不知道各人有没有想过，，，，，在我们来到地球的一生时间中，，，，，地球会有多大的转变?是小河滨新建了公园，，，，，照旧远处的逍遥建起了大厦?林林总总的转变，，，，，总是令人应接不暇。。。。 。然而，，，，，我们却没法用详细的数据去权衡这些转变。。。。 。
幸好，，，，，科技生长日新月异。。。。 。现现在，，，，，我们有了可以对全球地表笼罩情形举行视察的卫星，，，，，例如MODIS、AVHRR，，，，，并借助专题地图的增强手艺，，，，，让我们有时机对自己身边的情形做到“明察秋毫”。。。。 。
既然云云，，，，，那地图上的地表笼罩类型究竟可以分为几多种数据集?数据集的准确率有几多?精度有多高呢?就让我们从一个小案例来相识一下。。。。 。
下面这张影像图是纽约某地区截图，，，，，影像由纽约的Sentinel-2卫星提供。。。。 。其中，，，，，需要各人先记着一些较量要害的要素位置：
中央公园 - 曼哈顿的方形绿地，，，，，杰奎琳·肯尼迪·奥纳西斯水库和划分纽约和新泽西的上湾;
火岛 - 南部岸边的薄屏障岛，，，，，纽约的海滩正面;
长岛群岛 - 长岛东北角的岛屿，，，，，如梅花岛，，，，，大鸥岛和小鸥岛等。。。。 。
记着了这些主要地物的位置之后，，，，，它们在地表笼罩的专题地图中应该怎样泛起?
借着这个“小栗子”，，，，，泰伯网从Gisgeography网站中摘取了一些资料，，，，，看看这些地物要素在下面这些关于地球外貌土地分类的解决计划中是怎样被定位的。。。。 。
1、 全球土地视察图(GLS)
据资料显示，，，，，在知足30米区分率的情形下, 全球土地视察图是最好用的地表类型分类的解决计划。。。。 。它由马栏里大学与美国地质视察局相助完成，，，，，将约莫2010种差别的树木笼罩类型、裸露地面类型以及地表水团结在一张图上举行展示。。。。 。
这张地图使用的是Landsat 7 ETM的影像数据，，，，，最令人印象深刻的一种数据属性是，，，，，每个网格树木的笼罩率等同于每个网格单位输出的比例。。。。 。这种要领可以一连用来权衡全球规模的森林在一准时间段内的转变率。。。。 。
有研究批注，，，，，全球土地视察(GLS)解决计划中，，，，，静态森林笼罩率的准确度较真真相形为91%，，，，，森林笼罩转变率的准确度较真真相形为88%。。。。 。图中关于一最先讲到的例子中的中央公园、长岛和火岛的形貌也是合乎逻辑的。。。。 。
2、 全球地表笼罩图第二版(GlobCover Land Cover V2)
在知足300米区分率的情形下，，，，，GlobCover项目将全球地表土地分为23类差别的笼罩类型。。。。 。通过对像素单位内的地图上笼罩面积与现实笼罩面积相较量来看，，，，，它的准确度为73%。。。。 。
其中，，，，，ENVISAT MERIS(欧洲情形卫星中区分率成像光谱仪)传感器为该项目中三期地表笼罩地图(1998-02, 2003-07 和2008-12)孝顺了最大都据。。。。 。
同样的，，，，，在图中我们可以看出，，，，，它关于南部海岸中较量细微的土地界线一样捕获得十分到位，，，，，关于东北群岛的土地分类也是无可挑剔的。。。。 。可是凭证提供的数据显示，，，，，图中关于中央公园的绿色面积少标注了4千米*0.8千米。。。。 。
3、 OSM土地使用现状数据
与其它地表笼罩分类差别的是，，，，，这个解决计划使用的是基于图像分类的算法。。。。 。通过数以百计的卫星图像叠加与处置惩罚，，，，，将地球外貌土地笼罩区域举行分类。。。。 。虽然，，，，，这样获得的土地使用分类地图也是很是准确的。。。。 。
下图是在ENVISAT卫星的中区分率成像光谱仪下获得的单个像素内，，，，，所包括的157栋修建的图像。。。。 。
在图中，，，，，可以清晰的看到土地的使用类型是住宅、商业、工业照旧其他用途。。。。 。
同时，，，，，有资料显示，，，，，OSM土地使用数据也保存一些弱点：
有大宗的数据差别性;
在松柏科植物规模中，，，，，不可捕获到落叶阔叶类型的树木;
必需要有专业人士手动对其举行实时更新。。。。 。
可以看到，，，，，图像中关于中央公园是很是清晰的形貌，，，，，而关于南海岸和东北岛屿则仅仅是矢量化的一个概述。。。。 。
4、 全球地表笼罩天气研究图
这是在知足500米区分率情形下，，，，，由中区分率遥感卫星提供的全球地表笼罩地图(包括17种地表笼罩类型)。。。。 。它形貌了从2001年到2010年十年的土地使用情形，，，，，关于天气和天气类的模子建设具有较大资助。。。。 。
据数据显示，，，，，十年内，，，，，约莫有40%的土地被一次或者多次改变了使用类型。。。。 。
从上述图中也可以看出，，，，，由于其精度不敷高，，，，，地图忽略了中央公园和火岛，，，，，但关于长岛岛屿的抓取做的照旧很是好的。。。。 。
5、 全球地表笼罩特征图
美国地质视察局的全球地表笼罩特征图基于AVHRR所提供的一年内的数据，，，，，使用无监视图像分类要领对土地使用类型举行分类，，，，，准确度为66.9%。。。。 。厥后，，，，，项目视察者制订了一定的规则，，，，，当盘算机以为图像中某一个像素内所包括的数据缺乏以作为一种土地类型数据泛起时，，，，，就会“扔掉”这些像素点。。。。 。研究批注，，，，，经由改良后的精度抵达了78.7%。。。。 。
GLCC一直被用于情形建模的应用程序中，，，，，其中包括Goddard地球视察系统模子(geo-5)。。。。 。
从图片可以看出，，，，，在这种土地类型分类要领下，，，，，中央公园被表达出来了，，，，，可是火岛和长岛岛屿并未泛起在地图中。。。。 。
6、 全球地表笼罩网络图
团结国粮农组织的全球土地笼罩图关于土地使用类型的分类主要被用于一样平常土地治理中，，，，，尤其是农田、草地、裸露的土壤和红树林等等这些类型。。。。 。同时，，，，，它还包括了人工地表、水体、雪、树木、灌木、草本以及希罕的植被等类型。。。。 。
在1千米地图的精度下，，，，，它看起来有些粗糙，，，，，由于我们似乎并不可从图中获得准确的土地分类类型。。。。 。可是，，，，，在1087个网站的验证下，，，，，它的精度高居然抵达了80%。。。。 。
从图中可以看出，，，，，这种分类要领完善“错过了”中央公园、长岛岛屿和火岛。。。。 。虽然，，，，，这与其1千米的精度也是有关系的。。。。 。
资料显示，，，，，它的主要的用途是更好地效劳于土地治理，，，，，我们也希望它能在农业领域结出硕果。。。。 。
7、 全球地表笼罩类型-天气模子栅格图
天气模子栅格(Climate Modeling Grid)和MCD12Q1使用相同的监视分类算法。。。。 。这个数据集可以在美国地质勘探局网站上举行下载。。。。 。
它认真执行国际岩石生物圈项目界说的分类标准，，，，，将地表也分类为17种，，，，，可是地图精度极低，，，，，只有5.5公里。。。。 。
在这样的精度下，，，，，我们很难区分哪是哪，，，，，更不必提中央公园、长岛岛屿和火岛的位置了。。。。 。
8、 Terrapop
Terrapop包括了精度为1千米的中区分率成像光谱仪成像下的23种全球地表笼罩类型。。。。 。
最主要的是，，，，，它包括了在全球景观行动中的10公里以内约莫2000种差别的农业土地类型。。。。 。其中包括175种农作物的收获面积，，，，，这为提高农作物产量和以及现有粮食供需情形提供了很好的明确。。。。 。
结论
从上述例子可以看出，，，，，现在全球地表笼罩类型的分类是多样化的。。。。 。现在，，，，，在全球规模内，，，，，越来越多的空间机构也都在通过发射卫星来增添全球地表土地区分率的准确度。。。。 。事实，，，，，只有更准确地对全球土地类型举行分类，，，，，才华更好的相识人类运动，，，，，因此，，，，，卫星资料多多益善。。。。 。
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