获取全球10米分辨率的土地覆盖数据集

简介：
由ESRI公司开发的ESRILandCover 2017-2024数据集基于ESA Sentinel-2卫星影像生成了年度全球土地利用与覆盖（LULC）时空系列图。该时空序列图具有10米分辨率，并由深度学习模型合成完成，在准确性方面表现优异（超过75%）。该数据集涵盖了9个主要类别包括水域树木作物建筑区域等并优化了分类模型以整合草地与灌木区域作为牧区类别以提高预测精度。 该时空序列地图能够支持多时间序列分析并被开放共享遵循BY-4.0许可协议供研究者和技术人员使用其分辨率高且分类精确度高使其在全球范围内成为土地覆盖研究的重要工具。 在应用层面该数据集广泛应用于农业城市规划环境保护生态评估等领域其高分辨率特性使其成为遥感影像分析算法验证的理想平台由于其开放共享特性亦可促进地理信息系统GIS技术和遥感领域的创新发展。 随着版本更新最新发布至2024年的数据版本研究人员可通过该时空序列图不仅追踪过去几年的土地变化趋势还能预测未来的变化趋势这对于理解应对气候变化保护生态系统及可持续发展具有重要意义。 此外该数据集的优化分类模型使其能够更精准地反映实际的土地利用变化状况这对于需要精确监测变化的研究者而言具有重要的参考价值尤其是在涉及农业生产和生态保护的领域其应用潜力不可忽视。” 由ESRI公司开发的ESRILandCover 2017-2024数据集基于ESA Sentinel-2卫星影像生成了年度全球土地利用与覆盖（LULC）时空系列图。该时空序列图具有10米分辨率并在准确率方面表现优异（超过75%）。通过深度学习模型处理这些高分辨率遥感影像能够生成精确的时间空间分布特征的地图这些地图能够非常细致地展现地表特征的变化趋势。” 在应用层面该时空序列地图不仅支持多时间序列分析还被开放共享遵循BY-4.0许可协议供研究者和技术人员使用其分辨率高且分类精确度高使其在全球范围内成为土地覆盖研究的重要工具。”