Sentinel-10米分辨率土地利用数据(2017)

10-meter resolution (Sentinel) land use dataset of key nodes (2017)


土地利用/覆被是环境问题与灾害风险防控研究最基础的本底数据。在分析现有土地利用产品的基础上,基于10m分辨率的多时相Sentinel数据,对其进行大气校正、辐射定标、裁剪等预处理后,采用eCognition平台的面向对象遥感分类方法,多尺度分割、构建特征空间、对关键节点区域土地利用/覆被进行遥感监测。分类体系为:10.Forest森林;20.Cultivated Land 耕地;21.Paddy filed 水田;22.Dry farmland 旱地;30.Water 水体;31.River 河流;32.Lake 湖泊(含水库、坑塘);33.wetland 沼泽湿地;40.Artificial surface 人工表面;43. Mining area 采矿区;50.Bareland 裸土、裸岩、荒漠等;60.Grassland 草地;70.Shrubland 灌丛。基于有限样本对数据进行精度分析,分类精度约在90%以上,数据质量精度有待进一步分析。本年度获取了8个节点区域(缅甸皎漂港、仰光、吉布提、曼德勒、汉班托塔港、科伦坡港、泰中罗勇工业区、曼谷)2017年10m分辨率的土地利用/覆被数据。


数据文件命名方式和使用方法

.shp,可以采用ARCGIS、eCognition、ENVI、ERDAS打开查看


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

王立辉. (2019). Sentinel-10米分辨率土地利用数据(2017). 时空三极环境大数据平台,
[Wang, L. (2019). 10-meter resolution (Sentinel) land use dataset of key nodes (2017). A Big Earth Data Platform for Three Poles, ] (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. Bi, Y.K., Niu, Z., Huang, N., Kang, J., & Pei, J. (2017). Identifying Vegetation with Decision Tree Model Based on Object-Oriented Method Using Multi-temporal Sentinel-2A Images. Geography and Geo-Information Science.( 查看 | Bibtex格式)

使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献,并进行数据的引用


资助项目

泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设专项(XDA20000000) (项目编号:XDA20000000) Pan-Third Pole Environment Study for a Green Silk Road-A CAS Strategic Priority A Program

数据使用声明

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License: This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)


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数据细节
  • 时间分辨率: 年
  • 空间分辨率: m
  • 大小: 2,870 MB
  • 浏览: 3619 次
  • 下载量: 92 次
  • 共享方式: 开放获取
  • 数据时间范围: 2017-01-12 至 2018-01-11
  • 元数据更新时间: 2021-04-19
联系信息
王立辉  

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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