数据源为Copernicus Global Land Service (CGLS)，下载地址为：（https://lcviewer.vito.be/）。该数据提供了一期川藏交通廊道（含G317、G318、川藏铁路）的土地覆盖/土地利用类型。土地覆被数据使用遥感影像自动提取的方法，遥感影像获取时间介于2015年至2019年间，分类算法采用PROBA-V，分类精度为80%。土地利用类型包括常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林、灌木、草地、落地、实体、建筑用地等类型。数据的原始空间分辨率为100m，经重采样后空间分辨率为250m。数据地理坐标系为WGS1984，投影坐标系为墨卡托投影。数据存储格式为Tiff文件。
眭天波, 眭天波
川藏交通廊道植被分类数据由《1：400万中国植被图》（1979年）数字化而成，数字化后的数据也采用等积圆锥投影,并可利用GIS软件转换为其他投影，完成时间为1990年。该数据为面shp数据，其属性包含植被编码及其含义，具体情况可参考《中国植被编码设计说明》，其中有对1:400万中国植被图的植被编码的详细说明。数据基本包括自然植被和农业植被两部分，区域为川藏交通廊道。植被根系的发育、是否喜水等特性是影响地质灾害发育的重要因素，统计研究植被类型与灾害之间的关系对防灾减灾具有重要意义，植被类型也可作为评价灾害风险评价的关键因子。
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中国土壤类型空间分布数据根据全国土壤普查办公室1995年编制并出版的《1：100万中华人民共和国土壤图》数字化生成， 采用了传统的“土壤发生分类”系统，基本制图单元为亚类，共分出12土纲，61个土类，227个亚类。土壤属性数据库记录数达2647条，属性数据项16个，基本覆盖了全国各种类型土壤及其主要属性特征。数据来自中科院资源环境科学与数据中心。根据1：100万中国土壤图数字化生成。比例尺为1：100w
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使用Landsat5，7，8影像的NDVI对川藏交通廊道1985-2020年植被覆盖度进行提取。数据一共分为7期，每期时间跨度为5年。来源于USGS（https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-surface-reflectance）。 植被覆盖度一共分为7期，每期时间跨度为5年。其计算流程主要分为三步，一是获取该时间段内云量分数低于20的所有影像，计算其NDVI值，在使用中位数合成的方法合成当期的NDVI图；第二步是计算该区域的NDVI最大值与最小值NDVImax与NDVImin；第三步通过公式FVC=（NDVI-NDVImin）/(NDVImax-NDVImin)，得到植被覆盖度。由于使用了Landsat数据，原始植被覆盖度产品空间分辨率为30m，采样1000m后得到此数据。
眭天波
数据源于全国1∶100w数字地质图空间数据库矢量化而成。根据川藏交通廊道区域范围及1：100w地形图图幅划分方式，使用了H45、H46、H47、H48、I45、I46、I47、I48八幅标准图幅的地质图，数据源格式为wp区文件，利用相关软件转化为shp格式的矢量文件，可用ARCIGS软件查看、编辑。本数据含有含地层、地层符号、岩石类型等基础地质信息。地质数据的获取，能够基本了解到川藏交通廊道范围内的地层、岩性情况，有利于追溯泥石流、滑坡灾害发生的地质条件。
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地球表面的起伏形态成为地貌。此数据集为川藏交通廊道区域范围内，精度为90m的地貌数据，数据格式为tif.。数据自《中华人民共和国地貌图集（1:100万）》数字化而成，根据海拔、起伏程度等对平原、丘陵、台地等地貌进行了分类，数据的精度较低，研究区范围内地貌种类较少。各类地貌在地域上的组合和垂向上的分异，不仅对气候、水文的变化和土壤、生物的分布有密切的关系，对工农业生产、水利和交通建设有重大的影响，而且还是生态环境演化、治理中必须考虑的重要因素。
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数据源自雷达地形测绘SRTM产品，下载地址为http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/。在下载网站导入川藏交通廊道shp边界，以选择研究区范围的图幅，利用ARCGIS软件合并成一幅。数据的精度90m，格式为栅格数据。数据大小136MB。区域为川藏交通廊道。该数据适用于1:10万的相关地形数据的提取，如坡度、坡向、河道河网等地形因子数据等，作为川藏交通廊道地形分析的基础数据，有助于认识全区的地形地貌特征，对于大区域的灾害风险管理和决策水平具有重要意义。
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数据源于JAXA地球观测研究中心（http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/），产品为ALOS World 3D - 30m (AW3D30)。通过导入川藏交通廊道shp边界选择图幅并下载，利用相关软件合并成一幅。格式为栅格数据，空间分辨率为30m，数据大小为1.3GB。该DEM数据可利用相关软件生成坡度、坡向、河道河网等地形因子数据，它们是川藏交通廊道地形分析的基础数据，有助于认识流域地貌形态，也是灾害区划研究、风险性评价的关键因子。高精度DEM的获取对于灾害风险管理和决策水平、减轻重大地质灾害的损失具有重要意义。
眭天波, 眭天波
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