0.背景

由于工作原因，接触PIE-Engine的机会比较多。这几天用PIE-Engine时，发现了里面有FROM_GLC的10米分辨率数据(2017年)。

有这个数据，就可以直接用PIE-Engine导出按行政边界裁剪的10米分辨率土地利用数据。

1.研究区准备

在PIE里面上传研究区数据，我上传的是四川省_资阳市_乐至县的行政区数据。

待数据上传后，与GEE不同，该研究区不能直接调用，需要转为geometry类型。

//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")

2.数据筛选

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。

3.数据导出

这里几乎和GEE差不多，选择下载区域、下载路径等。

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

有两个地方需要注意一下:

ppqq 如果你不知道下载区域大小，maxPixels记得设置大一点；

ppqq PIE数据处理完之后，在PIE资源里面，点击文件即可下载；

4.数据使用

数据下载后，加载到gis软件里面，就可以看到研究区2017年的30米土地利用数据。

10米的土地利用数据集，比30米的细腻很多:

5.代码链接

代码链接功能提供了两种方式。
一种是外部链接方式用于给非登陆用户使用:
https://engine.piesat.cn/engine-share/shareCode.html?id=95120018f4ae488ea92c1f8b35b4c3ee
一种是内部链接方式，直接在编辑器中打开用于给登陆用户直接使用:
https://engine.piesat.cn/engine/home?sourceId=95120018f4ae488ea92c1f8b35b4c3ee

6.完整代码

//研究区加载 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")//土地利用数据样式
var visParam = {min: 10,max: 100,palette: '#43B87C,#24DB99,#7EB451,#2E79BC,#2838B8,#8B2CC0,#EEE912,#BC1FA1,#17214F,#B81A74,#B5CF52,#932626,#2B328B,#AA5C5C,#2561E9,#874949,#4ECF61,#AE5151'
};//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")//下载
Export.image({image:LZ_landcover_2017,description: "LZ_landcover_2017",assetId: "LZ_landcover_2017",region:LZ,scale:10,maxPixels:1e13
});

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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