基于对象分类方法提取的中国黄土高原拦河坝的矢量化数据集

本数据集是第一个由CLP上的检查坝形成的淤泥土地的矢量化数据集，将高分辨率和易于访问的Google Earth图像与基于对象的分类方法相结合。该不仅为准确评估拦水坝生态系统服务功能提供了基础信息，还有助于解读当前黄河输沙变化情况，规划未来水土保持工程。  &e...

This dataset is the first vectorized dataset of silt land formed by check dams on the CLP. It combines high-resolution, easily accessible Google Earth imagery with object-based classification methods. This dataset not only provides foundational information for the accurate assessment of the ecosystem service functions of check dams, but also helps interpret the current changes in sediment transport of the Yellow River and plan future soil and water conservation projects.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是首个基于对象分类方法提取的中国黄土高原拦河坝矢量化数据集，结合高分辨率Google Earth图像（2016-2020年），以shp格式提供坝地面几何和属性信息。数据集通过多尺度分割和阈值分类方法生成，经1947个样本验证，生产者准确率达88.9%，用户准确率达99.5%，为评估拦水坝生态系统服务功能和黄河输沙变化提供了基础数据支持。