四种常用的中国1km土地覆盖分类数据精度评价

精确的全球及区域土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础.定量的评价已有数据的质量将有助于未来更好的开展土地覆盖制图.基于一个新的分类系统（森林、灌木草地、农田、裸地、城市、湿地和水体），以中国110万土地利用数据为参考数据，从类型面积一致性、空间一致性两方面对4各全球土地覆盖数据集在中国区域的分类精度进行了评价，包括美国地质调查局为国际地圈-生物圈计划的全球土地覆盖数据集（IGBPDISCover）；美国马里兰大学的全球土地覆盖数据集（UMd）；欧盟联合研究中心（JRC）空间应用研究所（SAI）的2000年全球土地覆盖数据产品（GLC2000）；MODIS　2000年的土地覆盖数据产品（MOD12Q1）.并对4种土地覆盖产品误差的空间和类型分布进行了分析.结果表明在4种土地覆盖分类产品中，GLC2000和MODIS土地覆盖数据有更高的整体分类精度，IGBP数据的整体分类精度次之，但是3种数据在局部都存在明显的分类错误；UMd的分类精度整体最低.通过对4种数据分类精度的空间和类型分布规律的分析，认为4种数据都不能很好的满足陆地表层过程模拟的需要.建议发展土地覆盖类型决策融合方法，将现存多源土地覆盖分类信息融合起来，制备更高精度的中国土地覆盖分类图.