高分辨率全球地表覆盖遥感数据产品验证的关键理论与方法研究

Global land cover (GLC) data is fundamental and indispensable for a variety of scientific and societal needs, ranging from global climate change, and dynamic monitoring to sustainable development. Therefore, validation of GLC data is critically essential to guarantee reliable applications of GLC data, and is one of the cutting-edge theoretical issues in global land cover mapping with remote sensing. With respect to challenges arising from validation of high-resolution global land cover data, the purpose of this proposal is to develop generic methodology for validation of high-resolution GLC data. Four critical issues, which focus on global scale sampling plan, global allocation of samples, sample judgment, reference resource integration and accuracy assessment, are investigated as follows. (1) The proposal formulates a general-purpose global- and feature-scale sampling plan, and thus the optimal sample size in both global- and feature-scales can be determined. (2) The proposal presents an optimized two-stage stratification approach for allocation of samples globally accounting for spatial complexity and feature heterogeneity. (3) The proposal establishes the mechanism of degree of trust in sample judgment in the case of uncertainty in the process of sample validation due to errors in classification, global eco-region distribution, global phenological conditions, and invalid reference data. (4) The proposal develops a web-based online validation portal for integration of available heterogeneous validation resources and providing services for validation of GLC datasets. Based on this, global validation campaign will be conducted on a specific high-resolution GLC product. The contribution of this proposal is to develop a generic and coordinated approach and toolset for validating GLC data, and to employ that approach and tools for validation of existing datasets or any global land cover datasets that arise in the future.

全球地表覆盖数据是全球变化、地理世情监测等不可或缺的重要基础信息和关键参量，其精度评估和验证是保障有效应用的必要前提，也是全球地表覆盖遥感制图的前沿学术问题之一。针对已有粗分辨率全球地表覆盖数据的验证方法难以适用于高分辨率数据验证的关键难题，本项目以全球尺度抽样方案-样本布设-验证方法-验证资源集成-质量评估为主线，研究建立全球尺度地表覆盖数据验证优化抽样模型，实现顾及高分辨率地表覆盖特点的样本量优化计算方法；建立考虑空间复杂性和要素相关及异质性的全球范围样本优化布设方法；建立全球尺度样本验证不确定性条件下的样本判断可信度机制，实现其数据精度的可信评估；建立高分辨率地表覆盖数据在线验证系统原型，开展典型产品的全球验证实践。项目将建立一套相对完备的通用高分辨率全球地表覆盖数据验证理论方法体系，为国际已有数据产品或后续更高分辨率数据的全球验证提供理论方法支撑，以科学准确地评估其精度和可信度。

全球地表覆盖数据是全球变化、地理世情监测等不可或缺的重要基础信息和关键参量，其精度评估和验证是保障有效应用的必要前提，也是全球地表覆盖遥感制图的前沿学术问题之一。针对已有粗分辨率全球地表覆盖数据的验证方法难以适用于高分辨率数据验证的关键难题，本项目以全球尺度抽样方案-样本布设-验证方法-验证资源集成-质量评估为主线，研究建立了全球尺度地表覆盖数据验证二级优化抽样模型，实现顾及高分辨率地表覆盖特点的样本量优化计算方法；建立了考虑空间复杂性和要素相关及异质性的全球范围样本优化布设方法；建立了全球尺度样本验证不确定性条件下的样本判断可信度机制，实现其数据精度的可信评估。项目建立了一套相对完备的通用高分辨率全球地表覆盖数据验证理论方法体系，为国内外相关数据产品的全球验证提供理论方法支撑，以科学准确地评估这些产品的精度和可信度，并在国际上本领域推广应用，实现了全球地表覆盖数据分布式协同验证。.项目在开展理论方法研究的同时，还制定了全球地表覆盖产品验证方法规范，建立了国际上先进的地表覆盖在线验证工具平台GLCVal，实现了基于网络化的验证方法和支持工具，开展了典型地表覆盖产品的全球验证实践。依托此平台，开展了我国30m分辨率全球地表覆盖数据产品的全球验证实践，以及以中国为主导的全球地表覆盖数据产品国际验证。利用项目所提出的抽样模型和样本量估计方法，实现了对GlobeLand30（2000/2010/2020）三期全球地表覆盖数据、2000-2010年全球不透水层数据、以及中国基本城市土地利用类型制图EULUC-China训练样本数据等精度评估的样本量优化估计、抽样布样方案设计与可信度分级精度验证。成果编入了5部国家、地方和团体标准规范（《时序卫星影像数据质量检查与评价》、《土地覆被遥感产品真实性检验》、《上海市测绘成果质量检验标准》、《新型测绘产品质量抽样检验与评价》、《不动产权籍成果质量检验与评价》）。研究成果共发表论文36篇，其中SCI/SSCI论文34篇，申请/授权发明专利9项。部分成果获得测绘科技进步一等奖2项。