9個免費全球土地覆蓋/土地利用數據集?
馬里蘭大學與美國地質勘探局合作，創造了大約2010年的樹木覆蓋， *** 的地面和持久的地表水。
世界土地覆蓋的頂級數據源?
在你的一生中，地球發生了多少變化？有點，但你可能就是不能給它加一個數字。
多虧了 全球土地覆蓋 衛星傳感器，比如modis，avhrr和增強型主題地圖繪制器，我們終于可以對我們正在變化的星球發出一些光。
但是什么樣的全球土地覆蓋數據集存在？什么是更好的？
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他們的準確度是多少？它的空間分辨率有多高？
眼見為實?
為了幫助您了解土地覆蓋分類的準確性，我們 *** 了紐約的截圖。要記住的一些關鍵特性是：
中央公園 曼哈頓的廣場綠地，杰奎琳·肯尼迪·奧納西斯水庫，以及劃分紐約和新澤西的上海灣。
消防島 ：位于紐約長島南岸的薄屏障島，保護長島的海濱。
長島 ：長島東北角的島嶼，如梅子島、大海鷗島和小海鷗島。
這就是`Sentinel-2 <../index.html?p=8492>`__眼中的紐約，精確定位上述功能。
這些特征在土地覆蓋圖中的分類程度如何？對地球進行分類并不容易。
請閱讀以下摘要，免費獲取各種可用的土地覆蓋分類方案。
1全球土地調查（GLS）?
在30米的分辨率，這片土地覆蓋是更好的。馬里蘭大學與美國地質勘探局合作，將其大約2010年的樹木覆蓋、 *** 地面和持久的地表水系在一起。
使用Landsat7ETM+數據，其最令人印象深刻的屬性是 樹蓋篷 以每個輸出網格單元的百分比表示。這種林冠覆蓋物用于衡量2000年至2012年全球森林面積、損失和收益，例如： Global Forest Change webmap。
研究表明，全球土地調查（GLS）靜態森林覆蓋的總體準確性 91% with forest cover change at >88% . 與本文的準確性相呼應，中央公園和外島清晰可見。火島森林面積的缺乏是一致和合乎邏輯的。一切都很好。
閱讀更多: 4 Global Forest Maps to See the Forest for the Trees
2氣候變化倡議（CCI）土地覆蓋第2版?
在300米的分辨率下，envisat-meris傳感器是3個時代的土地覆蓋圖（1998-02、2003-07和2008-12）的更大貢獻者。 CCI Land Cover V2。
按面積比例，它被引用到 73% accuracy 23類土地覆蓋圖。此外，歐洲航天局還創造了 ESA/CCI Land Cover viewer 動態查看土地覆蓋
從視覺上看，你可以看到它是如何捕獲長島南岸的薄屏障的。盡管中央公園大部分（4公里x 0.8公里）都不見了，但它把東北部的島嶼分類得無可挑剔。
3 O *** 土地利用數據?
對于所有其他土地覆蓋分類，它是基于 image classification algorithms。 想象一個作曲家寫了一首交響曲，把數百張衛星圖像分為陸地覆蓋的杰作。
但是當你有成千上萬的藝術家創作自己的音樂時會發生什么呢？當每一個部分都與被稱為OpenStreetmap的巨大的全球社區同步時，你會得到一個 極其精確的土地利用圖 .
在一個單像素環境中，用Meris像素計算——157棟建筑
除此之外，它還告訴你它是住宅、商業、工業還是其他類型。
O *** 土地利用數據的唯一缺點是：
有大量的數據缺口。
比如說，一棵落葉樹從針葉樹上落下時，它可能不會被捕獲。
你有隨機更新的人。（這樣說質量相當好）
但在紐約， O *** Land Cover 至高無上。中央公園的輪廓如畫。南岸和東北島嶼是矢量化輪廓。往北翻了幾遍，地被就空了。
閱讀更多: 10 Free GIS Data Sources: Best Global Raster and Vector Datasets
4 MCD12Q1 0.5公里基于MODIS的全球陸地覆蓋氣候學?
這個 500-meter MODIS Land Cover Maps （17個土地覆蓋類別）描述了基于10年跨度（2001-2010年）的主要類別。
研究表明 interannual variability with 40% of pixels 在10年的時間跨度內顯示一次或多次班級變化。由于其粗糙，它錯過了中央公園和消防島上的標志。但它很好地捕獲了這些島嶼。
然而，無論出于何種意圖和目的，它都為天氣和氣候模型服務。
5 USGS–全球土地覆蓋特征（GLCC）?
GLCC基于使用無監督圖像分類 *** 的一年高分辨率輻射計（AVHRR）。根據占地面積， GLCC reaches a 66.9% accuracy。 當觀察者無法將像素推斷為“真實”覆蓋時，大多數規則的精度甚至更高，達到78.7丟棄這些站點。
GLCC正在一系列環境建模應用中使用，包括戈達德地球觀測系統模型v5（GEOS-5）。
這1公里像素大小的土地覆蓋分類已分類中央公園。然而，它錯過了去火島和梅島的船。
6全球30?
為了恢復2000年和2010年中國國家地理信息中心30米長的土地覆蓋率，它在行動中消失了。
這些30米分辨率的土地覆蓋圖顯示了10個主要土地覆蓋類別的全球分布：水體、濕地、人工表面、耕地、永久冰雪、森林、草原、灌木、裸地和苔原。
它用超過10000張陸地衛星圖像以30米的分辨率覆蓋了整個地球。該土地覆蓋使用基于像素和對象的 *** ，并且每個類都按優先順序標識。在選定的8個區域，它的總體分類精度達到80%。
目前我們空手前往紐約，但我們所掌握的其他方面的數據似乎相當合理。至少可以說，它的消失是神秘的。目前找不到，我們會在文章重新上線時更新文章。
閱讀更多: USGS Earth Explorer: Download Free Landsat Imagery
7聯合國糧農組織全球土地覆蓋 *** （GLC-share）?
糧農組織的重點 GLC SHARE land cover 是土地管理。這一點尤其體現在它的一些類別中——農田、草地、裸地和紅樹林。包括人工地表、水體、積雪、樹木、灌木、草本和稀疏植被。
在今天的標準下，它比1公里的網格單元更粗糙。此外，它的準確率約為80%，有1087個驗證站點。
你可以看到這個分類完全錯過了中央公園，大部分火島和東北島。這部分是因為它的分辨率很低。
它的主要用途是為了更好地了解土地管理，所以我們希望在農業領域取得更好的成果。
8土地覆蓋類型每年L3全球0.05攝氏度?
使用相同的監督分類樹算法，氣候建模網格與MCD12Q1具有相同的根。此數據集可從 USGS Earth Explorer。
雖然它產生了與國際地球圈生物圈計劃相同的17個等級，但它的空間分辨率要低得多（0.05°）。
當像素為5.5公里時，與所有其他陸地覆蓋選項相比，您無法獲得精度級別。對于普通人來說，很難再認識到我們在看紐約。
9 Terrapop?
Terrapop 包含已提及的23類ESA GLC和MODIS 1KM的各種現有全球土地覆蓋數據集。
除此之外，它還包括一個非常粗糙的農業用地分類，大約2000年，在10公里處，源自全球景觀倡議。這包括收獲面積和175種農作物的產量，以便更好地了解農業的供求關系。
我們將詳細介紹如何從直觀的TerraPop界面中提取數據。
閱讀更多: How to Get Harmonized Environmental & Demographic Data with TerraPop
你使用哪種土地覆蓋？?
世界各地的航天機構正在發射衛星，以滿足地球精確陸地覆蓋的需求。
我們對紐約的簡單視覺評估顯示了不同提供商的土地覆蓋率有多大。
只有在更細的尺度上，土地覆蓋才能捕捉到陸地上重要的人類活動。盡管數據有很大差距，但沒有O *** 那樣詳細的土地使用。
幾乎和隧道視覺一樣，科學家們不使用多尺度、多數據迭代的 *** ，在給定的位置使用更好的 *** ，這是令人驚訝的。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/17be6
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