国家农业科学数据共享中心专题 I 区论文(评审中) 版本 ZH3
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基于“高分1号”卫星数据的土地利用数据集
A data set of landuse in China based on Gaofen-1 satellite observations
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: 2017 - 12 - 02
: 2018 - 01 - 23
1731 31 0
摘要&关键词
摘要:“高分1号”卫星是国家高分辨率对地观测系统重大专项发射的首颗星,于2013年4月升空。目前可以稳定获取数据,并开展了大量的研究。“高分1号”卫星数据主要应用于国土、农业和环境等部门。“高分1号”卫星数据全色分辨率是2 m,多光谱分辨率为8 m,同时也有16 m分辨率的多光谱数据,解决了高空间分辨率、高时间分辨率、多光谱与宽覆盖相结合的光学遥感等关键技术,是国内较好的数据源。中国农业科学院农业资源与农业区划研究所作为农业部门的主要应用单位,可以免费、实时获取相关数据,并开展研究。在对“高分1号”卫星数据进行大气和辐射纠正,对图像进行融合、几何纠正和投影转换后,对数据进行遥感解译,按照国土资源部颁布的土地利用现状分类标准进行各类土地的分类和汇总统计。目前初步完成了16个省的2016~2017年数据分类和提取,形成了分类图和基于行政区的各类土地面积统计数据。本套数据与中国科学院地理科学与资源研究所发布的基于MODIS数据相比,具有分辨率高和现时性强的特征,可以更好地为各类管理和研究部门服务。
关键词:高分卫星;遥感解译;土地利用;数据共享
Abstract & Keywords
Abstract: Launched in April 2013, Gaofen-1 satellite is the first high-resolution earth observation system. Its data are mainly used now in the fields of land, agriculture and environment. Gaofeng-1 produces data of three different resolutions including panchromatic data (2 m) and spectral data (8 m and 16 m). As the main application unit of the agricultural sector, the Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences has free, real-time access to relevant data. After the atmospheric and radiation correction, geometric correction and projection transformation, data are interpreted based on “Landuse Status and Classification Standards (GB-T21010-2015)” issued by the Ministry of Land and Resources, whereby summary statistics of land classification are obtained through image analysis. To date, landuse extraction and classification (2016 – 2017) has been preliminarily completed for 16 provinces, resulting in a landuse map and landuse statistics based on administrative units. Compared with the MODIS-derived landuse data obtained by the Institute of Geographic Science and Resources, Chinese Academy of Sciences, this data set has a higher resolution and a timely characteristic, and it provides better service for administrative and research units.
Keywords: high-resolution satellite; remote sensing interpretation; landuse; data sharing
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称基于“高分1号”卫星数据的土地利用数据集
数据作者邹金秋、陈佑启
通信作者邹金秋(zoujinqiu@caas.cn)
数据时间范围2015~2017年
地理区域地理经纬度:(北纬 3°52′~53°33′,东经73°40′~135°2′)。地理区域范围涉及到的国家包括:中国
空间分辨率土地利用栅格影像数据空间分辨率为16 m
数据量1842 360 MB;6375个文件
数据格式*.img,*.jpg
数据服务系统网址http://region.agridata.cn/page/Combinatorialsearch.html?sjj=QTA4MDUwMQ ==
http://region.agridata.cn/page/Combinatorialsearch.html?sjj=QTA4MDUwMg==
基金项目科技基础性工作专项项目“科技基础性工作数据资料集成与规范化整编”(2013FY110900);国际科技合作专项项目“天空地一体化精准农业物联网平台联合研发”(2014DFE10220);农业区划科学数据挖掘利用研究(720-36)。
数据库(集)组成基于“高分1号”卫星数据的土地利用数据集利用高分1号卫星数据进行影像分类提取,制作国内各行政区范围内土地利用数据,主要包括原始卫星遥感影像数据库和卫星影像产品数据库。
Dataset Profile
TitleA data set of landuse in China based on Gaofen-1 satellite observations
Corresponding authorZou Jinqiu (zoujinqiu@caas.cn)
Data authorsZou Jinqiu, Chen Youqi
Time range2015 – 2017
Geographical scopeLongitude & latitude: 3°52’ N – 53°33’ N, 73°40’’E – 135°2’ E; specific areas include China
Spatial resolution16 m
Data volume1842 360 MB, 6375 files
Data format*.img, *.jpg
Data service system<http://region.agridata.cn/page/Combinatorialsearch.html?sjj=QTA4MDUwMQ==>;
<http://region.agridata.cn/page/Combinatorialsearch.html?sjj=QTA4MDUwMg==>
Sources of fundingThe special project of basic work of science and technology, “Data integration and standardization for basic work of science and technology” (2013FY110900); The special project of international science and technology cooperation, “Joint research and development of the Internet of things platform for precision agricultureonintegrated aerospace-aviation-ground observation” (2014DFE10220); Research on scientific data mining and utilization for Agricultural Resources and Regionalization in China (720-36)
Dataset compositionBased on Gaofen-1 satellite observation, the landuse data set is extracted and classified through image analysis, through which land use data for domestic administrative units are produced. It includes a raw satellite remote-sensing image database and a satellite image product database.
引 言
“高分1号”卫星是国家高分辨率对地观测系统重大专项首发的卫星[1],于2013年4月发射,目前已经稳定获得多年数据。经过多年运行,目前卫星数据质量良好。作为“高分1号”卫星主要用户,农业部农业遥感中心利用该数据进行农作物播种面积监测、墒情及作物长势监测、产品预估,取得了巨大的经济和社会价值。
“高分1号”卫星数据涵盖3个分辨率的数据。其中2米全色和8米多光谱的相机实现大于60千米成像幅宽,侧摆时重访周期仅为4天,不侧摆时重访周期为41天;16米多光谱相机实现大于800千米成像幅宽,重访周期为4天。可见“高分1号”卫星适应多种空间分辨率、多种光谱分辨率、多源遥感数据综合需求,完全满足农业遥感监测的要求。
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所作为农业部农业遥感中心研究部和国家遥感中心农业应用部,可以免费接收“高分1号”卫星数据,并负责存储与初步加工处理。在研究过程中,研发了系列的“高分1号”卫星数据处理程序,对“高分1号”数据进行了大气和辐射纠正偶,对图像进行融合、几何纠正和投影转换等处理后,开展利用“高分1号”数据进行土地利用提取工作,并将相关数据在“国家农业科学数据中心—区划科学数据分中心”共享平台上开展社会公益服务。
利用遥感卫星影像监测土地利用情况是国际通用的手段,随着卫星时空分辨率提高及数据成本下降,开展土地利用监测的频率和范围完全得到保障。国外研究机构有全球土地利用数据产品,国内系统监测全国土地利用数据产品的主要有中国科学院地理资源与科学研究所利用MODIS数据监测的数据产品和地理国情数据产品等。
1   数据采集和处理方法
基于“高分1号”卫星数据提取全国土地利用数据的技术路线如图1所示。


图1   遥感数据分类技术流程图
1.1   数据处理
根据分类区域的大小和范围、影像清晰度,选择反映研究区地类时相的遥感数据。同时还需参考相关辅助信息、行政区矢量边界数据以及DEM数据,最终得到关键期标准数据。将上述数据进行大气纠正、图像融合、几何纠正和投影转换等处理,形成标准的分类原始预处理数据,最后裁剪成所需要的范围。
正射校正一般选取控制点,对影像同时进行倾斜改正和投影差改正。图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成一幅高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术。同时为确保各类空间数据在统一的定位基础框架,需要对遥感影像进行投影变换。遥感影像经过坐标系统转换和投影变换后,其空间位置精度往往降低,存在位置偏差。需要进行几何校正,来保证影像空间位置的准确性。
为了提高影像分辨率,又保持影像的多光谱信息,增加影像的判读、辨别性,需要将全色影像与多光谱影像进行融合,得到高分辨率的彩色影像数据,达到纹理清晰、接近自然色彩的效果。
1.2   分类知识样本准备
在分类之前,需要进行外业考察和选取知识样本作为分类的训练先验知识。同时选取一定的检验样本作为精度验证的数据,对多种分类方法进行分析,选择最适合的样本和方法作为分类的依据。
1.3   遥感解译
基于处理后的遥感影像,在训练样本数据基础上,进行地物类型识别。在影像标准化处理以后,首先需要选择训练样本,然后选择分类方法,包括监督分类和目视解译两种。在本技术路线中,综合采用直接监督分类法和分类后通过目视解译调整分类法。数据分类以后还需要进行后处理,最后得到分类结果。
1.4   结果检查与精度验证
分类结束后,对结果进行精度评价。精度评价方法一是利用已经分好类的数据对本方案的分类结果进行评价,得到不同地类在面积上的分类精度;精度评价方法二是利用实测样本点或更高分辨率卫星识别结果,利用样本对精度进行评价。对于不满足精度要求的区域需要重要选择训练样本进行分类。
1.5   成果提交
精度评价合格后,撰写精度评价报告,并按格式要求整理遥感影像数据。为了制作不同行政区域的分类图,首先利用行政区划边界对分类文件进行检索;再将分类文件转换到目标投影上,实现对制图区分类结果图的拼接;最后按照专题要求制作分类专题图等图件。其中分类方法说明如表1。
表1   各类遥感数据源分析[2]
卫星发射日期全色分辨率(米)多光谱(米)多光谱波段分类方法选择
高分1号WFV载荷2013-04-2616蓝/绿/红/近红外监督分类/人工目视解译
高分1号
PMS载荷
2013-04-2628蓝/绿/红/近红外人工目视解译
2   数据样本描述
由于县域面积大小不一,对于面积较大的县,可能会用到多幅“高分1号”卫星数据进行拼接。针对此现象,一般是先进行分幅数据分类提取,并经过人工地面验证与调整后,拼接形成全县域的土地利用数据,最后基于县级行政区边界图进行裁切与标准地图制作,保存为带投影的IMG格式文件,其命名规则为“6位县级行政区代码+数据提取年份.img”。图2为北京市平谷区分类数据及最终的土地利用数据样例。


图2   北京市平谷区分乡镇统计结果
各县土地利用数据集分类提取完成后,依照“国家农业科学数据中心—区划科学数据分中心”共享平台数据库组织模式,对每个县级行政区土地利用数据建立标准的元数据,并将真实数据一并在平台上开展社会公益共享。注册用户可以登录申请下载,数据查询和下载地址为:http://region.agridata.cn/。也可通过Science Data Bank的链接(http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/538)登录。
3   数据质量控制和评估
本数据集的生产加工过程中有严格的数据质量控制标准和要求。
首先,选取“高分1号”卫星数据时,根据提取区域作物生长特征选择时间适宜的卫星数据(选择地物容易分辨的季节的影像,比如耕地可选择作物生长关键期,水域可选择秋季,即水位比较稳定的季节),并且要求选择影像质量好、图面清楚、云雪量极少的图像,以减少影响分类的不利因素。
其次,在进行分类过程中必须严格遵守分类规则,选择足够的训练知识样本,并且要求:所选样本应在提取研究区内均匀分布;每个样本不低于15个像元;尽量选取典型地物中心的像元,不能够选取地块边缘混合像元,从而保证样本的代表性;样本要包含分类体系的各种类型;不同地类样本之间的分离度要高于1.8;样本点地物种类要足够精确,每县样本点数量每个区域不少于100。
第三,在每个县选择一定数量的验证区域,验证区域的面积可采用1 km×1 km的网格的方式。采用现场调查及选择更高分辨率的法国SPOT卫星数据,进行实地调查及室内勾绘。同时针对16米分辨率的“高分1号”卫星数据,将其1 km×1 km的范围内的所有地物按照分类标准进行分割,确保此范围内的每个地物分类准确,如自动监督分类错误时进行人工调整。
第四,每次进行分类结果后,都必须构建误差矩阵进行分类精度评价,要求达到95%以上的分类精度。同时,利用县域土地利用统计数据进行精度对比与评价。
4   数据价值
本套数据利用国产高分辨率的卫星数据,进行全覆盖的数据分类,提取土地利用图。相比现有常用的土地利用图(主要是基于MODIS或者TM卫星数据提取的土地利用图),本套数据集具有分辨率高的优势,因为采用的数据源自身数据分辨率高。同时,在选择高分1号卫星影像时,针对待提取区作物生育期等特征,进行了特定时相的卫星数据,以更好识别和提取土地类。在进行分类提取过程中对分类方法也进行了较好的优化。
总之,为了尽可能提高本套土地利用数据的精度和质量,采用了多种综合方法和手段,保证了本套土地利用数据的精度。并且由于数据采集和提取时间为2015~2017年,因此本套数据具有较好的现时性,比较客观地反映了土地利用现状。
基于以上原因和基础,本套数据具有较高的利用价值。
5   数据使用方法和建议
土地利用现状是自然客观条件和人类社会经济活动综合作用的结果。它的形成与演变过程在受到地理自然因素制约的同时,也越来越多地受到人类改造利用行为的影响。尤其近年来随着我国经济高速发展,国家基础设施建设日新月异,各地的土地使用情况也随之变化,因此根据遥感数据得到的分类结果只能在一段时间内具有指导意义。同时,由于“高分1号”卫星数据自身特征和提取数据的技术流程等原因,在土地利用数据提取过程中产生一定的误差在所难免的。
因此,基于“高分1号”卫星数据提取的土地利用数据集在使用过程可以作为土地利用现状的参考,但是不能完全取代现时测绘和精确制图数据使用。在国土资源管理及相关的科学研究过程中,使用者应该根据其研究区域,选定适合的时间段高分1号卫星数据进行再次提取和验证。
基于“高分1号”卫星数据提取的土地利用数据集没有与中国科学院地理所发布的基于MODIS数据提取的全国土地利用数据进行分类精度对比,也没有与国家或者地方测绘和发布的土地利用数据进行精度对比。原因在于所使用的数据源及方法不一致,无法进行相关对比评价,但是基于“高分1号”卫星数据的2米和16米空间分辨率及分类时要求达到的验证精度,可以初步认定采用“高分1号”卫星数据提取的土地利用图有较好的分辨率和现时性。
[2]
DuTT2015. GF-1号卫星简介及参数[EB/OL]. [2017–12–02] (2015–03–31). https://wenku.baidu.com/view/c11a565eccbff121dc368332.html.
数据引用格式
邹金秋, 陈佑启. 基于“高分1号”卫星数据的土地利用数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2017. (2017-12-02). DOI: 10.11922/sciencedb.538.
稿件与作者信息
论文引用格式
邹金秋, 陈佑启. 基于“高分1号”卫星数据的土地利用数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018. (2018-01-09). DOI: 10.11922/csdata.2017.0007.zh.
邹金秋
Zou Jinqiu
主要承担工作:“国家农业科学数据中心—区划科学数据分中心”的建设与维护。
zoujinqiu@caas.cn
(1975—),男,湖北省崇阳人,博士,助理研究员,研究方向为农业遥感。
陈佑启
Chen Youqi
主要承担工作: “国家农业科学数据中心—区划科学数据分中心”的建设与维护。
(1962—),男,湖南省岳阳市人,博士,研究员,研究方向为土地利用。
出版历史
I区发布时间:2018年1月23日 ( 版本ZH3
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中国科学数据
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