集成原位、Landsat和MODIS数据在南部非洲大草原制图:基于lccs的纳米比亚喀拉哈里地区土地覆盖制图的经验( Integrating in-situ, Landsat, and MODIS data for mapping in Southern African savannas: experiences of LCCS-based land-cover mapping in the Kalahari in Namibia )

C Hüttich M Herold BJ Strohbach S Dech Harmonization Standardization Time series Random forest Remote sensing Phenology

综合生态系统评估倡议是建立全球生物多样性观测系统的重要步骤。可靠的地球观测数据是跟踪各种尺度生物多样性变化的关键信息。关于建立标准化的环境观测系统，一个关键问题是：在每个尺度上可以观测到什么，土地覆盖信息如何传递？在这项研究中，根据联合国LCCS、现场数据以及MODIS和Landsat卫星图像，获得了纳米比亚干旱半干旱稀树草原生态系统的土地覆盖图。现场植物学样本被用作定义标准化LCCS图例的基线数据。介绍了稀树草原植被类型的LCCS标准规范。Landsat图像的面向对象分割被用作在MODIS粗分辨率上对原地训练数据进行降尺度处理的中间阶段。利用2004/2005年生长季节的MODIS时间序列指标,利用基于树的集成分类器（随机森林）对喀拉哈里植被类型进行分类。基于LCCS的喀拉哈里主要植被类型是开阔的阔叶落叶灌丛和草本层，这与全球和区域土地覆盖图的分类不同。基于Bhattacharya距离测量在两个LCCS水平上应用的可分离性分析表明，由于分类方案的专题细节，年MODIS时间序列特征的光谱制图依赖关系。对LCCS分类器的分析表明，生活型组成和土壤条件对制图精度的影响越来越大。结果表明，该方法的总体准确率为92.48%。木本植物协会被证明是最稳定的，因为很小的疏漏和委员会的错误。该案例研究包括对南部非洲稀树草原生态系统LCCS分类方法的首次适用性评估。

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