更新的土地利用分类与分省年度土壤覆盖数据（最新版本）.zip-ITADN社区

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包含自2017至2021年间的土地利用分类以及自1985至2021年间按省份逐年更新的土地覆盖数据的新版集合

最新的高分辨率土地利用分类数据（10米）与分省份按年份的土地覆盖变化数据（30米）-最新发布.zip

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该份基于10米分辨率的土地利用最新版本分类数据与分省份年度30米分辨率的土地覆被统计资料刚刚发布.zip

2020年四川省10米精度土地覆盖与利用数据.rar

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本资源为2020年度四川省10米分辨率的土地覆盖和利用情况的数据集，以rar格式封装，详细记录了全省各地的土地使用类型及其变化。 2020年发布了一套空间分辨率为10米的全球陆地覆盖数据集，该数据集由多个GeoTIFF文件组成，并基于深度学习方法对10m分辨率的哨兵影像进行处理制作而成。整个数据集中共包含十种土地利用类型：耕地、林地、草地、灌木丛、湿地、水体（包括湖泊和河流）、不透水面（如建筑用地）以及裸地等，此外还包括雪/冰覆盖区域。我们从官方网站下载了该数据集，并通过坐标系转换将原始的墨卡托直角坐标系调整为WGS84地理坐标系。随后根据最新的省级及市级行政边界对全球陆地覆盖数据进行了裁剪处理，以获取每个省市的具体土地利用情况。最终生成的数据文件均为TIF格式，且所有图像均使用了统一的WGS84坐标系统进行描述和存储。

2020年云南省10米精度土地覆盖与利用数据.rar

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该文件包含2020年度云南省10米分辨率的土地覆盖和利用详细数据，适用于资源管理、环境评估及城市规划等领域的研究分析。 2020年发布了一套空间分辨率为10米的全球陆地覆盖数据集，该数据由多个GeoTIFF文件组成。这些土地利用数据基于10米分辨率的哨兵卫星影像，并通过深度学习方法制作而成。整个数据集中共包含十种类别：耕地、林地、草地、灌木丛、湿地、水体（与灌木重复，可能是笔误）、不透水面（建筑用地）以及裸土和雪/冰。下载该数据集后，我们将其从原来的墨卡托直角坐标系转换为WGS84地理坐标系，并根据最新的省市级行政边界进行裁剪。最终得到每个省市的土地利用数据文件，这些文件的格式均为TIF，且采用的是WGS84坐标系统。

2020年浙江省10米精度土地覆盖与利用数据.rar

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该资源为2020年度浙江省的土地覆盖和利用情况的数据集，空间分辨率为10米，以栅格格式提供详细的土地使用信息。包含耕地、林地、水域等各类用地类型。 2020年发布了空间分辨率为10米的全球陆地覆盖数据集，由多个GeoTIFF文件组成。该土地利用数据基于10米分辨率的哨兵卫星影像，并采用深度学习技术制作而成。数据集中共包含十类不同的用地类型：耕地、林地、草地、灌木丛、湿地、水体（包括河流和湖泊）、不透水面（如建筑物）以及裸地，此外还有雪/冰区域。我们从官方渠道下载了这些数据，并将其坐标系由原来的墨卡托直角坐标系转换为WGS84地理坐标系。随后，根据最新的省市级行政边界对数据进行了裁剪处理，以获得每个省市的土地利用情况。最终得到的各省份土地利用图均采用TIF格式存储，并使用WGS84坐标系统进行定位和描述。

1985年至2020年的土地利用与覆盖数据

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本数据集涵盖了自1985年以来中国的土地利用和覆盖变化情况，包括农业用地、森林、草地等各类土地类型的详细信息。该数据集的分辨率是30米级别，覆盖全国范围。分类情况包括9大类：农田、建设用地、林地、灌木、草地、雪地、裸地及湿地等，并附有详细的情况对应表。此数据可以直接用于土地转移矩阵和土地利用调查等相关分析工作。

甘肃省土壤分类数据TRFQ62.zip

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该文件TRFQ62.zip包含了甘肃省详细的土壤分类数据，为科研人员和土地管理者提供了宝贵的资源，便于进行生态研究与农业规划。甘肃省土壤分类数据包括省级边界信息，适用于ArcGIS学习使用，文件格式为adf。

2019年福建省10米精度土地覆盖数据RAR版

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本产品为2019年度福建省高精度土地覆盖数据，采用10米分辨率，涵盖全省范围。以RAR格式封装便于下载和管理。适合科研、规划等领域使用。 2019年发布了一套空间分辨率为10米的全球陆地覆盖数据集，该数据集由多个GeoTIFF文件组成。这些土地利用数据基于10米分辨率的哨兵影像，并通过深度学习方法制作而成。整个数据集中共包含十类不同的土地类型：耕地、林地、草地、灌木丛、湿地、水体、不透水面（建筑用地）、裸地以及雪/冰。我们从官方网站下载了该数据集，然后将其坐标系由原来的墨卡托直角坐标系转换为WGS84地理坐标系。接着，根据最新的省市级行政边界对数据进行了裁剪处理，以获得每个省市的土地利用信息。最终的输出结果是以TIF格式存储的数据文件，并且所有文件均使用了WGS84坐标系统进行描述和管理。

CPC土壤湿度数据(土壤水分)

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CPC土壤湿度数据提供有关土壤水分含量的信息，涵盖不同深度层次，有助于农业灌溉、水资源管理和气候预测。月数据集由一个文件组成，其中包含月平均土壤水分。请注意，这些数据是通过模型计算得出的，并非直接测量的结果。当前版本为V2，与前一版本相比存在一些差异，特别是在非洲地区有所变化。此外，V2版本还对datavalues应用了landmask处理。单位为毫米。

基于遥感与GIS的土地利用/土地覆被分类精度评价

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本研究探讨了结合遥感技术和地理信息系统（GIS）进行土地利用及覆盖分类的方法，并对其准确性进行了评估。通过分析不同技术手段的效果，为提高土地资源管理决策提供科学依据。遥感技术在生成土地用途与覆盖图方面扮演着关键角色，通过图像分类这一过程实现其功能。为了确保该过程的成功执行，需要考量包括高质量Landsat影像及辅助数据的获取、精确度高的分类程序以及具备丰富经验的专业知识在内的多个因素。本研究旨在利用遥感技术和地理信息系统（GIS）技术对特定区域的土地使用和覆盖情况进行分类并绘制地图。整个项目分为两个主要部分：土地利用与覆盖分类，以及准确性的评估。在此次调研中，监督下的图像分类采用了非参数规则进行操作。根据研究成果显示，在所考察的区域内，农业用地占65.0%，水体占据4.0%的比例，而建成区则占据了18.3%；此外还有混交林（5.2%）、灌木丛（7.0%）以及贫瘠裸地（0.5%）。总体上来看，研究的分类准确度达到了81.7%，Kappa系数为0.722。鉴于Kappa值较高，该分类图像被认为适用于后续深入的研究分析。这项工作提供了一份重要的信息资源库，供规划者和决策制定人员参考以实现环境可持续性目标。

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