本数据集来源于论文:(1)He, C., Liu, Z., Tian, J., & Ma, Q., (2014). Urban expansion dynamics and natural habitat loss in China: a multiscale landscape perspective. Global change biology, 20(9), 2886-2902.(2)Xu, M., He, C., Liu, Z., Dou, Y. (2016). How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis. PLoS ONE 11(5): e0154839。本数据集的制作流程主要包括:(1)对夜间灯光数据、植被指数数据和地表温度数据进行预处理,得到了1992-2020年覆盖全国范围的多源遥感数据;(2)通过经济分区、选取训练样本、支持向量机分类和年际序列订正,获取城市建成区动态信息。利用Landsat TM/ETM+数据进行精度评价,得到Kappa系数为0.60,总体精度为92.62%。该数据集已用于评估城市扩展过程对自然生境和耕地的影响,能够为理解中国城市扩展过程及其影响提供数据支持。
何春阳, 刘志锋, 许敏, 卢文路
本数据集来源于论文:He, C., Liu, Z., Wu, J., Pan, X., Fang, Z., Li, J., Bryan., B.A. (2021). Future global urban water scarcity and potential solutions. Nature Communications, 12, 4667。本数据集包括2020-2070年全球不同共享社会经济路径下的城市建成区信息。本数据集的制作流程主要包括:(1)基于全球1992-2016年城市建成区数据(下载地址:https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.892684)和城市人口数据建立线性回归模型,计算未来城市建成区的数量需求;(2)使用LUSD-urban模型模拟未来城市建成区的空间格局。该数据集能够为评估全球未来城市扩展过程的影响提供数据支撑。
何春阳, 刘志锋, 杨延杰
本数据集来源于论文:Huang, M., Wang, Z.C., Pan, X.H., Gong, B.H., Tu, M.Z., & Liu, Z.F. (2022). Delimiting China's urban growth boundaries under localized shared socioeconomic pathways and various urban expansion modes. Earth's Future, 10, e2021EF002572。本套数据集展示了不同社会经济情景和不同扩展模式下中国2021-2100年城市建成区的扩展过程和城市空间增长边界(也可称为城市扩展边界)。本数据集的制作流程主要包括:(1)基于本地化后的共享社会经济路径,利用基于斑块的LUSD-urban模型,模拟了11种扩展模式下的城市扩展过程;(2)基于最大扩展范围,利用空间形态学方法对城市扩展动态信息进行处理,划定了中国各省级行政区的城市空间增长边界。作者利用该套数据分析了不同情景和不同扩展模式下城市扩展过程对生态系统服务的影响以及城市收缩压力,可为合理划定城镇开发边界提供参考。
黄妙, 王梓晨, 潘鑫豪, 龚炳华, 涂梦昭, 刘志锋
本数据集为2021年的祁连山区域的人类活动参数,包括祁连山区域2021年的30m耕地产品和祁连山区域2021年的30m建设用地分布产品。该产品来源于祁连山区域2021年30m的土地覆盖分类产品。该产品以2020年的土地覆盖分类产品为基础,基于Google Earth Engine平台的Landsat系列数据和强大地数据处理能力,利用变化检测的思想和方法生产得到,总体精度优于85%。该产品是1985-2020年土地覆盖分类产品的延续。1985-2020年的土地覆盖分类产品也可在本网站下载得到。其中,1985-2015年的土地利用产品为5年1期,2015-2021年的土地利用产品为1年1期。
杨爱霞, 仲波
本数据集为祁连山区域2021年的30m土地覆盖分类产品。该产品以2021年的土地覆盖分类产品为基础,基于Google Earth Engine平台的Landsat系列数据和强大地数据处理能力,利用变化检测的思想和方法生产得到,总体精度优于85%。该产品是1985-2020年土地覆盖分类产品的延续。1985-2020年的土地覆盖分类产品也可在本网站下载得到。其中,1985-2015年的土地利用产品为5年1期,2015-2021年的土地利用产品为1年1期。
杨爱霞, 仲波, 角坤升, 吴俊君
通过不同层次的旅游点、旅游线和旅游区的考察,形成景点、景区、廊道和重要的旅游交通节点、旅游村、旅游城镇等的旅游资源、旅游服务和旅游设施等的照片、视频数据,记录旅游发展状况,发现旅游发展中的问题,并形成相应的世界旅游目的地建设的思路;数据来源为无人机、行车记录仪和摄像机、手机、GPS,并按照景区、数据类别分成不同文件夹;数据资料经过多次核对,确保真实无误;本数据可为青藏高原世界旅游目的地建设提供可追溯的依据。
时珊珊
本数据为东南亚地区2015年的地表类型数据,空间分辨率为30米,数据类型为NetCDF,变量名为“land cover type”。该数据基于FROM-GLC数据加工而成,通过对原始影像的拼接、裁剪得到覆盖东南亚的地表类型数据,剔除东南亚地区不存在的雪冰等下垫面类型并重新整合图例。修改下垫面类型编码生成包含东南亚的地表类型数据。该数据提供耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水面、及裸地共8种下垫面的信息。数据总体精度为71% (Gong et al., 2019),可为水文模型、区域气候模式等提供东南亚地区的下垫面信息。
刘俊国
该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得,航片数据量为 3.4 GB,共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝,云南省的大理、怒江,四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息,航片具有经纬度和海拔等空间位置信息,不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息,而且还能通过计算植被覆盖度,为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。
吕昌河, 张泽民
三江源地区土地沙漠化分布数据集源自青藏高原沙漠化格局与变化数据,本数据基于遥感影像、辅助数据等多源数据集成得到。主要使用和参考的数据包括:1)遥感影像数据:选取Landsat提取6 ~ 9月份影像作为青藏高原土地沙漠化监测的主要数据源,共选择1980年、1990年、2000年、2010年和2015年五期影像监测土地沙漠化, 2)辅助数据:地形数据、土壤类型数据、植被类型数据、土地利用数据和Google Earth影像等辅助数据是沙漠化土地解译过程中的重要数据;3)沙漠化指征体系,以风蚀速率、流沙面积占地百分比、植被覆盖度为三个主要指标;4)三江源地区面积为382312 km2,该数据集是从青藏高原土地沙漠化分布数据中将三江源部分裁切出来,以便单独开展三江源地区的研究分析;5)本数据格式为Shapefile格式。推荐使用arcmap打开数据。
南维鸽
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍,以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全国分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 周万村, 吴世新
该土地覆盖类型产品是欧空局气候变化行动第二阶段产品,其空间分辨率为300米,时间覆盖范围为1992-2015. 空间覆盖范围纬向-90~90度,经向-180~180度,坐标系统为地理坐标WGS84.土地覆盖产品该地表覆盖的分类依据联合国粮食农业组织土地覆盖分类系统(LCCS, Land Cover Classification System)。 该数据用于科研目的需要致谢ESA CCI Land Cover project,并且将发表的文章发送给contact@esalandcover-cci.org
徐希燕
一、概述 本数据集以卫星遥感为手段,基于Landsat MSS, TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全区域分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 二、数据处理说明 数据集基于Landsat MSS、TM与ETM遥感数据为底图,数据集投影设置为Alberts等积投影,将比例尺放在1:24000下进行人机交互目视解译,数据集存储形式为ESRI coverage格式。 三、数据内容说明 本数据集采用分层土地覆盖分类系统,共分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 四、数据使用说明 主要应用于国家土地资源调查、气候变化、水文、生态研究工作中。
薛娴, 杜鹤强
一、概述 本数据集以卫星遥感为手段,基于Landsat MSS, TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全区域分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 二、数据处理说明 数据集基于Landsat MSS、TM与ETM遥感数据为底图,数据集投影设置为Alberts等积投影,将比例尺放在1:24000下进行人机交互目视解译,数据集存储形式为ESRI coverage格式。 三、数据内容说明 本数据集采用分层土地覆盖分类系统,共分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 四、数据使用说明 主要应用于国家土地资源调查、气候变化、水文、生态研究工作中。
薛娴, 杜鹤强
一、概述 本数据集以卫星遥感为手段,基于Landsat MSS, TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全区域分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 二、数据处理说明 数据集基于Landsat MSS、TM与ETM遥感数据为底图,数据集投影设置为Alberts等积投影,将比例尺放在1:24000下进行人机交互目视解译,数据集存储形式为ESRI coverage格式。 三、数据内容说明 本数据集采用分层土地覆盖分类系统,共分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 四、数据使用说明 主要应用于国家土地资源调查、气候变化、水文、生态研究工作中。
薛娴, 杜鹤强
一、概述 本数据集以卫星遥感为手段,基于Landsat MSS, TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全区域分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 二、数据处理说明 数据集基于Landsat MSS、TM与ETM遥感数据为底图,数据集投影设置为Alberts等积投影,将比例尺放在1:24000下进行人机交互目视解译,数据集存储形式为ESRI coverage格式。 三、数据内容说明 本数据集采用分层土地覆盖分类系统,共分为6个一级分类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地与未利用土地),31个二级分类。 四、数据使用说明 主要应用于国家土地资源调查、气候变化、水文、生态研究工作中。
薛娴, 杜鹤强
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍,以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全国分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 吴世新, 周万村
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍,以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全国分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 吴世新, 周万村
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍,以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全国分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 吴世新, 周万村
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍,以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全国分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
王建华, 刘纪远, 庄大方, 周万村, 吴世新
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍,以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全国分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
王建华, 刘纪远, 庄大方, 周万村, 吴世新
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