2m高分辨率土地利用分类数据

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       土地利用数据是在根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析，建立统一解译标志的基础之上，依据多源卫星遥感信息，结合实地调查和其他辅助数据，采用全数字化人机交互作业方法，主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成；在内业建立解译标示与实现数据获取的基础上，结合外业实地考察验证，提高土地利用数据精度。

        地理遥感生态网在对植被生长较好时间的GF1号等多源卫星影像下载、拼接、校正、配准等预处理以及高程等辅助信息的搜集整理的基础上，通过目视解译得到2米高精度土地利用数据。该数据主要包括13个类别（1）水田、（2）旱地、（3）园地、（4）林地、（5）草地、（6）建筑区、（7）道路、（8）不透水层、（9）农业大棚、（10）裸地、（11）水域、（12）冰川积雪、（13）其他等13类。通过抽样人工检查，土地利用总体精度在90%以上。  

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 数据获取来源：

1、地理遥感生态网www.gisrs.cn

同时，地理遥感生态网www.gisrs.cn上分享了很多地理遥感领域的科学数据（土地利用数据、npp净初级生产力数据数据、NDVI数据、气象数据（降雨量、气温、蒸散量、辐射、湿度、日照时数、风速、水汽压数据）、径流量数据、夜间灯光数据、统计年鉴、道路网、POI兴趣点数据、GDP分布、人口密度分布、三级流域矢量边界、地质灾害分布数据、土壤类型、土壤质地、土壤有机质、土壤PH值、土壤质地、土壤侵蚀、植被类型、自然保护区分布、建筑轮廓分布等等地理数据，以及关于gis、遥感从方面的操作教程，全国月均太阳辐射空间分布数据/月度降雨量分布/月均气温分布）全国航空机场分布矢量数据/旅游景点poi/全国港口码头分布/地铁站分布/火车站分布/2020年POI矢量数据。

2.地理空间数据云
（1）2000年全球土地覆盖计划（GLC2000）

（2）欧空局全球陆地覆盖数据（ESA GlobCover）

3.地理科学生态网
网站地址www.csdn.store

4.马里兰大学数据集
UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过又一次组合建议数据矩阵，用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据集

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来源： https://www.cnblogs.com/gisrs-cn/p/16187265.html