马里兰大学|全球森林、土地利用、耕地、农业数据下载

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GLAD

马里兰大学地理科学系的全球土地分析与发现（GLAD）实验室

https://glad.umd.edu/dataset

全球森林监测项目

https://glad.umd.edu/dataset/gfm/global-forest-monitoring-project

2010年全球森林覆盖数据30m

https://glad.umd.edu/dataset/global-2010-tree-cover-30-m

全球长期土地变化（1982-2016）

https://glad.umd.edu/dataset/long-term-global-land-change

全球耕地数据

https://glad.umd.edu/dataset/gce/global-cropland-extent

Landsat影象数据库 

https://glad.umd.edu/projects/fao/

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GLAM

马里兰大学全球农业监测（GLAM）系统

https://glam.umd.edu/projects

https://glam.umd.edu/project/global-agriculture-monitoring-glam

项目介绍：由美国国家航空航天局，马里兰大学和美国农业部外国农业服务局（FAS）发起。该项目的目的是使用新一代的NASA卫星观测来增强FAS的农业监测和作物产量估算能力。FAS作物分析师使用基于GLAM Web的信息分析和数据传递系统，通过监视作物状况和跟踪损害农业生产力的因素来跟踪生长季节的演变。为此，GLAM开发了定制的基于Web的信息分析和数据传递系统，以监视作物状况并找到并跟踪损害农业生产力的因素。该系统已经过扩展和更新，可以满足全球各个组织在区域和国家范围内的需求。 该系统为作物分析人员提供了一系列的MODIS和VIIRS植被指数数据，伪彩色图像和动态作物遮罩的时间组合。这些数据产品由USGS气候危害小组提供的CHIRPS（气候危害小组的红外降水加上气象站数据）降雨综合资料作为补充。作为这些数据产品的补充，还有一系列基于Web的分析工具，使分析人员可以询问这些数据并深入到像素的细节级别。分析人员使用这些数据和工具跟踪生长季节的演变，对季节动态进行年际比较，并向决策者提供有关农业状况和全球粮食安全障碍的信息。包含NDVI、土壤水分、降水、温度数据，农作物检测数据。

https://glam.umd.edu/project/geoglam-crop-monitor-amis

项目介绍：地球观测小组（www.earthobservations.org）制定了其全球农业监测（GEOGLAM）计划，以响应对改善农业信息的日益增长的呼吁。GEOGLAM得到了二十国集团（G20）国家元首宣言（2011年11月，戛纳）的认可，当时GEOGLAM的任务是“协调世界不同地区的卫星监测观测系统，以增强作物产量预测和天气预报数据”。在此框架内，GEOGLAM制定了《作物监测报告》，该报告提供了每月，定性的全球作物状况评估，该评估得到了来自世界各地的农业监测专家的认可。这些作物监测报告支持农业市场信息系统（AMIS）市场监测活动， 

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