人工不透水面地表光譜和空間結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜，高精度的全球不透水面提取存在極大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)制圖策略依賴于光學(xué)數(shù)據(jù)或雷達(dá)數(shù)據(jù)，常很難將不透水面地表和裸地完全區(qū)分開來，導(dǎo)致不透水面地類存在較為嚴(yán)重的誤分現(xiàn)象。此外，人工不透水面的光譜反射率不僅與空間結(jié)構(gòu)（如建筑物的密集度和高度）相關(guān)，還受到玻璃、瀝青、砂石等建筑材料的影響?；诮ㄖ镏笖?shù)的提取策略多存在較為嚴(yán)重的漏分問題。

  針對(duì)全球人工不透水面的高精度提取，中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院研究員劉良云團(tuán)隊(duì)提出基于多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的不透水面提取算法和基于GEE平臺(tái)的全球不透水面產(chǎn)品生產(chǎn)框架：首先，利用GlobeLand30地表覆蓋產(chǎn)品、VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)和MODIS EVI植被指數(shù)產(chǎn)品，自動(dòng)提取全球高置信度的人工不透水面分類的訓(xùn)練樣本；其次，利用多時(shí)相Landsat-8 OLI反射率特征、Sentinel-1 SAR結(jié)構(gòu)特征和SRTM/ASTER DEM地形特征，采用隨機(jī)森林分類模型，以5°網(wǎng)格進(jìn)行逐區(qū)塊地自適應(yīng)隨機(jī)森林建模；最后，利用GEE云平臺(tái)的數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)和計(jì)算資源以及隨機(jī)森林分類模型，逐區(qū)塊地生產(chǎn)不透水面產(chǎn)品，并經(jīng)地理拼接生產(chǎn)2015年全球30米不透水面產(chǎn)品（MSMT_IS30-2015）。

  該研究在全球收集了1萬多個(gè)檢驗(yàn)樣本，并與國(guó)際上5套現(xiàn)有的全球30米不透水面產(chǎn)品（NUACI、FROM_GLC、GHSL、GlobeLand30和HBASE）進(jìn)行交叉驗(yàn)證和對(duì)比分析。結(jié)果表明，此次生產(chǎn)的全球30米不透水面產(chǎn)品（MSMT_IS30）總體精度為95.1%、kappa系數(shù)為0.898，優(yōu)于現(xiàn)有產(chǎn)品。

  相關(guān)成果以“基于多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的全球30米不透水面產(chǎn)品”（Development of a global 30-m impervious surface map using multisource and multi-temporal remote sensing datasets with the Google Earth Engine platform）為題，發(fā)表在《地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)》上。研究得到中科院重點(diǎn)部署項(xiàng)目、國(guó)家杰出青年科學(xué)基金、中科院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)的支持。

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