全球及区域尺度土地覆盖土地利用遥感研究的现状和展望

发展等研究的迫切需要，人类第一次利用卫星数据研制开发了全球具有统一分类方法，统一数据处理规范并将具有统计精度评价结果的全球 1 公里空间分辨率土地覆盖数据库[7]。同时土地覆盖遥感研究的新方法也不断出现并得以发展。
 
　　本文主要总结 90 年代全球和区域尺度土地覆盖遥感研究的进展以及新的数据库的开发应用，并对下一世纪初该领域可能出现的新动向作一初步讨论。
 
2 九十年代大面积土地覆盖遥感研究的进展
 
2.1 理论与方法
 
　　80 年代大区域土地覆盖遥感工作主要基于传统的土地覆盖制图理论方法，着重于土地类型的分析解译以及相应的光谱特征的描述。由遥感数据解译编制的土地覆盖图虽然可以满足某些应用目的，但其信息量有限，且很少涉及土地覆盖与其他自然景观要素的联系。此外，土地覆盖和土地利用分类系统也因地因时因人而异，因此很难相互进行比较和转换。
 
　　对以上的概念和问题在 90 年代进行了有益的探讨，首先人们对土地覆盖及其特征的含义有了新的理解和定义。土地覆盖不再仅仅被看作单一的土地和植被类型，而是以土地类型及其所具有的一系列自然属性和特征的综合体。包括土地类型和植被类型，植被冠层的密度、植被生长季节的动态特征，生长季累积生物量，地表覆盖的生物物理特征量，如地表波谱反射率、粗糙度、植被叶面积指数、叶面及冠层的阻抗系数、有效光合作用辐射等。此外，该综合体还包括与土地覆盖类型密切相关的生态环境要素，如植被所处的生态区域，地形与气候条件，土壤的理化性质以及土地利用状况等。这种具多维空间信息的以土地覆盖类型为核心的综合体概念不仅可以从理论上更加准确、完整地刻划地表覆盖和利用的特征，而且在实际应用方面也有十分重要的意义。
 
　　另一值得注意的是对传统的土地覆盖分类系统的改进。利用遥感数据进行土地分类大多采用自上而下的等级分类系统。即在分类前预先划定若干等级的土地覆盖类型和亚类型，然后将影像象元划入某一类型。这种预先制定的分类系统往往是针对某种应用需要而制定的，因此很难将其用做转换以适应不同应用目的的要求。针对这一局限性，Loveland 等[8]提出了所谓“灵活的土地覆盖数据库”的概念。利用卫星在生长季内获得的多时相数据，依据地表覆盖的动态过程，将图像象元划分为不同的土地覆盖单元──季节性土地覆盖单元。每一个单元内部的象元具有相似的物候生长期，类似的地上累积生物量以及相似的