为获得The MODIS Land Cover Type product(MCD12Q1)、欧空局ESACCI、全球30 m地表覆被数据(FROM-GLC)在省级尺度的精度,从土地利用变更数据抽取含6个一级土地覆被类型、8个二级土地覆被类型的162478个样本点,采用混淆矩阵方法,从总体...为获得The MODIS Land Cover Type product(MCD12Q1)、欧空局ESACCI、全球30 m地表覆被数据(FROM-GLC)在省级尺度的精度,从土地利用变更数据抽取含6个一级土地覆被类型、8个二级土地覆被类型的162478个样本点,采用混淆矩阵方法,从总体精度、制图精度和用户精度角度评价3套数据的精度及适用性。结果表明:总体精度中,MCD12Q1一级总体精度为72.71%,二级为71.58%;ESACCI一级为75.63%,二级为64.61%;FROM-GLC一级为77.58%,二级为75.32%。研究发现,数据集在不同区域的总体精度不同,且总体精度与研究区的主导地类占比相关。运用统计分析方法得出3套数据总体精度的预测方程,本项研究克服了传统的总体精度应用不广泛的缺陷,并且建议遥感数据集使用者在选取遥感数据集时,将地域性因素纳入考虑范围中。展开更多
文摘为获得The MODIS Land Cover Type product(MCD12Q1)、欧空局ESACCI、全球30 m地表覆被数据(FROM-GLC)在省级尺度的精度,从土地利用变更数据抽取含6个一级土地覆被类型、8个二级土地覆被类型的162478个样本点,采用混淆矩阵方法,从总体精度、制图精度和用户精度角度评价3套数据的精度及适用性。结果表明:总体精度中,MCD12Q1一级总体精度为72.71%,二级为71.58%;ESACCI一级为75.63%,二级为64.61%;FROM-GLC一级为77.58%,二级为75.32%。研究发现,数据集在不同区域的总体精度不同,且总体精度与研究区的主导地类占比相关。运用统计分析方法得出3套数据总体精度的预测方程,本项研究克服了传统的总体精度应用不广泛的缺陷,并且建议遥感数据集使用者在选取遥感数据集时,将地域性因素纳入考虑范围中。
