数据众包案例.pdf

。基于Landsat8及高分辨率影像的河南黄河流域湿地类型提取2015-11-0509:54:21一、区域说明河南省黄河流域,面积约1300平方公里,研究区示意图如下:二、原始数据所使用的数据均由地理空间数据云(GSCloud)提供,1988年、1993年、1999年、2002年、2007年、2014年六个时期的Landsat8遥感影像,和2014年资源三号(多光谱和全色波段)影像及高分一号高分辨率遥感影像;三、分类标准基于Landsat8遥感影像,土地利用类型分为6大类,分别为河流、湿地、农田、建设用地、裸地、林地。基于高分辨率遥感影像,土地利用类型分为6大类:分别为农田、林地、草地、建筑用地、裸地、湿地,其中湿地细分为6小类,分别是:河流水域、河流洪泛湿地、农用湿地、水库/库区湿地、人工河渠、城市景观河娱乐型湿地,总共11类。湿地分类可参考已有的湿地分类系统,如湿地公约和中国湿地调查的分类成果,以及牛振国等人制定的基于遥感的全国湿地分类系统(牛振国等,2009)。具体说明如下:河流水域:永久性或季节性河流、溪流和三角洲;人工开挖的主干型河道;河流洪泛湿地:季节性泛滥的农用地;季节性或间歇性洪泛地;农用湿地:农用的水塘、蓄水池;水产池塘;稻田;小型水沟/渠;水库/库区湿地:水库、拦河坝和堤坝形成的蓄水区;人工河渠:人工开挖的顺直型水渠,不包括人工开挖的主干型河道;城市景观河娱乐型湿地。四、质量控制分类边界准确、清晰;。1。基于高分辨率影像,分类精度为2米(使用全色波段融合后分辨率为2米的影像进行分类)。五、分类成果。2。。3。。4。基于Landsat数据的石家庄市土地利用分类2015-11-0310:20:42一、区域说明数据处理区域为石家庄市(红色多边形),区域示意图如下:二、原始数据使用数据标识号为C81240342013363LGN00和LC81240332013363LGN00的Landsat8影像进行分类,数据通过GSCloud(/)获得。三、分类标准土地利用类型分为七大类,分别是耕地、园地、林地、草地、建筑用地、水体和其它。分类标准和编码采用“GB/T21010-2007《土地利用现状分类》国家标准”(详见附件),其中编码05,06,07,08,09,10均划分为建筑用地(编码为05)。四、质量控制。5。土地类型分类准确、边界清晰;有效去除山体阴影、云及云的阴影、积雪等地物的影响;分类精度为15米(采用全色波段进行融合后分类)、分类成果。6。基于Landsat数据长时间序列青藏高原区域湖泊提取2015-10-2711:14:49青藏高原水系发育、湖泊众多,是中国湖泊分布最密集的地区。本研究基于GSCloud平台的Landsat数据,综合利用MNDWI、NDWI、NDVI等指数对1990年、1995年、2000年、2005年、2010年青藏高原区域湖泊进行提取。本研究采用数据众包模式进行,共分为15个任务包,共收到报名人数超过200人,其中每一个任务选取2-3个人参与数据加工,最终选择其中质量最优数据作为最终成果。本研究成果有效去除了山体阴影、云及云的阴影、积雪、冰川等非水体地物的影响,湖泊边界准确、清晰,误差控制在了一个像元内。一、区域说明青藏高原区域,面积约258万平方公里,区域示意图如下:二、数据来源:原始Landsat5TM、Landsat7ETM数据来源于GSCloud(/);优先使用某一年份9-11月份数据,如该时间段内没有相应数据,使用此年8月、12月份的数据代替,次之使用相邻年份的数据代替;。7。优先Landsat5TM和Landsat7ETMSLC-on数据,如果找不到合适的数据,使用Landsat7ETMSLC-off的数据补充,SLC-off数据条带修复采用GSCloud提供的"LandsatETMSLC-off条带修复模型"。选取湖泊边界范围无云或少云的数据。三、数据加工方法:湖泊的提取针对不同的数据、地形条件、湖泊的多少,采用了不同的方法。没有一个统一的方法对所有数据都有好的效果。处理过程中涉及到了NDWI、MNDWI等相关水体指数,另外针对某些影像使用了分类与阈值分割相结合的方法。数据预处理包括辐射定标和大气校正,大气校正用flaash校正对于有云数据,通过多幅影像的无云部分来完成提取,部分薄云区可以提取云层下水体,利用envi软件的Haze_tool工具可去除薄云。四、数据质量控制:提取所有大于或等于四个像元,即面积大于或等于3600平方米的所有湖泊;数据质量:o湖泊边界准确、清晰,误差控制在一个像元内;o有效去除山体阴影、云及云的阴影、积雪、冰川、裸地等非水体地物的影响,云覆盖区域需要使用其他时期遥感影像数据补齐;数据格式为:shp投影为:WGS经纬度坐标系五、数