【数据分享】1982年-2015年全球逐年长时序动态土地覆盖数据产品（GLASS-GLC）
以下文章来源于Ai尚研修 ，作者Ai尚研修
一、数据介绍
2020年6月3日， 清华大学地球系统科学系宫鹏教授科研团队在地学领域顶级期刊《地球系统科学数据》（Earth System Science Data）上发表题为“全球1982～2015年土地覆盖逐年动态及长期变化”（Annual dynamics of global land cover and its long-term changes from 1982 to 2015）的论文，对外发布了全球1982～2015年逐年长时序动态土地覆盖数据产品（GLASS-GLC）。
原文链接：https://essd.copernicus.org/articles/12/1217/2020/
二、文章导读
土地覆盖变化（LCC）是全球环境变化的原因和结果，它可以改变能量平衡和生物地球化学循环，进一步影响气候变化和地表特征以及生态系统服务的提供。
作为地球系统模式的关键输入参数之一，土地覆盖变化数据对于全球碳和水循环，植被动态和气候变化、生物多样性保护等全球环境变化及模拟研究具有重要价值和意义。同时，作为农林生产、土地政策、城市建设、抵御洪涝、火灾防范和传染病传播模拟等方面的重要基础数据，GLASS-GLC也将服务于生态和资源环境的评估、管理和决策，为联合国可持续发展目标的实现提供支持
三、文章摘要
近年来，随着全球环境变化特别是人类活动导致土地利用和土地覆盖不断变化，人们迫切需要对全球土地覆盖和土地利用进行有效监测和全面分析。然而，在全球范围内对LCC的高精度有效监测和全面分析是十分罕见且缺乏的。。针对这种情况，宫鹏教授团队研发了具有5 km空间分辨率和34年长时序逐年动态的全球土地覆盖数据产品GLASS-GLC。
GLASS-GLC产品以1982～2015年的全球陆表特征参量数据集（GLASS CDR）为数据源，借助谷歌地球引擎（Google Earth Engine）平台进行开发，涵盖耕地、森林、草原、灌木、苔原、裸地和冰雪七大土地覆盖类别。与早期的全球土地覆盖（LC）产品相比，GLASS-GLC的特点是高精度、高一致性、高可比性、更丰富类别信息和更长时间覆盖范围。基于2431个测试样本单位，34年中每个类别（包括耕地、森林、草原、灌木丛、苔原、不毛之地和冰雪）的平均总体精度为82.81%。
GLASS-GLC反映了34年的全球土地覆盖时空变化格局，体现了热带地区耕地增加，北半球森林增加以及亚洲的草地减少等显著现象。研究结果表明在土地覆盖显著变化地区，人类活动对环境的影响水平高达25.49％；人类活动影响与植被面积增加有很强的相关性。
四、原文信息
图 1 建立GLASS-GLC（全球土地覆盖的年度动态）CDR（气候数据记录）的框架
表1七个土地覆盖等级分类系统
图2 2015年GLASS-GLC（全球土地覆盖的年度动态）CDRs（气候数据记录）结果
图3 2015年GLASS-GLC（全球土地覆盖年度动态）CDR（气候数据记录）的不确定性地理分布，其中红色的区域代表较高的不确定性水平，绿色的区域代表较低的不确定性水平
图4 与MLCT（MODIS土地覆盖类型）产品的相互比较。(a)2015年左右的耕地，(b)2015年左右的森林，(c)2015年左右的草地，(d)2015年左右的灌木丛，(e)2015年左右的不毛之地和(f)2015年左右的雪/冰；(g)所有年份（2001-2015年）的年线性拟合线的平均R2
图5 1982年至2015年全球年度土地覆盖变化的面积曲线
图6 不同时间段和时间间隔的全球土地覆盖年度变化（LCC）与全球陆地土地覆盖总面积之比的比较和分布。(a) 5年区间和(b) 10年区间
图7 1982-2015年期间全球土地覆被变化显著的地区的地理分布，以及沿纬度梯度的各等级的总结结果。(a) 耕地，(b) 森林，(c) 草地，(d) 荒地。
图8 1982年至2015年期间土地覆被重大变化（LCC）的土地覆被转换情况。(a)中的内饼显示了每种土地覆被不同总收益的百分比，外环表示总收益来自哪种土地覆被。(b)中的内饼显示了每种土地覆被的不同总损失的百分比，外环表示总损失来自哪种土地覆被
图9 在(a)LCC、(b)大陆和(c)生态区域的范围内，有重大土地覆盖变化的区域的平均人类影响（HI）
图10 当地土地覆盖变化热点的可视化。(a)欧亚大陆北部，森林；(b)北美中部大平原，耕地；(c)南美，森林；(d)南美，耕地；(e)非洲，森林；(f)中国，森林；(g)蒙古和内蒙古（中国），草原；(h)青藏高原，草原；(i)亚洲中部，草原；(j)东欧前苏联，耕地
数据获取方式
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