- Tytuł:
-
Dokładność globalnych map użytkowania ziemi i pokrycia terenu na przykładzie Global Land Cover Characterization Data Base
Accuracy of global land cover datasets: example of Global Land Cover Characterization Data Base - Autorzy:
- Kozak, J.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/130213.pdf
- Data publikacji:
- 2003
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Geodetów Polskich
- Tematy:
-
dane globalne
lasy
Europa
dokładność
global data
forests
Europe
accuracy - Opis:
-
W badaniach oceniono dokładność wyznaczenia powierzchni europejskich lasów w bazie danych Global Land Cover Characterization (GLCC). Jako dane referencyjne wykorzystana została mapa CORINE Major Land Cover Types of Europe. Dla danych zagregowanych do dwóch klas: lasy i obszary nieleśne obliczono wskaźniki dokładności. Przestrzenne zróżnicowanie dokładności badano w polach podstawowych 100 × 100 km. Powierzchnie lasów w obu bazach danych są zbliżone, co wynika z kompensowania się błędów niedoszacowania i przeszacowania powierzchni leśnej w bazie danych GLCC. Lesistość szacowana za pomocą GLCC może znacząco różnić się od wartości faktycznych. Przeszacowanie powierzchni leśnej cechuje Skandynawię, niedoszacowanie niziny zachodniej i środkowej Europy. Współczynnik Kappa zmienia się od 0 do 70%. Wartości wskaźników dokładności są zależne od faktycznej lesistości. Błędy w oszacowaniu powierzchni leśnej danych GLCC wynikają przede wszystkim z wykorzystania danych wejściowych o małej rozdzielczości przestrzennej dla obszarów o znacznej heterogeniczności użytkowania ziemi i pokrycia terenu. Błędy te mogą być korygowane za pomocą prostych technik kalibracyjnych.
The study attempts to estimate the accuracy of the delimitation of European forests within the Global Land Cover Characterization (GLCC) Data Base. As a reference, CORINE Major Land Cover Types of Europe data set was used. The analysis was carried out for data aggregated to two classes: forests and non-forest areas. Matrix overlays allowed computation of accuracy indices. Kappa coefficient and the difference of actual (CORINE) and predicted (GLCC) forest proportion were mapped for spatial units 100 × 100 km. The area of forests derived from the CORINE data equals 1.18•106 km2, and the value predicted is almost exactly the same, 1.17•106 km2. User’s and producer’s accuracies of forest delimitation equal 57%. Local differences between actual and predicted forest proportion may exceed 25 percentage points. Overestimation of the forest area occurs in Scandinavia, while underestimation in lowland Western and Central Europe. Kappa coefficient varies from 0 up to almost 70%. Low values were found in lowland Central and Western Europe, Ireland, the Mediterranean and Scandinavia. Values exceeding 40% were observed in a belt stretching from northern Spain to Bulgaria. Differences between actual and predicted forest proportion, as well as Kappa coefficient depend on the actual forest proportion. Errors of forest delimitation within the GLCC data set are related mainly to the classification of coarse resolution data in areas of highly diverse land cover pattern. The overestimation of dominant land cover classes in the GLCC leads to locally inaccurate predictions, which should be calibrated for the purposes of regional research. - Źródło:
-
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2003, 13a; 97-107
2083-2214
2391-9477 - Pojawia się w:
- Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł