基于知识的GlobeLand30耕地数据质量检查方法与工程实践

被引：17

作者：

刘吉羽 ^{[1
]}

彭舒 ^{[2
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陈军 ^{[2
]}

廖安平 ^{[2
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张宇硕 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 西南交通大学地球科学与环境工程学院

[2] 国家基础地理信息中心

[3] 北京师范大学地理学与遥感科学学院

来源：

测绘通报 | 2015年 / 04期

关键词：

耕地; 数据质量检查; 全球地表覆盖制图;

D O I：

10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0108

中图分类号：

P208 [测绘数据库与信息系统];

学科分类号：

070503 ; 081603 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

全球地表覆盖数据产品Globe Land30研制的一项重要任务是设计和研发数据质量检查方法,降低地表覆盖10大类型分类提取的错判率与漏判率。本文以耕地为例,分析了影响全球耕地信息提取的主要质量因素,凝练了耕地的地域分布、人文相关知识、时空稳定性、物候特征等方面的知识,构建了基于知识的数据质量检查规则,设计了由整体到局部、分区域检查与修改交互式处理的策略,形成了一种基于知识的全球耕地数据质量检查方法;并利用该方法开展了Globe Land30耕地数据质量检查,将耕地数据精度提高到了83.06%。该方法对地理国情及其他地表覆盖研究具有借鉴意义。

引用

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共 19 条

[1] 全球30m地表覆盖遥感制图的总体技术 [J].