本数据集是2012年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
1）数据为“一带一路”沿线国家2010年和2015年建设用地指数资料，又称建设用地率。它是指建设用地面积占土地总面积的比重，包括城乡住宅和公共设施用地，工矿用地，能源、交通、水利、通信等基础设施用地，旅游用地，军事用地等。 2）数据来源于国际统计网站knoema。用它统计的建设用地及相关土地的面积，除以国家陆地总面积的结果即得。 3）它反应了一个国家在陆地面积上的开发程度和基础设施建设开发的力度。同时它的值也与国家和地区经济发展水平、人口密度、城镇居民点密度、交通网密度等密切相关。在“一带一路”中国同各个国家协同发展中，它可以为国家政策，方案的策划与实施提供重要参考，从而加快各国经济发展。
陈少辉, 刘振伟
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/)
青藏高原在中国境内的部分涉及西藏、青海、新疆、云南、甘肃、四川六个省份，包括了西藏、青海全境，以及新疆、云南、甘肃、四川的部分地区。水土资源匹配研究旨在揭示一定区域尺度水资源和土地资源时空分配的均衡状况与丰缺程度。区域水资源与耕地资源分配的一致性水平越高，其匹配程度就越高，农业生产的基础条件就越优越。采用单位耕地面积的广义农业水资源量测度方法来反映研究区农业生产的水资源供给量和耕地资源空间适宜性的量比关系。 数据集的Excel文件中包含青藏高原在中国境内的市级行政区2008-2015年的广义农业水土资源匹配系数数据，矢量数据为2004年青藏高原在中国境内的市级行政区矢量边界数据，栅格数据像元值即所在地区当年广义农业水土资源匹配系数。
董前进, 董凌霄
基于Google earth高清卫星影像，根据青藏高原矢量图，通过目视解译获取青藏高原全区2018年设施农业用地。所用影像拍摄时间集中于2017.11—2018.11。其中，基于2018年影像提取的设施农业面积约占总面积的70.47%；基于2017年11月以来拍摄影像提取的设施农业面积占比更是高达86.87%；部分地区影像拍摄时间相对较早，但多人烟稀少，没有或很少有设施农业分布，对研究结果影响不大。该数据有利于充分摸清青藏高原全区设施农业的空间分布情况，有利于当地设施农业空间规划调整。
吕昌河, 魏慧
“一带一路”土地资源生产力数据内容包括：1、区域及沿线国家耕地资源面积数据；2、区域及沿线国家粮食播种面积及粮食总产量数据；3、区域及沿线国家主要农作物（水稻、小麦、玉米）种植面积及产量数据；4、区域及沿线国家草地资源面积数据；5、区域及沿线国家牲畜（牛、羊）数量。数据来源：耕地及人口数据来源于世界银行数据库；粮食、作物、草地、牲畜数据来源于FAO。数据应用：根据所提供数据可以进行“一带一路”区域及沿线国家的土地资源基本特征分析、土地资源产出分析，从而进行土地资源生产力评价分析。
杨艳昭
阿姆河流域土地利用分布图包括1990年、2000年、2010年和2015年四期数据，由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，数据空间分辨率为30m。数据生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。阿姆河流域土地利用分布图是基于1990年、2000年、2010年和2015年TM、ETM遥感影像数据，基于去云、镶嵌与裁剪、拼接、阴影处理等预处理，借助eCognition软件进行面向对象的地类分类，实现软件自动分类和人工信息提取相结合，最后对分类结果进行人工检查与修正。土地利用类型二级类有25个，分别是水田、水浇地、旱地、有林地、灌木林地、疏林地、其他林地、高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地、城镇用地、农村居民点、其他建设用地、机场用地、河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩地、沙漠、戈壁、盐碱地、湿地、裸土地和裸岩石砾地。数据验证方式为野外实地验证和高精度影像验证两种方式，解译精度达到85％。
许文强
该数据为涵盖六大经济走廊的土地利用数据，能够反映出六大经济走廊不同土地利用类型的空间分布，主要包含涉及六大经济走廊主要的12种土地类型（灌溉耕地、旱作耕地、耕地/林草地、林地、灌木、草地/地衣/苔藓、稀疏植被、草地、人造地表及相关区域、裸地、水体、永久性积雪喝冰川、缺数据（火灾））。该数据空间分辨率为0.0027度，约为300m，经度范围12.09°E-180°，纬度范围10.99°S-90°N，数据来源自美国国家海洋和大气管理局构建的Global Relief Model，基于“一带一路”国家边界裁剪得到。 该数据是评估六大经济走廊中的土地规划、自然灾害(包括泥石流、滑坡、山洪等灾害)风险所必需的基础数据之一，应用频率高与前景广泛。
邹强, 美国国家海洋和大气管理局
基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得中西亚的栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到1km并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明中西亚地区的荒漠化风险数据精度可靠。
许文强
阿什巴哈德土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，测量时间分别为1988.03.07和2018.04.11。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）
黄金川, 马海涛
阿斯塔纳土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，测量时间分别为1989.08.06和2017.07.26。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）
黄金川, 马海涛
数据通过国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn/）中国土地利用现状遥感监测产品(1980-2015)裁剪获得，额尔齐斯河、塔里木河流域均为1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015年七期数据，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，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。 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/)
1)数据内容：泛第三极地区65个国家1992-2015年城市建成区矢量数据。 2）数据来源及加工方法：以欧空局JCR中心1992-2015年全球300米分辨率土地覆被数据为基础，整合宫鹏、刘小平和陈军的全球城市土地利用数据，通过校正处理获取得到。 3) 数据质量描述：整体65个国家的数据准确率为75%左右，不同地区可能存在数据精度差异。 4) 数据应用成果及前景：可用于泛第三极地区65个国家城镇化相关研究，例如城市用地扩张分析和未来情景模拟等。
李广东
中亚五国2000-2015年农业水土资源现状数据，来源于联合国粮食及农业组织的粮食统计资料数据库，主要要素包括：水资源、气温、土壤、施肥管理、生物燃量、水稻种植以及耕地、林地、草地等土地利用信息。可用于支撑中亚地区农业水资源供需态势分析、土地资源类型及空间分布格局研究、农业用地格局变化特征研究、土地资源开发利用程度评估和土地资源质量评估等。有助于了解中亚地区农业土地资源开发的潜力，保障中亚地区农业生产安全。
李发东
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
包含了青海省1984-2012年土地与自然资源数据。数据来自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》。注：自2012年之后，年鉴中没有再更新土地利用数据，一直引用2012年数据，所以该数据集截止到12年，暂不更新，除非之后的年鉴数据有变化。从青海统计年鉴中摘录精度同数据所摘取的统计年鉴。 分为两个数据表分别存放全区每年自然资源数据和分地区土地利用情况。 “青海土地与自然资源”包含信息： 年份，土地，土地总面积，山地，盆地，河谷地，戈壁沙漠，丘陵地；耕地面积，水浇地；草原总面积，可利用草场，冬春草场，夏秋草场；森林面积，森林覆盖率，疏林地，灌木林地，木材蓄积量；地表水年径流总量，黄河流域，长江流域 ，水力理论蕴藏量，可装机容量，年发电量；煤保有储量，铁矿石保有储量，石棉保有储量，池盐，镁盐，钾盐，硼，金矿，铅矿，锌矿，锶矿，水泥用灰岩。 “分地区土地利用”包含2003～2012年各州以下信息： 年份，地区名称，总计面积，耕地，园地，林地，牧草地，居民点及工矿用地小计，交通运输用地，水利设施用地，未利用土地
青海省统计局
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
本数据集提供基于最新的CMIP5的温室气体排放情景 RCPs （ Representative Concentration Pathways ）下黑河2040、2070和2100年的土地覆盖变化的预估结果(IGBP分类)。空间分辨率：1km。时段：RCP （ 2.6 ，4.5 ，8.5 ）三种情景，每种情景对应3个时段：T1：2040，T2：2070，T3：2100 。 文件命名规则：以 “hlcsrcp26_40” 为例，进行说明：命名中的“hlcs”表示黑河流域土地覆盖情景，rcp26表示CMIP5的rcp2.6情景，“_40”表示未来的情景时段为2040，完整的文件名意思是rcp26情景下黑河流域2040年的土地覆盖预测数据，其他文件命名以此类推。
范泽孟, 岳天祥
张掖市1999-2011年灌溉面积数据，包括：总灌溉面积（有效灌溉面积、林地灌溉面积、果园灌溉面积、牧草灌溉面积和其他灌溉面积）、节水灌溉面积（喷灌面积、微灌面积、低压管灌面积、渠道防渗面积和其他节水灌溉面积）和有效实灌面积数据，及甘州区、山丹县、高台县、肃南县、临泽县、民乐县相应数据
张大伟
“水权框架下黑河流域治理的水文-生态-经济过程耦合与演化”（91125018）项目数据汇交-MODIS产品-中国西北地区土利用数据（2000-2010） 1.数据概述：中国西北地区土利用数据（2000-2010） 2.数据内容：用MODIS得到的2000-2010年中国西北地区黑河流域、疏勒河流域石羊河流域土利用数据
王忠静
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0931-4967287
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