全 文 ：第 35 卷第 2 期
2015年 1月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.2
Jan.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:全国生态系统质量,服务功能,生态问题,胁迫十年变化调查与综合评估( STSN鄄 04鄄 00);全国生态环境长期跟踪遥感调查(KFJ鄄EW鄄
ZY鄄004)
收稿日期:2014鄄07鄄28; 摇 摇 修订日期:2014鄄11鄄02
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: zyouyang@ rcees.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201407281527
欧阳志云,张路,吴炳方,李晓松,徐卫华,肖燚,郑华.基于遥感技术的全国生态系统分类体系.生态学报,2015,35(2):219鄄226.
Ouyang Z Y, Zhang L, Wu B F, Li X S, Xu W H, Xiao Y, Zheng H.An ecosystem classification system based on remote sensor information in China.Acta
Ecologica Sinica,2015,35(2):219鄄226.
基于遥感技术的全国生态系统分类体系
欧阳志云1,*,张摇 路1,吴炳方2,李晓松2,徐卫华1,肖摇 燚1,郑摇 华1
1 中国科学院生态环境研究中心,城市与区域生态国家重点实验室, 北京摇 100085
2 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京摇 100101
摘要:随着遥感技术的发展,以遥感数据作为生态系统监测与评价的基础已成为宏观生态学研究的重要手段。 遥感数据要求每
一数据集都要有相应的地物分类体系与之匹配,这也造成不同遥感数据及分类体系之间相互独立。 虽然体系间多有联系和相
似之处,但不同数据集的分类体系难以直接使用或替换,制约了多元数据在生态系统评价中的使用效果。 为尝试解决这一问
题,提高多源遥感数据的使用效率,提出了一套基于中分辨率遥感数据的生态系统分类体系。 这套体系共有 9个一级类、21个
二级类、46个三级类,该体系主要依据类别内生态系统特征的相似性,并考虑了气候、地形等因素。 最后以海南岛、内蒙古和甘
肃 3个省为例,探讨了以遥感数据为基础的区域生态系统构成分析方法与应用效果。 研究表明,该分类体系有较好的生态学依
据,可以支持更加深入的生态系统评估。 但分类体系中还存在遥感数据与生态因子数据尺度不匹配、不能满足小尺度研究中对
三级类进一步细分的要求以及当前数据质量和模拟技术不足以完全支持植被覆盖率反演精度要求等问题。
关键词:遥感技术;分类体系;生态系统评价
An ecosystem classification system based on remote sensor information in China
OUYANG Zhiyun1,*, ZHANG Lu1, WU Bingfang2, LI Xiaosong2, XU Weihua1, XIAO Yi1, ZHENG Hua1
1 State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for Eco鄄Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing
100085, China
2 The Institute of Remote Sensing and Digital Earth (RADI), Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
Abstract: Remote sensing technology is increasingly used in mapping and monitoring ecosystems as well as providing input
datasets for analysis of ecosystem functions or dynamics. As a source of information on ecosystem classification and
evaluation, remote sensor data is particularly important at the scale of the landscape, where has few field data. However,
each type of remote sensing image often developed an independent classification system to satisfy the needs of the majority of
users, guidelines of criteria for certain utility. Although there are many similarities exist in different systems, it is hardly be
comparable or interchangeable in general cases. There is, in fact, no logical reason to expect that one detailed ecosystem
inventory should be adequate for multi鄄sources remote sensing data. But an ecosystem categorization system that takes whole
consideration of remote sensing information, ecological factors and type or degree of human intervention is able to improve
the efficiency of ecosystem analysis using different satellite imagery. Aim at this objective, this paper compiled a ecosystem
classification system in China based on medium鄄resolution remote sensor data. The system includes 9 types, including
forest, shrubland, grassland, wetland, cropland, urban land, desert, glacier / firn, bare land, in the first level categories,
21 subordinate types in the second level categories and 46 types in the third level categories. On the base of 38 third level
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categories from ChinaCover2010 project, we reclassified this categories in accordance with characteristics of ecosystem types
and subdivided the third level categories into 46 by add up to many supplemental information such as climate factors and site
condition of vegetations. To interpret the usage and the effectiveness of the system, ecosystem configurations in three
regions, Hainan island, Inner Mongolia and Gansu province, have been calculated. Results shown ability to depict zonal
features of ecosystem and to use in further ecosyste m analysis. It still indicate that the discrepancy of spatial resolution
occurs between ecological factor data and remote sensor data and more detailed levels have not been established which we
would take deeper researches in certain areas.
Key Words: remote sensing; ecosystem evaluation; ecosystem classification
遥感技术与遥感数据在区域生态评价中得到越来越广泛的应用,已成为区域生态评价不可缺少的技术手
段和数据来源。 但如何应用遥感数据进行生态系统分类一直是区域生态系统监测与生态评价的基础问题。
不同的研究目的、研究区域与研究对象,通常建立不同的分类体系。 这些各具特色的分类体系虽然有利于特
定的研究目的,但制约了分类数据的共享与区域生态评价结果的可比性。 以遥感数据为基础建立的土地分类
系统最早于 1976年由美国地质调查局(USGS)建立,该系统以美国资源卫星 Landsat1所获取的遥感数据为基
础,将地物划分为 9 个一级类、37 个二级类以及可根据数据精度和研究目标灵活扩展的三级、四级类。 但实
际上能够直接为当时遥感卫星数据直接解译的仅为一级类[1]。 随着遥感数据分辨率的提高,不同的国家和
机构提出了以不同遥感数据为基础的土地分类系统,如美国国家土地覆被数据(NLCD)以 Landsat5 遥感数据
为基础的分类系统[2],欧洲环境信息协作计划(CORINE)以 SPOT 遥感数据为基础的分类系统[3],国际地
圈—生物圈计划(IGBP)AVHRR遥感数据及其附属产品的分类系统[4]等。 为了推动遥感生态分类数据的共
享,1998年国际粮农组织(FAO)提出了一套基于二叉树分类规则的分类系统,该系统灵活性强,能够适应不
同区域和不同尺度的需要,也对此后的分类系统的建立有深远的影响[5]。 为适应我国土地覆盖类型特征,多
个机构也提出了适用于我国的分类系统[6鄄8],但侧重点多在于土地覆盖类型与土地利用方式的划分,土地覆
被所表达的信息是地表物质组成的综合体,包括覆盖物的物质组成、结构、排列等,这些特征是因物质的存在
而存在,土地覆被是阶段性自然环境影响与人类活动共同作用产生的结果。 自然环境属性包括地形(高程、
坡度、坡向等)、地貌、气候等,它是土地覆被的背景,但对土地覆被变化和演化产生影响。 而适用于生态系统
评估的分类体系需要充分考虑自然环境参量的差异,这些参量不仅反映土地覆被现状,而且对生态系统的碳、
氮等物质循环的机制、变化速率、潜力产生重要影响。 从内部与外部不同侧面表达土地覆被的构成和生态特
征,有利于充分利用下垫面信息,并作为输入参数开展进一步的生态系统评估研究。 但生态参量的获得通常
以长期生态监测数据为基础,这就造成了当前的土地覆盖分类体系对生态系统参数反应不足,难以直接用于
全国生态系统调查与评价。 因此,根据全国生态系统调查与评价的需要、充分利用我国生态系统长期研究成
果,本文借鉴国际上和我国相关研究成果,探讨了建立基于中分辨率遥感数据的我国生态系统分类体系。 并
以甘肃、内蒙古东部和海南三个我国典型地区为例,分析了该分类系统的应用方法与问题,以期为全国生态系
统评估提供统一的数据体系参考。
1摇 分类体系
根据遥感数据的光谱特征,结合植被覆盖度与生态系统植物群落构成特征,以全国遥感土地覆盖分类系
统为基础[9],将生态系统进行 3级分类,I级分为 9类,II级分为 21类,III级分为 46类(表 1)。
划分过程中首先根据遥感信息提取植被覆盖和非植被覆盖区作为基础信息。 对于植被覆盖区,根据植被
生活型划分为乔木、灌木和草本覆盖,构成森林、灌丛和草地三个一级生态系统。 森林和灌丛中覆盖度低于
20%的生态系统与同类型种类在能量代谢、物质循环和生态系统功能上都有很大差别,因此分别划分为稀疏
林和稀疏灌丛。 乔木绿地和灌木绿地,乔木园地和灌木园地在空间分布、立地条件和人类干预方式上都与自
022 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
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然的森林和灌丛生态系统有较大区别,而与城镇和农田更为相似,因此分别划分为城镇生态系统中的城市绿
地和农田生态系统中的园地两个类型。 草地与森林和灌丛生态系统不同,森林和灌丛中的针叶、阔叶类型能
够包含地带性信息,例如我国常绿阔叶林和落叶阔叶林有明显地带性和空间分布规律,并且能够直接从遥感
影像解译。 草地中可直接通过遥感信息解译的包括草甸、草丛、草原和稀疏草地四个类型。 根据生态系统评
估的需要,草地生态系统划分中进一步考虑了降水和地形等生态要素,如以青藏高原的地理边界为基础,提取
青藏区内及周边海拔 4000m以上的草甸为高寒草甸、稀疏草地(包括常见的垫状植被)为高寒荒漠草原、草原
为高寒草原,再根据以往的研究[10鄄11]将青海湖周边和雅鲁藏布江上游等区域草原划分为温性典型草原。 青
藏高原以外草原划分为温性典型草原,草甸划分为温性草原草甸,稀疏草地划分为温性荒漠草原。 草丛生态
系统多由次生温性或热性多年生中生、旱中生草本植物组成,此类型以秦岭鄄淮河这一北亚热带北界为界线,
界线以北为温性草丛,以南为热性草丛。
表 1摇 基于遥感数据的全国生态系统分类体系
Table 1摇 Ecosystem Classification system and descriptions based on remote sensing data
玉代码
Level 玉
Code
玉级分类
Level
玉 Class
域级代码
Level 域
Code
域分类
Level 域
Class
芋代码
Level 芋
Code
芋级分类
Level 芋
Class
指标
Description
土地覆盖数据
域级代码
Code in the China
Cover dataset
1 森林生态系统 11 阔叶林 111 常绿阔叶林
自然或半自然常绿阔叶乔木植被,H=
3—30m,C>20%,不落叶,阔叶 101
112 落叶阔叶林 自然或半自然落叶阔叶乔木植被,H
=
3—30m,C>20%,落叶,阔叶 102
12 针叶林 121 常绿针叶林 自然或半自然常绿针叶乔木植被,H
=
3—30m,C>20%,不落叶,针叶 103
122 落叶针叶林 自然或半自然落叶针叶乔木植被,H
=
3—30m,C>20%,落叶,针叶 104
13 针阔混交林 131 针阔混交林
自然或半自然阔叶和针叶混交乔木植
被, H= 3—30m, C > 20%, 25% < F
<75%,
105
14 稀疏林 141 稀疏林 自然或半自然乔木植被,H
= 3—30m,
C= 4—20% 61
2 灌丛生态系统 21 阔叶灌从 211
常 绿 阔 叶 灌
木林
自然或半自然常绿阔叶灌木植被,H=
0.3—5m,C>20%,不落叶,阔叶 106
212 落 叶 阔 叶 灌木林
自然或半自然落叶阔叶灌木植被,H=
0.3—5m,C>20%,落叶,阔叶 107
22 针叶灌从 221 常 绿 针 叶 灌木林
自然或半自然针叶灌木植被, H=
0郾 3—5m,C>20%,不落叶,针叶 108
23 稀疏灌从 231 稀疏灌木林 自然或半自然灌木植被, H
= 0. 3—
5m,C= 4—20% 62
3 草地生态系统 31 草甸 311 温带草甸
分布在温带地区的自然或半自然草本
植被, K>1.5,土壤水饱和,H= 0.03—
3m,C>20%
21
312 高寒草甸
分布在高寒地区(海拔>3000m)的自
然或半自然草本植被, K>1.5,土壤水
饱和,H= 0.03—3m,C>20%
21
32 草原 321 温带草原
分布在温带地区的自然或半自然草本
植被, K = 0. 9—1. 5,H= 0. 03—3m,C
>20%
22
322 高寒草原
分布在高寒地区(海拔>3000m)的自
然或半自然草本植被, K = 0.9—1.5,
H= 0.03—3m,C>20%
22
323 温带荒漠草原 分布在温带地区的自然或半自然草本植被,H= 0.03—3m,C= 4—20% 63
122摇 2期 摇 摇 摇 欧阳志云摇 等:基于遥感技术的全国生态系统分类体系 摇
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续表
玉代码
Level 玉
Code
玉级分类
Level
玉 Class
域级代码
Level 域
Code
域分类
Level 域
Class
芋代码
Level 芋
Code
芋级分类
Level 芋
Class
指标
Description
土地覆盖数据
域级代码
Code in the China
Cover dataset
324 高寒荒漠草原
分布在高寒地区(海拔>3000m)的自
然或半自然草本植被,H= 0.03—3m,
C= 4—20%
63
33 草丛 331 温性草丛 分布在温带地区的自然或半自然草本植被,K>1.5,H= 0.03—3m,C>20% 23
332 热性草丛
分布在热带与亚热带地区的自然或半
自然草本植被,K>1.5,H= 0.03—3m,
C>20%
23
4 湿地生态系统 41 沼泽 411 森林沼泽
自然或半自然乔木植被,T>2或湿土,
H= 3—30m,C>20% 31
412 灌丛沼泽 自然或半自然灌木植被,T>2或湿土,H= 0.3—5m,C>20% 32
413 草本沼泽 自然或半自然草本植被,T>2或湿土,H= 0.03—3m,C>20% 33
42 湖泊 421 湖泊 自然水面,静止 34
422 水库 /坑塘 人工水面,静止 35
43 河流 431 河流 自然水面,流动 36
432 运河 /水渠 人工水面,流动 37
5 农田生态系统 51 耕地 511 水田
人工植被,土地扰动,水生作物,收割
过程 41
512 旱地 人工植被,土地扰动,旱生作物,收割过程 42
52 园地 521 乔木园地 人工植被,H= 3—30m,C>20% 109
522 灌木园地 人工植被,H= 0.3—5m,C>20% 110
6 城镇生态系统 61 居住地 611 居住地 人工硬表面,居住建筑 51
62 城市绿地 621 乔木绿地 人工植被,人工表面周围, H
= 3—
30m,C>20% 111
622 灌木绿地 人工植被,人工表面周围,H
= 0. 3—
5m,C>20% 112
623 草本绿地 人工植被,人工表面周围,H
= 0.03—
3m,C>20% 24
63 工矿交通 631 工业用地 人工硬表面,生产建筑 52
632 交通用地 人工硬表面,线状特征 53
633 采矿场 人工挖掘表面 54
7
荒漠生态
系统[1]
71 荒漠 711 沙漠 自然,松散表面,沙质 67
712 荒漠裸岩 自然,微生物覆盖 64
713 荒漠裸土 自然,松散表面,壤质 66
714 荒漠盐碱地 自然,松散表面,高盐分 68
8 冰川 /永久积雪 81
冰川 /
永久积雪 811 冰川 /永久积雪 自然,水的固态 69
9 裸地 91 裸地 911 苔藓 /地衣 自然,微生物覆盖 64
912 裸岩 自然,坚硬表面 65
913 裸土 自然,松散表面,壤质 66
914 盐碱地 自然,松散表面,高盐分 68
915 沙地 自然,松散表面,沙质 67
摇 摇 说明:[1] 在干旱与半干旱区的沙漠与沙地、裸岩、裸土、盐碱地归类于荒漠生态系统。 在湿润区的沙漠与沙地、裸岩、裸土、盐碱地归类为
裸地。 C:覆盖度 \郁闭度(%);F:针阔比率(%);H: 植被高度(m); T:水一年覆盖时间(月);K:湿润指数
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非植被覆盖区包括湿地、冰川 /永久积雪、荒漠、裸地、城镇。 湿地分为沼泽和水体,沼泽按不同群落结构
分为乔木、灌丛、草本三类。 水体按照空间形状分为河流和湖泊。 冰川 /永久积雪为常年冰雪覆盖区,极少有
生命迹象出现,单独划分一类。 荒漠和裸地都包括裸露的沙质地面、壤质地面、硬质表面、有微生物覆盖表面
和表面稀松、高反射率的盐碱地,由于成因不同,干旱与半干旱区部分划分为荒漠生态系统,湿润与半湿润
区[12]划分为裸地。
遥感影像分类过程采用面向对象的自动化分协同地面调查改进分类结果的技术方案开展了全国核查任
务。 针对多作业区、多单位协作处理数据,对监测结果采用统一的技术方案。 技术流程分为分类系统建立、作
业区划、数据采集、影像预处理、派生参数提取、尺度分割、解译标志库建立、层次分类和 SVM 分类、CVA 和
SAM变化检测、抽样验证的步骤。 在解译过程中分为国家层次与样区层次,分类方法一致,采用统一的分类
系统,类型具有继承性、尺度转换能力。 影像预处理进行作业分区,建立季节、空间一致的数据集,开展数据的
配准与拼接、去云、雾等处理。 通过野外分层采样框架,建立数据解译标志库,并将点样本扩展至面样本,提高
影像的识别能力。 以此为基础识别本分类系统中的各个类别。
(1)森林生态系统:是指乔木植物(高度>5m)覆盖为主的土地,根据包括 4个二级类型和 6个三级类型。
(2)灌丛生态系统:是指灌木植物(高度<5m)覆盖为主的土地,包括 3个二级类型和 4个三级类型。
(3)草地生态系统:是指草本植物覆盖为主的土地,包括 3个二级类型,8个三级类型。
(4)湿地生态系统:是指天然或人工形成的沼泽地等带有静止或流动水体的成片浅水区。 包括 3 个二级
类型,7个三级类型。
(5)农田生态系统:是指以农作物植被覆盖为主的土地,包括 2个二级类型,4个三级类型。
(6)城镇生态系统:是指以人工表面为主的人类居住土地。 包括 3个二级类型,7个三级类型。
(7)荒漠生态系统:指分布于干旱与半干旱区、植被盖度低于 4%的土地。 包括 1 个二级类型,4 个三级
类型。
(8)冰川 /积雪:地面覆盖为冰川与积雪的土地。 包括 1个二级类型,1个三级类型。
(9)裸地:是指植被覆盖度低于 4%的土地。 包括 1个二级类型,5个三级类型。
2摇 典型区域生态系统构成与格局
海南岛、内蒙古、甘肃三省涉及我国不同的自然地理区域,且生态系统特征具有明显差异,基本覆盖了我
国所有三级生态系统类型(表 2)。
表 2摇 典型区一级生态系统构成
Table 2摇 Ecosystem configurations of the Level I class in Hainan Island, Inner Mongolia, and Gansu Province
一级生态系统构成
Level 玉 class
海南岛
生态系统构成
Area / km2
各类型比例
Ratio / %
内蒙古
生态系统构成
Area / km2
各类型比例
Ratio / %
甘肃省
生态系统构成
Area / km2
各类型比例
Ratio / %
森林 Forest 9173.1 27.1 168381 14.7 21038.4 4.9
灌丛 Shrubland 441.8 1.3 27834.4 2.4 34234.8 8.0
草地 Grassland 74.1 0.2 545910.4 47.6 122647.5 28.8
湿地 Wetland 1080.8 3.2 43615.8 3.8 2739.8 0.6
农田 Farmland 22206.9 65.6 120941.1 10.6 73630.9 17.3
城镇 Urban 766.2 2.3 12941.5 1.1 3904.3 0.9
沙漠 Desert 0 0 205806.3 18.0 153797.9 36.2
冰川 /永久积雪 Glacier and Snow 0 0 0 0 896.5 0.2
裸地 Bareland 101.2 0.3 20347.5 1.8 12508.7 2.9
三个典型区内一级生态系统构成反映出了区域间生态系统分布的基本差异。 海南岛水热充沛,热带农业
322摇 2期 摇 摇 摇 欧阳志云摇 等:基于遥感技术的全国生态系统分类体系 摇
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生态系统占据主导,主要分布于中部山区的森林生态系统则成为岛内第二大生态系统类型。 内蒙古东部地处
我国东部季风区和西北干旱区的交界地带,生态系统类型相应表现为大兴安岭森林区和内蒙古草原区的交
替,因此草地生态系统和森林生态系统成为该区主导类型。 而内蒙古西部位于我国干旱区,主要生态系统类
型为温性典型草原和荒漠生态系统。 甘肃省自然条件最为复杂,地处青藏高原区、西北干旱区、东部季风区三
区交汇处,分布有各区的生态系统类型,除农田生态系统外,沙漠、草地、灌丛、森林在省内不同区域都有集中
分布(图 1)。
图 1摇 典型区一级生态系统分布
Fig.1摇 Ecosystem maps of the Level I class in Hainan Island, Inner Mongolia, and Gansu Province
通过对三个典型区各二级、三级生态系统构成的统计(表 3),可以从中发掘更多的生态系统特征信息。
例如森林生态系统的分布体现出了明显的地带性特征,三区之内只有纬度最高的内蒙古东部有落叶针叶林生
态系统分布,而内蒙古东部和甘肃省均位于秦岭鄄淮河这一常绿阔叶林的北界以北,因此无天然常绿森林生态
系统分布,海南岛完全相反。 草地生态系统则更加综合的考虑了气候、地形等因素。 海南岛仅有热性草丛分
布,内蒙古则含盖了呼伦贝尔和锡林郭勒两大草原区,因此该区域内温性典型草原占绝对优势。 相比之下,甘
肃省由于气候和地形的复杂性,分布了所有八个草地生态系统类型。
3摇 讨论
本文以遥感数据所识别的土地覆盖类型为基础,结合气候、地形等生物地理参量以及类别内部的生态系
422 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
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统特征,将土地类型重新拆分组合,形成一套新的生态系统分类体系。 相比完全基于遥感分类数据的体
系[13鄄14],本系统融入了更多的生态信息,这保证了本系统各生态系统类型都在不同级别上具有较大的自然相
似性以及类别之间的独立性,有利于利用现有生态系统生态学的研究成果开展区域生态系统评估。
表 3摇 典型区森林生态系统构成 / km2
Table 3摇 Ecosystem configurations of the Level II and Level III class in Hainan Island, Inner Mongolia, and Gansu Province
二级生态系统类别
Level 域 class 海南岛 内蒙古 甘肃
三级生态系统类别
Level 芋 class 海南岛 内蒙古 甘肃
阔叶林 8641 109964.9 11531.3 常绿阔叶林 8641 0 0
落叶阔叶林 0 109964.9 11531.3
针叶林 357.2 50217.2 8163.7 常绿针叶林 357.2 3331.7 8163.7
落叶针叶林 0 46885.5 0
针阔混交林 174.9 3117.7 1312.7 针阔混交林 174.9 3117.7 1312.7
稀疏林 0 5081.2 30.7 稀疏林 0 5081.2 30.7
阔叶灌丛 441.8 22359.5 32398.1 常绿阔叶灌丛 441.6 0 0.2
落叶阔叶灌丛 0.2 22359.5 32398.0
针叶灌丛 0 9.3 0.0 常绿针叶灌丛 0 9.3 0
稀疏灌丛 0 5465.6 1836.7 稀疏灌丛 0 5465.6 1836.7
草甸 0 16195 17004.4 温带草甸 0 16195 591.0
高寒草甸 0 0 16413.3
草原 0 529707.5 100655.9 温带草原 0 475126.4 21908.5
高寒草原 0 0 14153.2
温带荒漠草原 0 54581 25110.8
高寒荒漠草原 0 0 39483.4
草丛 74.1 8 4987.2 温性草丛 0 5.4 4977.7
热性草丛 74.1 2.6 9.5
沼泽 9.7 35708.2 1424.8 森林沼泽 9.7 220.4 0
灌丛沼泽 0 1570.7 0
草本沼泽 0 33917 1424.8
湖泊 840.6 5039.3 448.5 湖泊 0 4732.4 151.5
水库 /坑塘 840.6 306.9 296.9
河流 230.5 2868.3 866.5 河流 230.5 2757.7 862.5
运河 /水渠 0 110.6 4.0
耕地 8671 120855.9 73614.6 水田 4931.5 1357 35.2
旱地 3739.5 119498.9 73579.4
园地 13535.9 85.2 16.3 乔木园地 13535.9 49.9 11.6
灌木园地 0 35.3 4.7
居住地 595.1 7781.8 3068.4 居住地 595.1 7781.8 3068.4
城市绿地 22 166.3 25.4 乔木绿地 3 138.1 20.8
灌木绿地 0 13.2 1.4
草本绿地 19 15.0 3.1
工矿交通用地 149.1 4993.4 810.4 工业用地 49.3 1143.8 315.5
交通用地 72.8 2852.2 436.7
采矿场 27.1 997.4 58.3
荒漠 0 205806.3 153797.9 沙漠 0 85750.4 18234.2
荒漠裸岩 0 39339 50087.2
荒漠裸土 0 78555.3 84607.9
荒漠盐碱地 0 2161.6 868.6
冰川 /永久积雪 0 0 896.5 冰川 /永久积雪 0 0 896.5
裸地 101.2 20347.5 12508.7 裸岩 0 7.4 10626.7
裸土 101.2 163.4 1772.3
盐碱地 0 3553.2 11.7
沙地 0 16623.5 98.1
522摇 2期 摇 摇 摇 欧阳志云摇 等:基于遥感技术的全国生态系统分类体系 摇
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从三个典型区生态系统构成的分析可以发现,对遥感数据直接解译的最低类别进一步根据自然环境变量再细
分具有重要的意义。 例如,在原始基于遥感数据的分类系统中,根据地物的光谱特征将所有森林、灌丛生态系
统类别及乔木园地、乔木绿地、灌木绿地均划为“林地冶一类。 但这些类别的管理方式、群落结构和生态过程
都有很大差异,因此将园地归入农田一类、将绿地归入城镇一类,这也更符合生态系统类别内部特征一致的
要求。
本分类系统中仍然存在一些问题。 首先,本次土地覆盖分类数据集最高空间分辨率为 30m 像元,而进一
步划分类别所使用的自然环境参量数据,如干燥度、气候带数据尺度更大,使用这些数据集的叠加校正会造成
尺度不匹配问题。 在小流域或县域等小尺度分析中可能造成将同一斑块生态系统划分为不同类型生态系统,
这需要通过在研究尺度上更新生态因子数据解决。 其次,本分类系统以遥感分类数据为基础,因此难以在全
国尺度对三级类别做进一步细分,因此也并未像国际粮农组织的分类系统一样提出更具弹性的四级分类系
统,这一点将在小尺度依据不同区域生态环境特征展开进一步的探讨以满足更丰富的生态系统分析和评价需
求。 最后需要指出的是本分类系统中各植被类型的定义主要参考了国际粮农组织(FAO)提供的定义,例如
将稀疏植被定义为植被覆盖度大于 4%,小于 20%,裸地为小于 4%。 而实际上当前的植被覆盖度反演误差通
常都大于 4%,对于这种技术局限,除提高遥感数据质量外,目前只能依靠实地观测数据予以校正。
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