0.背景

GEE已经上线了Esri和ESA的10米土地利用数据，PIE也上线了FROM_GLC的10米土地利用数据。汇总了这三款数据的下载方法。

1.ESA的10米数据下载

第一步是设置参数，并加载ESA的数据。

//显示参数设置
var imageVisParam_ESA = {"opacity":1,"bands":["Map"],"min":10,"max":110,"palette":["8dffda","14ff31","686dff","ff9b54","ff712d","ff66b4"]};
//浏览全球土地利用数据
var ESA  = ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
Map.addLayer(ESA,imageVisParam_ESA,"ESA_landcover")

第二步加载待下载区域ROI。
我的代码上传的是四川省_资阳市_乐至县的行政区数据。

//导入研究区
var ROI  =  ee.FeatureCollection("users/kitmyfaceplease2/lezhixian").geometry()
Map.centerObject(ROI, 8)
Map.addLayer(ROI, {color: 'FF0000', fillColor: '00000000', width: 1}, "ROI")

第三步是筛选影像，并裁剪:
需要注意是ESA数据在GEE中已经被镶嵌为一张全球影像，可以直接clip。

//筛选数据
var ESA_ROI_landcover=ESA.filterBounds(ROI).mosaic().clip(ROI)//研究区土地利用影像
Map.addLayer(ESA_ROI_landcover,imageVisParam_ESA,"ESRI_ROI_landcover")

第三步是导出影像:

//下载
Export.image.toDrive({image:ESA_ROI_landcover,description: "ESA_ROI_landcover",region:ROI,scale:10,maxPixels:1e13
});

2.ESRI的10米数据下载

ESRI数据的下载大同小异，只需注意一个地方:ESRI数据在GEE中并没有拼接，需要mosaic。
第一步是设置参数，并加载ESRI的数据。

//显示参数设置
var imageVisParam_ESRI = {"opacity":1,"bands":["b1"],"min":1,"max":10,"palette":["8dffda","14ff31","686dff","ff9b54","ff712d","ff66b4"]};//浏览全球土地利用数据
var ESRI = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/landcover/ESRI_Global-LULC_10m")
Map.addLayer(ESRI,imageVisParam_ESRI,"ESRI_landcover")

第二步加载待下载区域ROI。

//导入研究区
var ROI  =  ee.FeatureCollection("users/kitmyfaceplease2/lezhixian").geometry()
Map.centerObject(ROI, 8)
Map.addLayer(ROI, {color: 'FF0000', fillColor: '00000000', width: 1}, "ROI")

第三步是筛选影像，并裁剪:
ESRI数据需要使用mosaic函数。

//筛选数据
var ESRI_ROI_landcover=ESRI.filterBounds(ROI).mosaic().clip(ROI)//研究区土地利用影像
Map.addLayer(ESRI_ROI_landcover,imageVisParam_ESRI,"ESRI_ROI_landcover")

第三步是导出影像:

//下载
Export.image.toDrive({image:ESRI_ROI_landcover,description: "ESRI_ROI_landcover",region:ROI,scale:10,maxPixels:1e13
});

3.FROM_GLC的10米数据下载

下载FROM_GLC数据需要切换到PIE-Engine的工作环境。
第一步研究区的加载

//研究区加载 LZ（四川省_资阳市_乐至县）
LZ= LZ.first().geometry();
Map.centerObject(LZ,9);
Map.addLayer(LZ, {color: 'FF0000', fillColor: '00000000', width: 1}, "LZ")

第二步数据的筛选
首先加载影像集，筛选时间，选择波段，镶嵌与裁剪。

//FROM_GLC10 土地利用数据下载
//加载土地利用数据 筛选、镶嵌、裁剪
var LZ_landcover_2017=pie.ImageCollection("THU/FROM_GLC10_2017").filterBounds(LZ).filterDate("2017-1-01", "2017-12-31").select(["B1"]).first().clip(LZ);//显示土地利用数据
Map.addLayer(LZ_landcover_2017,visParam,"LZ_landcover_2017")

在这里，需要注意一个地方:

PIE与GEE的裁剪不同，需要指定波段才能进行裁剪。

第三步进行数据的导出:
这里几乎和GEE差不多，唯一的差异是多了个assetId。

//下载
Export.image({image:LZ_landcover_2017,description: "LZ_landcover_2017",assetId: "LZ_landcover_2017",region:LZ,scale:10,maxPixels:1e13
});

4.代码链接

ESA 10米 2020年土地利用数据链接:
https://code.earthengine.google.com/6ba5ff6808c532bc20bce44eeaf85c5e
ESRI 10米 2020年土地利用数据链接:
https://code.earthengine.google.com/da15793f593b7ce6470fc3f211dff75d
FROM_GLC 10米 2017年土地利用数据链接:
https://engine.piesat.cn/engine/home?sourceId=95120018f4ae488ea92c1f8b35b4c3ee

5.结果展示

6.写在最后

我们放大地图到乐至县的城区:

该图为2020年ESA的10米数据。

该图为2020年Esri的10米数据。

左边为2020年的GLC30的数据，右边为2017年FROM_GLC数据。

除非我的眼睛有问题，号称准确率80%以上的Esri数据真比不上GLC的30米。如果不是做数据对比，Esri数据强烈不建议大家使用。
可以前往“地信遥感数据汇”（https://www.gisrsdata.com/）获取更多数据。

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