%,可以看出5種土地覆蓋類別的精度都有提高,其中林地、草地以及人工地表3種土地覆蓋類別精度提高顯著。具體到林地的二級土地覆蓋類別來說,常綠針葉林的用戶精度和制圖精度分別提高21.01%、39.9%;常綠闊葉林分別提高25.61%、46.67%;落葉針葉林分別提高1.39%、2.66%;混交林分別提高38.09%、0.19%;灌叢分別提高54.62%、0.01%;落葉闊葉林的用戶精度雖稍有降

11、低(11.87%),但其制圖精度提高顯著,為57.32%。整體上看,林地各二級土地覆蓋類別的精度均有提高,并且常綠針葉林和常綠闊葉林兩類更為顯著。
  綜上,本文通過選取不同土地覆蓋類別的樣本區(qū),利用MODIS時序數(shù)據(jù),獲取了17種土地覆蓋類別參考時序NDVI曲線,以此構建了MODIS-NDVI時序圖譜庫。基于MODIS-NDVI時序圖譜庫,通過改進現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品精度較低區(qū)域的分類精度,實現(xiàn)了現(xiàn)有土地覆蓋產(chǎn)品分類精度的提高。本文

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