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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]一、1985-2022年30m全国逐年土地覆被数据（含分省数据）
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。一、资源名称：1985-2022年30m全国逐年土地覆被数据（含分省数据）二、时间范围：1985-2022年三、主要内容:2023年8月，武汉大学杨杰和黄昕教授团队向公众发布了CLCD 2022年全国土地覆数据。中国在过去几十年中经济和人口迅速发展，土地覆盖随之发生巨大变化，因此迫切需要对其进行连续和精细的监测。然而，由于缺乏足够的训练样本和计算能力，基于卫星遥感观测数据的中国年度土地覆盖数据集还比较匮乏。
武汉大学的杨杰和黄昕教授团队基于Google Earth Engine上335,709景Landsat影像制作了中国逐年土地覆盖数据集（annual China Land Cover Dataset, CLCD），包含1985—2019中国逐年土地覆盖信息。为此，研究团队基于GEE上所有可获得的Landsat数据，构建时空特征，结合随机森林分类器得到分类结果，并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的后处理方法进一步提高CLCD的时空一致性。最后，基于5,463个目视解译样本，CLCD的总体精度达80%。此外将CLCD与现有的土地覆被专题产品相互比较，发现CLCD与全球森林变化、全球地表水和不透水面时序数据集表现出良好的一致性。
2021年6月，研究团队发布CLCD 1985-2019年逐年土地覆被数据；同年8月，发布CLCD 2020年全国土地覆被数据。2023年8月，杨杰和黄昕教授团队向公众发布了CLCD 2022年全国土地覆数据。
目前，CLCD 1985-2022年土地覆被数据集是较少的目前可公开获取的30m分辨率长时序逐年土地覆被数据。
四、数据来源及引用方式:
数据来源：Geo地理数据研究所 ，作者杨杰、黄昕等
引用格式：Jie Yang, & Xin Huang. (2023). The 30 m annual land cover datasets and its dynamics in China from 1985 to 2022 [Data set]. In Earth System Science Data (1.0.2, Vol. 13, Number 1, pp. 3907–3925). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8176941
二、2017年-2021年全国土地利用分类数据（空间分辨率是10米）
来源：地学大数据
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（杭州）
全国土地利用分类数据可视化（武汉）
1985-2022年分省逐年土地覆被数据和2017-2021年新土地利用分类
(76 Bytes, 需要: RMB 39 元)
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京公网安备 11010802022788号
