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World File Search System土地覆盖
土地覆盖验证协议 - eftas
为了确保地球观测衍生产品的可信度，评估分类结果（即土地覆盖图）的准确性应被视为地理空间地图制作中的强制性步骤。在这方面，最合适且毫无疑问的方法是使用收集的地面真实数据来验证地图结果，这些数据被认为是正确的 1 ，并且需要完全独立于用于地图制作的数据集。此外，这些地面数据应尽可能在图像配准的同一时期收集，从中可以得出土地覆盖使用图。第 1.4 节将进一步讨论这种“时间一致性”。地图准确性的定量测量是地图上的类别与现场观察到的独立地面真实数据之间的一致性或对应性水平。地面真实数据可以通过不同的方式收集，例如地面调查或使用 VHR 图像解释，我们称之为“伪真实”数据。然而，需要考虑到从图像解释获得的数据可能包含错误，地面调查总是比遥感更可取。
ATBD 土地覆盖 - LP DAAC
这两个参数都依赖于由 MODIS 2 级和 3 级产品合成的 1 公里网格数据库。输入包括：(1) 将分类限制在陆地区域和浅水区域的 EOS 陆地/水域掩模；(2) 从 MODIS 陆地波段 (1-7) 中的 MODIS BRDF/Albedo 产品 (MOD43B4) 得出的天底 BRDF 调整反射率 (NBAR)，调整为每 16 天周期的中值太阳角度的天底视图；(3) 从 1000 米分辨率的波段 1 (红色，250 米) 得出的空间纹理 MODAGTEX)；(4) 16 天周期的 1k 方向反射率信息 (MOD43B1)；(5) 16 天周期的 1km MODIS 增强植被指数 (EVI) (MOD13)； (6) 8 天内 500 米处的积雪 (MOD10)；(7) 8 天内 1 公里处的地表温度 (MOD11)；以及 (8) 地形海拔信息 (MOD03)。这些数据在一个月的时间段内合成，以在 1 公里网格上生成全球一致的多时间数据库，作为分类和变化表征算法的输入。
农田鸟类种群和农业土地覆盖
1.1。经济和环境中的主要农业，经合组织国家，2008-10。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.1。主要农业在经济和环境中的作用，经合组织国家，2008-10。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 3.1。转基因作物，经合组织和其他主要生产国，1996 - 2011年。。。。。65 6.1。生物乙醇生产，经合组织国家，1990 - 2011年。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 6.2。生物柴油生产，经合组织国家，1990 - 2011年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 10.1。酸化污染物的总排放量，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。136 10.2。氨发射2010年的天花板根据《远程跨跨空气污染公约》，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。138 11.1。总温室气体排放，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。。。。。。。147 12.1。 甲基溴化物的使用，世界和经合组织国家，1991 - 2010年。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 153 A.1。 用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。 。 。 。 。 。 175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176147 12.1。甲基溴化物的使用，世界和经合组织国家，1991 - 2010年。 。。。。。。。。。。。。。。。。。153 A.1。 用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。 。 。 。 。 。 175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176153 A.1。用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。。。。。。175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176175 A.2。在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。176
17. 土地利用土地覆盖分类的初级阶段
土地利用/土地覆盖 (LULC) 描述了地球的特征并表明了土地如何用于各种活动。土地覆盖变化是一个持续的过程，与城市化、森林砍伐、湖泊干涸、农业用地过度利用等有关。因此，它构成了经济规划和资源管理的重要基础。然而，在空间域中准备 LULC 数据是一项耗时费力的工作，需要大量的人力资源。在使用遥感卫星数据时，对一个区域的 LULC 进行分类是一项重大挑战。在过去十年中，机器学习 (ML) 因其强大的学习能力而呈现出日益上升的趋势和极大的兴趣，因为它能够在多个处理层上学习具有多个抽象级别的数据样本表示。由于 ML 方法的输出一致且对人为干预的要求较少，因此使用该方法对土地特征进行分类是地理空间领域的正确方法和当前趋势。用于 LULC 分类的 ML 技术：支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF)、最大似然分类器 (ML) 和深度人工神经网络 (ANN) 等监督算法是从多光谱卫星图像中提取主题信息的一些常用方法。1. 2001 年，Breiman 提出了一种集成分类方法，即随机森林 (RF)
卫星获取的土地覆盖数据精度评估
摘要 遥感数据得出的土地覆盖分类的精度评估已被认为是判断这些数据是否适用于特定应用的宝贵工具。空间数据精度领域的最新研究举措以及遥感数据在地理信息系统中的集成重新引发了对精度评估的讨论。本文通过基于位置精度和主题精度划分的评论来促进这一讨论。一个重要的观察结果是，评估数据精度的方法数量有限。然而，应用的定义因作者而异，特别是在主题精度的评估方面。准确度评估通常产生一个单一的测量值，例如均方根误差或正确分类的像素比例。这些单一测量值没有提供足够的信息，并且它们可能基于统计或方法论上无效的方法。因此，不应明确报告单个测量值以及评估这些测量值的整个过程。
基于遥感的城市土地利用/土地覆盖变化检测与监测
确定土地利用和土地覆盖变化对地球系统的影响取决于对过去土地利用实践、当前土地利用和土地覆盖模式以及未来土地利用和覆盖预测的理解，这些预测受到人类活动、经济发展、技术和其他因素的影响 [4,5,7,8]。关于城市结构和组成，可以认识到空间布局中有许多由微小不同材料组成的物体，这在地球观测卫星图像中产生了异质像素。此外，城市景观具有 3D 组件。当涉及到影响城市遥感的因素时，有必要研究几何分辨率（空间上分离物体）、光谱和辐射分辨率（按主题区分物体）和时间分辨率（在不同日期获得一致的图像材料 [1,9,10]
科林土地覆盖更新 2000 - 欧洲环境署
5.任务描述 .......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 5.1.准备工作。..........................................13 5.1.1.输入数据的收集 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.............13 5.1.2.来自 I&CLC2000 管理和技术团队的意见 ...........14 5.2.任务 1：IMAGE2000 — 图像购买、正射校正和欧洲及国家马赛克制作 ....................15 5.2.1.目标 ..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...15 5.2.2.任务描述 ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.2.3.职责。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.2.4。时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3。任务 2：CLC2000 — 检测土地覆盖变化。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3.1.目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3.2.任务描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3.3.职责。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.3.4.时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.4。任务 3：数据集成、验证和传播。。。。。。。。。。。。。。23 5.4.1.目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 5.4.2.任务描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 5.4.3。职责。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 5.4.4。时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 5.5。任务 4：质量保证/质量控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 5.5.1.目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 5.5.2。任务描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 5.5.3。负责任的合作伙伴。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 5.5.4。时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 5.6。任务5：项目管理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 5.6.1.目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........24 5.6.2.任务描述 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...24 5.6.3.负责任的合作伙伴 .................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 5.6.4。时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
IGBP 全球土地覆盖特征化过程分析
摘要 国际地圈生物圈计划 (rcnr) 呼吁开发改进的全球土地覆盖数据，以用于日益复杂的全球环境模型。为了满足这一需求，美国地质调查局和内布拉斯加州林肯大学的工作人员开发并应用了一种全球土地覆盖特征描述方法，该方法使用 1992-1993 年 1 公里分辨率的先进甚高分辨率辐射计 (fnvunn) 和其他空间数据。该方法基于无监督分类和广泛的分类后细化，产生了一个多层数据库，该数据库由八个手工覆盖数据集、描述性属性和源数据组成。独立的 IGBP 精度评估报告称，全球精度为 zs.s%，各大洲的结果从 63% 到 83% 不等。虽然数据质量、方法、解释器性能和物流都会影响结果，但 AvHnR 数据与复杂自然或受干扰景观中精细尺度、光谱相似的土地覆盖模式之间的关系存在重大问题。
砂拉越土地覆盖系统的发展
摘要 ：砂拉越土地覆盖系统 (LIMPAS) 是由马来西亚太空局 (MYSA) 开发并由砂拉越土地和测量局 (LSD) 实施的一项创新举措。该系统旨在通过整合先进的遥感技术，为决策者和土地管理官员提供准确和最新的土地覆盖变化数据。砂拉越是马来西亚 13 个州中最大的州，总面积为 12,417,000 公顷。传统上，这个广阔地区的土地覆盖制图需要十多年才能完成。为了解决这个问题，LSD 与 MYSA 合作，使用 SPOT 5 数据生成了 2013 年第一版土地覆盖地图 (LCM)，该方法采用了 eCognition 软件中的规则集开发方法。2023 年第二版 LCM 使用 SPOT 6/7 数据更新。结果表明，从第 1 版到第 2 版，农业用地增加了 2.8%，水域增加了 0.6%，裸地减少了 1.1%，城市增加了 0.4%，森林减少了 2.7%。森林面积的减少意味着为转变为农业而进行的森林砍伐，这可能导致农业用地增加。裸地的减少部分与城市扩张有关。LIMPAS 是一个基于网络的 Web-GIS 智能系统，用于管理砂拉越的土地覆盖，它是使用遥感、GIS 和 ICT 技术开发的，以传播这些信息。分析结果证明了该系统在利用信息传递方面的效率。总之，本文强调了 LIMPAS 系统对 LSD 和砂拉越州政府在土地管理方面的已证实的益处，包括确定新的土地所有权、评估泛婆罗洲公路开发的补偿成本、对电信塔位置进行适宜性分析以及进行洪水评估。
Lucas Luc历史/未来土地使用和土地覆盖...
Lucas土地使用和土地覆盖变更数据集（Lucas Luc）提供了关于0.1°空间分辨率的网格土地使用和土地覆盖变更（LULCC），目前涵盖欧洲（包括欧元域域）。连续地图可从1950-2100的年度步骤中获得。采用了新开发的土地使用转换器（LUT）来转换由土地使用协调数据集2（LUH2）提供的土地使用变更信息，以从地面PFT数据集中获取的工厂功能类型（PFT）分布的变化。1950年至2015年期间欧洲的年度PFT地图源自历史luh2数据集（LUH2 V2H），通过从2015年到1950年将LUT倒退。从2016年开始，基于LUH2（LUH2 v2.1F）的未来土地使用变化方案的年度PFT图将用于不同的共享社会经济途径（SSP）和代表性浓度途径（RCPS）组合，用于耦合模型建模对立的6阶段的框架（CMIP6）。所得的PFT时间序列 - Lucas Luc数据集 - 可以用作土地利用强迫到下一代RCM模拟，以降低欧洲 - 库德克斯社区的缩放CMIP6，并在FPS Lucas的框架内研究过去和未来Lulc对欧洲地区气候的变化的影响。