可用来进行土地利用/土地覆盖分类的遥感信息源选取:主要使用空间分辨率为米级至1公里的可见光及近红外波段遥感数据.如GF-1、GF-2、HJ-1A/B、ZY-1 02C、IKONOS、Landsat-TM 、MSS、CEBERS、SPOT–HRV、NOAA-AVHRR及MODIS等。分类方法• 目视解译定性分析方法• 计算机自动分类方法 1)土地覆盖非监督分类 2)土...
1)利用30米城市轮廓数据和OpenStreeMap路网数据生成全国地块,作为基本城市土地利用类型的最小分类单元;( 2)利用多源遥感和社会大数据提取地块尺度的分类特征,包括遥感光谱特征、夜间灯光特征、POI数量和腾讯定位人群变化特征;( 3)联合21个研究团队,在全国范围内27个城市开展训练和验证样本的“众智”采集;( 4)利用随机...
全国土地利用数据集发布 中国土地利用现状遥感监测数据库是一个覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库,由国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程等多项重大科技项目支持。该数据库包含了1980年代末期(1990)、1995年、2000年、2005年、2010、2015和2020年七期的土地利用数据。这些数据以各期Landsat TM/ETM遥感影...
📅 土地利用现状遥感监测数据集涵盖了1980年代末期至2015年多个时期,以Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源,通过人工目视解译生成。数据集缺少南海部分岛屿数据。📍 空间分辨率为1公里,投影参数为Albers_Conic_Equal_Area,中央经线105,标准纬线1: 25,标准纬线2: 47。🌿 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、...
5)westdc_lucc_1km_China.asc,由中国科学院组织实施的中国2000年1:10万土地覆盖数据,对其进行合并、矢栅转换(面积最大法),最后得到全国幅1km的土地利用数据产品,数据名称为WESTDC。WESTDC中国区域土地覆盖数据是在中国科学院1:10万按县分幅的土地资源调查的成果的基础上进行了合并、矢栅转换(面积最大法),最后得...
地质灾害分布数据、30m土壤理化性质数据集、30mGDP柵格数据、30m人口柵格数据、30m精度植被类型数据、30m精度连续年份土地利用数据、GPP初级生产力数据、农田作物类型分布数据、自然保护区分布数据、高精度遥感影像数据、1:10万沙漠沙地分布矢量数据、蒸散发数据、降雨量气温蒸发数据、地表径流量、水汽压、土壤侵蚀数据等等!
1.地理空间数据云 2000年全球土地覆盖计划(GLC2000) (2)欧空局全球陆地覆盖数据(ESA GlobCover) 2.马里兰大学数据集 UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过又一次组合建议数据矩阵,用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。 其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据。
🌟 探索未来土地利用的奥秘!我们为您带来了2020-2100年全球1km分辨率土地利用预测数据集,为您的全球变化研究提供强有力的支持。🌍📅 数据集概览: 2020年土地利用模拟数据:为您提供了精确的2020年土地利用现状。 SSP-RCP 5种情景4个时期(2030、2050、2070、2100)的土地利用预测数据:涵盖了未来不同情景下的土地...
土地利用和土地覆被 (LULC) 年度全球地图时间序列已更新至 v3 版,包含 2017-2023 年全球 10 米土地覆被。这些地图来自欧空局哨兵-210 米分辨率图像。每张地图都是全年 9 个等级的 LULC 预测值的合成,以便生成每年的代表性快照。该数据集由Impact Observatory生成,他们使用了数十亿人类标记的像素(由国家地理学会策...
1.地理空间数据云 2000年全球土地覆盖计划(GLC2000) (2)欧空局全球陆地覆盖数据(ESA GlobCover) 2.马里兰大学数据集 UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过又一次组合建议数据矩阵,用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。 其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据。