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
1）数据内容：泛第三极地区基于遥感反演的主要生态环境数据，包含PM2.5浓度、森林覆盖率、EVI、土地覆被、CO2等指标；2）数据来源及加工方法：PM2.5数据来源于the Atmospheric Composition Analysis Group Web site at Dalhousie University、森林覆盖度数据来源于MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF)，CO2数据来源于ODIAC Fossil fuel emission dataset，EVI数据来源于MODIS Vegetation Index Products，土地覆被数据来源ESA CCI Land cover。提取出泛第三极65个国家和地区，其他未进行加工；3）数据质量描述：数据2000-2015年数据时间序列较好；4）数据应用成果及前景：可用于生态环境变化分析。
李广东
青藏高原的水土资源匹配数据，由站点气象数据（2008-2016年，国家气象数据共享网）经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据，利用土地利用的不同土地类型，根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量；以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据，根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性，数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。
董凌霄
该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年8月黄河源区（扎陵湖北面）人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累而建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集包括1980年代末期，1990年、1995年、2000年、2005年、2010年，2015年七期，数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成。数据缺少南海部分岛屿数据。 空间分辨率1公里，投影参数：Albers_Conic_Equal_Area 中央经线105，标准纬线1: 25，标准纬线2: 47。 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度比较高的土地利用遥感监测数据产品，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。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型。
中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)
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
此数据为黑河流域中上游的SWAT情景模拟数据。情景包括历史趋势情景（HT）、生态保护情景(EP)、严格生态保护情景(SEP)、经济发展情景(ED)和快速经济发展(RED)情景。 首先利用Dyna_CLUE模型，模拟不同情景下的土地利用变化，然后将不同情景下模拟的土地利用图导入到SWAT模型中，模拟黑河流域上游出口（莺落峡）和中游出口（正义峡）的日径流、月径流情景数据（假设其它条件一样）。时间段为2011-2030年。数据格式为excel格式。
南卓铜, 张凌
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
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
中国1：10万土地利用数据是在中国科学院“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遥感数据建立了中国1：10万土地利用影像和矢量数据库。包括的内容主要有：中国1:10万土地利用数据；中国1：10万土地利用图形数据和属性数据。 该数据由中国1：10万土地利用数据直接裁剪得到。黑河流域1：10万土地利用数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全流域分为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），26个二级类；数据类型为矢量多边形，以Shape格式存储；数据投影有两种：WGS84/ALBERS；数据范围覆盖新的黑河流域边界（缺外蒙古数据）。 土地利用分类属性： 一级类型 二级类型 属性编码 空间分布位置 耕地 水田 113 主要分布在河流冲积平原、盆地、河谷川地 耕地 水田 112 分布在丘陵河谷窄谷台地或滩地上（有灌溉条件） 耕地 水田 111 主要分布在山区山间河谷窄谷台地或滩地上（有较好的灌溉条件） 耕地 旱地 124 主要分布在山区，坡度一般都大于25度（属于陡坡坡挂地），应退耕还林。 耕地 旱地 123 主要分布在盆地、山前带、河流冲积、洪积或湖积平原（水源短缺灌溉条件差）。 耕地 旱地 122 主要分布在丘陵区（陕、甘、宁、青均有）。一般状况下地块分布在丘陵的缓坡以及墚、卯之上。 耕地 旱地 121 主要分布在山区，海拔在4000米以下的山坡（缓坡、山腰、陡坡台地等）及山前带上。 林地 有林地（乔木） 21 主要分布在高山（海拔4000米以下）或中山坡地、谷地两坡、山顶、平原等。在青海南山、祁连山均有。 林地 灌木林地 22 主要分布在较高的山区（4500米以下），多数分布山坡和山谷及沙地。 林地 疏林地 23 主要分布在山区、丘陵、平原及沙地、戈壁（壤质、沙砾质）边缘。 林地 其他林地 24 主要分布在绿洲田埂，河边、路边及农村居民点周围。 草地 高覆盖草地 31 一般分布在山区（缓坡）、丘陵（陡坡）及河间滩地、戈壁、沙地丘间等。 草地 中覆盖草地 32 主要分布在较干燥地方（隔壁低洼地和沙地丘间地等）。 草地 低覆盖草地 33 主要生长在较干燥地方(黄土丘陵上和沙地边缘)。 水域 河渠 41 主要分布在平原、川间耕地以及山间沟谷内。 水域 湖泊 42 主要分布在地势低洼地区。 水域 水库坑塘 43 主要分布在青海省的山间低地和沙地丘间低地内。 水域 冰川及永久性积雪 44 主要分布在平原、川间谷内，周围有居民地和耕地。 水域 河滩地 46 主要分布在（4000以上）高山顶部。
王建华, 刘纪远
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
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。甘肃省1:10万土地利用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
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
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。甘肃省1:10万土地利用数据集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
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
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
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。甘肃省1:10万土地利用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
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
石羊河流域信息系统专题数据集是亚洲开发银行援助的技援项目“甘肃省优化荒漠化防治方案”的成果之一，包括document、investigation_point、maps、photo和spatial等5个文件夹，每个文件夹又包含若干文件。其中document文件夹包括目标设计、数据处理、专题总结报告和投影信息等文档:gpspoint文件夹包括gps根据不同目的而采样的以shapefile点格式记录的文件:maps文件夹又包含chinese、english和fonts文件夹,前两个文件夹分别代表中英文的14幅以A4幅面大小和pdf格式存储的地图，而fonts包含一些特殊的字体:photo文件夹包含野外调查的以bmp格式存储的数码像片:spatial文件夹包含数字高程模型的dem文件夹、甘肃省和河西走廊轮廓图的gansu文件夹、站点数据文件生成shapefile文件的generate文件夹、各种地理要素的栅格数据的grid文件夹、遥感影像的image文件夹、原始站点文本数据的meteoHydro文件夹，和各种地理要素的矢量数据的vector文件夹。 数据包括： 1、DEM 文件夹：分辨率100米dem、hillshade（山影图）、分为GRID和geotif格式 2、Gansu文件夹：甘肃边界、河西边界 3、Grid文件夹：NDVI（植被指数）、lndchange（土地转移矩阵）、landscape86（86年土地景观图）、landscape2k（2000年土地景观图）、Desertiftype(沙漠类型景观图）、Desersevrt（沙漠类型图）、Annprecip 4、Meteohydro文件夹：民勤、武威、永昌气象数据（1）daily逐日观测项：Airpress(气压）、Humidity(湿度）、Precipitation（降水）、Radiation（辐射）、Sunlight（日照）、Temperature（气温）、Wind（风速）（2）Months(逐月）：Airpress(气压）、Humidity(湿度）、Rain（降水）、Sunlight（日照）、Temperature（气温）、Wind（风速） （3）tendays(逐旬）：Airpress(气压）、Humidity(湿度）、Rain（降水）、Sunlight（日照）、Temperature（气温）、Wind（风速） （4）years(逐年）：Precipitation（降水）、Temperature（气温） 5、Vectro文件夹：（1）Admwhole(县界图）、（2）Lake(湖泊）、（3）Hydrasta(水文站点）、（4）Basin(流域界线）、（5）Landscape2000（土地利用200年）、（6）landscape86（土地利用1986年）、（7）Meteosta(气象站点）、（8）Lakep(水库点）、（9）Place(居民点）、（10）Rainfallcontour(铁路）、（11）Rainfallcontour(降水等值线图）、（12）Road(公路）、（13）Stream(水系图）、（14）Town(县名）、（15）Township(县乡界）、（16）Vegetation(植被图） 数据投影信息： PROJCS["Albers", GEOGCS["GCS_Krasovsky_1940", DATUM["Not_specified_based_on_Krassowsky_1940_ellipsoid", SPHEROID["Krasovsky_1940",6378245.0,298.3]], PRIMEM["Greenwich",0.0], UNIT["Degree",0.0174532925199433]], PROJECTION["Albers_Conic_Equal_Area"], PARAMETER["False_Easting",0.0], PARAMETER["False_Northing",0.0], PARAMETER["longitude_of_center",105.0], PARAMETER["Standard_Parallel_1",25.0], PARAMETER["Standard_Parallel_2",47.0], PARAMETER["latitude_of_center",0.0], UNIT["Meter",1.0]] 详细数据说明请参考数据文档
李新
该数据数字化自图纸的《敦煌土地利用现状图》,本图是国家‘七五’重点科技攻关项目：“三北“防护林遥感综合调查，甘青宁类型区系列图之一，信息如下: * 主编:王一谋 ， * 副主编:冯毓荪、游先祥、申元村* ，清绘:王建华、姚发芬、杨萍 * 制图:冯毓荪、姚发芬、王建华、赵燕华、李伟民 * 制图单位:中国科学院沙漠研究室编制 * 出版社:西安地图出版社 2、 文件格式与命名 数据均以ESRI Shapefile格式储存，包括一下图层： 敦煌土地利用现状图、河流、道路、湖泊、铁路、居民地、水库、沙漠化 3、数据字段及属性 类型编码 土地资源类(Land_type） 12 水浇地 (Irrigated field) 31 有林地 (Woodland) 311 乔木林地 (Woodland) 312 乔灌混合林地 (Tree-shurb mixed) 321 灌木林地 (Shrub) 322 稀疏灌木林地 (Sparse shrub) 33 疏林地 (Sparse woods) 4111 草甸冬春草地 (Meadow grassland in spring and winter) 4112 盐化草甸冬春草地 (Saline meadow grassland in spring and winter) 4112 盐化草甸冬春草地 (Saline meadow grassland in spring and winter) 4113 盐土草甸冬春草地 (Salty soil meadow grassland in spring and winter) 4122 砂砾质荒漠草原秋冬草 (Gravely desert-steppe grassland in autumn and winter) 4124 山地荒漠草原冬春草场 (Mountainous desert-steppe grassland in winter and spring) 4134 山地荒漠四季草地 (Mountainous desert steppe in four seasons） 4141 沙质荒漠秋冬草地 (Sandy desert steppe in autumn and winter) 4142 砂砾质荒漠秋冬草地 (Gravely desert steppe in autumn and winter) 4143 土质荒漠四季草地 (Earthy desert steppe in four seasons) 4151 山地草原四季草地 (Alpine steppe in four seasons) 51 城镇用地 (Urban and town land) 52 农村用地 (Village land） 73 水库坑塘 (Reservoir and pond) 74 苇地 (Reed marshes) 77 滩地 (Tidal flat) 81 荒草地 (Desert) 82 盐碱地 (Saline-alkali land) 83 沼泽地 (Marshes) 84 沙地 (Sandy land) 85 沙滩及干沟 (Sandy flat and dry valley) 86 裸土地 (Bare land） 87 戈壁 (Gobi) 88 裸岩 (Exposed rock) 平沙地 (Flat sandy land) 复合型沙丘 (Compound dunes) 缓起伏沙地 (Undulatory sand-overlying land) 新月形沙丘及沙丘链 (Dunes and barchan chain） 沙垄 (Longitudinal dune) 格状沙丘 (Check dune)
王建华, 王一谋, 冯毓荪, 姚发芬, 游先祥, 申元村
该数据数字化自图纸的《银川土地利用现状图》,本图是国家‘七五’重点科技攻关项目：“三北“防护林遥感综合调查，甘青宁类型区系列图之一，信息如下: * 主编：王一谋 * 副主编：冯毓荪、游先祥、申元村 * 编委：王贤、王镜泉、丘明新、全志杰、牟新待、曲春宁、姚发芬、钱天久、黄自治、梅成瑞、韩熙春、李裕久、胡双熙 * 责任编辑：黄美华 * 编稿:冯毓荪、姚发芬 * 编绘:姚发芬、李振山、王熙章、朱澈、马滨、杨萍 * 编辑:冯毓荪、王一谋 * 清绘:王建华、姚发芬、马滨、李振山 * 制图单位:中国科学院沙漠研究室编制 * 出版社:西安地图出版社 * 比例尺:1：500000 * 出版时间: 暂无 2、文件格式与命名 数据均以ESRI Shapefile格式储存，包括一下图层： 沙漠化类型图(desert)、银川土地利用图(landuse)、铁路（railway）、面状居民地（resident_poly)、点状居民地(resindential)、河流(River)、公路(Road)、面状水域(Water_poly) 3、数据字段及属性 类型编号 土地资源类(land_type) 沙漠形态类(shape) 11 水田 Paddy 111 水稻田 Paddy field 12 水浇地 Irrigated field 131 平旱地 Plain non-irrigated field 132 沟旱地 Valley non-irrigate field 133 坡旱地 Slope non-irrigated field 134 台旱地 Terrace non-irrigat field 14 菜地 Vegetable plot 15 弃耕地 Abandoned farmland 21 果园 Orchard 31 有林地 Woodland......... 具体属性内容参考数据文档 2、投影信息： Angular Unit: Degree (0.017453292519943295) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Beijing_1954 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
王建华, 王一谋, 游先祥, 申元村, 冯毓荪, 姚发芬
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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