非洲萨赫勒地区30m土地利用/覆盖数据集(1990-2020)

30m land use and cover maps for the Sahel-Sudano-Guinean region of Africa (1990-2020)


本数据集为非洲萨赫勒地区1990-2020年每5年1期的30m土地利用/覆盖分类产品。该产品基于一套集合机器学习和多元数据融合的土地覆盖分类协同框架,利用谷歌地球引擎 (GEE) 云计算平台,将监督土地覆盖分类和现有多个主题土地覆盖图融合生产而成。分类体系采用FROM_GLC分类体系,包括耕地、森林、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面和裸地共8大类。该数据集经过大量萨赫勒区域全季节样本验证,数据集整体准确率在75%左右,变化区域检测的准确率在70%以上,也与粮农组织和现有的土地覆盖图有很好的相似性。该数据集可为非洲萨赫勒地区土地资源可持续利用和环境保护等提供数据支撑。


数据文件命名方式和使用方法

文件命名:数据以Geotiff格式储存,文件名称为“Sahel30_LC_yyyy.tif”,其中yyyy代表年。
数据读取方式:可读取geotiff的软件或计算机语言均可读取该数据,如ArcGIS、ENVI、IDL、Python、Matlab等。


本数据要求的引用方式 查看数据引用帮助 数据引用必读
数据的引用

俞乐. (2022). 非洲萨赫勒地区30m土地利用/覆盖数据集(1990-2020). 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.272021. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272021.
[Yu, L. (2022). 30m land use and cover maps for the Sahel-Sudano-Guinean region of Africa (1990-2020). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.272021. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272021. ] (下载引用: RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

文章的引用

1. Xu, Y., Yu, L., Feng, D., Peng, D., Li, C., Huang, X., ... & Gong, P. (2019). Comparisons of three recent moderate resolution African land cover datasets: CGLS-LC100, ESA-S2-LC20, and FROM-GLC-Africa30. International Journal of Remote Sensing, 40(16), 6185-6202.( 查看 | Bibtex格式)

2. Zhao,J.Y., Yu, L., Liu, H., Huang, H.B., Wang, J., & Gong, P. (2021). Towards an open and synergistic framework for mapping global land cover. PeerJ, 9, e11877.( 查看 | Bibtex格式)

3. Feng, D., Yu, L., Zhao, Y., Cheng, Y., Xu, Y., Li, C., & Gong, P. (2018). A multiple dataset approach for 30-m resolution land cover mapping: a case study of continental Africa. International Journal of Remote Sensing, 39(12), 3926-3938.( 查看 | Bibtex格式)

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资助项目

萨赫勒地区土地利用与覆盖变化的驱动机制及其影响 (项目编号:41661144022) Driving Mechanisms of Land Use and Cover Change in the Sahel: Impacts and Responses

数据使用声明

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East: 55.00 West: -20.00
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数据细节
  • 时间分辨率: 年
  • 空间分辨率: 10m - 100m
  • 大小: 8,673 MB
  • 浏览: 7198 次
  • 下载量: 90 次
  • 共享方式: 开放获取
  • 数据时间描述: 1990-2020
  • 元数据更新时间: 2022-07-06
联系信息
俞乐  

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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