论文推送 | OpenStreetMap全球土地覆盖/土地利用数据质量评价及空间格局分析
Zhou, Q.*, Wang, S., and Liu, Y., (2022). Exploring the accuracy and completeness patterns of global land cover/land use data in OpenStreetMap, Applied Geography, 145, 102742.
作者简介:
周琪:博士,中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,副教授,博士生导师。主要从事全球开放地理空间数据的质量评价、全球制图及空间格局分析、联合国2030年全球可持续发展目标(SDGs)评估等研究。
(联系方式:zhouqi@cug.edu.cn)
王树竹:硕士研究生,中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院。刘垚明:硕士研究生,中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院。
亮点
(1)评估了全球168个国家OSM土地覆盖/土地利用(LCLU)的数据质量;
(2)揭示了全球OSM-LCLU数据质量的空间格局及其影响因素。
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介绍
OSM数据因具有全球覆盖、免费获取和实时更新等优点,被认为是获取土地覆盖/土地利用(LCLU)图的重要来源。然而,OSM数据因由全球志愿者提供,存在数据质量问题。针对现有研究仅关注部分国家或地区的OSM数据质量,缺少全球尺度OSM-LCLU数据质量评价的不足,本研究以全球开放的LC数据为参考,评价了全球168个国家的OSM-LULC数据质量(包括精度和完整性);引入空间自回归模型分析了OSM-LCLU数据质量空间格局的影响因素。
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研究数据与方法
2.1 研究数据
本研究通过第三方平台Geofabrik获取了2018年的OSM数据,分析了与LULC类别相关的四个图层(land-use、nature、water和POI);参考数据采用欧洲航空局于2018年发布的300m分辨率全球LC数据产品(简称CCI-LC),该数据包括agriculture、forest、grassland、wetland、settlement、shrubland、sparsevegetation、bare area和water共九种类别。
2.2 研究方法
首先,基于OSM数据制作每个国家的LCLU数据;然后,与相应的CCI-LC数据(视作参考数据)进行对比,评估每个国家OSM-LCLU数据的精度和完整性。具体公式如下:
其中,Area(OSM)∩Area(REF)表示OSM与参考数据的共同面积,Area(OSM)和Area(REF)分别表示OSM和参考数据的面积。
进一步,为理解全球OSM-LCLU数据质量的空间格局,设计了社会经济变量和OSM标签面积百分比两类解释变量,采用三种回归模型(OLS、SLM和SEM)建立各个解释变量与两个质量评价指标之间的定量关系。具体公式如下:
其中,y表示因变量,X表示解释变量,β表示回归系数,ε表示服从正态分布的随机误差,ρ表示空间回归系数,λ表示残差回归系数,W表示空间权重矩阵。
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实验结果
3.1 OSM-LCLU数据质量的空间格局
全球168个国家中,149个国家的OSM-LCLU数据精度高于60%;63个国家的数据精度高于80%,表明OSM-LCLU数据精度整体较高。精度相对较低的国家主要位于非洲的马里和索马里、亚洲的伊拉克和也门、南美洲的阿根廷和大洋洲的澳大利亚。
129个国家的数据完整性低于40%,表明大多数国家的OSM-LCLU数据完整性较低;17个国家的数据完整性高于60%,主要位于欧洲地区(如法国和荷兰)。
图1 全球OSM-LCLU数据质量的空间格局
3.2 空间格局的影响因素
表1 空间自回归模型的分析结果
8个变量与OSM-LCLU数据质量显著相关。
数据精度方面,哥伦比亚(南美洲)、喀麦隆(非洲)和日本(亚洲)的森林面积占比相对较高,且该类不容易被误分,所以上述国家的数据精度相对较高。相反,居民地和灌木容易被误分,所以这些类别面积占比相对较高的国家,数据精度相对较低。
数据完整性方面,欧洲地区的农业、森林和草地等类别面积相对较大;且高收入人群较多、志愿者较活跃,因此该地区的OSM-LCLU数据完整性相对较高。相反,部分国家的居民地和河流面积占比相对较高,表明森林和草地等面积较大的类别相对较少,所以OSM-LCLU数据完整性相对较低。
图2 显著变量的空间格局
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结论
(1)OSM-LCLU数据的精度较高,但是完整性较低。完整性相对较高的国家主要位于欧洲。(2)OSM-LCLU数据质量的空间格局不仅与OSM-LCLU类别有关,还与不同国家的社会经济发展水平有关。
该研究成果首次揭示了全球OSM-LCLU数据质量的空间格局。相关研究结果可以为用户使用OSM数据提供参考,为志愿者贡献OSM数据提供依据。
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