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
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

  1. 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.
  2. 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

  1. 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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