网站推广目标关键词,网站建设创业书,河南自己怎么做网站,网站建设小组土地覆盖(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。考虑到在过去几十年中#xff0c;随着经济建设的发展#xff0c;中国发生了巨大的变化#xff0c;连续和精细的 LC 监测是迫切需要的。然而#xff0c;目前#xff0… 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。考虑到在过去几十年中随着经济建设的发展中国发生了巨大的变化连续和精细的 LC 监测是迫切需要的。然而目前由于缺乏足够的训练样本和计算能力由观测图像产生的高分辨率年度 LC 数据集在中国普遍不可用。为了解决这个问题在 Google Earth Engine (GEE)平台上制作了第一个基于 Lands at 的年度我国土地覆盖数据集(CLCD)其中包含 1990-2020 年中国 30 万年地覆盖及其动态。 首先将我国的土地利用/覆盖数据集(Cluds)中提取的稳定样本和卫星时间序列数据、谷歌地球和谷歌地图中的样本结合起来收集训练样本。使用 335 709 陆地卫星图像的 GEE几个时间指标的构建和随机森林分类以获得分类结果。然后结合时空过滤和逻辑推理以进一步提高 CLCD 的时空一致性。最后CLCD 的整体准确率达到79.31%的基础上5463 视觉解释的样本。基于 5131 个第三方测试样本的进一步评估表明CLCD 的整体准确性优于 MCD1201、ESACCILC、FROM GLC 和 GlbeLand30。此外相比较 CLCD 与几个 Lands at 衍生的专题产品表现出良好的一致性与全球森林变化全球地表水和三个不透水的表面产品。在 CLCD 的基础上揭示了中国 1985 年和 2019 年 LC 变化的趋势和模式不透水面和水体面积分别扩大了 148.71%和 18.39%耕地面积减少了4.85%草地面积减少 7329%森林面积增加了 4.34%。总体而言CLCD 反映了我国快速的城市化进程和一系列生态工程(如退耕还林)揭示了气候变化条件下人类活动对土地覆盖的影响在全球变化研究中具有潜在的应用价值。 该 数 据 集 最 大 的 优 势 在 于 每 年 30 米 的 土 地 利 用 分 类 结 果 且 连 续 30 年 。 这 与 GLC_FCS30、Global30、AGLC2000_2015、FROM-GLC10、ESA10、ESRI10 产品相比时间分辨率更高。劣势在于其分类结果只针对中国而不是全球。当然FROM-GLC10、ESA10、ESRI10 在空间分辨率上可能更高。今后基于 GEE 做全球分类产品可能会越来越多大家也可以尝试。 数据可以登录https://www.dilitanxianjia.com/ 查询。
分类说明 ID Class 1 Cropland 2 Forest 3 Shrub 4 Grassland 5 Water 6 Sonw/Ice 7 Barren 8 Impervious 9 Wetland
