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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >A Synergy Cropland of China by Fusing Multiple Existing Maps and Statistics
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A Synergy Cropland of China by Fusing Multiple Existing Maps and Statistics

机译：融合现有多种地图和统计数据的中国协同耕地

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摘要

Accurate information on cropland extent is critical for scientific research and resource management. Several cropland products from remotely sensed datasets are available. Nevertheless, significant inconsistency exists among these products and the cropland areas estimated from these products differ considerably from statistics. In this study, we propose a hierarchical optimization synergy approach (HOSA) to develop a hybrid cropland map of China, circa 2010, by fusing five existing cropland products, i.e., GlobeLand30, Climate Change Initiative Land Cover (CCI-LC), GlobCover 2009, MODIS Collection 5 (MODIS C5), and MODIS Cropland, and sub-national statistics of cropland area. HOSA simplifies the widely used method of score assignment into two steps, including determination of optimal agreement level and identification of the best product combination. The accuracy assessment indicates that the synergy map has higher accuracy of spatial locations and better consistency with statistics than the five existing datasets individually. This suggests that the synergy approach can improve the accuracy of cropland mapping and enhance consistency with statistics.
机译：有关耕地范围的准确信息对于科学研究和资源管理至关重要。可以从遥感数据集中获得几种农田产品。但是，这些产品之间存在明显的不一致，并且根据这些产品估算出的耕地面积与统计数据有很大差异。在这项研究中，我们提出了一种层次优化协同效应方法（HOSA），通过融合五种现有耕地产品（例如GlobeLand30，气候变化倡议土地覆被（CCI-LC），GlobCover 2009）来绘制中国混合耕地地图（大约2010年） ，MODIS Collection 5（MODIS C5）和MODIS Cropland，以及耕地面积的国家以下统计资料。 HOSA将广泛使用的评分分配方法简化为两个步骤，包括确定最佳协议水平和确定最佳产品组合。准确性评估表明，与单独的五个现有数据集相比，协同作用图具有更高的空间位置准确性和与统计的更好一致性。这表明协同作用方法可以提高耕地制图的准确性并增强与统计数据的一致性。

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