全球地表覆盖变化监测动态(土地利用)
全球地表覆盖变化监测动态(土地利用)
全球地表覆盖变化监测动态
美国过去15年的土地覆盖变化
美国国家土地覆盖数据库(NLCD)概况
美国土地变化监测评估计划(LCMAP)为描绘地表变化提供新视角
欧洲利用云计算与机器学习生成土地覆盖图
美国“土地覆盖/土地利用变化”项目计划
美国 “土地覆盖/土地利用变化”的应用主题
美国过去15年的土地覆盖变化
2019年5月20日,美国地质调查局发布了最新版的美国国家土地覆盖数据库(NLCD 2016年版)。该数据库覆盖了美国本土48个州从2001年到2016年15年间的土地覆盖变化数据。
数据库中包含七幅地图,分别描绘了美国2001、2004、2006、2008、2011、2013和2016年的土地覆盖类型和程度的变化。这些地图将全国每30米的地块分为16个主题类,例如牧场/干草、落叶林或农作物。NLCD 2016还表征了城市不透水和树冠的比例,以及美国西部的灌木,裸露地面和草地地区的比例首次出现。
图1. 2016年美国本土土地覆盖类型
(图片来源:USGS美国地调局)
该项目负责人Collin Homer表示:“从2001-2016年这15年中,有7.6%的美国本土土地的地表覆盖类型至少改变了一次。到目前为止,自2001年以来,美国境内最大的变化是林地,约占所有土地覆盖变化的一半,东南部的森林采伐和再生长,西部的火灾,病虫害和农业收割是主要原因。15年间,其他的土地覆盖类型也发生了变化,比如西部灌木丛减少的主要原因是火灾,北部大草原是受到农田扩张的影响,以及整个美国发生的城市扩张。
图2. 2001-2016年间美国本土的土地覆盖变化分布及程度(图片来源:美国地调局)
原文来源:
https://www.usgs.gov/news/new-land-cover-maps-depict-15-years-change-across-america
美国国家土地覆盖数据库(NLCD)概况
国家土地覆盖数据库(NLCD)的牵头机构是美国地调局(USGS),它是美国地质调查局迄今为止生产的最全面的土地覆盖数据库,分辨率为30米。
美国地调局(USGS)经营美国陆地卫星(Landsat)系列卫星,并在南达科他州苏福尔斯附近的地球资源观测与科学中心存档卫星数据。该数据库由10个成员机构组成的多分辨率土地特征联盟(MRLC)支撑,为满足各种用户对土地覆盖变化数据不断增长的需求而开发,具有数千种应用,例如:研究野火的影响、监测生态系统健康、跟踪生物多样性和气候变化指标以及确定城市发展速度等。
该数据库当前最新的2016年版由2011年版本更新而来,于2019年5月20日正式发布。
国家土地覆盖数据库(NLCD)的每次更新,都将使公众了解随着时间的推移,整个美国土地覆盖发生的变化。数字演示可以显示全国土地的详尽视图,这些视图可以在科学和土地管理中发挥很多作用。
该数据库的涵盖范围和准确性使土地和资源管理人员、城市规划人员、农业专家以及具有许多不同兴趣的科学家能够识别出土地覆盖变化的模式以进行各种调查,并获得有关土地覆盖变化过程的见解。
公众可以从多分辨率土地特征联盟(MRLC)网站免费下载国家土地覆盖数据库(NLCD)数据,进行分层数据筛选。
对于阿拉斯加,夏威夷和波多黎各的更新将分别发布。
原文来源:
https://www.usgs.gov/news/new-land-cover-maps-depict-15-years-change-across-america
美国土地变化监测评估计划(LCMAP)为描绘地表变化提供新视角
自1972年Landsat首颗卫星发射以来,至今已经有近五十年的连续卫星影像,USGS地球资源观测与科学(EROS)中心的研究人员最近开始挖掘其悠久历史记录的全部潜力。
USGS于2020年3月19日发布消息称,深入挖掘Landsat长时间序列影像的潜力,是土地变化监测、评估计划(LCMAP,Land Change Monitoring, Assessment, and Projection)的核心。LCMAP的土地覆盖和光谱变化图产品对于遥感科学家来说就像一台时间机器,可以逐年查看自1985年以来美国全境的变化情况,并深入了解这些变化的发生时间和重要性。每个LCMAP产品中每个基于Landsat的像素都相当于30 x 30米的地面图,像素的每次更改都有助于我们加深对地球的了解。
LCMAP团队最近共享了两个应用实例,一个是帮助科学家了解湿地动态的趋势,二是衡量国民经济趋势。
(1)聚焦湿地
图1. 北达科他州中东部地区33年来的景观变化
(图片来源:美国国家湿地清单(NWI))
这个基于Landsat影像的变化图来源于美国国家湿地清单(NWI),它描绘了北达科他州中东部地区33年的景观变化。美国国家湿地清单(NWI)是用于野生动植物和湿地研究而广泛使用的数据集,由于时间和劳动密集型的生产过程,更新速度缓慢。自从二十世纪70年代绘制NWI以来,美国北达科他州这一地区的湿地已广泛扩展。
来自地球资源观测与科学(EROS)科学家Jennifer Rover是LCMAP应用科学项目负责人。罗孚(Rover)考察了北达科他州中东部地区的湿地,自国家湿地清单(NWI)首次绘制该地图以来,该地区降水量在几十年的时间里不断增加。
图2. 北达科他州中东部湿地的扩张
(图片来源:美国国家湿地清单(NWI))
上图突出显示了北达科他州中东部的湿地扩展。黄色,品红色和青色的边界表示由美国国家湿地清单(NWI)定义的湿地区域。罗孚(Rover)发现,LCMAP土地覆盖图产品的结果与美国国家湿地清单NWI的分类,至少在稳定的永久水体方面,是非常吻合的。美国国家湿地清单NWI有永久的湖泊和池塘的地方,LCMAP产品中也标记为水体,同时LCMAP还记录了自二十世纪七十年代划定NWI边界以来湖泊,池塘和湿地的扩张。
此外,从LCMAP数据集中可以看到由NWI标记为“新兴湿地”的区域发生了多次变化,其中许多区域在33年的研究期内从贫瘠的土地变化为草地,从草地变化为湿地,再从湿地变化为开放水域。罗孚(Rover)的分析表明,LCMAP的土地覆盖产品可用于更新国家湿地清单中已过时的地区数据。
LCMAP中的“变化日”(Change Day)产品可将湿地中的每个变化标记上发生的时间,这些信息对于野生动物管理者来说尤其有价值,他们的目标是在广阔的地理区域内增加特定鸟类或鱼类的数量。例如,一年中的某些时候,水鸟需要在光秃的海岸线栖息,了解哪些区域最有可能枯竭或保持稳定可帮助指导以水鸟为重点的湿地管理决策。
(2)LCMAP数据显示国民经济趋势
LCMAP评估负责人Roger Auch在查看“城市”地块的增长时发现,美国在二十世纪九十年代和二十一世纪初期经历了住房的巨大增长,这一趋势线也反映在参考数据集中。在2006年高峰时,数据集中显示其增加了10,000平方公里的城市面积。随着美国住房市场开始暴跌,2007年城市土地覆盖增长急剧下降,而随着2008年经济危机的爆发,城市土地覆盖增长下降至33年以来的最低点。到2016年,即使更广泛的经济复苏,影像体现出的城市土地增长仍保持较低水平。当然,这只代表卫星观测结果,全国经济震荡和复苏的影响通常通过诸如新房销售或建筑支出之类的数字来体现。
图3. 1985- 2016年美国城市发展用地年度净面积变化评估情况
(图片来源:美国地质调查局LCMAP数据集)
LCMAP资料集将提供美国本土30米分辨率的土地观测结果,不仅可对城市的年度增长模式进行国家和区域评估,还可对森林采伐和再生长的模式、火灾或入侵物种的破坏或耕地随着时间的推移而发生的转移进行评估。最终,LCMAP数据产品是可用于回答与土地覆盖和土地利用相关的许多重要问题,并指导决策者如何最佳地利用美国的土地资源。
原文来源:
https://www.usgs.gov/center-news/lcmap-promises-new-insight-land-surface-change?qt-news_science_products=1#qt-news_science_products
参考网址:
https://www.usgs.gov/land-resources/eros/lcmap/science/lcmap-offers-insight-dynamic-wetlands
https://www.usgs.gov/center-news/lcmap-promises-new-insight-land-surface-change?qt-news_science_products=1#qt-news_science_products
欧洲利用云计算与机器学习生成土地覆盖图
描绘土地覆盖不仅是监测变化的必要条件,还对于制定政策、发展和资源管理决策以及农业、林业、水管理、城市规划、环境保护和危机管理等学科至关重要,而生成这些地图需大量的卫星数据和专业技术。欧空局2020年3月20发布消息称,随着哥白尼Sentinel-2任务和新的云计算资源的及时介入,已经实现全自动生成欧洲10 m分辨率、含13种分类的土地覆盖图。
为实现这一点,由欧空局(ESA)资助的“Sentinel-2 for Science Land Cover”项目探索了利用最新云计算技术和机器学习来自动化制图的新颖方法。通过该实验,在世界各地,包括整个欧洲地区,探索并测试了不同的方法。
超过15,000景Sentinel-2图像的分类需要确保的高度自动化。科学家们使用了由波兰科学院空间研究中心(CBK PAN)开发的专用软件来处理卫星图像和辅助数据。该系统基于哥白尼哨兵2号图像,对来自不同时间的一组图像进行分类,选择了一种基于像元的方法来实现10米分辨率的分类任务。最终的地图由一个名叫CREODIAS的大型计算和数据存储平台上用其开发的算法和软件制作。
验证时,随机挑选了55个地块,总体大约52,000个样本。验证结果表明,后处理前的13种土地覆盖类别的总体准确性为86%;对其中3种分类合并后,10种类别验证的总体准确性升为89%。
欧空局(ESA)的Espen Volden指出:“虽然我们仍处于实验阶段,有些土地覆盖类别无法达到可以直接利用的准确性,并且还有其他一些伪像,但结果令人鼓舞。我们证明了全自动制图即将实现,为更新频率更高的土地覆盖信息开辟了道路。”
图1. 10 m分辨率的欧洲地表覆盖图
(图片来源:欧空局)
原文及图片来源:
https://www.nasa.gov/feature/goddard/2019/landsat-data-maps-nation
http://s2glc.cbk.waw.pl/extension
美国“土地覆盖/土地利用变化”(LCLUC)项目计划
“土地覆盖/土地利用变化”(Land-Cover/Land-Use Change Program,简称“LCLUC”)是美国国家航空航天局(NASA)地球科学计划中的一个跨学科项目计划。该项目最终愿景是发展全球土地利用和土地覆盖的定期盘点能力,发展必要科学认识并开发模型,模拟正在发生的过程,评估观察到的和预测的变化后果。
1. 合作方式:
LCLUC是一项全球计划,通过加强诸如SARI(南亚和东南亚)和NEFI(北欧亚大陆)等区域科学计划和举办土地利用科学和能力建设、NASA数据处理、分析及应用等方面的区域培训班等途径来加强LCLUC项目研究。
2. 特色研究:
LCLUC尤其强调通过融合自然科学和社会科学来理解土地利用变化过程。通过量化土地覆盖和土地利用变化的研究,评估或模拟它们对环境、气候和社会的影响并反馈未来解决方案。社会和经济科学研究在LCLUC计划中发挥着重要作用,包括分析人类行为在各个层面上对土地利用的影响,研究土地利用变化对社会以及社会和经济发展方式的影响。通过监测与建模,探索土地利用与土地覆盖与碳、水和氮循环的相互作用,与气候系统的关联,对生态系统、生物多样性、环境产品和服务的影响,以及对自然资源管理(例如通过农、林业)的作用等。
3. 发展方向:
随着全球和区域经济、人口、极端天气事件和气候的持续变化,土地覆盖和土地利用的变化将继续成为全球环境变化研究的一个重要主题。作为跨学科交叉计划,LCLUC将继续与其他重点领域研究及应用科学计划建立更紧密的合作关系。
LCLUC计划将重点关注以下方面:一是继续探索新型遥感系统的开发和应用,以更好表达土地覆被的特征并发展信息提取的新技术方法。二是注重量化和表征土地利用变化、理解变化过程和确定变化影响之间的平衡。三是继续加大卫星数据获取记录和过程研究的力度,并发展土地利用模型与气候和生态系统模型的整合。另外,除了生成具有科学品质的土地覆盖和土地利用的数据产品和相应的数据记录外,对这些数据的准确性量化以及提升数据的易访问性和可利用性也同样重要。该计划关注的重点将是地球上发生快速变化或变化影响最严重的区域。
原文来源:
https://lcluc.umd.edu/content/program-goals-and-background
https://lcluc.umd.edu/content/science-lcluc
https://lcluc.umd.edu/content/future-directions
美国 “土地覆盖/土地利用变化”(LCLUC)的应用主题
当前与LCLUC相关的应用科学项目包括森林管理远程控制、火灾风险制图、入侵物种监测、洪水监测、作物产量预测和饥荒预警等。
1.NASA近实时数据能力
NASA的“近实时陆地和大气数据观测能力”(简称LANCE)使地球观测系统(EOS)在卫星观测的三小时内可从十个NASA仪器获得数据,以满足诸如天气和气候预报等及时需求,预测和监测自然灾害、农业和空气质量、提供救灾援助和保障国土安全。LANCE用户可使用NASA的Worldview功能查看这些近实时数据。
图1. Worldview数据查看界面
2.全球火灾信息资源管理
NASA的火灾信息资源管理系统(FIRMS)可分发卫星观测3小时内的中分辨率成像光谱仪(MODIS)和可见光红外成像辐射仪(VIIRS)的近实时活动火灾数据。该系统旨在将NASA的研究结果和观测结果分发给各运营合作伙伴,以支持全球保护区(PA)管理决策。具体地说,Web GIS为决策者提供活跃火灾、烧伤区域和NASA影像,助力全球的保护区管理。信息将通过基于Web的交互式地图以及电子邮件和文本消息警报来传递。该项目的业务伙伴包括联合国粮食及农业组织(粮农组织FAO)、联合国环境规划署(UNEP)和保护国际(CI)等。
图2. NASA FIRMS火灾监测图
如上图所示,这张2019年7月23日的FIRMS非洲和马达加斯加火灾地图中的每个橙色点代表过去24小时内由Terra和Aqua Earth观测卫星的中分辨率成像光谱仪(MODIS)检测到的热点。
3.NASA全球农业监测
NASA应用科学农产丰收计划(Harvest Programme)通过用于研究和分析的重大投资而执行。MODIS仪器团队开发的算法用于监视作物物候。根据卫星数据开发的土壤水分产品用于监测作物状况。农用土地分类方法用于绘制作物类型和面积。NASA LCLUC计划正在开发从田间到国家规模的作物单产估算方法,监测农业用地变化的研究也包括在内。丰收计划是NASA对GEO全球农业监测计划(GEOGLAM)的一重要贡献。
图3. GEO全球农业监测计划作物条件图
(2019年5月28日)
4.全球森林监测
NASA在森林监测和变化检测方面的研发为全球森林观测提供了基础。由世界资源研究所(World Resources Institute)运营的全球森林观察(GFW)能使用户创建自定义地图,分析森林趋势,订阅警报或下载其本地或全球数据,为例如希望减少林火相关风险的公司,想要观测整个东南亚火灾的用户等提供详细信息。GFW的用户包括政府、私营部门、非政府组织、新闻媒体、大学和公众。
图4.全球森林监测网首页
原文来源:
https://lcluc.umd.edu/content/lcluc-application-themes