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本数据集以美国陆地卫星Landsat 遥感影像数据作为主信息源，通过人工目视解译和机器学习方法，建立了1985-2025年国家尺度1：10 万比例尺41期土地利用/土地覆盖遥感监测数据集，并根据多场景应用需求，将数据集处理为1000m分辨率。数据制备过程中，采用由中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远先生提出的CNLUCC分类体系，数据覆盖全国陆地区域，具备年度时间分辨率和高空间尺度特征。最终采用Kappa系数、总体精度、用户精度、生产者精度等多维度指标进行精度检验，各期数据集 Kappa 系数均达到行业公认的合格标准以上，总体精度稳定，数据质量可靠、结果可信。数据集可广泛支撑国土空间规划、生态环境评估、气候变化响应、农业资源管理、城乡发展监测等领域的科学研究与决策应用，为揭示中国土地利用/土地覆盖的时空演变机制、评估人地系统相互作用效应提供了高质量、长时序、大尺度的基础数据支撑，也为相关领域的学术研究提供了重要的数据参考。
关键词：LUCC；土地利用；30米分辨率；遥感数据
引 言
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，也对全球环境变化产生了深刻的影响。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，地球资源数据云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，通过人工目视解译和机器学习方法，建立了国家尺度1：10 万比例尺41期土地利用/土地覆盖遥感监测数据库（CNLUCC）。并基于多种应用场景需求，将数据处理为1000m分辨率数据。
全国1000m土地利用类型遥感监测空间分布数据集，根据LUCC分类体系将土地利用类型分为6个一级类，25个二级类。全国数据有1985-2025年共41期。各期数据的遥感解译主要使用了美国陆地卫星Landsat 系列（MSS、TM、7、8、9）影像数据。
图 1 2024年中国土地利用/土地覆盖类型空间分布
1、CNLUCC 数据分类体系
中国多时期土地利用/土地覆盖遥感监测数据分类系统采用二级分类体系（如表1），一级分类（6类）基于土地利用属性划分，包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地；二级分类（25类）依据土地覆被自然属性细分（如耕地分为水田/旱地，林地分为有林地/灌木林等）。该体系由中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远先生提出，作为中国土地变化研究的基准框架，其数据已应用于国土规划、生态评估及全球变化研究，分类精度通过人机交互验证确保可靠性，在适用性方面具有其重要的现实意义。
2、CNLUCC 数据投影信息
中国多时期土地利用/土地覆盖遥感监测数据投影系统采用Albers（Albers Equal Area Conic Projection）正轴等面积双标准纬线圆锥投影，其投影参数如下：
投影类型：Albers正轴等面积双标准纬线圆锥投影
南标准纬线：25°N
北标准纬线：47°N
中央经线：105°E
坐标原点：赤道与中央经线交点(105°E, 0°)
起始纬线：0°
纬向偏移：0°
经向偏移：0°
椭球参数采用Krasovsky参数：
a=6378245.0000 米
b=6356863.0188 米
统一空间度量单位：米
3、CNLUCC 遥感解译方法
中国多时期土地利用/覆盖遥感监测数据集主要基于美国卫星Landsat MSS、TM/ETM 和Landsat 7、8、9卫星遥感数据，融合国产高分数据，采用人工目视解译和机器学习方法构建。重点优化耕地、建设用地及湿地区域；最终通过时序变化轨迹分析（LTSS）更新动态斑块，并执行像元-斑块-外业三级验证。
3.1 遥感解译技术流程
采用时序多源遥感数据，提取14维特征组合（波段反射率、NDVI/NDBI/TCW指数、GLCM纹理熵/相关性、年度NDVI、地形等）。构建两级分类模型：
一级分类（6大类）：基于随机森林处理17,500个历史训练样本（按耕地15%、林地20%、草地20%、湿地20%、建设用地15%、未利用地10%分层抽样），输入14维特征+地形图位置编码，特征重要性筛选（MDG>0.01），输出粗分类结果（精度88-92%）；
针对25个子类精细分类，构建基于Landsat时序数据的U-Net模型，输入尺寸为128×128像素的影像块。输入数据包含夏季繁盛期的光谱特征；同步融合一级分类输出的6大类概率图与DEM地形曲率（提升地形敏感性地类如坡耕地、山地林地的可分性）。为克服Landsat数据限制，对原始样本执行严格正交旋转（90°/180°/270°）及反射率±5%扰动，生成40万增强样本库，覆盖耕地（水田/旱地）、林地（乔木林/灌木林）、建设用地（城镇/工矿）、湿地（沼泽/滩涂）等全类别光谱-地形变异特征，解译标志见表4。
模型嵌入光谱-空间双路径注意力：光谱路径在编码器第四层添加通道注意力（SE-block），动态加权特征通道（如裸土区短波红外权重0.89、植被区EVI权重0.93），抑制季节光照差异导致的同物异谱现象；空间路径在解码器采用混合空洞卷积（空洞率1/3/5），通过多尺度感受融合耕地田块、建设用地斑块、林地集群的结构特征，提升破碎地类边界精度（如城镇与工矿用地过渡带）。
训练过程采用迁移学习技术，直接加载ImageNet大型图像数据集上预训练好的ResNet34模型权重作为初始参数。针对25类样本不均衡问题，损失函数选用类别加权Dice Loss——通过给湿地赋予1.8倍权重、灌木林1.5倍权重，强制模型更多关注这些易被忽略的地类，避免预测结果偏向样本量大的耕地或林地。优化器使用Adam，初始学习率设为0.0001，并采用余弦衰减策略：随着训练轮次增加，学习率从峰值平滑下降至0.000001。每次训练输入16个样本块，同步实施Dropout随机屏蔽和L2权重衰减两大正则化操作，监控验证集25类平均交并比，若连续15轮该指标未提升，则自动终止训练，避免无效计算。这种组合策略使模型在50轮内高效收敛，测试集湿地分类F1分数提升至85.3%）。
完成U-Net模型预测后，系统自动筛选置信度低于85%的争议区域。结合遥感影像解译标志，在ARCMAP 软件环境下进行人机交互土地利用/覆被类型的判读解译。重点处理三类场景：
光谱混淆纠偏：针对裸土与工矿用地、水体与阴影等同谱异物现象，结合多时相NDVI轨迹（如水体NDVI终年低平）及地形位置（如阴影多位于山体北坡）辅助判别；
边界混合像元优化：对耕地-建设用地过渡带、湿地-草地交错区，采用0.5像元形态学开闭运算精细化边界，确保图斑误差小于1个像元；
时序逻辑强制校验：加载前两期分类结果，拦截非法地类转换。所有人工修改记录操作轨迹并回传样本库，形成主动学习闭环。
解译过程中以省为单元，生成分省解译成果*.shp文件。然后，利用ARC/INFO 的ARCEDIT 模块进行图形编辑，检查、修改错误、整理汇总，如检查图斑属性代码错误，如有无漏码和重码现象，修改无误后，完成相邻分县数据的接边，生成全国的土地利用/覆被解译成果数据。
3.2 遥感数据源选择及处理
（1）遥感数据源
构建国家尺度多时期土地利用/覆盖专题数据所使用的遥感信息源主要为覆盖全国的Landsat-MSS/TM/ETM 和Landsat7、8、9影像，其中因时相较差或缺失而覆盖不到的地方以谷歌地图影像数据和哨兵影像数据做补充。Landsat系列卫星运行时间不同，可通过组合获取完整的30米分辨率时间序列数据。可用数据时间段见表5。
表3 30米Landsat数据可用时段统计
卫星型号 数据收集时间 本数据集应用时间段 数据源组成方法 LANDSAT5 TM 1984年3月1日至2011年底 1986年-2011年 1999年-2011年LANDSAT5 TM与Landsat7 ETM+ 择优使用，以landsat7为主 Landsat 7 (ETM+) 1999年4月15日至今 1999年-2013年 2012年使用Landsat 7 (ETM+)数据 Landset8 （OLI-1） 2013年2月11日至今 2013年至今 2013-2021年landsat8 与Landsat7 ETM+ 择优使用，以landsat8 为主 Landset9 （OLI-2） 2021年9月27日至今 2021年至今 2022年至今与Landsat8 OLI 择优使用，以landsat9为主
landsat5 TM数据数据量有限，1986-1998年各年份中国区域存在不同程度的缺失。各年份数据完整度（中国陆地区域覆盖率）统计如表6：
表4 1986-1998年中国陆地区域Landsat卫星影像覆盖率
地区\年份 1986年 1987年 1988年 1989年 1990年 1991年 1992年 1993年 1994年 1995年 1996年 1997年 1998年 安徽省 81.87 100 100 100 99.72 100 100 100 100 100 99.46 99.75 100 澳门特别 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 北京市 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 福建省 98.09 92.25 100 100 94.76 99.82 100 99.48 100 97.19 100 100 100 甘肃省 98.45 99.64 99.66 99.59 99.83 99.87 99.77 99.68 99.86 99.75 99.88 99.88 99.85 广东省 99.18 97.17 99.71 99.64 99.24 96.92 99.47 99.76 88.81 93.29 99.39 88.34 97.10 广西壮族自治区 89.51 99.63 99.21 97.26 98.08 93.57 96.67 100 96.85 78.18 87.66 76.84 98.52 贵州省 74.56 96.01 98.58 95.68 94.37 96.18 96.13 98.30 82.68 98.40 80.69 82.55 97.66 海南省 74.71 85.34 85.33 85.22 85.38 84.20 85.38 85.30 85.26 84.76 85.31 84.91 85.36 河北省 98.59 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 河南省 96.44 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 黑龙江省 98.69 97.91 100 100 100 100 100 100 100 98.83 100 100 99.25 湖北省 78.11 100 100 100 100 100 100 100 100 98.39 97.32 96.42 97.75 湖南省 89.72 98.67 96.82 98.98 99.74 98.10 97.27 99.71 98.24 96.59 97.38 63.70 95.24 吉林省 98.79 100 100 100 99.80 100 99.86 100 100 100 100 99.27 99.78 江苏省 98.50 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 江西省 81.76 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 96.95 93.49 辽宁省 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 内蒙古自治区 99.02 99.86 100 100 100 100 100 99.84 100 100 100 99.85 99.81 宁夏回族自治区 99.18 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 青海省 93.93 98.80 98.78 98.70 99.03 99.40 99.14 98.96 99.48 99.41 99.41 99 98.86 山东省 98.50 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 山西省 99.58 100 100 100 100 100 100 100 100 100 99.87 100 100 陕西省 97.30 100 100 97.97 100 98.92 100 99.52 100 100 98.36 99.84 100 上海市 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 四川省 79.79 97.76 96.70 95.19 94.97 92.10 98.77 97.13 96.19 94.26 92.91 92.52 96.59 台湾省 76.41 98.31 99.42 99.55 99.44 98.99 99.69 99.73 99.64 99.73 99.77 99.08 90.70 天津市 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 西藏自治区 27.45 48.94 69.64 83.41 91.65 91.71 94.85 96.25 97.38 93.24 96.31 89.14 92.11 香港特别行政区 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 新疆维吾尔族自治区 28.52 36.07 42.56 86.43 90.31 90.69 95.58 96.62 98.72 95.14 98.07 96.92 97.85 云南省 84.33 98.97 99.51 98.51 99.62 98.78 99.57 99.33 99.51 98.68 98.04 98.15 98.91 浙江省 84.39 98.15 100 99.73 99.19 99.67 99.52 99.76 100 100 100 99.07 100 重庆市 78.41 95.47 98.57 94.09 91.97 89.10 100 84.62 82.71 98.95 83.37 69.26 98.18 全国 88.35 95.26 96.60 97.94 98.15 97.88 98.87 98.65 97.80 97.79 97.45 95.04 98.15
（2）遥感图像的时相选择
为了较好地提取建筑用地，建立分区双时相选择标准，遥感影像时相选择涵盖年度弹性（云污染区允许±1年替补）与季节适配（云量<10%），具体分区标准为：季相方面，由于我国地域辽阔、自然环境复杂多样，既要注意研究区域内遥感信息获取瞬时的质量（如含云量度<10%等技术指标），又必须顾及不同区域的季相差异。
植被繁盛期：在我国东北地区及其西北地区选择 6 月中旬至 9 月下旬的无云图像，具体区域包括东北 3 省、内蒙古、青海、甘肃、宁夏、新疆等；在华北平原及其附近区域选择 5 月上旬至 10 月中旬的图像，包括北京、天津、河北、河南、山东、山西、陕西等；在华中、华东和西南的北部地区应选择 3 月上旬或 10 月下旬的图像，包括上海、浙江、江苏、安徽、湖北、湖南、江西、四川、重庆等；在华南大部分和西南的南部地区选择冬季的图像，包括广东、广西、海南、福建、贵州、云南、台湾、香港、澳门等；在高海拔的青藏高原及其类似区域，选择 7月至 9 月的图像。
（3）遥感图像处理
遥感图像处理采取全国统一要求，分区域完成的策略。遥感图像处理主要包括波段提取、假彩色合成、几何精纠正与分省影像拼接、镶嵌等。遥感图像处理流程如图3.2-3 所示。
图5 遥感影像处理技术框图
在几何精纠正的过程中，平均位置误差要求不超过 30米（约1个像元）。整景和分省图像均采用标准假彩色合成方式，其中标准假彩色合成方案为，TM 为4、3、2 波段，MSS4-5 为 4、2、1 波段，MSS1-3 为 7、5、4 波段。纠正后的整景和分省图像均保存为tiff格式。几何精纠正利用 ERDAS IMAGINE 软件的 Image Geometric Correction 模块来完成的。纠正时要求操作人员注意以下几点。
①整景影像的校正控制点数在 50 个以上，控制点位置精确到一个像元，确保纠正后影像满足土地利用动态监测的平面中误差标准；
②采用ERDAS IMAGINE软件的3阶多项式模型（Polynomial Order:3），控制点数量不少于50个，符合高精度纠正对控制点数量的最低要求；
③选取的控制点误差要求＜1；
④完成纠正后利用ERDASIMAGINE 软件Viewer 窗口Utility 中的Swipe能对每一景遥感影像进行自我检查，对纠正不准的影像重新纠正。
3.3 遥感解译主要原则
为了保证土地利用/覆被类型的遥感影像解译的精度，制订统一的解译标志和解译原则非常重要。土地利用/覆被类型的遥感影像解译主要参考以下原则：
（1）参考草地图、植被图、地形图和历史全国土地调查数据
对解译遥感解译在土地利用/覆被分类中需要建立多源数据协同分析框架，通过整合不同比例尺和时相的辅助资料构建立体解译基准。解译过程中尽量参考1：100 万草地图、1:50万植被图、1：100 万植被图、第二次全国土地调查图集和1：100万第三次全国土地调查图集，以上数据集能充分反映研究区草地和植被的区域性分布规律，对区域LUCC类型的宏观分布规律的把握有很好的参考价值；此外，将历史土地调查数据与解译结果进行交叉验证，批量修改错分区域。同时基于不透水面聚集密度提取城市主要建成区，形成比较清晰的建成区边界。典型案例显示，在内蒙古锡林郭勒草原区，通过叠加多期土地调查数据与Landsat影像，可显著提升草原-农田交错带的解译精度。时图斑类型的确定有很好的参考价值。
（2）注意土地利用类型分布的地带性规律
由于自然环境各要素在地表近于带状延伸分布，沿一定方向递变的规律性，如由东南向西北气候表现为：温暖湿润—寒冷半湿润—寒冷半干旱—寒冷干旱的变化。因此植被的空间分布也表现出较明显的地带性分布规律，包括水平地带性和垂直地带性。
水平地带性在新疆塔里木盆地表现为典型的环状结构，从盆地边缘的砾质荒漠到中心的流动沙丘，这种模式在NDVI时序特征中清晰可辨。垂直带谱解译则需综合考虑坡向效应，如横断山区不同海拔带的植被类型差异，通过DEM数据计算的太阳辐射量可辅助判断阴坡与阳坡的植被分布特征。
（3）注意地貌类型对土地利用类型的控制作用
地貌单元对土地利用的控制表现为三维空间约束。正向地貌如山脊线多分布裸岩，洪积扇呈现从砾石荒漠到现代绿洲的梯度变化；负向地貌如河谷地带则表现出阶梯式利用结构。这种地貌-生态耦合关系在遥感影像上形成独特的纹理和色调特征组合。地貌类型对土地利用类型的控制作用明显，如同一山体阴坡多分布灌丛，而阳坡多分布草甸或草原，居民地多沿河流谷地分布，裸岩石砾地沿山脊线展布。因此，在解译的过程中土地利用类型图斑的勾绘要充分利用地貌类型界限，阴坡灌木林要注意完整性，同时避免跨越山脊线的现象，河流谷地中草地图斑多沿河流展布，一般不会出现从河谷中上山，从阳坡到阴坡等“翻山越岭”的现象。
（4）关注重点土地利用类型变化
重点变化类型监测需要针对不同区域制定差异化策略。生态脆弱区如青藏高原冰川退缩带，可通过多时相遥感数据提取冰川末端变化；建立包含影像层检查、样本验证和专家审核的三级质量控制机制，是保障解译精度的关键。
4 遥感解译质量控制及精度检验
LUCC 遥感解译质量控制标准主要运用于LUCC 遥感解译、解译成果处理和成果图生成中的质量控制。从而使LUCC解译成果数据质量能够得到有效的保证。
4.1 遥感解译质量控制标准
LUCC遥感解译成果数据处理标准主要包括在完成LUCC遥感解译后，对LUCC 成果数据的集成和处理。LUCC 遥感解译的质量控制标准，主要涉及LUCC 遥感解译误差，制图综合等。LUCC 遥感解译精度标准要求如下：
①对错率：耕地城市及农村居民点的数据采集，正确率不低于95%，草地、林地、水域等正确率不低于90%，未利用土地正确率不低于85%。
②矢量线段偏移误差：用于表示LUCC 类型的矢量线段在解译中不能超过TM原始影像中的两个像元。
解译成果质量控制标准如下：
①编辑标准：经编辑完成后的，ARC/INFO Coverage 应无逻辑错误，无悬节点，属性注记正确单应不低于99%，各省接边应完全吻合。
②数据处理标准
矢量数据：矢量数据的统一格式为Arc/info 的coverage 格式。处理后的分县coverage,要严格按照bndry中的县界确定界线，相邻县之间不得存在双眼皮等接边问题。所有的空间数据均要统一到系统的投影坐标系统下。所有的处理过程都不能增加数据的误差，无论是空间误差还是属性数据误差。属性数据处理过程应保证数据精度不降低。
③系统控制参数
数据集成的控制参数有精度控制参数和基础参数两部分。精度控制参数：
容差值(fuzzy)：10 米；
悬结点限值(danglc):10 米；
结点归并空间距离限值(nodesnap):10 米；
结点与弧段最短距离(snapping):10 米。
4.2 遥感解译成果精度检验
本次全国范围土地利用/覆被类型（LUCC）遥感解译精度检验工作基于多年卫星影像数据，采用"双随机"抽样方法对全国七大地理分区进行系统性检验。检验样本覆盖31个省级行政区的14217个图斑，包含耕地（28.3%）、林地（22.7%）、草地（18.5%）、水域（8.9%）、建设用地（11.7%）和未利用地（9.9%），重点针对城乡过渡带、生态脆弱区和耕地红线区域等关键区域。
全国LUCC遥感解译精度评估结果显示，总体（用户）精度达到91.69%，较区域专项检验提升1.2个百分点。空间分布呈现显著区域差异，东部平原区凭借平坦地形和均质地物特征，精度达93.3%；西部高原区受复杂地形影响，精度为90.2%。六大土地覆被类型中，建设用地达97.4%，依赖规则几何形态与稳定纹理特征；湿地精度达93.7%，其近红外波段强吸收特性构成独特光谱指纹；林地（92.3%）通过NDVI时序分析实现高精度识别；农田（92.2%）分类在水旱交替区提升尤为显著；草地（91.4%）与未利用地（85.0%）分别受农牧交错带景观异质性和西部荒漠均质性的影响。典型混淆分析揭示：南方丘陵区灌木与疏林地光谱相似导致7.2%混淆率，北方农牧交错带因耕作方式趋同产生6.5%草地-旱地混淆，滨海区域通过改进候选框匹配算法将养殖水面误判率压降至7.3%。未来研究将聚焦复杂景观区自动解译算法优化，重点突破城乡过渡带和生态脆弱区的分类精度瓶颈。
在开展精度检验时，将可解译的准确程度分为 0-10 个等级，每个数字表示所解译的土地利用/覆被类型在影像上占实际图斑的比例。其中 0 级表示某图斑的判读解译完全错误，10 级表示某图斑的判读解译完全正确，1 级至 9 级表示判读解译的正确率为 10%至 90%。挑选全国土地利用/覆被类型遥感解译验证的图斑总数为18756个。将土地利用/覆被类型验证的图斑数与各类总的图斑数进行比较。总精度（%）=完全正确图斑数/抽样图斑总数×100。以2024年为例，遥感解译检验精度分析表见详细数据说明。
4.3 Kappa系数检验
Kappa系数是评估分类一致性的核心指标，它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的，特别适用于验证遥感解译或人工标注的土地利用分类结果可靠性。
Kappa系数的定义如下：
式中，TN：True Negative，即实际没有发生变化，模型结果也未发生变化的栅格数目；FN：False Negative，即实际没有发生变化，模型结果发生变化的栅格数目；FP：False Positive，即实际发生变化，模型结果未发生变化的栅格数目；TP：True Positive，即实际发生变化，模型结果也发生变化的栅格数目；RN= TN + FP，即预测未发生变化的栅格数目；RP = FN + TP，即预测发生变化的栅格数目；SN = TN + FN，即实际没有发生变化的栅格数目；SP = FP + TP，实际发生变化的栅格数目；GT = TN+FN+FP+TP，所有的栅格数目。
kappa计算结果为-1~1，但通常kappa是落在 0~1 间，可分为五组来表示不同级别的一致性：0.0~0.20极低的一致性（slight）、0.21~0.40一般的一致性（fair）、0.41~0.60 中等的一致性（moderate）、0.61~0.80 高度的一致性（substantial）和 0.81~1几乎完全一致（almost perfect）。经计算：
实际一致性：Po=
= 0.9303
随机一致性：Pe=
≈ 0.0852
Kappa系数 = 0.924。Kappa系数计算矩阵表见详细数据说明。
4.4 误差来源分析
土地利用/覆被类型遥感解译误差出现的原因主要有5个：
1. 光谱混淆（占比约30%）：盐碱地与旱地（误分43样本）、沼泽地与水田（误分54样本）因近红外波段反射率相近导致混淆，尤其在干旱-半干旱过渡带表现显著。此外，中/低覆盖度草地的NDVI值重叠区（8.7-15.2%区间）导致生产者精度下降至91.18%，表明光谱特征区分度不足是主要误差来源。
2. 时相差异（占比约22%）：农作物物候期影响显著，水田插秧期（5月）与旱地播种期（4月）的时序特征未被充分提取，导致102个旱地样本误分为水田。同时，落叶林与常绿林的季相变化导致有林地在冬季影像中被误分至灌木林（8样本），说明单时相影像难以准确刻画动态地类。
3. 空间分辨率限制（占比约18%）：30米分辨率数据导致混合像元效应突出，农村居民点（3.8%误分）被误判为旱地，窄幅河渠（宽度<50m）漏分率达4.12%。此外，裸土地与沙地的细微纹理差异因分辨率不足而难以区分，加剧分类误差。
4. 训练样本与后处理缺陷（合计占比16%）：样本不平衡问题（如其它林地仅85个验证样本）导致用户精度低至45.78%，而标注误差（裸岩石质地与戈壁的坐标偏移5.6%）进一步降低可靠性。后处理阶段，形态学滤波未能有效消除盐碱地“椒盐噪声”，且决策树阈值未优化裸土地与沙地的判别函数交叉（Kappa系数降低0.08），凸显算法调参的不足。
5.解译人员个人主观因素（14%）：解译人员个人主观因素、影像色调相近，纹理不清，又没有没考虑地形、地貌等环境因素所致。解译人员个人主观因素主要是由于每个人对不同土地利用/覆被类型的认识和理解差异造成，如对草地高、中、低覆盖类型之间的判定，由于不同解译人员对草地高、中、低覆盖类型的把握有所差异，可能造成不同区域间草地高、中、低覆盖类型出现不一致的情况。
5 分类效果展示
以1985年-2024年北京城区为例，分类效果如下：
图6 1985年-2024年北京城区逐年土地利用数据
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