全球土地利用/覆盖数据

1、FROM_GLC

全称

Finer Resolution Observation and Monitoring Global Land Cover

作者

清华大学宫鹏团队

介绍

使用 Landsat Thematic Mapper ( TM ) 和 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 数据制作
数据官方介绍

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2017年10m
2017年30m

-10_-80：南纬10西经80

分类体系

2、GLC_FCS30-2020

全称

Global Land Cover product with Fine Classification System in 30m for 2020

作者

中国科学院空天信息创新研究院刘良云团队

介绍

数据官方介绍
利用1984-2020年所有Landsat卫星数据（Landsat TM，ETM+和 OLI）生产了1985 年-2020年全球30米精细地表覆盖动态监测产品。该产品沿用了2020年基准数据的分类体系，共包含29个地表覆盖类型，更新周期为5年。

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分类体系

3、Globeland30

作者

自然资源部国家地理信息中心

介绍

数据官方介绍
GlobeLand30数据集是中国国家高技术研究发展计划(863计划)全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目的重要成果。该数据集包含十个主要的地表覆盖类型，分别是耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。
GlobeLand30数据研制所使用的分类影像主要是30米多光谱影像，包括美国陆地资源卫星(Landsat)的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像，2020版数据还使用了16米分辨率高分一号(GF-1)多光谱影像。
GlobeLand30 V2020数据精度评价由中国科学院空天信息创新研究院牵头完成。基于景观形状指数抽样模型进行全套数据布点，共布设样本超过23万个。得出GlobeLand30 V2020数据的总体精度为85.72%，Kappa系数0.82。

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分类体系

4、Esri全球10m分辨率

介绍

数据官方介绍
精度评估（下图）
该地图由深度学习模型生成，该模型使用超过 50 亿个手工标记的 Sentinel-2 像素进行训练，这些像素取自分布于世界所有主要生物群落的 20,000 多个站点。
底层深度学习模型使用 6 个波段的 Sentinel-2 表面反射率数据：可见蓝色、绿色、红色、近红外和两个短波红外波段。为了创建最终地图，该模型在全年的多个图像日期运行，并将输出合成为 2020 年的最终代表性地图。

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