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中国在过去几十年中经济和人口迅速发展,土地覆盖随之发生巨大变化,因此迫切需要对其进行连续和精细的监测。然而,由于缺乏足够的训练样本和计算能力,基于卫星遥感观测数据的中国年度土地覆盖数据集还比较匮乏。 基于Google Earth Engine上335,709景Landsat数据,我们制作了中国年度土地覆盖数据集(annual China Land Cover Dataset, CLCD),以前包含1985—2020中国逐年土地覆盖信息,今年更新到2022年。 为此,我们基于GEE上所有可获得的Landsat数据,构建时空特征,结合随机森林分类器得到分类结果,并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的后处理方法进一步提高CLCD的时空一致性。最后,基于5,463个目视解译样本,CLCD的总体准确率达80%。 此外,我们将CLCD与现有的专题产品相互比较,发现CLCD与全球森林变化、全球地表水和不透水面时序数据集表现出良好的
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