本数据集为非洲萨赫勒地区1990-2020年每5年1期的30m土地利用/覆盖分类产品。该产品基于一套集合机器学习和多元数据融合的土地覆盖分类协同框架，利用谷歌地球引擎 (GEE) 云计算平台，将监督土地覆盖分类和现有多个主题土地覆盖图融合生产而成。分类体系采用FROM_GLC分类体系，包括耕地、森林、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面和裸地共8大类。该数据集经过大量萨赫勒区域全季节样本验证，数据集整体准确率在75%左右，变化区域检测的准确率在70%以上，也与粮农组织和现有的土地覆盖图有很好的相似性。该数据集可为非洲萨赫勒地区土地资源可持续利用和环境保护等提供数据支撑。
2022-02-17
本数据为东南亚地区2015年的地表类型数据，空间分辨率为30米，数据类型为NetCDF，变量名为“land cover type”。该数据基于FROM-GLC数据加工而成，通过对原始影像的拼接、裁剪得到覆盖东南亚的地表类型数据，剔除东南亚地区不存在的雪冰等下垫面类型并重新整合图例。修改下垫面类型编码生成包含东南亚的地表类型数据。该数据提供耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水面、及裸地共8种下垫面的信息。数据总体精度为71% （Gong et al., 2019），可为水文模型、区域气候模式等提供东南亚地区的下垫面信息。
2022-01-03
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