土地覆盖数据集汇总

 前言

    土地覆盖数据是理解人类活动与全球变化之间复杂相互作用的关键信息来源,在改善生态系统、水文和大气模型的性能方面发挥着关键作用。而土地覆盖变化(LCC)是全球环境变化的起因和结果，影响着全球能量平衡和生物地球化学循环，进而影响气候变化和生态系统服务。

    本文主要整理了现有的部分土地覆盖数据集：FROM-GLC, ESA CCI, MODIS, GLASS-GLC, GLC_FCS30, GlobalLand 30, CLCD。

01

FROM-GLC

数据属性

FROM-GLC：FinerResolution Observation  and Monitoring of Global Land Cover，包括FROM-GLC 30及FROM-GLC 10。

生产机构：清华大学

时间范围：2010，2015，2017

空间范围：全球除南极洲及格林兰岛

空间分辨率：30m，30m，30/10m

（2）算法

主要数据源：Landsat TM，ETM+(FROM-GLC 30) and Sentinel-2(FROM-GLC 10)

主要算法：最大似然分类器（MLC），决策树，随机森林分类器（RF），支持向量机分类器（SVM）

技术流程：

运算平台：Global Analyst和Global Mapper

（3）分类体系

GROM-GLC 30 2015

FROM-GLC 30 2017

FROM-GLC 10 2017

（4）下载及引用

Download:

https://data.ess.tsinghua.edu.cn/

Reference:

[1]Gong, P., Wang, J., Yu, L., Zhao, Y., Zhao, Y., Liang, L., Niu,Z., Huang, X., Fu, H., and Liu, S.: Finer resolution observationand monitoring of global land cover: First mapping results withLandsat TM and ETM+ data, Int. J. Remote Sens., 34, 2607–2654, https://doi.org/10.1080/01431161.2012.748992, 2013.

[2]Gong, P., Chen, B., Li, X., et al., 2019. Mapping Essential Urban Land Use Categories in China (EULUC-China): preliminary results for 2018. Science Bulletin.

https://doi.org/10.1016/j.scib.2019.12.007

[3]Gong, P., Li, X., Wang, J., Bai, Y., Chen, B., Hu, T., Liu, X., Xu, B.,Yang, J., and Zhang, W.: Annual maps of global artificial impervious area (GAIA) between 1985 and 2018, Remote Sens. Environ., 236, 111510, https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111510,2020.

02

ESA CCI

（1）数据属性

ESA CCI：ESA Climate Change Initiative

生产机构：欧空局（ESA）

时间范围：1992-2020

空间范围：全球范围

空间分辨率：300m

（2）算法

主要数据源：AVHRR and MERIS等

技术流程：

运算平台：Global Analyst和Global Mapper

（3）分类体系

（4）下载及引用

Download:

https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/satellite-land-cover?tab=overview

FTP：

geo10.elie.ucl.ac.be（1992-2015）

无账号密码

Reference:

[1]ESA: Land Cover CCI Product User Guide Version 2.0,available at: http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download/ESACCI-LC-Ph2-PUGv2_2.0.pdf, last access: 30 November2018.

03

MODIS

（1）数据属性

版本更新：Collection 6

生产机构：NASA

时间范围：2001-2020

空间范围：全球范围

空间分辨率：5km

（2）算法

主要数据源：MODIS Terra + Aqua

MCD12Q1：

MODIS土地覆盖类型包括五个主要层，其中使用不同的分类系统绘制了土地覆盖，称为MLCT产品。MODIS（MCD12Q1）土地覆盖动力学产品包括7层，并已发展为支持季节性物候学和陆地表面和生态系统特性的年际变化的研究。

MCD12Q1：每年的瓦片数据，需自行拼接;

MCD12C1：拼接好的年度数据，一年一幅;

MCD12Q2：陆表动力学产品。

主要算法：监督决策树分类

技术流程：

（3）分类体系

MCD12Q1五类分类体系

数据格式

（4）下载及引用

Download:

https://e4ftl01.cr.usgs.gov/MOTA/MCD12Q1.006/

https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/order/1/MCD12Q1--6

Reference:

[1] Friedl, M. A., Sulla-Menashe, D., Tan, B., Schneider, A., Ramankutty, N., Sibley, A., and Huang, X.: MODIS Collection5 global land cover: Algorithm refinements and characterization of new datasets, Remote Sens. Environ., 114, 168–182,https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.08.016, 2010.

[2] Sulla-Menashe, D., Gray, J. M., Abercrombie, S. P., andFriedl, M. A.: Hierarchical mapping of annual globalland cover 2001 to present: The MODIS Collection 6Land Cover product, Remote Sens. Environ., 222, 183–194,https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.12.013, 2019.

04

GLASS-GLC

（1）数据属性

GLASS GLC：Global LAnd Surface Satellite - Global Land Cover

生产机构：清华大学

时间范围：1982-2015

空间范围：全球范围

空间分辨率：5km/0.05°

（2）算法

主要数据源：MODIS and GLASS产品

主要算法：随机森林算法（RF）

技术流程：

运算平台：GEE

（3）分类体系

（4）下载及引用

Download:

https://doi.org/10.1594/PANGAEA.913496

Reference:

[1]Liu, H., Gong, P., Wang, J., Clinton, N., Bai, Y., and Liang, S.: Annual dynamics of global land cover and its long-term changes from 1982 to 2015, Earth Syst. Sci. Data, 12, 1217–1243, https://doi.org/10.5194/essd-12-1217-2020, 2020.

05

GLC_FCS30

（1）数据属性

GLC_FCS30：Global Land Cover_FCS30

生产机构：空天院

时间范围：1985-2020(周期5年)

空间范围：全球范围

空间分辨率：30m

（2）算法

主要数据源：Landsat TM，ETM+和 OLI

主要算法：随机森林算法（RF）

数据处理流程：

运算平台：GEE

（3）分类体系

（4）下载及引用

Download:

https://doi.org/10.5281/zenodo.3986872

Reference:

[1]Zhang, X., Liu, L., Chen, X., Gao, Y., Xie, S., and Mi, J.: GLC_FCS30: global land-cover product with fine classification system at 30 m using time-series Landsat imagery, Earth Syst. Sci. Data, 13, 2753–2776, https://doi.org/10.5194/essd-13-2753-2021, 2021.

06

GlobalLand 30

（1）数据属性

GlobalLand 30：

生产机构：自然资源部

时间范围：2000，2010，2020

空间范围：全球范围

空间分辨率：30m

（2）算法

主要数据源：Landsat TM5、ETM+、OLI；中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像；2020版数据还使用了16米分辨率高分一号(GF-1)多光谱影像。

主要算法：逐类型层次分类策略（MLC, SVM, 阈值法等）

技术流程：

（3）分类体系

（4）下载及引用

Download:

http://www.globallandcover.com/Page/sysFrame/dataIntroduce.html?columnID=81&head=product¶=product&type=data

Reference:

[1]Chen J.，Chen J.，and Liao A., et al. Remote sensing mapping of global land cover[M].Science Press，Beijing, 2016. [In Chinese] 

[2]Chen J., Ban Y., Li S. China: Open access to Earth land-cover map[J]. Nature, 2014, 514(7523): 434-434. DOI:10.1038/514434c.

07

CLCD

（1）数据属性

CLCD：China land cover dataset

生产机构：武汉大学

时间范围：1985，1990-2020

空间范围：中国范围

空间分辨率：30m

（2）算法

主要数据源：MODIS and LandSat

数据说明：随机森林算法（RF）

技术流程：

运算平台：GEE

（3）分类体系

（4）下载及引用

Download:

https://zenodo.org/record/4417810#.Y3x79mlByUk

Reference:

[1]Yang J ,  Huang X . The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019[J]. Earth System Science Data, 2021, 13(8):3907-3925.

  补充  

    除了上了介绍的各种土地覆盖数据之外，还有部分时间较短的数据集或融合数据集。例如：

(1) GlobCover：包含两个时期2004/11-2006/6以及2009/11。 

Link: 

http://due.esrin.esa.int/page_globcover.php

（2）World Cover：2020年全球土地利用数据集，该数据产品分辨率为10m，是ESA基于Sentinel-1和Sentinel-2数据进行制作的。

Link：

[1]https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover/

[2]https://zenodo.org/record/5571936#.YatzTvlByUl

（3）AGLC2000_2015：基于GEE利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本，结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法，研制的一套2000年—2015年全球30 m分辨率的逐年土地覆盖变化数据集。

Link:

https://code.earthengine.google.com/?asset=users/xxc/GLC_2000_2015

（4）ESRI 10：ESRI基于Sentinel-2数据使用深度学习的方法制作了全球的土地利用覆盖数据。

Link:

https://www.arcgis.com/apps/instant/media/index.html?appid=fc92d38533d440078f17678ebc20e8e2

参考链接

[1] 利用PIE-Engine下载土地利用数据

https://zhuanlan.zhihu.com/p/424767735

[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/372212812

内容整理排版  |  南波婉琬

审核 | GeoLab 219