2015年“一带一路”25个港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集

责编:

一、对数据集的意见

1、关于数据集的数据量,在论文“数据库(集)基本信息简介”的“数据量”与“数据集组成”里面分别为“28.6MB”、“28.3MB”,实际上数据集的数据量为28.7MB,建议作者统一做下修改;

2、在论文“数据库(集)基本信息简介”的“数据服务系统网址”处,作者填写为指定数据库,建议作者修改为其在Science DB上的地址:http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/382

二、对论文的意见

  1. 是否有同类数据集?如有,本数据集有哪些新颖性? 可在引言部分增加相关介绍。
  2. 表2中两处:①请确认句子是否表述完整; ②表述不清晰,建议修改。
  3. 第2.1节中“结构栅格数据 ”请确认词序是否有误。如否,请忽略本条。
  4. 第2.2节中:① 第1.2节中土地利用类型包括水体,而图1圈化出的缓冲区中包括大面积水体,是否与解译结果统计不符?请考虑是否应解释。为展示清晰,另请考虑是否宜以表格形式展示统计结果。 ②不透水层的占比高于农田,农田怎么会是“其次”?请确认是否有误。
  5. 图1中:① 50 km缓冲区的范围似乎不规整,请确认是否有误。②图片应注意细节,指北针请勿与缓冲区界线交叉。
  6. 建议式(1)中不出现中文和字符混合的情况;式式(1)和式(2)的关联似乎没有体现;K没有在文中明确定义。
  7. 第3.3节中“Kappa系数普遍在0.88以上”说法过于笼统,其中有28%以上的城市在88%以下。
  8. 参考文献中:①第1个著录有误,请参考如下示例修改:陈军. Ⅱ类水体悬浮物遥感定量模型尺度效应与精度评估研究[D]. 北京: 中国地质大学, 2009.
  9. ②其他参考文献的标题部分均有多余的“_”和作者名字,请修改。③第2/4条貌似有多余的字段” 10.11873/j.issn”,如为DOI,可放在句末,示例如下:邱玉宝, 阮永俭, 李恒凯, 等. 1988~2014年赣州地区地表覆盖数据集[J]. 中国科学数据, 2016, 1(3): 1–6. DOI: 10.11922/csdata.170.2015.0012.
【2017-03-17】 评论来自:版本 2
作者:

1、有同类数据集,数据新颖性已重新做描述

2、句子已重新完整清晰的表述

3、次序有误,已修改

4、统计的解译结果是指建成区以及建成区50km缓冲区的陆地部分的统计结果,不透水层的占比高于农田,语言描述已修改

5、重新做图,确保50km缓冲区范围规整,已指北针没有与缓冲区界线交叉

6、公式(1)中的中文“总精度”已改为字母P,式1和式2没有联系,因为式1代表总精度,式2代表Kappa系数,K代表kappa系数

7、对此段文字已经进行修改

8、按照标准文献格式已修改

9、按照标准文献标准格式

【2017-03-31】 评论来自:版本 1
责编:

1. 关于数据集的数据量,在论文“数据库(集)基本信息简介”的“数据量”与“数据集组成”里面都为“28.6MB”,实际上数据集的数据量为28.7MB,建议作者做下修改。

2. 上一次回复意见中提到“有同类数据集”,建议指出现有数据集共享与否,本数据集与其相比区别及优势等。

【2017-04-01】 评论来自:版本 2
作者:

1、本文的数据量已全部修改为28.7MB

2、在引言中已强调数据集可以共享 3、在数据处理方法中已说明,此数据集的制作参考的是同类数据集(Globeland30),数据集区域只集中于“一带一路”沿岸的25个港口城市及其周边区域,但是数据时相则为较新的2015年,同时为了更好的反应连续建成区内部的生态环境状况,对连续建成区内部的绿地也进行了分类。

【2017-04-15】 评论来自:版本 1
责编:

同评专家一:

1、PortLC2015_OBOR.zip),文件名与实际下载下来的文件名““一带一路”港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集.rar”不一致,建议修改一致。

2、英文摘要中“After  strict  modification  and  precision verification , the status quo of ecological environment of 25 port cities and their surrounding areas could be comprehended easily based on this dataset , including the change of land use and ecological environment.”读起来不很通顺,建议修改一下,以便与中文摘要相一致。

同评专家二:

3、建议增加-基于支持向量机的监督分类方法-的方法描述。

4、增加整个数据制作的流程,并将分类结果的验证流程包含在内。

5、请在文中明确各个城市用于验证的样本点总数,样本数量对验证精度的可靠性至关重要。

【2017-05-15】 评论来自:版本 1
作者:

同行专家一:

1、数据介绍中的数据集名“PortLC2015_OBOR.zip”已经改为““一带一路”港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集.rar”

2、英文摘要中的“After strict modification and precision verification , the status quo of ecological environment of 25 port cities and their surrounding areas could be comprehended easily based on this dataset , including the change of land use and ecological environment.”已做了修改

同行专家二:

3、1.2节第一段为新增的关于支持向量机的监督分类方法的描述,并且已经添加相应的参考文献。

4、已经增加了比较相信的数据制作流程,如图2所示,并且把验证流程也包含在内,详细的验证流程如第三章图四所示。

5、已经在表3最后一列中详细的标明了各个城市的验证点总数。

【2017-05-29】 评论来自:版本 1
责编:

经编委投票,同意录用本文。

【2017-07-31】 评论来自:版本 1

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2015年“一带一路”25个港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集

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2015年“一带一路”25个港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集

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2015一带一路”25个港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集

宋洋1, 2,侯西勇1*

1. 中国科学院烟台海岸带研究所,烟台 264003;

2. 中国科学院大学,北京 100049

*通讯作者(Email: xyhou@yic.ac.cn

摘要:利用2015年成像的Landsat8 OLI多光谱影像,参考全球30 m土地覆盖数据(GlobeLand30)的分类标准、制图规范,建立“一带一路”港口城市土地覆盖分类系统,运用ENVI 5.2软件的基于支持向量机的监督分类方法,对“一带一路”海上丝绸之路沿线的25个重要港口城市及其周边区域的土地覆盖进行遥感分类,经过严格的修改与精度验证工作,得到土地覆盖分类数据。本数据集可用于土地利用变化、生态环境变化等研究,能够清晰了解港口城市建成区及其周边地区的生态环境现状特征。

关键词:一带一路;港口城市;土地覆盖;生态环境

A dataset of land cover classification in 25 port cities and their surrounding areas along “One Belt and One Road” (2015)

Song Yang1,2, Hou Xiyong 1*

1. Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, P. R. China;

2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China

*Email: xyhou@yic.ac.cn

Abstract: Based on Landsat 8 OLI satellite images captured in 2015, reference to the classification criteria and drawing specifications of GlobeLand30, use the method of Support Vector Machine (SVM) provided by ENVI 5.2 to obtain the dataset of land cover classification in 25 port cities and their surrounding areas along “One Belt and One Road”. After strict modification and precision verification, the status quo of ecological environment of 25 port cities and their surrounding areas could be comprehended easily based on this dataset, including the change of land use and ecological environment.

Keywords: One Belt and One Road; port cities; land cover; ecological environment

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

2015年“一带一路”港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集

数据库(集)英文名称

A dataset of land cover classification in 25 port cities and their surrounding areas along “One Belt and One Road” (2015)

数据作者

宋洋、侯西勇

通讯作者

侯西勇(xyhou@yic.ac.cn)

数据时间范围

2015年

地理区域

25个港口城市及其周边区域,港口城市包括上海、釜山、新加坡、雅加达、皎漂、曼谷、关丹、孟买、瓜达尔、加尔各答、吉大港、科伦坡、多哈、阿巴斯、吉达、迪拜、里斯本、圣彼得堡、吉布提、苏丹港、亚历山大、比雷埃夫斯、伊斯坦布尔、悉尼、达尔文。

空间分辨率

30 m

数据量

28.7 MB

数据格式

*.Tif,*.tfw,*.dbf,*.ovr,*.xml

数据服务系统网址

http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/382

基金项目

国家自然科学基金项目(31461143032)

数据集组成

本数据集主要包括25个港口城市及其周边区域的2015年土地覆盖分类数据,这些数据保存为1个压缩文件(PortLC2015_OBOR.zip),每个城市的数据单独存贮在以城市命名的文件夹里,总数据量28.7 MB。

引 言

为响应“一带一路”战略构想,科技部国家遥感中心将“一带一路”生态环境状况遥感监测作为“全球生态环境遥感监测”2015年度报告的主题。港口是“一带一路”基础设施建设的重点任务之一,对“海上丝绸之路经济带”沿线重要港口城市生态环境现状进行遥感监测意义突出。因此,以全球海运经济活动的地理分区特征、港口区位特征与发展现状为基础,根据港口在“一带一路”建设过程中发挥的作用及其与中国合作的密切程度,选择25个港口城市(图1),对港口城市及其周边地区进行土地覆盖分类研究,得到“一带一路”港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集,并提供数据共享。相关研究成果作为“全球生态环境遥感监测”2015年度报告的一部分,反映“一带一路”沿线港口城市的生态环境发展状况。

1 “一带一路”沿线重要港口城市空间分布

1 数据采集和处理方法

1.1 数据来源

本研究以美国地质勘探局(http://glovis.usgs.gov/)提供下载的2015年Landsat OLI8的30 m分辨率多光谱影像为数据源。考虑到港口城市近海的地理位置,主要下载夏秋季节无云或少云的数据。表 1所示的是每个港口城市所用的遥感卫星影像序列号。

1 港口城市Landsat8影像数据源

港口城市

影像序列号

港口城市

影像序列号

上海

LC81180382015215LGN00

LC81180392015215LGN00

苏丹

LC81710462015202LGN00

LC81710472015202LGN00

釜山

LC81140352015155LGN00

LC81140362015155LGN00

LC81150352015146LGN00

LC81150362015146LGN00

曼谷

LC81280512015141LGN00

LC81290502015308LGN00

LC81290512015308LGN00

LC81300502015075LGN00

迪拜

LC81590432015262LGN00

LC81600422015269LGN00

LC81600432015269LGN00

LC81610422015228LGN00

雅加达

LC81220642015243LGN00

LC81220652015227LGN00

LC81230642015266LGN00

LC81230652015218LGN00

亚历山大

LC81770382015244LGN00

LC81770392015244LGN00

LC81780382015267LGN00

LC81780392015267LGN00

圣彼得堡

LC81840182015229LGN00

LC81840192015229LGN00

LC81850182015236LGN00

LC81850192015236LGN00

加尔各答

LC81380442015323LGN00

LC81380452015323LGN00

LC81390442015298LGN00

LC81390452015298LGN00

阿巴斯

LC81590412015262LGN00

LC81590422015262LGN00

LC81600412015269LGN00

LC81600422015269LGN00

吉达

LC81690442015268LGN00

LC81690452015268LGN00

LC81690462015268LGN00

LC81700452015259LGN00

LC81700462015259LGN00

伊斯坦布尔

LC81790312015194LGN00

LC81790322015210LGN00

LC81800312015249LGN00

LC81800322015249LGN00

LC81810312015240LGN00

里斯本

LC82040332015177LGN00

吉大港

LC81360442015309LGN00

LC81360452015293LGN00

多哈

LC81620422015235LGN00

LC81620432015235LGN00

LC81630422015274LGN00

LC81630432015258LGN00

孟买

LC81470462015274LGN00

LC81470472015290LGN00

LC81480462015281LGN00

LC81480472015281LGN00

新加坡

LC81250592015152LGN00

瓜达尔

LC81550432015266LGN00

悉尼

LC80890832015059LGN00

LC80890842015059LGN00

LC80900832015338LGN00

LC80900842015338LGN00

达尔文

LC81060682015131LGN00

LC81060692015147LGN00

关丹

LC81260572014060LGN00

LC81260582015207LGN00

科伦坡

LC81410552015008LGN00

LC81410562015056LGN00

LC81420552015047LGN00

比雷埃夫斯

LC81820342015231LGN00

LC81830332015190LGN00

LC81830342015190LGN00

皎漂

LC81340472015327LGN00

吉布提

LC81660522015279LGN00

1.2 数据处理方法

参考全球30 m土地覆盖数据集(http://globallandcover.com/GLC30Download/index.aspx)的土地分类系统确立重要港口城市土地覆盖分类系统,利用ENVI5.2软件,采用基于支持向量机的监督分类方法[1-4]对每个城市及其周边地区的土地覆盖进行遥感分类,然后参考高分二号卫星和Google Earth高分辨率影像对分类结果进行修正和结果验证,最终生成2015年“一带一路”重要港口城市土地覆盖集。本数据集的制作参考了同类数据集(Globeland30),数据集区域只集中于“一带一路”沿岸的25个港口城市及其周边区域,但是数据时相较新,同时为了更好地反映连续建成区内部的生态环境状况,对连续建成区内部的绿地也进行了分类。

2 土地覆盖类型及定义

代码

类型

定义

10

农田

用于种植农作物的土地,包括水田、灌溉旱地、雨养旱地、菜地、牧草种植地、大棚用地、以种植农作物为主间有果树及其他经济乔木的土地;以及茶园、咖啡园等灌木类经济作物种植地。

20

森林

乔木覆盖且树冠盖度超过30%的土地,包括落叶阔叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、常绿针叶林、混交林;以及树冠盖度为10%~30%的疏林地。

30

草地

天然草本植被覆盖,且盖度大于10%的土地,包括草原、草甸、稀树草原、荒漠草原;以及城市人工草地等。

40

灌丛

灌木覆盖且灌丛覆盖度高于30%的土地,包括山地灌丛、落叶和常绿灌丛;以及荒漠地区覆盖度高于10%的荒漠灌丛。

50

湿地

位于陆地和水域的交界带,有浅层积水或土壤过湿的土地,多生长有沼生或湿生植物。包括内陆沼泽、湖泊沼泽、河流洪泛湿地、森林/灌木湿地、泥炭沼泽、红树林、盐沼等。

60

水体

液态水覆盖的区域,包括江河、湖泊、水库、坑塘、海洋等;

80

不透水层

指能够阻止水直接渗透到土壤中的任何自然和人工表面,主要由城市用地中的交通用地、建筑用地、工矿用地和建筑物屋顶等组成。

90

裸地

植被覆盖度低于10%的自然覆盖土地,包括荒漠、沙地、砾石地、裸岩、盐碱地等。

2 数据样本描述

2.1 数据组成

本数据集主要包括25个港口城市及其周边区域的2015年土地覆盖分类数据,这些数据保存为1个压缩文件(“一带一路”港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集.rar),每个城市的数据单独存贮在以城市命名的文件夹里,总数据量共28.7MB。每个文件夹中单独存储相应的.tif栅格数据文件,为8 Bit栅格数据结构,以整型数据表达属性信息;采用的坐标系统为UTM-WGS84。

2.2 数据样本

基于支持向量机的监督分类方法,经过修正与精度验证工作,完成2015年“一带一路”25个港口城市及周边地区的土地利用分类数据。图2为釜山及周边地区的土地利用分类数据样本。土地覆盖遥感解译结果表明,釜山连续建成区及其周边50 km缓冲区范围的陆地区域的主要土地覆盖类型是森林,面积为3875.08 km2,占69.01%,其次是不透水层,面积为710.7km2,主要分布在城市建成区内,占12.66%,农田面积为694.09km2,主要分布在下游河流入海口和山谷区域,面积为694.09 km2,占12.36%;连续建成区的面积为253.39 km2,以不透水层和植被覆盖为主,面积分别为154.16 km2和96.11 km2,占建成区的比例分别为60.84%和37.93%。其他类型的土地覆盖面积相对较小,且空间分布较为零散。

 图2 2015年釜山及其周边土地覆盖类型图

3 数据结果与验证

3.1 数据结果与精度验证技术路线

基于Google earth的高分辨率影像进行目视解译,所得数据用于分析2015年“一带一路”港口城市及其周边区域土地利用遥感制图结果的精度特征,技术路线如图3所示。具体过程为:(1)利用ArcGIS中的Generate工具,在各港口城市建成区以及缓冲区内生成等间距采样点;(2)将点数据与解译结果图进行叠加,在点属性表中添加新的属性字段记录样点落入的多边形的属性信息;(3)根据样点的经纬度坐标,基于Google Earth高空间分辨率影像判读样点的实际土地利用类型;(4)基于混淆矩阵计算总精度和Kappa系数,分别为25个港口城市的土地利用解译结果进行精度评价。

3 数据验证技术流程图

3.2 数据结果验证方法

混淆矩阵为最常用的土地利用遥感制图精度评价方法,根据混淆矩阵能够计算出总体精度和Kappa系数。混淆矩阵是由n行n列组成的矩阵,n为类别数。混淆矩阵的列方向依次为实际类别的第1列,第2列,…,第n类的代码或者名称;矩阵的行方向依次为分类结果各类别的第1列,第2列,…,第n类的代码或者名称;矩阵中的元素是指各类的样点数。

总体分类精度等于被正确分类的样点总和除以总样点数,被正确分类的样点沿着混淆矩阵的对角线分布,它显示出被分类到正确地表真实分类中的样点数。而Kappa系数能够更全面、更客观的反映图像分类的总体精度。计算公式为:

式中,P为总体精度,N是用于精度评估的总样点数;n为混淆矩阵中的总列数;xii为混淆矩阵中第i行、第i列上样点数;xi+和x+i分别是第i行和第i列的总像素数量,K为Kappa系数。

3.3 数据结果验证精度

“一带一路”港口城市及其周边区域2015年土地利用遥感分类数据的精度评价结果如表3。可以看出,25个港口城市的土地利用遥感分类结果的总精度都较高,除了加尔各答为88.94%,其他均在90%以上;Kappa系数普遍在0.8以上,多数城市的Kapp系数在0.85以上。说明25个港口城市及其周边区域的土地利用分类效果较好。

3 “一带一路”港口城市土地覆盖数据集精度验证结果

城市

总精度(%)

Kappa系数

科伦坡

97.32

0.91

阿巴斯

96.10

0.88

比雷埃夫斯

90.50

0.90

达尔文

96.00

0.94

釜山

94.19

0.88

迪拜

95.83

0.90

瓜达尔

97.92

0.96

多哈

96.63

0.82

关丹

97.41

0.83

吉布提

93.00

0.88

吉达

96.23

0.85

吉大港

93.15

0.89

皎漂

92.11

0.89

曼谷

93.59

0.87

上海

93.25

0.90

孟买

90.77

0.87

加尔各答

88.94

0.81

圣彼得堡

95.23

0.93

苏丹港

97.63

0.79

里斯本

93.13

0.91

新加坡

97.06

0.95

悉尼

97.04

0.94

亚历山大

96.94

0.95

雅加达

91.52

0.88

伊斯坦布尔

97.37

0.96

4 数据使用方法和建议

可利用ArcGIS等地理信息系统软件对本数据集进行编辑、查询。本数据集代表性强,可以作为“一带一路”沿线重点港口城市生态环境监测的基础数据集,应用于土地利用变化、生态环境变化等研究。

5 数据作者分工职责

宋洋(1988—),男,山东乳山人,博士研究生,研究方向为海岸带土地利用变化。主要承担工作:Landsat8 OLI影像数据采集、基于向量机的监督分类方法使用、对分类后数据的分析与修改、土地利用分类数据的精度验证等。

侯西勇(1975—),男,山东泰安人,博士,研究员,博士生导师,中国地理学会会员(S110006477M) ,研究方向为海岸带土地利用变化与海岸线变化遥感监测、脆弱性评价及综合管理等方面的研究。主要承担工作:本数据集的整体设计思路。

致 谢

感谢科学技术部国家遥感中心的邀请,使得我们有机会参与“全球生态环境遥感监测”2015年度报告的研究工作,并负责“21世纪海上丝绸之路”港口城市部分的研究任务,正是得益于这一工作才有此数据集的完成。同时也感谢国家遥感中心的工作人员在研究过程中所做的大量协调性工作和具体帮助,感谢王远东、刘静、王俊惠、魏辽生、王晓利、侯婉等在技术方案设计与讨论、基础数据下载与预处理等方面所做的工作和贡献。

参考文献

[1] 刘炜. 土地利用_覆被变化信息遥感图像自动分类识别与提取方法研究[D].西北农林科技大学, 2012.

[2] 傅文杰, 洪金益, 林明森. 基于光谱相似尺度的支持向量机遥感土地利用分类[J]. 遥感技术与应用, 2006, 21(1): 25–30.

[3] 荆鑫,舒清态,刘庆生. 基于支持向量机的TM遥感影像土地利用_覆盖类型监测[J]. 安徽农业科学, 2014, 42(22): 7631–7632.

[4] 杨青生,黎夏. 基于支持向量机的元胞自动机及土地利用变化模拟[J]. 遥感学报, 2006, 10(6): 836–846.

引用文章

宋洋, 侯西勇. 2015年“一带一路”25个港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集(讨论版)[J/OL]. 中国科学数据, 2017. DOI: 10.11922/csdata.170.2017.0131.

引用数据

宋洋, 侯西勇. 2015年“一带一路”25个港口城市及其周边区域土地覆盖分类数据集(讨论版)[DB/OL]. Science Data Bank, 2017. DOI: 10.11922/sciencedb.382.

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