2020年中国省会城市GF1-2m土地利用分类数据集

利用深度学习技术制作的中国33个省会城市地区2020年2m分辨率土地利用分类数据集，影像数据以2020年夏季为主，缺失部分用其他数据补充。分类结果主要包括（1）水田、（2）旱地、（3）园地、（4）林地、（5）草地、（6）建筑区、（7）道路、（8）不透水层、（9）农业大棚、（10）裸地、（11）水域、（12）冰川积雪、（13）其他等13类。

This is a 2-meter-resolution land use classification dataset covering 33 provincial capital cities in China, developed using deep learning technologies. The primary image data was acquired in summer 2020, and missing segments were supplemented with other available imagery. The classification results include 13 categories as follows: (1) Paddy Field, (2) Dry Land, (3) Orchard, (4) Forest Land, (5) Grassland, (6) Built-up Area, (7) Road, (8) Impervious Surface, (9) Agricultural Greenhouse, (10) Bare Land, (11) Water Body, (12) Glacier and Snow Cover, (13) Others.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个基于2020年GF1影像、利用深度学习技术制作的中国33个省会城市土地利用分类数据集，空间分辨率为2米，包含水田、旱地、建筑区等13个类别。数据以.tif格式提供，总容量98.49 GB，适用于高精度土地利用分析和科学研究，但仅限于非商业用途。