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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。
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
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