GLanCE30 v001全球土地分类数据集,分辨率 30 m

2023-12-28 10:41:16

描述

NASA 制作用于研究环境的地球系统数据记录 (MEaSURE) 全球土地覆盖绘图和估算 (GLanCE)每年30米(m)版本1数据产品提供来自Landsat 5专题制图器(TM)、Landsat 7增强型专题制图器Plus( ETM+)和 Landsat 8 运行陆地成像仪 (OLI)。这些地图为用户社区提供土地覆盖类型、土地覆盖变化、表征每个像素绿化程度和季节性的指标以及变化幅度。 GLanCE 数据产品将使用一组七个大陆网格提供,这些网格使用参数化的兰伯特方位角等面积投影,以最大限度地减少每个大陆的失真。目前,北美和欧洲大陆均可用。该数据集可用于广泛的应用,包括生态系统、气候和水文建模;监测陆地生态系统对气候变化的反应;碳核算;和土地管理。

GLanCE 数据产品提供七种:土地覆盖类别、估计的年份变化日期、之前类别的整数标识符年份、当年增强植被指数(EVI2)的中位数和幅度、EVI2 的变化率以及上年与本年 EVI2 中位数的变化。每个颗粒还提供代表 EVI2 振幅的低分辨率浏览图像。

《GlanCE产品》中包含的10个科学数据集(SDSs)在表1中进行了描述。对于所有数据集,“当前年份”定义为从7月2日开始,到次年7月1日结束。年度SDSs是基于这段时间计算的,而土地覆盖SDSs是报告在7月1日的。根据这个惯例,发生在当前日历年(1月1日-7月1日)的变化被分配一个小于或等于180的DOY,而发生在前一个日历年(7月2日-12月31日)的变化则被分配一个大于180的DOY。需要注意的是,V1.0 GLanCE数据集是从Landsat Collection 1派生而来的。将来的数据集版本将使用Landsat Collection 2,这应该会提高数据集的质量,因为Collection 2数据提供了改进的地理定位和数据密度(在一些地区)。

GlanCE数据以150 x 150公里的瓦片形式提供。像素大小为30米,每个瓦片有5000行x 5000列。瓦片以GeoTIFF格式提供,并采用自定义的兰伯特等面积方位投影。有关自定义大陆投影的更多信息可以在GLanCE Grids网页的“参数”选项卡中找到,而网格可以在“网格”选项卡以及Github上的GLanCE TILE shapefiles网页上找到。

Collection

CharacteristicDescription
CollectionMEaSUREs GLanCE
DOI10.5067/MEaSUREs/GLanCE/GLanCE30.001
File Size~250 MB
Temporal ResolutionYearly
Temporal Extent2001-07-01 to 2019-07-01
Spatial ExtentGlobal
Coordinate SystemLambert Azimuthal Equal Area
DatumWorld Geodetic System (WGS84)
File FormatGeoTIFF
Geographic DimensionsGlobal

Granule

CharacteristicDescription
Number of Science Dataset (SDS) Layers7
Columns/Rows5000 x 5000
Pixel Size30 m

Land Cover (LC) Class Table土地分类

SDS NameDescriptionUnitsData TypeFill ValueNo Data ValueValid RangeScale Factor
LCInteger identifier for class in the current yearClass8-bit unsigned integer255N/A1 to 7N/A
ChgDateEstimated day of year of change; N/A if no changeDay16-bit unsigned integer32767N/A1 to 365N/A
PrevClassInteger identifier for class in previous year, if change has occurred; N/A if no changeClass8-bit unsigned integer255N/A1 to 7N/A
EVI2medMedian EVI2 in the current yearN/A16-bit signed integer32767N/A-10000 to 100000.0001
EVIampAmplitude of EVI2 in the current yearN/A16-bit unsigned integer32767N/A0 to 200000.0001
EVI2rateRate of change in EVI2N/A16-bit signed integer32767N/A-20000 to 200000.0001
EVI2chgChange in EVI2 median from previous year to current year; N/A if no change in land coverN/A16-bit signed integer32767N/A-20000 to 200000.0001

现有版本与之前相比

? 1.0 版数据集不包括质量保证、叶类型或叶物候。这些图层填充有填充值。这些层将包含在数据产品的未来版本中。

? 在发生土地覆盖变化的年份,科学数据集(SDS) 值可能会丢失或质量较低。此问题是连续变化检测和分类 (CCDC) 无法拟合模型或在时间段之间的短时间内提供合成反射率值这一事实的副产品。

? 测绘结果的准确性因土地覆盖类别和地理位置而异。具体而言,在高纬度地区以及干旱和半干旱地区,区分灌木和草本覆盖物具有挑战性。因此,灌木覆盖、草本覆盖和某种程度上裸露覆盖的准确度低于其他类别。

? 由于太阳天顶角大、生长季节短、支持训练数据的高分辨率图像可用性较低的综合影响,GLanCE 产品中高纬度地区土地覆盖的表示低于中纬度地区。

? 在地形复杂的地区,特别是在高纬度地区,阴影和局部天顶角的较大变化会降低 GLanCE 产品的精度。

? 测绘结果可能包括由于Landsat 场景之间的重叠区域中的数据密度相对于非重叠区域中的测绘结果的变化而产生的伪影。

? 由于云层覆盖而观测密度较低的地区(尤其是热带地区)和/或数据密度较差的地区(例如阿拉斯加、西伯利亚、西非)的地图质量较低。

? Landsat 7 扫描线校正器故障造成的伪像有时会在 GLanCE 地图产品中显现出来。

? 高海拔冰雪地区的大量数据缺失导致GLanCE SDS 中数据缺失。

? GlanCE 数据产品往往略微高估了干旱地区已开发的土地覆盖。

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/135069126
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