【数据分享】全球1982～2015年逐年长时序动态土地覆盖数据集
导 读
这套数据集展示了全球近34年以来涵盖耕地、森林、草原、灌木、苔原、裸地和冰雪七大土地覆盖类别的时空动态过程，空间分辨率为5 km，平均精度达82.81％。
清华大学地学系宫鹏教授团队发布全球1982～2015年逐年长时序动态土地覆盖数据产品
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）。
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，当前全球长时序、全类别、高精度土地覆盖变化数据产品十分缺乏。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。作为地球系统模式的关键输入参数之一，这套产品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。
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。基于本团队研发的全季节普适样本库，在有限样本稳定分类理论的支撑下，GLASS-GLC数据集采集了全球均匀分布、高代表性和典型性的上万个大型一致样本（Huge homogeneous samples，H-homo），并结合滤波重建的数据立方体和四维时空谱特征立方体，以及分类后时空一致性后处理，有效确保了数据产品的可靠性和地物判别的有效性。经全球独立样本库检验，GLASS-GLC数据集年平均精度达82.81％，同时还能向用户提供详细的制图不确定性空间分布图。
GLASS-GLC反映了长达34年的全球土地覆盖时空变化格局，包括热带地区耕地增加，北半球森林增加以及亚洲的草地减少等显著现象。定量分析表明，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％。分析结果还显示，人类活动影响与植被面积增加有很强的相关性。分析同已有土地覆盖数据产品相比，GLASS-GLC数据集具有高精度、高一致性、高可比性、更丰富类别信息和更长时间覆盖范围的特点，填补了当今世界已有制图产品的空白。
*以上来源：清华大学地球系统科学系
原文链接：
https://essd.copernicus.org/articles/12/1217/2020/
数据网址：
https://doi.org/10.1594/PANGAEA.913496
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