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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (3): 32-38    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.03.05
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森林覆盖产品在中国区域的质量评价
温亚南1,2(), 车亚辉1,2, 光洁1(), 张晓美1, 李正强1
1.中国科学院空天信息创新研究院,北京 100101
2.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049
Quality evaluation of forest cover products over China
WEN Yanan1,2(), CHE Yahui1,2, GUANG Jie1(), ZHANG Xiaomei1, LI Zhengqiang1
1. Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
全文: PDF(2036 KB)   HTML  
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摘要 

森林覆盖是森林土地管理、监测和规划中常用的变量,也是生物多样性影响评估和量化碳储存的重要参考依据。遥感技术因其客观、快速、宏观的优点,在森林资源监测方面逐渐获得了广泛应用。为了让基于遥感技术手段获取的森林覆盖产品得到更好的应用,对这类产品进行精度验证和质量评价非常重要。选取了2种广为应用的基于遥感技术获得的森林覆盖产品: 美国马里兰大学2015年森林覆盖产品(University of Maryland,UMD)和日本ALOS 卫星2015年森林覆盖产品(Japan Aerospace Exploration Agency forest/non-forest,JAXA FNF),通过产品对比和地面验证的方法,对其进行了精度验证和质量评价。首先,通过定性分析和统计分析,分别从整体和局部比较UMD和JAXA FNF这2种产品森林覆盖率。然后,为了进一步分析两者的差异性,基于Global Forest Watch(GFW)2000—2015年森林资源变化统计数据、中国林业和草原局第九次全国森林资源调查统计数据(CFGA)对这2种森林覆盖产品进行了地面验证。研究结果表明,在我国西部、南部和中东部JAXA FNF的森林覆盖率估计明显偏高,在我国东南部各省,UMD和JAXA FNF的一致性较好,但略微偏高; UMD和JAXA FNF与GFW和CFGA森林覆盖率数据在所有省份虽都存在一定的差异,但是JAXA FNF的差异性更大,平均绝对误差约为UMD的3倍,总体上,相比JAXA FNF,UMD森林覆盖的反演精度更高。

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温亚南
车亚辉
光洁
张晓美
李正强
关键词 森林覆盖产品UMDJAXA FNF地面验证质量评价    
Abstract

Forest coverage is a common variable in forest management, monitoring and planning. It is also an important reference for biodiversity impact assessment and carbon storage quantification. Due to its objective, fast and macroscopic advantages, remote sensing technology has gradually been widely used in forest resources monitoring. In order to get better application of forest cover products based on remote sensing technology, validation and quality evaluation are particularly important. Two widely used forest cover products (UMD and JAXA FNF) were selected in this paper. UMD (University of Maryland) forest cover product was derived by EDENext Data Management Team from original datasets produced by UMD et al. 2013/UMD/Google/USGS/NASA. The forest/non-forest (FNF) product from ALSO/PALSAR data in 2015 was available on the Earth Observation Research Center, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA). Validation and quality evaluation were carried out by comparison between products and ground-based survey data. UMD and JAXA FNF forest cover products were compared through qualitative analysis and statistical analysis. The results show that the forest coverage rate of JAXA FNF in western, southern and central eastern China is significantly higher than that of UMD. In southeastern provinces of China, the consistency of UMD and JAXA FNF is better, but both of them are higher than ground-based data. In general, the accuracy of UMD is higher than that of JAXA FNF. Although the forest coverage data of UMD and JAXA FNF and GFW and CFGA are different in all provinces, the difference of JAXA FNF is larger, and the average absolute error of JAXA FNF is about 3 times of UMD.

Key wordsforest cover product    UMD    JAXA FNF    validation    quality evaluation
收稿日期: 2019-09-04      出版日期: 2020-10-09
:  TP79  
基金资助:国家重点研发计划项目“全球变化大数据的科学认知与云共享平台”(2016YFA0600302);国家自然科学基金重大项目“地球气候系统能量平衡宏观现象的月基观测研究”(41590855);国家自然科学基金面上项目“多源卫星遥感反演气溶胶光学特性研究”(41471306)
通讯作者: 光洁
作者简介: 温亚南(1994-),女,硕士研究生,主要从事遥感产品不确定性理论和应用研究。Email: m15611670108@163.com
引用本文:   
温亚南, 车亚辉, 光洁, 张晓美, 李正强. 森林覆盖产品在中国区域的质量评价[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 32-38.
WEN Yanan, CHE Yahui, GUANG Jie, ZHANG Xiaomei, LI Zhengqiang. Quality evaluation of forest cover products over China. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(3): 32-38.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.03.05      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I3/32
区域 森林面积/(万hm2) 森林覆盖率/% 清查年度
吉林 785 41.49 2014年
上海 9 14.04 2014年
浙江 605 59.43 2014年
安徽 396 28.65 2014年
湖北 736 39.61 2014年
湖南 1 053 49.69 2014年
陕西 887 43.06 2014年
山西 321 20.5 2015年
辽宁 572 39.24 2015年
黑龙江 1 990 43.78 2015年
广西 1 430 60.17 2015年
贵州 771 43.77 2015年
宁夏 66 12.63 2015年
江苏 156 15.2 2015年
河北 503 26.78 2016年
北京 72 43.77 2016年
江西 1 021 61.16 2016年
西藏 1 491 12.14 2016年
甘肃 510 11.33 2016年
新疆 802 4.87 2016年
山东 267 17.51 2017年
云南 2 106 55.04 2017年
广东 946 53.52 2017年
天津 14 12.07 2017年
重庆 355 43.11 2017年
四川 1 840 38.03 2017年
内蒙古 2 488 21.03 2013年
福建 801 65.95 2013年
河南 359 21.50 2013年
青海 406 5.63 2013年
海南 187 55.38 2013年
台湾 210 58.79 1993年
全国 22 034 22.96 2014—2018年
Tab.1  第九次全国森林资源清查主要指标
数据集 数据源 空间分辨率 森林定义
UMD Landsat 30 m 树高>5 m,郁闭度>20%
JAXA FNF ALSO PALSAR 25 m 树高>5 m,郁闭度>10%
GFW Landsat 30 m 树高>5 m,郁闭度>20%
CFGA 调查统计数据 省域 郁闭度>20%
Tab.2  本研究所用森林数据基本情况比较
Fig.1  UMD和JAXA FNF产品各省(区、市)森林覆盖率数据绝对误差
Fig.2  UMD,JAXA FNF,GFW和CFGA产品各省(区、市)森林覆盖率数据
Fig.3  UMD 和 JAXA FNF产品与GFW各省(区、市)森林覆盖率数据绝对误差
数据类型 绝对误差所在范围/% 省(区、市)个数 所占比例/%
UMD [0,5] 13 40.6
(5,10] 10 31.3
(10,20] 9 28.1
(20,40] 0 0
JAXA FNF [0,5] 2 6.2
(5,10] 4 12.5
(10,20] 10 31.3
(20,50] 16 50.0
Tab.3  UMD和JAXA FNF产品与GFW森林覆盖率数据绝对误差统计
Fig.4  UMD和JAXA FNF产品与CFGA各省(区、市)森林覆盖率数据绝对误差
数据类型 绝对误差所在范围/% 省(区、市)个数 所占比例/%
UMD [0,5] 9 28.2
(5,10] 12 37.5
(10,20] 10 32.0
(20,40] 1 3.1
JAXA FNF [0,5] 9 28.2
(5,10] 6 18.7
(10,20] 5 15.6
(20,50] 12 37.5
Tab.4  UMD和JAXA FNF产品与CFGA森林覆盖率数据绝对误差统计
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