一、土地利用/覆被的遥感影像解译

改革开放以来，中国经济的快速发展对土地利用模式产生了深刻的影响。同时，中国又具有复杂的自然环境背景和广阔的陆地面积，其土地利用变化不仅对国家发展，还对全球环境变化产生了重要的影响。为了恢复和重建我国土地利用变化的现代过程，更好地预测、预报土地利用变化趋势，中国科学院在国家资源环境数据库基础上，以美国陆地卫星Landsat遥感影像数据作为主信息源，通过人工目视解译，建成了国家尺度1∶10比例尺多时期土地利用/土地覆盖专题数据库。

中国多时期土地利用土地覆被变化遥感监测数据集（CNLUCC）的构建由中国科学院地理科学与资源研究所牵头，联合中国科学院遥感应用研究所、东北地理与农业生态研究所、武汉测量与地球物理研究所、新疆生态与地理研究所、寒区旱区环境与工程研究所、成都山地灾害与环境研究所等多家单位共同完成。数据集包括20世纪70年代末期（1970s）、80年代末期（1980s）、90年代中期（1995/1996年）、90年代末期（1999/2000年）以及2005年、2010年、2015年和2017年8期。

中国多时期土地利用土地覆被变化遥感监测数据集（CNLUCC）的分类系统采用三级分类系统（表2-1）。一级分为6类，主要根据土地资源及其利用属性，分为耕地、林地、草地、水域、建设用地（城乡、工矿、居民用地）和未利用土地；二级主要根据土地资源的自然属性，分为25个类型；三级类型8个，主要根据耕地的地貌部位分类。具体分类如下：耕地分为水田和旱地（二级类型），水田根据其所处的地貌位置又分为4个三级类型——山地水田（111）、丘陵水田（112）、平原水田（113）和大于25°坡地水田（114），旱地根据其所处的地貌位置又分为4个三级类型——山地旱地（121）、丘陵旱地（122）、平原旱地（123）、大于25°坡地旱地（124）。具体解译过程中遥感影像（标准假彩色合成）的解译判读标志和识别标准见表2-2，其他技术细节参考刘纪远等的文献（2000，2002，2005，2014，2018）。

为保证各时期土地利用数据解译的质量和一致性，数据集进行统一的质量控制和核对检查：① 全国范围内分区分组开展野外考察，实地调查各省土地利用情况，获取大量的外业调查记录、相机照片和无人机航拍图像。② 在分区内部，按照地类分层随机采样，通过与GF-2、无人机图像以及野外调查资料实地验证，进行数据质量改进。③ 在全国范围内进行统一集成、质量检验，在同行专家的认定下进行数据质量改进，最终通过混淆矩阵进行分类精度及总精度评价。土地利用现状一级类型综合评价精度达到93%以上，二级类型分类综合精度达90%以上，满足1∶10万比例尺用户制图精度（刘纪远 等，2014，2018）。