全球土地被覆データセットの空間精度評価と統合

新しい地図の作成に加えて、グローバル土地被覆（GLC）地図の改善に向けた現在の取り組みは、地図間の相対的な利点、例えば地図間の一致や地図の精度を考慮して地図を統合することに焦点を当てています。このような統合の取り組みは、複数のGLC参照データセットの利用から利益を得る可能性があります。利用可能な参照データセットを用いて、本研究は最近のGLC地図の空間精度を評価し、改善された土地被覆（LC）地図を作成するための方法を比較します。アフリカにおけるGlobcover-2009、Land Cover-CCI-2010、MODIS-2010、およびGlobeland30地図に対して、参照データセットとの空間的対応をモデル化しました。使用される入力データに関する異なるシナリオを用いて、改善されたLC地図のための5つの統合方法をテストし、交差検証を行いました。空間的対応の比較は、GLC地図の好みが空間的に異なることを示しました。GLC地図と参照データをその位置で使用した統合方法は、いずれの入力GLC地図よりも参照LCとの間に4.5%–13%高い対応をもたらしました。回帰クリーギングを用いて統合LC地図とLCクラス確率地図を計算した結果、最も高い対応（76%）が得られました。我々の結果は、GLC地図の改善における参照データセットと地理統計学の利用の付加価値を示しています。このアプローチは、より多くのGLC参照データセットが公開されつつあり、その再利用が奨励されているため、有用です。