- 数据集可用性
- 2015-01-01T00:00:00Z–2015-01-01T00:00:00Z
- 数据集提供商
- Copernicus
- 标签
说明
哥白尼全球陆地服务 (CGLS) 被指定为陆地服务的一个组成部分，用于运行一个多用途服务组件，该组件可提供一系列关于全球陆地表面状况和演变的生物地球物理产品。
分辨率为 100 米的动态土地覆盖地图 (CGLS-LC100) 是 CGLS 产品组合中的新产品，可提供空间分辨率为 100 米的全球土地覆盖地图。CGLS 地表覆盖产品提供主要地表覆盖方案。除了这些离散类之外，该产品还包括所有基本土地覆盖类别的连续字段层，可提供土地覆盖类型的植被/地面覆盖比例估计值。与标准分类方案相比，这种连续分类方案可能更能描绘出地表覆盖异质性区域，因此可以针对应用用途进行定制（例如森林监测、作物监测、生物多样性和保护、非洲环境和安全监测、气候建模等）。
此土地覆盖地图提供的是 2015 年全球的参考数据，基于 PROBA-V 100 米时序数据、高质量土地覆盖训练点数据库和多个辅助数据集得出，在 1 级达到 80 % 的准确率。
频段
像素尺寸
100 米
频段
| 名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 像素尺寸 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
discrete_classification |
0 | 200 | 米 | 土地覆盖分类 |
|
discrete_classification-proba |
% | 0 | 100 | 米 | 离散分类的质量指标（分类概率） |
forest_type |
0 | 5 | 米 | 所有树木植被覆盖率大于 1% 的像素的森林类型 |
|
bare-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 裸地-稀疏植被土地覆盖类别的植被覆盖率百分比 |
crops-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 农田土地覆盖类别的植被覆盖率百分比 |
grass-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 草本植被土地覆盖类别的植被覆盖百分比 |
moss-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 苔藓和地衣地表覆盖类别的植被覆盖百分比 |
shrub-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 灌丛土地覆盖类别的植被覆盖率百分比 |
tree-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 森林土地覆盖类别的植被覆盖率百分比 |
snow-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 雪和冰地表覆盖类别的地面覆盖百分比 |
urban-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 建筑用地覆盖率百分比 |
water-permanent-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 永久性水体土地覆盖类别的地面覆盖百分比 |
water-seasonal-coverfraction |
% | 0 | 100 | 米 | 季节性水体土地覆盖类别的地面覆盖百分比 |
data-density-indicator |
0 | 100 | 米 | 算法输入数据的数据密度指示器 |
|
bare-coverfraction-stddev |
% | 0 | 100 | 米 | 裸地-稀疏植被回归的质量指标（标准差） |
crops-coverfraction-stddev |
% | 0 | 100 | 米 | 农田回归的质量指标（标准差） |
grass-coverfraction-stddev |
% | 0 | 100 | 米 | 草本植被回归的质量指标（标准差） |
moss-coverfraction-stddev |
% | 0 | 100 | 米 | 苔藓和地衣回归的质量指标（标准差） |
shrub-coverfraction-stddev |
% | 0 | 100 | 米 | 灌丛地回归的质量指标（标准差） |
tree-coverfraction-stddev |
% | 0 | 100 | 米 | 森林回归的质量指标（标准差） |
discrete_classification 类表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #282828 | 未知。没有或没有足够的卫星数据。 |
| 20 | #ffbb22 | 灌木。木质多年生植物，具有持久的木质茎，没有明显的主茎，高度低于 5 米。灌木的叶子可以是常绿的，也可以是落叶的。 |
| 30 | #ffff4c | 草本植被。地上没有持久的茎或枝条，缺乏明确的坚固结构。树木和灌木覆盖率低于 10%。 |
| 40 | #f096ff | 种植和管理的植被 / 农业。覆盖临时作物的土地，随后进行收割，并经历裸土期（例如，单季和多季种植系统）。 请注意，多年生木本作物将被归类为相应的森林或灌木地表覆盖类型。 |
| 50 | #fa0000 | 城市 / 建成区。被建筑物和其他人造结构物覆盖的土地。 |
| 60 | #b4b4b4 | 裸地 / 稀疏植被。裸露着土壤、沙子或岩石，一年中任何时间的植被覆盖率均不超过 10 % 的土地。 |
| 70 | #f0f0f0 | 冰雪。全年被积雪或冰覆盖的土地。 |
| 80 | #0032c8 | 永久性水体。湖泊、水库和河流。可以是淡水水体，也可以是咸水水体。 |
| 90 | #0096a0 | 草本湿地。永久性水生和草本或木本植被混合的土地。植被可以存在于咸水、半咸水或淡水中。 |
| 100 | #fae6a0 | 苔藓和地衣。 |
| 111 | #58481f | 郁闭森林，常绿针叶。树冠 >70%，几乎所有针叶树全年保持绿色。树冠上永远不会没有绿色树叶。 |
| 112 | #009900 | 郁闭森林，常绿阔叶。树冠覆盖率 >70%，几乎所有阔叶树全年保持绿色。树冠上永远不会没有绿色树叶。 |
| 113 | #70663e | 郁闭森林，落叶针叶。树冠覆盖率 >70%，由季节性针叶树群落组成，具有叶茂期和落叶期的年度周期。 |
| 114 | #00cc00 | 郁闭森林，落叶阔叶。树冠覆盖率 >70%，由季节性阔叶树群落组成，具有一年一度的叶生和叶落周期。 |
| 115 | #4e751f | 郁闭度较高的混交林。 |
| 116 | #007800 | 封闭森林，不符合任何其他定义。 |
| 121 | #666000 | 开阔的森林，常绿针叶。顶层为树木，占 15-70%；第二层为灌木和草地混合，几乎所有针叶树全年保持绿色。 树冠上永远不会没有绿色树叶。 |
| 122 | #8db400 | 开阔的森林，常绿阔叶。顶层为树木，覆盖率为 15-70%；第二层为灌木和草地混合，几乎所有阔叶树全年保持绿色。 树冠上永远不会没有绿色树叶。 |
| 123 | #8d7400 | 开阔森林，落叶针叶。顶层为树木（15-70%），第二层为灌木和草地混合层，由季节性针叶树群落组成，具有一年一度的叶生和叶落周期。 |
| 124 | #a0dc00 | 开阔的森林，落叶阔叶林。顶层为树木（覆盖率 15-70%），第二层为灌木和草地混合层，由季节性阔叶树群落组成，具有一年一度的叶生叶落周期。 |
| 125 | #929900 | 开阔的混交林。 |
| 126 | #648c00 | 开放式森林，不符合任何其他定义。 |
| 200 | #000080 | 海洋、海。可以是淡水水体，也可以是咸水水体。 |
forest_type 类表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #282828 | 未知 |
| 1 | #666000 | 常绿针叶 |
| 2 | #009900 | 常绿阔叶 |
| 3 | #70663e | 落叶针叶 |
| 4 | #a0dc00 | 落叶阔叶 |
| 5 | #929900 | 森林类型的混合 |
图片属性
图片属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| discrete_classification_class_names | STRING_LIST | 土地覆盖类别名称 |
| discrete_classification_class_palette | STRING_LIST | 土地覆盖类别调色板 |
| discrete_classification_class_values | INT_LIST | 土地覆盖分类的值。 |
| forest_type_class_names | STRING_LIST | 森林覆盖率类别名称 |
| forest_type_class_palette | STRING_LIST | 森林覆盖类别调色板 |
| forest_type_class_values | INT_LIST | 森林覆盖类别值 |
使用条款
使用条款
作为 Copernicus Land Service 全球组件的官方产品，所有用户都可以完全免费且公开地访问此地表覆盖数据集。
引用
Buchhorn, M. ；Smets, B. ；Bertels, L. ；Lesiv, M. ；Tsendbazar, N. - E. ; Herold, M. ；Fritz, S. Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: epoch 2015: Globe. 哥白尼陆地监测服务 2019 年全球组件的数据集。 doi:10.5281/zenodo.3243509
DOI
使用 Earth Engine 探索
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var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V/Global'); var visualization = { bands: ['discrete_classification'] }; Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Land Cover');