国家土地覆盖数据的生产与建库

摘要：土地覆盖变化的研究和分析，能够揭示自然与人文过程交叉最密切的一些问题，为此世界上主要的发达国家均开展了本国的国家级土地覆盖数据的生产。本文在参考国内外土地覆盖数据生产相关经验的基础上，结合我国国情，基于陆地卫星影像，按照所研制的30米土地覆盖分类系统，论述了采用非监督分类、监督分类与人工解译相结合的方法生产我国国家级土地覆盖数据和基于ORACLE数据库建立国家土地覆盖数据库的过程。
 关键词：基础地理数据   土地覆盖数据   土地覆盖数据库

1. 前言
 土地资源是一个国家或地区赖以生产和发展的重要物质基础，随着人口的增长和经济建设的迅速发展，土地资源的合理开发利用和保护日益成为人们探索的重大问题。同时，土地覆盖数据对全球变化、环境监测、粮食估产、碳循环计算与评估等研究和应用具有重要的指导意义。因此，基于遥感对地观测技术实施土地覆盖数据的生产受到越来越多的重视。
 美国采用地球资源观测卫星（LANDSAT）影像，使用计算机自动分类方法，生产了覆盖全国的土地覆盖数据（如MRLC1990和美国的MRLC2001项目），并用ArcSDE对该数据进行了管理[9]。
 联合国粮农组织（FAO）和联合国环境保护署（UNEP），采用地球资源观测卫星影像，使用人工分类的方法，已生产了10个非洲国家约850万平方公里面积的土地覆盖数据。目前，正在开展全球土地覆盖网（GLCN）项目，并计划完成基于LCCS（土地覆盖分类系统）的全球约1390万平方公里土地覆盖数据的生产任务[8]。
 中国科学院于1992年设立了“国家资源环境遥感宏观调查与动态研究”项目，使用地球资源观测卫星影像及相关辅助数据，生产了我国的土地覆盖数据。随后，中国科学院先后几次又对该数据进行了更新[1]。
 结合1999年国家环境保护总局开展的“中国西部地区生态环境现状遥感调查”项目和国家测绘局1：5万数据建库项目，国家测绘局设立了科技攻关项目对土地覆盖数据生产中的有关技术难题进行攻关，并订购了覆盖全国的遥感卫星影像。同时，针对土地、测绘、农业、林业、水利、规划、环保等部门对土地覆盖数据的迫切需求，依托遥感对地观测技术和数字图像处理领域的最新成果，利用国家基础地理信息系统1:5万数据库相关产品（数字影像、矢量数据等），历时3年生产了国家级别意义上的30米土地覆盖数据（见图1）。2003年完成了该土地覆盖数据的建库任务。30米国家土地覆盖数据库是我国1:5万国家基础地理信息数据库中唯一的专题数据库，也是我国地理空间数据框架的重要组成部分。它是构建数字地球、数字中国和数字省区不可或缺的信息源。
2. 数据生产
 2.1. 分类系统
 国际上对土地覆盖数据研究的焦点主要集中在基于遥感卫星影像的土地覆盖分类系统、土地覆盖数据的获取手段、质量评价系统等方面。通过收集国内外主要的14种分类体系[6~9]，进行比较后发现，这些分类体系主要可以分成两种类型：一种是以土地利用为主的分类体系，
 多从土地被利用的程度以及人为对它的影响出发进行分类；另一种是以了解土地现状及其自然属性为主的分类体系，着重考虑土地覆盖的自然属性[4]。
 为此，采用列表统计的方法对这14种分类体系的分类要素进行了研究。首先，研究这些分类体系采用了哪些分类要素；其次，研究分类要素与类别的关系；最后，根据分类要素的选取原则，选取统计分析中出现频率较高的分类要素；选取多数用户迫切需要的分类要素；选取在LANDSAT7多光谱卫星影像上具有色彩、纹理、亮度和密度等特征明显的分类要素。通过上述方法，明确了基于LANDSAT7多光谱30米空间分辨力卫星影像的一级分类要素（6类）和二级分类要素（24类）（见表1）。
 由于该分类系统是在国内外比较有代表性的分类体系的基础上产生的，因此，具有一定的通用性，用户还可根据自己的特殊需求，进行扩展和细分。
 表1.30米土地覆盖数据分类系统
 Table1. Landcover Classification System of NLCD
编码 名称 编码 名称
1 耕地 43 水库、坑塘
11 水田 44 冰川和永久积雪
12 旱地 45 海涂
2 林地 46 滩涂
21 有林地 5 建成区
22 灌木林地 51 城镇
23 疏林地 52 农村居民点
24 其它林地 6 未利用地
3 草地 61 沙地
31 高覆盖度草地 62 戈壁
32 中覆盖度草地 63 盐碱地
33 低覆盖度草地 64 沼泽地
4 水域 65 裸土地
41 河渠 66 裸岩、石砾地
42 湖泊 67 其它

 2.2. 生产流程
 在确定的土地覆盖分类要素基础上，结合试验结果，基于LANDSAT基础分类影像和目视解译影像[3]，参考土地利用图、地形图、解译样片和其他一些辅助判读资料和数据，使用ERDAS Imagine 8.4.1遥感处理软件，采用计算机非监督分类、监督分类与人工解译相结合的方法，生产了30米的土地覆盖分类数据。其生产流程见图2。
 

 首先，对影像进行非监督分类，对分类属性表进行人工解译，确定其类别属性；其后经人工解译后的非监督分类的分类属性表转化成适用于监督分类的分类模板文件，再执行监督分类。试验表明该方法可以节省作业人员的解译工作量，把作业人员在大面积的影像中寻找分类要素的工作方法，革新为作业人员只对计算机所选取分类要素进行解译，判断其归属类别属性的过程。试验证明该方法可提高5%左右的分类精度[2]。
 由于受种种条件的限制，采用计算机自动分类生产的土地利用覆盖图的分类精度不高，如地球卫星公司（Earth Satellite Corporation）使用TM影像（约7300景），制作的全球第一个土地覆盖数据库（GeoCover_LC 1.0），对12种地物的分类精度平均为75%[7]。主要是计算机自动分类无法解译 “同物异谱”、“同谱异物”的分类要素。为此，在流程的最后阶段使用人工目视解译的方法解决该问题以提高土地覆盖数据的分类精度。
 2.3. 生产质量控制
 全国土地覆盖生产的质量控制实行两级检查、一级验收。检查的内容及图幅比例为100%；验收则抽取大于10%比例的图幅进行全部内容详查，对100%图幅的重点内容进行概查。
 2.4. 精度评定
 精度评定工作包括：1）分析可能的误差原因，如Landsat 数据的质量和制图误差，影像数据源和参照数据的时间差异，空间不确定性因素等，建立适合于应用目的，且在实践中可行的抽样方案；2）利用高分辨率卫星遥感影像或航空影像，对现有的土地覆盖分类数据进行多维空间的复合分析，对大面积土地覆盖数据的精度进行检验；3）选择和建立统计上可靠的，并与抽样相适应的统计量，对精度评价的结果进行分析。结果显示，30米土地覆盖数据的一级分类要素精度在75%~90%，二级分类要素的精度为60~70%，其中，水域分类要素的精度较高达到90%，草地的分类精度较差为50%~60%。从地域上看东北、华北的土地覆盖分类精度高于华南和西北地区的分类精度。图斑边界定位误差均小于2个像素。
3. 数据建库与系统功能
 3.1. 入库前的处理
 按照地域特征，用于建库的土地覆盖数据可以分成两部分，一是中国测绘科学研究院组织生产的土地覆盖西部数据（12个省）；二是四川省测绘局组织生产的中东部数据（21个省）。由于西部和中东部土地覆盖数据所使用的原始影像，存在几何精纠正方面的问题，致使西部与中东部土地覆盖数据在接边时，存在平移和旋转两方面的误差，考虑到西部与中东部数据在分类体系、作业方法、数学基准和数据组织形式等方面的差异，在入库前，对土地覆盖数据进行了规则化处理：即在不改变原土地覆盖数据分类精度的基础上，使西部和中东部数据具有统一的分类标准。这包括两方面的工作，一是分类代码一致但分类内容不一致，需要调整已分类数据的分类代码，使相同的分类代码具有相同的分类内容；二是将分类过细区域的分类要素进行合并，使两期的分类数据采用相同的分类体系。
 西部数据采用的投影系统为双标准纬线等面积圆锥投影（ALBERS  EQUAL AREA CONIC），而中东部数据采用的是6度带高斯投影。为此，将西部数据处理成6°分带的高斯—克吕格投影。坐标系统采用了1980西安坐标系和1985国家高程基准。
 然后，对所有的数据进行了接边处理、数据镶嵌和裁切等处理工作。确保土地覆盖数据库中的所有数据，具有相同的分类标准、数学基准和分幅范围。经处理后的30米土地覆盖数据的栅格数据量为2104MB，矢量数据量为3640MB，元数据文件为752个。
 3.2. 数据建库
 土地覆盖数据按照栅格和矢量两种类型的数据集进行组织。主要包括11个数据块，这11个栅格数据块分别与高斯－克吕格投影6度分带的投影带相对应，在每一个带内，从南到北组成一个连续无缝的土地覆盖数据块，每个数据块内的数据具有相同的特征和空间参考。
 元数据按照1：25万的标准图幅进行采集，一个图幅对应一个文件，共包括48个元数据项。
 建库流程详见图3。
 3.3. 系统功能
 基于Client/Server体系结构，土地覆盖数据库系统建立在ORCLE8i、ArcSDE和ArcGIS的基础之上，界面由ArcGIS提供的控件定制，利用ArcGIS提供的VBA开发环境进行了二次开发，具有数据显示浏览、查询检索、统计制表、数据分发等功能。
 3.3.1. 查询浏览
 按照新旧标准图号（1：25万、1：5万等），1：25万的省级、地级、县级等境界范围系统计算相应的坐标范围，显示该范围内的数据。同时，可任意放大或缩小视图范围，还可通过预先定义的书签来快速定位数据的显示范围，并支持多种数据的叠加显示和漫游。
 3.3.2. 数据统计
 根据1：25万的省级、地级、县级等境界范围、标准图幅范围（1：25万、1：5万等）、任意的矩形范围统计覆盖区域内的分类要素的面积、百分比等特性，并生成统计表格（见图4）。
 3.3.3. 数据输出
 支持根据1：25万的省级、地级、县级等境界范围、标准图幅范围（1：25万、1：5万等）、任意的矩形范围确定的数据输出。数据输出的类型为矢量数据（ARCINFO Coverage）、栅格数据（ERDAS IMAGINE,GEOTIFF,GRID）和元数据（.txt），见图5。
4. 应用
 全国土地覆盖数据库是在国家测绘局系统内建成的第一个专题数据库，生产了基于统一分类标准、统一的数学基础、统一的数据组织形式的全国30米土地覆盖栅格数据、矢量数据和元数据。作为国家地理空间基础框架的重要组成部分，为国家经济和社会信息化的公共基础数据平台，增添了新的重要内容。它的建成，对于拓宽基础地理数据的应用领域，提高应用层次，促进各行业及国家信息化建设与发展进程，国家信息资源的有效利用等，具有积极的推动作用。
 到目前为止，已经广泛应用于防灾减灾、生态保护、环境规划和监测、国土和水资源调查、林业资源调查管理、退耕还林还草工程设计、数字省区建设等方面，并在地理空间基础框架工程，基础地理信息在现代农业管理应用科技示范项目、国家地理单元与地理实体数据集建设工程、全国环境监测等项目中取得了良好的应用，产生了明显的社会效益和经济效益。

参考文献
Liu Jiyuan，etc. Study on Medium-Scale Investigating China Resources and Environment Information by Remote Sensing[M], China Technology Press,1996.[刘纪远，等.中国资源环境遥感宏观调查与动态研究[M].中国科学技术出版社，1996]
Zhao Yousong, Li Jingwei, Generating the National Land Cover map based on ETM+[J],Science of Surveying and Mapping,2001,3: 39-42.[赵有松，等.基于ETM+制作土地利用覆盖图--以制作北京1:5万土地利用覆盖图为例[J], 测绘科学, No. 3, 2001, p. 39-42.]
Zhao Yousong, Li Jingwei, The Application Study of the Etm+ Image on Generating the Landcover/Landuse Data by the Automated Process[J], Remote Sensing Information, 2001.[赵有松, 等.ETM+影像用于土地利用自动分类的试验研究[J], 遥感信息, 2001,2:38-42.]
Zhao Yousong, Li Jingwei, Chen Jun, A study on the Image Classification System with 30m resolution, Proceedings of the 3rd Symposium of Land Information System[A], Changzhou, China, 2000.[赵有松，等.30米空间分辨力土地利用/土地覆盖分类系统的研究[A]. 常州：第三届中国土地信息系统学术研讨与经验交流会论文集[C]，2000：201-210.]
Wang Donghua,etc. Established the National 1:25K Digital Elevation Model Data Base[J], Bulletin of Surveying and Mapping, 2001,10: 29-31.[ 王东华，等.全国1:25万数字高程模型数据库的设计与建库[J],测绘通报，2001,10:29-31.]
Anderson, J. R., Hardy, E. E., Roach, J. T. and Witmer, R. E., 1976, "A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data," U.S. Geological Survey, Professional Paper 964.
gkoeln@earthsat.com
http//:www.fao.org
http://www.epa.gov/mrlc/