【数据精选】精度为2m、10m、30m分辨率土地利用分类数据
今天给大家分享的共三套土地利用分类数据，分辨率分辨为2m、10m、30m，大家可根据需求自选
01
2m分辨率土地利用分类数据集
网址：https://data.casearth.cn/sdo/detail/5da578aa329b5613607cc970
影像数据以2017年夏季为主。分类结果主要包括（1）林地、（2）草地、（3）道路、（4）水体、（5）耕地、（6）居民地、（7）裸地、（8）设施农业用地几类。初步验证精度为76%。分类精度将随着方法改进得到提高。
二、2015年中国京津冀地区GF1-2m土地利用分类数据集
网址：https://data.casearth.cn/sdo/detail/60e55fca819aec59a2af708d
利用深度学习技术制作的珠三角地区2015年2m分辨率土地利用分类数据集。影像数据以2015年夏季为主。分类结果主要包括（1）水田、（2）旱地、（3）园地、（4）林地、（5）草地、（6）建筑区、（7）道路、（8）不透水层、（9）农业大棚、（10）裸地、（11）水域、（12）冰川积雪、（13）其他等13类。
三、2015年中国长三角地区GF1-2m土地利用分类数据集
网址：https://data.casearth.cn/sdo/detail/60e55fca819aec59a2af708e
基础影像数据以2015年长三角地区GF1夏季影像为主，缺失部分影像用2015年前后的夏季GF2及GF1影像补充。预处理工作包括影像适度去云及图像增强。利用人工勾绘的分类数据和遥感影像制作训练样本。综合考虑样本均衡性、代表性、分布合理等因素。利用深度学习技术，进行模型训练及分类处理，制作的长三角地区2015年2m分辨率土地利用分类数据集。
说明，该数据分辨率较高，文件较大。各位可自己进行拼接。
备注：数据来源于地球大数据共享服务系统
02
2017-2021年全国土地利用分类数据（精度为10m）
该数据来源于Esri，以Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源，并结合人工智能土地分类模型制作而成。
该数据的时间范围是2017年-2021年，空间分辨率是10米，地理坐标系是WGS-84
全国土地利用分类数据(2021)
土地利用分类编码
类型编码 | 类型含义 |
0 | 无数据 |
1 | 水体 |
2 | 树木 |
4 | 淹水植被 |
5 | 作物 |
7 | 建成区 |
8 | 裸地 |
9 | 冰/雪 |
10 | 云 |
11 | 牧场 |
可视化预览
全国土地利用分类数据可视化（北京）
全国土地利用分类数据可视化（上海）
全国土地利用分类数据可视化（广州）
全国土地利用分类数据可视化（深圳）
全国土地利用分类数据可视化（南京）
全国土地利用分类数据可视化（杭州）
全国土地利用分类数据可视化（成都）
全国土地利用分类数据可视化（重庆）
全国土地利用分类数据可视化（武汉）
03
中国区1990-2020逐年30m分辨率土地利用分类数据
土地覆盖 (LC) 决定了地球各圈层之间的能量交换、水和碳循环。准确的 LC 信息是环境和气候研究的基本参数。考虑到中国的LC在过去几十年中随着经济的发展发生了巨大的变化，因此迫切需要高精度的LC产品来解决这个问题。武汉大学学者在GEE平台上制作了第一个源自 Landsat 的年度中国土地覆盖数据集（CLCD）。CLCD 反映了中国快速的城市化进程和一系列生态工程，揭示了气候变化条件下人为对 LC的影响，其在全球变化研究中具有潜在应用价值。
该研究旨在开发CLCD数据集，处理流程包括生成训练和测试样本、构建特征、检查分类和时空一致性，以及与其他产品准确性进行对比。该流程在GEE 平台上实施，以免于数据下载和管理。GEE 上的遥感数据如 Landsat 和 MODIS，提供了长期地球观测，对长时序收集训练和验证的样本十分有利。 最后，通过目视解译的独立样本和第三方测试样本评估CLCD的准确性。特别地，该研究将CLCD产品与目前最先进的30m专题产品包括不透水表面积（ISA）、地表水和森林进行比对，以综合评估CLCD的质量（以下为技术流程图）。
四、数据来源及引用方式:
引用方式：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.
数据预览：
04
数据获取方式
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