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[AI学术] 系统评估COTQ省级土地覆盖产品:结构一致性、光谱可分性及与ESA、ESRI、Google产品的相对定位

发布于:2026-09-17 22:00 最后更新:2026-09-18 00:46
#algorithm #Machine Learning

高分辨率的土地利用/覆盖(LULC)产品常基于Sentinel‑2影像,用于环境监测和土地管理,但在生态梯度复杂、表面异质性强的地区表现差异显著。为弥补魁北克省在年监测土地占用和土壤人工化方面的需求,省级推出了10 m分辨率的COTQ土地覆盖产品。本文不提出新制图方法,而是通过多种互补评估手段系统分析COTQ的行为与一致性。

所有产品在统一图例下进行比较,使用结构指标(对象尺寸分布、形状复杂度、Adjusted Rand Index、Intersection over Union),以及基于Sentinel‑2反射率的光谱可分性度量,并对不一致区域进行目标化的照片解译。评估在八块代表魁北克主要生物气候区(温带、针叶林、北部苔原)的Sentinel‑2瓦片上完成。

结果表明,COTQ在结构和光谱特征上最接近ESA WorldCover,而在城市、湿地、岩石或地衣表面等类别上因类定义和主题侧重点出现系统性差异。该多准则评估为COTQ提供了客观特性描述,并明确了其在魁北克运营性土地监测中的相对定位。

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原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.17731

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