中国30米年度土地覆盖数据集及其动态变化(1985-2022年)
中文名称
中国30米年度土地覆盖数据集及其动态变化(1985-2022年)
英文名称:The 30 m annual land cover datasets and its dynamics in China from 1985 to 2022
CSTR:11738.11.NCDC.ZENODO.DB3943.2023
DOI 10.5281/zenodo.8176941
数据共享方式:期刊数据-开放下载
数据分类
遥感及产品
来源站点
Zenodo数据管理
数据贡献者
杨杰
数据集摘要
该数据集使用 Google 地球引擎上的 335,709 张 Landsat 图像,构建了 1985 年至 2022 年中国第一个源自 Landsat 的年度土地覆被产品 (CLCD)。我们通过结合从中国土地利用/覆盖数据集(CLUD)中提取的稳定样本和来自卫星时间序列数据、谷歌地球和谷歌地图的视觉解释样本来收集训练样本。通过所有可用的 Landsat 数据构建了多个时态指标,并将其馈送到随机森林分类器以获得分类结果。进一步提出了一种结合时空滤波和逻辑推理的后处理方法,以提高CLCD的时空一致性。
“*_albert.tif”是通过 proj4 字符串“+proj=aea +lat_1=25 +lat_2=47 +lat_0=0 +lon_0=105 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs”的投影文件。2022 年的 CLCD 现已推出。
鉴于 USGS 不再维护 Landsat 集合 1 数据,我们现在使用集合 2 SR 数据来更新 CLCD。
此版本中的所有文件均已导出为云优化 GeoTIFF,以便在云上更高效地处理。详情请点击https://www.cogeo.org/。
每个文件中都内置了内部概览和颜色表,以加快软件加载和渲染速度。
基本信息
采集时间 | 1985/01/01 - 2022/12/31 |
---|---|
采集地点 | 中国 |
数据量 | 51.0 GiB |
数据格式 | jpg.tif.xlsx |
数据空间分辨率(/米) | 30m |
数据时间分辨率 | 年 |
坐标系 | |
投影 | D_WGS_1984 |
数据源描述
使用 Google 地球引擎上的 335,709 张 Landsat 图像,结合从中国土地利用/覆盖数据集(CLUD)中提取的稳定样本和来自卫星时间序列数据、谷歌地球和谷歌地图的视觉解释样本收集训练样本。
数据加工方法
1、使用 Landsat 图像,构建 1985 年至 2022 年中国第一个源自 Landsat 的年度土地覆被产品 (CLCD);
2、通过结合从中国土地利用/覆盖数据集(CLUD)中提取的稳定样本和来自卫星时间序列数据、谷歌地球和谷歌地图的视觉解释样本收集训练样本;
3、通过所有可用的 Landsat 数据构建多个时态指标,并将其馈送到随机森林分类器以获得分类结果。
数据质量描述
数据质量良好。
引用和标注
为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力,请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中(包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果),请按以下方式规范标注和引用。
中文发表的成果中参考以下规范注明: 数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。
英文发表的成果中参考以下规范注明: The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).
数据引用
Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN
- 杨杰. 中国30米年度土地覆盖数据集及其动态变化(1985-2022年). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2023. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.ZENODO.DB3943.2023.
- 杨杰. 中国30米年度土地覆盖数据集及其动态变化(1985-2022年). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2023. https://www.doi.org/10.5281/zenodo.8176941.
文章引用
-
Yang J, Huang X. The 30\,m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019[J]. Earth System Science Data, 2021, 13, (8): 3907-3925. DOI: 10.5194/essd-13-3907-2021.
引用格式: Endnote Bibtex RIS
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