我国区域OpenStreetMap土地覆被信息时空分布特征-《江苏农业科学》(2017年18期).docx

龙源版权所有 我国区域OpenStreetMap土地覆被信息时空分布特征作者：宋宏利 张晓楠来源：《江苏农业科学》2017年第18期 摘要：以我国区域为研究对象，分析了OpenStreetMap土地覆被信息的时空特征。结果表明，该数据在我国东北、华北、西北、华中、东南和西南6个地理分区均呈聚集状态分布，且数量表现出明显的差异性，东南区域是土地覆被信息最为集中的区域，该区域仅占研究区域总面积的5%，却集中了土地覆被信息总量的33%；土地覆被信息以人工地表和水体为主，二者之和约占土地覆被信息总量的80%，其次为林地、草地、耕地，裸地数量最小；随着空间分辨率从30 m升尺度至500 m，各种类别的样本数据均随之减少，但林地、草地及耕地的减少速度明显低于人工地表和水体；年际及月季尺度分析表明，除裸地外，其余5种土地覆被类别均呈现较为显著的增加趋势，这说明OpenStreetMap数据具有稳定的数据来源，具有较好的现势性，可以形成一定的时间序列。该研究为未来大尺度土地覆被遥感产品生产及验证过程中训练、参考数据的选择，特别是人工地表和水体，提供了一定参考，也为土地覆被遥感产品更新完善提供了有效的数据来源。 关键词：OpenStreetMap；土地覆被；时空分布；特征分析 中图分类号： S127 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2017）18-0274-04 收稿日期：2017-03-17 基金项目：河北省自然科学基金（编号：D2013402014）；河北省高等学校科学技术研究重点项目（编号：ZD2017212）。 作者简介：宋宏利（1980—），男，河北抚宁人，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为遥感产品精度验证。E-mail：songholi2003@163.com。 通信作者：张晓楠，硕士，副教授，主要研究方向为国土资源遥感。E-mail：360217051@。 2007年《Citizens as sensors：the world of volunteered geography》一文发表，自发地理信息的概念被首次提出[1]。随着WEB 2.0和互联网+等技术的出现，该数据已成为空间科学领域重要的数据来源，新地理信息时代已经到来[2]。土地覆被是地球表面各物质类型及其自然属性与特征的综合体[3]。精准的土地覆被信息已成为自然资源调查、环境监测、生物多样性保护、地理国情普查、气候变化及生态建模等领域的基础数据[4-8]。近年来，在国内外学者的共同努力下，自发地理信息在土地覆被相关研究领域取得了丰硕成果。Foody等以非洲西部为研究区域，采用Degree Confluence Project和GEOWIKI数据验证了GLOBCOVER产品中林地的类别精度，研究表明自发地理信息具有和官方数据相近的精度，可以用于土地覆被遥感产品的精度验证[9]；Estima等以葡萄牙为研究区域，分别分析了Flickr地理照片、OpenStreetMap数据在土地覆被产品验证中的应用，并认为在葡萄牙区域内，Flickr和OpenStreetMap数据具有数量大、时间连续等优点，可以有效解决地面实地调查数据稀少、调查成本巨大的不足[10-12]；为了探索自发地理信息在土地覆被分类中的可行性，Jokar等在未采用任何遥感和地面驗证数据的情况下，尝试单独采用OpenStreetMap原始数据，并以决策树分类算法为模型进行土地覆被分类制图，将分类结果与GMESUA数据进行比较[13]；与Jokar相似，Daniel等通过下载伦敦区域范围的Flickr和Geography数据，在支持向量机支持下，以相片的亮度、色度、饱和度以及边缘和GIST特征为分类指标，实现对照片的土地覆被分类，并将分类结果与GLC2000数据进行了比较[14]。然而经综合分析，上述研究多集中于非洲和欧洲区域，而关于我国区域自发地理信息在土地覆被领域的研究则鲜有报道。本研究以我国区域为研究范围，以OpenStreetMap数据为研究对象，拟从数量、时间序列、空间分布多个方面揭示我国区域OpenStreetMap数据的土地覆被类别特征。该研究结果将有助于揭示OpenStreetMap在该区域应用于土地覆被遥感产品更新完善的可行性，也为未来大尺度土地覆被遥感产品分类过程中训练样本及精度验证中参考样本的获取提供科学参考。 1 数据来源及预处理 1.1 数据来源 OpenStreetMap是2004年成立于英国的自发地理信息在线协作网站（http：//），该网站允许全球的自愿者通过注册，将个人采集的具有空间参考的地理信息共享到该地图平台，为全球用户提供免费的数据下载服务[15]。本研究所用数据下载于Geofabrik网站（http：//download.geofa