全球10米土地覆盖产品(ESA)数据集2020和2021年

简介: 全球10米土地覆盖产品(ESA)数据集2020和2021年

简介

全球10米土地覆盖产品(ESA)来源于欧空局,是基于哨兵一号、哨兵二号数据制作的2020年的10m分辨率的全球土地覆盖数据。土地利用数据一共分为11类,分别是:林地、灌木、草地、耕地、建筑、裸地/稀疏植被区、雪和冰、开阔水域、草本湿地、红树林、苔藓。经验证,数据精度达到74.4%。前言 – 人工智能教程

欧洲空间局的全球10米土地覆盖产品(ESA's Global Land Cover)是一种高分辨率土地覆盖数据集,采用多源遥感数据和机器学习算法生成。这个数据集提供了全球每个地方在特定时间的土地覆盖类型信息,包括树林、草地、农田、城市、水域等。这个数据集对于环境监测、自然资源管理、气候变化研究等方面十分有用。前言 – 人工智能教程

全球10米土地覆盖数据在以下方面具有重要作用:

1. 环境监测:该数据集可用于监测土地利用变化、森林覆盖率变化和自然保护区的扩张,以帮助开展环境监测和保护工作。

2. 自然资源管理:该数据集可用于协助管理自然资源,如农业、林业、水资源等。这有助于制定农业政策、合理管理林区、划定保护区域以及管理水资源。

3. 气候变化研究:土地覆盖与气候变化是密切相关的。该数据集可用于检测气候变化、制定减缓策略和适应措施,并评估这些措施的效果。

4. 城市规划:由于全球城市化进程加速,对城市规划的需求也增加了。该数据集可用于城市规划和土地利用规划,以制定高效城市化和公平城市化的政策。

5. 地球科学:全球10米土地覆盖数据对于地球科学研究也具有重要意义,如土地地貌、岩性、土地退化、地震地质等方面的研究。

数据集ID:

ESA/WORLD_COVER_2020

时间范围: 2020年-2020年

范围: 全球

来源: ESA WorldCover project 2020

复制代码段:

var images = pie.ImageCollection("ESA/WORLD_COVER_2020")

波段

名称 类型 无效值 空间分辨率(m) 描述信息
B1 Byte 0 10m 全球10米土地覆盖产品(ESA),类别信息见下表
类别 代码
Tree Cover 10
Shrubland 20
Grassland 30
Cropland 40
Built-up 50
Bare/sparse vegetation 60
Snow and ice 70
Permanent water bodies 80
Herbaceous wetland 90
Mangroves 95
Moss and lichen 100

代码:

/**
 * @File    :   全球10米土地覆盖产品(ESA)
 * @Time    :   2021/11/26
 * @Author  :   pieadmin
 * @Version :   1.0
 * @Contact :   400-890-0662
 * @License :   (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司
 * @Desc    :   加载全球10米土地覆盖产品(ESA)数据集
 */
//加载显示北京市矢量边界数据
var bj = pie.FeatureCollection("NGCC/CHINA_CITY_BOUNDARY")
            .filter(pie.Filter.eq("name", "北京市"))
            .first()
            .geometry();
Map.centerObject(bj, 9);
Map.addLayer(bj, {color: "ff0000ff", fillColor: "00000000", width: 1}, "北京市");
//加载显示全球10米土地覆盖产品(ESA)数据集并筛选耕地
var img = pie.ImageCollection('ESA/WORLD_COVER_2020')
var img = pie.ImageCollection('ESA/WORLD_COVER_2021')
             .select("B1")
             .filterBounds(bj)
             .mean()
             .clip(bj)
             .eq(40);
var visParam = {
    min: 0,
    max: 1,
    palette: ['000000','9acd32']
};
//加载显示耕地
Map.addLayer(img.updateMask(img.eq(1)),visParam, "crop")

文章引用:

Zanaga,D.,Van De Kerchove,R.,De Keersmaecker,W.,Souverijns,N.,Brockmann,C.,Quast,R.,Wevers,J.,Grosu,A.,Paccini,A.,Vergnaud,S.,Cartus,O.,Santoro,M.,Fritz,S.Georgieva,I.,Lesiv,M.,Carter,S.,Herold,M.,Li,Linlin,Tsendbazar,N.E.,Ramoino,F.,Arino,O.,2021.ESA WorldCover 10 m 2020 v100.https://doi.org/10.5281/zenodo.5571936

相关文章
|
编解码 算法 定位技术
GEE时序——利用sentinel-2(哨兵-2)数据进行地表物候学分析(时间序列平滑法估算和非平滑算法代码)
GEE时序——利用sentinel-2(哨兵-2)数据进行地表物候学分析(时间序列平滑法估算和非平滑算法代码)
1263 3
|
定位技术
ArcGIS地形起伏度+地形粗糙度+地表切割深度+高程变异系数提取
ArcGIS地形起伏度+地形粗糙度+地表切割深度+高程变异系数提取
14215 0
|
编解码
Google Earth Engine(GEE)——监督分类出现ConfusionMatrix (Error) User memory limit exceeded.解决方案
Google Earth Engine(GEE)——监督分类出现ConfusionMatrix (Error) User memory limit exceeded.解决方案
439 0
GEE——利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析
GEE——利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析
766 0
|
数据处理
详细讲解ArcGIS中栅格计算器常用函数的使用
详细讲解ArcGIS中栅格计算器常用函数的使用
2080 1
|
计算机视觉
Google Earth Engine(GEE)——使用MODIS数据单点测试SG滤波和harmonics method 滤波的差异分析
Google Earth Engine(GEE)——使用MODIS数据单点测试SG滤波和harmonics method 滤波的差异分析
457 0
|
存储 SQL 定位技术
ArcGIS三种筛选提取要素的方法
ArcGIS三种筛选提取要素的方法
4973 0
|
传感器 编解码 数据挖掘
GEE 影像下载——批量下载多源遥感影像(Landsat 8 C02 SR)光谱波段。光谱指数,缨帽变换和纹理特征以及SAR和地形数据(DEM)
GEE 影像下载——批量下载多源遥感影像(Landsat 8 C02 SR)光谱波段。光谱指数,缨帽变换和纹理特征以及SAR和地形数据(DEM)
803 3
|
机器学习/深度学习 存储 编解码
Google Earth Engine(GEE)——ESRI 10m年度土地利用土地覆盖(2017-2021)
Google Earth Engine(GEE)——ESRI 10m年度土地利用土地覆盖(2017-2021)
462 0
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
全球30米湿地数据产品(GWL_FCS30)
全球30米湿地数据产品(GWL_FCS30)
271 0