青藏高原水土资源时空匹配数据集(1970-2016)

青藏高原的水土资源匹配数据,由站点气象数据(2008-2016年,国家气象数据共享网)经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据,利用土地利用的不同土地类型,根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量;以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据,根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性,数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。

doi: 10.11888/Hydro.tpdc.270455 4434 190 2020-01-14

“一带一路”核心国家2015年土地利用数据(V1.0)

依据多土地覆被类型数据包括有欧空局全球陆地覆盖数据(ESA CCI-LC,300m栅格)、清华大学全球土地覆被数据(FROM-GLC,30m栅格)和美国NASA的LP DAAC 中心的MODIS全球土地覆被数据(MCD12Q1,300m栅格)等3个土地覆被产品数据。个别类别土地覆被数据包括有美国地质调查局USGS的全球耕地数据(GFSAD30,30m)、日本宇宙航空研究开发机构JAXA的全球林地数据(PALSAR/PALSAR-2,25m)、欧盟联合研究中心(JRC, EC)的全球水体数据(GSWD,Global Surface Water Data)和中山大学基于Google earth engine提取的全球城市用地数据(GULM,Global Urban Land Map)。构建了“一带一路”区域LUC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则,构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则,进行土地覆被产品融合与修正,完成了“一带一路”核心国家2015年土地利用数据(V1.0)。

doi: 10.11888/Geogra.tpdc.270197 4783 211 2019-09-26

长江源区-土地覆盖及植被类型地面验证点数据集

该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中,以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象,在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识,在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度(度分秒)、纬度(度分秒)、海拔(0.1米)、采集时间等位置信息,然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息,以便回实验室验证和核对。最后,对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中,90%以上的样点采集了2张及以上实景照片,以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后,通过与Google地图的位置核对,数据经过了两轮检验和核查,保证了验证点属性的绝对正确性。

doi: 10.11888/Ecolo.tpdc.270975 5675 322 2019-08-04

黄河源区-土地覆盖及植被类型地面验证点数据集

该数据集包含了2018年8月黄河源区(扎陵湖北面)人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中,以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象,在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识,在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度(度分秒)、纬度(度分秒)、海拔(0.1米)、采集时间等位置信息,然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息,以便回实验室验证和核对。最后,对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中,90%以上的样点采集了2张及以上实景照片,以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后,通过与Google地图的位置核对,数据经过了两轮检验和核查,保证了验证点属性的绝对正确性。

doi: 10.11888/Ecolo.tpdc.270977 5606 285 2019-08-03

可可西里-土地覆盖及植被类型地面验证点数据集

该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中,以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象,在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识,在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度(度分秒)、纬度(度分秒)、海拔(0.1米)、采集时间等位置信息,然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息,以便回实验室验证和核对。最后,对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中,90%以上的样点采集了2张及以上实景照片,以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后,通过与Google地图的位置核对,数据经过了两轮检验和核查,保证了验证点属性的绝对正确性。

doi: 10.11888/Ecolo.tpdc.270976 5735 253 2019-07-31

中国西部六省多年土地利用现状遥感监测数据集(1970s、1980s、1995、2000、2005、2010、2015)

中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集为西北(南)六省包括:新疆、西藏、青海、云南、四川、甘肃。以1970s、1980s、1995、2000、2005、2010、2015年Landsatt TM/ETM遥感影像为底图,利用专业软件通过人工目视解译生成。然后在矢量数据的基础上栅格化生成的1KM栅格数据。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级土地类型以及25个二级类型。 数据包括经纬度 WGS投影(Geo)和等面积圆锥投影(Albers)两种投影方式 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度最高的土地利用遥感监测数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用

doi: 10.11888/Socioeco.tpdc.270469 8759 649 2019-06-05

祁连山重点区域30m人类活动参数产品数据集(V1.0)

本数据集包括祁连山重点区域1990年至2015年每5年一期的30m与人类活动有关的耕地和建筑用地分布产品。该产品来源于重点区域30m的土地覆盖分类产品。基于该成果,可以得到1990、1995、2000、2005、2010、2015年的耕地和建筑用地变化情况,了解并直观展示人为活动对祁连山重点区域的土地覆盖影响情况。该产品集只包含了与人为活动有关的耕地和建筑用地两种土地覆盖类别,后续将增加更多类别,如矿区、人造林地、人造草地等。

doi: 10.11888/Socioeco.tpdc.270229 1911 34 2019-05-09

青藏高原土地覆被数据(2012)

本数据集是2012年青藏高原地区的土地覆被数据,数据为栅格TIFF格式,空间分辨率为300米,包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类,可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统,有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料,包括MERIS FR/RR,AVHRR,SPOT-VGT,PROBA-V等。经验证,该数据集的总体精度在70%以上,当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。

2454 144 2019-03-13

“一带一路”沿线国家建设用地指数资料(2010、2015)

1)数据为“一带一路”沿线国家2010年和2015年建设用地指数资料,又称建设用地率。它是指建设用地面积占土地总面积的比重,包括城乡住宅和公共设施用地,工矿用地,能源、交通、水利、通信等基础设施用地,旅游用地,军事用地等。 2)数据来源于国际统计网站knoema。用它统计的建设用地及相关土地的面积,除以国家陆地总面积的结果即得。 3)它反应了一个国家在陆地面积上的开发程度和基础设施建设开发的力度。同时它的值也与国家和地区经济发展水平、人口密度、城镇居民点密度、交通网密度等密切相关。在“一带一路”中国同各个国家协同发展中,它可以为国家政策,方案的策划与实施提供重要参考,从而加快各国经济发展。

doi: 10.11888/Geogra.tpdc.270250 5917 132 2019-02-16

中国土地利用数据(1980-2015)

中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累而建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集包括1980年代末期,1990年、1995年、2000年、2005年、2010年,2015年七期,数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源,通过人工目视解译生成。数据缺少南海部分岛屿数据。 空间分辨率1公里,投影参数:Albers_Conic_Equal_Area 中央经线105,标准纬线1: 25,标准纬线2: 47。 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度比较高的土地利用遥感监测数据产品,已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型。

11637 1617 2019-02-06