黄昕课题组发布30米连续时序全球不透水面数据集GISA 2.0

作为城市化进程的重要指标，准确、长期的全球人工不透水面（ISA）监测对于生物多样性、水质评估、城市热岛效应至关重要。目前已有GISA 1.0、GAIA、GAUD、GHSL等多个全球30米的多时序不透水面数据集。尽管这些现有的全球ISA数据集在一定程度上表现出一致性，但仍存在大量差异。例如，这些数据集在城市核心区表现相对一致，在郊区或农村地区却存在相对较大的分歧（图1）。这主要归因于它们在样本、制图方法、甚至使用的影像数据上的差异。

图1 现有全球30米ISA数据集

黄昕课题组经过长期研究积累，提出了一种基于现有产品时空一致性的全球ISA提取优化方案（图2），更新了GISA 1.0数据集，并生产了更高精度的全球ISA数据集GISA 2.0。

图2 GISA 2.0的制图方案

在GISA 2.0数据集生成过程中，研究人员根据现有ISA数据集之间的不一致程度，将制图格网分为M-格网（一致性程度较差的格网）和A-格网（一致性程度较好的格网），对于A-格网，提出了一种自动化分类的更新方法，从现有数据集的一致区域中提取和细化训练样本。对于M-格网，由于格网内ISA数据集不一致性较高，在自动采样的基础上添加了人工解译的样本，以修正和优化这些制图难度较高的格网。同时，为了充分利用所获得的人工解译样本，提出了样本时序转移方法，充分利用人工选择的样本，最大化样本使用效率。此外，研究人员还在103个M-网格上评估了M-方法（人工解译样本）和A-方法（自动生成样本）的效果（图3），并监测了1985-2018年的ISA分布变化（图4）。

图3 以位于中国北部和非洲南部的两个M-格网为例，分别使用M-方法和A-方法的效果展示

图4 GISA2.0产品中1985-2018年的ISA分布变化

（来源：武汉大学）